Debashish Acharya to wizjonerski lider, którego celem jest rozwijanie świadczenia usług za pomocą sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Dzięki 19-letniemu doświadczeniu w domenach HR i IT Debashish odegrał kluczową rolę w modernizacji globalnych operacji. Jako menedżer ds. HR w ServiceNow odegrał kluczową rolę we wdrażaniu systemów, które poprawiają doświadczenia pracowników i zwiększają wydajność operacyjną za pomocą technologii.
Ekspertyza Debashisha przejawia się w jego strategicznym wdrażaniu technologii, takich jak Generative AI, Machine Learning Algorithms, Chatbots, Agent Chat i AI-driven search. Pod jego kierownictwem innowacje te przeszły od koncepcji teoretycznych do praktycznych rozwiązań, usprawniając przepływy pracy i wspierając zróżnicowaną globalną siłę roboczą. Na przykład jego wdrożenie możliwości wyszukiwania AI-driven znacznie zoptymalizowało wyszukiwanie informacji, poprawiając zarówno wydajność, jak i doświadczenia użytkownika na różnych platformach. Jego zaangażowanie w udoskonalanie technologii jest zgodne z wizją doskonałości operacyjnej i doskonałej obsługi pracowników. Debashish promuje ciągłe doskonalenie, osadzając kulturę postępu i adaptacji, która napędza sukces organizacji.
Wdrażanie i rozszerzanie generatywnej sztucznej inteligencji
Debashish Acharya jest kluczowym orędownikiem Generative AI, dostrzegającym jego potencjał transformacyjny w procesach HR i IT. Jego podejście zaczyna się od fazy Proof of Value (PoV), która jest kluczowa dla oceny wykonalności i wpływu Generative AI. „Pierwszym krokiem jest ustalenie jasnych celów i ustalenie kryteriów pomiaru sukcesu” — wyjaśnia Debashish. Ta faza jest kluczowa dla dopasowania przypadków użycia do szerszych celów organizacyjnych i zapewnienia, że technologia przyniesie namacalne korzyści.
Po PoV Debashish podkreśla kompleksową ocenę wartości biznesowej, aby ocenić zwrot z inwestycji i dopasowanie strategiczne Generative AI. „Dzięki dokładnej ocenie wartości biznesowej możemy upewnić się, że Generative AI jest zgodne ze strategicznymi celami organizacji i zapewnia mierzalne wyniki” — zauważa.
Gdy wartość biznesowa zostanie ustalona, Debashish zaleca ustalenie jasnych celów i kluczowych wskaźników efektywności (KPI), aby pokierować wdrożeniem. Obejmuje to zdefiniowanie zakresu projektu, ustalenie realistycznych harmonogramów i przydzielenie zasobów. „Dobrze zdefiniowane cele są kluczowe dla zgrania zespołu i zarządzania oczekiwaniami w całym procesie” – radzi.
Podczas wdrażania Debashish opowiada się za ostrożną integracją Generative AI z istniejącymi systemami w celu zminimalizowania zakłóceń. Sugeruje przeprowadzanie projektów pilotażowych lub implementacji na ograniczoną skalę w celu przetestowania wydajności i zgodności. „Rozwiązywanie problemów z integracją i wyrównaniem danych na wczesnym etapie jest niezbędne dla płynnego wdrożenia” — mówi.
W ostatniej fazie Debashish skupia się na skalowaniu w oparciu o spostrzeżenia z projektu pilotażowego. Zaleca udoskonalenie technologii, rozszerzenie możliwości i zapewnienie kompleksowego szkolenia i wsparcia. „Celem jest zapewnienie, że Generative AI spełnia bieżące potrzeby i jest adaptowalne do przyszłych postępów” – dodaje.
Ulepszanie doświadczeń użytkowników dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji
Wdrożenie funkcji wyszukiwania opartych na sztucznej inteligencji znacznie poprawiło zarówno doświadczenie pracowników, jak i wydajność operacyjną. Te ulepszenia skróciły czas wyszukiwania informacji, zwiększając produktywność i zadowolenie. „Możliwości wyszukiwania oparte na sztucznej inteligencji obsługują wiele języków, oferując kontekstowe wyniki, podsumowania i dynamiczne tłumaczenia” — zauważa Debashish. Jest to szczególnie korzystne w przypadku obsługi treści w języku innym niż angielski i poprawy globalnej dostępności.
Zrównoważenie złożoności technicznych z przyjaznym użytkownikowi doświadczeniem jest kluczowe. Debashish podkreśla znaczenie zapewnienia intuicyjności i dostępności rozwiązań AI. Ciągła informacja zwrotna od użytkowników jest niezbędna do udoskonalenia tych rozwiązań. Mechanizmy takie jak punkty kontaktowe informacji zwrotnej portalu i dedykowane kanały wsparcia umożliwiają wprowadzanie zmian w czasie rzeczywistym, wzmacniając zaangażowanie w bezproblemowe doświadczenie użytkownika.
Dlaczego sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe?
Dążenie do wykorzystania AI i uczenia maszynowego wynika z chęci zwiększenia wydajności operacyjnej, personalizacji doświadczeń użytkowników i wyprzedzania postępu technologicznego. „AI i uczenie maszynowe analizują ogromne ilości danych, uzyskując spostrzeżenia, których tradycyjne metody mogą nie dostrzegać” — wyjaśnia Debashish. Ta zdolność jest kluczowa w transformacji wykorzystania danych, usprawnianiu podejmowania decyzji i zwiększaniu jakości świadczenia usług.
Debashish przewiduje, że AI i Machine Learning będą nadal ewoluować, zapewniając zaawansowaną analitykę predykcyjną, automatyzując złożone procesy i identyfikując luki w artykułach wiedzy. Te zmiany usprawnią operacje, umożliwią wysoki poziom personalizacji i usprawnią podejmowanie decyzji, co doprowadzi do większej wydajności i lepszego świadczenia usług w HR i IT.
Chatboty rewolucjonizują dostarczanie usług
Technologie Chatbot i Agent Chat przekształciły globalne świadczenie usług, obszar, w którym Debashish Acharya wykazał się znaczną dalekowzrocznością. Skupia się na wykorzystaniu tych technologii w celu zapewnienia dynamicznego i wydajnego wsparcia pracowników.
Chatboty obsługują rutynowe zapytania i są zintegrowane z bazami wiedzy i katalogami żądań, aby oferować precyzyjne odpowiedzi. Debashish opowiada się za katalogiem konwersacyjnym, który zapewnia kontekstowo świadome odpowiedzi i przechwytuje szczegółowe odpowiedzi. „Celem jest stworzenie angażującej, ludzkiej interakcji, która wydaje się intuicyjna i responsywna” – mówi.
Szkolenie Generative AI i Large Language Models (LLM) w zakresie obsługi wrażliwych spraw jest również kluczowe. „Systemy AI muszą rozróżniać rutynowe zapytania od wrażliwych kwestii, kierując te ostatnie do agentów w celu ich właściwej obsługi; istnieją również wymogi prawne obowiązujące w danym kraju” — zauważa Debashish. W przypadku bardziej złożonych zapytań integracja Agent Chat umożliwia płynne przejście do agentów, gdy automatyzacja nie jest w stanie w pełni rozwiązać problemów. „Połączenie zautomatyzowanego i wsparcia w czasie rzeczywistym zapewnia terminową i dokładną pomoc bez opóźnień” — dodaje.
Te zaawansowane funkcje — kontekstowe odpowiedzi, automatyczne rozwiązywanie problemów i integracja z wieloma platformami — mają potencjał optymalizacji globalnych operacji wsparcia i poprawy jakości obsługi pracowników poprzez dostarczanie szybkich, dokładnych i spersonalizowanych rozwiązań.
Zarządzanie sztuczną inteligencją i rozważania etyczne
Debashish jest bardzo świadomy znaczenia zarządzania AI, szczególnie w miarę jak technologie AI i Machine Learning stają się coraz bardziej zintegrowane z platformami świadczenia usług. Podkreśla, że odpowiedzialne wdrażanie AI nie polega tylko na wydajności i innowacyjności, ale także na zapewnieniu, że wytyczne etyczne są wdrożone. „Modele AI muszą być zarządzane w sposób przejrzysty i uczciwy” — wyjaśnia. Aby zminimalizować stronniczość i zapewnić sprawiedliwe podejmowanie decyzji, Debashish opowiada się za ciągłym monitorowaniem systemów AI, skupiając się na integralności danych i rozliczalności.
Debashish był również proaktywny w rozwiązywaniu problemów związanych z prywatnością danych i zgodnością z globalnymi przepisami, takimi jak GDPR. Współpracuje ściśle z zespołami prawnymi, ds. zgodności i prywatności danych, aby zapewnić, że modele AI przestrzegają wymogów prawnych obowiązujących w danym kraju, zwłaszcza w przypadku wrażliwych kwestii HR. Jego przywództwo w budowaniu ram dla etycznego wykorzystania AI świadczy o podejściu przyszłościowym, zapewniając, że postęp technologiczny jest zgodny z odpowiedzialnością korporacyjną.
Współpraca międzyfunkcyjna na rzecz integracji AI
Debashish przypisuje znaczną część swojego sukcesu we wdrażaniu rozwiązań opartych na AI silnej współpracy międzyfunkcyjnej. Podkreśla potrzebę dostosowania inicjatyw AI do szerszych celów organizacyjnych, angażując interesariuszy z HR, IT, prawnych i operacyjnych. „AI nie jest technologią wyizolowaną; jej wartość jest maksymalizowana, gdy jest zintegrowana z istniejącymi przepływami pracy i gdy zespoły współpracują bezproblemowo” — zauważa. Pod jego kierownictwem zespoły współpracują, aby zapewnić, że implementacje AI i ML są adaptowalne i skalowalne w różnych działach. Debashish podkreśla znaczenie zapewniania szkoleń międzyfunkcyjnych, aby pracownicy z różnych obszarów rozumieli, w jaki sposób rozwiązania oparte na AI mogą usprawnić ich konkretne przepływy pracy. To holistyczne podejście sprzyja kulturze innowacji, zapewniając, że AI jest nie tylko postępem technicznym, ale także czynnikiem wspomagającym biznes.
Strategie AI i wyciągnięte wnioski
Integracja narzędzi AI i Machine Learning z istniejącymi platformami wymaga strategicznego podejścia. Debashish koncentruje się na dostosowaniu tych technologii do istniejących przepływów pracy i struktur danych. „Kompleksowe testowanie i walidacja zapewniają, że narzędzia AI i ML dostarczają praktycznych spostrzeżeń i działają skutecznie w naszym systemie” — zauważa. Obejmuje to określenie niezbędnej objętości danych i kluczowych punktów danych dla efektywnego uczenia maszynowego, zapewniając, że dane z ostatnich 6 do 12 miesięcy są dostępne do ciągłego szkolenia modelu.
Wysokiej jakości dane są niezbędne dla systemów AI i uczenia maszynowego. Wytyczne dla personelu wsparcia dotyczące dostarczania szczegółowych notatek, utrzymywania dokładnej treści i zapewniania właściwego indeksowania znacząco optymalizują wyniki AI. Debashish podkreśla znaczenie wczesnego angażowania użytkowników końcowych w celu uzyskania informacji zwrotnych i udoskonalania technologii w celu zaspokojenia ich potrzeb. Regularne przeglądy i aktualizacje modeli AI zapewniają, że technologie te pozostają skuteczne i zgodne z celami biznesowymi, zwiększając wydajność operacyjną.
Zaangażowanie Debashisha Acharyi w wykorzystywanie AI i uczenia maszynowego w HR i IT jest przykładem jego wizji przyszłości, w której technologia napędza doskonałość usług. Jego skupienie na wydajności operacyjnej, zarządzaniu etycznym i współpracy międzyfunkcyjnej nie tylko poprawiło doświadczenia pracowników, ale także ustanowiło standard innowacji w świadczeniu usług. W miarę rozwoju technologii AI Debashish pozostaje na czele tej transformacji, zapewniając, że te postępy są zgodne z celami organizacji i tworzą trwałą wartość. Jego przywództwo nie tylko kształtuje teraźniejszość, ale także kładzie podwaliny pod przyszłe rozwiązania oparte na AI w HR i nie tylko.
