Debashish Acharya este un lider vizionar dedicat promovării furnizării de servicii prin inteligență artificială (AI) și învățare automată (ML). Cu 19 ani de experiență în domeniile HR și IT, Debashish a jucat un rol esențial în modernizarea operațiunilor globale. În calitate de Manager HR ServiceNow, el a jucat un rol esențial în implementarea sistemelor care îmbunătățesc experiențele angajaților și stimulează eficiența operațională prin tehnologie.  Expertiza lui Debashish strălucește în adoptarea strategică a tehnologiilor precum AI generativă, algoritmi de învățare automată, chatbot, chat agent și căutare bazată pe inteligență artificială. Sub îndrumarea sa, aceste inovații au trecut de la concepte teoretice la soluții practice, simplificând fluxurile de lucru și susținând o forță de muncă globală diversă. De exemplu, implementarea sa a capabilităților de căutare bazate pe inteligență artificială a optimizat în mod semnificativ recuperarea informațiilor, îmbunătățind atât eficiența, cât și experiența utilizatorului pe diverse platforme.  Angajamentul său față de îmbunătățirea tehnologică se aliniază cu o viziune a excelenței operaționale și a serviciilor superioare ale angajaților. Debashish promovează îmbunătățirea continuă, încorporând o cultură a progresului și a adaptării care conduce la succesul organizațional.  Implementarea și extinderea IA generativă  Debashish Acharya este un susținător cheie al IA generativă, recunoscând potențialul său de transformare în procesele de resurse umane și IT. Abordarea sa începe cu o fază de Proof of Value (PoV), care este crucială pentru evaluarea fezabilității și impactului AI generativ. „Pasul inițial este de a stabili obiective clare și de a stabili criterii pentru măsurarea succesului”, explică Debashish. Această fază este critică pentru alinierea cazurilor de utilizare cu obiectivele organizaționale mai largi și pentru a asigura că tehnologia oferă beneficii tangibile.  În urma PoV, Debashish subliniază o evaluare cuprinzătoare a valorii afacerii pentru a măsura rentabilitatea investiției și potrivirea strategică a Generative AI. „Prin evaluarea amănunțită a valorii afacerii, ne putem asigura că IA generativă se aliniază cu obiectivele strategice ale organizației și oferă rezultate măsurabile”, notează el.  Odată stabilită valoarea afacerii, Debashish recomandă stabilirea de obiective clare și indicatori cheie de performanță (KPI) pentru a ghida implementarea. Aceasta implică definirea domeniului de aplicare a proiectului, stabilirea unor termene realiste și alocarea resurselor. „Obiectivele bine definite sunt cruciale pentru alinierea echipei și pentru gestionarea așteptărilor pe tot parcursul procesului”, sfătuiește el.  În timpul implementării, Debashish pledează pentru integrarea atentă a AI generativă în sistemele existente pentru a minimiza întreruperile. El sugerează să ruleze proiecte pilot sau implementări la scară limitată pentru a testa performanța și compatibilitatea. „Abordarea provocărilor de integrare și a problemelor de aliniere a datelor de la început este esențială pentru o implementare fără probleme”, spune el.  În faza finală, Debashish se concentrează pe extinderea pe scară bazată pe perspectivele proiectului pilot. El recomandă perfecționarea tehnologiei, extinderea capacităților și furnizarea de formare și asistență cuprinzătoare. „Obiectivul este de a ne asigura că IA generativă răspunde nevoilor imediate și este adaptabilă pentru progresele viitoare”, adaugă el.  Îmbunătățirea experienței utilizatorului cu soluții bazate pe inteligență artificială  Implementarea capabilităților de căutare bazate pe inteligență artificială a îmbunătățit semnificativ atât experiența angajaților, cât și eficiența operațională. Aceste îmbunătățiri au redus timpul petrecut căutând informații, sporind productivitatea și satisfacția. „Capacitățile de căutare AI acceptă mai multe limbi, oferind rezultate contextuale, rezumare și traducere dinamică”, notează Debashish. Acest lucru este deosebit de benefic pentru gestionarea conținutului care nu este în limba engleză și pentru îmbunătățirea accesibilității globale.  Echilibrarea complexităților tehnice cu o experiență ușor de utilizat este esențială. Debashish subliniază importanța asigurării că soluțiile AI sunt intuitive și accesibile. Feedback-ul continuu al utilizatorilor este vital pentru rafinarea acestor soluții. Mecanisme precum punctele de contact pentru feedback-ul portalului și canalele de asistență dedicate permit ajustări în timp real, întărind angajamentul pentru o experiență de utilizator fără întreruperi.  De ce AI și Machine Learning?  Dorința de a folosi inteligența artificială și învățarea automată provine din dorința de a spori eficiența operațională, de a personaliza experiențele utilizatorilor și de a rămâne în avans față de progresele tehnologice. „AI și Machine Learning analizează cantități mari de date, obținând perspective pe care metodele tradiționale le-ar putea pierde”, explică Debashish. Această capacitate este esențială în transformarea utilizării datelor, îmbunătățirea procesului decizional și îmbunătățirea furnizării de servicii.  Debashish anticipează că AI și Machine Learning vor continua să evolueze, oferind analize predictive avansate, automatizările proceselor complexe și identificând lacunele în articolele de cunoștințe. Aceste evoluții vor eficientiza operațiunile, vor permite niveluri ridicate de personalizare și vor îmbunătăți procesul decizional, ceea ce va duce la o eficiență mai mare și la îmbunătățirea furnizării serviciilor în HR și IT.  Chatbots revoluționează livrarea de servicii  Tehnologiile Chatbot și Agent Chat au transformat furnizarea de servicii la nivel global, un domeniu în care Debashish Acharya a demonstrat o prevedere considerabilă. Se concentrează pe utilizarea acestor tehnologii pentru a oferi angajaților sprijin dinamic și eficient.  Chatbot-urile gestionează întrebările de rutină și sunt integrați cu baze de cunoștințe și solicită cataloage pentru a oferi răspunsuri precise. Debashish pledează pentru un catalog conversațional, care oferă răspunsuri conștiente de context și surprinde răspunsuri detaliate. „Scopul este de a crea o interacțiune captivantă, asemănătoare omului, care să pară intuitivă și receptivă”, spune el.  Formarea IA generativă și a modelelor de limbaj mari (LLM) pentru a gestiona probleme sensibile este, de asemenea, crucială. „Sistemele AI trebuie să discearnă între întrebările de rutină și problemele sensibile, direcționându-le pe acestea din urmă către agenții activi pentru o gestionare adecvată; există, de asemenea, cerințe legale specifice țării”, notează Debashish. Pentru interogări mai complexe, integrarea Agent Chat permite tranziții fără probleme la agenții live atunci când automatizarea nu poate rezolva complet problemele. „Combinarea asistenței automate și în timp real asigură asistență în timp util și precisă, fără întârzieri”, adaugă el.  Aceste caracteristici avansate - răspunsuri conștiente de context, rezoluție automată și integrare multi-platformă - au potențialul de a optimiza operațiunile globale de asistență și de a îmbunătăți experiența angajaților prin furnizarea de soluții rapide, precise și personalizate.  Guvernarea AI și considerații etice  Debashish este foarte conștient de importanța guvernării AI, în special pe măsură ce tehnologiile AI și Machine Learning devin mai integrate în platformele de livrare a serviciilor. El subliniază că implementarea responsabilă a inteligenței artificiale nu se referă doar la eficiență și inovare, ci și la asigurarea existenței unor orientări etice. „Modelele AI trebuie guvernate cu transparență și corectitudine”, explică el. Pentru a minimiza părtinirea și a asigura luarea deciziilor echitabile, Debashish pledează pentru monitorizarea continuă a sistemelor AI, concentrându-se pe integritatea datelor și responsabilitatea.  Debashish a fost, de asemenea, proactiv în abordarea preocupărilor legate de confidențialitatea datelor și de conformitatea cu reglementările globale precum GDPR. El lucrează îndeaproape cu echipele juridice, de conformitate și de confidențialitate a datelor pentru a se asigura că modelele AI respectă cerințele legale specifice țării, în special atunci când se ocupă de probleme sensibile de HR. Conducerea sa în construirea cadrelor pentru utilizarea etică a IA demonstrează o abordare avansată, asigurând că progresele tehnologice se aliniază cu responsabilitatea corporativă.  Colaborare interfuncțională pentru integrarea AI  Debashish atribuie o mare parte din succesul său în implementarea soluțiilor bazate pe inteligență artificială unei colaborări interfuncționale puternice. El subliniază nevoia de a alinia inițiativele AI cu obiectivele organizaționale mai largi, implicând părți interesate din HR, IT, juridic și operațiuni. „AI nu este o tehnologie separată; valoarea sa este maximizată atunci când este integrată în fluxurile de lucru existente și atunci când echipele colaborează fără probleme”, notează el.  Sub conducerea sa, echipele lucrează în colaborare pentru a se asigura că implementările AI și ML sunt adaptabile și scalabile în diferite departamente. Debashish subliniază importanța furnizării de formare interfuncțională, astfel încât angajații din diferite zone să înțeleagă modul în care soluțiile bazate pe inteligență artificială își pot îmbunătăți fluxurile de lucru specifice. Această abordare holistică încurajează o cultură a inovației, asigurându-se că AI nu este doar un progres tehnic, ci și un facilitator de afaceri.  Strategii AI și lecții învățate  Integrarea instrumentelor AI și Machine Learning cu platformele existente necesită o abordare strategică. Debashish se concentrează pe alinierea acestor tehnologii cu fluxurile de lucru și structurile de date existente. „Testările și validarea cuprinzătoare asigură faptul că instrumentele AI și ML oferă informații utile și funcționează eficient în sistemul nostru”, notează el. Aceasta implică determinarea volumului de date necesar și a punctelor cheie de date pentru învățarea automată eficientă, asigurându-se că datele din ultimele 6 până la 12 luni sunt disponibile pentru formarea continuă a modelului.  Datele de înaltă calitate sunt esențiale pentru sistemele AI și Machine Learning. Orientările pentru personalul de asistență pentru a furniza note detaliate, a menține conținutul exact și a asigura o indexare adecvată optimizează semnificativ rezultatele AI. Debashish subliniază importanța implicării devreme a utilizatorilor finali pentru feedback și rafinarea tehnologiei pentru a le satisface nevoile. Evaluările și actualizările regulate ale modelelor AI asigură că aceste tehnologii rămân eficiente și aliniate cu obiectivele de afaceri, sporind eficiența operațională.  Angajamentul lui Debashish Acharya de a valorifica AI și Machine Learning în HR și IT exemplifică viziunea sa pentru un viitor în care tehnologia conduce excelența în servicii. Concentrarea sa pe eficiența operațională, guvernanța etică și colaborarea interfuncțională nu numai că a îmbunătățit experiențele angajaților, ci și a stabilit un standard pentru inovarea în furnizarea de servicii. Pe măsură ce tehnologiile AI continuă să evolueze, Debashish rămâne în fruntea acestei transformări, asigurându-se că aceste progrese sunt aliniate cu obiectivele organizaționale și creează valoare de durată. Conducerea sa nu doar modelează prezentul, ci și pune bazele viitorului soluțiilor bazate pe inteligență artificială în HR și nu numai.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

Inovarea excelenței serviciilor: valorificarea inteligenței artificiale și a învățării automate

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

The Robots Are Taking Over

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/1/2024)

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

The Robots Are Taking Over

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

The TechBeat: Digital Transformation Success Stories in Mezzanine Lending (3/1/2024)

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps