บาบัค โฮจัต ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของ Cognizant – ซีรีส์สัมภาษณ์

บาบัค โฮจัต ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ เป็นผู้นำทีม AI Research Labs ซึ่งเป็นทีมนักพัฒนาและนักวิจัยที่กำลังพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ให้กับ Cognizant โดยสร้างฟีเจอร์ปัญญาประดิษฐ์ที่แตกต่างและนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในการดำเนินธุรกิจ

บาบัคเป็นอดีตผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Sentient ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก บาบัคยังเป็นผู้ก่อตั้ง Sentient Investment Management ซึ่งเป็นกองทุนปัญญาประดิษฐ์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก

บาบัคเป็นนักธุรกิจที่มีประสบการณ์ในการก่อตั้งบริษัทหลายแห่งใน Silicon Valley โดยเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีและนวัตกรรม ก่อนที่จะร่วมงานกับ Sentient บาบัค曾เป็นรองประธานฝ่ายวิศวกรรมของ Sybase iAnywhere และก่อนหน้านั้นเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและซีทีโอของ Dejima Inc. ซึ่งเป็นบริษัทที่พัฒนาเทคโนโลยีสำหรับอินเทอร์เฟซอัจฉริยะ

บาบัคได้ตีพิมพ์งานวิจัยมากกว่า 50 เรื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์ และมี патент ที่ออกโดยสหรัฐอเมริกามากกว่า 39 รายการ เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญในหลายๆ ด้านของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้ของเครื่อง จลนศาสตร์เชิงวิวัฒนาการ และปัญญาประดิษฐ์ที่กระจาย

Cognizant เป็นบริษัทให้บริการมืออาชีพและที่ปรึกษาด้านไอทีที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของตนเอง และใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ คลาวด์ ข้อมูล และอัตโนมัติ เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและความสามารถในการเติบโต

คุณได้ก่อตั้งบริษัทปัญญาประดิษฐ์หลายแห่ง เขียนหนังสือสองเล่ม และช่วยพัฒนาเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลต่อ Siri เมื่อมองย้อนกลับไป คุณพบว่าประสบการณ์ส่วนตัวหรือจุดเปลี่ยนใดที่มีอิทธิพลต่อความเชื่อของคุณในเรื่องปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่มีผลกระทบต่อโลกแห่งความเป็นจริง

ความสนใจของฉันในเรื่องปัญญาประดิษฐ์เริ่มต้นตั้งแต่สมัยเรียนมหาวิทยาลัยและยังคงอยู่จนถึงทุกวันนี้ จุดเปลี่ยนสำคัญบางอย่างที่ทำให้ฉันเชื่อมั่นในเรื่องปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ การสร้างระบบอัจฉริยะที่ Dejima สำหรับโปรแกรมสินค้าอุปโภคบริโภค การทำงานที่ Sentient Technologies ในการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่น การซื้อขายหุ้น และเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ฉันพัฒนาเพื่อใช้กับ Siri

การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโลกแห่งความเป็นจริงแสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถนำไปใช้ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจได้ เรากำลังเข้าสู่ช่วงเวลาที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็วของการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบหลายตัวที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจขององค์กร

มาพูดถึงโครงการล่าสุดของคุณ ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดยความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยเท็กซัส เพื่อใช้ในการวางแผนการใช้ที่ดิน คุณได้รับแรงบันดาลใจจาก đâuในการพัฒนาเครื่องมือนี้ และมันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงจากปัญญาประดิษฐ์เชิงทฤษฎีไปสู่การมีผลกระทบต่อการกำหนดนโยบายในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไร

ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่เราพัฒนาโดยความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยเท็กซัสเป็นผลมาจากความจำเป็นในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในเรื่องการใช้ที่ดินและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและเศรษฐกิจ ระบบนี้ใช้เทคโนโลยี Cognizant Neuro AI Decisioning และพัฒนาโดยใช้ Project Resilience platform

ทีมวิจัยของเรามีเป้าหมายที่จะช่วยให้บรรลุเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนของสหประชาชาติ โดยการสร้างเครื่องมือที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ที่ดินเพื่อการเก็บกักคาร์บอน ลดการหยุดชะงักทางเศรษฐกิจ และรักษาการผลิตอาหารและที่อยู่อาศัย ระบบนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

ระบบนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญจากแนวคิดเชิงทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ไปสู่การมีผลกระทบต่อการกำหนดนโยบายในโลกแห่งความเป็นจริง มันรวมข้อมูลการใช้ที่ดินและคาร์บอนมาตั้งแต่หลายศตวรรษที่แล้ว และใช้อัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการเพื่อให้คำแนะนำที่มีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ เรายังสร้างเครื่องมืออื่นที่ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายสามารถสร้างและประเมินสถานการณ์นโยบายด้านสภาพภูมิอากาศได้ โดยใช้ En-ROADS simulator ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเปรียบเทียบและปรับแผนการดำเนินการได้

คุณสามารถอธิบายว่าเครื่องมือนี้ทำงานอย่างไรจากมุมมองของผู้ใช้ได้หรือไม่ คุณสามารถตัดสินใจอะไรได้บ้าง และมันให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับภูมิภาคต่างๆ ได้อย่างไร

จากมุมมองของผู้ใช้ เครื่องมือนี้ทำงานเป็นแพลตฟอร์มสนับสนุนการตัดสินใจแบบโต้ตอบที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

ผู้กำหนดนโยบายและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถสำรวจกลยุทธ์การใช้ที่ดินต่างๆ และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและเศรษฐกิจได้ ผู้ใช้สามารถจำลองการให้แรงจูงใจ เช่น การให้เครดิตภาษีแก่ผู้เป็นเจ้าของที่ดิน และดูว่ามันจะส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอย่างไร

เครื่องมือนี้สามารถช่วยในการตัดสินใจที่หลากหลายสำหรับภูมิภาคต่างๆ เช่น การตัดสินใจว่าจะเปลี่ยนแปลงที่ดินอย่างไร และจะเปลี่ยนแปลงที่ดินให้กลายเป็นป่าไม้หรือไม่ มันสามารถให้คำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับภูมิภาคต่างๆ ได้โดยพิจารณาจากประวัติการใช้ที่ดินและข้อมูลคาร์บอน

En-ROADS simulator ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Neuro AI สามารถช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถทดลองและเปรียบเทียบการแลกเปลี่ยนสำหรับการบรรลุเป้าหมายสภาพภูมิอากาศต่างๆ ได้

ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการได้รับการอธิบายว่าเป็น “ซอสลับ” เบื้องหลังโครงการนี้ มันทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ และทำไมมันจึงมีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาสิ่งแวดล้อมและนโยบายที่ซับซ้อน

แนวคิดเบื้องหลังปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการได้รับแรงบันดาลใจจากกระบวนการคัดเลือกโดยธรรมชาติในชีววิทยา ในทางปฏิบัติ มันเลียนแบบการวิวัฒนาการทางธรรมชาติเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ชาญฉลาดสำหรับปัญหาสิ่งแวดล้อมที่ซับซ้อน

แทนที่จะพยายามเขียนนโยบายที่สมบูรณ์แบบจากต้นไป ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการจะสร้างแบบจำลองนโยบายที่แตกต่างกันและทดสอบแต่ละแบบในสถานการณ์ที่มีข้อมูลจริงเกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศและที่ดิน มันจะเก็บแบบจำลองที่ดีที่สุดและ “ผสมผสาน” มันเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ไม่คาดคิด

กระบวนการนี้จะทำซ้ำหลายๆ ครั้ง โดยเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุดและกำจัดแบบจำลองที่ไม่ดีออกไป ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดได้

ระบบนี้มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาสิ่งแวดล้อมเพราะมันสามารถจัดการกับตัวแปรหลายตัว เช่น ประเภทของดิน สภาพภูมิอากาศ และปัจจัยทางเศรษฐกิจ

นโยบายการใช้ที่ดินมักเกี่ยวข้องกับเป้าหมายที่แข่งขันกัน เช่น การเติบโตทางเศรษฐกิจ การลดคาร์บอน การรักษาความมั่นคงด้านอาหาร คุณสามารถอธิบายได้อย่างไรว่าระบบของคุณจัดการกับการแลกเปลี่ยนเหล่านี้ และมันค้นพบข้อค้นพบที่ไม่คาดคิดอะไรบ้าง

ระบบปัญญาประดิษฐ์ของเราสามารถจัดการกับการแลกเปลี่ยนระหว่างเป้าหมายที่แข่งขันกัน เช่น การเติบโตทางเศรษฐกิจ การลดคาร์บอน และการรักษาความมั่นคงด้านอาหาร ระบบจะสร้าง “พื้นผิว Pareto” ที่แสดงถึงการแลกเปลี่ยนระหว่างผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและผลกระทบทางเศรษฐกิจ

ทีมวิจัยของเราพบข้อค้นพบที่ไม่คาดคิดหลายอย่าง เช่น การแทนที่พื้นที่ป่าไม้ด้วยพื้นที่เกษตรกรรมไม่ได้ผลเท่ากับการแทนที่พื้นที่เกษตรกรรมด้วยพื้นที่ป่าไม้ และการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินในพื้นที่ต่างๆ จะมีผลกระทบต่อการลดคาร์บอนที่แตกต่างกัน

ระบบปัญญาประดิษฐ์ยังช่วยให้เราเข้าใจถึงความสำคัญของการให้ความสำคัญกับการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินในพื้นที่ที่มีผลกระทบมากที่สุด

โครงการ Resilience มีเป้าหมายที่จะขยายความสามารถของปัญญาประดิษฐ์ไปสู่เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนอื่นๆ เช่น พลังงาน สุขภาพ และการป้องกันโรคระบาด คุณพบว่าอะไรที่น่าตื่นเต้นที่สุดเกี่ยวกับโอกาสในการขยายแพลตฟอร์มนี้ไปสู่โดเมนต่างๆ

สิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดเกี่ยวกับโอกาสในการขยายแพลตฟอร์มนี้คือการแสดงให้เห็นว่าการสร้างปัญญาประดิษฐ์โดยการทำงานร่วมกันและเข้าถึงได้สามารถนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ไขปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของโลก

แพลตฟอร์ม Project Resilience เป็นตัวอย่างที่เหมาะสมของการนำหลักการเหล่านี้ไปใช้ ผู้กำหนดนโยบาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และสาธารณชนสามารถร่วมมือกันเพื่อพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์และตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น

คุณมองเห็นอนาคตของการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในธุรกิจอย่างไร และโครงการนี้จะเข้ากันกับแผนการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในธุรกิจของคุณอย่างไร

โครงการนี้สอดคล้องกับวิธีการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ในธุรกิจของ Cognizant ซึ่งมุ่งเน้นในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและจริงจังของโลก แทนที่จะทำการวิจัยเชิงทฤษฎีเท่านั้น ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการสามารถจัดการกับการแลกเปลี่ยนระหว่างเป้าหมายที่แข่งขันกันซึ่งพบได้ในธุรกิจและนโยบาย

การทำงานนี้สะท้อนถึงวิสัยทัศน์ของเราในการพัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยเสริมการตัดสินใจของมนุษย์ ไม่ใช่การแทนที่มัน

คุณเคยเป็นผู้นำการดำเนินงานปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจต่างๆ คุณคิดว่าอะไรคือสิ่งสำคัญที่สุดในการทำให้เทคโนโลยีเช่นปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการยังคงสามารถอธิบายและนำไปใช้ได้สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

หนึ่งในจุดแข็งของปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการคือความสามารถในการไม่เพียงแต่ค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดเท่านั้น แต่ยังสามารถแสดงให้เห็นถึงทางเลือกเชิงกลยุทธ์ที่ขยายความเข้าใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับอะไรที่เป็นไปได้

ปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลต้องใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ ไม่ใช่เพียงการสร้างรายงานหรือการคาดการณ์เท่านั้น ผู้กำหนดนโยบายกำลังต้องดิ้นรนในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและต้องตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เราต้องเปลี่ยนโฟกัสจากการจัดหาข้อมูลและคาดการณ์ไปสู่การสร้างระบบสนับสนุนการตัดสินใจแบบโต้ตอบที่ให้คำแนะนำเชิงกลยุทธ์ตามข้อมูลที่มีอยู่

การเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายสามารถนำทางความซับซ้อนและตัดสินใจได้ดีขึ้นเมื่อสถานการณ์เปลี่ยนแปลง

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณเห็นโอกาสที่ใหญ่ที่สุดสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการในการขับเคลื่อนผลกระทบภายนอกการใช้ที่ดิน เช่น การควบคุมโรคติดต่อ การวางแผนพลังงานทดแทน หรือสิ่งอื่น

โรคติดต่อ การวางแผนพลังงานทดแทน และการรักษาความมั่นคงด้านอาหารล้วนเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการสามารถขับเคลื่อนผลกระทบได้ โครงการที่เราทำงานร่วมกันในช่วงการระบาดของโควิด-19 แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการในการสร้างระบบที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมการระบาดและความมั่นคงทางเศรษฐกิจ

ด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการ เรากำลังแก้ไขปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของโลกในทางที่แตกต่าง ซึ่งสามารถแนะนำนโยบายที่สมดุลระหว่างเป้าหมายที่แข่งขันกัน ไม่ใช่การให้คำตอบแบบ “หนึ่งขนาดเหมาะกับทุกคน”

พลังของปัญญาประดิษฐ์เชิงวิวัฒนาการคือความสามารถในการจำลองนโยบายที่หลากหลายและเก็บสิ่งที่ได้ผล มันไม่ใช่เพียงทฤษฎีเท่านั้น เรากำลังสร้างเครื่องมือแบบโต้ตอบที่ให้ผู้กำหนดนโยบายสามารถใช้ได้

หลังจากหลายทศวรรษในด้านปัญญาประดิษฐ์ คุณได้เห็นวงจรการเกิดความนิยมและความล้มเหลวมาแล้ว คุณมั่นใจว่าคลื่นนี้สุดท้ายจะส่งผลกระทบต่อสังคมอย่างไร

ความก้าวหน้าจริงๆ ในการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้เพื่อปรับปรุงสังคมเกิดขึ้นเมื่อเราย้ายออกจากวงจรการเกิดความนิยมและสร้างระบบที่เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจของมนุษย์ในด้านที่สำคัญ เช่น ความยั่งยืน นั่นคือการทดสอบว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถส่งผลกระทบต่อสังคมได้จริงๆ

สิ่งที่ฉันสังเกตเห็นคือเทคโนโลยีก้าวหน้าผ่านรูปแบบการปรับปรุงและทำให้เข้าถึงได้ ไม่ใช่เพียงช่วงเวลาเดียวที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ดูสิเรื่องประวัติศาสตร์ของการคำนวณ เราได้เปลี่ยนจากคอมพิวเตอร์ที่มีขนาดใหญ่ไปสู่นาฬิกาที่มีพลังผ่านการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว

ฉันเชื่อว่าเรากำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนสำคัญที่เทคโนโลยีนี้สามารถปรับปรุงสังคมได้จริงๆ เส้นทางไปข้างหน้าคือการนำไปใช้ในการแก้ปัญหาที่แท้จริง เช่น การวางแผนการใช้ที่ดินที่สมดุลระหว่างการลดคาร์บอนและเป้าหมายอื่นๆ นั่นคือวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์จะส่งผลกระทบต่อสังคม: ผ่านผลกระทบที่วัดได้ในการแก้ไขปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

Cognizant ได้สร้างสถิติโลกของกินเนสส์ในการจัดงาน coding ที่ใหญ่ที่สุด โดยมีผู้เข้าร่วมมากกว่า 53,000 คนจาก 40 ประเทศ และสร้างโปรโตไทป์มากกว่า 30,000 รายการ คุณคิดว่าสิ่งนี้สะท้อนถึงบทบาทของการเขียนโค้ดแบบ vibe ในการทำให้ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์เป็นที่ยอมรับในองค์กรขนาดใหญ่หรือไม่

ขนาดและผลกระทบของงาน coding นี้สะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงที่สามารถเกิดขึ้นได้จากการเขียนโค้ดแบบ vibe ในการทำให้ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์เป็นที่ยอมรับในองค์กรขนาดใหญ่ มีผู้เข้าร่วมมากกว่า 40% ที่ไม่ใช่นักเขียนโค้ด และ 20% ที่ไม่เคยเขียนโค้ดมาก่อน

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการเขียนโค้ดแบบ vibe ไม่ใช่การลดความต้องการทักษะ แต่เป็นการเปิดโอกาสให้คนร่วมงานที่มีไอเดียสามารถแสดงออกและทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ได้

สำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ การเขียนโค้ดแบบ vibe ช่วยให้พวกเขาสามารถอัตโนมัติงานที่ซับซ้อนและเน้นไปที่งานที่มีค่ามากขึ้นซึ่งสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจ

โดยการลดข้อจำกัดและทำให้ทุกคนสามารถทดลองและทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ได้ เรากำลังเปลี่ยนความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์จากทักษะพิเศษไปสู่ความสามารถขององค์กรทั้งหมด

นอกเหนือจากขนาดที่น่าประทับใจแล้ว คุณคิดว่าผลลัพธ์ที่มีความหมายที่สุดของการดำเนินการนี้คืออะไร และคุณเห็นว่าสิ่งนี้เป็นแบบอย่างที่องค์กรอื่นๆ สามารถทำตามได้หรือไม่

ผลกระทบที่แท้จริงของการดำเนินการ coding ของเราคือความกระตือรือร้นและความสนใจที่เราเห็นในองค์กร โดยมีผู้เข้าร่วมจากทุกภาคส่วนของธุรกิจ รวมถึงทรัพยากรบุคคล การขาย วิศวกรรม การเงิน กฎหมาย การตลาด และอื่นๆ

ความคิดและไอเดียของพวกเขาที่มีพื้นฐานมาจากความรู้ด้านธุรกิจและความเข้าใจเชิงปฏิบัติ นำไปสู่การสร้างโปรโตไทป์มากกว่า 30,000 รายการ ซึ่งอาจไม่เคยเกิดขึ้นหากไม่มีการดำเนินการนี้

เรามองเห็นโครงการนี้เป็นแบบอย่างที่องค์กรอื่นๆ สามารถทำตามได้ โดยการรวมเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่เข้าถึงได้ วัฒนธรรมที่เปิดกว้าง และการประเมินปัญญาประดิษฐ์ที่มีประสิทธิภาพ เราสามารถให้บริการลูกค้าได้ดีขึ้นและปลดปล่อยความคิดสร้างสรรค์ที่ไม่ได้ถูกใช้ประโยชน์ และเร่งการพัฒนาทักษะปัญญาประดิษฐ์ทั่วทั้งองค์กร

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Cognizant เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม