Angela Q. Daniels, CTO (Americas) für Consulting und Engineering Services bei DXC Technology – Interview-Serie

Angela Q. Daniels, Chief Technology Officer (Americas) für Consulting und Engineering Services (CES) bei DXC Technology (DXC ), überwacht die Technologie-Strategie und -Transformation für die Unternehmensbereiche Consulting & Engineering Services in den Amerikas. Sie konzentriert sich auf die Skalierung von AI-verbesserter Lieferung durch DXC’s Xponential-Framework, die Förderung von Innovation durch DXC’s AI-Lösungen und die Unterstützung von Kunden bei der Realisierung von größerem Geschäftswert durch moderne Plattformen und Menschen. Zuvor leitete sie globale Software-Entwicklungs- und Anwendungs-Lieferinitiativen, bei denen sie agile Modernisierung, cloud-nativen Ingenieurwesen und Talententwicklung zur Stärkung von DXC’s Lieferexzellenz und technologischer Führung leitete.

DXC Technology ist ein weltweit führender Anbieter von IT-Dienstleistungen und Beratung, der großen Unternehmen hilft, mission-kritische Systeme und Betriebe in hybriden IT-Umgebungen zu betreiben. Das Unternehmen arbeitet mit führenden Technologieanbietern zusammen, um Lösungen zu liefern, die fortschrittliche Analytik, Cloud, Sicherheit und KI kombinieren. Durch seinen Enterprise Technology Stack modernisiert DXC IT-Infrastrukturen, treibt die digitale Transformation voran und ermöglicht es Kunden in verschiedenen Branchen, zu innovieren, Kosten zu optimieren und Kundenerfahrungen weltweit zu verbessern.

Sie haben eine lebenslange Leidenschaft für Programmieren, die im Alter von acht Jahren begann. Können Sie uns erzählen, was Sie ursprünglich zum Software-Entwickeln gezogen hat und wie diese frühe Neugier Ihre Herangehensweise an die Führung von KI-getriebener Innovation heute geprägt hat?

Als ich acht Jahre alt war, brachte meine Mutter einen Commodore-Computer von einem Garagenverkauf nach Hause. Er kam mit einer Stapel von Handbüchern und ein paar Spielen. Während alle anderen spielen wollten, las ich die Handbücher, um herauszufinden, wie der Computer tatsächlich funktionierte.

Mein erstes Programm war einfach:

10 PRINT "Angela"

20 GOTO 10

RUN

Das unendliche Wiederholen meines Namens auf dem Bildschirm fühlte sich magisch an. Es ging nicht nur darum, was der Computer konnte, sondern darum, was ich ihn machen konnte.

Im Laufe meiner Kindheit bemerkte meine Mutter meine Neugier und unterstützte sie, indem sie mich in College-Sommer-Veranstaltungen während der Grundschule und in Karriere-Explorations-Programmen während der High-School einschrieb. Diese Erfahrungen fachten meine Leidenschaft weiter an und inspirierten mich schließlich, Mathematik und Informatik im College zu studieren.

Diese Neugier hat meine gesamte Karriere begleitet. Ich bin immer von der Erforschung dessen angezogen worden, was möglich ist, um zu verstehen, wie etwas funktioniert, und dann herauszufinden, wie es auf sinnvolle Weise angewendet werden kann. Ob es sich um KI, Software-Entwicklung oder irgendeine andere Technologie handelt, meine Herangehensweise war immer in der Erforschung verwurzelt, die zu Auswirkungen führt. Innovation war ein konstanter Faden von diesem ersten Commodore-Programm bis zur Arbeit, die ich heute leite.

Als Global Software Development Offering Lead haben Sie eine wichtige Rolle bei der Erstellung und Implementierung von DXC’s neuem Xponential-Framework gespielt. Was hat diese Initiative inspiriert, und welches Problem bei der Unternehmens-KI-Adoption wollten Sie am meisten lösen?

Heute stehen Führungskräfte unter enormem Druck, um echte Produktivitätsgewinne durch KI zu erzielen, doch viele Organisationen kämpfen darum, über Experimente hinauszukommen. Sie starten Pilotprojekte, ohne zuvor eine kohärente Strategie zu definieren, die KI mit ihren Menschen, Prozessen und Technologien verbindet.

Diese Herausforderung inspirierte die Schaffung von DXC Xponential. Wir wollten einen strukturierten, wiederholbaren Plan für die Orchestrierung von KI-Adoptionen bereitstellen – einen, der von Anfang an Governance einbettet und frühzeitige, messbare Erfolge liefert, um Organisationen zu ermöglichen, mit Zuversicht zu skalieren.

Meine Gespräche mit Kunden und unsere eigenen internen Erfahrungen bei der Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen haben die Grundlage dafür gelegt. Die häufigste Frage, die wir hörten, war: „Wir haben Pilotprojekte durchgeführt, aber wie kommen wir von hier aus weiter?“ Das wurde zur Stimme des Kunden hinter Xponential.

Wir hörten es auch von unseren eigenen Ingenieursteams. Es gibt ein echtes KI-Tool-Fieber. Teams sind von Tools umgeben, die Transformation versprechen, und versuchen, herauszufinden, welche tatsächlich Wert liefern. Xponential hilft, durch diese Geräusche zu schneiden, indem es sich auf Integration, Orchestrierung und greifbare Ergebnisse konzentriert, anstatt auf Tool-Verbreitung.

Meine Wurzeln bei DXC umfassen die Teilnahme an unserem New Orleans Customer Experience Center. Unser Ansatz zur Lösung von Kunden-Geschäftsproblemen war entscheidend für die Gestaltung dieses Ansatzes. Dieses Zentrum arbeitet nach Design-Prinzipien. Wir bringen Kundenherausforderungen in eine Umgebung, in der wir empathisieren, Ideen entwickeln, Prototypen erstellen, testen und skaliert werden. Wir nutzten dieselbe Denkweise, um Xponential zu entwerfen, um sicherzustellen, dass jede KI-Lösung, die wir liefern, praktisch, menschenzentriert und in der realen Welt skalierbar ist.

Branchendaten zeigen, dass 95 % der KI-Pilotprojekte die Geschäftserwartungen nicht erfüllen. Aus Ihrer Perspektive, welche sind die häufigsten Gründe für diese Misserfolge, und wie geht Xponential direkt darauf ein?

Unternehmen investieren Millionen von Dollar in Technologien, die in Demos beeindrucken. Aber sobald Unternehmen diese Technologien implementieren, werden sie oft mit niedriger Qualität von Trainingsdaten für KI, ungenauen Modellen, mangelnder Governance, menschlichen Validierungsengpässen und komplexen Systemintegrationen konfrontiert.

Das Problem liegt nicht in der Technologie, sondern in der Umsetzung. Ohne eine kohärente Strategie, die Menschen, Prozesse und Technologie integriert, ist die Skalierung und Lieferung messbarer Ergebnisse mit KI ein steiler Aufstieg.

DXC’s Xponential-Framework stellt sicher, dass alle Menschen, Prozesse und Technologien berücksichtigt werden, mit fünf verschiedenen Säulen:

• Erkenntnis – Governance ist bei DXC grundlegend, weshalb jeder KI-Agent, automatisierte Entscheidung und intelligenter Prozess von Anfang an mit eingebauter Beobachtbarkeit und Compliance konzipiert ist.
• Beschleuniger – Um Kunden dort zu treffen, wo sie sind, und Barrieren zum Erfolg zu beseitigen, kombiniert DXC speziell entwickelte Innovationen mit Partnerlösungen, um bereite Tools bereitzustellen, die den Aufbau von Grund auf eliminieren.
• Automatisierung – DXC’s agentic-AI-Framework geht über die Aufgabenausführung hinaus. Es verfeinert kontinuierlich Workflows, indem es von Ergebnissen lernt und in Echtzeit anpasst, was einen Schritt in Richtung Systeme vorantreibt, die durch Erfahrung und nicht durch vorübergehende Lösungen evolvieren.
• Ansatz – Da KI evolviert, müssen Organisationen agil bleiben und ihre Strategien kontinuierlich verfeinern – nicht, um Menschen zu ersetzen, sondern um sie zu befähigen. Indem Routineaufgaben an KI ausgelagert werden, sind Teams frei, sich auf hochwertige Arbeit, Innovation, die Lösung komplexer Probleme und die Lieferung messbarer Werte für unsere Kunden zu konzentrieren.
• Prozess – Echte Veränderung beginnt mit sicherer Experimentierung. Bei DXC bauen wir MVPs, um Ideen schnell zu validieren, den Einfluss zu beweisen und das zu skaliert, was funktioniert, um die Pilotphase zu vermeiden, die die meisten KI-Initiativen behindert.

Das Xponential-Blueprint betont fünf Säulen – Erkenntnis, Beschleuniger, Automatisierung, Ansatz und Prozess. Welche davon sehen Sie als am meisten transformierend für Unternehmen an, die gerade ihre KI-Reise beginnen?

Für Organisationen, die gerade ihre KI-Reise beginnen, ist Erkenntnis die transformierendste Säule. Viele Unternehmen stürzen sich in die Implementierung, aber der Erfolg beginnt mit dem Verständnis, wo KI tatsächlich Wert schaffen kann. Erkenntnis gibt Führungskräften Klarheit, nicht nur über ihre Daten, sondern auch über ihre Prozesse, Talente und Bereitschaft zur Veränderung. Es ist die Grundlage, die jede andere Säule informiert.

Dem folgt eng die Human+-Dimension, die wir als Multiplikator über alle fünf Säulen hinweg sehen. KI ist am mächtigsten, wenn sie menschliche Fähigkeiten verstärkt, anstatt sie zu ersetzen. Human+ geht darum, Arbeit so umzugestalten, dass Menschen mehr Zeit für Kreativität, Urteilsvermögen und Innovation verbringen – die Dinge, die Organisationen einzigartig menschlich machen.

Die Säule “Ansatz” betont das Konzept der “Human+-Zusammenarbeit”. Wie sehen Sie die Balance zwischen menschlicher Expertise und KI-Automatisierung in Unternehmensumgebungen in den nächsten Jahren?

Es ist wichtig, Menschen im Prozess zu halten. Unser Human+-Ansatz nutzt KI, um menschliche Expertise zu verstärken, nicht zu ersetzen. Unsere Experten bleiben in der Kontrolle, strategische Entscheidungen treffend und Qualitätssicherung sicherstellend, während KI repetitive Aufgaben übernimmt und die schwere Arbeit leistet. Jetzt können Ingenieure, die früher Stunden mit repetitiven Codieraufgaben verbrachten, mehr Zeit damit verbringen, Systemarchitekturen zu entwerfen und komplexe Geschäftsprobleme zu lösen. Die Kombination von qualifizierten Fachleuten mit KI führt zu verstärkten, messbaren Ergebnissen, die Kosten senken und Effizienz verbessern.

Eines der Versprechen von Xponential ist es, Organisationen von kleinen Erfolgen zu einer unternehmensweiten KI-Integration zu bewegen. Welche sind die größten Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Skalierung von Proof-of-Concept zu Produktion gegenüberstehen, und wie können sie diese überwinden?

Viele Organisationen stecken in Pilotphasen mit stark fragmentierten Initiativen fest, die Menschen, Prozesse und Technologie nicht vereinen. Das größte Hindernis, mit dem Unternehmen bei der Implementierung von KI konfrontiert sind, ist die dezentralisierte, unorganisierte Programme, die einer kohärenten Strategie fehlt.

Xponential legt einen klaren Weg dar, um Unternehmen über die Pilotphase hinaus zu führen. Sein orchestrierter, verantwortungsvoller und wiederholbarer Ansatz verwandelt KI von einer Technologie-Experiment in ein Geschäfts-Imperativ. Entworfen, um den Mangel an kohärenten Strategien auf dem Markt anzugehen, ist das Framework strukturiert, aber für Flexibilität und Skalierbarkeit konzipiert, sodass Organisationen klein beginnen, frühzeitige Erfolge erzielen und schnell unternehmensweit skaliert werden können.

Xponential hilft bereits Kunden, von Pilotphasen zur Skalierung überzugehen. Sein modulares Design ermöglicht es uns, Kunden dort zu treffen, wo sie sind, und unterstützt die Integration in bestehende Daten-, Cloud- und Anwendungs-Umgebungen der Kunden.

Beispielsweise haben wir mit dem Singapore General Hospital zusammengearbeitet, um die Lösung “Augmented Intelligence in Infectious Diseases” zu entwickeln, die KI-gesteuerte Erkenntnisse und menschliche Entscheidungsfindung nutzt, um Antibiotika-Optionen für Atemwegsinfektionen mit 90-prozentiger Genauigkeit zu leiten. Das Tool hat zu verbesserter Patientenversorgung und zur Bekämpfung von Antibiotika-Resistenzen geführt.

DXC hat Xponential bereits bei globalen Kunden wie Textron und der Europäischen Weltraumagentur implementiert. Können Sie ein spezifisches Beispiel dafür nennen, wie dieses Framework messbaren Einfluss in einer dieser Implementierungen hatte?

Xponential ist ein bewährtes Framework, das bereits bei unseren Kunden wie Textron und der Europäischen Weltraumagentur Ergebnisse erzielt. Wir haben mit Textron zusammengearbeitet, um sein IT-Support-Modell mithilfe von Automatisierung und KI zu transformieren. Die Optimierung reduzierte die Service-Desk-Tickets um 20 % und löste proaktiv Netzwerkprobleme für 32.000 Mitarbeiter mithilfe von KI-gesteuerten Chatbots, die auf gemeinsamen Wissensbasen trainiert wurden, und befreite das IT-Personal, um sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, die menschliche Expertise erfordern. Mit der Europäischen Weltraumagentur haben wir Xponential genutzt, um die ASK-ESA-Plattform zu implementieren, eine KI-gesteuerte Plattform, die Daten vereint, Forschung beschleunigt und die Zusammenarbeit innerhalb der Agentur verbessert. Die Plattform bietet nicht nur sichere, effiziente Zugriffe auf große Datenmengen, sondern spart Ingenieuren auch 1-2 Stunden pro Woche.

Ihre Führungserfahrung umfasst Akademie, Unternehmenssoftware und groß angelegte Cloud-Entwicklung. Wie hat diese vielfältige Erfahrung Ihre Sicht auf das Konzept der “verantwortungsvollen KI” in der Praxis beeinflusst?

Jeder Teil meiner Reise hat mich gelehrt, was verantwortungsvolle KI bedeutet. Aus der Akademie habe ich die Bedeutung von Strenge, Annahmen in Frage zu stellen, Ergebnisse zu validieren und den “Warum” hinter jedem Ergebnis zu verstehen, gelernt. Aus der Unternehmenssoftware habe ich ein tiefes Verständnis für Governance, Ethik und die Welleneffekte, die Technologie auf Menschen, Prozesse und Branchen haben kann, gewonnen. Und durch die groß angelegte Anwendungs-Entwicklung habe ich gesehen, wie Skalierung sowohl Auswirkungen als auch Risiken verstärken kann.

Für mich ist verantwortungsvolle KI nicht nur Compliance oder Bias-Mitigation, sondern absichtliche Gestaltung. Es bedeutet, Systeme zu bauen, die transparent, überprüfbar und von Anfang an mit menschlichen Werten ausgerichtet sind. Es geht darum, sicherzustellen, dass Innovation und Verantwortung gemeinsam evolvieren.

Meine Rolle ist es, sicherzustellen, dass wir, während wir innovieren, verantwortungsvoll handeln, ohne die Innovation zu verlangsamen, sondern sie so zu lenken, dass sie Vertrauen und nachhaltigen Wert schafft.

Governance und Beobachtbarkeit sind zentral für die Erkenntnis-Säule von Xponential. Wie stellen Sie sicher, dass KI in stark regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Luftfahrt sowohl transparent als auch konform bleibt?

Das Xponential-Framework stellt sicher, dass Governance, Compliance und Beobachtbarkeit von Anfang an eingebettet sind, nicht später hinzugefügt. Wir stimmen unsere KI-Ethik mit globalen Standards und aufkommenden regulatorischen Rahmenbedingungen wie NIST und der EU-KI-Verordnung ab, was bedeutet, dass vollständige Rückverfolgbarkeit, Überprüfbarkeit und Compliance in jeden Workflow eingebaut sind.

Dieses Governance-Modell bietet klare Sichtbarkeit darüber, wie KI operiert, wer verantwortlich ist und ob Entscheidungen ethischen und betrieblichen Standards entsprechen – wesentliche Anforderungen für die Skalierung von KI in regulierten Unternehmen. Wir glauben, dass KI vertrauenswürdig, transparent und menschenzentriert sein sollte.

Da KI Software-Entwicklungslebenszyklen neu definiert, welche neuen Fähigkeiten oder Denkweisen glauben Sie, dass Software-Teams benötigen, um in den nächsten zehn Jahren wettbewerbsfähig zu bleiben?

Die wichtigste Veränderung liegt nicht nur darin, neue Werkzeuge zu erlernen. Es geht darum, eine neue Denkweise zu übernehmen. KI verändert, wie wir Software bauen, und die Teams, die gedeihen, werden diejenigen sein, die KI als Partner und nicht nur als Utility behandeln.

Die Fähigkeit, die am meisten zählt, ist Neugier. Die besten Ingenieure werden nicht einfach akzeptieren, was KI generiert. Sie werden es in Frage stellen, verfeinern und herausfinden, wie es auf neue Weise angewendet werden kann. Neugier treibt die Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen, verantwortungsvoll zu experimentieren und Verbindungen zu sehen, die anderen entgehen könnten.

Abgesehen davon werden Entwickler von Codern zu Komponisten, die KI-Agenten, Automatisierung und menschliche Erkenntnisse in integrierte Systeme orchestrieren. Dazu gehört nicht nur technische Kompetenz, sondern auch Systemdenken und die Bereitschaft, die Art und Weise, wie Arbeit geleistet wird, neu zu gestalten.

Bei DXC verankern wir diese Denkweise durch Xponential, indem wir Teams dabei unterstützen, unseren Human+-Ansatz zu entwickeln. Dieser kombiniert technisches Können mit Neugier, Kreativität und ethischem Bewusstsein, denn in den nächsten zehn Jahren wird der Erfolg in der Software-Entwicklung nicht davon kommen, alles zu wissen. Er wird davon kommen, endlos neugierig auf das zu sein, was möglich ist.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten DXC Technology besuchen.