Genpact நிறுவனம் தனது பிசினஸ் ப்ராசஸ் மேனேஜ்மென்ட் (BPM) மாடலை மாற்றியமைக்கிறது. இனிமேல், மணிநேர கணக்கு அல்லது ஆட்கள் எண்ணிக்கையின் அடிப்படையில் கட்டணம் வசூலிப்பதை நிறுத்திவிட்டு, செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மூலம் உறுதியளிக்கப்பட்ட வணிக முடிவுகளுக்கு (Guaranteed Business Results) கட்டணம் வசூலிக்கப் போகிறது. இதன் மூலம், வாடிக்கையாளர்களின் 'என்டர்பிரைஸ் டெப்ட்' (Enterprise Debt) பிரச்சனைகளைத் தீர்க்கவும், செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்தவும், வெறும் டாஸ்க் ஆட்டோமேஷன் மூலம் ஏற்படும் அபாயங்களைக் குறைக்கவும் திட்டமிட்டுள்ளது.
உலகளாவிய பிசினஸ் ப்ராசஸ் மேனேஜ்மென்ட் (BPM) துறையில் ஒரு பெரிய மாற்றம் நிகழ்ந்து வருகிறது. நிறுவனங்கள் தங்கள் முக்கிய செயல்பாடுகளில் செயற்கை நுண்ணறிவை (AI) ஒருங்கிணைத்து வருவதால், Genpact போன்ற முன்னணி நிறுவனங்கள் தங்கள் வணிக மாதிரியை மறுசீரமைத்து வருகின்றன. வழக்கமான அவுட்சோர்சிங் முறைகளில், ஊழியர்களின் வேலை நேரம் அல்லது ஆட்கள் எண்ணிக்கையை அடிப்படையாகக் கொண்டு கட்டணம் வசூலிக்கப்படுகிறது. ஆனால், Genpact இனிமேல், வாடிக்கையாளர்களுக்கு அளவிடக்கூடிய செயல்திறன் சார்ந்த இலக்குகளை (Measurable Performance Metrics) அடையும் பட்சத்தில் மட்டுமே கட்டணம் வசூலிக்கப் போகிறது.
முடிவு சார்ந்த மாடல்களின் நோக்கம்
உதாரணமாக, ஒரு இன்வாய்ஸை (Invoice) ப்ராசஸ் செய்வதற்கான செலவை நேரடியாகக் குறைப்பதாக உறுதியளிக்கலாம். இது போன்ற உறுதியான வணிக மதிப்பை (Tangible Business Value) மையமாகக் கொண்டு, குறைந்த விலையில் கிடைக்கும் ஆட்டோமேஷன் சாப்ட்வேர் டூல்களால் தங்கள் சந்தைப் பங்கை இழப்பதைத் தடுக்க Genpact முயல்கிறது. இந்த அணுகுமுறை, வாடிக்கையாளர்களும் தாங்கள் செய்யும் டெக்னாலஜி முதலீட்டிற்கு என்ன பலன் கிடைக்கும் என்பதை எளிதாகப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
'என்டர்பிரைஸ் டெப்ட்' சிக்கல்களை எதிர்கொள்ளுதல்
புதிய தொழில்நுட்பங்களை ஏற்றுக்கொள்ள முயற்சிக்கும் நிறுவனங்களுக்கு Genpact ஒரு முக்கியத் தடையைக் கண்டறிந்துள்ளது. அதற்கு 'என்டர்பிரைஸ் டெப்ட்' என்று பெயரிட்டுள்ளது. இது சிதறிய டேட்டா (Fragmented Data), காலாவதியான லெகஸி சிஸ்டம்கள் (Outdated Legacy Systems), திறனற்ற மேனுவல் ப்ராசஸ்கள் மற்றும் ஊழியர்களின் திறன் இடைவெளிகள் (Skill Gaps) போன்ற பல பிரச்சனைகளைக் குறிக்கிறது. இந்த நிறுவனச் செயல்திறன் குறைபாடுகளால் பல லட்சம் கோடி டாலர் மதிப்பு முடங்கிக் கிடப்பதாக மதிப்பிடப்பட்டுள்ளது. Genpact-ன் புதிய உத்தி, AI கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு, இந்த 'டெப்ட்' பிரச்சனைகளை வாடிக்கையாளர்களுடன் இணைந்து சரிசெய்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இதனால், பல நிறுவனங்களில் AI ப்ராஜெக்ட்கள் ஏன் தோல்வியடைகின்றன என்பதற்கான பொதுவான காரணமான, அடிப்படை செயல்முறைகளின் சிக்கல் மற்றும் திறனற்ற தன்மையைத் தவிர்க்க முடியும்.
மனித மேற்பார்வையின் முக்கியத்துவம்
செயற்கை நுண்ணறிவு வேகமாக முன்னேறி வந்தாலும், மனித நிபுணத்துவம் மிகவும் அவசியம் என்பதை Genpact வலியுறுத்துகிறது. AI பெரும்பாலான திரும்பத் திரும்பச் செய்யும் பணிகளை (Repetitive Tasks) கையாள முடியும் என்றாலும், சிக்கலான முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகள் மற்றும் ஒட்டுமொத்த மேற்பார்வைக்கு மனிதர்களின் தீர்ப்பு தேவைப்படுகிறது. இந்த மாற்றம், தற்போதுள்ள ஊழியர்களை முழுமையாக மாற்றுவதற்குப் பதிலாக, அவர்களுக்கு AI கருவிகளைப் பயன்படுத்தும் திறனை மேம்படுத்துவதாகவும் (Augmentation) பார்க்கப்படுகிறது. ஊழியர்கள் புதிய திறன்களைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், மீதமுள்ள 20% முக்கியப் பணிகளான உயர்மட்ட பகுப்பாய்வு மற்றும் சிக்கல் தீர்ப்புகளில் (High-level Analysis and Problem-solving) சிறப்பாகச் செயல்பட முடியும்.
உத்தி சார்ந்த அபாயங்கள் மற்றும் செயல்பாட்டுத் திறன்
தற்போதைய உலகளாவிய பொருளாதார மற்றும் புவிசார் அரசியல் சூழலில், நிறுவனங்கள் தங்கள் டெக்னாலஜி சப்ளை செயின் குறித்து மிகுந்த கவனத்துடன் செயல்படுகின்றன. ஒரே AI பிளாட்ஃபார்ம் அல்லது சாப்ட்வேர் வழங்குநரை அதிகமாகச் சார்ந்திருப்பது, சேவையில் ஏற்படும் தடங்கல்கள் அல்லது மாறும் அரசாங்கக் கொள்கைகள் மூலம் செயல்பாட்டு இடையூறுகளுக்கு (Operational Disruption) வழிவகுக்கும். எனவே, AI உள்கட்டமைப்பை (AI Infrastructure) பன்முகப்படுத்துவதன் மூலம் இதுபோன்ற சிக்கல்களைத் தவிர்க்குமாறு Genpact வாடிக்கையாளர்களுக்கு அறிவுறுத்துகிறது. நீண்டகால செயல்பாட்டுத் திறனை (Long-term Resilience) உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துவதால், முதலீட்டாளர்கள் இந்த பெரிய அளவிலான டெக்னாலஜி பயன்பாடுகள் நிறுவனத்தின் லாப வரம்புகள் (Operating Margins) மற்றும் வாடிக்கையாளர் தக்கவைப்பு விகிதங்களில் (Client Retention Rates) அடுத்த காலாண்டுகளில் ஏற்படுத்தும் தாக்கத்தைக் கண்காணிப்பார்கள்.