Изучение корпоративного ИИ: Риши Колли об объединении стратегического видения с ощутимой ценностью

Опытный ИТ-лидер объясняет, как выйти за пределы шума и включить искусственный интеллект в основные бизнес-операции для измеримого и длительного воздействия. Искусственный интеллект вышел за рамки теоретической дискуссии и теперь является критическим компонентом современной корпоративной стратегии.По мере того, как организации ориентируются на этот сдвиг, фокус переходит от простого принятия к эффективной, ориентированной на ценности реализации. Вызов больше не в том, следует ли использовать ИИ, а в том, как интегрировать его в сложные рабочие процессы для решения конкретных бизнес-проблем и стимулирования устойчивого роста. Guiding organizations through this complex landscape is the work of experts like Rishi Kohli, a seasoned IT Project Manager with over a decade of experience leading large-scale software initiatives across demanding sectors like healthcare, insurance, logistics, and telecom. Его работа, которая включает в себя управление многомиллионными программами и межфункциональными глобальными командами, сосредоточена на продвижении корпоративных ИТ-проектов и цифровой трансформации. дополняя свой обширный опыт работы с доктором наук в области информационных технологий с акцентом на ИИ, Колли приносит уникальную перспективу, которая преодолевает разрыв между академической теорией и практическим, высокоэффективным применением. От оперативных задач к стратегическому акценту на ИИ Путь к использованию искусственного интеллекта в предприятиях редко начинается с самой технологии, а часто начинается с постоянных операционных проблем, которые традиционные решения уже не могут адекватно решить. Для Колли этот путь был сформирован через прямой опыт с ограничениями существующих инструментов в условиях высоких ставок.Видение этих пробелов вызвало интерес к тому, как ИИ может обеспечить более динамичные и эффективные решения. «Мое путешествие в области ИИ и цифровой трансформации развилось из практического опыта управления сложными корпоративными программами, где уже не хватало традиционных инструментов, - говорит Колли. - В то время как ведущие инициативы в области логистики, страхования и здравоохранения, я видел из первых рук, как ИИ может решать операционные проблемы, такие как использование чат-ботов для оптимизации поддержки или использование прогнозирующей аналитики для улучшения управления претензиями». Этот переход от решения проблем к стратегу ИИ был закреплен приверженностью формальным исследованиям, что позволило более структурированному подходу к быстро развивающейся области. „Этот академический фундамент дополняет мою работу в реальном мире, позволяя мне подходить к ИИ не только как к инструменту, но и как к инструменту. способность увеличивать процесс принятия решений, оптимизировать рабочие процессы и обеспечивать устойчивую деловую ценность». Основной драйвер цифровой трансформации Приспособление внедрения ИИ для различных потребностей отрасли Одномерный подход к ИИ является рецептом для неудачи.Каждая отрасль работает по уникальному набору правил, приоритетов и ограничений, которые должны диктовать дизайн и развертывание любой интеллектуальной системы. Успешное приспособление стратегий ИИ требует глубокого понимания этих нюансов, от строгих нормативных рамок до практических реалий наличия данных и качества.Эта настройка является ключом к обеспечению того, чтобы решения ИИ были не только мощными, но и соответственными, безопасными и доверенными их пользователям. Колли подчеркивает, что этот процесс начинается с тщательного анализа конкретного домена. «Приспособление стратегий ИИ к отраслям начинается с понимания того, что у каждого домена есть свои приоритеты, нормативные ограничения и реалии данных», — объясняет он. «В здравоохранении, например, ИИ должен управляться строгими требованиями к соответствию, такими как: Поэтому основное внимание уделяется безопасным, интерпретируемым решениям, таким как валидация клинических данных или прогнозирующий анализ пациентов, с встроенной прозрачностью и аудитностью». Хипая «Во всех случаях я начинаю с бизнес-задачи, согласуюсь с рамками соответствия и разрабатываю архитектуру ИИ вокруг того, что добавляет измеримую ценность — будь то экономия времени, точность или снижение затрат. Трансформирование логистики с помощью чат-бота с ИИ Настоящий тест решения искусственного интеллекта заключается в его способности обеспечить измеримые улучшения в реальных условиях.Забываемый пример этого трансформационного потенциала приходит из проекта в быстро развивающемся секторе логистики, где первоочередной задачей является оперативная эффективность. Встраивая чат-бот на основе ИИ в систему обратной логистики, удалось устранить системные задержки и предоставить персоналу немедленный доступ к критически важной информации, демонстрируя способность ИИ пересматривать основные операционные рабочие процессы. «Одним из запоминающихся примеров было мое время в DHL, когда мы вложили ИИ в систему обратной логистики Verizon, — вспоминает Колли. — Задача была оперативной: команды поддержки были перегружены повторяющимися запросами на склад, что привело к задержкам и неэффективности в нескольких центрах выполнения задач». Внедрение интерактивного чат-бота для обработки запросов в режиме реального времени о состоянии запасов и поставок дало мгновенные результаты, а объемы звонков в поддержку сократились более чем на 40%. «Помимо эффективности, он улучшил процесс принятия решений, предоставляя точные, осведомленные о контексте ответы, полученные из живых систем. Этот проект показал мне, что ИИ не только об автоматизации — это о том, чтобы укрепить команды с своевременными знаниями, которые улучшают оба. в повседневной деятельности». Производительность и уверенность Рассеивание мифов: ИИ как увеличение, а не волшебное решение Несмотря на его растущее принятие, в корпоративном мире сохраняются значительные заблуждения относительно искусственного интеллекта.Два из самых распространенных - убеждение, что ИИ является простым решением "plug-and-play" и опасение, что оно полностью заменит человеческих рабочих. Решение этих мифов является важным шагом в развитии здорового, реалистичного подхода к внедрению ИИ, гарантируя, что команды и заинтересованные стороны согласуются с его истинной целью: увеличить человеческие возможности, а не сделать их устаревшими. Колли активно работает над переосмыслением этих рассказов, устанавливая четкие ожидания с самого начала. «Одно из самых распространенных заблуждений, с которыми я сталкивался, - это убеждение, что ИИ - это решение plug-and-play - что вы можете установить модель и мгновенно решить сложные проблемы», - отмечает он. «В реальности успешное внедрение ИИ требует чистых, структурированных данных, четко определенных случаев использования и сильного согласования с бизнес-процессами». «Я последовательно подчеркиваю заинтересованным сторонам и командам, что ИИ в бизнесе — это — помогать людям принимать более быстрые, умные решения, а не выводить их из уравнения. Увеличение, а не замена Обеспечение академической теории обеспечивает ощутимую деловую ценность Самые надежные стратегии ИИ рождаются из синтеза академической строгости и прагматизма реального мира.В то время как теоретические знания обеспечивают основу для создания сложных моделей, это неустанное тестирование этих концепций против беспорядочных реалий корпоративной среды, которая создает действительно эффективные решения. Этот непрерывный цикл обратной связи между исследованиями и применением гарантирует, что инновации остаются обоснованными, актуальными и способными обеспечить измеримые результаты. For Kohli, his doctoral research is not an isolated academic pursuit but an integral part of his professional practice. “To bridge the gap between theory and practice, I regularly apply academic frameworks to live business scenarios, testing how AI models perform under the constraints of scale, regulation, and operational complexity,” he says. Этот двойной фокус гарантирует, что его работа остается на передовой, а также непосредственно применима к вызовам, стоящим перед ним. „Этот переход между академическим и корпоративным миром помогает мне оставаться ориентированным на будущее, гарантируя, что все, что я строю, доставляет. «» Описываемая деловая ценность Фильтрация шума от инноваций с высокой стоимостью ИИ In a field as dynamic as artificial intelligence, distinguishing between transformative trends and fleeting hype is a crucial skill for any leader. The constant emergence of new tools and technologies can create pressure to adopt innovation for its own sake. Однако стратегический подход требует дисциплинированного фильтра, который отдает приоритет решению реальных бизнес-проблем, нежели преследованию последнего шума. Колли выступает за метод, который сочетает в себе непрерывное обучение с сильным акцентом на актуальность. «Я остаюсь привязанным к академическим журналам, отраслевым отчетам и сообществам практиков — но, что более важно, я спрашиваю: решит ли эта технология реальную бизнес-проблему?» — объясняет он. Помимо этого первоначального вопроса, он применяет объектив готовности предприятия. «Я также оцениваю новые технологии через объектив масштабируемости, совместимости и Например, если модель требует слишком курированных данных или не имеет объяснимости, она может не быть жизнеспособной в области здравоохранения или страхования». этическое использование Сочетание внедрения ИИ с основной бизнес-стратегией Возможно, одно из самых больших препятствий для успешной трансформации на основе ИИ является не техническим, а стратегическим.Когда ИИ-инициативы преследуются в изоляции от основных бизнес-целей, они часто приводят к силовым пилотным проектам, ограниченному принятию и, в конечном счете, упущенным возможностям. Настоящая трансформация происходит только тогда, когда внедрение технологий руководствуется четкой, ориентированной на результаты дорожной картой, которая глубоко интегрируется с общими целями организации. «Самым большим вызовом, с которым сталкиваются компании при принятии цифровой трансформации, основанной на ИИ, является Колли отмечает: «Слишком часто организации инвестируют в технологии без четкого понимания проблемы, которую они пытаются решить, или они преследуют ИИ ради инноваций, а не воздействия». Несоответствие между бизнес-стратегией Решение, утверждает он, заключается в перемещении внимания от самой технологии к ценности, которую она создает. «Чтобы преодолеть это, лидеры должны начать с четкой, ориентированной на результаты дорожной карты, которая связывает инициативы ИИ непосредственно с бизнес-целями. Формирование будущего бизнес-стратегии, основанной на ИИ Глядя вперед, искусственный интеллект будет развиваться от специализированного инструмента поддержки до фундаментального двигателя корпоративной стратегии и конкурентного преимущества. Его роль будет расширяться за пределы автоматизации задач до активного формирования результатов бизнеса, от оптимизации распределения ресурсов до персонализации взаимодействия с клиентами в реальном времени. Колли видит, что ИИ становится центральным элементом практически каждой бизнес-функции. «ИИ быстро переходит от инструмента поддержки к основному двигателю корпоративной стратегии и конкурентного преимущества.В ближайшем будущем я вижу, что ИИ играет центральную роль во всем, от динамического распределения ресурсов и автономных операций до управления рисками в режиме реального времени и персонализированного взаимодействия с клиентами». Чтобы подготовиться к этому сдвигу, он предлагает четкие советы лидерам. «Во-первых, инвестировать в Во-вторых, создавайте гибкую инфраструктуру данных и управления уже сейчас». Что такое литература По мере того, как предприятия продолжают свое путешествие по цифровой трансформации, представления от лидеров, которые ориентировались на эти вызовы, неоценимы.Основное сообщение ясно: успешная интеграция ИИ не сводится к приобретению самых передовых технологий, а скорее к построению культуры стратегического принятия решений, основанного на данных. Сосредоточившись на решении реальных проблем, поощрении искусственного интеллекта во всех отделах и обеспечении того, чтобы каждая инициатива была связана с измеримой деловой ценностью, организации могут раскрыть истинный потенциал искусственного интеллекта и создать устойчивое конкурентное преимущество.