ضغط النص أدناه:

مرحبًا نيشانت، مرحبًا بك في CCDI

أخطط لإجراء مناقشة تمهيدية قصيرة معك مع راج وراداكريشنا (RK) اللذين يشغلان منصب نائب الرئيس ويديران العديد من المحافظ الاستثمارية على مستوى المؤسسة من منظور تكنولوجيا المعلومات.

نلصق أدناه مقتطفًا من أحد المقالات التي كتبها راج سابقًا. سيعطي هذا فكرة جيدة عن التوقعات حتى تتمكن من الاستعداد للمكالمة التي سأحدد موعدًا لها يوم الخميس القادم.
DAIASCIENCE-AI/ML تيار المواهب والمهارات في CCD:
يعد بناء القدرات في مجال الفضاء الإلكتروني الناشئ أمرًا استراتيجيًا وحيويًا وذا صلة بهندسة مستقبل تقنية المعلومات الخاصة بشركة Infosys والقياس والمراقبة والإدارة بكفاءة بشكل غير خطي. لكي نحقق قفزة في القدرات المعرفية والتحليلية لتكنولوجيا المعلومات، لدينا حاجة ملحة لزراعة ورعاية فريق متخصص في هذا المجال. يتعين على تكنولوجيا المعلومات إدارة الأنظمة/الأحداث على مستوى الأسطول ومعالجة كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة وإدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة/البيانات التي لها تأثير كبير على وظيفة البنية التحتية للمؤسسة. سيكون للفشل في زرع القدرة الآن تأثير سلبي مثل زيادة التكلفة والجهد المبذول، وزيادة الوقت للاكتشاف/الإصلاح، وتجارب المستخدم السيئة، ونقص التحليلات لتسهيل اتخاذ القرار، وما إلى ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم ثلاثة احتياجات عمل مهمة: المشاركة مع الموظفين، وأتمتة العمليات التجارية واكتساب المعرفة من خلال تحليل البيانات.

اتجاهات التكنولوجيا الرئيسية والإمكانيات التي يؤثر عليها آل في خدمات CCD:
• Al at the DX edge - تحويل نقاط اتصال خدمة التجربة الرقمية إلى نهج الإدارة الأول على نطاق واسع[1] وتفاعل BoT الأول مقارنةً بالخدمة التي يقودها الأشخاص/الجهد أولاً
o #: بفضل معالجة اللغات الطبيعية وتوليدها، يمكن استخدام الأجهزة التي تعمل بنظام Al للتواصل مع المستخدمين من خلال مركز الاتصال/الذكاء الاصطناعي للمحادثة وBoTs لمنصة Collab/SDSk وما إلى ذلك. في الواقع، أصبحت روبوتات الدردشة للخدمة/المراسلة الآن إلى حد كبير السائدة وتحتاج نماذج Al هذه إلى موهبة عالية الجودة لتحسين الضبط الدقيق بشكل متكرر من خلال التعلم/التدريب.
• ذكاء أسرع وأكثر ذكاءً - بناء القدرة على التعافي الذاتي/الإشراف الذاتي، والإدراك، والتنبؤ بالفشل[l]، وقدرات الإدارة الذاتية
• # AIOps: لتحقيق كفاءات فائقة، وتقليل متوسط ​​الوقت اللازم لتشخيص وإصلاح معالجة التعلم الآلي على السجلات/البيانات غير المنظمة التي تم تكليف CCD بها. o #: No0pS: الاستفادة من Al لشبكة WLAN المستقلة، وأتمتة عمليات DB، والرؤى المستندة إلى ML حول التسجيل الموحد، وLCNC Al وما إلى ذلك، مما يؤدي إلى إزالة/تقليل مهام/إجراءات/تدخلات العمليات لأداء الخدمة
• o #: الصيانة التنبؤية/النمذجة هي مستويات متقدمة أخرى من الذكاء الاصطناعي [1]
انا
أداء العملية الأمثل. ''
أنا
• هندسة البيانات المعرفية والموجهة آليًا - لإطلاق العنان لقيمة البيانات وإضفاء الطابع الديمقراطي على استهلاك البيانات. (على سبيل المثال، Al Framework لكتالوج البيانات، وgeneative-Al لتأليف مشكلة kbase، والأتمتة الفائقة وما إلى ذلك المستخدمة معًا لبناء خدمات ذكية على المستوى التالي)
o #: مع التقدم التكنولوجي Geneative Al - يمكننا الآن استخدامه أيضًا لإنشاء محتوى أطول وأكثر تحديدًا مثل أتمتة مجالات قاعدة معارف إدارة المشكلات، وإصلاحات المعالجة الكاملة في عملية دعم الخدمة لدينا.
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}