Debashish Acharya е визионерски лидер посветен на унапредување на испораката на услуги преку вештачка интелигенција (AI) и машинско учење (ML). Со 19-годишно искуство во доменот на човечки ресурси и ИТ, Debashish одигра клучна улога во модернизацијата на глобалните операции. Како менаџер за човечки ресурси на ServiceNow, тој беше клучен во имплементацијата на системи кои ги подобруваат искуствата на вработените и ја поттикнуваат оперативната ефикасност преку технологијата.
Експертизата на Дебашиш блеска во неговото стратешко усвојување технологии како што се генеративна вештачка интелигенција, алгоритми за машинско учење, четботи, разговор со агенти и пребарување управувано од вештачка интелигенција. Под негово водство, овие иновации преминаа од теоретски концепти кон практични решенија, рационализирајќи го работниот тек и поддржувајќи разновидна глобална работна сила. На пример, неговата имплементација на способности за пребарување управувани од вештачка интелигенција значително го оптимизираше пронаоѓањето информации, подобрувајќи ја и ефикасноста и корисничкото искуство на различни платформи. Неговата посветеност за технолошко подобрување се усогласува со визијата за оперативна извонредност и супериорна услуга на вработените. Debashish поттикнува континуирано подобрување, вградувајќи култура на напредок и адаптација што го поттикнува успехот на организацијата.
Спроведување и проширување на генеративната вештачка интелигенција
Дебашиш Ачарја е клучен застапник за генеративна вештачка интелигенција, препознавајќи го неговиот трансформативен потенцијал во процесите на човечки ресурси и ИТ. Неговиот пристап започнува со фазата на доказ за вредност (PoV), која е клучна за проценка на изводливоста и влијанието на Генеративната вештачка интелигенција. „Почетниот чекор е да се постават јасни цели и да се воспостават критериуми за мерење на успехот“, објаснува Дебашиш. Оваа фаза е клучна за усогласување на случаите на употреба со пошироки организациски цели и за осигурување дека технологијата дава опипливи придобивки.
Следејќи го PoV, Debashish нагласува сеопфатна проценка на деловната вредност за да се измери повратот на инвестицијата и стратешката усогласеност на Generative AI. „Со темелна проценка на деловната вредност, можеме да осигураме дека Генеративната вештачка интелигенција се усогласува со стратешките цели на организацијата и обезбедува мерливи резултати“, забележува тој.
Откако ќе се утврди деловната вредност, Debashish препорачува да се постават јасни цели и клучни показатели за перформанси (KPI) кои ќе ја водат имплементацијата. Ова вклучува дефинирање на опсегот на проектот, поставување на реални временски рокови и распределба на ресурсите. „Добро дефинираните цели се клучни за усогласување на тимот и управување со очекувањата во текот на целиот процес“, советува тој.
За време на распоредувањето, Debashish се залага за внимателна интеграција на Generative AI во постоечките системи за да се минимизираат нарушувањата. Тој предлага да се водат пилот проекти или имплементации во ограничен обем за да се тестираат перформансите и компатибилноста. „Адресирањето на предизвиците за интеграција и прашањата за усогласување на податоците рано е од суштинско значење за непречено распоредување“, вели тој.
Во последната фаза, Debashish се фокусира на зголемувањето врз основа на согледувањата на пилот проектот. Тој препорачува рафинирање на технологијата, проширување на можностите и обезбедување сеопфатна обука и поддршка. „Целта е да се осигури дека Генеративната вештачка интелигенција ги задоволува непосредните потреби и е прилагодлива за идните достигнувања“, додава тој.
Подобрување на корисничкото искуство со решенија управувани од вештачка интелигенција
Распоредувањето на способностите за пребарување управувано од вештачка интелигенција значително го подобри искуството на вработените и оперативната ефикасност. Овие подобрувања го намалија времето поминато во потрага по информации, зголемувајќи ја продуктивноста и задоволството. „Способностите за пребарување на вештачката интелигенција поддржуваат повеќе јазици, нудејќи контекстуални резултати, сумирање и динамичен превод“, забележува Дебашиш. Ова е особено корисно за ракување со неанглиска содржина и за подобрување на глобалната пристапност.
Од клучно значење е да се балансираат техничките сложености со искуството што е лесно за корисниците. Debashish ја нагласува важноста да се осигура дека решенијата за вештачка интелигенција се интуитивни и достапни. Континуираните повратни информации од корисниците се од витално значење за рафинирање на овие решенија. Механизмите како допирни точки за повратни информации на порталот и посветените канали за поддршка овозможуваат прилагодувања во реално време, засилувајќи ја посветеноста на беспрекорно корисничко искуство.
Зошто вештачка интелигенција и машинско учење?
Напорот за искористување на вештачката интелигенција и машинското учење произлегува од желбата да се подобри оперативната ефикасност, да се персонализираат корисничките искуства и да се остане пред технолошкиот напредок. „Ви и машинското учење анализираат огромни количини на податоци, извлекувајќи сознанија кои традиционалните методи би можеле да ги пропуштат“, објаснува Дебашиш. Оваа способност е клучна за трансформирање на искористеноста на податоците, подобрување на донесувањето одлуки и подобрување на испораката на услуги.
Debashish предвидува дека вештачката интелигенција и машинското учење ќе продолжат да се развиваат, обезбедувајќи напредна предвидлива аналитика, автоматизирање на сложените процеси и идентификување на празнините во статиите со знаење. Овие случувања ќе ги насочат операциите, ќе овозможат високи нивоа на приспособување и ќе го подобрат донесувањето одлуки, што ќе доведе до поголема ефикасност и подобрена испорака на услуги низ човечки ресурси и ИТ.
Chatbots ја револуционизираат испораката на услуги
Технологиите на Chatbot и Agent Chat ја трансформираа глобалната испорака на услуги, област каде што Debashish Acharya покажа значителна предвидливост. Неговиот фокус е на користење на овие технологии за да обезбеди динамична и ефикасна поддршка на вработените.
Чет-ботови се справуваат со рутински прашања и се интегрирани со базите на знаење и бараат каталози за да понудат прецизни одговори. Дебашиш се залага за разговорен каталог, кој обезбедува контекстуално свесни одговори и доловува детални одговори. „Целта е да се создаде привлечна, човечка интеракција која се чувствува интуитивно и одговора“, вели тој.
Обуката за генеративна вештачка интелигенција и големи јазични модели (LLM) за справување со чувствителни прашања е исто така од клучно значење. „Системите за вештачка интелигенција мора да прават разлика помеѓу рутински прашања и чувствителни прашања, рутирајќи ги вторите до живи агенти за правилно ракување; има и законски барања специфични за земјата“, забележува Дебашиш. За посложени прашања, интегрирањето на Agent Chat овозможува беспрекорна транзиција кон живи агенти кога автоматизацијата не може целосно да ги реши проблемите. „Помешањето на автоматизирана и поддршка во реално време обезбедува навремена и точна помош без одложувања“, додава тој.
Овие напредни функции - контекстуално свесни одговори, автоматска резолуција и интеграција со повеќе платформи - имаат потенцијал да ги оптимизираат операциите за глобална поддршка и да го подобрат искуството на вработените преку обезбедување брзи, точни и персонализирани решенија.
Управување со вештачка интелигенција и етички размислувања
Debashish е многу свесен за важноста на управувањето со вештачката интелигенција, особено кога технологиите за вештачка интелигенција и машинско учење стануваат се повеќе интегрирани во платформите за испорака на услуги. Тој нагласува дека одговорното распоредување на вештачката интелигенција не е само за ефикасност и иновативност, туку и за обезбедување на етички упатства. „Моделите со вештачка интелигенција треба да се управуваат со транспарентност и правичност“, објаснува тој. За да се минимизира пристрасноста и да се обезбеди правично донесување одлуки, Дебашиш се залага за континуирано следење на системите за вештачка интелигенција, фокусирајќи се на интегритетот на податоците и одговорноста.
Debashish, исто така, беше проактивен во решавањето на грижите поврзани со приватноста на податоците и усогласеноста со глобалните регулативи како GDPR. Тој тесно соработува со правни тимови, тимови за усогласеност и приватност на податоците за да се осигура дека моделите со вештачка интелигенција ги почитуваат правните барања специфични за земјата, особено кога се занимаваат со чувствителни прашања за човечки ресурси. Неговото лидерство во градењето рамки за етичка употреба на вештачката интелигенција демонстрира пристап на напредно размислување, осигурувајќи дека технолошкиот напредок е усогласен со корпоративната одговорност.
Вкрстена функционална соработка за интеграција со вештачка интелигенција
Дебашиш припишува голем дел од неговиот успех во примената на решенија управувани од вештачка интелигенција на силна меѓуфункционална соработка. Тој ја нагласува потребата за усогласување на иницијативите за вештачка интелигенција со пошироки организациски цели, вклучувајќи засегнати страни од човечки ресурси, ИТ, правни и операции. „ВИЕ не е технологија за оградување; нејзината вредност се максимизира кога е интегрирана во постоечките работни текови и кога тимовите беспрекорно соработуваат“, забележува тој. Под негово водство, тимовите работат заеднички за да се осигураат дека имплементациите на AI и ML се прилагодливи и скалабилни низ различни оддели. Debashish ја нагласува важноста од обезбедување на меѓуфункционална обука, така што вработените од различни области ќе разберат како решенијата управувани од вештачка интелигенција можат да ги подобрат нивните специфични работни текови. Овој холистички пристап негува култура на иновации, осигурувајќи дека вештачката интелигенција не е само технички напредок, туку и деловно овозможување.
Стратегии за вештачка интелигенција и научени лекции
Интегрирањето на алатките за вештачка интелигенција и машинско учење со постоечките платформи бара стратешки пристап. Debashish се фокусира на усогласување на овие технологии со постоечките работни текови и структури на податоци. „Сеопфатното тестирање и валидација осигуруваат дека алатките за вештачка интелигенција и ML обезбедуваат функционални увиди и функционираат ефективно во нашиот систем“, забележува тој. Ова вклучува одредување на потребниот волумен на податоци и клучните точки на податоци за ефективно машинско учење, обезбедувајќи податоци од изминатите 6 до 12 месеци да бидат достапни за континуирана обука за модели.
Висококвалитетните податоци се неопходни за системите за вештачка интелигенција и машинско учење. Упатствата за персоналот за поддршка да обезбеди детални белешки, да одржува точна содржина и да обезбеди правилно индексирање значително ги оптимизира резултатите од вештачката интелигенција. Debashish ја нагласува важноста од рано вклучување на крајните корисници за повратни информации и рафинирање на технологијата за да се задоволат нивните потреби. Редовните прегледи и ажурирања на моделите со вештачка интелигенција обезбедуваат овие технологии да останат ефективни и усогласени со деловните цели, зголемувајќи ја оперативната ефикасност.
Посветеноста на Дебашиш Ачарја за искористување на вештачката интелигенција и машинското учење во човечки ресурси и ИТ е пример за неговата визија за иднина каде што технологијата ќе ја поттикне извонредноста на услугите. Неговиот фокус на оперативната ефикасност, етичкото управување и меѓуфункционалната соработка не само што ги подобри искуствата на вработените, туку и постави стандард за иновации во испораката на услуги. Како што технологиите за вештачка интелигенција продолжуваат да се развиваат, Debashish останува во првите редови на оваа трансформација, осигурувајќи дека овие достигнувања се усогласени со организациските цели и создаваат трајна вредност. Неговото лидерство не само што ја обликува сегашноста, туку и ја поставува основата за иднината на решенијата управувани од вештачката интелигенција во HR и пошироко.
