Αρουν Κουμάρ Ραμτσάντραν, Διευθύνων Σύμβουλος της QBurst – Σειρά Συνεντεύξεων

Αρουν Κουμάρ Ραμτσάντραν, Διευθύνων Σύμβουλος της QBurst, είναι ένας βετεράνος τεχνολογικός και υπηρεσιακός εκτελεστής με 25+ χρόνια ηγετικής εμπειρίας που εκτείνεται σε παγκόσμια συμβουλευτική, πωλήσεις μεγάλων συναλλαγών, ιδιοκτησία P&L και μετασχηματισμό επιχειρήσεων. Έγινε Διευθύνων Σύμβουλος τον Απρίλιο του 2025 και είναι υπεύθυνος για την ηγεσία της QBurst σε ολόκληρη την επιχείρηση, διαμορφώνοντας την στρατηγική της ως εταιρεία τεχνολογικών υπηρεσιών και ψηφιακής μηχανικής με ηγετική θέση στο AI. Πριν από την QBurst, κατέχει υψηλές θέσεις στη Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (συμπεριλαμβανομένης της Προέδρου και της ηγεσίας συμβουλευτικής GenAI), Capgemini/Sogeti (ηγεσία πελάτη και πωλήσεων), και Infosys και Virtusa, όπου έκτισε και μετέτρεψε μονάδες kinh doanh, ηγήθηκε σημαντικών στρατηγικών προγραμμάτων και οδήγησε την αύξηση σε πολλαπλά γεωγραφικά και βιομηχανικά εύρη.

QBurst είναι ένας παγκόσμιος ψηφιακός εταίρος μηχανικής που θέτει τον εαυτό του γύρω από το «Υψηλό AI-Q», συνδυάζοντας την παράδοση με ενεργοποιημένα από το AI και προσεγγίσεις βασισμένες σε δεδομένα για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εκσυγχρονιστούν, να χτίσουν και να κλιμακωθούν. Η εταιρεία τονίζει τη μηχανική ψηφιακής εμπειρίας από άκρη σε άκρη, την εκσυγχρονισμό και τη μηχανική προϊόντων – υποστηρίζοντας τους πελάτες με πρωτοβουλίες όπως σύνθετα ψηφιακά πλαίσια, λύσεις εμπειρίας πελάτη και ψηφιακά θεμέλια έτοιμα για AI – με στόχο την παραγωγή μετρήσιμων αποτελεσμάτων όπως η βελτιωμένη παραγωγικότητα, η ταχύτερη παράδοση και η ισχυρότερη εμπειρία πελάτη σε ένα ευρύ διεθνές πελάτη.

Έχετε αναλάβει το ρόλο του Διευθύνοντος Συμβούλου στην QBurst μετά από μια μακρά καριέρα ηγεσίας σε Hexaware, Capgemini, Infosys και άλλες παγκόσμιες οργανώσεις. Τι σας έκανε να προσεγγίσετε την QBurst σε αυτό το σημείο της ανάπτυξής της, και πώς η προηγούμενη εμπειρία σας διαμορφώνει την κατεύθυνση που θέλετε να πάρει η εταιρεία;

Η απόφαση να ενταχθώ στην QBurst ήταν μια σύμπτωση ευκαιρίας και δυνατοτήτων. Αυτό που με έκανε να προσεγγίσω την QBurst ήταν ένας συνδυασμός των εσωτερικών της ισχυρών σημείων και μιας μοναδικής αγοράς ευκαιρίας. Ο επιχειρηματικός πολιτισμός της QBurst και η επιτυχία της με την τεχνολογία στην παράδοση σε απαιτητικούς πελάτες με εντυπωσίασε και με ενθάρρυνε.

Με τη σύγκλιση των διαταρακτικών αλλαγών και των μεταβαλλόμενων περιβαλλόντων σε τεχνολογία, βιομηχανίες και κανονισμούς, μια εστιασμένη και διαφοροποιημένη εταιρεία όπως η QBurst έχει μια ευκαιρία μιας γενιάς να απομακρυνθεί από την πλειοψηφία και να δημιουργήσει μια νέα εταιρεία τεχνολογικών και μηχανικής υπηρεσιών και μοντέλου παράδοσης για το μέλλον που οδηγείται από το AI.

Με περισσότερα από 25 χρόνια σε τεχνολογική μετασχηματισμό σε πολλαπλά βιομηχανικά εύρη, πώς η εμπειρία σας έχει επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο σκέφτεστε την κλιμάκωση μιας πλατφόρμας υπηρεσιών που οδηγείται από το AI σήμερα;

Έχω παρατηρήσει ότι η κύρια καινοτομία και υιοθέτηση της τεχνολογίας συμβαίνουν μετά το κύκλο της υπεροπτικής έχει ψύξει και πραγματικά επιχειρηματικά προβλήματα αρχίζουν να λύνονται στο επίπεδο της επιχείρησης. Υπάρχουν τρεις συγκεκριμένες Punkts που θα ήθελα να κάνω εδώ σχετικά με την κλιμάκωση μιας πλατφόρμας υπηρεσιών που οδηγείται από το AI.

1. Διασχίζοντας το Στάδιο “PoC”.

Η μεγαλύτερη πρόκληση που βλέπω σήμερα είναι η διέλευση του σταδίου PoC. Η κλιμάκωση απαιτεί μια αλλαγή στη σκέψη: δεν χτίζουμε μόνο AI, παρέχουμε λύσεις παραγωγής. Στην QBurst, βοηθάμε τους πελάτες να μεγαλώσουν πέρα από το στάδιο PoC εστιάζοντας στην ευελιξία – υιοθετώντας νέα μοντέλα με μεγαλύτερα παράθυρα περιεχομένου αντί να είναι κλειδωμένοι στο χθες.

2. Χωρίς AI Χωρίς Ισχυρή Βάση

Μια διδαχή που έχω μεταφέρει σε κάθε τεχνολογικό κύκλο – από τις πρώτες μέρες του mobile το 2009 μέχρι την επανάσταση του cloud – είναι ότι δεν μπορείτε να αυτοματοποιήσετε το χάος. Το AI είναι τόσο ισχυρό όσο τα δεδομένα που το τροφοδοτούν. Η QBurst οδηγεί την αύξηση διασφαλίζοντας ότι το “βαρετό αλλά απαραίτητο” έργο γίνεται, δηλαδή η Ψηφιακή Εκσυγχρονισμό και η Προηγμένη Μηχανική Δεδομένων.

3. Η Όραση “High AI-Q”.

Για να οδηγήσουμε αυτή την αλλαγή, έχουμε επανατοποθετήσει τον εαυτό μας ως εταιρεία “High AI-Q”. Αυτό αντικατοπτρίζει την ενσωμάτωση της Γενικής AI και της Agentic AI σε όλες τις βασικές υπηρεσίες μας, οδηγώντας την μετασχηματισμό της επιχείρησης που είναι εγγενής στο AI. Στην QBurst, το AI δεν είναι μια προσθετική λειτουργία, αλλά το βασικό υλικό της στρατηγικής και της παράδοσης μας. Συνδυάζει τα προσαρμοσμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης με την έξυπνη αυτοματοποίηση για να διασφαλίσει ότι καθώς η επιχείρηση μεγαλώνει, η ευφυΐα της κλιμακώνεται μαζί της.

Είμαστε πρωτοπόροι από την αυγή του Android και εφαρμόζουμε το ίδιο προδραστικό DNA για να οδηγήσουμε την εποχή του AI. Στην QBurst, δεν είμαστε μόνο μια τεχνολογική εταιρεία, αλλά και ένας συνεργάτης που προέρχεται από τα αποτελέσματα, της οποίας η αύξηση οδηγείται από την ικανοποίηση του πελάτη.

Έχετε τονίσει την “High AI-Q” ως ένα καθοριστικό πλαίσιο για την QBurst. Πώς πρέπει οι ηγέτες των επιχειρήσεων να ερμηνεύσουν αυτή την έννοια, και γιατί είναι ένας σημαντικός διαφοροποιητής στο τρέχον τοπίο του AI;

Η QBurst με την “High AI-Q” είναι μια συνειδητή απόφαση: τρέχοντας γρήγορα στο επιχειρησιακό επίπεδο με το AI-Driven SDLC και κάνωντας τολμηρές κινήσεις στο στρατηγικό επίπεδο με Managed Agents. Το πιο σημαντικό, αυτό εδραιώνει ολόκληρη την επιχείρηση σε μια αργή, θεμελιώδη αλλαγή του πολιτισμού, των αξιών και της ανθρώπινης ικανότητας.

Ενώ υπάρχουν κίνδυνοι και ανησυχίες σχετικά με το AI, αν εφαρμοστεί με ασφάλεια, το AI μπορεί να δημιουργήσει αφθονία και καινοτομία. Οι επιχειρήσεις θα δουν αξία όχι μόνο σε όρους Produktivität, αλλά και Growth και Transformation.

Από την πλευρά της παράδοσης, βλέπουμε αυτή την εξέλιξη καθημερινά μέσω του πλαισίου AI-Driven SDLC. Αυτό είναι το “πώς” της μετασχηματισμού, όπου έχουμε ενσωματώσει το AI σε κάθε στάδιο της ανάπτυξης, από τη γενιά ιστοριών χρήστη μέχρι τα αυτοθεραπευτικά σενάρια δοκιμών. Τα αποτελέσματα μιλούν από μόνα τους:

• Χρόνος-Σε-Αγορά: Σημαντική μείωση των κυκλών ανάπτυξης και δοκιμών.
• Ποιότητα: Μια αξιοπρεπής 25-35% μείωση των ελαττωμάτων μετά την κυκλοφορία.
• Αποτελεσματικότητα: Μια συνεχής 20-30% βελτίωση της συνολικής παράδοσης.

Το στρατηγικό επίπεδο είναι εκεί όπου μετακινούμαστε πέρα από την оптимποίηση των μερών για την оптимποίηση του ολόκληρου οικοσυστήματος. Αυτό απαιτούσε μια ανασκόπηση των πυλώνων λύσεων μας, οδηγώντας στη δημιουργία των Managed Agents, μιας σύντηξης της Enterprise Agentic AI και των Υπηρεσιών Διαχείρισης. Για τους πελάτες μας, αυτό σημαίνει ότι τα AI agents χειρίζονται εργασίες, ροές εργασίας και λειτουργίες, both front-end και back-end, οδηγώντας και την αποτελεσματικότητα και την συνεχής καινοτομία. Δεν παρέχουμε μόνο υπηρεσίες, αλλά και ορχηστρώνουμε ένα αδιάκοπο δίκτυο αξίας.

Πολυάριθμες επιχειρήσεις συσσωρεύουν αυτό που ονομάζετε “AI Debt” — σημαντικές δαπάνες σε πιλοτικές εφαρμογές GenAI που δεν κλιμακώνονται ή δεν παράγουν αξία. Ποιοι είναι οι ριζικοί αιτίες αυτού του προβλήματος, και πώς μπορούν οι οργανώσεις να βγουν από αυτό το μοτίβο;

Οι επιχειρήσεις συσσωρεύουν “AI Debt” όταν οι επενδύσεις GenAI σταματούν στις πιλοτικές εφαρμογές και αποτυγχάνουν να κλιμακωθούν σε πραγματική επιχειρηματική αξία. Η ριζική αιτία είναι αυτό που ονομάζουμε την παγίδα ανακαίνισης – μια προσπάθεια να προσαρμόσουμε τις ικανότητες GenAI σε legacy συστήματα που δεν σχεδιάστηκαν ποτέ για να υποστηρίξουν ροές εργασίας που οδηγούνται από το AI. Σε αυτά τα περιβάλλοντα, τα δεδομένα, η αρχιτεκτονική και η διακυβέρνηση απλά δεν είναι έτοιμα, οπότε οι πιλοτικές εφαρμογές σταματούν ή σπάζουν κάτω από κλίμακα.

Αυτό ενισχύεται από την έλλειψη θεμελιώδους ετοιμότητας. Πολλές οργανώσεις βιάζονται να πειραματιστούν ενώ παρακάμπτουν τις απαραίτητες επενδύσεις σε στρατηγική δεδομένων, μηχανική δεδομένων και διακυβέρνηση. Χωρίς modernezed θεμέλια δεδομένων και σαφείς πλαισια διακυβέρνησης, οι πρωτοβουλίες GenAI παραμένουν απομονωμένες αποδείξεις концепτού και όχι ικανότητες επιχείρησης.

Η διάλυση αυτού του μοτίβου απαιτεί μια αλλαγή στο σχεδιασμό AI-πρώτο. Αντί να ρωτήσετε πού μπορεί να προστεθεί το AI, οι οργανώσεις πρέπει να σχεδιάσουν συστήματα με αποτελέσματα AI στο μυαλό από την πρώτη μέρα, συγχρονίζοντας την αρχιτεκτονική, τις ροές δεδομένων και τη διακυβέρνηση για να υποστηρίξουν την έξυπνη αυτοματοποίηση σε κλίμακα.

Πρακτικά, αυτό ξεκινά με την μηχανική δεδομένων. Η κατασκευή ροβούστων, καλά διακυβερνημένων αγωγών δεδομένων και μοντέλων από την αρχή δημιουργεί τις συνθήκες για GenAI να κλιμακωθεί βιώσιμα. Όταν η βάση είναι σωστή, το AI μεταφέρεται από το πείραμα στην επίδραση. Έτσι, το AI Debt δίνει τη θέση του στη μακροχρόνια δημιουργία αξίας.

Το παραδοσιακό μοντέλο σύμβασης Χρόνος και Υλικά είναι όλο και περισσότερο θεωρείται ως μη συγχρονισμένο με τις πραγματικότητες της αποδοτικότητας που οδηγούνται από το AI. Γιατί αυτό το μοντέλο γίνεται ξεπερασμένο, και πώς οι προσεγγίσεις όπως “Managed Agents” ή “Υπηρεσία-ως-Λογισμικό” μπορούν να παρέχουν einen πιο βιώσιμο δρόμο προς τα εμπρός για την επιχείρηση IT;

Το παραδοσιακό μοντέλο Χρόνος και Υλικά ήταν χτισμένο για μια εποχή ελλείψεως πόρων, όπου η αξία ήταν直接 связана με την ανθρώπινη προσπάθεια. Στην εποχή του AI, αυτή η υπόθεση δεν ισχύει πλέον. Η ευφυΐα και η εκτέλεση γίνονται άφθονες, και καθώς η αφθονία αυξάνεται, η αξία μεταφέρεται από την προσπάθεια στα αποτελέσματα. Το AI σπάει ουσιαστικά τη λογική της ωριαίας χρέωσης.

Αυτό είναι γιατί η βιομηχανία κινείται προς μοντέλα που βασίζονται σε αποτελέσματα. Μετρήσεις όπως τα tickets που επιλύονται χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση ή οι ροές εργασίας που ολοκληρώνονται από το AI παρέχουν σαφή, μετρήσιμη αξία. Αυτά τα μοντέλα αντιμετωπίζουν την ικανότητα ως λογισμικό, όχι ως εργασία, το οποίο μπορεί να περιγραφεί ως “υπηρεσία-ως-λογισμικό”.

Προσεγγίσεις όπως Managed Agents και Υπηρεσία-ως-Λογισμικό προσφέρουν einen πιο βιώσιμο δρόμο προς τα εμπρός. Μεταφέρουν την εστίαση από την πληρωμή για προσπάθεια στην πληρωμή για έξυπνα αποτελέσματα, ermöglichting προβλέψιμους κόστους, συνεχείς βελτιώσεις και κοινή άνοδο από την αυτοματοποίηση. Οι Managed Agents επιτρέπουν στους ανθρώπινους μηχανικούς και τους agents του AI να εργάζονται μαζί προς επιχειρηματικούς στόχους, ενώ η Υπηρεσία-ως-Λογισμικό κάνει την αξία μετρήσιμη μέσω αποτελεσμάτων και όχι ωρών που διαθέτουν.

Σε ένα κόσμο που οδηγείται από το AI, τα πιο συγχρονισμένα εμπορικά μοντέλα είναι αυτά που ανταποδίδουν αποτελέσματα, όχι προσπάθεια – δημιουργώντας einen win-win για cả τις επιχειρήσεις και τους παρόχους υπηρεσιών.

Η μεθοδολογία “High AI-Q” σας εστιάζει σε Ταλέντο, Εφαρμογή και Επίδραση ως τις τρεις κρίσιμες στρώσεις για την ετοιμότητα του AI. Πώς μπορούν οι Διευθύνοντες Συμβούλοι να αξιολογήσουν την ωριμότητα τους σε αυτές τις στρώσεις πριν κλιμακώσουν πρωτοβουλίες GenAI;

Πριν κλιμακώσουν GenAI, οι Διευθύνοντες Συμβούλοι χρειάζονται μια σαφή εικόνα της ωριμότητας σε όλες τις τρεις στρώσεις “High AI-Q” του ταλέντου, της εφαρμογής και της επίδρασης και όχι μόνο το τεχνολογικό στάκ.

Στην στρώση του ταλέντου, η ωριμότητα είναι για την ετοιμότητα των ανθρώπων. Οι Διευθύνοντες Συμβούλοι πρέπει να αξιολογήσουν τις δεξιότητες AI, την ανοχή στην αλλαγή και αν οι εργαζόμενοι έχουν ασφαλή, διακυβερνημένη πρόσβαση σε LLMs που επιτρέπει την ασφαλή πειραματισμό.

Στην στρώση της εφαρμογής, η εστίαση είναι στις θεμελιώδεις αρχές δεδομένων και διακυβέρνησης, όπως η ποιότητα δεδομένων, αρχιτεκτονική, ασφάλεια και η ωριμότητα των πολιτικών και φραγμών σε LLMs και πρακτικές ανάπτυξης AI.

Στην στρώση της επίδρασης, οι Διευθύνοντες Συμβούλοι πρέπει να αξιολογήσουν τις περιπτώσεις χρήσης με βάση την προσπάθεια έναντι επιχειρηματικής αξίας. Η ταυτοποίηση των περιπτώσεων χρήσης χαμηλής προσπάθειας και υψηλής επιχειρηματικής αξίας επιτρέπει τις πρώτες νίκες και υποστηρίζει μια εναλλακτική προσέγγιση στην κλιμάκωση του GenAI.

Για τις οργανώσεις που λειτουργούν ακόμη σε legacy αρχιτεκτονικές, ποια είναι τα θεμελιώδη βήματα εκσυγχρονισμού που απαιτούνται για την προετοιμασία για ροές εργασίας που οδηγούνται από το AI και μοντέλα παράδοσης που είναι εγγενώς AI;

Εδώ είναι τα τρία βήματα που μπορούν να προετοιμάσουν τις οργανώσεις καθώς μετακινούνται προς τις ροές εργασίας που οδηγούνται από το AI.

1. Προτεραιότητα στη Μοντέρνα Βάση Δεδομένων: Για τις οργανώσεις που λειτουργούν σε legacy αρχιτεκτονικές, το πρώτο βήμα είναι η εκσυγχρονισμό της βάσης δεδομένων για να ενεργοποιήσει τα μετα-δεδομένα, τη γραμμή και τα μετρικά ποιότητας δεδομένων για τα απομονωμένα δεδομένα. Αυτό διασφαλίζει ότι οι agents έχουν τα πλουσιοπάροχα, εξηγημένα δεδομένα που χρειάζονται. Η εισαγωγή εργαλείων GenAI-βασισμένων έχει κάνει αυτή την εκσυγχρονισμό ταχύτερη και απλούστερη. Αν και η χρήση GenAI με legacy αρχιτεκτονική είναι δυνατή, η απαίτηση token για να ληφθούν σημαντικά αποτελέσματα θα ήταν εξαιρετικά υψηλή.

2. Κατασκευή Επίπεδων Γνώσης Επιχείρησης: Οι οργανώσεις που δεν έχουν εκσυγχρονίσει τα συστήματά τους θα έχουν πολλή συσσωρευμένη γνώση που δεν έχει τεκμηριωθεί. Η κατασκευή των επιπέδων γνώσης για να συλλάβει αυτή τη μεταβατική συσσωρευμένη γνώση στο σύστημα θα ήταν το δεύτερο υψηλής προτεραιότητας έργο. Αυτό είναι το λείπων επίπεδο στο ταξίδι υιοθέτησης AI πολλών οργανισμών.

3. Ορισμός Ορίων και Τρόπων Εργασίας Agents: Το τρίτο βήμα είναι να διασφαλιστεί ότι οι agents συμμορφώνονται με όλες τις besten πρακτικές και τις ασφαλείς συμμορφώσεις που ακολουθούνται σήμερα στην οργάνωση. Πλαισια διακυβέρνησης, πολιτικές ασφάλειας και πλαισια παρατηρησιμότητας επιτρέπουν στους agents να σκέφτονται και να δρουν αποτελεσματικά εντός των ορίων και των καθορισμένων τρόπων εργασίας της οργάνωσης.

Όταν προετοιμάζεστε για “Ετοιμότητα AI”, τι απαιτείται πέρα από την εργαλειοθήκη — σε όρους δεδομένων, διαδικασιών, διακυβέρνησης και ικανοτήτων ομάδας;

Η ετοιμότητα AI πηγαίνει πολύ πέρα από την επιλογή του σωστού εργαλείου. Στην πράξη, η υιοθέτηση AI επιτυγχάνεται ή αποτυγχάνει στην ικανότητα μιας οργάνωσης να συλλάβει την φυλετική γνώση, όπως οι ανέγγιχτες διαδικασίες, η λογική λήψης αποφάσεων και οι κρίσιμες σχέσεις που υπάρχουν μόνο στο μυαλό των εργαζομένων. Αυτή η γνώση πρέπει να τεκμηριωθεί σε φυσική γλώσσα που τα συστήματα AI μπορούν να συλλογισθούν, όχι μόνο να επεξεργαστούν δεδομένα σε απομόνωση.

Η ετοιμότητα δεδομένων είναι εξίσου κρίσιμη, αλλά η ποιότητα μόνο δεν είναι αρκετή. Αυτό που πραγματικά καθορίζει την επιτυχία είναι τα μετα-δεδομένα, τα οποία περιλαμβάνουν το контέκστ, τη γραμμή και τη σημασία πίσω από τα δεδομένα. Χωρίς αυτά, ακόμη και τα πιο προηγμένα μοντέλα παράγουν ρηχά ή αναξιόπιστα αποτελέσματα.

Η υιοθέτηση AI σε επιχειρήσεις επίσης υστερεί από την υιοθέτηση AI σε καταναλωτές για έναν λόγο: διακυβέρνηση, ασφάλεια και συμμόρφωση δεν είναι εμπόδια για να εργαστούν γύρω από, αλλά απαιτήσεις για να χτίσουν. Οι οργανώσεις πρέπει να καθιερώσουν πλαισια εμπιστοσύνης που περιλαμβάνουν φραγμούς, GenAI παρατηρησιμότητα, εξηγησιμότητα και διαδικασίες ανθρώπινου-στο-βρόχο για να διασφαλίσουν ότι οι έξοδοι AI είναι ασφαλείς, επαναλαμβανόμενες και ακριβείς.

Τέλος, οι ομάδες πρέπει να αναπτύξουν ευφυΐα AI. Ετοιμότητα σημαίνει την εξέλιξη των εργαζομένων σε AI-γραμματικότητα, ώστε να γνωρίζουν πώς να προωθήσουν αποτελεσματικά, να επικυρώσουν αποτελέσματα και να ελέγξουν εξόδους αντί να εμπιστεύονται τυφλά ένα “μαύρο κουτί”. Το AI λειτουργεί καλύτερα όταν οι άνθρωποι παραμένουν σαφώς στο βρόχο.

Το τομέας των τεχνολογικών υπηρεσιών είναι πυκνοκατοικημένος με legacy παίκτες. Τι θεωρείτε την πιο ισχυρή διαφοροποίηση της QBurst όταν ανταγωνίζεται για εντολές μετασχηματισμού επιχειρήσεων;

Η QBurst διαφοροποιείται στην αγορά των τεχνολογικών υπηρεσιών ζευγνώντας βαθιά τεχνική εμπειρία με την ευελιξία μιας πολύ μικρότερης, καινοτομίας-ηγετικής εταιρείας.

Το ανταγωνιστικό μας πλεονέκτημα ορίζεται από πέντε κρίσιμους πυλώνες:

1. Βαθιά Τεχνική Εμπειρία με Στάση Σκέψης Σχεδιασμού – Δεν γράφουμε απλά κώδικα. Λύνουμε επιχειρηματικά προβλήματα μέσω ολιστικών, χρήστη-κεντρικών λύσεων.

2. Ευελιξία και Ιδιοκτησία – Είμαστε αρκετά μεγάλοι για να κλιμακωθούμε αλλά αρκετά λεπτοί για να φροντίσουμε – η ευελιξία και προσαρμογή μας σε γρήγορες αλλαγές είναι κάτι που οι πελάτες μας έχουν δώσει μαρτυρία. Οι ομάδες μας λαμβάνουν πραγματική ιδιοκτησία της επιτυχίας του πελάτη. Θα δείτε την ιδιοκτησία παράδοσης να τρέχει μέχρι το επίπεδο της ανώτερης ηγεσίας.

3. Πολιτισμική ευφράδεια: Είτε πρόκειται για mini-apps LINE στην Ιαπωνία είτε για ολοκληρωμένα συστήματα τιμολόγησης για αμερικανικές αλυσίδες σούπερ μάρκετ, προσαρμόζουμε όχι μόνο την τεχνολογία αλλά και την εμπειρία σε κάθε αγορά.

4. Όραση AI-Πρώτο – Εμπεδώνουμε το AI στην παράδοση, τις λειτουργίες και τις λύσεις πελάτη μας – όχι ως buzzword, αλλά ως πολλαπλασιαστή ικανότητας.

5. Πολιτισμός Καινοτομίας και Πειραματισμού – Οι ηγέτες μας είναι τεχνολογικά ενημερωμένοι και αγαπούν να λύνουν προβλήματα πελάτη χρησιμοποιώντας την τελευταία και την αναδυόμενη τεχνολογία. Δεν φοβόμαστε την αποτυχία και έχουμε δημιουργήσει σημαντική επίδραση για τους πελάτες μας με την αντιμετώπιση μιας προσεγγίσεως start-up σε πολλές περιπτώσεις.

Είμαστε επίσης πρόθυμοι να αναταράξουμε τον εαυτό μας. Πειραματιζόμαστε με μοντέλα που βασίζονται σε αποτελέσματα, πλαισια παράδοσης που μπορούν να συντεθούν και εργαστήρια συν-καινοτομίας για πελάτες επιχειρήσεων.

Κοιτάζοντας μπροστά τρία έως πέντε χρόνια, πώς περιμένετε να εξελιχθούν τα μοντέλα λειτουργίας της επιχείρησης IT με την άνοδο των ροών εργασίας που οδηγούνται από το AI και των οργανισμών που οδηγούνται από το AI, και τι πρέπει οι ηγέτες να προετοιμαστούν τώρα;

Η επόμενη κυμαία καινοτομίας θα ανήκει σε εκείνους που μπορούν να παντρεύσουν ισχυρές ικανότητες AI με συστήματα ελέγχου, εποπτείας και εμπιστοσύνης. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η αναδυόμενη συζήτηση για τα πλαισια agentic επιχείρησης feels τόσο σημαντική — και τόσο επείγουσα.

Ορισμένα από τα κρίσιμα σημεία για μένα είναι:

• Η κατασκευή κέντρων δεδομένων AI επιταχύνεται, όχι επιβραδύνεται, η στάση στον κόσμο των κέντρων δεδομένων είναι εξαιρετικά αισιόδοξη, με χωρητικότητα, ζήτηση και επένδυση που αυξάνονται όλα.
• Η υιοθέτηση AI σε επιχειρήσεις θα είναι πιο αργή από την υιοθέτηση AI σε καταναλωτές (τα δεδομένα της οργάνωσης είναι συχνά ακατάστατα, απομονωμένα και κατανεμημένα σε πολλά συστήματα αντί να είναι καθαρά και κεντρικά, τα σημερινά μοντέλα δεν είναι ακόμη αρκετά ακριβή για τις ιδιαίτερες καταστάσεις και λειτουργίες της εταιρείας χωρίς προσαρμογή στο μοναδικό контέκστ της κάθε οργάνωσης, για να ξεκλειδώσουν την πραγματική αξία, τα μοντέλα θα πρέπει να εκπαιδευτούν και να tinh chỉnhστούν σε ιδιωτικά δεδομένα επιχείρησης, ιδιαίτερα στο “τελευταίο μίλι” συγκεκριμένων ροών εργασίας και περιπτώσεων χρήσης)
• Πριν οι πραγματικά αυτόνομες agents μπορέσουν να ευδοκιμήσουν στην επιχείρηση, υπάρχει μια μεγαλύτερη πρόκληση: η κατασκευή του ισοδύναμου των δομών εποπτείας, των εγκρίσεων και των φραγμών που υπάρχουν για τους ανθρώπινους εργαζόμενους, που επιτρέπει στην ανθρώπινη εργατική δύναμη να εκτελεί αξιοπιστώς και να κλιμακώνεται.

Οι ηγέτες πρέπει να προετοιμαστούν με τα ακόλουθα στο μυαλό:

• Οι agents πρέπει να αντιμετωπίζονται σαν νέες προσλήψεις, με σαφώς καθορισμένα πεδία, σαφείς εποπτικές αρχές και μηχανισμούς για να περιορίσουν τα λάθη ενώ “μαθαίνουν” τις γραπτές και άγραφες κανόνες της οργάνωσης.
• Υπάρχει ανάγκη για ένα “agent bus” ή επίπεδο συντονισμού όπου οι agents εγγράφονται, λαμβάνουν δικαιώματα γραφής και έχουν τις ενέργειές τους παρακολουθούμενες από εποπτικές agents.
• Η αναδημιουργία των ισορροπιών που κάνουν τις ανθρώπινες οργανώσεις ρομποτικές θα είναι κρίσιμη για την επίτευξη ασφαλούς, ακριβούς και αξιόπιστης εκτέλεσης σε ένα κόσμο επιχείρησης που οδηγείται από το AI.
• Η διαχείριση του ανθρώπινου ταλέντου και η επαναειδίκευση είναι άλλος一个 σημαντικός аспект καθώς οι διεπαφές ανθρώπινου-AI και οι συνεργασίες αλλάζουν με συστήματα & πλαισια Agentic.
• Το πιο συναρπαστικό μέτωπο είναι η εμφάνιση προηγμένων Πλαισίων Επιχείρησης Agentic — πέρα από αυτά που υπάρχουν σήμερα — που μπορούν να μετατρέψουν αυτή την όραση σε μια πρακτική, κλιμακώσιμη πραγματικότητα, όταν συνδυαστούν με ισχυρή γνώση τομέα και λύσεις.

Ευχαριστώ για τη μεγάλη συνέντευξη, οι αναγνώστες που επιθυμούν να μάθουν περισσότερα πρέπει να επισκεφθούν QBurst.