मैथियास गोलोम्बेक, एक्सासोल के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला

मैथियास गोलोम्बेक एक्सासोल के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी (सीटीओ) हैं। उन्होंने 2004 में कंपनी में सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में शामिल हुए, जब उन्होंने डेटाबेस, वितरित प्रणाली, सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाओं और आनुवंशिक एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित करते हुए कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन किया था। 2005 तक, वह डेटाबेस ऑप्टिमाइज़र टीम के लिए जिम्मेदार थे, और 2007 में उन्हें अनुसंधान और विकास का प्रमुख बनाया गया। 2014 में, मैथियास को सीटीओ नियुक्त किया गया था। इस भूमिका में, वह उत्पाद विकास, उत्पाद प्रबंधन, संचालन, समर्थन और तकनीकी परामर्श के लिए जिम्मेदार हैं।

आपको कंप्यूटर विज्ञान में क्या आकर्षित किया?

जब मैं चौथी कक्षा में था, मेरे बड़े भाई को कुछ पाठ थे जहां उन्होंने बेसिक प्रोग्रामिंग सीखी, और उन्होंने मुझे दिखाया कि इसके साथ क्या किया जा सकता है। हमने मिलकर अपने सबसे छोटे भाई के लिए एक ईस्टर पहेली विकसित की हमारे कॉमोडोर 64 पर, और तब से मैं कंप्यूटर से मोहित हो गया हूं। कंप्यूटर विज्ञान समग्र रूप से समस्याओं का समाधान करने और रचनात्मक होने के बारे में है, और मुझे लगता है कि यही पहलू मुझे इस क्षेत्र में आकर्षित करता है।

क्या आप हमें एक्सासोल में सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में शामिल होने से लेकर सीटीओ बनने तक की अपनी यात्रा के बारे में बता सकते हैं? विशेष रूप से, तेजी से बदलते तकनीकी परिदृश्य में आपकी भूमिकाएं कैसे विकसित हुई हैं?

मैंने जर्मनी के वürzburg विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन किया और 2004 में स्नातक होने के बाद एक्सासोल में सॉफ्टवेयर डेवलपर के रूप में शामिल हुए। एक्सासोल के साथ मेरे पहले वर्ष के बाद, मुझे डेटाबेस ऑप्टिमाइज़र टीम का प्रमुख बनाया गया, और फिर अनुसंधान और विकास का प्रमुख। उसके बाद, मैं सात वर्षों तक आरएंडडी के प्रमुख के रूप में कार्य किया, और फिर 2014 में मेरी वर्तमान भूमिका में सीटीओ बन गया।

शुरू से ही, मैं यह देखकर आश्चर्यचकित था कि एक्सासोल क्या कर रहा था – यह जर्मन प्रौद्योगिकी कंपनी बड़े नामों जैसे माइक्रोसॉफ्ट, आईबीएम और ऑरेकल के खिलाफ लड़ रही थी। मुझे जो अवसर मिला था, वह अद्भुत था – एक डेवलपर के रूप में, इस बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण (एमपीपी), मेमोरी में डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली बनाना स्वर्ग में था।

मैंने एक्सासोल के साथ काम करने का हर पल आनंद लिया है। सीटीओ के रूप में, मैं एक्सासोल की उत्पाद नवाचार, विकास और तकनीकी समर्थन की देखरेख करता हूं। यह देखना रोमांचक है कि एक्सासोल टीम कितनी तेजी से वैश्विक स्तर पर बढ़ी है क्योंकि हम अपने ग्राहकों और उनकी बदलती जरूरतों का समर्थन करने के लिए काम करते हैं। मूल बातें वही हैं – हम अभी भी एक मेमोरी में डेटाबेस प्रणाली हैं, लेकिन अब हम अपने ग्राहकों को अपने डेटा की शक्ति को एआई कार्यान्वयन के लिए उपयोग करने में सक्षम बना रहे हैं।

एक्सासोल उच्च-प्रदर्शन विश्लेषण डेटाबेस में अग्रणी रहा है। आपके दृष्टिकोण से, एक्सासोल को इस प्रतिस्पर्धी स्थान में क्या अलग करता है?

व्यवसायिक नेताओं को लगातार यह नेविगेट करने के लिए चुनौतियों का सामना करना पड़ता है कि वे कम से कम कैसे कर सकते हैं। हाल के वर्षों में, यह और भी चुनौतीपूर्ण हो गया है क्योंकि अर्थव्यवस्था अभी भी अशांत है और एआई प्रौद्योगिकी का प्रसार बजट और समय ले रहा है।

एक उच्च-प्रदर्शन विश्लेषण डेटाबेस प्रदाता के रूप में, एक्सासोल ने व्यवसायों को कम से अधिक करने में मदद करने के लिए आगे रहा है। हम अपने ग्राहकों को अपने मौजूदा डेटा स्टैक में प्लग करने वाले हमारे बहुमुखी प्रश्न इंजन एक्सासोल एस्प्रेसो के साथ व्यवसायिक खुफिया (बीआई) को बेहतर अंतर्दृष्टि में बदलने में मदद करते हैं। ग्लोबल ब्रांड जैसे टी-मोबाइल, पिडमोंट हेल्थकेयर और एलियांज एक्सासोल एस्प्रेसो का उपयोग उच्च मात्रा में डेटा को तेजी, गहरी और सस्ती अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए करते हैं। और मुझे लगता है कि हमने प्रदर्शन, मूल्य और लचीलेपन के बीच संतुलन को महारत हासिल करने का एक शानदार काम किया है ताकि ग्राहकों को समझौता न करना पड़े।

कंपनियों को अपनी एआई यात्रा में समर्थन देने के लिए, हमने हाल ही में एस्प्रेसो एआई का अनावरण किया है, जो हमारे बहुमुखी प्रश्न इंजन को एआई टूल्स के एक नए सूट से लैस करता है जो संगठनों को अपने डेटा की शक्ति को उन्नत एआई-संचालित अंतर्दृष्टि और निर्णय लेने के लिए उपयोग करने में सक्षम बनाता है। एस्प्रेसो एआई की क्षमताएं एआई को अधिक किफायती और सुलभ बनाती हैं, जिससे ग्राहकों को महंगे और समय लेने वाले प्रयोग से बचने और तुरंत आरओआई प्राप्त करने में मदद मिलती है। यह एआई के युग में नवाचार को बढ़ावा देने और मूल्य प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले उद्यमों के लिए एक खेल चanger है।

एक्सासोल की 2024 एआई और विश्लेषण रिपोर्ट में यह बताया गया है कि एआई में निवेश न करना व्यवसायिक विफलता का मार्ग है। क्या आप इस रिपोर्ट के मुख्य निष्कर्षों के बारे में विस्तार से बता सकते हैं और व्यवसायों के लिए आज एआई में निवेश करना क्यों महत्वपूर्ण है?

जैसा कि आप कह रहे हैं, एक्सासोल की 2024 एआई और विश्लेषण रिपोर्ट का मुख्य निष्कर्ष यह है कि एआई में निवेश न करना व्यवसायिक विफलता की ओर ले जाता है। हमारे द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में, जिसमें अमेरिका, यूके और जर्मनी में वरिष्ठ निर्णय लेने वाले अधिकारियों के साथ-साथ डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक शामिल थे, लगभग सभी (91%) उत्तरदाताओं ने सहमति व्यक्त की कि एआई अगले दो वर्षों में संगठनों के लिए सबसे महत्वपूर्ण विषयों में से एक है, और 72% ने स्वीकार किया कि एआई में निवेश न करना भविष्य की व्यवसायिक व्यवहार्यता को खतरे में डाल देगा। साधारण शब्दों में, आज के वातावरण में, जो व्यवसाय एआई के बारे में नहीं सोच रहे हैं वे पहले से ही पीछे हैं।

व्यवसायों को हितधारकों से एआई में निवेश करने के लिए दबाव का सामना करना पड़ रहा है – और कई कारण हैं कि क्यों। एआई में निवेश ने पहले से ही स्वास्थ्य सेवा, वित्तीय सेवाओं और खुदरा जैसे उद्योगों में संगठनों को नए राजस्व स्ट्रीम अनलॉक करने, ग्राहक अनुभव में सुधार करने, संचालन को अनुकूलित करने, उत्पादकता बढ़ाने, प्रतिस्पर्धा तेज करने और अधिक करने में मदद की है। सूची केवल बढ़ती जा रही है क्योंकि व्यवसाय अपने विशिष्ट व्यवसायिक जरूरतों को पूरा करने के लिए एआई का लाभ उठाने के तरीके खोज रहे हैं।

उसी रिपोर्ट में एआई अपनाने में बाधाओं का उल्लेख किया गया है, जिनमें डेटा विज्ञान में अंतर और कार्यान्वयन में देरी शामिल है। एक्सासोल अपने ग्राहकों के लिए इन चुनौतियों का समाधान कैसे करता है?

एआई में निवेश की महत्वपूर्ण आवश्यकता के बावजूद, व्यवसायों को अभी भी व्यापक कार्यान्वयन में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ता है। एक्सासोल की एआई और विश्लेषण रिपोर्ट से पता चलता है कि 78% निर्णय लेने वाले अधिकारियों को अपने डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल में कम से कम एक क्षेत्र में अंतर का अनुभव होता है, और 47% गति को एक चुनौती के रूप में उद्धृत करते हैं नई डेटा आवश्यकताओं को लागू करने में। एक अतिरिक्त 79% दावा करते हैं कि नए व्यवसाय विश्लेषण आवश्यकताओं को उनकी डेटा टीमों द्वारा लागू करने में बहुत समय लगता है। एआई को व्यापक रूप से अपनाने में बाधा डालने वाले अन्य कारकों में डेटा गुणवत्ता की कमी, पर्याप्त डेटा मात्रा और मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण शामिल हैं। इसके अलावा, एआई के लिए नियमन और नियामक आवश्यकताओं में परिवर्तन कई कंपनियों के लिए मुद्दे पैदा कर रहे हैं, जिनमें से 88% उत्तरदाताओं का कहना है कि उन्हें अधिक स्पष्टता की आवश्यकता है।

जैसे-जैसे एआई तैनाती बढ़ती है, यह व्यवसायों के लिए अपनी डेटा नींव को सुनिश्चित करना और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा। एक्सासोल व्यवसायों को लचीलापन, लचीलापन और मापनीयता प्रदान करता है जो एआई रणनीति को अपना रहे हैं। जैसे-जैसे मुख्य डेटा अधिकारी (सीडीओ) जैसी भूमिकाएं विकसित होती हैं और जटिल होती जा रही हैं – नैतिक और अनुपालन चुनौतियों के साथ – एक्सासोल डेटा नेताओं का समर्थन करता है और उन्हें व्यवसायिक निर्णय लेने और लाभ को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने वाली तेज, बेहतर अंतर्दृष्टि में व्यवसायिक खुफिया को बदलने में मदद करता है।

जबकि एआई व्यवसायिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण हो गया है, यह उतना ही प्रभावी है जितना कि पीछे की ओर से इसे शक्ति प्रदान करने वाले उपकरण, प्रौद्योगिकी और लोग। सर्वेक्षण परिणाम बीआई उपकरण और उनके आउटपुट के बीच महत्वपूर्ण अंतर पर जोर देते हैं – अधिक उपकरण का अर्थ आवश्यक रूप से तेजी से प्रदर्शन या बेहतर अंतर्दृष्टि नहीं है। जैसे-जैसे सीडीओ अधिक जटिलता के लिए तैयार होते हैं और उन्हें कम से अधिक करने के लिए कहा जाता है, उन्हें डेटा विश्लेषण स्टैक का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है ताकि उत्पादकता, गति और लचीलापन सुनिश्चित किया जा सके – सभी एक उचित लागत पर।

एस्प्रेसो एआई इस अंतर को बंद करने में मदद करता है उद्यम के लिए डेटा निष्कर्षण, लोडिंग और परिवर्तन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करके, जिससे उपयोगकर्ताओं को बुनियादी ढांचे की सीमाओं की परवाह किए बिना नए प्रौद्योगिकियों के साथ तुरंत प्रयोग करने की लचीलापन मिलती है – चाहे वह ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड या हाइब्रिड हो। उपयोगकर्ता डेटा आंदोलन लागत और प्रयास को कम कर सकते हैं और अपने डेटाबेस में एलएलएम जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों को ला सकते हैं। ये क्षमताएं संगठनों को एआई और एमएल समाधानों को लागू करने की उनकी यात्रा को तेज करने में मदद करती हैं, साथ ही साथ उनके डेटा की गुणवत्ता और विश्वसनीयता भी सुनिश्चित करती हैं।

डेटा साक्षरता एआई के युग में तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है। एक्सासोल अपने ग्राहकों और व्यापक समुदाय के बीच डेटा साक्षरता को बढ़ाने में कैसे योगदान करता है?

आज के डेटा-समृद्ध कार्य वातावरण में, डेटा साक्षरता कौशल अधिक महत्वपूर्ण हो गए हैं – और तेजी से एक “आवश्यक” से “नाइस-टू-हैव” बन गए हैं। उद्योगों में पारंगतता डेटा के साथ काम करने, समझने और प्रभावी ढंग से संवाद करने में महत्वपूर्ण हो गई है। लेकिन अभी भी एक डेटा साक्षरता अंतर है।

डेटा साक्षरता जटिल जानकारी की व्याख्या करने और उन निष्कर्षों पर कार्रवाई करने की क्षमता के बारे में है। लेकिन अक्सर डेटा एक्सेस संगठन के भीतर सिलो में होता है या केवल कुछ व्यक्तियों के पास आवश्यक डेटा साक्षरता कौशल होते हैं जो व्यवसाय के माध्यम से बहने वाले विशाल डेटा को समझने और एक्सेस करने में सक्षम होते हैं। यह दृष्टिकोण दोषपूर्ण है क्योंकि यह डेटा का उपयोग करने और अंततः व्यवसायिक नवाचार की बाधा के लिए समर्पित समय और संसाधनों की मात्रा को सीमित करता है।

जब लोग डेटा साक्षर होते हैं, तो वे डेटा को समझ सकते हैं, इसका विश्लेषण कर सकते हैं और अपने विचारों, कौशल और विशेषज्ञता को लागू कर सकते हैं। जितने अधिक लोग ज्ञान, आत्मविश्वास और डेटा से अर्थ निकालने के लिए उपकरण होंगे, उतनी ही अधिक एक संगठन सफल हो सकता है। एक्सासोल डेटा नेताओं और व्यवसायों को डेटा साक्षरता और शिक्षा में मदद करता है।

इसके अलावा, व्यवसायों को अपने तकनीकी स्टैक और बीआई टूल्स को डेटा लोकतंत्रीकरण को सक्षम करने के लिए अनुकूलित करना चाहिए। डेटा एक्सेस और डेटा साक्षरता हाथ से जाते हैं। दोनों में निवेश की आवश्यकता है डेटा रणनीतियों को आगे बढ़ाने के लिए। उदाहरण के लिए, एक्सासोल के साथ, हमारी ट्यूनिंग-मुक्त प्रणाली व्यवसायों को प्रौद्योगिकी के बजाय डेटा उपयोग पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाती है। उच्च गति टीमों को डेटा के साथ सहज रूप से काम करने और प्रदर्शन सीमाओं से प्रतिबंधित नहीं होने देती है। यह अंततः डेटा लोकतंत्रीकरण की ओर ले जाता है।

अब डेटा लोकतंत्रीकरण का समय है कि संगठनों के भीतर चर्चा के विषय से कार्रवाई में बदल जाए। जैसे ही विभिन्न विभागों में अधिक लोग महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि तक पहुंच प्राप्त करते हैं, यह पारंपरिक बोतलनेक को दूर कर देगा जो डेटा विश्लेषण टीमों द्वारा बनाया गया है। जब ये पारंपरिक सिलोस गिर जाते हैं, तो संगठनों को एहसास होगा कि उनकी टीमों और व्यक्तियों के लिए डेटा का उपयोग करने और अंतर्दृष्टि से व्यवसायिक निर्णय लेने की क्षमता की आवश्यकता कितनी व्यापक और गहरी है।

जो लोग वर्तमान में डेटा के अंतिम उपयोगकर्ता नहीं हैं, वे भी डेटा से खिलवाड़ करने वाले होंगे। इस बदलाव के साथ एक बड़ी चुनौती यह है कि भविष्य में प्रत्येक कर्मचारी को डेटा और अंतर्दृष्टि का उपयोग व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए उचित कौशल सेट प्राप्त करने के लिए काम करने की आवश्यकता होगी। आज का कार्यबल अपने डेटा फीड से सही प्रश्न पूछने या इसके पीछे स्वचालन को नहीं जानेंगे। डेटा से सटीक, जांच और व्यवसाय से जुड़े प्रश्न पूछने की क्षमता का मूल्य बढ़ रहा है, जो कार्यबल को इस क्षमता पर प्रशिक्षित करने की तत्काल आवश्यकता पैदा कर रहा है।

आपके पास डेटाबेस, वितरित प्रणाली और आनुवंशिक एल्गोरिदम में एक मजबूत पृष्ठभूमि है। इन क्षेत्रों में आपकी विशेषज्ञता एक्सासोल के उत्पाद विकास और नवाचार रणनीति को कैसे प्रभावित करती है?

मेरी पृष्ठभूमि हमारे क्षेत्र में काम करने और पिछले दो दशकों की प्रौद्योगिकी रुझानों को समझने का आधार है। यह नवाचारी ग्राहकों के साथ काम करना रोमांचक और पुरस्कृत है जो डेटाबेस प्रौद्योगिकी को दिलचस्प उपयोग मामलों में बदल देते हैं। हमारी नवाचार रणनीति केवल एक व्यक्ति पर निर्भर नहीं करती है, बल्कि एक जटिल वास्तुकारों और डेवलपर्स की एक बड़ी टीम पर निर्भर करती है जो सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और डेटा अनुप्रयोगों के भविष्य को समझते हैं।

एआई उद्योगों को अभूतपूर्व गति से बदल रहा है। आपके अनुसार, एआई और विश्लेषण को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए व्यवसायों के लिए एक भविष्य-तैयार डेटा स्टैक के आवश्यक घटक क्या हैं?

एआई का तेजी से अपनाना यह दर्शाता है कि उद्यमों को तकनीकी परिदृश्य में आगे रहने क्यों महत्वपूर्ण है। दुर्भाग्य से, अधिकांश डेटा स्टैक अभी भी एआई के लिए तैयार नहीं हैं।

डेटा स्टैक को भविष्य के लिए तैयार करने के लिए, व्यवसायों को पहले अपनी डेटा नींव का मूल्यांकन करना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा की गुणवत्ता और गति – एआई और एलएलएम मॉडल को ईंधन देने के लिए महत्वपूर्ण तत्व – मौजूद हैं।

इसके अलावा, टीमों को उन उपकरणों और प्रौद्योगिकियों में निवेश करना चाहिए जो स्टैक में अन्य समाधानों के साथ आसानी से एकीकृत हो सकते हैं। जैसे ही एआई को अन्य प्रौद्योगिकियों जैसे ओपन सोर्स के साथ जोड़ा जाता है, हम नए मॉडल देखेंगे जो पारंपरिक व्यवसायिक समस्याओं का समाधान करने के लिए उभरेंगे। जेनरेटिव एआई, जैसे कि चैटजीपीटी, पारंपरिक एआई प्रौद्योगिकी के साथ मिलकर अधिक व्यापक रूप से अपनाया जाएगा, जैसे कि विवरणात्मक या पूर्वानुमान विश्लेषण, संगठनों के लिए नए अवसर खोलेगा और पारंपरिक रूप से जटिल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करेगा।

डेटा स्टैक को भविष्य के लिए तैयार करने के लिए, उद्यमों को एआई और बीआई को एकीकृत करना चाहिए। व्यवसाय दशकों से बीआई टूल्स का उपयोग करके मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए कर रहे हैं, लेकिन अभी भी बीआई सीमाएं या बाधाएं हैं जिन्हें एआई दूर कर सकता है। एआई बीआई क्षमताओं को विस्तारित करने में मदद कर सकता है ताकि भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी की जा सके, भविष्यवाणियां की जा सकें और वांछित परिणामों को प्रभावित करने के लिए कार्रवाई की सिफारिश की जा सके।

उत्पादकता, लचीलापन और लागत बचत को एक्सासोल द्वारा वैश्विक ब्रांडों को नवाचार में मदद करने के तीन तरीकों के रूप में उजागर किया गया है। क्या आप एक ग्राहक को अपने विश्लेषण डेटाबेस के माध्यम से महत्वपूर्ण आरओआई प्राप्त करने में मदद करने का एक उदाहरण प्रदान कर सकते हैं?

एक 2023 फॉरेस्टर टोटल इकोनॉमिक इम्पैक्ट स्टडी के अनुसार, एक्सासोल ग्राहक अपनी प्रारंभिक निवेश पर तीन साल में 320% आरओआई हासिल करते हैं जो कि संचालन की दक्षता में सुधार, डेटाबेस प्रदर्शन और एक सरल और लचीली डेटा बुनियादी ढांचे की पेशकश करके हासिल किया जाता है।

एक ग्राहक, हेल्साना, स्विट्जरलैंड के प्रतिस्पर्धी स्वास्थ्य सेवा उद्योग में, एक्सासोल के पास एक आधुनिक डेटा और विश्लेषण मंच की आवश्यकता थी। एक्सासोल से पहले, हेल्साना विभिन्न रिपोर्टिंग टूल्स पर निर्भर था जो विभिन्न प्रौद्योगिकियों पर निर्मित डेटा वेयरहाउस और ईटीएल टूल्स के साथ जटिल और अकुशल वास्तुकला बनाते थे। एक्सासोल के डेटा वेयरहाउस ने हेल्साना के मौजूदा विरासत समाधान की तुलना में प्रदर्शन में पांच से दस गुना सुधार दिखाया।

अब, एक्सासोल हेल्साना की एआई यात्रा में केंद्रीय है, जो सभी एआई मॉडल के लिए संरचित डेटा के लिए भंडार के रूप में कार्य करता है जो हेल्साना का उपयोग करता है और इसके विश्लेषण के लिए आधार प्रदान करता है। एक्सासोल के साथ, हेल्साना टीम ने प्रदर्शन में सुधार किया है, लागत में कटौती की है, लचीलापन बढ़ाया है और एक ठोस एआई नींव स्थापित की है, जो सभी महत्वपूर्ण आरओआई में योगदान करते हैं और ग्राहकों की बेहतर सेवा करने की क्षमता में वृद्धि करते हैं।

आगे देखते हुए, डेटा विश्लेषण और व्यवसायिक खुफिया में आगामी रुझान जिन्हें एक्सासोल तैयार कर रहा है, वे क्या हैं और आप इस स्थान में नवाचार को बढ़ावा देने की योजना कैसे बना रहे हैं?

वर्ष 2023 ने एआई को व्यापक रूप से पेश किया, जिससे संगठनों से कई खराब डिज़ाइन और निष्पादित स्वचालन प्रयोग पैदा हुए। 2024 एआई प्रयोग और मूलभूत कार्य के लिए एक परिवर्तनकारी वर्ष होगा। अब तक, जेनरेटिव एआई के प्राथमिक अनुप्रयोग जानकारी एक्सेस के लिए चैटबॉट, ग्राहक सेवा स्वचालन और सॉफ्टवेयर कोडिंग के लिए रहे हैं। हालांकि, हम उन अग्रणियों को देखेंगे जो व्यवसायिक निर्णय लेने और अनुकूलन के लिए इन रोमांचक प्रौद्योगिकियों को अपना रहे हैं। 2024 से परे, हम उत्पादक एआई कार्यान्वयन की ओर एक बड़ा धक्का देखेंगे।

एक्सासोल में, हम अपने ग्राहकों को मूल्य प्रदान करने और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए प्रतिबद्ध हैं, जिसमें उन्हें बड़े पैमाने पर एआई विकसित करने में मदद करना शामिल है। एक्सासोल के साथ, ग्राहक बीआई और एआई को एक एकीकृत विश्लेषण प्रणाली में मिला सकते हैं। हमारे डिप्लॉयमेंट विकल्पों के चारों ओर लचीलापन संगठनों को यह तय करने में सक्षम बनाता है कि वे अपने विश्लेषण स्टैक को कहां होस्ट करना चाहते हैं – चाहे वह सार्वजनिक बादल, निजी बादल या ऑन-प्रिमाइसेस हो। एक्सासोल के एस्प्रेसो एआई के साथ, हम उद्यमों को उनकी एआई यात्रा में कहीं भी हों, एआई-संचालित विश्लेषण के मूल्य को हार्नेस करने में सक्षम बनाने के लिए तैयार हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एक्सासोल पर जाना चाहिए。