Maruti Suzuki’nin yapay zeka ağırlıklı beşinci grubu, üretken yapay zekanın deney aşamasından kurumsal satın alma aşamasına ne kadar hızlı geçiş yaptığını yansıtıyor. Maruti Suzuki, Hindistan Yönetim Enstitüsü Bangalore’un startup destek merkezi ile ortaklaşa düzenlenen kuluçka programının beşinci grubu aracılığıyla beş startup’ı bünyesine kattı. MiniMines, Easework AI, Sarvam AI, Siftly ve CodeMate AI, Hintli otomobil üreticisi için pil geri dönüşümü, satın alma otomasyonu, müşteri katılımı ve yazılım geliştirme alanlarında çözümler geliştirecek. Beş seçimden dördü yapay zeka yerli firmalardır. Easework AI, aracı yapay zekayı kullanarak dolaylı sarf malzemeleri için satın alma iş akışlarını otomatikleştirecek; Sarvam AI, çok dilli üretken yapay zeka aracılarını müşteri temas noktalarına dağıtacak; Siftly, üretken yapay zekayı marka görünürlüğüne uygulayacak; CodeMate AI ise dahili yazılım uygulamalarının geliştirilmesini hızlandıracak. Beşinci seçim olan MiniMines, kullanım ömrü sonundaki lityum iyon pilleri geri dönüştürecek ve Maruti Suzuki elektrikli araç portföyünü genişletirken önemi giderek artan bir alan olan değerli malzemeleri çıkaracak. Program, yedi yıl boyunca yaklaşık 7.400 startup’ı taradı, 250’den fazla girişimin katılımını sağladı ve 38’inin ortak olarak katılımını sağladı. Maruti Suzuki Hindistan Genel Müdürü ve İcra Kurulu Başkanı Hisashi Takeuchi yaptığı açıklamada şunları söyledi: “Maruti Suzuki olarak, gerçek iş zorluklarının üstesinden gelmek için yenilikçi ve pratik çözümleri birlikte oluşturmak için yeni kurulan şirketlerle aktif olarak çalışıyoruz. Beş yeni girişimle daha işbirliği yapmaktan mutluluk duyuyoruz. Bu girişimlerden biri olan MiniMines, kullanım ömrü sonu pilleri güvenli bir şekilde geri dönüştürmemizde bizi destekleyecek, diğer dört girişim ise müşteri katılımını artırmaya ve iş operasyonlarımızda verimliliği artırmaya yardımcı olacak.”
Bilgilendirme: Bu içerik, uluslararası otomotiv üreticileri ve güvenilir basın kaynakları tarafından paylaşılan bilgiler doğrultusunda, AutomobileMagazine’in yapay zekâ destekli yayın sistemi kullanılarak hazırlanmış ve yayımlanmıştır.
Çok Okunanlar
