هولي غرانت، نائب الرئيس الأول، الاستراتيجية والابتكار، ديكس سي تكنولوجي – سلسلة المقابلات

هولي غرانت، نائب الرئيس الأول، الاستراتيجية والابتكار في ديكس سي تكنولوجي، هو مسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا والعمليات مع خبرة عميقة تشمل استراتيجية الذكاء الاصطناعي للشركات، والتقنيات المالية، وقيادة الشركات الناشئة، والتحول التشغيلي. في ديكس سي، تساعد في تشكيل مبادرات الشركة للابتكار الأول بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أوركسترا الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركات، والخدمات الاستشارية، وجهود الحضانة المنتجات المصممة لمساعدة المنظمات على الانتقال من تجارب الذكاء الاصطناعي التجريبية إلى النشر التشغيلي. (HPE )

ديكس سي تكنولوجي هي شركة عالمية لخدمات تكنولوجيا المعلومات والاستشارات تركز على مساعدة الشركات على تحديث الأنظمة الحيوية عبر الحوسبة السحابية والأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي وبنية البيانات والعمليات الشركية. تم تشكيل الشركة من خلال اندماج شركة علوم الكمبيوتر وشركة هيوليت باكارد إنتربرايز للخدمات، وتعمل مع المنظمات عبر الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والبنوك والتصنيع والتأمين والحكومة. في السنوات الأخيرة، قامت ديكس سي بتموضع نفسها بشكل متزايد حول تحول الشركات بالذكاء الاصطناعي الأصلي، وتقديم خدمات تدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والآلي الذكي والرصد والتوليد الرقمي وتحديث تكنولوجيا المعلومات على نطاق واسع في بيئات الشركات المعقدة.

لقد بنيت مسيرتك المهنية على تقاطع الاستراتيجية والعمليات والابتكار – من توسيع المنظمات في وقت مبكر من مسيرتك المهنية إلى قيادة الاستراتيجية والابتكار في ديكس سي الآن. كيف شكلت تلك الخبرات نهجك لإطلاق LabX وتصميم بيئة حضانة للذكاء الاصطناعي تركز على التأثير التجاري الحقيقي؟

مسيرتي المهنية أخذتني عبر مكاتب عائلية وشركات ناشئة وventure capital والآن شركة Fortune 500 في منتصف التحول. ما لاحظته عبر جميع هذه البيئات هو أن الأفكار لا تهبط بمفردها. تلك التي تخلق قيمة عادة ما تشترك في ثلاثة أشياء: عميل حقيقي يطالب بها، واللحظة المناسبة في السوق، ونطاق واضح ومحدد بشكل مناسب. تفقد أي واحد من هذه الأشياء وستتوقف حتى الأفكار المذهلة.

ذلك النمط شكّل كيف فكرت في LabX. تحتاج إلى نظرية للفوز – استراتيجية حقيقية – ولكنك تحتاج أيضًا إلى العضلات التشغيلية لإحضارها إلى الحياة، والانضباط لتكيف مع ما تتعلمه وتتغير الظروف. LabX مصممة لتحمل كليهما في نفس الوقت.

تحت قيادة الرئيس التنفيذي راؤول فرنانديز، وضعت ديكس سي إتقان الذكاء الاصطناعي والابتكار في مركز استراتيجية التحول. LabX هي كيفية ترجمة ذلك الإيمان إلى منتجات وقدرات ونتائج العملاء – بسرعة كافية لتكون مهمة.

تجرب الكثير من الشركات مع الذكاء الاصطناعي ولكنها تواجه صعوبات في الانتقال من المشاريع التجريبية إلى الإنتاج. من ما تراه في ديكس سي، ما هي أكبر الحواجز التي تمنع المنظمات من توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي ما وراء مشاريع إثبات المفهوم؟

حاجزين يظهران مرة تلو الأخرى، ولا يعودان بالفعل إلى التكنولوجيا.

الأول هو إدارة التغيير. الذكاء الاصطناعي يغير كيفية عمل الناس، ما هم مسؤولون عنه، وكيف يتم اتخاذ القرارات. إذا لم تأتي بقوة العمل معك، فإن النموذج الأكثر إлегANCE في العالم سيتوقف غير مستخدم. الحاجز الثاني هو أن الشركات تبدأ في توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي دون تغيير نموذج التشغيل الأساسي. يربطون الذكاء بمنظومة أو تطبيق معين حتى يستطيع مستخدم واحد استخدامه، ولكن بقية الفريق لا يستطيعون. الذكاء الاصطناعي هو ذكاء أفقي – يخلق قيمة أكبر عندما يمكنه الانتقال عبر الوظائف والبيانات والعمليات. عندما لا يتغير نموذج التشغيل، تبقى القيمة محبوسة محليًا بدلاً من التراكم عبر المؤسسة.

لذلك تعمل التجربة، ويهنئ الجميع، ولا شيء يوسع بالفعل. ذلك هو النمط الذي نحاول كسره في LabX من خلال التصميم لفتح المؤسسية على نطاق واسع من اليوم الأول.

تعمل LabX على دورة مفهوم إلى MVP سريعة تبلغ حوالي 90 يومًا أو أقل. ما التغييرات في العقلية أو الحوكمة أو عمليات التطوير المطلوبة للشركات الكبيرة للانتقال بسرعة من هذا القبيل؟

أكبر تحول في العقلية هو الاستعداد للقرار في وقت مبكر مع معلومات أقل كمالية – والانضباط لقطع ما لا يعمل. الشركات الكبيرة تعتاد على دورات التخطيط الطويلة لأنها تشعر بالأمان. لا هي كذلك. في سوق يتحرك بسرعة هذه، “نعم” بطيء و “لا” بطيء كلاهما مكلفان.

داخل LabX، نخصص ثلاثية صغيرة – تصميم، منتج، وهندسة – لتشغيل سباق ضد مشكلة عميل حقيقية. يبنيون منتجًا قابلًا للتطبيق، ويتحققون من قيمته وقدرته على التوسع، ونحن نخضع الأفكار التي تظهر وعدًا تجاريًا في غضون 90 يومًا. ما يجعل هذه السرعة ممكنة ليس غياب الحوكمة، بل وجود الحوكمة الصحيحة. الأمان، والخصوصية، والامتثال، وموافقة الذكاء الاصطناعي المسؤول هي جزء من العملية من اليوم الأول، وليست فكرة لاحقة. كل منتج يمر بمراجعة حوكمة رسمية قبل توسعه.

对于 معظم الشركات، الوصول إلى هذا النوع من الإيقاع يتطلب حماية مساحة حيث من المشرع أن تتحرك بهذا الشكل – دون إجبار كل تجربة على نفس دورة زمنية لبناء منصة متعددة السنوات. ذلك ما تمثله LabX لنا.

توصف ديكس سي LabX كوسيلة لتحقق مفاهيم الذكاء الاصطناعي عالية الإمكانات مع العملاء قبل توسيعها. كيف يساعد هذا النهج “العميل صفر” في ضمان أن حلول الذكاء الاصطناعي مرتكزة على الاحتياجات التشغيلية الحقيقية وليس على حالات استخدام نظرية؟

العميل صفر هو، بصراحة، حافزنا. قبل أن يصل منتج LabX إلى السوق، يجب أن ينجح أولاً داخل ديكس سي. نحن ندير 115,000 موظف عبر 70 دولة، وصناعات خاضعة للرقابة، وعقود عملاء معقدة، ونظم تراثية، وأحوال تشغيلية حقيقية. ذلك ليس بيئة عرض معزولة – ذلك هو واقع المؤسسة.

يمكن لشركة ناشئة التحرك بسرعة، ولكنها لا تستطيع بسهولة تكرار الخبرة الحية للعمل داخل هذا النوع من التعقيد. عندما نختبر منتجًا على أنفسنا أولاً، نجد الأماكن التي ينهار فيها على بيانات حقيقية، وعمليات حقيقية، وقيود تنظيمية حقيقية – أشياء ستظهر في بيئة عميل بعد ستة أشهر. عندما نأتي بعرض إلى عميل، لسنا نطرح نظرية. يمكننا القول: “هذا ما فعله داخل عملياتنا، هذا ما غيّرنا، هذا ما قاسنا”.

كما يبقى لنا صادقًا. إذا كان منتجًا لا يستطيع إثبات نفسه داخليًا، فإنه لا يخرج. ذلك معيار أعلى من قول “عامل في العرض”.

البيئات المؤسسية غالبًا ما تكون مليئة بنظم تراثية، وبيانات منقسمة، وقيود تنظيمية. كيف تصمم عمليات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها العمل بفعالية داخل هذا التعقيد الحقيقي؟

نبدأ من افتراض أن البيئة معقدة – ذلك هو الأساس، وليس الاستثناء.

من الناحية المعمارية، نعمل بمقاربة قابلة للتفكيك لمنصاتنا. الأدوات الرائدة في الذكاء الاصطناعي تتغير كل شهر، وليس كل عام. إذا قمت بترسيخ نفسك إلى نموذج أو بائع أو إطار معين، فأنت تراهن على أن قائد اليوم سيظل قائدًا في 18 شهرًا. ذلك رهان سيئ. يسمح لنا بنية قابلة للتفكيك بالتبديل بين المكونات مع تحرك الحدود، والبقاء على دراية بما هو في الواقع الأفضل في فئته، واختبار الأدوات ضد تحديات العملاء الحقيقية بدلاً من تسويق البائع.

من الناحية التنظيمية والبيانات، يتم تصميم الامتثال في اليوم الأول. يمر كل منتج بمراجعة حوكمة، وموافقة الذكاء الاصطناعي المسؤول هي جزء من العملية، وليست فكرة لاحقة. العمل في صناعات خاضعة للرقابة عبر 70 دولة يفرض ذلك الانضباط علينا – الذي يتحول إلى ميزة، وليس عيبًا، عندما نأتي بعروض إلى عملاء مع نفس القيود.

الاستشارات التقليدية لخدمات تكنولوجيا المعلومات اعتمدت على دورات التخطيط الطويلة وأطر التطبيق الصارمة. مع تطور الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من تلك الدورات، كيف يجب أن تتغير نماذج الاستشارة؟

الإجابة الصادقة هي أن النموذج كله يجب أن يتغير، ولكن إذا كان عليّ اختيار المفتاح، فهو العرض القيم. قامت الصناعة ببيع النتائج – العروض، وخطط الطريق، وخطط التنفيذ – والحصول على دفع مقابل الجهد. في عالم الذكاء الاصطناعي الأصلي، لا يريد العملاء منتجًا. يريدون نتيجة. يريدون أن تعمل العملية بالفعل، وأن ينخفض التكلفة بالفعل، وأن يظهر الإيراد بالفعل.

ما أن تتعهد ببيع النتائج، يجب أن يتغير كل شيء آخر لدعم ذلك. تتغير تركيبة الفريق إلى تقني أكثر. تتحرك المشاركات من الاستشارة والمغادرة إلى البناء والتشغيل. يتغير التسعير بعيدًا عن الساعات. يجب على الأشخاص الذين يقومون بالعمل أن يكونوا مرتاحين لشحن التعليمات البرمجية كما هم مرتاحون لتشغيل لجنة التوجيه.

ذلك تغيير ثقافي كبير للصناعة، وليس الجميع سيتغلبون عليه. الشركات التي ستفعل ذلك ستبدو مختلفة تمامًا في غضون خمس سنوات مما هي عليه اليوم.

يتمثل دور LabX أيضًا في بيئة تجريبية للموظفين والشركاء التكنولوجيين. ما مدى أهمية التجربة الداخلية عند محاولة بناء مهارات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة؟

هذا هو كل اللعبة. لا تبني مهارات الذكاء الاصطناعي من خلال قراءة عن الذكاء الاصطناعي – تبنيها من خلال محاولة أشياء، ومشاهدة كيف انهار، ومحاولة مرة أخرى. ذلك صحيح لكل موظف تكنولوجيا معلومات محترف لمدة 30 عامًا كما هو صحيح لشخص يبلغ من العمر عامين بعد التخرج.

最近، قمنا بتشغيل تحدي الذكاء الاصطناعي داخل واحدة من وحدات أعمالنا وحصلنا على أكثر من 1300 فكرة فريدة في غضون أسبوعين. ذلك ليس إحصائية حول أداة – ذلك إحصائية حول ما يحدث عندما تمنح الناس إذنًا للتفكير خارج الصندوق. الإبداع موجود بالفعل داخل المنظمة. مهمتنا هي خلق الفرصة له للنمو.

LabX يدير أيضًا برنامج دوران: ي dành خبراء تقنيون من جميع أنحاء ديكس سي لمدة ستة إلى اثني عشر أسبوعًا معنا، يبنيون منتجات حقيقية بأحدث أدوات الذكاء الاصطناعي. عندما يعودون إلى فرقهم، يأتون بمجموعة مهارات جديدة، وأهم من ذلك، طريقة تفكير مختلفة. يبدأون في طرح أسئلة مختلفة على زملائهم وعملائهم. يصبحون أبطالًا لما هو ممكن. ذلك التأثير المركب عبر القوى العاملة يستحق أكثر من أي منتج نرسله.

تحدد ديكس سي نهجها باسم Human+، مشيرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يوسع قدرات البشر بدلاً من استبدالهم. في المصطلحات العملية، كيف يؤثر ذلك الفلسفة على كيفية تصميم حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذها داخل المؤسسات؟

سأكون مباشرًا: هناك رأي يأخذ形 في الصناعة أن أهم شيء يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به للشركة هو تقليل عدد الموظفين. أعتقد أن ذلك فشل في الخيال.

الانضباط التكلفي مهم، ولكن الفرصة الحقيقية هي النمو: تدفقات إيراد جديدة، ومنتجات جديدة، وعروض خدمات جديدة لم تكن ممكنة من قبل. أعلى حالة استخدام للذكاء الاصطناعي هي تمكين الناس من القيام بالعمل الذي يخلق قيمة تجارية جديدة، وليس فقط تحسين ما يوجد بالفعل. الشركات التي تفهم ذلك بشكل صحيح ستتفوق على تلك التي تعامل الذكاء الاصطناعي كتمارين لتكلفة فقط.

في الممارسة، Human+ يعني أننا ن設計 الذكاء الاصطناعي للتعامل مع العمليات الروتينية عالية الحجم حتى يتمكن наших الناس من التركيز على العمل ذي القيمة الأعلى: التفكير الاستراتيجي، وحل المشكلات الإبداعي، والعلاقات مع العملاء، والقرارات الصعبة. نحن نحافظ على الخبرة البشرية والإشراف في مركز كل نشر، خاصة حيث تحمل القرارات عواقب حقيقية. ذلك هو كيف تبني الثقة مع العملاء، وهو كيف تحقق ميزة تنافسية مستدامة.

عندما تحاول المنظمات دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل الحالي، ما الأخطاء الشائعة التي ترى أنها تبطئ عملية التحول أو تحد من القيمة التجارية الحقيقية؟

خطأين أراهما باستمرار. الأول هو البدء بالتكنولوجيا بدلاً من المشكلة. يقع شخص ما في حب نموذج أو عرض بائع، ويصبح المشروع حول نشر ذلك الشيء بدلاً من حل شيء يهم الأعمال حقًا. الثاني هو معاملة الذكاء الاصطناعي كمشروع تكنولوجيا معلومات بدلاً من تحول أعمال. إذا سلمت الذكاء الاصطناعي بالكامل إلى مدير تكنولوجيا المعلومات وطلبت من بقية الأعمال الاستمرار في العمل دون تغيير، فستحصل على أداة لا يستخدمها أحد وميزانية لا يريد أحد الدفاع عنها في العام المقبل.

المصل هو بسيط القول وعبء القيام به: ابدأ بالمشكلة التجارية، وضف الفريق المتكامل الصحيح – أشخاص، عملية، تكنولوجيا – وaben إلى الوراء من النتيجة التي تحاول创ها. ذلك هو الموقف الذي نتبناه في LabX، وهو كيف نعمل مع العملاء مثل Ferrovial، حيث ساعدنا على نشر AI Workbench – عرض الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يجمع الاستشارات والهندسة وخدمات المؤسسات الآمنة، والذي يتم استخدامه الآن من قبل أكثر من 24,000 موظف مع أكثر من 30 وكيل ذكاء اصطناعي يتخذون قرارات في الوقت الفعلي. ذلك النوع من التوسع لا يحدث إذا عاملت ذلك كمشروع تكنولوجيا معلومات.

متى نتطلع إلى الأمام، كيف تتوقع أن تؤثر بيئات الحضانة للذكاء الاصطناعي مثل LabX على كيفية تطوير الشركات واختبار وتحديث التكنولوجيا الجديدة على مدى السنوات القليلة القادمة؟

هنا ما أعتقد أنه سيكون واضحًا فيما بعد: الفائزون في هذه الحقبة لن يكونوا الشركات ذات الحلول النقاطية الأكثر إبهارًا. سيكونون المدمجون – أولئك الذين يمكنهم خياطة الذكاء الاصطناعي عبر نماذج التشغيل، والوظائف، والعمليات بحيث لا يتم حبس الذكاء في أداة واحدة أو شاشة مستخدم واحدة.

ذلك مشكلة أصعب من نشر نموذج. يتطلب سياقًا مؤسسيًا عميقًا، والقدرة على العمل عبر الأنظمة التراثية والحديثة، والانضباط لتغيير كيفية عمل الأشياء بالفعل. كما أنه الفرصة التي أهتم بها أكثر.

بيئات الحضانة مثل LabX هي كيفية الحصول على تلك الجلسرات.它们 هي حيث تتعلم ما ينهار على النطاق، وما يبدو الحوكمة في الممارسة، وما سيتبناه العملاء وما لا. الشركات التي تستثمر في ذلك النوع من الفراغ الآن – داخليًا أو من خلال الشركاء – سيكون لديهم منحنى قدرة مختلف تمامًا بعد ثلاث سنوات من الآن مما سيكون لدى أولئك الذين لا يزالون يقررون ما إذا كان ذلك جدير بالجهد. وأولئك الذين يبنيون في هذا الفضاء سيواصلون العثور على مشاكل جديدة تستحق الحل، لأن التكنولوجيا لا تبطئ ولا الفرصة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا ديكس سي تكنولوجي.