Arun Kumar Ramchandran, administrerende direktør for QBurst – Intervju-serie

Arun Kumar Ramchandran, administrerende direktør for QBurst, er en erfaren teknologi- og serviceleder med over 25 års ledelseserfaring fra globalt rådgivning, storforhandlinger, P&L-ejerskab og virksomhedsomstilling. Han blev administrerende direktør i april 2025 og er ansvarlig for at lede QBurst på tværs af forretningen, samtidig med at han former virksomhedens strategi som en AI-dreven teknologivirksomhed og digital ingeniørvirksomhed. Før QBurst havde han seniort stillinger hos Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (herunder præsident og ledelse af GenAI-rådgivning), 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 ingeniørvirksomhed, der positionerer sig omkring “High AI-Q”, kombinerer AI-aktiveret levering med anvendt AI og data-drevene tilgange til at hjælpe virksomheder med at modernisere, bygge og skala. Virksomheden lægger vægt på slut-i-slut digital oplevelsesingeniørarbejde, modernisering og produktingeniørarbejde – støtter kunder med initiativer som sammensatte digitale platforme, konversations- og kundeoplevelsesløsninger og AI-klare 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 stillingen som administrerende direktør for QBurst efter en lang ledelseskarriere på tværs af Hexaware, Capgemini, Infosys og andre globale virksomheder. Hvad fik dig til at vælge QBurst på dette tidspunkt i virksomhedens vækst, og hvordan former din baggrund den retning, du ønsker at tage virksomheden i?

Beslutningen om at tilslutte sig QBurst var en sammenløb af mulighed og potentiale. Det, der fik mig til at vælge QBurst, var en kombination af virksomhedens indre styrker og en unik markedsmulighed. QBursts iværksætterkultur og succes med cutting-edge-teknologi i leveringen til krævende kunder imponerede og intrigerede mig.

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

Med over 25 års erfaring i teknologi-dreven forandring på tværs af multiple brancher, hvordan har din erfaring påvirket din måde at tænke om at skala en AI-dreven servicesplatform i dag?

Jeg har observeret, at den primære innovation og adoption af teknologi sker efter, at hype-cyklen er kølet ned, 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-dreven 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 bare AI; vi leverer produktionssikre løsninger. Hos QBurst hjælper vi kunder med at vokse ud over PoC-stadiet ved at fokusere på agility – ved at adoptere nye modeller med større kontekstvinduer i stedet for 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 cloud-revolutionen – er, at man ikke kan automatisere kaos. AI er kun så stærk som de data, der føder den. QBurst driver vækst ved at sikre, at det “kedelige men essentielle” arbejde bliver gjort, nemlig Digital Modernisering og Avanceret Dataingeniørarbejde.

3. ‘High AI-Q’-visionen.

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

Vi har været forretningsførere siden Androids begyndelse, og vi anvender det samme proaktive DNA til at lede AI-æraen. Hos QBurst er vi ikke kun en teknologi-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-dreven SDLC og gøre dristige træk på det strategiske lag med Managed Agents. Det vigtigste er, at det anker 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 Forandring.

Fra en leveringsstandpunkt ser vi dette spille sig ud dagligt gennem vores AI-dreven SDLC-ramme. Dette er “hvordan” til forandring, hvor vi har indbygget AI i hvert trin af udviklingen, fra brugerhistoriegenerering til selvhealing-testskripter. Resultaterne taler for sig selv:

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

Det strategiske lag er, hvor vi bevæger os ud over optimering af dele til optimering af det samlede økosystem. Dette krævede en genovervejelse af vores løsningspiller, 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, hvilket driver både effektivitet og kontinuerlig innovation. Vi leverer ikke kun services; vi orkestrerer et sammenhængende værdinetværk.

Mange virksomheder akkumulerer, hvad du kalder “AI-gæld” – betydelig udgift 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 designet til at støtte AI-naturlige arbejdsgange. I disse miljøer er data, arkitektur og governance simpelthen ikke klar, så piloter stagnerer eller bryder sammen under skala.

Dette forværres af en mangel på grundlæggende beredskab. Mange organisationer skynder sig at eksperimentere, mens de overseer essentielle investeringer i datastrategi, dataingeniørarbejde og governance. Uden moderniserede datafundamenter og klare kontrolrammer forbliver GenAI-initiativer isolerede beviser for koncepter i stedet for 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, dataflader og governance til at støtte intelligent automation i skala.

Praktisk set begynder dette med dataingeniørarbejde. At opbygge robuste, velstyrede datapipelines og -modeller fra starten skaber betingelserne for, at GenAI kan skala bæredygtigt. Når grundlaget er rigtigt, bevæger AI sig fra eksperiment til impact. Dermed giver AI-gæld plads til langsigtede værdiskabelse.

Den traditionelle Time & Materials-kontraktmodel er mere og mere set som misalignet med realiteterne omkring AI-dreven 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 ressource-mangel, hvor værdi var direkte knyttet til menneskelig indsats. I AI-æraen holder denne antagelse ikke længere. Intelligens og eksekvering bliver overflodige, og som overflod øges, skifter værdi fra indsats til resultater. AI bryder fundamentalt logikken bag timelønsning.

Dette er hvorfor industrien bevæger sig mod resultatbaserede modeller. Metrikker som billetter løst uden menneskelig indgriben eller arbejdsgange fuldført fra ende til anden af AI giver klart, målbart 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 frem. De skifter fokus fra at betale for indsats til at betale for intelligente resultater, hvilket muliggør forudsigelige omkostninger, kontinuerlig forbedring og delt upside fra automation. Managed Agents giver mulighed for, at menneskelige ingeniører og AI-agenter kan arbejde sammen mod forretningsmål, mens Service-as-a-Software gør værdi målbar gennem resultater i stedet for timer brugt.

I en AI-dreven verden er de mest alignerede 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-færdigheder, åbenhed over for ændring og om medarbejdere har sikker, styret adgang til LLM’er, der muliggør sikker eksperimentering.

På anvendelseslaget fokuserer man på data- og governance-fundamenter såsom 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 moderniserings-trin 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, dataherkomst og datakvalitetsmetrikker for siloede data. Dette sikrer, at agenter har den kontekst rigtige, forklarbare data, de har brug for. Introduktionen af GenAI-baserede værktøjer har gjort denne modernisering hurtigere og mere direkte. Mens det er muligt at bruge GenAI med legacy-arkitektur, ville token-kravet for at få meningsfulde resultater være ekstremt højt.

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

3. Definer Agent-grænser og arbejdsmåder: 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 arbejdsmåder i organisationen.

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

AI-beredskab går langt ud over at vælge de rigtige værktøjer. I praksis lykkes AI-adoptionsforsøg eller mislykkes, afhængigt af organisationens evne til at fange stamme-viden, 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, herkomst og betydning bag data. Uden dette producerer selv de mest avancerede modeller overflade eller upålidelige resultater.

Virksomheds AI-adoptionsforsøg ligger efter forbruger-AI, fordi governance, sikkerhed og compliance er uafviselige. Disse er ikke hindringer, man kan arbejde rundt om, men krav, man skal bygge for. Organisationer må etablere tillidsrammer, der inkluderer guardrails, GenAI-overvågning, forklarbarhed og menneske-i-løkken-arbejdsgange for at sikre, at AI-outputs er sikre, gentagne og nøjagtige.

Endelig må teams udvikle AI-intuition. Beredskab betyder, at medarbejdere opnår AI-litteracitet, så de ved, hvordan de kan fremkalde effektivt, validere resultater og auditere outputs, snarere end blindt at stole på en “black box”. AI fungerer bedst, når mennesker forbliver fast i løkken.

Den teknologiske servicesektor er overfyldt med legacy-aktører. Hvad regner du for QBursts stærkeste differentiatorer, når det kommer til at konkurrere om virksomhedsforandringsmandater?

QBurst differentierer sig i en overfyldt teknologisk servicesmarked ved at parre dyb ingeniør-ekspertise med agilityen af en meget mindre, innovationsledet virksomhed.

Vores konkurrencemæssige fordel er defineret af fem nøglepiller:

1. Ingeniør-dybde med en design-tænkning-mindset – Vi skriver ikke kun kode. Vi løser forretningsproblemer gennem holistiske, brugercentrerede løsninger.

2. Agility og ejerskab – Vi er store nok til at skala, men små nok til at være fleksible – vores tilpasningsevne til hurtige ændringer er noget, vores kunder har givet vidnesbyrd om. Vores teams tager sandt ejerskab af kundesucces. Du vil se leveringsejerskab løbe op til seniorledelsesniveau.

3. Kulturel fluency: Uanset om 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 indbygger AI i vores levering, vores operationer og vores kundeløsninger – ikke som en buzzword, men som en kapacitetsmultiplier.

5. Kultur for innovation og eksperimentering – Vores ledere er teknologi-kyndige og elsker at løse kunde-problemer ved hjælp af den nyeste og fremvoksende teknologi. Vi er ikke bange for at fejle 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, sammensatte leveringsrammer og co-innovationslab for virksomhedskunder.

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 powerful AI-kapaciteter med tankefulde systemer for kontrol, tilsyn og tillid. Det er derfor, at den opblomstrende samtale om enterprise-agentic-rammer føles så vigtig – og så presserende.

Nogle af de nøgleinsights for mig er:

• AI-datacenter-bygning accelererer, ikke langsommelser; sentiment i datacenter-verdenen er meget optimistisk, med kapacitet, efterspørgsel og investeringer, der alle stiger.
• Virksomheds-AI-adoptionsforsøg vil være langsommere end forbruger-AI (Organisationers data er ofte rod, fragmenteret og fordelt over mange systemer i stedet for ren og centraliseret; i dag er modellerne ikke nok nøjagtige til meget specifikke virksomhedssituationer og funktioner uden tilpasning til hver organisations unikke kontekst; for at låse virkelig værdi skal modellerne trænes og finjusteres på proprietære 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 supervisory-strukturer, godkendelser og guardrails, der giver det menneskelige arbejdskraft mulighed for at udføre pålideligt og skala.

Ledere bør forberede sig ved at holde følgende i mente:

• Agenter bør behandles som nye ansættelser, med tydeligt definerede områder, eksplicit tilsyn og mekanismer til at indeholde fejl, mens de “lærer” virksomhedens 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 supervisory-agenter.
• Genopbygning 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 genoptræning er endnu et vigtigt aspekt, da Human-AI-grænseflader og samarbejde ændrer sig med Agentic-systemer og -rammer.
• Det mest spændende felt er opkomsten af avancerede Enterprise Agentic-rammer – ud over, hvad der eksisterer i dag – der 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, bør besøge QBurst.