Tech Mahindra wird Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) nutzen, um verschiedene Aspekte des Engineerings, der Lieferkette sowie der Pre-Sales- und After-Sales-Services für M&M zu verbessern.

„Die Partnerschaft mit Google Cloud ist ein Schritt vorwärts bei der Festlegung neuer Maßstäbe für das Kundenerlebnis, indem wir die Leistungsfähigkeit KI-basierter Erkenntnisse nutzen“, sagte Rucha Nanavati, Chief Information Officer der Mahindra Group.

Google Cloud wird M&M dabei unterstützen, Anomalien während des Herstellungsprozesses zu erkennen – um Ausfälle zu vermeiden, die Energieeffizienz zu optimieren, die Fahrzeugsicherheit zu erhöhen, die Zuverlässigkeit zu verbessern und letztendlich das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

„Google Cloud ist bestrebt, Unternehmen wie M&M unsere vertrauenswürdige, sichere Cloud-Infrastruktur und fortschrittliche KI-Tools zur Verfügung zu stellen“, sagte Bikram Singh Bedi, Vice President und Country MD bei Google Cloud.

M&M und Tech Mahindra werden außerdem die KI-Technologien von Google Cloud nutzen, um KI-gestützte Anwendungen für kritische Geschäftsbereiche zu entwickeln. Darüber hinaus wird Tech Mahindra verschiedene Arbeitslasten verwalten, darunter Unternehmensanwendungen und Arbeitslasten für Simulatoren.

Atul Soneja, Chief Operating Officer von Tech Mahindra, sagte, dass dieser Schritt das Engagement bekräftigt, Unternehmen bei der schnellen Skalierung zu unterstützen und ihnen Möglichkeiten zu bieten, neue Werte zu erschließen und ihr Geschäft durch KI- und ML-basierte Erkenntnisse auszubauen.

In der heutigen vernetzten Welt könne der Zugriff auf integrierte Datenplattformen und cloudbasierte Lösungen entscheidend sein, um Innovationen voranzutreiben und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fügte er hinzu.

Im Jahr 2023 gründete Tech Mahindra ein Bereitstellungszentrum in Guadalajara, Mexiko, das sich der Bereitstellung von Google Cloud-zentrierten Lösungen widmet und Kunden dabei hilft, ihre Infrastruktur zu modernisieren und Arbeitslasten zu verwalten, indem es differenzierte Beschleuniger, Cloud Native und Open-Source-Technologien nutzt.