Mark Clayman, generální ředitel Netria – Interview Series

Mark Clayman, generální ředitel Netria, je zkušený technologický manažer s více než dvěma desetiletími zkušeností v oblasti cloud computingu, spravovaných IT služeb, kybernetické bezpečnosti a podnikové infrastruktury. Předtím, než se v roce 2024 připojil k Netriu, působil jako generální ředitel Navisite během její akvizice firmou Accenture, a dříve vedl RDX a TriCore Solutions během období významného růstu a úspěšných akvizic. Na počátku své kariéry zastával Clayman seniorní manažerské pozice v Navisite a působil jako CIO ve firmě Surebridge, kde si vybudoval reputaci jako expert na škálování technologických organizací, integraci získaných společností a modernizaci spravovaných služeb pro podniky a střední trh.

Netrio je severoamerický poskytovatel spravovaných IT služeb, který se zaměřuje na pomoc malým a středním organizacím modernizovat a zabezpečovat své technologické prostředí. Společnost se specializuje na spravované IT, cloudové služby, kybernetickou bezpečnost, správu infrastruktury a digitální transformaci, s odbornými znalostmi v odvětvích, jako je zdravotnictví, finanční služby a maloobchod. Po svém sloučení se společností SUCCESS Computer Consulting rozšířil Netrio své působení a schopnosti, a tím se stal větším poskytovatelem spravovaných služeb, který nabízí podnikům technickou podporu, provozní efektivitu a ochranu kybernetické bezpečnosti.

Vy jste vedl několik spravovaných služeb a cloudových společností během významných akvizic, včetně rolí v RDX, Navisite, TriCore Solutions a nyní Netriu. Jak se vaše perspektiva na transformaci podnikové IT změnila během těchto různých období, a co vás přesvědčilo, že AI se stane další zásadní změnou pro poskytovatele spravovaných služeb?

Během let jsem zjistil, že transformace podnikové IT není jen o nové technologické kategorii. Může začít tak, že se zaměřuje na infrastrukturu, ale skutečná transformace nastává, když tato technologie změní, jak podniky fungují a soutěží. Na počátku své kariéry se zaměřoval jsem na infrastrukturu, kde se nacházejí úlohy, jak se systémy spravují, jak zlepšit dostupnost a jak snížit náklady. Postupem času se diskuse přesunula k tomu, jak a kde může technologie vytvořit hodnotu pro organizaci. Zákazníci začali klást otázky, zda můžeme pomoci jim stát se efektivnějšími, bezpečnějšími, odolnějšími a konkurenceschopnějšími. AI je zásadní změnou, protože se dotýká všech těchto otázek najednou. Pro poskytovatele spravovaných služeb AI není jen novým nástrojem, který přidáme do portfolia… Je to změna paradigmatu, která mění způsob, jakým jsou poskytovány služby, jak inženýři pracují, jak zákazníci využívají podporu a jak vytváříme obchodní hodnotu.

Vy jste popsali AI jako novou doručovací páteř pro poskytovatele spravovaných služeb. Jak bude vypadat AI-nativní poskytovatel spravovaných služeb za pět let ve srovnání s tradičním modelem, který podniky znají dnes?

Tradiční model poskytovatele spravovaných služeb byl postaven kolem lidí, procesů a nástrojů, které reagují na problémy: monitorování prostředí, otevření tiketu, přiřazení inženýra, řešení problému a hlášení zpět zákazníkovi. AI poháněný poskytovatel spravovaných služeb bude vypadat velmi jinak. AI bude umístěn napříč celým modelem dodávky, od monitorování a ITSM po bezpečnost, správu koncových bodů, komunikaci se zákazníky, analýzu a optimalizaci obchodních procesů. Během nächsten 2-3 let budou lídři poskytovatelů spravovaných služeb používat AI nejen k odpovědi na otázky rychleji, ale také k detekci vzorců, prioritizaci rizik, řešení známých problémů, sumarizaci a aktualizaci tiketů, analýze sentimentu a vedení inženýrů k dalšímu nejlepšímu kroku. Kromě toho bude zákaznický zážitek mnohem více samoobslužný a poháněný AI platformou.

Netrio prosazuje filozofii „AI-first, human-second“ podpory. Co se změnilo v chování uživatelů, aby zákazníci byli stále více spokojeni s interakcí s AI předtím, než mluví s lidským technikem?

Největší změna je, že očekávání lidí byla resetována technologií, kterou používají každý den. Ve svém osobním životě jsou uživatelé zvyklí na okamžitou odpověď, hledání pomoci na vlastní pěst, interakci s chatboty a inteligentními asistenty a řešení základních problémů bez čekání na návratový hovor. Toto chování se nyní objevuje na pracovišti. Pokud může AI systém pomoci někomu odemknout účet, diagnostikovat problém s připojením, odpovědět na otázku „jak to udělat“ nebo správně směrovat žádost během sekund, většina uživatelů by предпочla to před starým modelem podání tiketu a čekání na návratový hovor. Je však důležité poznamenat, že AI-first nemůže znamenat human-never. Znamená to, že bychom měli používat AI tam, kde vytváří rychlost, konzistenci a pohodlí, a pak přivést lidi, když je problém složitý, citlivý nebo vyžaduje úsudek.

Mnohé společnosti mluví o AI kopilotovi, ale vy zdůrazňujete agentic AI a autonomní řešení. Jak blízko jsme k tomu, aby AI systémy nezávisle řešily většinu rutinních IT incidentů bez lidského zásahu?

Blízko, ale myslím, že je důležité být praktický ohledně toho, co autonomní realmente znamená. Už existuje mnoho rutinních incidentů, kde AI může diagnostikovat problém, doporučit akci, provést akci a aktualizovat tiket způsobem, který vypadá velmi podobně jako to, co by udělal lidský inženýr. To je velmi odlišné od jednoduchého chatbota nebo kopilota, který pouze navrhuje odpověď.

Existuje velká příležitost využít agentic AI, který může fungovat v definovaných hranicích: zná prostředí, rozumí zásadám, má správný přístup a může řešit známé třídy problémů bezpečně. V Netriu, kvůli složitosti našich prostředí, pečlivě zvažujeme, kde použít nativní AI partnera a kde potřebujeme vybudovat vlastní schopnosti. Podporujeme mnoho zákazníků napříč různými prostředími, a AI agent musí pochopit tu multi-tenantní složitost. V některých oblastech, jako je infrastruktura nebo bezpečnostní upozornění, může být zralá AI dodavatelů správnou odpovědí. V jiných oblastech, zejména tam, kde workflow přesahuje zákaznická prostředí, přístup koncových bodů, přihlašovací údaje a vzdálenou podporu, se stává MSP-specifická inteligence velmi důležitou.

Jedna z nejzajímavějších myšlenek, kterou jste uvedl, je AI poháněná sentimentální analýza na každém podpůrném tiketu. Jak důležité bude emocionální inteligence a zákaznický sentiment v příštích generacích podnikové IT operace?

Myslím, že se stane hlavní částí toho, jak se měří kvalita služby. Ve spravovaných službách nestačí vědět, zda byl tiket uzavřen nebo zda byla splněna SLA. Je také důležité vědět, jak se zákazník během interakce cítil. Byli frustrovaní? Byli zmatení? Cítili se slyšet? Měl problém opakující se? Historicky by poskytovatelé spravovaných služeb mohli zjistit tyto vzorce v měsíčním nebo čtvrtletním obchodním přehledu nebo zákaznické spokojenosti, což je užitečné, ale často příliš pozdě. AI poháněná sentimentální analýza nám dává schopnost pochopit zákaznický zážitek v reálném čase. To znamená, že můžeme identifikovat, kde je zákazník frustrovaný, kde komunikace není jasná nebo kde se opakující problém poškozuje důvěru, a můžeme zasáhnout rychle. To je bod, kde AI zesiluje lidskou stránku služby, spíše než ji nahrazuje.

Vy jste zmínil, že mnoho organizací bojuje se „stínovým AI“ uvnitř svých společností. Jaké jsou největší chyby, které podniky dělají, když zaměstnanci rychle přijímají AI nástroje na vlastní pěst?

Největší chyba je, že AI adopce se děje zcela fragmentovaným způsobem. Zaměstnanci budou experimentovat, a ve mnoha případech je to dobrá věc, ale organizace potřebuje pochopit, které nástroje se používají, jaké údaje se zadávají a jaké riziko se vytváří. V současné době mají mnohé společnosti jednotlivce, kteří používají AI v kapsách napříč podnikem, ale není žádný společný postup, žádný měřicí rámec, žádný tréninkový model a žádný jasný plán na sladění s cíli organizace.

To vytváří bezpečnostní riziko, riziko dodržování předpisů a zmařené úsilí. Ideální přístup není zastavit experimentování, ale formalizovat a organizovat ho. Společnosti potřebují rámce pro řízení, kontroly přístupu, školení zaměstnanců, schválené použití a způsob měření hodnoty. To je especialmente důležité ve středním trhu, kde společnosti často mají stejné tlaky od představenstva a vedení na využití AI, ale nemusí mít vnitřní AI odborníky, bezpečnost a tým pro dodržování předpisů, aby vedli úsilí.

Jak se ekonomika tradičních spravovaných služeb změní v příštím desetiletí, když AI automatizuje více základních úkolů?

Ano, myslím, že ekonomika se změní bastante. Tradiční model spravovaných služeb byl často postaven kolem práce, nástrojů a marže. Pokud AI a automatizace sníží množství lidského úsilí vyžadovaného pro základní podporu, monitorování a řešení problémů, pak je nevyhnutelné, že dojde k tlaku na ceny na těchto komoditních službách. Ale nevidím to jako negativní. Vidím to jako donucovací funkci pro poskytovatele spravovaných služeb, aby se posunuli směrem k vyšší hodnotě. Hodnota bude stále více pocházet z pomoci zákazníkům aplikovat technologii na obchodní výsledky: zlepšování operací, automatizaci workflow, posilování bezpečnosti a lepší rozhodování.

Proto jsou strategické konverzace se zákazníky tak důležité. Poskytovatelé spravovaných služeb potřebují pochopit, jak zákazník vede svůj podnik – jeho dodavatelský řetězec, model zákaznické služby, vnitřní procesy, plány růstu a rizikový profil. Pak můžeme použít AI a automatizaci, abychom řešili problémy s vyšší hodnotou. Pak se ekonomika posune z toho, kolik lidí je potřeba k podpoře prostředí, na to, jakou měřitelnou hodnotu poskytovatel spravovaných služeb vytváří pro podnik.

Mnohé diskuse o AI se zaměřují na velké podniky, zatímco střední trh často postrádá vnitřní odborníky, aby nasadil AI zodpovědně. Jaké jsou jedinečné výzvy, kterým střední trh čelí, a které jsou přehlíženy širším odvětvím?

Střední trh je ve velmi zajímavé pozici. Má skutečný tlak na adopci AI, a ve mnoha případech má stejnou naléhavost jako větší podniky. Jeho vedení a představenstvo se ptají, co je naše AI strategie, kde jsou úspory a jak společnost zůstane konkurenceschopná. Ale jak jsem již zmínil, nemají stejné vnitřní zdroje jako společnost Fortune 500. Nemají dedikovaný AI tým, velkou bezpečnostní organizaci, zralou funkci datové vědy nebo zdroje pro změnu, které jsou potřebné k přesunu z AI pilotů do produkce. Takže se mohou stát mezi experimentováním a provedením. Vědí, že AI má význam, ale potřebují pomoc při identifikaci správných použití, stanovení řízení, zabezpečení prostředí, školení zaměstnanců a integraci AI do skutečných workflow. To je důvod, proč je náš přístup v Netriu zaměřen na praktickou adopci: připravenost, řízení, strategie, nasazení platformy, umožnění a pokračující rozvoj a podpora.

Netrio operuje napříč odvětvími, včetně zdravotnictví, finančních služeb a maloobchodu. Věříte, že budoucí vítězové v AI-poháněných spravovaných službách budou společnosti s nejhlubší odborností ve vertikále, spíše než ty s nejširším technologickým portfoliem?

Ano, věřím. Široké technologické portfolio je důležité, ale samo o sobě to nestačí. Skutečná hodnota přichází, když rozumíte zákazníkovi natolik hluboce, abyste věděli, kde AI může skutečně udělat rozdíl. Zdravotnictví, finanční služby, maloobchod, výroba, hotelnictví – každé z těchto odvětví má odlišné workflow, regulační tlaky, zákaznické očekávání, rizikový profil a provozní realitu. Generická nasazení AI může vytvořit nějakou efektivitu, ale řešení specifické pro doménu může řešit mnohem významnější problém. Například způsob, jakým přemýšlíte o AI v regulovaném finančním prostředí, se liší od toho, jak přemýšlíte o AI v maloobchodních operacích nebo hotelovacích workflow. Poskytovatelé spravovaných služeb, kteří vyhrají, budou ti, kteří spojí AI, automatizaci, bezpečnost a odbornost ve vertikále.

Pohledem do budoucna, které části podnikové IT správy zůstanou zásadně lidsky řízené, bez ohledu na to, jak pokročilé AI systémy se stanou?

Části, které zůstanou lidsky řízené, budou oblasti, které vyžadují důvěru, úsudek, empatii a strategický kontext. AI bude pokračovat v převzetí více opakované operativní práce, a to je dobrá věc. Pomůže inženýrům pracovat rychleji, zlepšit reakční časy, identifikovat vzorce a automatizovat známé problémy. Ale zákazníci stále potřebují lidi, kteří rozumějí jejich podniku, mohou jim pomoci učinit rozhodnutí a mohou stát za doporučeními, která jsou dělána. Bezpečnost je skvělým příkladem. AI může detekovat hrozby, priorizovat upozornění, automatizovat odpovědi, ale budování kultury bezpečnosti stále závisí silně na lidech, školení, vedení a úsudku. Stejně je to s adopcí AI. Můžete nasadit silné nástroje, ale někdo stále musí rozhodnout, které použití jsou důležitá, jaké riziko je akceptovatelné, jak by měli být zaměstnanci školeni a jak by měl být měřen úspěch.

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