بريتبال سينغ، المدير العام لمجموعة زيبيا – سلسلة المقابلات

بريتبال سينغ هو المدير العام لمجموعة زيبيا، حيث يقود المبادرات العالمية التي تركز على بناء وتحديث المنصات الرقمية والتطبيقات المؤسسية والأنظمة القائمة على البيانات. مع أكثر من 26 عامًا من الخبرة عبر قطاعات الخدمات المالية والرعاية الصحية والتصنيع والاستهلاك والتكنولوجيا العالية، عمل في تقاطع تنفيذ التكنولوجيا وتحويل الأعمال. يمتد مساره المهني في تسليم الهندسة والتسويق والتحول التشغيلي على نطاق واسع، مع التركيز المستمر على تحويل التكنولوجيا الناشئة إلى أنظمة تعمل بشكل موثوق في بيئات الإنتاج.

زيبيا هي شركة هندسية رقمية عالمية تصمم وتبني وتحديث المنتجات والمنصات الرقمية للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. توحد الشركة بين هندسة البرمجيات وmodernization السحابية والبيانات والذكاء الاصطناعي التوليفي والآلي الذكي لمساعدة المنظمات على تطوير تطبيقات قابلة للتحجيم وعمارات حديثة وقدرات متكاملة للذكاء الاصطناعي. مع فرق تعمل عبر مناطق متعددة، تعمل زيبيا مع المؤسسات لتضمين التكنولوجيا الجديدة في الأنظمة الأساسية والمنصات المواجهة للعملاء، مما يضمن أن الابتكار مدعوم بمبادئ هندسية قوية.

لقد قمت بقيادة مبادرات التكنولوجيا والمبيعات وتحويل الأعمال عبر قطاعات متعددة لمدة أكثر من 26 عامًا. كيف شكلت هذه الرحلة نهجك للابتكار والنمو اليوم؟

بمرور الوقت، أصبحت أكثر تركيزًا على المتانة أكثر من الجدة. في البداية، كنت اجذب إلى قوة التكنولوجيا نفسها. مع الخبرة، بدأت ألتفت إلى ما يحدث بعد مرحلة الاختبار، عندما يجب أن تتكامل الأنظمة مع منصات التراث وتنقح المراجعات وتنفذ بثبات تحت حمولات العمل الحقيقية. عبر القطاعات، يبدو دائمًا أن نقطة التحول تأتي عندما تتحرك مبادرة واعدة إلى الإنتاج. يصبح الملكية حاسمًا. يظهر تعقيد التكامل. تُختبر تحمل المخاطر. هذا هو المكان الذي تنتقل فيه التحولة إما إلى النضج أو التوقف.

اليوم، أقترب من الابتكار بعدسة عملية. في زيبيا، نركز على بناء وتحديث المنصات التي تقع في قلب العمليات. نفكر في صيانة ومراقبة وتنظيم طويل الأمد من البداية، لأن النمو فقط يستمر عندما تكون الأنظمة الأساسية مصممة للتعامل مع الضغط مع مرور الوقت.

أين تعاني المؤسسات أكثر عندما تنفذ على الذكاء الاصطناعي؟

تظهر التحديات عادةً مرةً أخرى عندما يتجاوز الذكاء الاصطناعي التجربة ويدخل الأنظمة التشغيلية. بناء نموذج هو علامة فارقة، ولكن دمجه في سير العمل أو أنظمة ERP أو منصات المطالبات يُقدم طبقة أخرى من التعقيد.

في سيناريو واحد للنشر، كان النموذج قد أدى جيدًا في بيئات الاختبار. عندما تم ربطه بتدفق معاملات حية، ظهرت أسئلة حول تسجيل المراجعة وسلطة الإلغاء وآليات الإرجاع تباطأت عملية النشر. كانت فرق المراجعة تحتاج إلى قابليتها للتتبع. كانت فرق المخاطر تتطلب وضوحًا حول مسارات التدرج. تلك التفاصيل التشغيلية حددت في النهاية الجدول الزمني.

تكتسب مبادرات الذكاء الاصطناعي زخمًا عندما تكون أنابيب البيانات منظمة، ومراقبة الإنتاج في مكانها، والمسؤولية محددة بوضوح. المنظمات التي تخطط لهذه الحقائق في وقت مبكر تميل إلى التوسع بشكل أسهل.

كيف تميز بين آليّة تحسين الكفاءة وتحوّل يُغيّر شكل الأعمال؟

الآليّة التي تركز على تحسين الكفاءة غالبًا ما تُبسّط الخطوات داخل عملية موجودة. يظهر التحول الأوسع عندما يعيد الفريق التفكير في هيكلة العملية نفسها.

لقد رأيت حالات حيث كانت المنظمات تستعد لتحسين سلاسل الموافقة التي تتضمن أكثر من نقطة تلامس. بمجرد إعادة تصميم منطق القرار وتكثيف نقاط التحقق، أصبحت سير العمل أبسط بشكل كبير. امتدت التأثيرات إلى ما وراء زمن الدورة؛ أثرت على المسؤولية وتوزيع المخاطر أيضًا.

عندما تُبسط تدفق القرار مع الأعمال أولًا، يصبح التutomatisation أسهل والمنافع تظل.

ما يميز التحول في القطاعات الخاضعة للتنظيم بشكل كبير؟

القطاعات الخاضعة للتنظيم بشكل كبير تميل إلى دمج اعتبارات الحوكمة مباشرةً في تصميم النظام. في قطاعات مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية، تكون قابليّة التتبع ووضوح النتائج متطلبات قبل النشر، وليس بعد ذلك.

لقد عملت مع فرق أدرجت بوابات التحقق من النماذج في خطوط CI/CD وأنشأت معايير تسجيل مفصلة من البداية. تم تحديد مسارات التدرج وأطر المراقبة في وقت مبكر من مناقشات الهندسة. يُشكل ذلك الانضباط أنظمة أكثر متانة ويجهز المنظمات لزيادة الاستقلالية في بيئات قادرة على الذكاء الاصطناعي.

كيف تضمن أن استثمارات الذكاء الاصطناعي تتوافق مع النتائج التجارية القابلة للقياس؟

أشجع فرق القيادة على تحديد التحول التشغيلي الذي يتوقعونه رؤيته. قد يعني ذلك تقليل وقت التأهب، أو زيادة سعة الخدمة دون نمو متناسب في عدد الموظفين، أو خفض معدلات الأخطاء في معالجة المطالبات.

تلعب الأدوات دورًا حاسمًا. تشمل المنصات التي نقدمها تتبعًا لمدى الإنتاج ووقت التأخير ودقة القرار ومعدلات التبني. عندما تكون هذه المؤشرات مرئية في لوحات الإنتاج، يمكن لقادة الأعمال ربط استثمارات التكنولوجيا بأداء التشغيل.

كيف تسرع الشراكات الاستراتيجية من تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع؟

مبادرات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تشمل البنية التحتية ومنصات البيانات وهندسة التطبيقات والأمان. يتطلب التنفيذ المنسق عبر هذه الطبقات عمقًا وتناغمًا. تُخلق الشراكات زخمًا عندما تكون مرتبطة مباشرةً بقدرة الهندسة والتنفيذ التشغيلي.

تضمن تعاوننا الموسع مع شركاء مثل جوجل كلاود وأنثروبك وغيرهم من تطوير حلول قطاعية قابلة للتكرار وإنشاء مركز تميز عالمي لدعم التسليم القابل للتحجيم. تُقلل هياكل مثل هذه من الاحتكاكات التكاملية وتوفر الاتساق أثناء توسع النشر عبر المناطق والوحدات التجارية.

ما هي المفاهيم الخاطئة التي ترى حول جاهزية الذكاء الاصطناعي؟

ترى العديد من المنظمات أن التجارب الناجحة هي دليل على الجاهزية. في الممارسة، تظهر الجاهزية في بيئات البيانات المنظمة وطبقات التكامل المستقرة وبروتوكولات الحوكمة المحددة ونماذج المسؤولية الواضحة.

تُشكل استقرار الإنتاج ونجاح الحوكمة نجاحًا طويل الأمد بقدر أداء النموذج. يمكن أن يعمل النموذج جيدًا في الاختبار، ولكن عندما يعمل بكمية معاملات كاملة، يصبح التأخير ومراقبة الإنتاج وتحديد الأخطاء وتحديد المسؤولية حاسمين. تحتاج الفرق إلى إجراءات إرجاع واضحة واكتشاف الانحراف ومعايير التسجيل ومسؤولية محددة عندما يكون النموذج نشطًا.

عندما تنتقل أنظمة الذكاء الاصطناعي من الأدوار الاستشارية إلى الأدوار القرارية، يصبح وضوح السلطة والطرق التدرجية أساسيًا. عندما يتم بناء هذه الحواجز في البنية في وقت مبكر، يصبح التوسع أكثر إدارة.

كيف يجب على القادة التفكير في موازنة الابتكار والمخاطر مع دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات؟

يُبنى الذكاء الاصطناعي المسؤول في النظام من اليوم الأول ويُحافظ عليه من خلال الرقابة النشطة. معايير واضحة حول أين يمكن للأنظمة أن تعمل بشكل مستقل وأين يبقى الإشراف البشري ضروريًا يساعد على منع الغموض فيما بعد.

مراقبة مستمرة مهمة بنفس القدر، حيث تتغير أنماط البيانات وتتطور المناظير التنظيمية. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إعادة Adjustment دورية ومراجعة لتحافظ على الانسجام مع التوقعات التجارية والامتثال.

كيف تحافظ على الانسجام بين تنفيذ الهندسة والاستراتيجية التنفيذية؟

يصبح الانسجام أسهل عندما يكون الناس صادقين حول التبادل. إذا كنت تريد التحرك بسرعة، هناك آثار تقنية. إذا أعطيت الأنظمة استقلالية أكبر، ستحتاج إلى مراقبة أقوى. إذا قمت بتعديل sâu، ستكون خياراتك حول كيف سيكون من السهل الحفاظ عليها فيما بعد.

لا شيء من ذلك سيئ. يحتاج فقط إلى أن يكون صريحًا. عندما يتم مناقشة هذه الحقائق في وقت مبكر، لا يتنافس الطموح والانضباط مع بعضهما البعض. يمكن للقادة دفع الأمور إلى الأمام، يمكن للمهندسين بناء المسؤولية، ويمكن للجميع فهم ما يتعهدون به. يُشكل ذلك النوع من الشفافية ثقة ويحافظ على التقدم المستقر مع مرور الوقت.

أين يجب على المؤسسات التركيز في استثماراتها الاستراتيجية على مدى السنوات القليلة القادمة؟

سوف يفصل التكيف بين القادة والباقين. عادةً ما يعود ذلك إلى أسس قوية: بيانات نظيفة، بنية تحتية سحابية قابلة للتحجيم، نشر منضبط، وضوح في أداء الأنظمة.

الشركات التي تستثمر في هذا الأساس، وتبني الشراكات الصحيحة حولها، يمكنها التكيف مع تحولات السوق والتنظيم. في النهاية، يأتي الفائدة من بناء العمليات والهندسة التي يمكنها التعامل مع أي موجة قادمة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا زيبيا.