ในภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว การเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์กำลังกลายเป็นรากฐานสำคัญในการสร้างขีดความสามารถขององค์กรในอนาคต พัฒนาการที่สำคัญในด้านนี้คือความร่วมมือที่เพิ่งประกาศระหว่าง Cognizant ยักษ์ใหญ่ด้านการให้คำปรึกษาเทคโนโลยีระดับโลก และ Nvidia ผู้นำด้านการประมวลผลแบบเร่งความเร็ว (accelerated computing) ที่ไม่มีใครโต้แย้งได้ การเป็นพันธมิตรครั้งนี้ไม่ใช่แค่การจับมือกันเท่านั้น แต่ยังแสดงถึงความพยายามร่วมกันในการฝังเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัยของ Nvidia เข้าไปในโครงสร้างการดำเนินงานของธุรกิจในภาคส่วนต่างๆ อย่างลึกซึ้ง โดยมีเป้าหมายเพื่อลดระยะเวลาในการนำ AI มาใช้และการรับรู้ถึงคุณค่าอย่างมาก
ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์: ก้าวข้ามการทดลอง AI
เป็นเวลาหลายปีที่ธุรกิจต่างๆ ได้ลองใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยมักจำกัดโครงการริเริ่มไว้ที่โครงการนำร่อง (pilot projects) หรือการพิสูจน์แนวคิด (proofs of concept) ที่แยกส่วนกัน แม้ว่าจะมีคุณค่าสำหรับการเรียนรู้ แต่การทดลองเหล่านี้มักประสบปัญหาเมื่อต้องเผชิญกับความซับซ้อนของการขยายขนาดทั่วทั้งองค์กร การผสานรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น การรับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล การจัดการโมเดลที่ซับซ้อน และการแสดงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ที่จับต้องได้ ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นความท้าทายที่น่าเกรงขาม ขณะนี้ตลาดกำลังเรียกร้องหาเส้นทางที่ชัดเจนจากการทดลองไปสู่การนำไปใช้งานขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนด้วยคุณค่า
นี่คือจุดที่ความร่วมมือระหว่าง Cognizant และ Nvidia พยายามสร้างความแตกต่าง Cognizant ซึ่งมีความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมอย่างลึกซึ้งและความสัมพันธ์กับลูกค้าที่กว้างขวาง เข้าใจถึงอุปสรรคในทางปฏิบัติที่ธุรกิจต้องเผชิญ ในทางกลับกัน Nvidia มอบเครื่องมือประมวลผลอันทรงพลังและเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI ที่แข็งแกร่ง ด้วยการรวมความสามารถในการผสานรวมและความรู้ในอุตสาหกรรมของ Cognizant เข้ากับแพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจร (full-stack AI platform) ของ Nvidia ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างเส้นทางที่คล่องตัว มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้มากขึ้นสำหรับองค์กรที่กระตือรือร้นที่จะควบคุมพลังการเปลี่ยนแปลงของ AI วัตถุประสงค์หลักนั้นชัดเจน: ย้าย AI จากห้องปฏิบัติการไปยังแกนกลางของธุรกิจ เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม ซึ่งไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการจัดหาเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการออกแบบโซลูชันแบบ end-to-end ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของอุตสาหกรรม และการผสานรวมเข้ากับระบบนิเวศทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนขององค์กรสมัยใหม่
แกะกล่องคลังแสงเทคโนโลยี: Full Stack ของ Nvidia พบกับระบบนิเวศของ Cognizant
หัวใจสำคัญของความร่วมมือครั้งนี้คือการผสานรวมชุดเทคโนโลยี AI ที่ครอบคลุมของ Nvidia เข้ากับแพลตฟอร์ม AI และข้อเสนอบริการที่มีอยู่ของ Cognizant นี่ไม่ใช่แค่การใช้ GPU อันโด่งดังของ Nvidia เท่านั้น แต่ยังครอบคลุมถึงสเปกตรัมที่กว้างขึ้นมากของซอฟต์แวร์ เฟรมเวิร์ก และโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนาและการปรับใช้ ส่วนประกอบสำคัญ ได้แก่:
- Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): ลองนึกถึง NIM ว่าเป็นคอนเทนเนอร์ที่ปรับให้เหมาะสมและบรรจุไว้ล่วงหน้าซึ่งส่งมอบโมเดล AI เป็นไมโครเซอร์วิส (microservices) แนวทางนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการปรับใช้โมเดลที่ซับซ้อน ทำให้นักพัฒนาสามารถรวมความสามารถ AI อันทรงพลัง เช่น การเข้าใจภาษาหรือการจดจำภาพ เข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้ง่ายขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในการปรับให้เหมาะสมกับโมเดล สำหรับลูกค้าของ Cognizant สิ่งนี้หมายถึงวงจรการปรับใช้ที่เร็วขึ้นและการจัดการฟังก์ชัน AI ภายในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ได้ง่ายขึ้น ไมโครเซอร์วิสเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาให้ทำงานบนแพลตฟอร์มที่เร่งความเร็วด้วย Nvidia ที่หลากหลาย มอบความยืดหยุ่นตั้งแต่คลาวด์ไปจนถึงเอดจ์ (edge)
- Nvidia NeMo: นี่คือแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการพัฒนาโมเดล generative AI แบบกำหนดเอง ในยุคที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ทั่วไปอาจไม่เพียงพอสำหรับงานเฉพาะทางในอุตสาหกรรม NeMo มีเครื่องมือสำหรับการดูแลจัดการข้อมูล (data curation) การฝึกอบรมโมเดล การปรับแต่ง และการประเมินผล Cognizant สามารถใช้ประโยชน์จาก NeMo เพื่อสร้าง LLMs เฉพาะอุตสาหกรรมที่ปรับให้เข้ากับคำศัพท์เฉพาะ กฎระเบียบ และเวิร์กโฟลว์ของภาคส่วนต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ หรือการผลิต โดยนำเสนอโซลูชัน AI ที่มีความเกี่ยวข้องและแม่นยำสูงแก่ลูกค้า
- Nvidia Omniverse: แพลตฟอร์มอันทรงพลังสำหรับการพัฒนาและดำเนินการจำลอง 3 มิติและโลกเสมือนจริง ซึ่งมักเรียกว่า digital twins สำหรับอุตสาหกรรม ด้วยการสร้างแบบจำลองเสมือนจริงที่แม่นยำทางกายภาพของโรงงาน คลังสินค้า หรือแม้แต่ผลิตภัณฑ์ ธุรกิจต่างๆ สามารถจำลองกระบวนการ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ทดสอบการเปลี่ยนแปลง และฝึกอบรมบุคลากรในสภาพแวดล้อมที่ปราศจากความเสี่ยงก่อนที่จะนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง Cognizant ตั้งใจที่จะใช้ Omniverse เพื่อปรับปรุงข้อเสนอในการผลิตอัจฉริยะ (smart manufacturing) และการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน (supply chain optimization) ช่วยให้ลูกค้าสามารถเห็นภาพและปรับปรุงการดำเนินงานทางกายภาพที่ซับซ้อนได้
- Nvidia RAPIDS: ชุดไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและ APIs ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการทำงานของ data science และ analytics pipelines ทั้งหมดบน GPU การประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมมักเกิดปัญหาคอขวดที่ระดับ CPU RAPIDS ช่วยให้สามารถเร่งความเร็วในการโหลดข้อมูล การจัดการ และการฝึกอบรมโมเดลได้อย่างมหาศาล ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้น การผสานรวมนี้จะช่วยเสริมความสามารถของ Cognizant ในการจัดการกับความต้องการข้อมูลมหาศาลที่มีอยู่ในแอปพลิเคชัน AI ระดับองค์กร
- Nvidia Riva: มุ่งเน้นไปที่ conversational AI โดย Riva มีเครื่องมือสำหรับสร้างแอปพลิเคชันประสิทธิภาพสูงที่เกี่ยวข้องกับการรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) และการแปลงข้อความเป็นคำพูด (TTS) สิ่งนี้ช่วยให้สามารถพัฒนาอินเทอร์เฟซที่ใช้เสียง แชทบอท และผู้ช่วยเสมือนที่ซับซ้อนและตอบสนองได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับปรุงการบริการลูกค้าและเครื่องมือสื่อสารภายใน
- Nvidia Blueprints: สิ่งเหล่านี้ให้สถาปัตยกรรมอ้างอิง (reference architectures) และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อน รวมถึงการตั้งค่าแบบ multi-agent พวกเขาเสนอจุดเริ่มต้นที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ลดเวลาในการพัฒนาและความเสี่ยงเมื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ซับซ้อน
ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยี Nvidia ที่หลากหลายเหล่านี้เข้ากับแพลตฟอร์ม Neuro AI ของตน Cognizant มีเป้าหมายที่จะสร้างระบบนิเวศที่เหนียวแน่นและทรงพลังสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และจัดการโซลูชัน AI ระดับองค์กร
แพลตฟอร์ม Neuro AI ของ Cognizant และการเพิ่มขึ้นของระบบ Multi-Agent
หัวใจสำคัญของกลยุทธ์ของ Cognizant ภายใต้ความร่วมมือนี้คือแพลตฟอร์ม Neuro AI ซึ่งถูกมองว่าเป็นชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนาและปรับใช้ AI ระดับองค์กร การปรับปรุงที่สำคัญที่เน้นคือ Neuro AI Multi-Agent Accelerator ซึ่งได้รับการส่งเสริมอย่างมีนัยสำคัญโดย Nvidia NIM microservices ตัวเร่งนี้มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานการสร้างและการปรับขนาด ระบบ AI แบบ multi-agent อย่างรวดเร็ว
ระบบ multi-agent คืออะไร? แทนที่จะอาศัยโมเดล AI แบบ monolithic เพียงตัวเดียว ระบบ multi-agent ใช้ agent AI เฉพาะทางหลายตัวที่ทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อน agent แต่ละตัวอาจมีทักษะเฉพาะตัว เข้าถึงแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน หรือทำงานย่อยเฉพาะอย่าง ตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลการเคลมประกัน:
- agent หนึ่งอาจเชี่ยวชาญในการดึงข้อมูลจากแบบฟอร์มการเคลม (โดยใช้ OCR และ NLP)
- agent อีกตัวอาจตรวจสอบรายละเอียดกรมธรรม์กับฐานข้อมูล
- agent ตัวที่สามอาจประเมินการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นโดยการวิเคราะห์รูปแบบ
- agent ตัวที่สี่อาจโต้ตอบกับแหล่งข้อมูลภายนอก (เช่น รายงานสภาพอากาศสำหรับการเคลมทรัพย์สิน)
- agent ผู้ประสานงานอาจควบคุมเวิร์กโฟลว์ สังเคราะห์ผลการค้นพบ และนำเสนอข้อเสนอแนะ
พลังของแนวทางนี้อยู่ที่ ความเป็นโมดูล (modularity) ความสามารถในการปรับขนาด (scalability) และความสามารถในการปรับตัว (adaptability) ระบบสามารถอัปเดตได้ง่ายขึ้นโดยการปรับปรุง agent แต่ละตัว และปัญหาที่ซับซ้อนสามารถแบ่งออกเป็นส่วนๆ ที่จัดการได้ Cognizant เน้นย้ำว่าแพลตฟอร์มของตน ซึ่งใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีของ Nvidia เช่น NIM สำหรับการปรับใช้ agent ที่มีประสิทธิภาพ และอาจรวมถึง Riva สำหรับการสื่อสารระหว่าง agent จะช่วยให้สามารถผสานรวมได้อย่างราบรื่นไม่เพียงแต่ระหว่าง agent ของตนเองเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเครือข่าย agent ของบุคคลที่สามและ LLMs ต่างๆ ด้วย ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญ เนื่องจากองค์กรมักมีการลงทุน AI ที่มีอยู่แล้วหรือต้องการโมเดลเฉพาะ
นอกจากนี้ Cognizant ยังเน้นย้ำถึงการรวม มาตรการป้องกันความปลอดภัย (security guardrails) และกลไกสำหรับ การกำกับดูแลโดยมนุษย์ (human oversight) ภายในระบบ multi-agent เหล่านี้ สิ่งนี้ตอบสนองข้อกังวลที่สำคัญขององค์กรเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือ ความรับผิดชอบ และการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม เป้าหมายคือการสร้างระบบที่เสริมขีดความสามารถของมนุษย์ ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างน่าเชื่อถือ และเปิดใช้งานการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การดำเนินธุรกิจที่ปรับตัวและตอบสนองได้ดียิ่งขึ้น
การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม: ห้าเสาหลักแห่งนวัตกรรม
Cognizant ได้ระบุอย่างชัดเจนถึงห้าด้านหลักที่ความร่วมมือกับ Nvidia จะมุ่งเน้นในเบื้องต้น โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งมอบคุณค่าและนวัตกรรมที่จับต้องได้:
- Enterprise AI Agents: ก้าวไปไกลกว่าแชทบอทธรรมดา สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนา agent ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนทั้งภายในและภายนอกได้ ลองนึกภาพ agent AI ที่ทำให้กระบวนการ back-office ที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติ ให้การสนับสนุนลูกค้าที่เป็นส่วนตัวสูงโดยการเข้าถึงและสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายระบบ หรือระบุปัญหาการดำเนินงานเชิงรุกก่อนที่จะบานปลาย ด้วยพลังจากความสามารถในการอนุมาน (inference) ของ Nvidia (NIM) และเครื่องมือ conversational AI (Riva) agent เหล่านี้ให้คำมั่นสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญและปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
- Industry-Specific Large Language Models (LLMs): LLMs ทั่วไปมักขาดความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนซึ่งจำเป็นสำหรับสาขาเฉพาะทาง ด้วยการใช้ประโยชน์จาก Nvidia NeMo Cognizant วางแผนที่จะพัฒนา LLMs ที่ฝึกฝนบนข้อมูลเฉพาะโดเมนสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ (การทำความเข้าใจคำศัพท์และระเบียบการทางการแพทย์) การเงิน (การเข้าใจเครื่องมือทางการเงินและกฎระเบียบที่ซับซ้อน) หรือบริการทางกฎหมาย (การนำทางใน判例法และสัญญา) โมเดลเฉพาะทางเหล่านี้จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เกี่ยวข้อง และสอดคล้องกับข้อกำหนดมากขึ้นสำหรับฟังก์ชันทางธุรกิจที่สำคัญ
- Digital Twins for Smart Manufacturing: ด้วยการใช้ Nvidia Omniverse Cognizant มีเป้าหมายที่จะช่วยให้ผู้ผลิตสร้างแบบจำลองเสมือนจริงที่มีรายละเอียดสูงและแม่นยำทางกายภาพของสายการผลิตหรือโรงงานทั้งหมดของตน digital twins เหล่านี้สามารถใช้สำหรับการจำลองสถานการณ์การผลิต การเพิ่มประสิทธิภาพผังโรงงาน การคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา การฝึกอบรมหุ่นยนต์ และการทดสอบการเปลี่ยนแปลงกระบวนการในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ซึ่งนำไปสู่การลดเวลาหยุดทำงาน ปรับปรุงประสิทธิภาพ และวงจรนวัตกรรมที่เร็วขึ้นในโลกทางกายภาพ
- Foundational Infrastructure for AI: การสร้างและปรับขนาด AI ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและปรับให้เหมาะสม Cognizant จะใช้ประโยชน์จาก full stack ของ Nvidia ตั้งแต่ GPU ไปจนถึงระบบเครือข่าย (เช่น NVLink และ InfiniBand แม้ว่าจะไม่ได้กล่าวถึงอย่างชัดเจนในแหล่งข้อมูล แต่ก็เป็นส่วนหนึ่งของ stack ทั่วไปของ Nvidia) และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์เช่น RAPIDS เพื่อออกแบบและนำไปใช้สภาพแวดล้อมการประมวลผลประสิทธิภาพสูงที่ปรับขนาดได้ซึ่งปรับให้เหมาะกับเวิร์กโหลด AI ที่ต้องการ ไม่ว่าจะอยู่ในองค์กร (on-premises) ในคลาวด์ หรือที่เอดจ์
- Enhancing the Neuro AI Platform: ความร่วมมือนี้จะผสานรวมความก้าวหน้าล่าสุดของ Nvidia เข้ากับแพลตฟอร์ม Neuro AI ทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงการรวมเครื่องมือสำหรับการพัฒนาโมเดลที่ง่ายขึ้น การปรับใช้ (NIM) การประมวลผลข้อมูล (RAPIDS) การจำลอง (Omniverse) และ conversational AI (Riva) เพื่อให้มั่นใจว่าลูกค้าของ Cognizant สามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อมการพัฒนาและการดำเนินงาน AI แบบ end-to-end ที่ล้ำสมัย
การนำทางจาก Pilot สู่ Production: การจัดการกับความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง
Annadurai Elango ประธานฝ่าย Core Technologies and Insights ของ Cognizant ได้สรุปความรู้สึกของตลาดในปัจจุบันไว้อย่างเหมาะสม: ‘เรายังคงเห็นธุรกิจต่างๆ กำลังนำทางในช่วงเปลี่ยนผ่านจากการพิสูจน์แนวคิดไปสู่การนำ AI ระดับองค์กรไปใช้งานในวงกว้างขึ้น’ การเปลี่ยนแปลงนี้เต็มไปด้วยความท้าทาย – ความซับซ้อนทางเทคนิค อุปสรรคในการผสานรวม การขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถ ปัญหาความพร้อมของข้อมูล และความจำเป็นในการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าทางธุรกิจที่ชัดเจน
ความร่วมมือระหว่าง Cognizant และ Nvidia ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับปัญหาเหล่านี้ ด้วยการนำเสนอโซลูชันที่ผสานรวมไว้ล่วงหน้า การใช้ประโยชน์จากไมโครเซอร์วิสที่ปรับให้เหมาะสม (NIM) การนำเสนอแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนาโมเดลแบบกำหนดเอง (NeMo) และการสร้างสถาปัตยกรรมอ้างอิง (Blueprints) ความร่วมมือนี้มีเป้าหมายเพื่อ ลดแรงเสียดทาน ที่เกี่ยวข้องกับการปรับขนาด AI อย่างมีนัยสำคัญ
- Accelerated Deployment: NIM microservices ช่วยให้สามารถปรับใช้ฟังก์ชันการทำงานได้เร็วกว่าการสร้างและปรับให้เหมาะสมกับโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น
- Scalability: ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Nvidia ได้รับการออกแบบมาสำหรับขนาดใหญ่ ตอบสนองความต้องการด้านการประมวลผลของ AI ทั่วทั้งองค์กร
- Customization: เครื่องมืออย่าง NeMo ช่วยให้สามารถสร้างโซลูชันที่ปรับแต่งได้ซึ่งมอบคุณค่าที่สูงกว่าโมเดลทั่วไป
- Integration: ความเชี่ยวชาญของ Cognizant อยู่ที่การผสานรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับระบบองค์กรที่มีอยู่ เพื่อให้แน่ใจว่า AI จะไม่ทำงานแยกส่วน
- Risk Reduction: การใช้สถาปัตยกรรมที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว (Blueprints) และการมุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัยและการกำกับดูแลช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการปรับใช้เทคโนโลยี AI อันทรงพลัง
กรณีการใช้งานเฉพาะอุตสาหกรรมที่กล่าวถึง – การประมวลผลการเคลมประกันอัตโนมัติ การจัดการการอุทธรณ์และข้อร้องเรียน และการจัดการห่วงโซ่อุปทาน – ทำหน้าที่เป็นตัวอย่างเบื้องต้น ในด้านการประกันภัย ระบบ multi-agent สามารถลดรอบเวลาการเคลมได้อย่างมากในขณะที่ปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกง ในการบริหารจัดการด้านการดูแลสุขภาพ การทำให้การอุทธรณ์และข้อร้องเรียนเป็นไปโดยอัตโนมัติสามารถลดภาระงานที่ค้างอยู่จำนวนมากและปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ป่วยได้ ในห่วงโซ่อุปทาน การรวม digital twins (Omniverse) เข้ากับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (RAPIDS) และ agent อัจฉริยะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ คาดการณ์การหยุดชะงัก และปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม การใช้งานที่เป็นไปได้นั้นขยายไปสู่เกือบทุกอุตสาหกรรมที่เต็มใจที่จะยอมรับการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ดังนั้น พันธมิตรเชิงกลยุทธ์นี้จึงเป็นมากกว่าแค่การผสานรวมทางเทคโนโลยี แต่เป็นความพยายามร่วมกันในการจัดหาเครื่องมือ ความเชี่ยวชาญ และแผนงานที่จำเป็นให้กับธุรกิจ เพื่อขับเคลื่อน AI จากขอบนอกไปสู่แกนกลางของการดำเนินงานได้อย่างมั่นใจ ปลดล็อกคุณค่าที่จับต้องได้และความได้เปรียบทางการแข่งขันในโลกที่ชาญฉลาดขึ้นเรื่อยๆ จุดมุ่งเน้นอยู่ที่การช่วยให้ลูกค้า ‘ปรับขนาดคุณค่า AI ได้เร็วขึ้น’ เปลี่ยนแนวคิดที่ทะเยอทะยานให้กลายเป็นความจริงในการดำเนินงาน