Anthony Goonetilleke, Group President, Technology & Head of Strategy at Amdocs – Interview Serie

Anthony Goonetilleke er gruppepræsident, teknologi og chef for strategi hos Amdocs. Han og det corporate strategi-team er ansvarlige for at formulere virksomhedens strategi samt udvikle og gennemføre langsigtet vækstplaner, der er i overensstemmelse med virksomhedens formål og vision. Anthony står også i spidsen for virksomhedens produkt- og teknologigrupper, der er ansvarlige for at skabe branchens førende cloud-platforme, der opfylder markedets hurtigt udviklende behov, skalerer effektivt og giver med det samme forretningsmæssige fordele til serviceudbydere og deres kunder.

Amdocs er en leverandør af software og managed services til kommunikations-, medie- og underholdningsvirksomheder.

Hvad var det, der oprindeligt tiltrak dig til datalogi?

Min far købte mig en Sinclair ZX81, da jeg var en lille dreng (den havde 1K hukommelse… det er rigtigt, 1K!), og det var noget, vi havde til fælles. Det var min første indsats i at skrive kode og generelt blive begejstret for at skabe ting. Det startede min vej ind i computere og alle teknologier. Min fars baggrund var også ingeniør – det gjorde bestemt ikke noget værre!

Du var en aktiv udvikler inden for den tidlige Linux-fællesskab i 1990’erne, hvad arbejdede du på hos Linux, og hvad var nogle af dine vigtigste erfaringer fra denne oplevelse?

Jeg blev introduceret til Linux af en af mine universitetsprofessorer, og det udvidede helt min forståelse af, hvor software kan gå, når det er åbent, og folk kan bidrage. Jeg tror, jeg “fattede” modellen for “open source” tidligt, og det påvirkede en del af min tænkning om teknologistrategi. Jeg arbejdede på Samba, en Linux-forbindelsesprotokol, og det fik mig started på den enterprise-software vej. Det skete på et dynamisk tidspunkt, da internettet begyndte at komme til live på en bred måde i uddannelsessektoren og derefter i kommercielle kanaler.

Du startede din karriere hos Amdocs i 1999, og du var med til at bygge det første managed services-udlejede datacenter til en Telstra-datterselskab, hvad var nogle af udfordringerne på det tidspunkt bag dette?

Når du bygger datacentre, infrastruktur og applikationer samtidig – mens du forsøger at sikre, at det er mission-kritisk og højtilgængeligt – på fremvoksende hardware og software, bliver det en sjov og interessant udfordring. At få alt til at fungere i harmoni er en af de største udfordringer, især når vi grundlæggende byggede en hjemmegøret cloud i vores eget datacenter.

Som Group President of Technology and Head of Strategy at Amdocs, kan du dele nogle detaljer om, hvad denne rol indebærer, og hvordan din gennemsnitlige dag ser ud?

Ja, som Group President of Technology, er jeg ansvarlig for vores R&D-organisation, produkt og tilbud, og sikrer, at vores tusindvis af ingeniører, arkitekter og udviklere skaber branchens bedste produkter. Med min anden hat som Head of Strategy er jeg ansvarlig for at sikre, at vi konstant kigger fremad, holder os foran tendenserne og finder nye vækstmuligheder for Amdocs og vores kunder.

Du har nylig overværet virksomhedens lancering af Amdocs amAIz, et Generative AI Framework for telekommunikationsindustrien. Hvorfor er dette værktøj en gamechanger for telekommunikationsindustrien?

Generative AI er her, men lige så vigtigt er det her for at blive. Teknologien har enorm potentiale til at skabe mere agile organisationer, da den indlejres i daglige processer, der spænder fra back-office muligheder til slutbrugeroplevelser. amAIz er et kritisk framework for vores industri, da det forenkler kravene til vores kunder for at adoptere generative AI i deres forretninger. Ved at udnytte det bedste af industrens udviklende grundlæggende LLM’er og overlagre en robust vertikal taksonomi og forudkonfigurerede “use case kits”, behøver vores kunder kun at vælge, hvilken generative AI-funktion de ønsker, og vi tager os af alle vigtige underliggende teknologiintegration, træning og governance.

Hvad er nogle af udfordringerne bag Generative AI hallucinationer, og hvordan adresserer Amdocs dette for at reducere eller afværge disse?

Hallucinationer stammer fra, hvordan statistik bruges i implementeringen af algoritmerne. I sin kerne bruger generative AI data til at forudsige svar baseret på vektor-modeller. Data, der bruges til at træne modellerne, er massiv, men konceptet er ret enkelt. Det sagde, generative AI er ikke menneskelig og kan ikke udøve dømmekraft. I stedet forudsiger den “mest sandsynlige” resultater baseret på statistisk modellering, og den skaber af og til svar, der ikke er nøjagtige. Udfordringen, som hver bruger af generative AI står over for, er at styre træningen og “sikkerhedsforanstaltninger” i implementeringen af generative AI-modeller for at minimere hallucinationer eller sandsynligheden for, at det vil hallucinere. Amdocs udvikler et robustt governance-lag, der adresserer udfordringer omkring hallucinationer, data-forvrængning og andre kompleksiteter i fremvoksende generative AI-teknologi.

En anden nylig meddelelse var lanceringen af næste generationsversion af Amdocs Cloud Management Platform, der udnytter amAIz GenAI-framework til automatisering af hele livscyklussen for IT og er designet til at accelerere serviceudbydernes rejse til cloud, ved hjælp af DevOps og FinOps. Kan du dele nogle detaljer om nogle af den maskinlæring, der bruges, og mere om dette værktøj?

Amdocs Cloud Management Platform hjælper vores kunder med at operere komplekse cloud-aftryk effektivt og enkelt. Ikke kun indlejrede vi tusindvis af telco-specifikke processer og kodeelementer i platformen for at accelerere udvikling og optimere operationer, men vi forbedrer også platformen med generative AI-kapaciteter for at sikre, at forretningsprocesser kontinuerligt og dynamisk opdateres. Som med mange former for traditionel AI, spiller maskinlæring en vigtig rolle i den fortsatte forbedring af mange aspekter af cloud-livscyklussen, især i forhold til applikations- og infrastruktur-operationer.

Cloud-computing-omkostninger er et problem for telekommunikationsvirksomheder, hvordan hjælper Amdocs med at holde disse omkostninger lavere end traditionel cloud-computing?

Der er to vigtige komponenter i vores tilgang til at optimere cloud-omkostninger. Den første del er design og gennemførelse af cloud-strategier, der bedst passer kundernes behov. Dette inkluderer sikring af tilpasning til deres budget, skalerbarhedsbehov osv. Den anden del er optimering af operationer, især gennem brug af automatisering og FinOps. FinOps, der er en vigtig funktion i vores cloud-management-platform, sikrer, at serviceudbydere kan se alle deres cloud-aktiviteter på tværs af udbydere og infrastruktur, hjælper dem med at justere politikker, reducere omkostninger og proaktivt anbefale ændringer, der kan gøres for bedre at matche ressourceforbrug med kundebehov.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Amdocs.