Arun Kumar Ramchandran, CEO af QBurst – Interview Serie

Arun Kumar Ramchandran, CEO af QBurst, er en veteran teknologi- og servicesekspert med 25+ års ledelseserfaring, der spænder over global rådgivning, storforhandles salg, P&L-ejerskab og virksomhedsTransformation. Han blev CEO i april 2025 og er ansvarlig for at lede QBurst på tværs af forretningen, samtidig med at han former dens strategi som en AI-drevet teknologivirksomhed og digital ingeniørvirksomhed. Før QBurst, havde han seniortjenester i Hexaware Technologies (herunder præsident og GenAI-rådgivningsledelse), Capgemini/Sogeti (eksekutiv kunde- og salgsledelse) og Infosys og Virtusa, hvor han opbyggede og skalaerede forretningsenheder, ledte store strategiske programmer og drev vækst på tværs af multiple geografier og brancher.

QBurst er en global digital ingeniørpartner, der positionerer sig omkring “High AI-Q”, kombinerer AI-aktiveret levering med anvendt AI og data-drevne tilgange for at hjælpe virksomheder med at modernisere, bygge og skala. Virksomheden lægger vægt på slut til slut digital oplevelsesingeniørarbejde, modernisering og produktingeniørarbejde – støtter kunder med initiativer som komponerbar digitale platforme, konversations- og kundeoplevelsesløsninger og AI-klar datafundamenter – rettet mod at producere målbare resultater som forbedret produktivitet, hurtigere levering og stærkere kundeoplevelser på tværs af en bred international kundebase.

Du har påtaget dig CEO-rollen i QBurst efter en lang ledelseskarriere på tværs af Hexaware, Capgemini, Infosys og andre globale organisationer. Hvad tiltrak dig til QBurst på dette tidspunkt i dens vækst, og hvordan former din baggrund den retning, du vil tage virksomheden?

Beslutningen om at tilslutte sig QBurst var en sammenløb af mulighed og potentiale. Det, der tiltrak mig til QBurst, var en kombination af dens indre styrker og en unik markedsmulighed. Qbursts iværksætterkultur og succes med skærekanten teknologi i levering til krævende kunder imponerede og intrigede mig.

Med konvergen af disruptiv forandring og skiftende miljøer på tværs af teknologi, brancher og reguleringer, har en fokuseret og differentieret virksomhed som QBurst en en-gangs-i-en-generation mulighed for at bryde ud af mængden og skabe en ny teknologi- og ingeniørvirksomhed og leveringsmodel for den AI-drevne fremtid.

Med mere end 25 år i teknologi-drevet transformation på tværs af multiple brancher, hvordan har din erfaring påvirket din måde at tænke om at skala en AI-drevet servicesplatform i dag?

Jeg har observeret, at den primære innovation og adoption af teknologi sker efter, at hype-cyklen er afkølet, og virkelige forretningsproblemer begynder at løses på virksomhedsniveau. Der er tre specifikke punkter, jeg gerne vil fremhæve her i forhold til at skala en AI-drevet servicesplatform.

1. At krydse “PoC-stadiet.”

Den største udfordring, jeg ser i dag, er at krydse PoC-stadiet. Skalering kræver en skift i mindset: vi bygger ikke kun AI; vi leverer produktionssikre løsninger. Hos QBurst hjælper vi kunder med at vokse forbi PoC-stadiet ved at fokusere på agility – adoptere nye modeller med større kontekstvinduer end at være låst til gårsdagens teknologi.

2. Ingen AI uden en stærk grundlag.

En lære, jeg har båret igennem hver teknologi-cyklus – fra de tidlige dage med mobile i 2009 til sky-revolutionen – er, at man ikke kan automatisere kaos. AI er kun så kraftfuld, som de data, der fødes ind i den. QBurst driver vækst ved at sikre, at det “kedelige men essentielle” arbejde bliver gjort, nemlig Digital Modernisering og Avanceret Dataingeniørarbejde.

3. Den ‘High AI-Q’-vision.

For at lede denne forandring, har vi genpositioneret os som en ‘High AI-Q’-virksomhed. Dette afspejler integrationen af Generative AI og Agentic AI i alle vores kerneydelser, driver AI-naturlig virksomhedstransformation. Hos QBurst er AI ikke en additiv funktion, men den grundlæggende struktur i vores strategi og levering. Det kombinerer brugergenererede maskinlæringsmodeller med intelligent automation for at sikre, at når forretningen vokser, vokser dens intelligens med den.

Vi har været forerunnersiden daggryet på Android, og vi anvender samme proaktive DNA til at lede AI-æraen. Hos QBurst er vi ikke kun en tech-først-virksomhed; vi er en resultatorienteret partner, hvis vækst drives af kundetilfredshed.

Du har understreget ‘High AI-Q’ som en definerende ramme for QBurst. Hvordan bør virksomhedsledere fortolke dette begreb, og hvorfor er det en vigtig differentiator i den nuværende AI-landskab?

QBursts ‘High AI-Q’-rejse er en bevidst beslutning: køre hurtigt på det operationelle lag med AI-Drevet SDLC og gøre dristige træk på det strategiske lag med Managed Agents. Vigtigst er, at detanker hele virksomheden i den langsomme, grundlæggende forandring af kultur, værdier og menneskelig kapacitet.

Selv om der er risici og bekymringer omkring AI, kan AI, hvis det implementeres sikkert, skabe overflod og innovation. Virksomheder vil se værdi ikke kun i form af Produktivitet, men også Vækst og Transformation.

Fra en leveringsstandpunkt, ser vi dette spille sig ud dagligt gennem vores AI-Drevet SDLC-ramme. Dette er “hvordan” i transformation, hvor vi har indlejret AI i hvert stadium af udvikling, fra brugerhistoriegenerering til selvhealing testscripts. Resultaterne taler for sig selv:

• Tid til marked: Betydelig reduktion i udviklings- og testcykler.
• Kvalitet: En bemærkelsesværdig 25-35% reduktion i fejl efter udgivelse.
• Effektivitet: En konsekvent 20-30% forbedring i samlet levering.

Det strategiske lag er, hvor vi bevæger os ud over at optimere dele til at optimere det hele økosystem. Dette krævede en genovervejelse af vores løsningspillarer, hvilket ledte til skabelsen af Managed Agents, en fusion af Enterprise Agentic AI og Managed Services. For vores kunder betyder dette, at AI-agenter håndterer front-end og back-end-opgaver, arbejdsgange og operationer, driver både effektivitet og kontinuerlig innovation. Vi leverer ikke kun services; vi orkestrerer et sammenhængende værdinetværk.

Mange virksomheder akkumulerer, hvad du kalder “AI-gæld” – betydelige udgifter til GenAI-piloter, der ikke skalerer eller genererer værdi. Hvad er rodårsagerne til dette problem, og hvordan kan organisationer bryde ud af denne mønster?

Virksomheder akkumulerer “AI-gæld”, når GenAI-investeringer stopper ved piloter og ikke skalerer til reel forretningsværdi. Rodårsagen er, hvad vi kalder retrofit-fælden – et forsøg på atbolt GenAI-kapaciteter på legacy-systemer, der aldrig var designede til at støtte AI-naturlige arbejdsgange. I disse miljøer er data, arkitektur og governance simpelthen ikke klar, så piloter stagnere eller bryder sammen under skala.

Dette forværres af en mangel på grundlæggende beredskab. Mange organisationer skynder sig til eksperimenter, mens de overseer essentielle investeringer i datastrategi, dataingeniørarbejde og governance. Uden moderniserede datafundamenter og klare kontrolrammer forbliver GenAI-initiativer isolerede beviser af koncept snarere end virksomhedsfærdigheder.

At bryde dette mønster kræver en skift til AI-først-design. I stedet for at spørge, hvor AI kan tilføjes, må organisationer designe systemer med AI-resultater i mente fra dag én ved at aligne arkitektur, dataflugt og governance til at støtte intelligent automation i skala.

Praktisk set starter dette med dataingeniørarbejde. At bygge solide, velstyrede datapipelines og -modeller fra starten skaber betingelserne for, at GenAI kan skala bæredygtigt. Når grundlaget er rigtigt, bevæger AI sig fra eksperimenter til impact. Således giver AI-gæld plads til langsigtede værdiskabelse.

Den traditionelle Time & Materials-kontraktmodel ses stadig mere som misalignet med realiteterne omkring AI-drevet effektivitet. Hvorfor bliver denne model forældet, og hvordan kan tilgange som “Managed Agents” eller “Service-as-Software” give en mere bæredygtig vej frem for virksomheds-IT?

Den traditionelle Time & Materials-model var bygget til en æra med ressourceskår, hvor værdi var direkte knyttet til menneskeligt arbejde. I AI-æraen gælder denne antagelse ikke længere. Intelligens og eksekvering bliver mere overflodige, og når overflod øges, skifter værdi fra indsats til resultater. AI bryder fundamentalt logikken bag timeløn.

Det er derfor, industrien bevæger sig mod resultatbaserede modeller. Metrikker som billetter løst uden menneskelig indgriben eller arbejdsgange gennemført slut til slut af AI giver klare, målbare værdier. Disse modeller behandler kapacitet som software, ikke arbejdskraft, hvilket kan beskrives som “service-som-software”.

Tilgange som Managed Agents og Service-as-a-Software tilbyder en mere bæredygtig vej frem. De skifter fokus fra at betale for indsats til at betale for intelligente resultater, muliggører forudsigelige omkostninger, kontinuerlig forbedring og fælles upside fra automation. Managed Agents giver mulighed for, at menneskelige ingeniører og AI-agenter arbejder sammen mod forretningsmål, mens Service-as-a-Software gør værdi målbar gennem resultater snarere end timer brugt.

I en AI-drevet verden er de mest alignede kommercielle modeller dem, der belønner resultater, ikke indsats – skabende en win-win for både virksomheder og serviceudbydere.

Din ‘High AI-Q’-metode fokuserer på Talent, Anvendelse og Impact som de tre kritiske lag for AI-beredskab. Hvordan kan CIO’er vurderer deres modenhed på tværs af disse lag, før de skalerer GenAI-initiativer?

Før skaleringsprocessen af GenAI, har CIO’er brug for en klar oversigt over modenhed på tværs af de tre ‘High AI-Q’-lag: talent, anvendelse og impact – og ikke kun teknologistakken.

På talentlaget handler modenhed om menneske-beredskab. CIO’er bør vurderer AI-kompetencer, åbenhed over for ændring og om medarbejderne har sikker, styret adgang til LLM’er, der muliggør sikker eksperimentering.

På anvendelseslaget fokuserer man på data- og governance-fundamenter som datakvalitet, arkitektur, sikkerhed og modenhed af politikker og guardrails på tværs af LLM-adgang og AI-udviklingspraksis.

På impact-laget bør CIO’er evaluere brugstilfælde efter indsats versus forretningsværdi. At identificere lav-indsats, høj-værdi-muligheder muliggør tidlige sejre og understøtter en iterativ tilgang til at skala GenAI.

For organisationer, der stadig opererer på legacy-arkitekturer, hvilke grundlæggende moderniseringstrin er nødvendige for at forberede sig på agentic-arbejdsgange og AI-naturlige leveringsmodeller?

Her er de tre trin, der kan forberede organisationer, mens de bevæger sig mod agentic-arbejdsgange.

1. Prioriter Datafundamentsmodernisering: For organisationer, der opererer på legacy-arkitekturer, er det første trin at modernisere datafundamentet for at muliggøre metadata, lineage og datakvalitetsmetrikker for siloede data. Dette sikrer, at agenter har den kontekst rigtige, forklarelige data, de har brug for. Introduktionen af GenAI-baserede værktøjer har gjort denne modernisering hurtigere og mere direkte. Mens brug af GenAI med legacy-arkitektur er muligt, ville token-kravet for at få meningsfulde resultater være ekstremt højt.

2. Etabler Enterprise Knowledge Layers: Organisationer, der ikke har moderniseret deres systemer, vil have en masse akkumuleret viden, der ikke er dokumenteret. At bygge videnlagene for at fange denne transient akkumulerede viden inden for systemet ville være det andet høj-prioritetsopgave. Dette er det manglende lag i mange organisationers AI-adoptionsrejse.

3. Definer Agent-grænser og arbejdsmetoder: Det tredje trin er at sikre, at agenter overholder alle bedste praksis og sikkerhedsstandarder, der følges i organisationen. Governance-rammer, sikkerheds politikker og overvågningsrammer giver agenter mulighed for at tænke og handle effektivt inden for grænserne og de etablerede arbejdsmetoder i organisationen.

Når man forbereder sig på “AI-beredskab”, hvad kræver det ud over værktøjer – i form af data, processer, governance og teamkapaciteter?

AI-beredskab går langt ud over valget af de rigtige værktøjer. I praksis lykkes AI-adoption, når en organisation kan fange stamkundskab, såsom de u skrevne processer, beslutningslogik og nøgleforhold, der kun findes i medarbejdernes hoveder. Denne viden må dokumenteres på naturlig sprog, som AI-systemer kan forstå, ikke kun behandle data i isolation.

Data-beredskab er lige så kritisk, men kvalitet alene er ikke nok. Det, der virkelig bestemmer succes, er metadata, der inkluderer kontekst, lineage og mening bag data. Uden dette producerer selv de mest avancerede modeller overflade eller upålidelige resultater.

Virksomheds AI-adoption ligger også bagfor forbruger-AI, fordi governance, sikkerhed og compliance er ikke-forhandelbare. Disse er ikke hindringer for at arbejde omkring, men krav til at bygge for. Organisationer må etablere tillidsrammer, der inkluderer guardrails, GenAI-overvågningsmuligheder, forklareligehed og menneske-i-løkken-arbejdsgange for at sikre, at AI-udgangspunkter er sikre, gentagne og nøjagtige.

Endelig har teams brug for at udvikle AI-intuition. Beredskab betyder opskolering af medarbejdere i AI-læsefærdighed, så de ved, hvordan de kan prompte effektivt, validere resultater og audite outputs snarere end blindt at stole på en “sort boks”. AI fungerer bedst, når mennesker forbliver fast i løkken.

Den teknologiske servicesektor er fyldt med legacy-aktører. Hvad betragter du som QBursts stærkeste differentiatorer, når de konkurrerer om virksomheds-transformation-mandater?

QBurst differentierer sig i en fyldt teknologisk servicesmarked ved at parre dyb ingeniørkompetence med agilityen af en meget mindre, innovationsdrevet virksomhed.

Vores konkurrencedygtighed defineres af fem nøglepillarer:

1. Ingeniør-dybde med en Design Thinking-mentalitet – Vi skriver ikke kun kode. Vi løser forretningsproblemer gennem holistiske, brugercentrerede løsninger.

2. Agility og Ejerskab – Vi er store nok til at skala, men lean nok til at være omhu – vores fleksibilitet og tilpasning til hurtige ændringer er noget, vores kunder har vidnet om. Vores teams tager sandt ejerskab af kundesucces. Du ville se leverings-ejerskab køre op til senior ledelsesniveau.

3. Kulturel flydende: Enten det er LINE mini-apps i Japan eller integrerede prissystemer for amerikanske supermarkedskæder, tilpasser vi ikke kun teknologien, men også oplevelsen til hver marked.

4. AI-Først-Vision – Vi indlejrer AI i vores levering, vores operationer og vores kundeløsninger – ikke som en buzzword, men som en kapacitetsmultiplier.

5. Kultur af Innovation og Eksperimentering – Vores ledere er tech-savvy og elsker at løse kunde-problemer ved hjælp af den seneste og opkomne teknologi. Vi er ikke bange for fejl og har skabt meningsfuld impact for vores kunder ved at tage en start-up-tilgang i mange tilfælde.

Vi er også ikke bange for at disrupte os selv. Vi eksperimenterer med resultatbaserede modeller, komponerbar leveringsramme og co-innovationslab til virksomheds-kunder.

Set 3-5 år frem, hvordan forventer du, at virksomheds-IT-operationsmodeller vil udvikle sig med opkomsten af agentic-arbejdsgange og AI-naturlige organisationer, og hvad bør ledere forberede sig på nu?

Den næste bølge af innovation vil tilhøre dem, der kan ægte kraftfulde AI-kapaciteter med tankefulde systemer af kontrol, tilsyn og tillid. Det er derfor, den opdyrkende samtale om virksomheds-agentic-rammer føles så vigtig – og så urgent.

Nogle af de nøgleindsigter for mig er:

• AI-datacenter-konstruktion accelererer, ikke langsommere; sentiment i datacenter-verdenen er højt optimistisk, med kapacitet, efterspørgsel og investering alle stigende.
• Virksomheds-AI-adoption vil være langsommere end forbruger-AI (Organisationsdata er ofte rodet, fragmenteret og distribueret på tværs af mange systemer snarere end ren og centraliseret; i dag er modellerne ikke endnu nøjagtige nok til højtydende virksomhedssituationer og funktioner uden tilpasning til hver organisations unikke kontekst; for at låse virkeligt værdi, skal modeller trænes og finjusteres på proprietær virksomhedsdata, især i “sidste mile” af specifikke arbejdsgange og brugstilfælde)
• Før virkelig autonome agenter kan trives i virksomheden, er der en større udfordring: Bygning af supervisionsstrukturer, godkendelser og guardrails, der findes for medarbejdere, hvilket giver den menneskelige arbejdskraft mulighed for at udføre pålideligt og skala.

Ledere bør forberede sig ved at holde følgende i mente:

• Agenter skal behandles som nye ansættelser, med tydeligt definerede områder, eksplisit tilsyn og mekanismer til at indeholde fejl, mens de “lærer” organisationens skrevne og uskrevne regler.
• Der er behov for en “agent-bus” eller koordinationslag, hvor agenter registrerer sig, får skriveadgang og har deres handlinger overvåget af supervisionsagenter.
• Rekreering af checks og balances, der gør menneskelige organisationer robuste, vil være kritisk for at opnå sikker, nøjagtig og pålidelig eksekvering i en agentic-virksomhedsverden.
• Styring af menneskelig talent og genskoling er endnu et vigtigt aspekt, da Human-AI-grænseflader og samarbejde ændrer sig med Agentic-systemer og -rammer.
• Det mest spændende frontier er opkomsten af avancerede Enterprise Agentic-rammer – ud over, hvad der findes i dag – som kan omdanne denne vision til en praktisk, skalerbar realitet, når kombineret med stærk domæneforståelse og løsninger.

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