Holly Grant, SVP, Strategie & Inovace, DXC Technology – Rozhovorová série

Holly Grant, SVP, Strategie & Inovace ve společnosti DXC Technology (DXC ), je technologický a operační manažer s hlubokými zkušenostmi v oblasti strategie podnikového AI, fintech, vedení startupů a operační transformace. Ve společnosti DXC pomáhá formovat iniciativy AI-first inovace, včetně orchestrace podnikového AI, poradenských služeb a produktových inkubačních aktivit, které jsou navrženy tak, aby pomohly organizacím přejít od experimentálních pilotních projektů AI k operačnímu nasazení. Předtím, než nastoupila do DXC, zastávala několik vedoucích pozic v Long-Term Stock Exchange (LTSE), kde nakonec působila jako Chief Operating Officer, kde se zaměřila na operační škálování a strategický růst v sektoru fintech.

DXC Technology je globální společnost poskytující IT služby a poradenství, která se zaměřuje na pomoc podnikům modernizovat kritické systémy napříč cloud computingu, kybernetické bezpečnosti, umělé inteligence, datové infrastruktury a podnikových operací. Vznikla spojením Computer Sciences Corporation a divize Enterprise Services společnosti Hewlett Packard Enterprise (HPE ), společnost spolupracuje s organizacemi napříč různými odvětvími, včetně zdravotnictví, bankovnictví, výroby, pojišťovnictví a vlády. V posledních letech se DXC stále více zaměřuje na transformaci podniků pomocí AI, nabízí služby, které integrují generativní AI, inteligentní automatizaci, pozorovatelnost, digitální dvojčata a rozsáhlou modernizaci IT do komplexních firemních prostředí. Společnost také zdůrazňuje “AI-first” operační modely, které jsou navrženy tak, aby pomohly podnikům nasadit AI bezpečně v rámci stávající infrastruktury, místo aby ji úplně nahradily.

Vybudujete si kariéru na rozhraní strategie, operací a inovací – od škálování organizací na počátku své kariéry až po současné vedení Strategie & Inovací ve společnosti DXC. Jaké zkušenosti jste získala a jak ovlivnily váš přístup k spuštění LabX a navrhování inkubačního prostředí AI zaměřeného na skutečný obchodní dopad?

Má kariéra mě zavedla napříč rodinnými kancelářemi, startupy, venture kapitálem a nyní do společnosti Fortune 500 uprostřed transformace. Co jsem viděla ve všech těchto prostředích, je to, že nápady samy o sobě nefungují. Ty, které skutečně vytvářejí hodnotu, sdílejí tři věci: skutečného zákazníka, který je podporuje, správný moment na trhu a rozsah, který je jasný a přiměřeně úzký. Pokud chybí některá z těchto věcí, i brilantní nápad uvízne.

Tento vzorec ovlivnil, jak jsem myslela o LabX. Potřebujete teorii vítězství – skutečnou strategii – ale také potřebujete operační svaly, aby ji přivedl k životu, a disciplínu, aby se přizpůsobil, jak se učíte a podmínky se mění. Strategie bez realizace je pouze prezentace. Realizace bez strategie je pohyb bez pokroku. LabX je navržen tak, aby obě tyto věci držely najednou.

Pod vedením našeho CEO Raula Fernándeze společnost DXC umístila AI gramotnost a inovace do centra své transformační strategie. LabX je tím, jak překládáme tuto víru do produktů, schopností a výsledků zákazníků – dostatečně rychle, aby to mělo význam.

Mnohé podniky experimentují s AI, ale mají potíže s přechodem od pilotních projektů k produkčnímu nasazení. Z toho, co vidíte ve společnosti DXC, jaké jsou největší bariéry, které brání organizacím v škálování AI za hranice pilotních projektů?

Dvě bariéry se opakují a ani jedna z nich není vlastně o technologii.

První je změna řízení. AI mění, jak lidé pracují, za co jsou odpovědní a jak se dělají rozhodnutí. Pokud nebudete brát své zaměstnance s sebou, nejvíce elegantní model na světě bude nevyužitý. Druhá je, že společnosti začínají škálovat AI bez změny základního operačního modelu. Připevňují inteligenci k určitému systému nebo aplikaci, aby ji mohl použít jeden uživatel, ale zbytek týmu nemůže. AI je horizontální inteligence – vytváří největší hodnotu, když může přecházet mezi funkcemi, daty a pracovními postupy. Když se operační model nezmění, tato hodnota zůstává uvězněna lokálně místo toho, aby se sčítala napříč podnikem.

Takže pilotní projekt funguje, všichni oslavují a nic se vlastně neškáluje. To je vzorec, který se snažíme rozbit v LabX, navrhnout pro odemykání na úrovni celého podniku od prvního dne.

LabX funguje na rychlém cyklu konceptu na MVP, zhruba 90 dní nebo méně. Jaké změny v myšlení, řízení nebo vývojových procesech jsou vyžadovány pro velké podniky, aby se pohybovaly v takovém tempu?

Největší posun v myšlení je ochota rozhodovat se dříve s méně dokonalými informacemi – a disciplína odstřihnout to, co nefunguje. Velké podniky se cítí pohodlně s dlouhými plánovacími cykly, protože se cítí v bezpečí. Není tomu tak. Na trhu, který se pohybuje tak rychle, je pomalé “ano” a pomalé “ne” oběma nákladná.

Uvnitř LabX přidělíme malou trojici – design, produkt a inženýrství – aby běžely sprint proti skutečnému zákaznickému problému. Postaví minimálně životaschopný produkt, otestují ho na hodnotu a škálovatelnost a my graduujeme nápady, které ukazují komerční slib do 90 dnů. Co umožňuje tuto rychlost, není absence řízení, ale přítomnost správného řízení. Bezpečnost, ochrana soukromí, dodržování předpisů a odpovědné schválení AI jsou součástí procesu od prvního dne, ne něco, co se přidává na konci. Každý produkt prochází formálním přezkumem řízení, než se škáluje.

Pro většinu podniků vyžaduje dosažení tohoto tempa ochranu prostoru, kde je legitimní se pohybovat tímto způsobem – bez donucování každého experimentu projít stejným cyklem času jako víceletý platformový build. To je to, pro co je LabX pro nás.

Společnost DXC popisuje LabX jako způsob, jak ověřit koncepty AI s vysokým potenciálem u zákazníků, než je škáluje. Jaký je přínos “zákazníka nula” pro zajištění toho, aby řešení AI byla založena na skutečných operačních potřebách, a notě teoretických použití?

Zákazník nula je, upřímně, naše výhoda. Předtím, než produkt LabX vůbec jde na trh, musí přežít uvnitř DXC. Řídíme 115 000 zaměstnanců v 70 zemích, regulovaných odvětvích, komplexních zákaznických smluv, systémů legacy a skutečných operačních sázek. To není sanitární demo prostředí – to je realita podniku.

Tradiční startup může pohybovat se rychle, ale nemůže snadno replikovat zkušenosti s provozem uvnitř takové komplexity. Když testujeme produkt na nás samých, najdeme místa, kde to nefunguje na skutečných datech, skutečných pracovních postupech a skutečných regulatorních omezeních – věci, které by se objevily v zákaznickém prostředí šest měsíců později. Do doby, než přineseme nabídku zákazníkovi, neprezentujeme teorii. Můžeme říci: “Toto je to, co udělalo uvnitř našich vlastních operací, toto je to, co jsme změnili, toto je to, co jsme měřili.”

To také nás drží v čestnosti. Pokud produkt nemůže prokázat sám sobě, neabsolvuje. To je mnohem vyšší laťka než říkat “fungovalo to v demo”.

Podnikové prostředí je často plné systémů legacy, fragmentovaných dat a regulatorních omezení. Jak navrhujete pracovní postupy AI, aby mohly fungovat efektivně v rámci takové reálné komplexity?

Začínejme s předpokladem, že prostředí je komplexní – to je základní předpoklad, ne výjimka.

Architektonicky pracujeme s dekomponovatelným přístupem k našim platformám. Vedoucí nástroje AI se mění měsíčně, ne ročně. Pokud se pevně svážete s jedním modelem, dodavatelem nebo rámcem, sázíte na to, že dnešní lídr bude stále lídrem za 18 měsíců. To je špatná sázka. Dekomponovatelná architektura nám umožňuje vyměnit komponenty, jak se hranice posouvají, zůstat fluenty s tím, co je skutečně nejlepší třídy, a testovat nástroje proti skutečným zákaznickým výzvám, místo aby se spoléhaly na marketing dodavatele.

Na regulatorní a datové straně je dodržování předpisů navrženo od prvního dne. Každý produkt prochází přezkumem řízení, a odpovědné schválení AI je součástí procesu, ne něco, co se přidává později. Provoz v vysoce regulovaných odvětvích napříč 70 zeměmi nás nutí k této disciplíně – což se ukazuje jako funkce, ne chyba, když přinášíme produkty klientům se stejnými omezeními.

Tradiční IT poradenství spoléhalo na dlouhé plánovací cykly a rigidní implementační rámce. Jak se musí modely poradenství změnit, aby se přizpůsobily rychlému tempu AI?

Čestná odpověď je, že celý model se musí změnit, ale pokud bych měl vybrat klíčový moment, je to hodnota. Průmysl strávil desetiletí prodejem deliverable – prezentace, mapy, implementační plány – a platil za úsilí. V AI-nativním světě klienti nechtějí deliverable. Chtějí výsledek. Chtějí, aby pracovní postup skutečně fungoval, aby se náklady skutečně snížily, aby se výnosy skutečně objevily.

Jakmile se zavážete prodat výsledek, všechno ostatní se musí změnit, aby to podpořilo. Složení týmu se stává více technickým. Angažmá se přesouvají z poradenské a odchodu na budování a provozu. Cenění se posouvá pryč od hodin. Lidé, kteří dělají práci, potřebují být stejně pohodlní s odesláním kódu jako s řízením řídícího výboru.

To je velká kulturní změna pro náš průmysl a ne každý ji zvládne. Společnosti, které ano, budou vypadat velmi jinak za pět let než dnes.

LabX také funguje jako experimentální prostředí pro zaměstnance a technologické partnery. Jak důležitá je interní experimentace při budování firemní AI gramotnosti?

Je to celá hra. Nebudete stavět AI gramotnost čtením o AI – budete ji stavět tím, že budete zkoušet věci, sledovat, jak se rozpadají, a zkoušet znovu. To je stejně pravdivé pro 30letého IT profesionála jako pro někoho, kdo je dva roky po škole.

Nedávno jsme spustili AI výzvu uvnitř jedné z našich obchodních jednotek a získali jsme více než 1 300 jedinečných nápadů za dva týdny. To není statistika o nástroji – to je statistika o tom, co se stane, když dáte lidem povolení myslet mimo krabici. Kreativita již existuje uvnitř organizace. Naše práce je vytvořit prostor pro její růst.

LabX také provozuje rotaci programu: techničtí experti z celého DXC stráví šest až dvanáct týdnů vestavěnými do nás, budováním skutečných produktů s nejnovějšími nástroji AI. Když se vrátí do svých domovských týmů, přinášejí nové dovednosti a, co je důležitější, jiný způsob myšlení. Začínají klást jiná otázka svým kolegům a zákazníkům. Stávají se šampiony toho, co je možné. Tento komponovaný efekt napříč pracovní silou je více než hodný kteréhokoli produktu, který dodáme.

Společnost DXC rámcuje svůj přístup jako Human+, zdůrazňující, že AI by měla rozšiřovat lidské schopnosti, spíše než je nahrazovat. V praktických termínech, jak ovlivňuje tato filozofie návrh a nasazení řešení AI uvnitř podniků?

Budu přímý: je zde pohled, který se v průmyslu ujímá, že nejvýznamnější věc, kterou může podnikové AI udělat pro společnost, je snížit počet zaměstnanců. Myslím, že to je selhání představivosti.

Disciplína nákladů je důležitá, ale skutečná příležitost je růst: nové příjmové prameny, nové produkty, nové služby, které prostě nebyly dříve možné. Nejvyšší hodnota použití AI je umožnit lidem dělat práci, která vytváří novou obchodní hodnotu, ne pouze optimalizovat to, co již existuje. Společnosti, které to udělají správně, budou outperformovat ty, které pohlížejí na AI jako na čistou nákladovou činnost.

V praxi Human+ znamená, že navrhujeme AI, aby zpracovávaly vysoké objemy rutinních procesů, aby se naši lidé mohli soustředit na vyšší hodnotu práce: strategické myšlení, kreativní řešení problémů, vztahy se zákazníky a komplexní soudní rozhodnutí. Držíme lidskou odbornost a dohled na centru každého nasazení, zvláště tam, kde rozhodnutí nesou skutečné důsledky. To je způsob, jak budovat důvěru se zákazníky, a to je způsob, jak odemknout trvalou konkurenční výhodu.

Když organizace snaží integrovat AI do stávajících pracovních postupů, jaké běžné chyby vidíte, že zpomalují přijetí nebo omezují skutečnou obchodní hodnotu?

Dvě chyby vidím neustále. První je začínání s technologií místo problému. Někdo se zamiluje do modelu nebo demo dodavatele a iniciativa se stává nasazením této věci, místo aby řešila něco, co skutečně záleží na podniku. Druhá je zacházení s AI jako s IT projektem místo podnikové transformace. Pokud předáte AI完全 do rukou CIO a požádáte zbytek podniku, aby pokračoval beze změny, získáte nástroj, který nikdo nepoužívá, a rozpočet, který nikdo nechce bránit příští rok.

Proti oběma je protijednoduché: začněte s obchodním problémem, postavte správný mezioborový tým – lidi, procesy, technologie – a postavte se od výsledku, který chcete vytvořit. To je postoje, který zaujímáme v LabX, a to je způsob, jakým pracujeme se zákazníky, jako je Ferrovial, kde jsme pomohli nasadit AI Workbench – nabídku generativní AI, která kombinuje poradenství, inženýrství a bezpečné podnikové služby, nyní využívané více než 24 000 zaměstnanci s více než 30 agenty AI, kteří dělají rozhodnutí v reálném čase. Taková škála se nestane, pokud se na to díváte jako na IT projekt.

Předpokládáte, že inkubační prostředí AI, jako je LabX, budou formovat způsob, jakým podniky vyvíjejí, testují a nasazují nové technologie v příštích několika letech?

Toto je to, co si myslím, že bude zjevné v retrospektivě: vítězové v této éře nebudou společnosti s nejvýraznějšími bodovými řešeními. Budou to integrátoři – ti, kteří mohou propojit AI napříč operačními modely, funkcemi a pracovními postupy, aby inteligence nebyla uvězněna v jednom nástroji nebo na jednom uživatelském displeji. To je složitější problém než nasazení modelu. Vyžaduje hluboký podnikový kontext, schopnost pracovat napříč systémy legacy a moderními, a disciplínu měnit, jak se práce skutečně provádí. Je to také příležitost, na kterou se těším nejvíce.

Inkubační prostředí, jako je LabX, jsou tím, jak získáme zkušenosti. Jsou to místa, kde se učíme, co se láme v měřítku, co vypadá řízení v praxi, a co zákazníci budou a nebudou přijímat. Podniky, které investují do takového prostoru nyní – interně nebo prostřednictvím partnerů – budou mít velmi odlišnou křivku schopností za tři roky než ty, které se stále rozhodují, zda stojí za to úsilí. A my, kteří stavíme v tomto prostoru, budeme i nadále nacházet nové problémy, které stojí za řešení, protože technologie se nezastavuje a ani příležitost.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit DXC Technology.