Rôle des agents de l'IA dans l'expérience client avec Navin Dhananjaya

Cet épisode avec les données avec Navin Dhananjaya, le chef des solutions de Merkle, discutant de l'évolution de la science des données, des applications pratiques de l'IA générative et de l'avenir des agents de l'IA. Découvrez comment l'IA révolutionne les expériences des clients et le paysage des sciences des données.

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Les principaux plats de notre interview avec Navin Dhananjaya:

• La science des données est passée de l'entreposage de données à l'analyse et à l'IA génératrice, marquant des progrès importants.
• Les capacités génératives de l'IA sont passées de la création de contenu de base aux applications sophistiquées comme la personnalisation du marketing en temps réel.
• L'adoption précoce et une approche d'apprentissage proactive sont cruciales pour que les professionnels et les dirigeants restent compétitifs dans le domaine dynamique de l'IA.
• Les agents de l'IA sont sur le point de perturber diverses fonctions commerciales, notamment le service à la clientèle, les conseils financiers et les études de marché.
• Alors que les compétences fondamentales en codage, en mathématiques et en infrastructures restent vitales, l'apprentissage continu et l'exploration des progrès de l'IA sont essentiels pour la progression de carrière.
• applications innovantes d'IA, telles que les systèmes informatiques cognitifs et le style de modèle virtuel, mettent en évidence le potentiel transformateur de l'IA dans toutes les industries.

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une plongée plus profonde dans notre conversation avec Navin Dhananjaya:

Navin's Journey in Analytics and Data Science:

La carrière de Navin a commencé avant que les "analyses" ne deviennent monnaie courante. Ses premiers travaux dans la modélisation et l'entreposage des données ont fourni une base solide pour ses réalisations futures. Il réfléchit à l'évolution du domaine de l'entreposage de données aux analyses et maintenant le domaine passionnant de l'IA et de l'IA générative.

Jalons de carrière:

Les étapes clés incluent sa certification de consultants d'entrepôt de données en 1999 et témoignent de la transition vers la prise de décision basée sur les données au milieu des années 2000. La transition de l'analyse à l'IA, en particulier en utilisant l'IA pour la génération de contenu du commerce électronique, a marqué un moment charnière de sa carrière.

Impact générateur de l'IA:

L'IA générative a été transformatrice. Les premiers travaux sur la génération de contenu du commerce électronique alimenté par l'IA ont préfiguré les capacités des modèles de grande langue actuels. La capacité d'adapter l'IA à des besoins spécifiques s'est avéré inestimable dans ses projets.

Applications pratiques de l'IA générative:

Navin et son équipe ont mis à profit une IA générative pour le codage de l'optimisation, l'analyse des commentaires des clients (identifiant des problèmes critiques tels que les menaces juridiques) et la personnalisation marketing en temps réel basé sur les préférences d'audience et les thèmes des émissions de télévision.

s'adapter à l'évolution rapide de l'IA:

L'adoption précoce et un état d'esprit de croissance sont essentiels. L'IA peut être un outil d'apprentissage précieux, et adopter le changement plutôt que de craindre le déplacement de l'emploi est la clé. Les dirigeants doivent favoriser une culture d'apprentissage et d'expérimentation continues.

L'avenir des agents de l'IA:

Les agents de l'IA ont un immense potentiel dans diverses opérations commerciales. Ils peuvent personnaliser les interactions, gérer les flux de travail, optimiser les campagnes et même révolutionner les études de marché grâce à la génération d'audience synthétique. L'intégration stratégique dans les flux de travail existants est essentiel.

Conseils pour les aspirants scientifiques des données et les professionnels de l'IA:

Les fondamentaux solides du codage, des mathématiques et des infrastructures sont cruciaux. Cependant, l'apprentissage continu et l'exploration des technologies d'IA émergents sont tout aussi importants. Une approche multidisciplinaire et une volonté d'explorer les nouvelles technologies sont la clé du succès.

Applications AI impressionnantes:

Navin met en évidence un système informatique cognitif qui a appris à écrire des descriptions de produits et à l'utilisation de l'IA pour le style de modèle virtuel dans le commerce électronique comme des exemples particulièrement impressionnants de la puissance transformatrice de l'IA.

Conclusion:

Les informations de Navin Dhananjaya présentent le potentiel transformateur de l'IA générative et de ses applications pratiques. Ses expériences soulignent l'importance de l'apprentissage continu et de l'adoption précoce dans ce domaine en évolution rapide. La clé du succès à l'ère de l'IA est la curiosité, l'adaptabilité et une base solide dans les connaissances fondamentales.

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