Bokeli ya sika ya tekiniki mpe bopusi na kati ya ba industries: Syed Aamir Aarfi na ntina ya bosangisi ya AI/ML

Lokola tekiniki ezali kokende liboso, kosangisa mayele ya sika oyo ezali kobima na ba industries oyo esili kofandisama ekomi esika ya motuya, na AI mpe boyekoli ya masini na katikati ya évolution oyo. Bolukiluki oyo etali mingi ndenge nini ba technologies oyo ezali kosalelama na kati ya e-commerce, chaîne d’approvisionnement, mpe ba applications SaaS.

Kokamba masolo na front oyo ezali Syed Aamir Aarfi, Mokambi ya Produit Senior oyo azali na expérience oyo amemaka expérience monene na leadership ya produit technique na kati ya e-commerce, SaaS, voyage, chaîne d’approvisionnement, mpe paysage ya AI/ML oyo ezali kokola. Mobembo ya Aarfi ebandaki na Iniversite ya Carnegie Mellon, esika wapi boyekoli na ye na gestion ya produit mpe na science ya ba données etie nzela mpo na ba contributions na ye ya impact. Alimboli ete, “Kolonga kondima AI/ML esengaka vision esangani na bosali discipline,” ko souligner approche na ye ya pratique mais ambitieuse ya ko déployer ba solutions dirigées par AI. Focus oyo epesi ye pouvoir ya ko optimiser logistique na analyse prédictive mpe ko elever ba expériences ya e-commerce na nzela ya ba recommandations personnalisées.

Aarfi amipesaki mingi mingi na kokotisa AI mpe boyekoli ya masini na kati ya biloko mpo na kopesa bososoli ya ntina mpe motuya na basaleli, bolandi oyo alobelaki na bozindo na boumeli ya masolo na biso oyo euti kosalema. Kokamba biso na exploration ya ba applications ya AI/ML na ba secteurs nionso, Aarfi akabolaki ba insights na ye na kosala que ba technologies oyo ezali kobima kaka te ezala viable mais vital pona ba industries na bango respectives.

Bokeli ya sika na kati ya ba industries

Na ba mbula ya expérience na leadership ya produit, Aarfi a maîtriser approche méthodique mais adaptable pona ko intégrer ba technologies émergentes lokola AI na apprentissage automatique na ba industries ndenge na ndenge. Azali konyata ete atako mayele yango ezali na makoki ya kokamwa, kondima yango esɛngaka kozala na makanisi ya malamu, oyo etali matomba. "Pragmatisme ezali fonction," Aarfi amoni, lokola azali ko souligner importance ya koyeba soki solution AI/ML epesaka vraiment valeur exponentielle sur ba approches alternatives na oyo etali vitesse, précision, évolutivité, mpe durability. Secteur moko na moko, kobanda na commerce électronique tii na chaîne d’approvisionnement mpe voyage, esengaka stratégie unique oyo ezuami na ba défis spécifiques mpe na ba caractéristiques ya ba données ya domaine wana.

Aarfi alimboli ete boyambi ya AI na elonga esangisi koyeba bisika oyo ezali na bopusi mingi mpe kolendisa mimeseno ya komeka mpe koyekola. Na kobanda na ba données ya qualité ya likolo, ya mobimba, azali kosala que ba solutions ya AI/ML esalelamaka esika oyo ezali na sens mingi, ko éviter ba mise en œuvre oyo ezali na tina te to oyo ezali na force-fit. Tango makoki ya mbongwana ezali polele, Aarfi amoni na miso na ye moko ndenge nini AI ekoki ko optimiser logistique na ba chaînes d’approvisionnement, ko diriger ba recommandations personnalisées na e-commerce, mpe ko améliorer ba expériences ya ba clients na voyage na nzela ya traitement ya langue naturelle. Ndenge alobi yango, "Adoption efficace esengaka vision esangani na exécution discipline," elongo na ba équipes croisées fonctionnelles mpe ba boucles ya retour continue mpo na ko assurer que ba modèles e évoluer mpe ba cas ya usage e panzana soki esengeli. Approche oyo ya bokebi, stratégique epesi ye makoki ya ko diriger tech durable bokambi na kati ya ba secteurs.

Identité & Rentabilité

Enracinement na commitment makasi ya ko comprendre client na niveau nionso, approche ya Aarfi na ba projets ya impact makasi, lokola gestion ya identité na optimisation ya rentabilité na Amazon, ezali à la fois stratégique et profondément orientée client. Aarfi azali kopesa ntina, "Elonga ebandi na bososoli ya mozindo ya ba points ya mpasi ya ba clients," processus oyo asalaka na kosala directement na section transversale ya basaleli ndenge na ndenge. Pona ba projets ya entreprise B2B, yango elingaki koloba kosala ba interviews ya minene na ba intervenants koleka 50, y compris basombi , basaleli ya suka, mpe ba administrateurs, oyo basalaki carte na bokebi na kati ya ba variables lokola industrie mpe étape ya adoption Masolo oyo ya polele epesaki ye nzela ya ko découvrir ba défis opérationnels mpe ba priorités na perspective ya client, ko éclairer oyo ye abengi "misala oyo esengeli kosala" mpe ba solutions oyo bapesaka valeur mingi.

Longola ba insights qualitative, Aarfi esangisaka analyse quantitative ya makasi mpo na ko assurer que aspect moko te ya ba retours ya ba clients ezala ko bosana. Na nzela ya kosangisa ba données ya usage ya produit, ba enquêtes, ba revues, mpe ba interactions ya soutien, a identifier ba thèmes oyo ezongaka mbala na mbala mpe ba domaines clés ya besoin, ko mettre fondation solide pona ba stratégies ya produit ciblé. Na ba insights oyo na maboko, Aarfi esalelaka processus iteratif ya ba partenariats ya conception, ba prototypes rapides, ba expériences ya science ya ba données, mpe ba cycles ya validation continue mpo na ko refiner ba solutions oyo eleki fonctionnalité. Mokano na ye ya suka, alimboli, “ezali kaka te ya kopesa makambo kasi ya kosala na maboko ba expériences exceptionnelles ya suka na suka oyo epesaka valeur exponentielle," kosala que décision stratégique nionso ematisaka mobembo ya client na touchpoint nionso.

Kobongisa lisusu ba Industries Traditionnelles

Kokotisa AI na ML na ba secteurs établis lokola chaîne d’approvisionnement na e-commerce ezali ko présenter ba défis unique oyo Aarfi e navigué na stratégiquement. Moko ya makambo ya liboso ezali bobongisi ya ba données, oyo alimboli, “Oyo esangisi kotonga ba pipelines automatiques mpo na kosangisa, kosukola, mpe kosala ba données na ba ensembles ya ba données ya grade ya production mpo na modélisation ya sikisiki." Ba lacunes ya talents ezali barrière mosusu ya ntina, oyo esengaka ba équipes oyo ezali na mélange ya Boyebi ya AI/ML na kati ya ingénierie ya ba données pe ba MLOps Aarfi etali yango na kosangisaka ba équipes multidisciplinaires na nzela ya upskilling pe hiring stratégique, ko assurer mélange ya makoki ya malamu pona déploiement ya malonga.

Bokambami ya mbongwana ya malamu ezali na ntina mingi mpo na bondimi ya malamu, lokola Aarfi amoni ete kosala AI mpo na kotombola na ndenge ya malamu misala ya basaleli mpe bobandi ya ba pilotes ya boîte de sable etambwisaka kondimama mpe pete ya bosaleli. Lisusu, boyangeli ezali na ntina mingi, esangisi komeka ya makasi ya bias, kolimbola, mpe kopekisa botosi na boyokani na ba équipes juridiques mpo na kobatela mibeko ya bizaleli malamu. Validation ya ROI, oyo ezuami na quantification ya valeur na nzela ya ba simulation pe benchmarking, ezo assurer lisusu que ba solutions ya AI ezala échelle kaka tango impact na yango ezali clair. Na ndenge oyo ya mobimba, Aarfi etie moboko makasi pona bosangisi ya AI/ML na ndenge ya seko, kofungola nzela pona satisfaction ya ba clients oyo ebakisami pe résilience opérationnelle.

Ba Recommandations oyo esalemi na AI

Moko ya makambo ya kokamwa oyo Aarfi esalaki mpo na kotombola efficacité ya opération mpe expérience ya usager ezalaki développement ya plateforme ya recommandé oyo esalemi na AI. Etongami na ba modèles ya apprentissage automatique oyo eteyami na ba ensembles ya ba données ndenge na ndenge —kobanda na engagement ya usager mpe disponibilité ya fourniture tii na ba données ya transaction mpe prévision ya demande —plateforme oyo e optimiser dynamiquement ba résultats ya recherche, ba listes personnalisées, mpe ba notifications automatiques en temps réel. Likoki mokomoko esalemaki mpo na kokangisa basaleli na biloko oyo etali yango nokinoki.

"Fungola ya elonga na yango ezalaki botali ya kozanga kotika na quantification mpe kopesa valeur exponentielle sur ba processus ya lelo," Aarfi ekabolaka. Na nzela ya ba simulation meticulouses, benchmarking, mpe ba pilotes contrôlés, équipe e validaki makoki ya plateforme mpo na kosunga ba clients ba trouver ba produits mpe ba compléter ba transactions 25% mbangu, nzokande mpe kobongisa ba scores ya satisfaction ya ba clients ROI oyo esimbaki lisungi ya ba dirigeants, ko permettre expansion ya plateforme na échelle mondiale Pona Aarfi, puissance transformative ya plateforme ezalaki kaka te na ba capacités na yango ya AI avancée kasi mpe na ba interfaces intuitives na yango mpe ba intégrations ya système sans soudure , oyo ekitisaki adoption mpe ematisaki productivité na organisation mobimba.

Alignment ya équipe

Ancré na ba principes misato ya moboko, approche ya Aarfi ya ko diriger ba équipes croisées fonctionnelles e assure alignment entre ba objectifs techniques na ba objectifs ya commerce. Centrale na processus na ye ezali vetting ya vision collaborative, esika ba intervenants oyo bawutaka na ba équipes ya ingénierie, produit, conception, commerce, mpe juridique na lisanga ba shape vision claire, unifiée ya résultat oyo projet elingi. Nzela oyo ya bomoni oyo esangisi bato banso, Aarfi alimboli, "elendisaka bososoli ya kokabola mpe kosomba na kati ya misala," kosala ete moto nyonso azala na boyokani na mikano mpe nzela ya kokende liboso.

Ndenge ya kosala oyo etali bakiliya ezali mpe fungola, lokola mwango moko na moko euti na bososoli ya mozindo, oyo etambwisami na ba données ya bamposa ya basaleli mpe bisika ya mpasi. Lokola Aarfi alobi yango, bososoli ya mongongo ya bakiliya oyo esangisi na nzela ya ba interviews, analytiques, mpe ba sondages ebatelaka ba équipes na focus na kopesa ba solutions ya solo oyo eleki kaka ba fonctionnalités. Longola yango, azali kopesa ntina na likambo oyo esalemaka mbala na mbala, oyo esalemaka na mbangumbangu —kosala ba expériences, ba prototypes, mpe ba pilotes mpo na kondimisa makanisi mpe kopesa nzela na mbongwana ya nokinoki oyo etongami likoló na bososoli ya mokili ya solo. Approche oyo ya flexible mais focused e diriger innovation oyo ekoki kaka te ba objectifs ya entreprise mais epesaka pe valeur tangible pona ba clients.

Kopɛtola Ba résultats ya produit

Stratégie ya Aarfi mpo na ko refiner mpe ko optimiser ba résultats ya produit ezali fondés na engagement makasi na ba insights dirigées na ba données mpe ba processus agile. Mpo na ba initiatives complexes lokola gestion ya rentabilité mpe ba améliorations ya AI, abandi na kolona compréhension complète ya ba besoins ya ba clients. Aarfi alimboli ete: “Obsession oyo ya bakiliya etongami na nzela ya kosangisa makambo ya sikisiki, bakisa mpe masolo ya mongongo ya bakiliya, botalisi ya bosaleli ya biloko, mpe mimeseno ya mombongo.” Boyebi oyo ya bakiliya epesaka moboko mpo na mokano nyonso ya biloko, kosala ete ezala na boyokani na bamposa mpe bizaleli ya solosolo ya basaleli.

Soki ba insights wana esalemi, Aarfi asalelaka approche agile, iterative mpo na komeka noki mpe ko valider ba idées. Pona ba projets ya AI, yango elakisi kosala ba expériences calculées pe ba pilotes pona kotala na bozindo performance ya modèle, ko quantifier valeur potentielle, pe kosala ba ajustements na kotalaka ba résultats ya mokili ya solo. Na gestion ya rentabilité, ba cycles ya sprint agile epesaka ba équipes na ye nzela ya ko se mettre en place ba pipelines ya ba données na début, ko capter ba métriques essentiels lokola prix, demande, na ba signaux ya opérationnel. Na boucle ya kotonga-mesure-yekola oyo ezali kokoba na esika, azali kosala ete bokoli nyonso ya tekiniki ekangami makasi na mbano oyo ekoki komekama, lokola bokoli ya mosolo, kobomba ntalo, mpe bosepeli ya bakiliya —kokela nzela oyo bobongisi ya biloko etambwisaka ezala motuya ya mosaleli mpe bopusi ya mombongo .

Avenir ya AI na SaaS mpe koleka

Kolanda penepene na ba tendances ya mbongwana ebele na AI mpe na apprentissage machine, Aarfi endimi ete bokoli oyo ekobongisa avenir ya SaaS, e-commerce, mpe ba industries ya chaîne d’approvisionnement. AI génératif, oyo esalemi na ba modèles ya minoko ya minene lokola ChatGPT na Anthropic, ezali na elaka ya motuya. Lokola Aarfi azali kokanisa yango, “Ba modèles oyo ekokaki kotambwisa basalisi ya mayele ya bokomi na SaaS,” kopesa nzela na bokeli ya makambo ya automatique mpo na mikanda, ba bases ya boyebi, mpe ata code. Na e-commerce, AI génératif ekokaki ko faciliter ba expériences ya kosomba biloko na ndenge ya moto ye moko, ya masolo mpe ko rationalisée misala lokola génération ya description ya produit mpe production ya ba biens créatifs.

Bokoli mosusu ya elaka ezali bokoli ya ba modèles ya apprentissage multimodaux, oyo ekoki ko traité pe ko synthétiser ba informations na ba types ya ba données ndenge na ndenge, na kati na yango texte, bilili, audio, pe vidéo. Aarfi amonaka ba applications minene pona ba modèles oyo, kobanda na recherche visuelle pe ba recommandations ya outfit na e-commerce ti na entretien prédictif na ba chaînes d’approvisionnement, ko leverage ba données ya capteur, image, na télémétrie pona ko anticiper pe ko mitiger ba problèmes opérationnels. Na makoki oyo ezali se kokola na ba systèmes autonomes, Aarfi ezali mpe kozela ba progrès na logistique, lokola ba camions oyo ekoki komitambwisa yango moko, ba livraisons na ba drones, mpe ba entrepôts oyo ekoki koboma miinda. Ba technologies autonomes wana ekokaki ko révolutionner gestion ya entrepôt mpe même ko rationalisée ba flux ya mosala na SaaS na ba assistants logiciels. Na kopesaka ntina ya komeka na makanisi malamu mpe boyangeli ya AI na mokumba, Aarfi endimi ete lolenge ya bokatikati ekozala fungola mpo na kosalela mayele yango malamu, kosala ete emema ba modèles ya sika ya mombongo, bokasi ya misala, mpe mayele ya bakiliya oyo ebakisami.

Mosala ya Aarfi oyo ezali na bopusi na kati ya ba industries lokola e-commerce, chaîne d’approvisionnement, voyage, mpe SaaS ezali ko souligner rôle na ye lokola innovateur tech. Na kosalelaka AI mpe boyekoli ya masini mpo na kotombola efficacité ya misala mpe kotombola mayele ya bakiliya, Syed Aamir Aarfi asalisaki mpo na kobongisa lisusu bisika yango. Na kotalaka liboso, azali na mokano ya ko diriger progression mosusu na ko taper na ba tendances oyo ezali kobima lokola AI génératif mpe apprentissage multimodal, kosangisa technologie ya avancement na approche centrée na batu. Ba contributions na ye ya kokanisa liboso epesaka modèle mpo na ba industries oyo ezali ko s’adapter na changement technologique ya mbangu.