Frank Bignone, SVP a vedoucí Corporate Strategy & Growth ve společnosti FPT Software – Interview Series

Frank Bignone, Senior Vice President a vedoucí Corporate Strategy & Growth ve společnosti FPT Software, má více než dvě desetiletí mezinárodní zkušenosti v oblasti digitální transformace, umělé inteligence, letecké a kosmické techniky, geoprostorové technologie a firemního růstu. Během své kariéry zastával vedoucí pozice v Asii, na Blízkém východě a v Evropě, včetně funkce Chief Digital Transformation Officer pro operace FPT Software v Japonsku a na Blízkém východě, a dříve vedl iniciativy digitální transformace v Asii a Číně pro Airbus. Jeho zkušenosti spojují hluboké znalosti v oblasti AI-poháněné obchodní transformace, strategických partnerství, rozšiřování trhu a rozsáhlého technologického přijetí. Díky budování ekosystémů v oblasti letecké a kosmické techniky, softwaru a firemní technologie se Bignone soustředil na pomoc organizacím využívat vznikající technologie pro zvýšení provozní efektivity, inovace a udržitelný růst. Dnes vede firemní strategii a iniciativy růstu FPT Software, řídí globální expanzi a rozvoj služeb nové generace.

FPT Software je globální technologická a IT společnost se sídlem ve Vietnamu, s více než 33 000 zaměstnanci působícími ve 30+ zemích. Společnost se specializuje na digitální transformaci, AI, cloud computing, data analytics, softwarové inženýrství, inteligentní továrny, kybernetickou bezpečnost a odvětvové řešení pro sektor financí, výroby, automotive, zdravotnictví, letecké a kosmické techniky a telekomunikací. V posledních letech FPT Software urychlila svou AI-first strategii, investovala značné prostředky do AI-poháněných platforem, služeb modernizace podniků a globálních partnerství a rozšiřovala svou působnost v Evropě, Severní Americe, na Blízkém východě a v Asii-Pacifiku. Díky kombinaci velkých inženýrských schopností, poradenských odborností a AI-poháněné inovace pomáhá společnost podnikům modernizovat zastaralé systémy, optimalizovat provoz a urychlit iniciativy digitální transformace po celém světě.

Vy jste vedl iniciativy digitální transformace v oblasti letecké a kosmické techniky, letecké dopravy, softwaru a nyní AI-poháněných dodavatelských platforem ve společnosti FPT Software. Ohlédnutím se za vaší prací na Airbus Skywise a rozsáhlých programech modernizace podniků, jaké zkušenosti přímo formovaly váš pohled na Agentic Engineering a Flezi Foundry?

Při ohlédnutí se za Airbus Skywise a rozsáhlými programy modernizace podniků jedna zkušenost vyčnívá: transformace je zřídka omezena technologií. Častěji je omezena tím, jak organizace fungují.

S Airbus Skywise jsme viděli sílu kombinace dat, platforem a ekosystémové spolupráce. Nicméně, i s pokročilou technologií, často tvorba hodnoty stagnovala, když provozní modely zůstaly lidsky-centrické, sekvenční a izolované.

Tato zkušenost přímo formovala náš pohled na Agentic Engineering. Věříme, že další evoluce není pouze o lepších digitálních platforem, ale o inteligentních, agent-poháněných dodavatelských systémech, kde AI aktivně participuje na realizaci, nikoli pouze jako analytický nástroj.

Flezi Foundry byla postavena na tomto principu, pomáhá organizacím přecházet z rozhodování na AI-poháněné dodavatelské modely, které kontinuálně realizují, učí se a zlepšují.

Velká část diskuse o AI se soustředila na kódovací copiloty a produktivitu vývojářů. Proč věříte, že důležitější posun je přechod z AI-poháněných nástrojů na AI-poháněné provozní modely?

Kódovací copiloti jsou důležití, ale řeší pouze malou část hodnotového řetězce. Většina diskuse se dnes soustředí na zlepšení produktivity vývojářů, zatímco větší výzva, kterou organizace čelí, jsou fragmentované, pomalu se přizpůsobující dodavatelské systémy.

Skutečná příležitost spočívá v předefinování toho, jak je práce strukturována. AI-poháněné provozní modely umožňují rozložit práci na úkoly, které jsou realizovány spoluprací lidí a inteligentních agentů. Agenti mohou participovat na plánování, realizaci, validaci a optimalizaci, zatímco zpětné vazby se stávají kontinuálními a stále více automatizovanými.

V tomto bodě AI přestává být pouze nástrojem produktivity a stává se systémovou schopností. To je místo, kde organizace začínají realizovat skutečnou hodnotu.

FPT nedávno spustila Flezi Foundry, aby pokročila v tom, co popisujete jako AI-poháněné dodavatelské systémy pro podniky. Jakou mezeru na trhu jste se snažili vyřešit a jak se tato platforma liší od rostoucího počtu AI vývojových nástrojů, které jsou již k dispozici?

Byla jasná mezera na trhu. Podniky mají přístup k rostoucímu počtu AI nástrojů, ale mnoho z nich postrádá soudržný a řízený dodavatelský systém, který tyto schopnosti spojuje.

Většina AI řešení se soustředí na izolované činnosti, jako je pomoc při kódování nebo automatizace testování. Neřeší celkovou dodavatelskou orchestraci, firemní řízení nebo integraci životního cyklu. V důsledku toho se organizace často potýkají se škálováním AI přijetí za hranice jednotlivých případů použití.

Flezi Foundry byla navržena, aby vyřešila tuto výzvu. Slouží jako sjednocená platforma pro spolupráci lidí a agentů, která integruje AI do celého softwarového a IT životního cyklu, zatímco udržuje řízení, trasovatelnost a soulad s obchodními výsledky. V tomto smyslu není pouze dalším AI nástrojem, ale provozní vrstvou pro AI-poháněné dodavatelské systémy.

FPT popisuje Flezi Foundry jako řízenou platformu pro spolupráci lidí a agentů. Jak vypadá řízení v praxi, když AI agenti participují na plánování, kódování, testování, bezpečnostních kontrolách a IT operacích?

Rižení znamená, že každá akce AI je viditelná, řízená a auditable.

V praxi AI agenti operují v rámci definovaných politik, které zahrnují bezpečnostní požadavky, dodržování předpisů a kodifikační standardy. Jejich akce jsou zaznamenány, trasovatelné a přisuzované, zatímco lidská kontrola zůstává vestavěna v kritických rozhodovacích bodech. Přístup k datům je řízen prostřednictvím zavedených identifikačních a oprávnění, aby se zajistilo, že agenti interagují pouze s autorizovanými informacemi.

Nejvíce je řízení vestavěno přímo do realizace, nikoli přidáno dodatečně. To umožňuje organizacím škálovat AI přijetí, zatímco udržují důvěru, transparentnost a provozní kontrolu.

Jedna z největších obav podniků je odpovědnost. Pokud AI agent introdukuje bezpečnostní zranitelnost, problém s nasazením nebo provozní selhání, jak by měla být přiřazena odpovědnost mezi AI systém, lidským dohledem a poskytovateli služeb?

AI neodebírá odpovědnost; redistribuuje ji v rámci řízeného rámce.

AI agenti realizují úkoly v rámci definovaných parametrů, ale odpovědnost nakonec zůstává u lidí a organizací, které tyto systémy navrhují, řídí a řídí. Lidský dohled poskytuje kontrolu a validaci, zatímco poskytovatelé služeb jsou odpovědní za architekturu, kontroly a řídící mechanismy, které řídí chování agentů.

Klíč je v úplné trasovatelnosti. Každá akce by měla být přisuzovaná a auditable, aby organizace mohly zachovat důvěru, udržet kontrolu a jasně pochopit, jak byla rozhodnutí učiněna.

Flezi Foundry zavedla koncept Agentic Development Lifecycle (ADLC). Jak se liší od tradičního Agile, DevOps nebo platformového inženýrství, které podniky již dnes používají?

Agile a DevOps byly navrženy, aby optimalizovaly lidskou spolupráci a automatizovaly dodavatelské procesy. Agentic Development Lifecycle, nebo ADLC, zavedl zásadně odlišný prvek: AI agenti jako aktivní účastníci celého životního cyklu.

Místo toho, aby pouze podporovali vývojáře, agenti spolupracují s lidmi na realizaci úkolů, řešení problémů a přispívání k rozhodování. Kontinuální řešení nahrazuje statické pracovní postupy, zatímco inteligentní zpětné vazby pohánějí neustálou optimalizaci.

Jednoduchý způsob, jak o tom přemýšlet, je, že Agile se soustředí na iterativní realizaci, DevOps se soustředí na automatizované procesy, a ADLC se soustředí na adaptivní lidsko-agentní dodavatelské systémy.

Mnohé organizace experimentují s AI agenti, ale málo z nich zavedlo rámce pro měření jejich výkonu. Jaké metriky byste doporučil podnikům, aby vyhodnotily AI agenti jako součást své softwarové dodavatelské pracovní síly?

Organizace by měly AI agenti stále více považovat za součást své pracovní síly a měřit je odpovídajícím způsobem.

Tradiční metriky produktivity, jako je rychlost realizace úkolů a snížení manuálních úsilí, zůstávají důležité. Nicméně, organizace by také měly vyhodnotit ukazatele kvality, jako jsou míry defektů, úrovně reworku, přesnost, spolehlivost a dodržování předpisů.

Konečným cílem není pouze vyšší produktivita. Skutečným měřítkem úspěchu je, zda AI agenti zlepšují předpověditelnost, kvalitu a škálovatelnost výsledků.

Flezi Foundry zavedla modely cenového stanovení založené na výsledcích, spojené s rychlostí dodání a službami na úrovni. Vidíte to jako začátek širšího posunu od tradičních modelů outsourcingu a staff augmentation?

Ano, věříme, že významný posun již probíhá.

Tradiční modely založené na úsilí byly postaveny na předpokladu, že úsilí je primárním hnacím motorem hodnoty. V AI-poháněných dodavatelských prostředích se tento předpoklad stává stále více zastaralým, protože inteligentní agenti mohou podstatně změnit, jak je práce realizována.

V důsledku toho modely založené na výsledcích, spojené s rychlostí dodání, službami na úrovni a měřitelným obchodním dopadem, představují přirozenější fit. Flezi Foundry podporuje tuto evoluci, činí dodavatelskou realizaci více transparentní, měřitelnou a předpověditelnou.

Jak budete vidět roli softwarových inženýrů vyvíjet se v průběhu příštích pěti let, když podniky stále více nasazují AI agenti v softwarovém vývoji a IT operacích?

Softwaroví inženýři se budou vyvíjet, nikoli zanikat.

Jak AI přebírá větší podíl na realizačních aktivitách, inženýři se budou stále více soustředit na vyšší hodnotové úkoly, jako je návrh systémů, architektura, orchestrace agentů, řízení, zajištění kvality a obchodní problémové rámce.

Budoucí role inženýra bude méně o psaní každého řádku kódu a více o navrhování systémů, vedení inteligentních agentů a zajišťování, aby technologické výsledky odpovídaly obchodním cílům.

Pohledem do budoucnosti, co vypadá zralá lidsko-agentní podniková technologie organizace? Pokud se vrátíme k této konverzaci v roce 2030, jaké aspekty softwarového dodání a IT operací budou zásadně odlišné od dneška?

Do roku 2030 věřím, že vedoucí organizace budou fungovat jako skutečné lidsko-agentní ekosystémy.

AI agenti budou vestavěni do dodavatelských a provozních procesů, umožňující kontinuální realizaci, real-time optimalizaci a rychlejší adaptaci na měnící se obchodní potřeby. Silná řídící rámce zajistí důvěru, odpovědnost a dodržování předpisů, zatímco modely výkonu založené na výsledcích se stanou standardním způsobem, jak organizace měří hodnotu.

Softwarové dodání a IT operace budou podstatně rychlejší, adaptivnější a předpověditelnější, než jsou dnes. Konverzace již nebude zaměřena na to, zda podniky sollten přijmout AI agenti. Rozdíl bude v tom, jak efektivně orchestrují lidi a agenti společně v měřítku.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří si přejí dozvědět více, by měli navštívit FPT Software.