Khi các doanh nghiệp trên toàn thế giới tăng tốc việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, thách thức đã chuyển từ việc thu thập dữ liệu đơn giản sang đưa ra các quyết định dựa trên AI minh bạch, đáng tin cậy và có thể hành động ở quy mô lớn.Trong bối cảnh phát triển này, một nhóm chuyên gia nhỏ đang định hình cách các tổ chức lớn vận hành AI một cách có trách nhiệm. , một chuyên gia phân tích dữ liệu và AI có công việc đã ảnh hưởng đến các hệ thống thông tin quyết định trên nhiều doanh nghiệp cấp Fortune. Ajith Suresh Với kinh nghiệm chuyên môn thú vị và Suresh đã đóng góp vào các sáng kiến phân tích quy mô lớn, nơi độ chính xác, tốc độ và sự tin tưởng vào các sản phẩm AI là rất quan trọng đối với kết quả kinh doanh và hoạt động. Amazon, Illumina, Dell, McKesson Kết nối AI Innovation và Enterprise Trust Trong năm năm qua, công việc của Suresh đã tập trung vào việc chuyển đổi các hệ thống thông minh kinh doanh truyền thống thành các nền tảng quyết định AI có khả năng hỗ trợ ra quyết định chiến lược theo thời gian thực. chuyên môn của ông bao gồm kỹ thuật dữ liệu doanh nghiệp, phân tích dự đoán, AI có thể giải thích và các lĩnh vực ứng dụng AI tạo ra đã trở nên ngày càng cần thiết khi các tổ chức tìm cách triển khai AI một cách có trách nhiệm trong môi trường cổ phần cao. Không giống như các phương pháp phân tích thông thường, Suresh đã nhấn mạnh khả năng giải thích và khả năng sử dụng như các nguyên tắc thiết kế cốt lõi. hệ thống của mình tích hợp các lớp giải thích, giao diện ngôn ngữ tự nhiên và đường ống thông minh tự động cho phép cả các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật tham gia với các hệ thống dữ liệu phức tạp một cách tự tin. Hiệu quả được chứng minh trên các doanh nghiệp dữ liệu chuyên sâu Trong nhiều tổ chức toàn cầu, Suresh đã dẫn đầu và đóng góp vào các sáng kiến phân tích giúp cải thiện đáng kể tốc độ ra quyết định và độ tin cậy dữ liệu. công việc của ông bao gồm thiết kế các khung thông tin kinh doanh tự động làm giảm chu kỳ báo cáo hơn 40%, phát triển các mô hình học máy hỗ trợ hành vi của khách hàng và tối ưu hóa tiếp thị, và giới thiệu các hệ thống truy vấn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên mở rộng quyền truy cập phân tích trên các nhóm kinh doanh. Trong các môi trường được quy định như chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, những đóng góp của ông đã giải quyết những thách thức liên quan đến quản trị, tuân thủ và các lĩnh vực chất lượng dữ liệu, nơi việc áp dụng AI đòi hỏi các biện pháp bảo vệ đặc biệt nghiêm ngặt. Công nhận ngoài việc làm cốt lõi Ngoài việc thực hiện trực tiếp cho doanh nghiệp, Suresh đã đóng góp công việc ban đầu trong các lĩnh vực như Auto BI, phân tích hội thoại, hệ thống quyết định liên bang và các khuôn khổ AI có thể giải thích. chuyên môn của ông đã dẫn đến các lời mời để phục vụ như một thẩm phán cho các giải thưởng công nghệ và phân tích, phản ánh sự công nhận cấp ngang hàng về vị thế chuyên nghiệp của mình. Các nhà quan sát ngành công nghiệp lưu ý rằng các chuyên gia hoạt động ở cấp độ này không chỉ ảnh hưởng đến các hệ thống nội bộ mà còn các thực tiễn tốt hơn trong cách các tổ chức triển khai AI ở quy mô lớn. Hình thành giai đoạn tiếp theo của Enterprise AI Nhìn về phía trước, Suresh xác định một sự thay đổi hướng tới phân tích tự trị và dự đoán, nơi các hệ thống AI chủ động bề mặt những hiểu biết thay vì chờ đợi các truy vấn của con người. ông nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của khả năng giải thích trong môi trường được quy định, sự gia tăng của học tập liên bang để hợp tác an toàn, và sự hội tụ của trí thông minh kinh doanh và trí thông minh nhân tạo thành các nền tảng quyết định thống nhất. Khi các doanh nghiệp ngày càng dựa vào các hệ thống được thúc đẩy bởi AI để hướng dẫn kết quả chiến lược, các học viên kết hợp chiều sâu kỹ thuật với tác động quy mô lớn sẽ tiếp tục định hình hướng của lĩnh vực này. Câu chuyện này được phân phối như một bản phát hành bởi Sanya Kapoor trong Chương trình Blog Kinh doanh của HackerNoon. Câu chuyện này đã được phân phối như một bản phát hành bởi Sanya Kapoor dưới . HackerNoon’s Business Blogging Program Chương trình blog kinh doanh của HackerNoon
