paint-brush
การปรับขนาด AI และระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กร: ข้อมูลเชิงลึกจาก Mahesh Chayelโดย@jonstojanmedia
143 การอ่าน

การปรับขนาด AI และระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กร: ข้อมูลเชิงลึกจาก Mahesh Chayel

โดย Jon Stojan Media5m2024/11/19
Read on Terminal Reader

นานเกินไป; อ่าน

Mahesh Chayel หัวหน้าฝ่ายบริหารผลิตภัณฑ์ที่ Meta เชี่ยวชาญด้านการปรับขนาดโซลูชัน AI และระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กร ด้วยประสบการณ์มากกว่า 12 ปี เขาได้ผลักดันโครงการต่างๆ เช่น AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับธุรกิจขนาดเล็กและการกำหนดเป้าหมายโฆษณาที่ขับเคลื่อนด้วย ML โดยเน้นที่ความโปร่งใส การให้คำปรึกษา และนวัตกรรม ปรัชญาความเป็นผู้นำของเขามุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้ต่อเนื่อง ความสามารถในการปรับตัว และการสร้างโซลูชันที่มีผลกระทบซึ่งกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่
featured image - การปรับขนาด AI และระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กร: ข้อมูลเชิงลึกจาก Mahesh Chayel
Jon Stojan Media HackerNoon profile picture
0-item
1-item


ธุรกิจต่างๆ กำลังเร่งดำเนินการอย่างชาญฉลาดมากขึ้นด้วย AI ระบบอัตโนมัติ และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล อย่างไรก็ตาม ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในระดับขนาดใหญ่ด้วย


มาเฮช ชาเยล หัวหน้าฝ่ายจัดการผลิตภัณฑ์ที่ Meta ทุ่มเทให้กับอาชีพการงานในการเชื่อมโยงเทคโนโลยีที่ซับซ้อนเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ ด้วยประสบการณ์กว่า 12 ปีในการเป็นผู้นำผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI ในบริษัทยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง TripAdvisor, Oracle และ NEC Asia Pacific ปรัชญาของ Mahesh เกี่ยวกับนวัตกรรมและความเป็นผู้นำมีรากฐานมาจากการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ความโปร่งใส และการให้คำปรึกษา

จุดเริ่มต้นที่หลากหลายในการเป็นผู้นำด้านผลิตภัณฑ์

การเริ่มต้นอาชีพของ Mahesh ในตำแหน่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์นั้นไม่ได้วางแผนไว้ เขาเริ่มต้นอาชีพของเขาในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ ออราเคิล ซึ่งเขาได้สำรวจบทบาทที่หลากหลาย รวมถึงการตลาดผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ และการลงทุนด้านธนาคาร ช่วงเวลาสำคัญของเขาเกิดขึ้นจากคำแนะนำของที่ปรึกษา: ค้นหาสิ่งที่คุณรัก แล้วความสำเร็จจะตามมา สำหรับ Mahesh การจัดการผลิตภัณฑ์พิสูจน์แล้วว่าเป็นการผสมผสานระหว่างความคิดสร้างสรรค์ ผลกระทบ และการคิดเชิงกลยุทธ์ในอุดมคติ มีบางอย่างพิเศษเกี่ยวกับการสร้างสิ่งที่เขารู้ว่าสามารถส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันของผู้คนได้อย่างง่ายดายและสร้างการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวกที่แท้จริง


Mahesh เป็นบัณฑิตชั้นนำจากสถาบันการจัดการแห่งอินเดีย (IIM) และโรงเรียนการจัดการ MIT Sloan เขามีความโดดเด่นในสาขาวิชาต่างๆ มากมาย พื้นฐานที่กว้างขวางนี้ทำให้เขาสามารถทำงานได้อย่างราบรื่นในทุกอุตสาหกรรม ซึ่งทักษะนี้ต่อมาพิสูจน์แล้วว่ามีค่าอย่างยิ่งในบทบาทระดับโลกที่ครอบคลุมอินเดีย สิงคโปร์ ญี่ปุ่น และสหรัฐอเมริกา

นวัตกรรมด้วย AI ที่ Meta and Beyond

ที่ Meta Mahesh มีบทบาทสำคัญในการนำโซลูชัน Gen-AI และ Machine Learning (ML) มาใช้ เขาเป็นผู้นำในการผสาน Gen-AI เข้ากับโฆษณาและการสร้างรายได้ ซึ่งเป็นโครงการที่ออกแบบมาเพื่อสร้างความเท่าเทียมกันให้กับธุรกิจขนาดเล็กโดยช่วยให้สามารถแข่งขันกับบริษัทขนาดใหญ่ได้ โซลูชันเหล่านี้มอบความแม่นยำในการกำหนดกลุ่มเป้าหมายโฆษณาให้กับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางได้เทียบเท่ากับบริษัทขนาดใหญ่


รูปแบบความเป็นผู้นำของ Mahesh เน้นที่ความชัดเจนและความไว้วางใจ "AI ไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำให้ผู้คนรู้สึกว่าสามารถควบคุมเทคโนโลยีที่พวกเขาใช้ได้อีกด้วย" เขากล่าวอธิบาย ในระหว่างดำรงตำแหน่งที่ TripAdvisor Mahesh ได้แนะนำการประมูลโฆษณาที่ขับเคลื่อนด้วย ML ซึ่งช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถปรับการใช้จ่ายโฆษณาให้เหมาะสมและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนได้ ความมุ่งมั่นอย่างแรงกล้าต่อความโปร่งใสนี้ยังคงเป็นหลักการสำคัญในงานของ Mahesh ที่ Meta ซึ่งการสร้างความไว้วางใจในผลิตภัณฑ์ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุด

ความท้าทายในการปรับขนาดและเป็นผู้นำในโซลูชัน AI

แม้ว่า AI จะมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง แต่การขยายขนาดเทคโนโลยีเหล่านี้ก็เต็มไปด้วยความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร ธุรกิจต่างๆ มักประสบปัญหาในการจัดแนวทางริเริ่ม AI ให้สอดคล้องกับหน่วยธุรกิจต่างๆ ในขณะที่องค์กรขนาดเล็กต้องการโซลูชันที่มีอุปสรรคน้อยเพื่อปลดล็อกการทำงานอัตโนมัติ แนวทางการขยายขนาดของ Mahesh ซึ่งเขาเรียกว่าโมเดล "1 ต่อ 100" เน้นที่การปรับปรุงระบบที่พิสูจน์แล้วแทนที่จะทดลองตั้งแต่ต้น


Mahesh เน้นย้ำว่า AI ต้องเปลี่ยนพฤติกรรม ไม่ใช่แค่กระบวนการเท่านั้น “องค์กรหลายแห่งพยายามนำ AI มาใช้ในเวิร์กโฟลว์โดยไม่ตระหนักว่าต้องเปลี่ยนวิธีคิด” เขากล่าว ประสบการณ์ของเขาในการนำระบบอัตโนมัติที่ปรับขนาดได้มาใช้ทำให้เขาเป็นที่ต้องการของวิทยากรในงานประชุมต่างๆ รวมถึง Product Innovation Summit และ MIT India Summit


Mahesh ต้องทำงานหนักกว่าใครๆ เพื่อให้ได้รับการยอมรับในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง เขาเติบโตมาในครอบครัวชนชั้นกลางที่มีรายได้น้อยในอินเดีย ในช่วงแรกเขาต้องดิ้นรนเพื่อค้นหาสิ่งที่เขาต้องการ “ผู้คนบอกว่าคุณต้องรู้ว่าคุณต้องการอะไรตั้งแต่เนิ่นๆ แต่นั่นไม่ใช่เส้นทางชีวิตของฉัน” เขาทบทวน ประสบการณ์ของเขาในการประสบความสำเร็จในหลายๆ สาขา ตั้งแต่วิศวกรรมไปจนถึงการตลาด หล่อหลอมให้เขาสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็ว ความท้าทายเหล่านี้ช่วยเสริมสร้างความยืดหยุ่นและช่วยให้เขารับมือกับปัญหาใหม่ๆ ด้วยความมั่นใจ มุมมองนี้ช่วยให้ Mahesh สร้างแรงบันดาลใจให้คนอื่นๆ ยอมรับแนวคิดในการเติบโตผ่านการสำรวจ

การให้คำปรึกษาด้านการมีส่วนร่วมของชุมชน

นอกจากการเป็นผู้นำโครงการด้าน AI แล้ว Mahesh ยังให้คำปรึกษาแก่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ทั้งใน Meta และชุมชนเทคโนโลยีโดยรวมอีกด้วย ไม่ว่าจะผ่านทาง LinkedIn หรือในงานอุตสาหกรรม เขาก็ให้คำแนะนำที่เป็นประโยชน์ในการระบุความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์กับตลาด การขยายโซลูชัน และการนำทีมที่ซับซ้อน “การเป็นที่ปรึกษาคือการให้คำแนะนำที่ดี แต่ยังรวมถึงการช่วยให้ผู้คนค้นพบศักยภาพของตนเองด้วย” เขากล่าว


นอกจากนี้ Mahesh ยังเคยพูดในงานสำคัญๆ เช่น Product-Led Growth และ Singapore International Energy Symposium ซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น การสร้างผลิตภัณฑ์ ML ที่ปรับขนาดได้ และการกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่สำหรับองค์กรที่ใช้ AI สำหรับ Mahesh ความรู้ต้องได้รับการแบ่งปันเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตโดยรวม

การยอมรับและความสำเร็จที่โดดเด่น

ความเชี่ยวชาญของ Mahesh ทำให้เขาได้รับรางวัลมากมาย รวมถึง รางวัลโกลบโกลด์ สำหรับความเป็นผู้นำทางความคิดและ รางวัลสตีวีโกลด์ สำหรับการสนับสนุนการจัดการผลิตภัณฑ์และการตลาด นอกจากนี้ เขายังได้รับรางวัลภายในองค์กร เช่น รางวัล 'Get Shit Done' จาก TripAdvisor สำหรับการขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจที่สำคัญ และรางวัล Oracle U-ROC สำหรับผลงานที่โดดเด่นของเขา


เส้นทางอาชีพของเขายังโดดเด่นด้วยความสำเร็จทางวิชาการ ซึ่งรวมถึงการติดอันดับ 1,000 อันดับแรกจากผู้สมัครทั้งหมด 300,000 คนในการสอบเข้า IIM ของอินเดีย และการได้รับอันดับที่สองของมหาวิทยาลัยระหว่างที่ศึกษาในระดับปริญญาตรี

ความหลงใหลเป็นแรงผลักดัน

อาชีพการงานของ Mahesh ถือเป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยมของความสำคัญของการทำตามความฝัน ประสบการณ์ในช่วงแรกๆ ของเขาในการทำหน้าที่ต่างๆ ช่วยให้เขาค้นพบสิ่งที่เขาชื่นชอบอย่างแท้จริง “เมื่อคุณรักในสิ่งที่ทำ สิ่งนั้นก็จะไม่ใช่หน้าที่อีกต่อไป” Mahesh สะท้อนให้เห็นปรัชญาที่ขับเคลื่อนความสำเร็จในอาชีพการงานของเขา


Mahesh ปลูกฝังแนวคิดนี้ให้กับผู้ที่เขาให้คำปรึกษาอย่างจริงจัง เขาสนับสนุนให้ผู้คนเหล่านี้สำรวจเส้นทางอาชีพที่หลากหลายและแสวงหาการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ความเชื่อของเขาที่ว่าความหลงใหลเป็นแรงผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศได้กลายมาเป็นรากฐานของรูปแบบการเป็นผู้นำของเขา

อนาคตที่ถูกหล่อหลอมด้วย AI และระบบอัตโนมัติ

Mahesh มุ่งเน้นที่การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดบางประการที่โลกธุรกิจต้องเผชิญ วิสัยทัศน์ของเขาไม่ได้เกี่ยวข้องกับการนำโซลูชัน AI มาใช้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างกรอบงานที่ปรับขนาดได้ซึ่งกำหนดมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ด้วย “อนาคตเป็นของผู้ที่ไม่หยุดพัฒนา” เขากล่าว ความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้ของ Mahesh ทำให้เขาอยู่แถวหน้าของโลกแห่งเทคโนโลยีในขณะที่เขากำหนดอนาคตของ AI และระบบอัตโนมัติ


เขาจินตนาการถึงโลกที่ระบบอัตโนมัติช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขณะเดียวกันก็ช่วยส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ด้วย ผ่านการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการทำงานร่วมกันกับผู้เชี่ยวชาญ เขาตั้งใจที่จะก้าวล้ำนำหน้าผู้อื่นและขยายขอบเขตการทำงานต่อไป


ผลงาน ของ Mahesh Chayel __ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI และระบบอัตโนมัติเมื่อนำไปใช้ด้วยความรอบคอบและในระดับขนาดใหญ่ แนวทางของเขาซึ่งเน้นที่การให้คำปรึกษา การเรียนรู้ต่อเนื่อง และความไว้วางใจ ถือเป็นแผนที่นำทางสำหรับมืออาชีพด้านเทคโนโลยีในการนำทางการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล


ธุรกิจต่างๆ อาจยังคงเผชิญกับความซับซ้อนของการนำ AI มาใช้ แต่ Mahesh ก็มีผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลเชิงลึกที่จะให้แรงบันดาลใจและแนวทางแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริง ดังที่เขากล่าวไว้เองว่า “การกำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับนวัตกรรมและความเป็นผู้นำในด้านเทคโนโลยี นั่นคือวิสัยทัศน์และเป็นสิ่งที่คุ้มค่าต่อการทำงาน”

L O A D I N G
. . . comments & more!

About Author

Jon Stojan Media HackerNoon profile picture
Jon Stojan Media@jonstojanmedia
Jon Stojan is a professional writer based in Wisconsin committed to delivering diverse and exceptional content..

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน...