Exploring Enterprise AI: Rishi Kohli on Connecting Strategic Vision with Tangible Value

Досвідчений ІТ-лідер пояснює, як вийти за межі хитрощів і вбудувати штучний інтелект в основні бізнес-операції для вимірюваного, тривалого впливу. Штучний інтелект вийшов за рамки теоретичної дискусії і тепер є критичним компонентом сучасної корпоративної стратегії. Виклик більше не в тому, чи використовувати штучний інтелект, а в тому, як інтегрувати його в складні робочі процеси, щоб вирішити матеріальні бізнес-проблеми і стимулювати сталий зростання. Керуючи організаціями через цей складний ландшафт, працюють експерти, такі як Rishi Kohli, досвідчений менеджер IT-проектів з більш ніж десятирічним досвідом ведення масштабних програмних ініціатив у таких вимогливих секторах, як охорона здоров'я, страхування, логістика та телекомунікації. Його робота, яка включає в себе управління багатомільйонними програмами та крос-функціональними глобальними командами, зосереджена на стимулюванні доставки ІТ-проектів у масштабі підприємства та цифрової трансформації.Доповнивши свій великий досвід роботи з Ph.D. в області інформаційних технологій, орієнтованих на штучний інтелект, Коллі приносить унікальну перспективу, яка перетинає розрив між академічною теорією та практичним, високоефективним застосуванням. Від операційних викликів до стратегічного зосередження на AI Подорож до використання штучного інтелекту в підприємствах рідко починається з самої технології.Замість цього, вона часто починається з постійних операційних проблем, які традиційні рішення більше не можуть адекватно вирішувати. Для Колі цей шлях був сформований через прямий досвід з обмеженнями існуючих інструментів у середовищах з високими ставками. «Мій шлях до штучного інтелекту та цифрової трансформації розвинувся з практичного досвіду управління складними корпоративними програмами, де традиційних інструментів більше не вистачало, – каже Колі. – У той час як я займався провідними ініціативами в галузі логістики, страхування та охорони здоров’я, я бачив з перших рук, як штучний інтелект може вирішувати операційні проблеми, наприклад, використовувати чат-боти для спрощення підтримки або використовувати прогнозну аналітику для поліпшення управління претензіями». Цей перехід від вирішення проблем до стратегії штучного інтелекту було зміцнено зобов'язанням щодо формального вивчення, що дозволило більш структурований підхід до швидко розвивається області. "Цей академічний фундамент доповнює мою роботу в реальному світі, дозволяючи мені підходити до штучного інтелекту не тільки як до інструменту, але і як до здатні збільшити процес прийняття рішень, оптимізувати робочі процеси та забезпечити стійку ділову цінність». Головний драйвер цифрової трансформації Налаштування впровадження AI для різних потреб промисловості Кожна галузь працює за унікальним набором правил, пріоритетів і обмежень, які повинні диктувати дизайн і розгортання будь-якої інтелектуальної системи. Успішне налаштування стратегій штучного інтелекту вимагає глибокого розуміння цих нюансів, від суворих нормативних рамок до практичних реалій наявності та якості даних.Ця налаштування є ключовим для забезпечення того, щоб рішення штучного інтелекту були не тільки потужними, але й відповідними, безпечними та довіреними своїми користувачами. Коллі підкреслює, що цей процес починається з ретельного аналізу конкретного домену. „Пристосування стратегій штучного інтелекту в різних галузях починається з розуміння того, що кожен домен має свої пріоритети, регулюючі обмеження та реальність даних”, пояснює він. "У сфері охорони здоров'я, наприклад, штучний інтелект повинен керуватися суворими вимогами дотримання, такими як: Таким чином, основна увага приділяється безпечним, інтерпретабельним рішенням, таким як валідація клінічних даних або прогнозований аналіз пацієнтів, з вбудованою прозорості та аудитоспроможністю». Гіпая "У всіх випадках я починаю з бізнес-заклику, узгоджуюся з рамками відповідності та розробляю архітектуру AI навколо того, що додає вимірювану цінність - будь то економія часу, точність або скорочення витрат. Трансформація логістики за допомогою чат-бота Справжнє випробування рішення штучного інтелекту полягає в його здатності доставляти вимірювані поліпшення в умовах реального світу. незабутній приклад цього трансформаційного потенціалу походить від проекту в швидкоплинному логістичному секторі, де перш за все важлива операційна ефективність. Вбудовуючи чат-бота на базі штучного інтелекту в систему зворотної логістики, було можливе вирішення системних затримок і надання персоналу негайного доступу до критичної інформації, демонструючи здатність штучного інтелекту переглянути основні операційні робочі процеси. «Один незабутній приклад був під час мого часу в DHL, де ми вбудували штучний інтелект в систему реверсної логістики Verizon, — згадує Кохлі. — Виклик був оперативним: команди підтримки були переповнені повторними запитами на склад, що призвело до затримок та неефективності в декількох центрах виконання». Імплементація інтерактивного чат-бота для обробки запитів в режимі реального часу щодо стану запасу та відправлення принесла негайні результати, а обсяги дзвінків підтримки знизилися більш ніж на 40%. Крім ефективності, він покращив процес прийняття рішень, надаючи точні, усвідомлені контекстні відповіді, отримані з живих систем.Цей проект показав мені, що штучний інтелект не просто про автоматизацію - це про повноваження команд з своєчасними уявленнями, які покращують обидва. в повсякденних операціях». Продуктивність і довіра Розкриття міфів: AI як збільшення, а не магічний виправлення Незважаючи на його зростаюче прийняття, в корпоративному світі зберігаються значні помилки щодо штучного інтелекту.Два з найпоширеніших є переконання, що штучний інтелект є простим рішенням "plug-and-play" і побоювання, що він повністю замінить людських працівників. Розв'язання цих міфів є критичним кроком у сприянні здоровому, реалістичному підходу до впровадження AI, гарантуючи, що команди та зацікавлені сторони узгоджуються з його справжньою метою: збільшити людські можливості, а не зробити їх застарілими. Коллі активно працює над переосмисленням цих оповідань, встановлюючи чіткі очікування з самого початку. „Одне з найпоширеніших помилок, з якими я стикався, - це переконання, що AI - це рішення Plug-and-Play - що ви можете встановити модель і миттєво вирішити складні проблеми”, - зазначає він. «У дійсності, успішне впровадження AI вимагає чистих, структурованих даних, чітко визначених випадків використання та сильної відповідності з бізнес-процесами», - підкреслює він. "Я послідовно підкреслюю зацікавленим сторонам та командам, що штучний інтелект в підприємстві - це про Допомагати людям приймати швидші, розумніші рішення, а не видаляти їх з рівняння. Підвищення, а не заміна Забезпечення академічної теорії забезпечує відчутну ділову цінність Найрозумніші стратегії штучного інтелекту народжуються з синтезу академічної суворості та прагматизму в реальному світі.У той час як теоретичні знання забезпечують основу для побудови витончених моделей, це безперервне тестування цих концепцій проти безладної реальності корпоративних середовищ, що створює дійсно ефективні рішення. Цей безперервний зв'язок між дослідженнями та застосуванням гарантує, що інновації залишаються обґрунтованими, актуальними та здатними доставляти вимірювані результати. Для Коллі його докторські дослідження не є ізольованим академічним прагненням, а невід'ємною частиною його професійної практики. "Щоб подолати розрив між теорією та практикою, я регулярно застосовую академічні рамки для живих бізнес-сценаріїв, тестуючи, як моделі AI виконують під обмеженнями масштабу, регулювання та операційної складності", - каже він. Цей подвійний фокус гарантує, що його робота залишається на передовій, а також безпосередньо застосовується до викликів, що стоять під рукою. „Цей зворотний зв'язок між академічним і корпоративним світом допомагає мені залишатися орієнтованим на майбутнє, гарантуючи, що все, що я будую, доставляє. «» Матеріальна бізнес-цінність Фільтрування Hype від високоцінних інновацій AI У сфері, настільки динамічній, як штучний інтелект, відмінність між трансформаційними тенденціями і мінливим хитом є ключовим навиком для будь-якого лідера. Однак стратегічний підхід вимагає дисциплінованого фільтра, який надає пріоритет вирішенню реальних бізнес-проблем, а не переслідувати останнє словосполучення. Коллі виступає за метод, який поєднує в собі безперервне навчання з сильним акцентом на актуальність. „Я залишаюся прив'язаний до академічних журналів, індустріальних звітів та практичних спільнот, але, що більш важливо, я запитую: чи ця технологія вирішує реальну бізнес-проблему?” він пояснює. Поза цим початковим питанням він застосовує об’єктив підготовки підприємства. „Я також оцінюю нові технології через об’єктив масштабуваності, сумісності та Наприклад, якщо модель вимагає надмірно обґрунтованих даних або не має пояснюваності, вона може не бути життєздатною в галузі охорони здоров'я або страхування ". Етичне використання Співвідношення інтелектуального інтелекту з основною бізнес-стратегією Можливо, найбільша перешкода для успішної трансформації, орієнтованої на штучний інтелект, не є технічною, а стратегічною.Коли ініціативи з штучного інтелекту здійснюються в ізоляції від основних бізнес-цілей, вони часто призводять до пілотних проектів, обмеженого прийняття і, врешті-решт, пропущених можливостей. Справжня трансформація відбувається тільки тоді, коли впровадження технологій керується чіткою, орієнтованою на результати дорожньою картою, яка глибоко інтегрується з загальними цілями організації. «Найбільшою проблемою, з якою стикаються компанії при впровадженні інтелектуальної інтелектуальної трансформації, є «Занадто часто організації інвестують в технології без чіткого розуміння проблеми, яку вони намагаються вирішити, або вони переслідують штучний інтелект заради інновацій, а не впливу». Розбіжності між бізнес-стратегією Він стверджує, що рішення полягає в переміщенні уваги від самої технології до цінності, яку вона створює. „Щоб подолати це, лідери повинні почати з чіткої, орієнтованої на результати дорожньої карти, яка пов’язує ініціативи AI безпосередньо з бізнес-цілями. Формування майбутнього корпоративної стратегії Дивлячись у майбутнє, штучний інтелект буде розвиватися від спеціалізованого інструменту підтримки до фундаментального двигуна корпоративної стратегії та конкурентної переваги. Його роль буде розширюватися за межами автоматизації завдань до проактивного формування результатів бізнесу, від оптимізації розподілу ресурсів до персоналізації взаємодії з клієнтами в реальному часі. Коллі бачить, що штучний інтелект стає центральним елементом практично кожної бізнес-функції. „Біотехнологія швидко переходить від інструменту підтримки до основного двигуна корпоративної стратегії та конкурентної переваги.У найближчому майбутньому я бачу, що штучний інтелект відіграє центральну роль у всьому, починаючи від динамічного розподілу ресурсів та автономних операцій, до управління ризиками в реальному часі та персоналізованого залучення клієнтів”. Щоб підготуватися до цієї зміни, він пропонує чіткі поради лідерам. „Перш за все, інвестуйте в По-друге, будуйте гнучку інфраструктуру даних та управління вже зараз». Що таке література Оскільки підприємства продовжують свій шлях до цифрової трансформації, уявлення від лідерів, які орієнтувалися на ці виклики, є безцінними.Основне повідомлення є чітким: успішна інтеграція AI полягає не в придбанні найсучасніших технологій, а більше в створенні культури стратегічного, обґрунтованого даними прийняття рішень. Зосереджуючись на вирішенні реальних проблем, сприяючи інтелектуальному інтелекту в усіх відділах і гарантуючи, що кожна ініціатива пов'язана з вимірюваною діловою цінністю, організації можуть розкрити справжній потенціал штучного інтелекту та побудувати стійку конкурентну перевагу.