Arun Kumar Ramchandran, CEO von QBurst – Interview-Serie

Arun Kumar Ramchandran, CEO von QBurst, ist ein erfahrener Technologie- und Dienstleistungs-Executive mit über 25 Jahren Führungserfahrung in globaler Beratung, Großvertrieb, P&L-Verantwortung und Unternehmensumwandlung. Er wurde im April 2025 zum CEO ernannt und ist für die Führung von QBurst im gesamten Unternehmen verantwortlich, während er die Strategie des Unternehmens als AI-geführtes Technologie- und Digital-Engineering-Unternehmen prägt. Vor seiner Zeit bei QBurst hatte er Führungspositionen bei Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (einschließlich Präsident und GenAI-Beratungsführung), Capgemini/Sogeti (Exekutive Client- und Vertriebsführung) und Infosys und Virtusa, wo er Geschäftseinheiten aufbaute und skalierte, wichtige strategische Programme leitete und Wachstum in mehreren Geographien und Branchen vorantrieb.

QBurst ist ein globaler Digital-Engineering-Partner, der sich um “High AI-Q” positioniert, indem er AI-aktivierte Lieferung mit angewandten AI- und datengetriebenen Ansätzen kombiniert, um Unternehmen zu modernisieren, aufzubauen und zu skalisieren. Das Unternehmen betont die Bedeutung von End-to-End-Digital-Erlebnis-Engineering, Modernisierung und Produkt-Engineering – es unterstützt Kunden bei Initiativen wie komponierbaren digitalen Plattformen, konversations- und kundenorientierten Lösungen und AI-fähigen Datenfundamenten – mit dem Ziel, messbare Ergebnisse wie verbesserte Produktivität, schnellere Lieferung und bessere Kundenerlebnisse über eine breite internationale Kundebasis zu erzielen.

Sie haben die Rolle des CEO bei QBurst nach einer langen Führungskarriere bei Hexaware, Capgemini, Infosys und anderen globalen Organisationen übernommen. Was hat Sie zu QBurst in diesem Moment seines Wachstums gezogen, und wie prägt Ihre Vergangenheit die Richtung, die Sie dem Unternehmen geben möchten?

Die Entscheidung, zu QBurst zu kommen, war eine Kombination aus Gelegenheit und Potential. Was mich zu QBurst gezogen hat, war eine Kombination aus seinen inhärenten Stärken und einer einzigartigen Marktmöglichkeit. QBursts unternehmerische Kultur und Erfolg mit bahnbrechender Technologie bei der Lieferung an anspruchsvolle Kunden haben mich beeindruckt und fasziniert.

Mit der Konvergenz von disruptiven Veränderungen und sich ändernden Umgebungen in Technologie, Branchen und Vorschriften hat ein fokussiertes und differenziertes Unternehmen wie QBurst eine einmalige Gelegenheit, sich von der Masse abzuheben und ein neues Technologie- und Engineering-Unternehmen sowie ein neues Liefermodell für die AI-geführte Zukunft zu schaffen.

Mit über 25 Jahren Erfahrung in technologiegetriebener Transformation in mehreren Branchen, wie hat Ihre Erfahrung Ihre Sichtweise auf die Skalierung einer AI-geführten Dienstleistungsplattform beeinflusst?

Ich habe beobachtet, dass die Hauptinnovation und -adoption von Technologie nach dem Hype-Zyklus einsetzen, wenn reale Geschäftsprobleme auf Unternehmensebene gelöst werden. Es gibt drei spezifische Punkte, die ich hier zur Skalierung einer AI-geführten Dienstleistungsplattform machen möchte.

1. Die “PoC-Phase” überwinden.

Die größte Herausforderung, die ich heute sehe, ist die Überwindung der PoC-Phase. Skalierung erfordert einen Wechsel in der Denkweise: Wir bauen nicht nur AI, wir liefern produktionsreife Lösungen. Bei QBurst helfen wir Kunden, die PoC-Phase zu überwinden, indem wir uns auf Agilität konzentrieren – wir übernehmen neue Modelle mit größeren Kontextfenstern, anstatt uns an gestriges Tech zu binden.

2. Keine AI ohne starke Grundlage

Eine Lektion, die ich durch jeden Tech-Zyklus getragen habe – von den frühen Tagen der Mobilität 2009 bis zur Cloud-Revolution – ist, dass man Chaos nicht automatisieren kann. AI ist nur so mächtig wie die Daten, die sie speist. QBurst treibt Wachstum, indem es sicherstellt, dass die “langweilige, aber unerlässliche” Arbeit erledigt wird, nämlich die digitale Modernisierung und die fortschrittliche Daten-Engineering.

3. Die “High AI-Q”-Vision

Um diese Veränderung zu führen, haben wir uns als “High AI-Q”-Unternehmen neu positioniert. Dies spiegelt die Integration von Generative AI und Agentic AI in all unsere Kernservices wider, um eine AI-natürliche Unternehmensumwandlung voranzutreiben. Bei QBurst ist AI kein additives Feature, sondern der Kern unserer Strategie und Lieferung. Es kombiniert benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle mit intelligenter Automatisierung, um sicherzustellen, dass das Unternehmen mit seinem Wachstum auch seine Intelligenz skaliert.

Wir waren seit der Frühzeit von Android Vorreiter und wenden dasselbe proaktive DNA an, um die AI-Ära zu führen. Bei QBurst sind wir nicht nur ein tech-getriebenes Unternehmen, sondern ein ergebnisorientierter Partner, dessen Wachstum von der Kundenzufriedenheit getrieben wird.

Sie haben “High AI-Q” als definierendes Framework für QBurst betont. Wie sollten Unternehmensführer dieses Konzept interpretieren, und warum ist es ein wichtiger Differenzierungsmerkmal im aktuellen AI-Landschaft?

QBursts “High AI-Q”-Reise ist eine bewusste Entscheidung: schnelles Arbeiten auf der operativen Ebene mit AI-geführtem SDLC und mutige Schritte auf der strategischen Ebene mit Managed Agents. Am wichtigsten ist, dass es das gesamte Unternehmen in der langsamen, grundlegenden Veränderung von Kultur, Werten und menschlicher Fähigkeit verankert.

Während es Risiken und Bedenken bezüglich AI gibt, kann AI, wenn es sicher implementiert wird, Überfluss und Innovation schaffen. Unternehmen werden Wert nicht nur in Bezug auf Produktivität, sondern auch auf Wachstum und Transformation sehen.

Aus der Lieferperspektive sehen wir dies täglich durch unser AI-geführtes SDLC-Framework. Dies ist die “Wie”-Frage der Transformation, bei der wir AI in jede Phase der Entwicklung eingebettet haben, von der User-Story-Generierung bis hin zu selbstheilenden Testskripten. Die Ergebnisse sprechen für sich:

• Time-to-Market: Signifikante Reduzierung der Entwicklungs- und Testzyklen.
• Qualität: Eine bemerkenswerte 25-35%ige Reduzierung von Fehlern nach der Veröffentlichung.
• Effizienz: Eine konsistente 20-30%ige Verbesserung der Gesamtlieferung.

Die strategische Ebene ist, wo wir über die Optimierung von Teilen hinausgehen und das gesamte Ökosystem optimieren. Dies erforderte eine Neubewertung unserer Lösungssäulen, was zur Schaffung von Managed Agents führte, einer Kombination aus Enterprise Agentic AI und Managed Services. Für unsere Kunden bedeutet dies, dass AI-Agents Front-End- und Back-End-Aufgaben, Workflows und Operationen übernehmen, um sowohl Effizienz als auch kontinuierliche Innovation voranzutreiben. Wir liefern nicht nur Dienstleistungen, sondern orchestrieren ein nahtloses Wertnetzwerk.

Viele Unternehmen sammeln das, was Sie “AI-Schulden” nennen – erhebliche Ausgaben für GenAI-Pilotprojekte, die nicht skaliert oder keinen Wert erzeugen. Was sind die Ursachen dieses Problems, und wie können Organisationen aus diesem Muster ausbrechen?

Unternehmen sammeln “AI-Schulden”, wenn GenAI-Investitionen bei Pilotprojekten stoppen und nicht in echten Geschäftswert umgesetzt werden. Die Ursache ist, was wir den “Retrofitting-Falle” nennen – ein Versuch, GenAI-Fähigkeiten auf Legacy-Systeme zu übertragen, die nie für AI-natürliche Workflows konzipiert wurden. In diesen Umgebungen sind Daten, Architektur und Governance einfach nicht bereit, so dass Pilotprojekte stagnieren oder unter Skalierung zusammenbrechen.

Dies wird durch mangelnde Grundlagenvorbereitung verschlimmert. Viele Organisationen stürzen sich in Experimente, während sie wesentliche Investitionen in Datenstrategie, Daten-Engineering und Governance vernachlässigen. Ohne modernisierte Datenfundamente und klare Kontrollrahmen bleiben GenAI-Initiativen isolierte Beweise von Konzepten, anstatt Unternehmensfähigkeiten.

Das Brechen dieses Musters erfordert einen Wechsel zu AI-erster Ausrichtung. Anstatt zu fragen, wo AI hinzugefügt werden kann, müssen Organisationen Systeme entwerfen, die AI-Ergebnisse von Anfang an im Blick haben, indem sie Architektur, Datenflüsse und Governance anpassen, um intelligente Automatisierung im großen Maßstab zu unterstützen.

Praktisch beginnt dies mit Daten-Engineering. Der Aufbau robuster, gut regierter Daten-Pipelines und -Modelle im Voraus schafft die Bedingungen für eine nachhaltige Skalierung von GenAI. Wenn die Grundlage richtig ist, bewegt sich AI von Experimenten zu Auswirkungen. Somit geben AI-Schulden langfristigem Wert Platz.

Das traditionelle Time-und-Material-Vertragsmodell wird zunehmend als nicht mit den Realitäten der AI-geführten Effizienz vereinbar angesehen. Warum wird dieses Modell veraltet, und wie können Ansätze wie “Managed Agents” oder “Service-as-Software” einen nachhaltigeren Weg nach vorne für Unternehmens-IT bieten?

Das traditionelle Time-und-Material-Modell wurde für eine Ära der Ressourcenknappheit entwickelt, in der der Wert direkt mit menschlichem Einsatz verbunden war. In der AI-Ära gilt diese Annahme nicht mehr. Intelligenz und Ausführung werden reichlich verfügbar, und mit zunehmender Abundanz verschiebt sich der Wert von Einsatz zu Ergebnissen. AI bricht grundlegend die Logik der stündlichen Abrechnung.

Deswegen bewegt sich die Branche in Richtung ergebnisbasierter Modelle. Metriken wie Tickets, die ohne menschliche Intervention gelöst werden, oder Workflows, die durch AI end-to-end abgeschlossen werden, liefern klaren, messbaren Wert. Diese Modelle behandeln Fähigkeiten als Software, nicht als Arbeitskraft, was als “Service-as-Software” bezeichnet werden kann.

Ansätze wie Managed Agents und Service-as-a-Software bieten einen nachhaltigeren Weg nach vorne. Sie verschieben den Fokus von der Bezahlung für Einsatz auf die Bezahlung für intelligente Ergebnisse, ermöglichen vorhersehbare Kosten, kontinuierliche Verbesserung und geteilten Erfolg durch Automatisierung. Managed Agents ermöglichen es menschlichen Ingenieuren und AI-Agents, gemeinsam auf Geschäftsziele hinzuarbeiten, während Service-as-a-Software Wert messbar macht, anstatt Stunden zu zählen.

In einer AI-geführten Welt sind die am besten geeigneten kommerziellen Modelle diejenigen, die Ergebnisse belohnen, nicht Einsatz – was ein Win-Win für Unternehmen und Dienstleister schafft.

Ihre “High AI-Q”-Methode konzentriert sich auf Talent, Anwendung und Auswirkung als die drei kritischen Schichten für AI-Bereitschaft. Wie können CIOs ihre Reife über diese Schichten hinweg beurteilen, bevor sie GenAI-Initiativen skalisieren?

Bevor GenAI skaliert wird, benötigen CIOs eine klare Sicht auf die Reife über die drei “High AI-Q”-Schichten von Talent, Anwendung und Auswirkung – und nicht nur den Technologie-Stack.

Auf der Talent-Schicht geht es um die Menschen-Bereitschaft. CIOs sollten AI-Fähigkeiten, Offenheit für Veränderungen und sichere, regierte Zugriffe auf LLMs bewerten, die eine sichere Experimentierung ermöglichen.

Auf der Anwendungs-Schicht liegt der Fokus auf Daten- und Governance-Grundlagen wie Datenqualität, Architektur, Sicherheit und Reife von Richtlinien und Schutzmechanismen bei LLM-Zugriff und AI-Entwicklungspraktiken.

Auf der Auswirkungs-Schicht sollten CIOs Use-Cases nach Einsatz und Geschäftswert bewerten. Die Identifizierung von geringem Einsatz und hohem Geschäftswert ermöglicht frühe Erfolge und unterstützt einen iterativen Ansatz zur Skalierung von GenAI.

Für Organisationen, die noch auf Legacy-Architekturen operieren, welche grundlegenden Modernisierungsschritte sind erforderlich, um auf agente Workflows und AI-natürliche Liefermodelle vorzubereiten?

Hier sind die drei Schritte, die Organisationen vorbereiten, wenn sie auf agente Workflows zusteuern.

1. Priorisieren Sie die Modernisierung der Daten-Grundlage: Für Organisationen, die auf Legacy-Architekturen operieren, ist der erste Schritt die Modernisierung der Daten-Grundlage, um Metadaten, Datenlinie und Datenqualitätsmetriken für siloisierte Daten zu ermöglichen. Dies stellt sicher, dass Agenten die kontextuell reichen, erklärlichen Daten benötigen. Die Einführung von GenAI-basierten Tools hat diese Modernisierung schneller und unkomplizierter gemacht. Während es möglich ist, GenAI mit Legacy-Architektur zu verwenden, wäre die Token-Anforderung für sinnvolle Ergebnisse extrem hoch.

2. Bauen Sie Wissensschichten auf: Organisationen, die ihre Systeme nicht modernisiert haben, haben viel angesammeltes Wissen, das nicht dokumentiert ist. Der Aufbau von Wissensschichten, um dieses vorübergehende angesammelte Wissen innerhalb des Systems zu erfassen, wäre die zweite hochrangige Aufgabe. Dies ist die fehlende Schicht in vielen Organisationen bei der AI-Adoption.

3. Definieren Sie Agenten-Grenzen und Arbeitsweisen: Der dritte Schritt ist, sicherzustellen, dass Agenten alle Best Practices und Sicherheitsvorschriften einhalten, die derzeit im Unternehmen verfolgt werden. Governance-Frameworks, Sicherheitsrichtlinien und Überwachungsframeworks ermöglichen es Agenten, effektiv innerhalb der Grenzen und der etablierten Arbeitsweisen des Unternehmens zu denken und zu handeln.

Was erfordert die Vorbereitung auf “AI-Bereitschaft” jenseits von Tooling – in Bezug auf Daten, Prozesse, Governance und Team-Fähigkeiten?

AI-Bereitschaft geht weit über die Auswahl der richtigen Tools hinaus. In der Praxis scheitert die AI-Adoption an der Fähigkeit des Unternehmens, tribales Wissen wie ungeschriebene Prozesse, Entscheidungslogik und Schlüsselbeziehungen, die nur im Kopf der Mitarbeiter existieren, zu erfassen. Dieses Wissen muss in natürlicher Sprache dokumentiert werden, die AI-Systeme verstehen können, und nicht nur isoliert Daten verarbeiten.

Daten-Bereitschaft ist ebenso kritisch, aber Qualität allein reicht nicht aus. Was den Erfolg wirklich bestimmt, ist Metadaten, die Kontext, Herkunft und Bedeutung hinter den Daten umfassen. Ohne diese produzieren sogar die fortschrittlichsten Modelle oberflächliche oder unzuverlässige Ergebnisse.

Die Unternehmens-AI-Adoption hinkt der Consumer-AI hinterher, weil Governance, Sicherheit und Compliance unverhandelbar sind. Diese sind keine Hindernisse, die umgangen werden müssen, sondern Anforderungen, die erfüllt werden müssen. Unternehmen müssen Vertrauensframeworks aufbauen, die Schutzmechanismen, GenAI-Überwachung, Erklärbarkeit und menschliche Workflows umfassen, um sicherzustellen, dass AI-Ausgaben sicher, wiederholbar und genau sind.

Schließlich müssen Teams AI-Intuition entwickeln. Bereitschaft bedeutet, Mitarbeiter in AI-Literacy zu schulen, damit sie wissen, wie sie effektiv anregen, Ergebnisse validieren und Ausgaben überprüfen, anstatt blind einem “Black Box”-Modell zu vertrauen. AI funktioniert am besten, wenn Menschen fest im Loop bleiben.

Was sind die stärksten Differenzierungsmerkmale von QBurst, wenn es um die Konkurrenz um Unternehmensumwandlungs-Mandate geht?

QBurst unterscheidet sich in einem überfüllten Technologie-Dienstleistungs-Markt durch die Kombination von tiefem Engineering-Know-how mit der Agilität eines viel kleineren, innovationsgeführten Unternehmens.

Unser Wettbewerbsvorteil wird durch fünf Schlüsselsäulen definiert:

1. Engineering-Tiefe mit Design-Thinking-Mindset – Wir schreiben nicht nur Code. Wir lösen Geschäftsprobleme durch holistische, benutzerzentrierte Lösungen.

2. Agilität und Eigentümerschaft – Wir sind groß genug, um zu skalisieren, aber lean genug, um zu pflegen – unsere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an schnelle Veränderungen ist etwas, für das unsere Kunden Zeugnis abgelegt haben. Unsere Teams übernehmen wahre Eigentümerschaft für den Erfolg der Kunden. Sie werden die Liefer-Eigentümerschaft bis zur Senior-Führungsebene sehen.

3. Kulturelle Kompetenz: Ob es sich um LINE-Mini-Apps in Japan oder integrierte Preissysteme für amerikanische Lebensmittelketten handelt, wir passen nicht nur die Technologie, sondern auch das Erlebnis an jeden Markt an.

4. AI-erste Vision – Wir integrieren AI in unsere Lieferung, unsere Betriebsabläufe und unsere Kundenlösungen – nicht als Buzzword, sondern als Fähigkeitsmultiplikator.

5. Kultur der Innovation und des Experiments – Unsere Führungskräfte sind tech-savvy und lieben es, Kundenprobleme mit der neuesten und aufkommenden Technologie zu lösen. Wir haben keine Angst vor dem Scheitern und haben durch einen Start-up-Ansatz in vielen Fällen bedeutende Auswirkungen für unsere Kunden erzielt.

Wir haben auch keine Angst, uns selbst zu disruptieren. Wir experimentieren mit ergebnisbasierten Modellen, komponierbaren Lieferframeworks und Co-Innovations-Labors für Unternehmenskunden.

Wenn man in drei bis fünf Jahren vorausblickt, wie erwarten Sie, dass sich die IT-Betriebsmodelle von Unternehmen mit dem Aufkommen von agentenbasierten Workflows und AI-natürlichen Organisationen entwickeln, und worauf sollten Führungskräfte sich jetzt vorbereiten?

Die nächste Welle der Innovation wird denen gehören, die leistungsstarke AI-Fähigkeiten mit sorgfältigen Systemen der Kontrolle, Aufsicht und des Vertrauens verbinden können. Deshalb fühlt sich die aufkommende Konversation über Unternehmens-Agentic-Frameworks so wichtig und so dringend an.

Einige der Schlüsselinsights für mich sind:

• AI-Rechenzentren-Bau beschleunigt sich, anstatt abzunehmen; die Stimmung in der Rechenzentren-Welt ist sehr optimistisch, mit Kapazität, Nachfrage und Investitionen, die alle steigen.
• Die Unternehmens-AI-Adoption wird langsamer sein als die Consumer-AI (Unternehmensdaten sind oft chaotisch, fragmentiert und über viele Systeme verteilt, anstatt sauber und zentralisiert; die heutigen Modelle sind noch nicht genau genug für spezifische Unternehmenssituationen und -funktionen ohne Anpassung an den einzigartigen Kontext des Unternehmens; um echten Wert zu entfalten, müssen Modelle auf Unternehmensdaten trainiert und fein abgestimmt werden, insbesondere im “letzten Meilen”-Bereich spezifischer Workflows und Anwendungsfälle)
• Bevor wirklich autonome Agenten im Unternehmen gedeihen können, gibt es eine größere Herausforderung: den Bau von Aufsichtsstrukturen, Genehmigungen und Schutzmechanismen, die es den menschlichen Mitarbeitern ermöglichen, zuverlässig und skaliert zu arbeiten.

Führungskräfte sollten sich vorbereiten, indem sie Folgendes im Auge behalten:

• Agenten sollten wie neue Mitarbeiter behandelt werden, mit klar definierten Bereichen, expliziter Aufsicht und Mechanismen, um Fehler zu begrenzen, während sie die “geschriebenen und ungeschriebenen Regeln” des Unternehmens “lernen”.
• Es gibt einen Bedarf an einem “Agenten-Bus” oder einer Koordinierungsebene, auf der Agenten registriert werden, Schreibberechtigungen erhalten und ihre Aktionen von Aufsichtsagenten überwacht werden.
• Die Wiederherstellung der Kontroll- und Ausgleichsmechanismen, die menschliche Organisationen robust machen, wird entscheidend sein, um sichere, genaue und zuverlässige Ausführung in einer agentenbasierten Unternehmenswelt zu erreichen.
• Das Management von menschlichem Talent und die Umschulung sind ein weiterer wichtiger Aspekt, da sich die menschliche AI-Schnittstelle und -Zusammenarbeit mit agentenbasierten Systemen und -Frameworks ändern.
• Die spannendste Grenze ist das Aufkommen von fortschrittlichen Unternehmens-Agentic-Frameworks – jenseits dessen, was heute existiert – die diese Vision in eine praktische, skalierte Realität umsetzen können, wenn sie mit starker Domänenkenntnis und Lösungen kombiniert werden.

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