देवाशिष आचार्य आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) र मेसिन लर्निङ (एमएल) मार्फत सेवा प्रवाहलाई अगाडि बढाउन समर्पित दूरदर्शी नेता हुन्। HR र IT डोमेनमा १९ वर्षको अनुभवका साथ, देवाशिषले विश्वव्यापी सञ्चालनलाई आधुनिकीकरण गर्न महत्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। ServiceNow HR प्रबन्धकको रूपमा, उहाँले कर्मचारी अनुभवहरू बृद्धि गर्ने र टेक्नोलोजी मार्फत परिचालन दक्षता बढाउने प्रणालीहरू लागू गर्नमा महत्त्वपूर्ण भूमिका निर्वाह गर्नुभएको छ।
जेनेरेटिभ एआई, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम, च्याटबट्स, एजेन्ट च्याट, र एआई-संचालित खोज जस्ता प्रविधिहरूको रणनीतिक अपनाउनेमा देवाशिषको विशेषज्ञता झल्कन्छ। उहाँको मार्गदर्शनमा, यी आविष्कारहरू सैद्धान्तिक अवधारणाहरूबाट व्यावहारिक समाधानहरू, कार्यप्रवाहहरूलाई सुव्यवस्थित गर्ने र विविध विश्वव्यापी कार्यबललाई समर्थन गर्न ट्रान्जिसन भएका छन्। उदाहरणका लागि, एआई-संचालित खोज क्षमताहरूको उसको कार्यान्वयनले महत्त्वपूर्ण रूपमा जानकारी पुन: प्राप्तिलाई अनुकूलित गरेको छ, विभिन्न प्लेटफर्महरूमा दक्षता र प्रयोगकर्ता अनुभव दुवै सुधार गर्दै। प्राविधिक वृद्धिको लागि उनको प्रतिबद्धता परिचालन उत्कृष्टता र उच्च कर्मचारी सेवाको दृष्टिसँग पङ्क्तिबद्ध छ। Debashish ले संगठनात्मक सफलतालाई ड्राइभ गर्ने प्रगति र अनुकूलनको संस्कृतिलाई इम्बेड गर्दै निरन्तर सुधारलाई बढावा दिन्छ।
जेनेरेटिभ एआई कार्यान्वयन र विस्तार गर्दै
देवाशिष आचार्य जेनेरेटिभ एआईका लागि एक प्रमुख अधिवक्ता हुन्, जसले मानव संसाधन र आईटी प्रक्रियाहरूमा यसको परिवर्तनकारी क्षमतालाई मान्यता दिन्छ। उसको दृष्टिकोण मूल्यको प्रमाण (PoV) चरणबाट सुरु हुन्छ, जुन जेनेरेटिभ एआईको सम्भाव्यता र प्रभावको मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ। "प्रारम्भिक चरण स्पष्ट उद्देश्यहरू सेट गर्नु र सफलता मापन गर्न मापदण्डहरू स्थापित गर्नु हो," देबाशिष बताउँछन्। यो चरण फराकिलो संगठनात्मक लक्ष्यहरूसँग प्रयोगका केसहरू पङ्क्तिबद्ध गर्न र टेक्नोलोजीले मूर्त लाभहरू प्रदान गर्दछ भनेर सुनिश्चित गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
PoV पछि, देवाशिषले जेनेरेटिभ एआईको लगानी र रणनीतिक फिटको प्रतिफल नाप्नको लागि बृहत् व्यावसायिक मूल्याङ्कनमा जोड दिन्छन्। "व्यावसायिक मूल्यलाई राम्ररी मूल्याङ्कन गरेर, हामी जेनेरेटिभ एआईले संगठनको रणनीतिक लक्ष्यहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ र मापनयोग्य नतिजाहरू प्रदान गर्दछ भनी सुनिश्चित गर्न सक्छौं," उनी टिप्पणी गर्छन्।
एक पटक व्यापार मूल्य स्थापित भएपछि, देबाशिषले कार्यान्वयनलाई मार्गदर्शन गर्न स्पष्ट उद्देश्यहरू र प्रमुख कार्यसम्पादन सूचकहरू (KPIs) सेट गर्न सिफारिस गर्छन्। यसमा परियोजनाको दायरा परिभाषित गर्ने, यथार्थपरक समयरेखा सेट गर्ने र स्रोतहरू आवंटन गर्ने समावेश छ। "राम्ररी परिभाषित उद्देश्यहरू टोलीलाई पङ्क्तिबद्ध गर्न र प्रक्रियामा अपेक्षाहरू प्रबन्ध गर्न महत्त्वपूर्ण छन्," उनी सल्लाह दिन्छन्।
तैनाथीको क्रममा, देवाशिषले अवरोधहरू कम गर्न विद्यमान प्रणालीहरूमा जेनेरेटिभ एआईलाई सावधानीपूर्वक एकीकरण गर्न वकालत गर्दछ। उहाँले प्रदर्शन र अनुकूलता परीक्षण गर्न पायलट परियोजनाहरू वा सीमित मात्रामा कार्यान्वयनहरू चलाउन सुझाव दिनुहुन्छ। "एकीकरणका चुनौतीहरू र डाटा पङ्क्तिबद्धताका मुद्दाहरूलाई प्रारम्भिक रूपमा सम्बोधन गर्नु सहज परिनियोजनको लागि आवश्यक छ," उनी भन्छन्।
अन्तिम चरणमा, देवाशिष पाइलट प्रोजेक्ट अन्तर्दृष्टिको आधारमा स्केलिङमा केन्द्रित छन्। उहाँले प्रविधिलाई परिष्कृत गर्न, क्षमताहरू विस्तार गर्न, र व्यापक प्रशिक्षण र समर्थन प्रदान गर्न सिफारिस गर्नुभयो। "उद्देश्य भनेको जेनेरेटिभ एआईले तत्काल आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ र भविष्यका प्रगतिहरूको लागि अनुकूलन योग्य छ भन्ने सुनिश्चित गर्नु हो," उनी थप्छन्।
एआई-संचालित समाधानहरूको साथ प्रयोगकर्ता अनुभव बृद्धि गर्दै
एआई-संचालित खोज क्षमताहरूको तैनातीले कर्मचारीको अनुभव र परिचालन दक्षता दुवैमा उल्लेखनीय सुधार गरेको छ। यी सुधारहरूले जानकारी खोज्न, उत्पादकता र सन्तुष्टि बढाउने समयलाई घटाएको छ। "एआई खोज क्षमताहरूले धेरै भाषाहरूलाई समर्थन गर्दछ, प्रासंगिक परिणामहरू, संक्षेपीकरण, र गतिशील अनुवाद प्रदान गर्दछ," देबाशिष टिप्पणी गर्दछ। यो गैर-अंग्रेजी सामग्री ह्यान्डल गर्न र विश्वव्यापी पहुँच सुधार गर्न विशेष गरी लाभदायक छ।
प्रयोगकर्ता-अनुकूल अनुभवको साथ प्राविधिक जटिलताहरूलाई सन्तुलनमा राख्नु महत्त्वपूर्ण छ। देवाशिषले एआई समाधानहरू सहज र पहुँचयोग्य छन् भनी सुनिश्चित गर्ने महत्त्वमा जोड दिन्छन्। यी समाधानहरूलाई परिष्कृत गर्नको लागि निरन्तर प्रयोगकर्ता प्रतिक्रिया महत्त्वपूर्ण छ। पोर्टल फिडब्याक टचपोइन्टहरू र समर्पित समर्थन च्यानलहरू जस्ता संयन्त्रहरूले वास्तविक-समय समायोजनहरू सक्षम पार्छन्, सिमलेस प्रयोगकर्ता अनुभवको प्रतिबद्धतालाई सुदृढ पार्दै।
किन एआई र मेसिन लर्निङ?
एआई र मेशिन लर्निङको लाभ उठाउने अभियान परिचालन दक्षता अभिवृद्धि गर्ने, प्रयोगकर्ताका अनुभवहरूलाई निजीकृत गर्ने र प्राविधिक विकासहरूभन्दा अगाडि रहने इच्छाबाट उत्पन्न हुन्छ। "एआई र मेशिन लर्निङले परम्परागत विधिहरूले गुमाउन सक्ने अन्तरदृष्टिहरू प्राप्त गर्दै विशाल मात्रामा डेटाको विश्लेषण गर्छ," देवाशिष बताउँछन्। यो क्षमता डाटा उपयोग रूपान्तरण, निर्णय लिने सुधार, र सेवा वितरण बृद्धि गर्न महत्वपूर्ण छ।
देवाशिषले AI र मेसिन लर्निङको विकास जारी रहने, उन्नत भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषण, जटिल प्रक्रियाहरू स्वचालित गर्ने, र ज्ञान लेखहरूमा अन्तरहरू पहिचान गर्ने आशा राख्छन्। यी विकासहरूले अपरेसनहरूलाई सुव्यवस्थित बनाउने, अनुकूलनको उच्च स्तरहरूलाई सक्षम पार्छ, र निर्णय लिने क्षमतालाई बढाउँछ, जसले HR र IT मार्फत अझ बढी दक्षता र सुधारिएको सेवा प्रदान गर्दछ।
च्याटबट्स क्रान्तिकारी सेवा डेलिभरी
च्याटबोट र एजेन्ट च्याट टेक्नोलोजीहरूले विश्वव्यापी सेवा वितरणलाई परिवर्तन गरेको छ, एउटा क्षेत्र जहाँ देबाशिष आचार्यले पर्याप्त दूरदर्शिता प्रदर्शन गरेका छन्। उनको ध्यान गतिशील र कुशल कर्मचारी समर्थन प्रदान गर्न यी प्रविधिहरू प्रयोग गर्नमा छ।
च्याटबटहरूले नियमित सोधपुछहरू ह्यान्डल गर्छन् र ज्ञान आधारहरूसँग एकीकृत हुन्छन् र सटीक जवाफहरू प्रस्ताव गर्न क्याटलगहरू अनुरोध गर्छन्। देबाशिष एक संवादात्मक क्याटलगको लागि वकालत गर्दछ, जसले प्रासंगिक रूपमा सचेत प्रतिक्रियाहरू प्रदान गर्दछ र विस्तृत जवाफहरू कब्जा गर्दछ। "लक्ष्य एक आकर्षक, मानव-जस्तो अन्तरक्रिया सिर्जना गर्नु हो जुन सहज र उत्तरदायी महसुस हुन्छ," उनी भन्छन्।
संवेदनशील मामिलाहरू ह्यान्डल गर्न जनरेटिभ एआई र ठूला भाषा मोडेलहरू (LLMs) को प्रशिक्षण पनि महत्त्वपूर्ण छ। "एआई प्रणालीहरूले नियमित सोधपुछ र संवेदनशील मुद्दाहरू बीचको पहिचान गर्नुपर्दछ, उचित ह्यान्डलिङको लागि प्रत्यक्ष एजेन्टहरूलाई पछिको रूट गर्दै; त्यहाँ देश-विशेष कानुनी आवश्यकताहरू पनि छन्, "देबाशिष टिप्पणी गर्छन्। थप जटिल प्रश्नहरूको लागि, एजेन्ट च्याटलाई एकीकृत गर्दा स्वचालनले समस्याहरूलाई पूर्ण रूपमा समाधान गर्न नसक्दा प्रत्यक्ष एजेन्टहरूलाई सिमलेस ट्रान्जिसनहरूलाई अनुमति दिन्छ। "स्वचालित र वास्तविक-समय समर्थन मिश्रणले ढिलाइ बिना समयमै र सही सहायता सुनिश्चित गर्दछ," उनी थप्छन्।
यी उन्नत सुविधाहरू-सान्दर्भिक रूपमा सचेत प्रतिक्रियाहरू, स्वत:-रिजोल्युसन, र बहु-प्लेटफर्म एकीकरण-मा विश्वव्यापी समर्थन अपरेशनहरू अनुकूलन गर्ने र द्रुत, सटीक, र व्यक्तिगत समाधानहरू प्रदान गरेर कर्मचारी अनुभव बृद्धि गर्ने क्षमता छ।
AI शासन र नैतिक विचारहरू
देबाशिष एआई गभर्नेन्सको महत्त्वबारे विशेष रूपमा सचेत छन्, विशेष गरी एआई र मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू सेवा वितरण प्लेटफर्महरूमा थप एकीकृत भएकाले। उनी जोड दिन्छन् कि जिम्मेवार एआई डिप्लोइमेन्ट भनेको दक्षता र नवीनता मात्र होइन तर नैतिक दिशानिर्देशहरू सुनिश्चित गर्ने बारे पनि हो। "एआई मोडेलहरू पारदर्शिता र निष्पक्षताका साथ शासित हुनुपर्छ," उनी बताउँछन्। पूर्वाग्रहलाई न्यूनीकरण गर्न र न्यायोचित निर्णय प्रक्रिया सुनिश्चित गर्न, देवाशिषले डाटा अखण्डता र उत्तरदायित्वमा ध्यान केन्द्रित गर्दै एआई प्रणालीहरूको निरन्तर अनुगमनका लागि वकालत गर्छन्।
देवाशिष डेटा गोपनीयता र GDPR जस्ता विश्वव्यापी नियमहरूको अनुपालनसँग सम्बन्धित सरोकारहरूलाई सम्बोधन गर्न पनि सक्रिय छन्। उसले कानुनी, अनुपालन, र डेटा गोपनीयता टोलीहरूसँग मिलेर काम गर्छ कि AI मोडेलहरूले देश-विशिष्ट कानुनी आवश्यकताहरूको सम्मान गर्दछन् भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्न, विशेष गरी संवेदनशील मानव संसाधन मुद्दाहरूसँग व्यवहार गर्दा। नैतिक एआई प्रयोगको लागि ढाँचा निर्माणमा उनको नेतृत्वले प्राविधिक प्रगतिहरू कर्पोरेट जिम्मेवारीसँग मिल्दोजुल्दो छ भनी सुनिश्चित गर्दै अग्रगामी सोचको दृष्टिकोण देखाउँछ।
एआई एकीकरणको लागि क्रस-कार्यात्मक सहयोग
देबाशिषले आफ्नो सफलताको धेरै श्रेय एआई-संचालित समाधानहरू बलियो क्रस-कार्यात्मक सहकार्यमा प्रयोग गर्नमा दिन्छन्। उनले मानव संसाधन, आईटी, कानुनी, र अपरेसनका सरोकारवालाहरूलाई समावेश गर्दै फराकिलो संगठनात्मक लक्ष्यहरूसँग एआई पहलहरूलाई पङ्क्तिबद्ध गर्ने आवश्यकतामा जोड दिए। "एआई एक साइल्ड टेक्नोलोजी होइन; अवस्थित कार्यप्रवाहहरूमा एकीकृत हुँदा र टोलीहरूले निर्बाध रूपमा सहकार्य गर्दा यसको मूल्य अधिकतम हुन्छ," उनी नोट गर्छन्। उनको नेतृत्वमा, टोलीहरूले AI र ML कार्यान्वयनहरू विभिन्न विभागहरूमा अनुकूलनीय र स्केलेबल छन् भनी सुनिश्चित गर्न सहयोगी रूपमा काम गर्छन्। देवाशिषले क्रस-फंक्शनल तालिम प्रदान गर्नुको महत्त्वलाई हाइलाइट गर्दछ ताकि विभिन्न क्षेत्रका कर्मचारीहरूले कसरी एआई-संचालित समाधानहरूले उनीहरूको विशिष्ट कार्यप्रवाहलाई बढाउन सक्छ भनेर बुझ्नुहोस्। यो समग्र दृष्टिकोणले नवप्रवर्तनको संस्कृतिलाई बढावा दिन्छ, यो सुनिश्चित गर्दै कि एआई प्राविधिक उन्नति मात्र होइन व्यापार सक्षम गर्ने हो।
एआई रणनीति र पाठ सिकियो
अवस्थित प्लेटफर्महरूसँग एआई र मेसिन लर्निङ उपकरणहरू एकीकृत गर्न रणनीतिक दृष्टिकोण चाहिन्छ। देबाशिष यी प्रविधिहरूलाई अवस्थित कार्यप्रवाह र डेटा संरचनाहरूसँग पङ्क्तिबद्ध गर्नमा केन्द्रित छन्। "व्यापक परीक्षण र प्रमाणीकरणले सुनिश्चित गर्दछ कि AI र ML उपकरणहरूले कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्दछ र हाम्रो प्रणाली भित्र प्रभावकारी रूपमा सञ्चालन गर्दछ," उनले टिप्पणी गरे। यसले प्रभावकारी मेसिन लर्निङका लागि आवश्यक डाटा भोल्युम र मुख्य डाटा पोइन्टहरू निर्धारण गर्ने, विगत 6 देखि 12 महिनाको डाटा निरन्तर मोडेल प्रशिक्षणको लागि उपलब्ध छ भनी सुनिश्चित गर्ने समावेश गर्दछ।
एआई र मेसिन लर्निङ प्रणालीका लागि उच्च गुणस्तरको डाटा आवश्यक छ। विस्तृत नोटहरू प्रदान गर्न, सही सामग्री कायम गर्न, र उचित अनुक्रमणिका सुनिश्चित गर्नका लागि समर्थन कर्मचारीहरूको लागि दिशानिर्देशहरू AI परिणामहरूलाई अप्टिमाइज गर्दछ। देवाशिषले अन्तिम प्रयोगकर्ताहरूलाई प्रतिक्रियाको लागि चाँडै समावेश गर्ने र उनीहरूको आवश्यकताहरू पूरा गर्न प्रविधिलाई परिष्कृत गर्ने महत्त्वलाई जोड दिन्छन्। AI मोडलहरूको नियमित समीक्षा र अद्यावधिकहरूले यी प्रविधिहरू प्रभावकारी र व्यापारिक उद्देश्यहरूसँग पङ्क्तिबद्ध रहेको सुनिश्चित गर्दछ, परिचालन दक्षता बढाउँदै।
एचआर र आईटीमा एआई र मेसिन लर्निङको फाइदा उठाउने देवाशिष आचार्यको प्रतिबद्धताले प्रविधिले सेवा उत्कृष्टतालाई अगाडि बढाउने भविष्यको लागि उनको दृष्टिकोणलाई उदाहरण दिन्छ। परिचालन दक्षता, नैतिक शासन, र क्रस-कार्यात्मक सहयोगमा उनको ध्यानले कर्मचारी अनुभवहरू मात्र बढाएको छैन तर सेवा प्रवाहमा नवीनताको लागि मानक पनि सेट गरेको छ। एआई टेक्नोलोजीहरू विकसित भइरहँदा, देबाशिष यस परिवर्तनको अग्रभागमा रहन्छन्, यी प्रगतिहरू संगठनात्मक लक्ष्यहरूसँग पङ्क्तिबद्ध छन् र दिगो मूल्य सिर्जना गर्छन्। उहाँको नेतृत्वले वर्तमानलाई मात्र आकार दिइरहेको छैन तर मानव संसाधन र त्यसभन्दा बाहिरका एआई-संचालित समाधानहरूको भविष्यको लागि जग पनि राखेको छ।
