Frank Bignone, SVP und Leiter der Unternehmensstrategie und des Wachstums bei FPT Software – Interview-Serie

Frank Bignone, Senior Vice President und Leiter der Unternehmensstrategie und des Wachstums bei FPT Software, bringt mehr als zwei Jahrzehnte internationale Führungserfahrung in den Bereichen digitale Transformation, künstliche Intelligenz, Luft- und Raumfahrt, Geotechnologie und Unternehmenswachstum mit. Im Laufe seiner Karriere hatte er Führungspositionen in Asien, dem Nahen Osten und Europa inne, darunter als Chief Digital Transformation Officer für die Operationen von FPT Software in Japan und dem Nahen Osten sowie zuvor als Leiter von digitalen Transformationsinitiativen in Asien-Pazifik und China für Airbus. Sein Hintergrund kombiniert tiefes Fachwissen in AI-getriebener Geschäftstransformation, strategischen Partnerschaften, Markterweiterung und großflächiger Technologieadoption. Durch den Aufbau von Ökosystemen in den Bereichen Luftfahrt, Software und UnternehmensTechnologie hat Bignone sich stets darauf konzentriert, Organisationen dabei zu helfen, aufkommende Technologien zu nutzen, um betriebliche Effizienz, Innovation und nachhaltiges Wachstum zu fördern. Heute leitet er die Unternehmensstrategie und Wachstumsinitiativen von FPT Software und führt die globale Expansion und die Entwicklung von Next-Generation-Dienstleistungen.

FPT Software ist ein globaler Technologie- und IT-Dienstleister mit Hauptsitz in Vietnam, der über 33.000 Mitarbeiter in mehr als 30 Ländern beschäftigt. Das Unternehmen spezialisiert sich auf digitale Transformation, künstliche Intelligenz, Cloud-Computing, Datenanalyse, Software-Engineering, intelligente Fabriken, Cybersicherheit und branchenspezifische Lösungen für Sektoren wie Finanzdienstleistungen, Fertigung, Automotive, Gesundheitswesen, Luftfahrt und Telekommunikation. In den letzten Jahren hat FPT Software seine AI-erste Strategie beschleunigt und stark in AI-getriebene Plattformen, Unternehmensmodernisierungsdienstleistungen und globale Partnerschaften investiert, während es seine Präsenz in Europa, Nordamerika, dem Nahen Osten und Asien-Pazifik erweitert. Durch die Kombination von großflächigen Ingenieurskapazitäten, Beratungsexpertise und AI-getriebener Innovation hilft das Unternehmen Unternehmen, Legacy-Systeme zu modernisieren, Betriebsabläufe zu optimieren und digitale Transformationsinitiativen weltweit zu beschleunigen.

Sie haben digitale Transformationsinitiativen in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Luftfahrt, Unternehmenssoftware und jetzt AI-getriebene Lieferplattformen bei FPT Software geleitet. Wenn Sie auf Ihre Arbeit mit Airbus Skywise und großflächigen Unternehmensmodernisierungsprogrammen zurückblicken, welche Lektionen haben Ihre Vision für Agentic Engineering und Flezi Foundry direkt geprägt?

Wenn ich auf Airbus Skywise und großflächige Unternehmensmodernisierungsprogramme zurückblicke, dann fällt eine wichtige Lektion auf: Die Transformation wird selten durch Technologie eingeschränkt. Häufiger wird sie durch die Art und Weise eingeschränkt, wie Organisationen operieren.

Bei Skywise sahen wir die Macht der Kombination von Daten, Plattformen und Ökosystemzusammenarbeit. Allerdings plateaute der Werteschaffung oft, wenn Betriebsmodelle menschzentriert, sequenziell und siloartig blieben, auch wenn fortschrittliche Technologie vorhanden war.

Diese Erfahrung hat unsere Vision für Agentic Engineering direkt geprägt. Wir glauben, dass die nächste Evolution nicht einfach bessere digitale Plattformen ist, sondern intelligente, agentengetriebene Lieferungssysteme, in denen künstliche Intelligenz aktiv an der Ausführung teilnimmt und nicht nur als Analysewerkzeug dient.

Flezi Foundry wurde auf diesem Prinzip aufgebaut und hilft Organisationen, von Entscheidungsfindung zu AI-getriebenen Liefermodellen überzugehen, die kontinuierlich ausführen, lernen und verbessern.

Viel der AI-Diskussion hat sich um Kodierkopiloten und Entwicklerproduktivität gedreht. Warum glauben Sie, dass der wichtigere Wandel darin besteht, von AI-getriebenen Werkzeugen zu AI-getriebenen Betriebsmodellen überzugehen?

Kodierkopiloten sind wichtig, aber sie adressieren nur einen kleinen Teil der Wertschöpfungskette. Die meisten Gespräche heute konzentrieren sich auf die Verbesserung der Entwicklerproduktivität, während die größere Herausforderung, die Unternehmen gegenüberstehen, fragmentierte, langsame und anpassungsunfähige Lieferungssysteme sind.

Die echte Chance liegt in der Neukonzeption der Arbeitsstruktur. AI-getriebene Betriebsmodelle ermöglichen es, Arbeit in Aufgaben zu zerlegen, die von Menschen und intelligenten Agenten gemeinsam ausgeführt werden. Agenten können an Planung, Ausführung, Validierung und Optimierung teilnehmen, während Feedback-Schleifen kontinuierlich und zunehmend automatisiert werden.

Zu diesem Zeitpunkt hört künstliche Intelligenz auf, nur ein weiteres Produktivitätswerkzeug zu sein, und wird zu einer systemweiten Fähigkeit. Dort beginnen Organisationen, einen echten Unternehmenswert zu realisieren.

FPT hat kürzlich Flezi Foundry gestartet, um das, was Sie als AI-getriebene Lieferung für Unternehmen beschreiben, voranzutreiben. Welche Lücke im Markt haben Sie zu schließen versucht, und wie unterscheidet sich die Plattform von den vielen verfügbaren AI-Entwicklungstools?

Wir sahen eine klare Lücke im Markt. Unternehmen haben Zugang zu einer zunehmenden Anzahl von AI-Tools, aber viele fehlt es an einer kohärenten und geregelten Lieferplattform, die diese Fähigkeiten zusammenbringt.

Die meisten AI-Lösungen konzentrieren sich auf isolierte Aktivitäten wie Kodierunterstützung oder Testautomatisierung. Sie adressieren nicht die gesamte Lieferungsoptimierung, Unternehmensregulierung oder Lebenszyklusintegration. Als Ergebnis kämpfen Organisationen oft darum, AI-Adoption über einzelne Anwendungsfälle hinaus zu skalieren.

Flezi Foundry wurde entwickelt, um diese Herausforderung zu lösen. Es dient als eine einheitliche Plattform für menschliche Agenten-Kollaboration, die künstliche Intelligenz über den gesamten Software- und IT-Lebenszyklus einbettet, während sie Regulierung, Nachvollziehbarkeit und Ausrichtung mit Geschäftsergebnissen beibehält. In diesem Sinne ist es nicht nur ein weiteres AI-Tool, sondern eine Betriebsplattform für AI-getriebene Lieferung.

FPT beschreibt Flezi Foundry als eine geregelte menschliche Agenten-Kollaborationsplattform. Was bedeutet Regulierung in der Praxis, wenn AI-Agenten an Planung, Kodierung, Testen, Sicherheitsprüfungen und IT-Betrieb teilnehmen?

Regulierung bedeutet, dass jede AI-Aktion sichtbar, kontrollierbar und überprüfbar ist.

In der Praxis operieren AI-Agenten innerhalb definierter Richtlinien, die Sicherheitsanforderungen, Compliance-Verpflichtungen und Kodierstandards umfassen. Ihre Aktionen sind protokolliert, nachvollziehbar und zuzuordnen, während menschliche Aufsicht an kritischen Entscheidungspunkten eingebettet bleibt. Der Zugriff auf Daten wird durch etablierte Identitäts- und Berechtigungssteuerungen geregelt, um sicherzustellen, dass Agenten nur mit autorisierten Informationen interagieren.

Am wichtigsten ist, dass Regulierung direkt in die Ausführung eingebettet wird und nicht danach hinzugefügt wird. Dies ermöglicht es Organisationen, AI-Adoption zu skalieren, während sie Vertrauen, Transparenz und operative Kontrolle beibehalten.

Eines der größten Anliegen von Unternehmen ist die Verantwortlichkeit. Wenn ein AI-Agent eine Sicherheitslücke, ein Deploy-Problem oder einen Betriebsfehler einführt, wie sollte die Verantwortung zwischen dem AI-System, menschlichen Aufsichtspersonen und Dienstleistern zugewiesen werden?

Künstliche Intelligenz entfernt nicht die Verantwortlichkeit; sie verteilt sie innerhalb eines kontrollierten Rahmens.

AI-Agenten führen Aufgaben innerhalb definierter Parameter aus, aber die Verantwortung bleibt letztendlich bei den Menschen und Organisationen, die diese Systeme entwerfen, überwachen und regulieren. Menschliche Aufsichtspersonen bieten Überwachung und Validierung, während Dienstleister für die Architektur, Steuerungen und Regulierungsmechanismen verantwortlich sind, die das Verhalten der Agenten leiten.

Der Schlüssel liegt in der Aufrechterhaltung vollständiger Nachvollziehbarkeit. Jede Aktion sollte zuzuordnen und überprüfbar sein, damit Organisationen Vertrauen, Kontrolle und ein klares Verständnis davon bewahren können, wie Entscheidungen getroffen wurden.

Flezi Foundry führt das Konzept eines Agentic Development Lifecycle (ADLC) ein. Wie unterscheidet sich dies von traditionellem Agile, DevOps oder Plattform-Engineering-Ansätzen, die Unternehmen heute verwenden?

Agile und DevOps wurden entwickelt, um menschliche Kollaboration und automatisierte Lieferung zu optimieren. Der Agentic Development Lifecycle, oder ADLC, führt ein grundlegend anderes Element ein: AI-Agenten als aktive Teilnehmer im gesamten Lebenszyklus.

Anstatt nur Entwickler zu unterstützen, arbeiten Agenten mit Menschen zusammen, um Aufgaben auszuführen, Probleme zu durchdenken und zu Entscheidungen beizutragen. Kontinuierliches Reasoning ersetzt statische Workflows, während intelligente Feedback-Schleifen kontinuierliche Optimierung vorantreiben.

Ein einfacher Weg, darüber nachzudenken, ist, dass Agile sich auf iterative Lieferung konzentriert, DevOps sich auf automatisierte Pipelines konzentriert und ADLC sich auf adaptive menschliche Agenten-Lieferungssysteme konzentriert.

Viele Organisationen experimentieren mit AI-Agenten, aber wenige haben Rahmenbedingungen für die Messung ihrer Leistung etabliert. Welche Metriken glauben Sie, sollten Unternehmen verwenden, um AI-Agenten als Teil ihrer Software-Liefer-Workforce zu bewerten?

Organisationen sollten AI-Agenten zunehmend als Teil der Workforce betrachten und sie entsprechend messen.

Traditionelle Produktivitätsmetriken bleiben wichtig, einschließlich Liefergeschwindigkeit (Aufgabenerfüllungsgeschwindigkeit) und Reduzierung manueller Anstrengung. Organisationen sollten jedoch auch Qualitätsindikatoren wie Fehlerquoten, Nachbearbeitungsquoten, Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Einhaltung von Vorschriften bewerten.

Letztendlich ist das Ziel nicht einfach höhere Produktivität. Der wahre Erfolgsmesswert ist, ob AI-Agenten die Vorhersehbarkeit, Qualität und Skalierbarkeit der Ergebnisse verbessern.

Flezi Foundry führt Ergebnisbasierte Preismodelle ein, die an Liefergeschwindigkeit und Service-Level-Ziele geknüpft sind. Sehen Sie dies als den Beginn einer umfassenderen Verschiebung weg von traditionellen FTE-basierten Outsourcing- und Mitarbeiterverstärkungsmodellen?

Ja, wir glauben, dass eine signifikante Verschiebung bereits im Gange ist.

Traditionelle FTE-basierte Modelle wurden auf der Annahme aufgebaut, dass Anstrengung der primäre Treiber von Wert ist. In AI-getriebenen Lieferumgebungen wird diese Annahme zunehmend veraltet, da intelligente Agenten die Art und Weise, wie Arbeit durchgeführt wird, erheblich ändern können.

Als Ergebnis stellen Ergebnisbasierte Modelle, die an Liefergeschwindigkeit, Service-Level-Ziele und messbarem Geschäftseffekt geknüpft sind, eine natürlichere Passform dar. Flezi Foundry unterstützt diese Evolution, indem es die Lieferleistung transparenter, messbarer und vorhersehbarer macht.

Wenn Unternehmen zunehmend AI-Agenten in der Software-Entwicklung und im IT-Betrieb einsetzen, wie sehen Sie die Rolle der Software-Ingenieure in den nächsten fünf Jahren?

Software-Ingenieure werden sich weiterentwickeln, anstatt zu verschwinden.

Wenn künstliche Intelligenz einen größeren Anteil an Implementierungstätigkeiten übernimmt, werden Ingenieure sich zunehmend auf höherwertige Verantwortlichkeiten wie Systemdesign, Architektur, Agenten-Orchestrierung, Regulierung, Qualitätssicherung und Geschäftsproblemlösung konzentrieren.

Die zukünftige Rolle des Ingenieurs wird weniger darin bestehen, jede Zeile Code zu schreiben, und mehr darin, Systeme zu entwerfen, intelligente Agenten zu leiten und sicherzustellen, dass Technologie-Ergebnisse mit Geschäftszielen übereinstimmen.

Wenn wir in die Zukunft blicken, was sieht eine reife menschliche Agenten-Unternehmens-Technologie-Organisation aus? Wenn wir dieses Gespräch 2030 wieder aufnehmen, welche Aspekte der Software-Lieferung und des IT-Betriebs werden sich grundlegend von heute unterscheiden?

Bis 2030 werde ich glauben, dass führende Organisationen als wahre menschliche Agenten-Ökosysteme operieren.

AI-Agenten werden in Liefer- und Betriebsprozessen eingebettet sein, um kontinuierliche Ausführung, Echtzeit-Optimierung und schnelle Anpassung an veränderte Geschäftsanforderungen zu ermöglichen. Starke Regulierungsrahmen werden Vertrauen, Verantwortlichkeit und Einhaltung von Vorschriften sicherstellen, während Ergebnisbasierte Leistungsmodelle zum Standard werden, um Wert zu messen.

Software-Lieferung und IT-Betrieb werden erheblich schneller, anpassungsfähiger und vorhersehbarer sein als heute. Das Gespräch wird nicht mehr darüber geführt, ob Unternehmen AI-Agenten adoptieren sollten. Stattdessen wird der Differenzierer sein, wie effektiv sie Menschen und Agenten gemeinsam im großen Maßstab orchestrieren.

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