Texnik innovatsiyalar va tarmoqlararo ta'sir: Syed Aamir Aarfi AI/ML integratsiyasiga

Texnologiya oldinga siljib borar ekan, rivojlanayotgan innovatsiyalarni rivojlangan tarmoqlarga integratsiyalashuvi asosiy nuqtaga aylandi, bu evolyutsiyaning markazida AI va mashinalarni o'rganish. Ushbu tadqiqot ushbu texnologiyalar elektron tijorat, ta'minot zanjiri va SaaS ilovalarida qanday amalga oshirilayotganiga qaratilgan.

Ushbu jabhada suhbatni olib boruvchi Syed Aamir Aarfi, tajribali katta mahsulot menejeri bo'lib, u elektron tijorat, SaaS, sayohat, ta'minot zanjiri va rivojlanayotgan AI/ML landshaftida texnik mahsulotlarni boshqarishda katta tajribaga ega. Aarfining sayohati Karnegi Mellon universitetida boshlandi, u erda uning mahsulotlarni boshqarish va ma'lumotlar fanida o'qishi uning ta'sirli hissasi uchun zamin yaratdi. U “AI/MLni muvaffaqiyatli qabul qilish intizomli ijro bilan uyg‘unlashgan qarashni talab qiladi”, deb tushuntirib, sun’iy intellektga asoslangan yechimlarni qo‘llashga amaliy, ammo shuhratparast yondashuvini ta’kidlaydi. Bu diqqat unga logistikani bashoratli tahlillar bilan optimallashtirish va shaxsiy tavsiyalar orqali elektron tijorat tajribasini oshirish imkonini berdi.

Aarfi, ayniqsa, foydalanuvchilarga mazmunli tushunchalar va qiymatlarni etkazish uchun AI va mashinani o'rganishni mahsulotlarga joylashtirishga bag'ishlangan, bu haqda u yaqinda bo'lgan suhbatimiz davomida batafsil aytib o'tgan. Bizni AI/ML ning tarmoqlar bo‘yicha ilovalarini o‘rganishga olib borgan Aarfi ushbu yangi texnologiyalarni nafaqat hayotga yaroqli, balki o‘z sohalari uchun hayotiy ahamiyatga ega qilish haqida o‘z fikrlari bilan o‘rtoqlashdi.

Sanoat bo'ylab innovatsiyalar

Mahsulotni boshqarish bo'yicha ko'p yillik tajribaga ega bo'lgan Aarfi turli sohalarda AI va mashinani o'rganish kabi rivojlanayotgan texnologiyalarni integratsiyalashning uslubiy, ammo moslashuvchan yondashuvini o'zlashtirdi. Uning ta'kidlashicha, ushbu texnologiyalar ajoyib salohiyatga ega bo'lsa-da, ularni qo'llash amaliy, natijaga yo'naltirilgan fikrlashni talab qiladi. "Pragmatizm - bu kalit", deydi Aarfi, chunki u AI/ML yechimi tezlik, aniqlik, masshtablilik va chidamlilik nuqtai nazaridan muqobil yondashuvlarga nisbatan eksponensial qiymat beradimi yoki yo'qligini aniqlash muhimligini ta'kidlaydi. Har bir sektor, elektron tijoratdan tortib, ta'minot zanjiri va sayohatgacha, ushbu domenning o'ziga xos muammolari va ma'lumotlar xususiyatlariga asoslangan noyob strategiyani talab qiladi.

Aarfining tushuntirishicha, sun'iy intellektni muvaffaqiyatli qabul qilish eng yuqori ta'sir ko'rsatadigan sohalarni aniqlash va tajriba va o'rganish madaniyatini rivojlantirishni o'z ichiga oladi. Yuqori sifatli, keng qamrovli ma'lumotlardan boshlab, u AI/ML echimlarini keraksiz yoki kuch bilan moslashtirishdan qochib, eng mantiqiy bo'lgan joyda qo'llanilishini ta'minlaydi. Transformatsiya potentsiali aniq bo'lsa, Aarfi AI qanday qilib ta'minot zanjirlarida logistikani optimallashtirishi, elektron tijoratda shaxsiy tavsiyalar berish va tabiiy tilni qayta ishlash orqali mijozlarning sayohat tajribasini yaxshilashiga bevosita guvoh bo'ldi. Uning so‘zlariga ko‘ra, “Samarali farzand asrab olish intizomli ijro bilan uyg‘unlashgan ko‘rishni talab qiladi”, shuningdek, modellarning rivojlanishi va foydalanish holatlari kerak bo‘lganda kengayishini ta’minlash uchun o‘zaro funktsional jamoalar va uzluksiz fikr-mulohaza zanjirlari. Bu ehtiyotkor va strategik yondashuv unga barqaror texnologiyani boshqarishga imkon berdi. tarmoqlar bo'yicha etakchilik.

Identifikatsiya va rentabellik

Har bir darajadagi mijozni tushunishga bo'lgan qat'iy majburiyatga asoslangan Aarfi kompaniyasining Amazonda identifikatsiyani boshqarish va rentabellikni optimallashtirish kabi yuqori ta'sirli loyihalarga yondashuvi ham strategik, ham mijozlarga chuqur yo'naltirilgan. Aarfi ta'kidlaydi: "Muvaffaqiyat mijozning og'riqli nuqtalarini chuqur tushunishdan boshlanadi", bu jarayonni u foydalanuvchilarning turli kesimlari bilan to'g'ridan-to'g'ri muloqot qilish orqali amalga oshiradi. Korporativ B2B loyihalari uchun bu 50 dan ortiq manfaatdor tomonlar, jumladan, xaridorlar bilan keng qamrovli suhbatlar o'tkazishni anglatadi. , oxirgi foydalanuvchilar va administratorlar, sanoat va qabul qilish bosqichi kabi o'zgaruvchilar bo'ylab diqqat bilan xaritalangan mijozning nuqtai nazaridan operatsion muammolar va ustuvorliklarni ochib, ularning asosiy "bajarilishi kerak bo'lgan vazifalari" va ular eng qadrlaydigan echimlarni yoritib beradi.

Sifatli tushunchalardan tashqari, Aarfi mijozlarning fikr-mulohazalarining hech bir jihati e'tibordan chetda qolmasligini ta'minlash uchun mustahkam miqdoriy tahlilni birlashtiradi. Mahsulotdan foydalanish ma'lumotlari, so'rovlar, sharhlar va qo'llab-quvvatlovchi o'zaro ta'sirlarning kombinatsiyasi orqali u takrorlanadigan mavzularni va asosiy ehtiyoj sohalarini aniqlaydi va maqsadli mahsulot strategiyalari uchun mustahkam poydevor yaratadi. Ushbu tushunchalar bilan Aarfi funktsionallikdan tashqariga chiqadigan echimlarni takomillashtirish uchun dizayn hamkorliklarining iterativ jarayoni, tezkor prototiplar, ma'lumotlar fanlari bo'yicha eksperimentlar va doimiy tekshirish davrlaridan foydalanadi. Uning so'zlariga ko'ra, uning yakuniy maqsadi "nafaqat xususiyatlarni taqdim etish, balki eksponent qiymatni ta'minlaydigan ajoyib tajribalarni yaratishdir", bu har bir strategik qaror mijozning har bir aloqa nuqtasida sayohatini yaxshilashini ta'minlaydi.

An'anaviy sanoatni qayta belgilash

Ta'minot zanjiri va elektron tijorat kabi o'rnatilgan tarmoqlarga AI va MLni joriy etish Aarfi strategik jihatdan boshqargan noyob muammolarni keltirib chiqaradi. Eng muhim masalalardan biri bu ma'lumotlarning tayyorligi bo'lib, u tushuntiradi: "Bu aniq modellashtirish uchun ishlab chiqarish darajasidagi ma'lumotlar to'plamiga ma'lumotlarni birlashtirish, tozalash va qayta ishlash uchun avtomatlashtirilgan quvurlarni qurishni o'z ichiga oladi." Iste'dodlardagi bo'shliqlar yana bir muhim to'siq bo'lib, jamoalarning aralashmasini talab qiladi. Aarfi ma'lumotlar muhandisligi va MLOps bo'yicha AI/ML tajribasi buni malaka oshirish orqali ko'p tarmoqli guruhlarni yig'ish orqali hal qiladi strategik yollash, muvaffaqiyatli joylashtirish uchun ko'nikmalarning to'g'ri aralashmasini ta'minlash.

O'zgarishlarni samarali boshqarish muammosiz qabul qilish uchun zarur, chunki Aarfi ta'kidlaganidek, AIni loyihalash foydalanuvchi ish oqimlarini muammosiz yaxshilash va sinov zonasi pilotlarini ishga tushirishni qabul qilish va foydalanish qulayligini oshiradi. Bundan tashqari, boshqaruv muhim ahamiyatga ega bo'lib, axloqiy me'yorlarni saqlash uchun huquqiy guruhlar bilan hamkorlikda jiddiy tarafkashlik sinovi, tushuntirish va muvofiqlik nazoratini o'z ichiga oladi. Simulyatsiya va taqqoslash orqali qiymatni aniqlash orqali erishilgan ROI tekshiruvi AI yechimlari faqat ularning ta'siri aniq bo'lgandagina kengaytirilishini ta'minlaydi. Ushbu keng qamrovli yondashuv bilan Aarfi barqaror AI/ML integratsiyasi uchun mustahkam poydevor yaratib, mijozlar ehtiyojini qondirish va operatsion barqarorlikka yo'l ochadi.

AI bilan ishlaydigan tavsiyalar

Operatsion samaradorlik va foydalanuvchi tajribasini oshirishda Aarfining ajoyib yutuqlaridan biri bu sun'iy intellekt asosida ishlaydigan tavsiyalar platformasini ishlab chiqish bo'ldi. Turli xil ma'lumotlar to'plamlarida o'qitiladigan mashinani o'rganish modellari asosida qurilgan - foydalanuvchi ishtiroki va ta'minot mavjudligidan tranzaksiya ma'lumotlari va talabni prognozlashgacha - bu platforma qidiruv natijalarini, moslashtirilgan ro'yxatlarni va real vaqtda avtomatlashtirilgan bildirishnomalarni dinamik optimallashtirilgan. Har bir qobiliyat foydalanuvchilarni tegishli mahsulotlar bilan tezroq ulash uchun mo'ljallangan.

"Uning muvaffaqiyatining kaliti joriy jarayonlarga nisbatan eksponensial qiymatni miqdoriy baholash va etkazib berishga tinimsiz e'tibor qaratish edi", deydi Aarfi. Puxta simulyatsiyalar, taqqoslash va nazorat ostida uchuvchilar orqali jamoa platformaning mijozlarga mahsulotlarni topish va tranzaktsiyalarni yakunlashda yordam berish qobiliyatini tasdiqladi 25% tezroq, shu bilan birga mijozlar qoniqish ko'rsatkichlarini yaxshilaydi platformaning global miqyosda kengayishi Aarfi uchun platformaning o'zgartiruvchi kuchi nafaqat uning ilg'or AI imkoniyatlarida, balki uning intuitiv interfeyslari va uzluksiz tizim integratsiyasida ham yotadi, bu esa tashkilot bo'ylab qabul qilishni osonlashtirdi va samaradorlikni oshirdi.

Jamoani tenglashtirish

Uchta asosiy tamoyilga asoslanib, Aarfining etakchi o'zaro faoliyat guruhlariga yondashuvi texnik maqsadlar va biznes maqsadlari o'rtasidagi muvofiqlikni ta'minlaydi. Uning jarayonining markazida muhandislik, mahsulot, dizayn, biznes va yuridik guruhlarning manfaatdor tomonlari birgalikda loyihaning istalgan natijasining aniq, yagona tasavvurini shakllantiradigan hamkorlikda ko'rishni tekshirish hisoblanadi. Aarfining ta'kidlashicha, bu inklyuziv ko'rish jarayoni "funksiyalar bo'yicha umumiy tushunish va sotib olishga yordam beradi", bu har bir insonning maqsadlari va oldinga yo'llariga mos kelishini ta'minlaydi.

Mijozlarga yo'naltirilgan yondashuv ham muhim ahamiyatga ega, chunki har bir tashabbus foydalanuvchi ehtiyojlari va og'riqli nuqtalarni chuqur, ma'lumotlarga asoslangan tushunishdan kelib chiqadi. Aarfi aytganidek, intervyular, tahlillar va so'rovlar orqali to'plangan mijozning ovozi haqidagi fikrlar jamoalarni shunchaki xususiyatlardan tashqariga chiqadigan haqiqiy echimlarni taqdim etishga qaratadi. Bundan tashqari, u iterativ, tezkor jarayonni ta'kidlaydi - tajribalar, prototiplar va g'oyalarni tasdiqlash va real dunyo tushunchalari asosida tezkor sozlash imkonini beruvchi uchuvchilar. Ushbu moslashuvchan, ammo yo'naltirilgan yondashuv nafaqat biznes maqsadlariga javob beradigan, balki mijozlar uchun sezilarli qiymat beradigan innovatsiyalarni rivojlantiradi.

Mahsulot natijalarini qayta ishlash

Aarfi kompaniyasining mahsulot natijalarini takomillashtirish va optimallashtirish strategiyasi ma'lumotlarga asoslangan tushunchalar va tezkor jarayonlarga kuchli sodiqlikka asoslangan. Daromadlilikni boshqarish va sun'iy intellektni yaxshilash kabi murakkab tashabbuslar uchun u mijozlar ehtiyojlarini har tomonlama tushunishni rivojlantirishdan boshlaydi. Aarfi ta'riflaydi: "Mijozlarning bu obsessiyasi batafsil ma'lumot to'plash, jumladan, mijozning ovozli intervyulari, mahsulotdan foydalanish tahlili va sanoat tendentsiyalari orqali yaratilgan". Ushbu mijozlar tajribasi har bir mahsulot qarori uchun asos bo'lib, foydalanuvchilarning haqiqiy ehtiyojlari va xatti-harakatlariga mos kelishini ta'minlaydi.

Ushbu tushunchalar o'rnatilgach, Aarfi g'oyalarni tezda sinab ko'rish va tasdiqlash uchun tezkor, iterativ yondashuvni qo'llaydi. AI loyihalari uchun bu model ishlashini qat'iy baholash, potentsial qiymatni aniqlash va real dunyo topilmalari asosida tuzatishlar kiritish uchun hisoblangan tajribalar va uchuvchilarni o'tkazishni anglatadi. Daromadlilikni boshqarishda tezkor sprint tsikllari uning jamoalariga narxlar, talab va operatsion signallar kabi muhim ko'rsatkichlarni hisobga olgan holda ma'lumotlar quvurlarini erta o'rnatishga imkon beradi. Uzluksiz qurish-o'lchash-o'rganish tsikli mavjud bo'lgan holda, u har bir texnik taraqqiyot o'lchanadigan natijalar bilan chambarchas bog'liq bo'lishini ta'minlaydi, masalan, daromad o'sishi, xarajatlarni tejash va mijozlar ehtiyojini qondirish - mahsulotni yaxshilash ham foydalanuvchi qiymatini, ham biznesga ta'sir qiladigan jarayonni yaratadi. .

SaaS va undan tashqarida AI kelajagi

AI va mashinani o'rganishdagi bir nechta transformatsion tendentsiyalarni diqqat bilan kuzatib boradigan Aarfi bu yutuqlar SaaS, elektron tijorat va ta'minot zanjiri sanoatining kelajagini shakllantirishiga ishonadi. ChatGPT va Anthropic kabi yirik til modellari bilan ta'minlangan generativ AI muhim va'da beradi. Aarfi nazarda tutganidek, "Ushbu modellar SaaS-da aqlli mualliflik yordamchilarini boshqarishi mumkin", bu esa hujjatlar, bilim bazalari va hatto kodlar uchun avtomatik tarkib yaratish imkonini beradi. Elektron tijoratda generativ AI shaxsiylashtirilgan, suhbat orqali xarid qilish tajribasini osonlashtirishi va mahsulot tavsifini yaratish va ijodiy aktivlarni ishlab chiqarish kabi vazifalarni soddalashtirishi mumkin.

Yana bir istiqbolli ishlanma - bu turli xil ma'lumotlar turlari, jumladan, matn, tasvir, audio va video bo'yicha ma'lumotlarni qayta ishlash va sintez qilish mumkin bo'lgan multimodal ta'lim modellarining rivojlanishi. Aarfi ushbu modellar uchun keng ko'lamli ilovalarni ko'radi: elektron tijoratda vizual qidiruv va jihozlar bo'yicha tavsiyalardan tortib, ta'minot zanjirlarida bashoratli texnik xizmat ko'rsatishgacha, operatsion muammolarni taxmin qilish va yumshatish uchun sensor, tasvir va telemetriya ma'lumotlaridan foydalanish. Avtonom tizimlarning o'sib borayotgan imkoniyatlari bilan Aarfi, shuningdek, o'zi boshqariladigan yuk mashinalari, dronlarni etkazib berish va yorug'lik o'chiruvchi omborlar kabi logistika sohasidagi yutuqlarni kutmoqda. Ushbu avtonom texnologiyalar omborlarni boshqarishda inqilob qilishi va hatto dasturiy ta'minot yordamchilari yordamida SaaS-da ish jarayonlarini soddalashtirishi mumkin. O'ylangan tajriba va mas'uliyatli sun'iy intellektni boshqarish muhimligini ta'kidlab, Aarfi muvozanatli yondashuv ushbu texnologiyalardan samarali foydalanish, ular yangi biznes modellari, operatsion barqarorlik va mijozlar tajribasini oshirishni ta'minlash uchun kalit bo'ladi, deb hisoblaydi.

Aarfi elektron tijorat, ta'minot zanjiri, sayohat va SaaS kabi sohalardagi ta'sirchan ishi uning texnologiya innovatori rolini ta'kidlaydi. Operatsion samaradorlikni oshirish va mijozlar tajribasini oshirish uchun sun'iy intellekt va mashinani o'rganishdan foydalangan holda, Sayid Aamir Aarfi bu sohalarni qayta shakllantirishga yordam berdi. Oldinga qarab, u generativ AI va multimodal ta'lim kabi rivojlanayotgan tendentsiyalarga kirib, ilg'or texnologiyalarni insonga yo'naltirilgan yondashuv bilan birlashtirib, keyingi taraqqiyotga erishishni maqsad qilgan. Uning ilg'or fikrlash hissalari tez sur'atlarda texnologik o'zgarishlarga moslashgan tarmoqlar uchun namunadir.