Jonathan Lacour, CTO hos Mission – Interviewserie

Jonathan Lacour, Chief Technology Officer (CTO) hos Mission, har mere end 20 års erfaring med at lede cloud-, software- og produktinnovation. Han kom til Mission gennem fusionen af Reliam, Stratalux og G2 Tech i 2018, efter at have været CTO hos Reliam. Tidligere havde han ledende stillinger hos DreamHost, var medstifter af det open-source-netværksfirma Akanda og ledte produktinitiativer hos Pictage. Gennem sin karriere har Jonathan fokuseret på at skala cloud-platforme og hjælpe virksomheder med at udnytte transformative teknologier.

Mission Cloud (et CDW-selskab) er en specialiseret AWS-partner, der tilbyder end-to-end cloud- og AI-tjenester. De hjælper organisationer med at migrere til, modernisere, administrere og sikre AWS-miljøer med ekspertise inden for generativ AI, dataanalyse, omkostningsoptimering og cloud-operationer. De sikrer skalerbarhed og fleksibilitet gennem managed services, professionel rådgivning og en platform (“Mission Control”) til cloud-synlighed og governance. Deres track record omfatter over 350 AWS-certificeringer, premier-partnerskabsstatus og en kundeportefølje, der omfatter sundhedssektor, finans, detail, medier og mere.

Du har været teknolog siden du var 14 år og har arbejdet på tværs af brancher fra sundhedssektor til hosting og cloud. Hvordan har disse tidlige erfaringer formet din perspektiv som teknologileder i dag?

Jeg startede faktisk endnu tidligere end 14; mine første erfaringer var på en Apple (AAPL ) II i grundskolen, og senere på min fars originale Macintosh. Han var præst og brugte det til at designe nyhedsbreve og gudstjenesteprogrammer, og jeg blev fanget. Da jeg var 10 år, byggede jeg små apps i HyperCard. Den gnist, følelsen af, at skrive kode er som at udtale en formel, der bliver til noget virkeligt, driver mig stadig i dag. Selv som CTO skriver jeg stadig kode de fleste dage, fordi det holder mig forbundet med den følelse af muligheder. Over tid har arbejdet i sundhedssektoren, dokumenthåndtering og startups lært mig at parre den gnist med empati for slutbrugeren. Jeg har lært at være dybt bekymret for brugeroplevelsen og om at afstemme teknologi med de reelle problemer, mennesker står over for. Den kombination af nysgerrighed og fokus på kunden er det, der løber gennem min karriere.

Hos DreamHost var du dybt involveret i opbygningen af cloud-tjenester. Hvordan har den rejse forberedt dig på din nuværende rolle hos Mission, hvor du hjælper virksomheder med at skala deres brug af AWS og cloud-teknologier?

DreamHost gav mig en praktisk uddannelse i, hvad det faktisk kræver at bygge og køre cloud i stor skala. Vi designede compute- og lagringstjenester, kørte dem i petabyte-skala og måtte gøre dem effektive, automatiserede og omkostningseffektive ned til den sidste øre. Det lærte mig, hvor svært cloud-økonomi virkelig er, og hvor komplekse faktureringsmodeller kan være for kunder.

Jeg lærte også, hvor intimiderende AWS føltes for mange udviklere og små og mellemstore virksomheder. Vi prøvede at forenkle med mere tilgængelige priser og pakker. Selv om vi ikke vandt markedet der, var lektionerne uvurderlige: Jeg fik empati for kundernes kampe og en dyb forståelse for de tekniske og operationelle udfordringer, de står over for. Denne grundlag hjælper mig nu med at guide virksomheder hos Mission gennem deres AWS-rejse med både strategisk indsigt og praktisk know-how.

Du har medstiftet virksomheder og bidraget til open-source-projekter som Akanda. Hvordan har din passion for open source og IndieWeb påvirket din tilgang til virksomheds-skala cloud- og AI-adopteringsprocessen?

Open source har været en accelererende faktor gennem hele min karriere. Jeg startede med at køre Linux-servere som teenager, skrev kode på commodity-hardware og indså, at hvis noget ikke fungerede, som jeg ville, kunne jeg ændre det – eller samarbejde med en global fællesskab for at gøre det bedre. Den oplevelse formede, hvordan jeg tænker om distribuerede hold, iteration og fælles innovation.

Hos DreamHost var vi dybt involveret i OpenStack og Ceph. Jeg har bidraget til Python-projekter i årtier og var æret med at blive udnævnt til Fellow of the Python Software Foundation. Alt dette lærte mig, hvordan man opererer i store, distribuerede fællesskaber med fælles mål. I dag driver jeg Mission på samme måde. Vi er geografisk distribueret, vi samarbejder virtuelt, og vi bygger på hinandens arbejde. Denne open-source-mentalitet, transparens, bidrag og hurtig iteration er præcis, hvad virksomhederne har brug for, når de adopterer cloud og AI i stor skala.

Mission er blevet en af de førende AWS Premier Consulting Partners. Hvad adskiller Mission fra andre, når det kommer til at hjælpe virksomheder ikke kun med at migrere til cloud, men også med at optimere og operationalisere det?

Vi er unikke, fordi vi er både brede og dybe. Vi dækker hele cloud-livscyklussen: software-omsætning, omkostningsoptimering, managed services, sikkerhed, professionelle services – men vi er også dybt fokuserede på AWS. Mange firmaer er enten omsætningsselskaber, konsulenter eller MSP’er. Mission er alle disse ting, der arbejder i koncert, hvilket giver os mulighed for at levere en end-to-end-oplevelse, som få partnere kan matche.

Med Mission som en del af CDW, hvordan forbedrer denne udvidede relation værdien, du kan tilbyde virksomheder?

CDW bringer en utrolig bredde af ISV-partnerskaber og kunderelationer. Mens Mission er laserfokuseret på AWS, har CDW papir med næsten alle større ISV’er og hundredtusinder af kunder. Det betyder, at vi nu kan støtte kunderne ikke kun i deres AWS-adopteringsprocesser, men også i, hvordan deres tredjepartssoftware integrerer med AWS. Det er en udvidelse af vores rækkevidde og vores evne til at skabe end-to-end-løsninger.

Mange virksomheder kæmper med at flytte ud over pilot-AI-projekter. Fra din perspektiv, hvad er de mest almindelige barrierer, organisationer står over for, når de forsøger at skala AI fra proof-of-concept til produktion?

Den største barriere er at starte med teknologien i stedet for forretningsproblemet. For mange pilotprojekter er “vi har brug for en AI-strategi”-projekter – ikke knyttet til resultater, kun drevet af pres fra bestyrelser eller investorer. Det garanterer næsten, at de bliver i laboratoriet. Der er også udfordringer med omkostninger, talentgaps og den sheer pace of change. AI-økosystemet udvikler sig så hurtigt, at bedste praksis endnu er under udvikling, hvilket gør, at virksomheder er tilbageholdende med at engagere sig.

Kan du dele nogle strategier eller rammer, du anbefaler til virksomheder, der ønsker at operationalisere AI med succes på tværs af deres forretning?

Start med forretningsresultatet. Definer problemet, du forsøger at løse, og vurder derefter, om AI er det rigtige værktøj. Se på beprøvede mønstre på markedet (sammenfatning, indholdshastighed, kundesupport) og brug dem som inspiration. Lige så vigtigt er det at sætte governance og guardrails på plads. Med generativ og agensbaseret AI giver du systemer adgang til følsomme data og arbejdsgange. Det betyder, at du har brug for synlighed, overvågning og politikker til at guide en sikker adoptering.

Uden for teknologien, hvilke organisatoriske eller kulturelle ændringer skal virksomhederne acceptere for at fuldt ud nyde fordelene ved AI?

De skal skabe en kultur, der siger “ja”. For ofte default’er sikkerheds- eller compliance-hold til “nej”. Men medarbejderne beder om AI-værktøjer, fordi de gør deres arbejde bedre. Jo hurtigere ledere kan flytte fra “nej” til “ja, med de rigtige guardrails”, jo hurtigere kan innovation ske. At lytte til medarbejderne, enable eksperimenter og acceptere en service-mentalitet over for interne brugere er kritiske kulturelle skift.

Cloud-migration er notorisk svær. Hvad er de mest almindelige faldgruber, du har set organisationer falde i under denne proces?

De fleste almindelige faldgruber er velkendte: dårlig planlægning, omkostningsoverskridelser og compliance-problemer. Men den nye vinkel er AI. Virksomheder linker mere og mere deres cloud-migrationer til deres AI-strategier, flytter data til cloud for at aktivere AI. Det introducerer nye kompleksiteter, da AI-mønstre endnu ikke er standardiserede. Faldgruben er at behandle migration som kun infrastruktur, når det for mange også er en data- og AI-initiativ.

Hvis du kun kunne give én råd til virksomheder om, hvordan de kan minimere fejl under cloud-migration, hvad ville det være?

Perfektion er fjenden af godt. Cloud handler om agilitet og momentum, ikke om at få alt rigtigt, før man starter. Flyt hurtigt, lær undervejs, og prioriter incrementel fremgang over perfektion. Udnyt, at du i cloud kan teste, iterere og udvikle uden de fysiske infrastrukturs begrænsninger.

Når en organisation er “i cloud”, hvad er de mest oversete aspekter af optimering og omkostningsstyring, der kan afgøre langsigtede succes?

Den største fejl er at behandle optimering som en enkeltstående begivenhed i stedet for en kontinuerlig disciplin. Mange virksomheder “optimerer” kvartalsvis eller årligt, ofte ved at købe en blok af Reserved Instances. Det kan føre til overforpligtelse eller lade besparelser ligge på bordet. Den rigtige tilgang er kontinuerlig optimering – mål, juster, forpligt dig strategisk, og gentag. Behandle det som en kontinuerlig metode, ikke et milestone. Det er, hvad der driver vedvarende besparelser og ydelsesforbedringer over længere tid.

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