Luiz Domingos, CTO og chef for Large Enterprise R&D hos Mitel – Interview Serie

Luiz Domingos, teknisk direktør og chef for Large Enterprise R&D hos Mitel, har bygget en fremragende karriere, der spænder over mere end to årtier. Kendt for sin innovative tilgang og dybe tekniske ekspertise, har Luiz konsekvent leveret højkvalitetsløsninger inden for virksomhedskommunikation, kontaktcenter-systemer, netværksadministration og cloud-tjenester.

I sin nuværende rolle hos Mitel fastsætter Luiz den strategiske retning for teknologi, med fokus på innovation og pålidelighed. Han leder introduktionen af avancerede teknologier og sikrer, at virksomhedens portefølje forbliver i frontlinjen af industrien. Før han kom til Mitel, fungerede Luiz som Chief Product og Technology Officer hos Unify, hvor han med succes styrede hele produktporteføljen og ledte udviklingen af innovative cloud-løsninger.

Mitel er en global leder inden for virksomhedskommunikation, der tilbyder et omfattende udvalg af løsninger, der giver virksomheder mulighed for at tilslutte sig, samarbejde og betjene deres kunder mere effektivt. Med alt fra lokale systemer til cloud-baserede kommunikationsplatforme leverer Mitel pålidelige, skalerbare og innovative produkter, der dækker de forskellige behov hos virksomheder af alle størrelser. Med fokus på ubrudt integration og en tilgang, der prioriterer brugeroplevelsen, hjælper Mitel virksomheder med at forblive tilsluttede og konkurrencedygtige i dagens hurtigt udviklende arbejdsmiljøer.

Mange virksomheder afhænger stadig af ældre kommunikationsværktøjer. Fra din synsvinkel, hvad er de største hindringer, som forældede systemer præsenterer for virksomheder i dag?

Mange virksomheder afhænger af ældre Private Branch Exchange (PBX)-systemer, kontaktcenter og fragmenterede samarbejdsværktøjer. Brugen af disse ældre værktøjer kan føre til manglende integration og interoperabilitet, da de opererer med lukkede arkitekturer og mangler ordentlige SW-grænseflader. Dette gør det sværere at integrere med moderne AI-drevne løsninger, CRM-platforme og cloud-baserede applikationer.

Når virksomheder bruger fragmenterede, ældre systemer, kan brugeroplevelsen (UX) og produktiviteten lide under, da applikationsimplementeringer ikke er tilpasset moderne, fleksible arbejdsmetoder – fjern, kontor eller mobil – og ikke tilbyder omnichannel-kapaciteter. Derudover kan sikkerhedsrisici øges, når der bruges for mange ældre systemer, hvilket fører til øgede sårbarheder og compliance-gapper på grund af udviklingen af data beskyttelsesregler som GDPR. Endelig fører disse ældre værktøjer også til højere produktions- og services- eller driftsomkostninger, hvilket øger den samlede ejeromkostning.

Hvordan påvirker disse kommunikationsbottlenecks en virksomheds evne til at implementere AI-drevne løsninger effektivt?

AI-applikationer afhænger af tilgængelighed af data i realtid, ubrudt integration på tværs af multiple mediekanaler og automatiseringsmekanismer. Imidlertid har ældre systemer tendens til at gemme data i interne, proprietære formater, som AI ikke kan tilgå eller udnytte, hvilket begrænser AI’s sande potentiale og i nogle tilfælde fører til fragmentering. For at fungere korrekt kræver AI både struktureret og ustruktureret data. Da ældre systemers datastrukturer ikke er tilpasset denne tilgang, begrænser disse systemer AI’s evne til at analysere samtaler, udtrække forretningsværdi og personificere kommunikationsaktivitet.

Desuden afhænger mange AI-drevne applikationer, såsom sentimentanalyse og tale-til-tekst, af realtidsanalyser. Ældre infrastruktur mangler ofte den nødvendige proceskraft og realtidsforbindelse til disse applikationer, hvilket fører til latency og inefficienser inden for en virksomhed. Sand AI-drevet automatisering – virtuelle assistenter, arbejdsprocesautomatisering osv. – kræver dyb integration med kommunikationsplatforme. Jævnligt brugte ældre systemer med forældede eller manglende API-understøttelse skaber barrierer og bottleneck til integration og yderligere hæmmer automatiseringsfunktioner.

At løse disse kommunikationsbottlenecks kan hjælpe virksomheder med at frigøre det fulde potentiale i AI-drevne løsninger, forbedre effektivitet, beslutningstagning og brugeroplevelse.

Hvordan tilgår Mitel modernisering af kommunikationssystemer for store virksomheder, der overgår til nye systemer fra ældre systemer?

Mitel tilgår modernisering af samlet kommunikation (UC) med en strategisk, hybrid tilgang, der hjælper virksomheder med at overgå fra deres ældre systemer. I stedet for at påtvinge en fuldstændig ombygning, fremhæver Mitel hybridløsninger bestående af lokale applikationer og private og offentlige cloud-løsninger med fuld interoperabilitet. Denne hybridmodel integrerer telefoni-infrastruktur, SBC/gateway-udstyr på netværkskanten, UC-applikationer og cloud-baserede samarbejdsværktøjer, hvilket giver virksomheder mulighed for at modernisere i deres eget tempo.

Som en løsningsorkestrator fokuserer Mitel på at skabe de nødvendige integrationer og tjenester på tværs af alle kunde-udviklede applikationer. Nøgleprincipperne for denne tilgang omfatter:

• Hybrid Cloud-udrulninger – I stedet for en fuldstændig udskiftning fastholder og opdaterer Mitel eksisterende lokale og private cloud-PBX/UC/Contact Center, mens moderne samarbejdsværktøjer integreres i den offentlige cloud, hvilket sikrer, at virksomheder kan udvikle sig uden større forstyrrelser.
• API’er og SDK’er – Mitel opdaterer og udvikler konstant API’er og SDK’er for at brobygge mellem åbne systemer og moderne applikationer i samarbejds-, CRM- og ERP-miljøer. Denne fleksibilitet giver virksomheder mulighed for at gradvist tilpasse sig nye tjenester uden at forårsage større forstyrrelser i deres daglige operationer.
• AI-integration med ældre systemer – Mitel forbedrer eksisterende kommunikationsplatforme med AI-drevne funktioner såsom visuelt voicemail, virtuelle assistenter/agenter og realtids-transkription. Disse AI-funktioner fungerer med cloud LLM’er og udnytter også små sprogmodeller (SLM’er), der kan opereres uden større infrastrukturinvesteringer eller opgraderinger.
• Sikkerheds- og compliance-drevne opgraderinger – Mitel prioriterer sikkerhed og regulativ compliance, implementerer sikkerhedsstandarder såsom end-to-end payload- og signalering-kryptering og datakryptering i hvile. Det certificerer alle produkter til at overholde de seneste reguleringer i bestemte industrier og regionale love og reguleringer.

AI er under transformation af forretningskommunikation. Hvad ser du som de næste store fremskridt i AI-drevne samlet kommunikationssystemer?

AI anvendes til at transformere UC-systemer ved at forbedre effektivitet, automatisere opgaver og forbedre virksomheds-kommunikation. Det anvendes også til at styrke sikkerheden. Ting som bruger-autentificering med stemmeaftryk, kontinuerlige sårbarhedsanalyser og system-sikkerhedsauditing bidrager til stærkere beskyttelsesforanstaltninger for virksomheder.

Sammen med Agentic AI og virtuelle assistenter udvides. Organisationer forbedrer disse AI-drevne assistenter med multi-modale evner, der understøtter forskellige kommunikationsfunktioner, herunder håndtering af komplekse forespørgsler, automatisering af svar, hjælp til planlægning og informationshenting.

AI driver også innovationer inden for tale-til-tekst-kapaciteter, realtids-flersprogede oversættelser og sentimentanalyse. Disse forbedringer gavner kontaktcenter ved at forbedre medarbejderproduktivitet og samlet brugeroplevelse.

Desuden stiger anvendelsen af GenAI til indholdsstyring, da LLM’er integreres for at generere analyserapporter, sammenfattelser, juridiske og compliance-records osv. Vi vil fortsat se mere AI-adopteringsdrift for at drive UC-rummet, da virksomheder anvender AI-drevne sprogmodeller til at organisere, hente og dele virksomhedsviden for at forbedre samarbejde og data-delingsoptimering på tværs af organisationer.

Hvordan forbereder Mitel sig på opkomsten af AI-drevne virtuelle assistenter, automatisering og prædikativ analyse i arbejdsplads-kommunikation?

Mitel påbegyndte sin AI-rejse flere år før opkomsten af LLM’er og fortsætter med at integrere AI i vores produkt- og teknologi-partnerskaber. Hvor anvendeligt, inkorporerer vi AI-kapaciteter i vores portefølje for at forbedre kunde-løsninger, med fokus på agentic AI, herunder virtuelle assistenter og virtuelle kontaktcenter-agenter. Desuden tilbyder Mitel AI-kapaciteter såsom naturlig sprogbehandling (NLP), opkald- og mødeanalyse, systemanalyse og prædikativ rapportering samt lavkode/ingenkode-arbejdsprocesautomatisering, der alle strømliner UC- og kontaktcenter-applikationer.

Hvordan udnytter Mitel AI og store sprogmodeller (LLM’er) til at forbedre kommunikation og samarbejde for virksomheder?

Mitel udnytter AI og LLM’er til at forbedre den samlede kommunikations- og samarbejdseksperience inden for en virksomhed. Som nævnt tidligere integrerer Mitel AI- og LLM-kapaciteter i vores produkter, udnytter avanceret tale- og tekstanalyse (specifikt NLP og tale-til-tekst), intelligente virtuelle assistenter med kontekst-hukommelse og opgaveautomatisering. Mitel tilbyder også en løsning til selv-hjælp og kunde-support med AI, der inkorporerer kunde-viden via en AI-modeltræningsproces. Disse teknologier forbedrer realtidskommunikation, optimerer kunde-interaktioner, sikrer system-sikkerhed og giver kost-effektive, 24/7-overvågning og support.

Hvad er de største udfordringer ved at integrere LLM’er i virksomheds-kommunikationssystemer, og hvordan løser Mitel dem?

Der er nogle udfordringer ved at integrere LLM’er i virksomheds-kommunikationssystemer, herunder data-integritet, sikkerhed, latency og behov for fleksibel AI-integration. Som en global organisation er data-integritetsbekymringer og regulativ compliance (GDPR og den europæiske AI-akt) vores top-prioriteter. Derfor sikrer vi, at vores AI-løsninger beskytter kunde-data til enhver pris. Til forbedret sikkerhed undersøger Mitel brugen af SLM’er, der kan udrulles på kundens netværkskant, for at begrænse og beskytte data, der kunne blive eksponeret for offentlige cloud LLM’er. I hybrid-cloud-miljøer er det afgørende, at alle produkter har de rette grænseflader/API’er til at inkorporere AI på en sikker og sikker måde. Mitel har moderniseret vores produkter for at aktivere AI-integrationer på tværs af lokale, hostede og private og offentlige cloud. Vi udvikler også fleksible arbejdsproces-skabelse-kapaciteter, der giver en “bring your own LLM” (BYO-LLM)-tilgang for at undgå leverandør-lås.

Modern kommunikation kræver LLM-responser i realtid for realtids-samarbejdsværktøjer som tale og video, hvilket skaber infrastruktur-udfordringer. Mitels vision er at afhænge af Edge AI til at behandle realtidskommunikation og reducere latency for en naturlig oplevelse og interaktion med AI-assistenter. Endelig arbejder Mitel på AI-modeller, der kan tilpasses specifikke industrier som sundhedspleje, finans og hospitality, hvilket sikrer mere vertikalt relevant og kontekst-bevidst AI-drevet kommunikation.

I forhold til AI-drevet naturlig sprogbehandling, hvilke anvendelser er du mest begejstret for inden for Mitels produkt-økosystem?

Med den målbare og umiddelbare afkast på investeringen er Mitel Contact Center det mest spændende område for AI-drevne LLM- og NLP-løsninger. AI-drevne virtuelle agenter med chat- og tale-interaktion kan håndtere kunde-forespørgsler og indsamle information, før de eskalerer til en live-agent, hvilket reducerer arbejdsmængden og forbedrer respons-tiderne. Funktioner såsom opkald-optagelse med transkription, sammenfattelser til compliance, sentiment-analyse til kunde-tilfredshed og agent-træning forbedrer alle operationerne. Mitels UC-løsninger omfatter visuelt voicemail, smart-søgning, videnstyring og støj-kansellering for klarere opkald.

Hvordan bør virksomheder tilgå de etiske overvejelser ved AI-drevne arbejdsplads-interaktioner?

AI transformerer arbejdsplads-kommunikation og -samarbejde væsentligt, og introducerer nye bruger- og kunde-oplevelser. Imidlertid kommer disse ændringer ikke uden etiske udfordringer. Etiske overvejelser skal konstant behandles på hvert trin af AI-implementationen, herunder træning af AI-modeller på diverse datasæt for at undgå bias og sikre retfærdig beslutningstagning. En af de største bekymringer ved AI er gennemsigtighed og forklarbarhed, hvilket kræver klare vilkår og betingelser og åbenhed om AI-brug. Anvendelsen af AI skal udvide menneskelig forbedring og empowerment, men det er ikke en erstatning.

Desuden skal sikkerhed og AI-misbrug forhindres for at beskytte mod deepfakes og manipulation af bruger-data og legitimationsoplysninger.

Hvad kan virksomheder gøre for at sikre en ubrudt overgang for medarbejdere, når AI bliver mere integreret i daglige arbejdsprocesser?

Virksomheder må træffe skridt til at fremme adoption, tillid og produktivitet for at sikre en ubrudt overgang til AI-baserede løsninger. Det første skridt for virksomheder er at oprette AI-politikker og virksomheds-regering til at definere AI’s rolle inden for virksomheden og derefter fastholde dem. Ledelsen skal også være enige om beskeder og forkæmpere for AI-adopterings- og tilbyde træning til alle medarbejdere om, hvordan AI fungerer, dens begrænsninger og hvordan man anvender det effektivt.

Sammen med det skal virksomheder introducere AI-samarbejdsværktøjer og integrations-rammer, der giver medarbejderne AI-understøttelse til at forbedre beslutningsprocessen, mens menneskelig oversigt fastholdes. Ledelsen skal også behandle etiske og job-sikkerheds-bekymringer og give kanaler til at indsamle medarbejder-tilbagemeldinger og måle den inkrementelle værdi, der introduceres af AI.

Ved at gøre alle disse ting tidligt i AI-adopteringsprocessen, vil medarbejderne føle sig mere sikre på at bruge værktøjerne, og virksomhederne vil se en hurtigere afkast på deres investeringer.

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