Mahindra Group ਨੇ ਆਪਣੇ ਤਾਜ਼ਾ ਕਮਾਈ (Earnings) ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ AI 2.0 ਸਟਰੈਟੇਜੀ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਾਗਤ (Customer Acquisition Cost) ਵਿੱਚ **30%** ਦੀ ਕਮੀ ਲਿਆਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ, ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਨਾਲ ਮੁਨਾਫੇ (Profit Margins) ਅਤੇ ਕੈਪੀਟਲ ਐਫੀਸ਼ੀਂਸੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ।
Mahindra Group ਨੇ ਹੁਣ ਸਿਰਫ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ (Capabilities) ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ (Business Outcomes) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਤਾਜ਼ਾ ਤਿਮਾਹੀ ਅਪਡੇਟ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ AI 2.0 ਰਣਨੀਤੀ (Strategy) ਆਟੋਮੋਟਿਵ, ਫਾਰਮ ਉਪਕਰਨ (Farm Equipment) ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ (Financial Services) ਸਮੇਤ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਹਿੱਸਿਆਂ (Segments) ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਲਾਗਤਾਂ (Operational Costs) ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ (Productivity) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ 'ਤੇ AI ਦਾ ਅਸਰ
Mahindra ਨੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਆਪਣੇ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ (Initiatives) ਦੇ ਅਸਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਸਕੋਰਕਾਰਡ (Quantitative Scorecard) ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੈਨੂਫੈਕਚਰਿੰਗ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ Paint.ai ਹੱਲ ਨੇ 90.6% ਫਰਸਟ-ਟਾਈਮ ਬਾਇ-ਆਫ ਰੇਟ (First-time Buy-off Rate) ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਰੀਵਰਕ (Rework) ਦੀ ਲੋੜ ਘਟੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੇਂਟ ਦੀ ਖਪਤ (Paint Consumption) ਘੱਟੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ਾਪ-ਫਲੋਰ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ (Shop-floor Efficiency) ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Simulation.ai ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਵਾਹਨ ਡਰੈਗ ਗੁਣਾਂਕ (Vehicle Drag Coefficient) ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ (Predictions) ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ 10 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ ਸਿਰਫ 2 ਮਿੰਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ (Product Development) ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਮੀ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗੀ।
AI ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ
ਤਕਨੀਕੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਤੋਂ ਪਰ੍ਹੇ, ਇਹ ਗਰੁੱਪ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ (Customer-facing Operations) ਵਿੱਚ ਵੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ (Integrating) ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Mahindra Finance ਨੇ ਜੁਲਾਈ ਵਿੱਚ AI-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ 65% ਲੋਨ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ (Processed) ਕੀਤੀ। ਗਰੁੱਪ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਿਆ ਕਿ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ 500,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਬੇਨਤੀਆਂ (Customer Service Requests) ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ 91,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਸਟ ਡਰਾਈਵਾਂ (Test Drives) ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ (Implementations) ਨੇ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਾਗਤ (Customer Acquisition Costs) ਵਿੱਚ 30% ਦੀ ਕਮੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 2,600 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਕਰਮਚਾਰੀ (Workshop Employees) ਹੁਣ AI ਸਹਾਇਕਾਂ (AI Assistants) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਰੁੱਪ ਫਰੰਟਲਾਈਨ ਸਟਾਫ (Frontline Staff) ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸਕੇਲ (Scaling) ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਵਿਚਾਰ
Mahindra Group ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਏਕੀਕਰਨ (Digital Integration) ਵੱਲ ਇਹ ਧੱਕਾ ਮੁਨਾਫਾ ਮਾਰਜਿਨ (Profit Margins) ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ (Raw Material Price Fluctuations) ਅਤੇ ਆਟੋ ਅਤੇ ਫਾਰਮ ਸੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੀਬਰ ਮੁਕਾਬਲੇ (Intense Competition) ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ (Internal Processes) ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ (Optimize) ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਗਰੁੱਪ ਆਪਣੀ ਕੈਪੀਟਲ ਐਫੀਸ਼ੀਂਸੀ (Capital Efficiency) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Investors) ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਲਾਗਤ-ਬਚਤ ਉਪਾਅ (Cost-saving Measures) ਨਵੇਂ, ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸਤਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ (Expansion Projects) ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ AI ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ (Effectiveness) ਉੱਚ ਮੰਗ (High Demand) ਜਾਂ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਤਣਾਅ (Supply Chain Stress) ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ κρίσιμος παράγοντας (Critical Factor) ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਲਾਭ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਭ (Sustainable Business Advantage) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਅਗਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਪਡੇਟ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਲਾਗਤ ਕਮੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਫਲਤਾ (Initial Success) ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗਰੁੱਪ ਆਪਣੇ 15 ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਵਾਈਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫੋਰਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ (Enterprise-wide Transformation Projects) ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।