Arun Kumar Ramchandran, administrerende direktør for QBurst – Interviewserie

Arun Kumar Ramchandran, CEO for QBurst, er en erfaren teknologi- og servicechef med over 25 års ledererfaring inden for global konsulentvirksomhed, store salgsaftaler, P&L-ejerskab og virksomhedstransformation. Han blev CEO i april 2025 og er ansvarlig for at lede QBurst på tværs af virksomheden, samtidig med at han udformer dens strategi som en AI-ledet teknologiservice- og digital ingeniørvirksomhed. Før QBurst havde han ledende stillinger hos Hexaware Technologies (herunder præsident og ledelse af GenAI-konsulentvirksomheder), Capgemini/Sogeti (ledelse af kunder og salg) samt Infosys og Virtusa, hvor han opbyggede og skalerede forretningsenheder, ledede store strategiske programmer og drev vækst på tværs af flere geografiske områder og branchevertikaler.

QBurst er en global digital ingeniørpartner, der positionerer sig omkring "High AI-Q", og kombinerer AI-aktiveret levering med anvendt AI og datadrevne tilgange for at hjælpe virksomheder med at modernisere, bygge og skalere. Virksomheden lægger vægt på end-to-end digital oplevelsesudvikling, modernisering og produktudvikling – og støtter kunder med initiativer som komposerbare digitale platforme, samtalebaserede og kundeoplevelsesløsninger samt AI-klare datafundamenter – der sigter mod at producere målbare resultater som forbedret produktivitet, hurtigere levering og stærkere kundeoplevelser på tværs af en bred international kundebase.

Du har påtaget dig rollen som administrerende direktør hos QBurst efter en lang lederkarriere i Hexaware, Capgemini, Infosys og andre globale organisationer. Hvad tiltrak dig til QBurst på dette tidspunkt i virksomhedens vækst, og hvordan former din baggrund den retning, du ønsker at tage virksomheden i?

Beslutningen om at blive en del af QBurst var en sammensmeltning af muligheder og potentiale. Det, der tiltrak mig til QBurst, var en kombination af virksomhedens iboende styrker og en unik markedsmulighed. Qbursts iværksætterkultur og succes med banebrydende teknologi i levering til krævende kunder både imponerede og fascinerede mig.

Med konvergensen af ​​disruptive forandringer og skiftende miljøer på tværs af teknologi, brancher og regler har en fokuseret og differentieret virksomhed som QBurst en enestående mulighed for at bryde med flokken og skabe en ny teknologi- og ingeniørservicevirksomhed og leveringsmodel til den AI-drevne fremtid.

Med mere end 25 års erfaring inden for teknologidrevet transformation på tværs af adskillige brancher, hvordan har din erfaring påvirket den måde, du tænker på at skalere en AI-drevet serviceplatform i dag?

Jeg har observeret, at den primære innovation og implementering af teknologi sker, efter at hype-cyklussen er kølnet af, og reelle forretningsproblemer begynder at blive løst på virksomhedsniveau. Der er tre specifikke punkter, jeg gerne vil fremføre her med hensyn til skalering af en AI-drevet serviceplatform.

1. Krydsning af "PoC-stadiet".

Den største udfordring, jeg ser i dag, er at krydse PoC-stadiet. Skalering kræver et skift i tankegang: Vi bygger ikke bare AI; vi leverer løsninger i produktionsklassen. Hos QBurst hjælper vi kunder med at komme forbi PoC-stadiet ved at fokusere på agilitet – ved at implementere nye modeller med større kontekstvinduer i stedet for at være låst fast i gårsdagens teknologi.

2. Ingen AI uden et stærkt fundament

En lektie, jeg har taget med mig gennem alle teknologiske cykluser – fra mobilens tidlige dage i 2009 til cloud-revolutionen – er, at man ikke kan automatisere kaos. AI er kun så kraftfuld som de data, der fodrer den. QBurst driver vækst ved at sikre, at det "kedelige, men essentielle" arbejde bliver udført, nemlig digital modernisering og avanceret datateknik.

3. Visionen om 'Høj AI-Q'

For at lede denne forandring har vi repositioneret os selv som en 'High AI-Q'-virksomhed. Dette afspejler integrationen af ​​Generativ AI og Agentisk AI i alle vores kerneydelser, hvilket driver AI-native virksomhedstransformation. Hos QBurst er AI ikke en additiv funktion, men kernen i vores strategi og levering. Den blander brugerdefinerede maskinlæringsmodeller med intelligent automatisering for at sikre, at efterhånden som virksomheden vokser, skaleres dens intelligens med den.

Vi har været førende siden Androids begyndelse, og vi anvender det samme proaktive DNA til at lede AI-æraen. Hos QBurst er vi ikke bare en teknologiorienteret virksomhed; vi er en resultatorienteret partner, hvis vækst er drevet af kundetilfredshed.

Du har fremhævet 'High AI-Q' som en definerende ramme for QBurst. Hvordan bør virksomhedsledere fortolke dette koncept, og hvorfor er det en vigtig differentiator i det nuværende AI-landskab?

QBursts "High AI-Q"-rejse er en bevidst beslutning: at køre hurtigt på det operationelle lag med AI-Driven SDLC og tage dristige skridt på det strategiske lag med Managed Agents. Vigtigst af alt forankrer det hele virksomheden i den langsomme, grundlæggende ændring af kultur, værdier og menneskelige evner.

Selvom der er risici og bekymringer forbundet med kunstig intelligens, kan kunstig intelligens, hvis den implementeres sikkert, skabe overflod og innovation. Virksomheder vil se værdi ikke kun i form af produktivitet, men også vækst og transformation.

Fra et leveringssynspunkt ser vi dette udspille sig dagligt gennem vores AI-drevne SDLC-framework. Dette er "hvordan" transformationen foregår, hvor vi har integreret AI i alle udviklingsfaser, fra generering af brugerhistorier til selvreparerende testscripts. Resultaterne taler for sig selv:

• Time-to-Market: Betydelig reduktion i udviklings- og testcyklusser.
• Kvalitet: En bemærkelsesværdig reduktion på 25-35% i antal defekter efter udgivelsen.
• Effektivitet: En konstant forbedring på 20-30% i den samlede levering.

Det strategiske lag er der, hvor vi bevæger os ud over at optimere dele til at optimere hele økosystemet. Dette krævede en gentænkning af vores løsningssøjler, hvilket førte til oprettelsen af ​​Managed Agents, en fusion af Enterprise Agentic AI og Managed Services. For vores kunder betyder det, at AI-agenter håndterer front-end- og back-end-opgaver, arbejdsgange og drift, hvilket driver både effektivitet og kontinuerlig innovation. Vi leverer ikke bare tjenester; vi orkestrerer et problemfrit værdinetværk.

Mange virksomheder akkumulerer det, du kalder "AI-gæld" - betydelige udgifter til GenAI-pilotprojekter, der ikke skalerer eller genererer værdi. Hvad er de grundlæggende årsager til dette problem, og hvordan kan organisationer bryde ud af dette mønster?     

Virksomheder akkumulerer "AI-gæld", når GenAI-investeringer stopper ved pilotprojekter og ikke formår at skalere til reel forretningsværdi. Den grundlæggende årsag er det, vi kalder retrofitting-fælden – et forsøg på at bolte GenAI-funktioner fast på ældre systemer, der aldrig blev designet til at understøtte AI-native arbejdsgange. I disse miljøer er data, arkitektur og governance simpelthen ikke klar, så pilotprojekter går i stå eller bryder sammen under skalering.

Dette forværres af manglende grundlæggende beredskab. Mange organisationer skynder sig at eksperimentere, mens de omgår vigtige investeringer i datastrategi, data engineering og governance. Uden moderniserede datafundamenter og klare kontrolrammer forbliver GenAI-initiativer isolerede proofs of concept snarere end virksomhedskapaciteter.

At bryde dette mønster kræver et skift til AI-først design. I stedet for at spørge, hvor AI kan tilføjes, skal organisationer designe systemer med AI-resultater i tankerne fra dag ét ved at tilpasse arkitektur, dataflows og governance for at understøtte intelligent automatisering i stor skala.

Rent praktisk starter dette med data engineering. Opbygning af robuste, velstyrede datapipelines og modeller på forhånd skaber betingelserne for, at GenAI kan skalere bæredygtigt. Når fundamentet er rigtigt, bevæger AI sig fra eksperimentering til effekt. Således viger AI-gæld for langsigtet værdiskabelse.

Den traditionelle kontraktmodel for tid og materialer ses i stigende grad som uoverensstemmende med realiteterne inden for AI-drevet effektivitet. Hvorfor er denne model ved at blive forældet, og hvordan kan tilgange som "Managed Agents" eller "Service-as-Software" give en mere bæredygtig vej fremad for virksomhedens IT?     

Den traditionelle Time & Materials-model blev bygget til en æra med ressourceknaphed, hvor værdi var direkte knyttet til menneskelig indsats. I AI-æraen holder denne antagelse ikke længere. Intelligens og udførelse bliver mere og mere udbredt, og i takt med at overfloden stiger, skifter værdi fra indsats til resultater. AI bryder fundamentalt med logikken bag timefakturering.

Derfor bevæger branchen sig mod resultatbaserede modeller. Målinger som tickets, der løses uden menneskelig indgriben, eller arbejdsgange, der gennemføres fra start til slut af AI, giver en klar og målbar værdi. Disse modeller behandler kapacitet som software, ikke arbejdskraft, hvilket kan beskrives som "service-as-software".

Tilgange som Managed Agents og Service-as-a-Software tilbyder en mere bæredygtig vej fremad. De flytter fokus fra at betale for indsats til at betale for intelligente resultater, hvilket muliggør forudsigelige omkostninger, løbende forbedringer og delt gevinst fra automatisering. Managed Agents giver menneskelige ingeniører og AI-agenter mulighed for at arbejde sammen hen imod forretningsmål, mens Service-as-a-Software gør værdi målbar gennem resultater snarere end brugte timer.

I en AI-drevet verden er de mest afstemte kommercielle modeller dem, der belønner resultater, ikke indsats – hvilket skaber en win-win-situation for både virksomheder og tjenesteudbydere.

Jeres 'High AI-Q'-metode fokuserer på talent, anvendelse og effekt som de tre kritiske lag for AI-parathed. Hvordan kan IT-chefer vurdere deres modenhed på tværs af disse lag, før de skalerer GenAI-initiativer?

Før CIO'er skalerer GenAI, har de brug for et klart overblik over modenhed på tværs af de tre 'High AI-Q'-lag: talent, anvendelse og effekt, og ikke kun teknologistakken.

På talentniveau handler modenhed om medarbejderparathed. IT-chefer bør vurdere AI-færdigheder, åbenhed over for forandringer, og om medarbejderne har sikker og kontrolleret adgang til LLM'er, der muliggør sikker eksperimentering.

På applikationslaget er fokus på data- og styringsgrundlæggende elementer såsom datakvalitet, arkitektur, sikkerhed og modenheden af ​​politikker og rækværk på tværs af LLM-adgang og AI-udviklingspraksis.

På effektlaget bør CIO'er evaluere use cases ud fra indsats versus forretningsværdi. Identifikation af muligheder med lav indsats og stor effekt muliggør tidlige gevinster og understøtter en iterativ tilgang til skalering af GenAI.

For organisationer, der stadig opererer med ældre arkitekturer, hvilke grundlæggende moderniseringstrin er nødvendige for at forberede sig på agentiske arbejdsgange og AI-native leveringsmodeller?

Her er de tre trin, der kan forberede organisationer på at bevæge sig hen imod agentbaserede arbejdsgange.

1. Prioriter modernisering af datafundamentet: For organisationer, der opererer på ældre arkitekturer, er det første skridt at modernisere datafundamentet for at muliggøre metadata, afstamning og datakvalitetsmålinger for silo-data. Dette sikrer, at agenter har de kontekstuelt rige, forklarlige data, de har brug for. Introduktionen af ​​GenAI-baserede værktøjer har gjort denne modernisering hurtigere og mere ligetil. Selvom det er muligt at bruge GenAI med ældre arkitektur, ville tokenkravet for at få meningsfulde resultater være ekstremt højt.

2. Etablering af virksomhedens videnslag: Organisationer, der ikke har moderniseret deres systemer, vil have en masse akkumuleret viden, der ikke er dokumenteret. At opbygge videnslagene for at indfange denne flygtige akkumulerede viden i systemet ville være den anden højt prioriterede opgave. Dette er det manglende lag i mange organisationers AI-adoptionsrejse.

3. Definer agentgrænser og arbejdsmetoder: Det tredje trin er at sikre, at agenter overholder alle bedste praksisser og sikkerhedsoverholdelser, der i øjeblikket følges i organisationen. Governance-rammer, sikkerhedspolitikker og observerbarhedsrammer gør det muligt for agenter at tænke og handle effektivt inden for rammerne og de etablerede arbejdsmetoder i organisationen.

Hvad kræver "AI-beredskab" ud over værktøjer – med hensyn til data, processer, styring og teamkapaciteter?

AI-beredskab rækker langt ud over at vælge de rigtige værktøjer. I praksis afhænger AI-adoptionens succes eller fiasko af en organisations evne til at indfange stammeviden, såsom de uskrevne processer, beslutningslogik og nøglerelationer, der kun eksisterer i medarbejdernes hoveder. Denne viden skal dokumenteres i et naturligt sprog, så AI-systemer kan ræsonnere med den, ikke blot behandle data isoleret.

Databeredskab er lige så afgørende, men kvalitet alene er ikke nok. Det, der virkelig afgør succes, er metadata, som inkluderer konteksten, oprindelsen og betydningen bag dataene. Uden dette producerer selv de mest avancerede modeller overfladiske eller upålidelige resultater.

Adoption af AI i virksomheder halter også bagefter i forhold til forbrugernes AI af en grund: styring, sikkerhed og compliance er ikke til forhandling. Disse er ikke hindringer at omgå, men krav at bygge efter. Organisationer skal etablere tillidsrammer, der inkluderer beskyttelsesforanstaltninger, GenAI-observabilitet, forklaringsevne og human-in-the-loop-arbejdsgange for at sikre, at AI-output er sikre, gentagelige og nøjagtige.

Endelig skal teams udvikle AI-intuition. Parathed betyder at opkvalificere medarbejderne i AI-færdigheder, så de ved, hvordan de effektivt kan udsende forslag, validerer resultater og reviderer output i stedet for blindt at stole på en "sort boks". AI fungerer bedst, når mennesker holder sig fuldt opdateret.

Teknologiservicesektoren er fyldt med traditionelle aktører. Hvad anser du for at være QBursts stærkeste differentiatorer, når de konkurrerer om mandater inden for virksomhedstransformation?

QBurst adskiller sig i et overfyldt marked for teknologitjenester ved at kombinere dybdegående ingeniørekspertise med fleksibiliteten hos en meget mindre, innovationsdrevet virksomhed.

Vores konkurrencefordel er defineret af fem nøkkelsøjler:

1. Ingeniørdybde med en designtænkende tankegang – Vi skriver ikke bare kode. Vi løser forretningsproblemer gennem holistiske, brugercentrerede løsninger.

2. Agilitet og ejerskab – Vi er store nok til at skalere, men samtidig effektive nok til at være omhyggelige – vores fleksibilitet og tilpasning til hurtige forandringer er noget, som vores kunder har været et bevis på. Vores teams tager reelt ejerskab over kundernes succes. Man vil se ejerskabet over leverancen strække sig helt op til den øverste ledelse.

3. Kulturel kompetence: Uanset om det er LINE mini-apps i Japan eller integrerede prissystemer til amerikanske dagligvarekæder, skræddersyr vi ikke kun teknologien – men også oplevelsen – til hvert marked.

4. AI-First Vision – Vi integrerer AI i vores leverancer, vores drift og vores klientløsninger – ikke som et buzzword, men som en kapacitetsmultiplikator.

5. Innovations- og eksperimenteringskultur – Vores ledere er teknologikyndige og elsker at løse kundernes problemer ved hjælp af den nyeste og mest fremadstormende teknologi. Vi er ikke bange for at fejle og har i mange tilfælde skabt en meningsfuld forskel for vores kunder ved at have en startup-tilgang.

Vi er heller ikke bange for at forstyrre os selv. Vi eksperimenterer med resultatbaserede modeller, sammensættelige leveringsrammer og co-innovation labs for virksomhedskunder.

Hvordan forventer du, at virksomhedens IT-driftsmodeller vil udvikle sig med fremkomsten af ​​agentworkflows og AI-native organisationer, når du ser frem til tre til fem år, og hvad bør ledere forberede sig på nu?

Den næste bølge af innovation vil tilhøre dem, der kan forene kraftfulde AI-funktioner med gennemtænkte systemer til kontrol, overvågning og tillid. Derfor føles den nye samtale omkring enterprise agentic frameworks så vigtig – og så presserende.

Nogle af de vigtigste indsigter for mig er:

• Byggeriet af AI-datacentre accelererer, ikke aftager; stemningen i datacenterverdenen er meget optimistisk, med stigende kapacitet, efterspørgsel og investeringer.
• Implementeringen af ​​virksomheds-AI vil være langsommere end forbruger-AI (Organisationsdata er ofte rodede, fragmenterede og distribueret på tværs af mange systemer i stedet for rene og centraliserede; dagens modeller er endnu ikke præcise nok til meget specifikke virksomhedssituationer og -funktioner uden tilpasning til hver organisations unikke kontekst; for at frigøre reel værdi skal modeller trænes og finjusteres på proprietære virksomhedsdata, især i den "sidste mil" af specifikke arbejdsgange og use cases)
• Før virkelig autonome agenter kan trives i virksomheden, er der en større udfordring: at opbygge noget, der svarer til de tilsynsstrukturer, godkendelser og beskyttelsesrækværk, der findes for medarbejdere, og som gør det muligt for den menneskelige arbejdsstyrke at udføre arbejdet pålideligt og skalere.

Ledere bør forberede sig ved at huske på følgende:

• Agenter bør behandles som nyansatte, med klart definerede omfang, eksplicit tilsyn og mekanismer til at inddæmme fejl, mens de "lærer" organisationens skrevne og uskrevne regler.
• Der er behov for en "agentbus" eller et koordineringslag, hvor agenter registrerer sig, får skrivetilladelser og får deres handlinger overvåget af tilsynsagenter.
• Det vil være afgørende at genskabe de kontrolmekanismer, der gør menneskelige organisationer robuste, for at opnå sikker, præcis og pålidelig udførelse i en agentbaseret virksomhedsverden.
• Håndtering af menneskeligt talent og omskoling er et andet vigtigt aspekt, i takt med at grænsefladerne og samarbejdet mellem menneske og kunstig intelligens ændrer sig med Agentics systemer og frameworks.
• Den mest spændende grænse er fremkomsten af ​​avancerede Enterprise Agentic Frameworks – ud over det, der findes i dag – som kan forvandle denne vision til en praktisk og skalerbar virkelighed, når den kombineres med stærk domæneforståelse og -løsninger.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, bør besøge QBurst.