Arun Kumar Ramchandran, CEO της QBurst – Σειρά Συνεντεύξεων

Arun Kumar Ramchandran, CEO της QBurst, είναι một βετεράνος εκτελεστικός της τεχνολογίας και των υπηρεσιών με 25+ χρόνια εμπειρίας ηγεσίας σε παγκόσμιους συμβούλους, μεγάλες πωλήσεις, ιδιοκτησία P&L και μετασχηματισμό επιχειρήσεων. Έγινε CEO τον Απρίλιο του 2025 και είναι υπεύθυνος για την ηγεσία της QBurst σε όλη την επιχείρηση, διαμορφώνοντας τη στρατηγική της ως μια εταιρεία τεχνολογικών υπηρεσιών και ψηφιακής μηχανικής που βασίζεται στο AI. Πριν από την QBurst, κατέχει υψηλές θέσεις στην Hexaware Technologies (συμπεριλαμβανομένης της Προέδρου και της ηγεσίας της GenAI), Capgemini/Sogeti (ηγεσία πελάτη και πωλήσεων), και Infosys και Virtusa, όπου έκτισε και μετέτρεψε μονάδες επιχειρήσεων, οδήγησε σημαντικά στρατηγικά προγράμματα και οδήγησε την αύξηση σε πολλαπλά γεωγραφικά και βιομηχανικά τμήματα.

QBurst είναι ένας παγκόσμιος ψηφιακός συνεργάτης μηχανικής που позиτίζεται γύρω από το “High AI-Q”, συνδυάζοντας την παράδοση με δυνατότητες AI με προσεγγίσεις που βασίζονται σε δεδομένα για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να μοντερνοποιήσουν, να χτίσουν και να κλιμακώσουν. Η εταιρεία τονίζει την ολοκληρωμένη ψηφιακή εμπειρία μηχανικής, τη μοντερνοποίηση και τη μηχανική προϊόντων – υποστηρίζοντας τους πελάτες με πρωτοβουλίες όπως συνθέσιμες ψηφιακές πλατφόρμες, συνομιλίες και λύσεις εμπειρίας πελάτη, και AI-έτοιμες θεμελιώσεις δεδομένων – με στόχο την παραγωγή μετρήσιμων αποτελεσμάτων όπως η βελτίωση της παραγωγικότητας, η ταχύτερη παράδοση και η ισχυρότερη εμπειρία πελάτη σε ένα ευρύ διεθνές υπόβαθρο πελάτη.

Έχετε αναλάβει τον ρόλο του CEO στην QBurst μετά από μια μακρά καριέρα ηγεσίας σε Hexaware, Capgemini, Infosys και άλλες παγκόσμιες οργανώσεις. Τι σας έ drew στην 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 drew στην QBurst ήταν ένας συνδυασμός των εσωτερικών της ισχυών και μιας μοναδικής αγοράς ευκαιρίας. Η επιχειρηματική κουλτούρα της QBurst και η επιτυχία με τα προηγμένα τεχνολογικά προϊόντα στην παράδοση σε απαιτητικούς πελάτες με εντυπωσίασαν και με ενθούσιασαν.

Με τη σύγκλιση των ανατρεπτικών 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 το πακέτο και να δημιουργήσει một νέο τεχνολογικό και μηχανικό μοντέλο υπηρεσιών για το μέλλον που οδηγείται από το AI.

Με περισσότερα από 25 χρόνια σε τεχνολογικές μετασχηματίσεις σε πολλαπλά τμήματα, πώς η εμπειρία σας έχει επηρεάσει τον τρόπο με τον οποίο σκέφτεστε την κλιμάκωση μιας πλατφόρμας υπηρεσιών που βασίζεται στο AI σήμερα;

Έχω παρατηρήσει ότι η κύρια καινοτομία και υιοθέτηση της τεχνολογίας συμβαίνουν μετά το κύκλο του hype έχει ψύξει και πραγματικά επιχειρηματικά προβλήματα αρχίζουν να λύνονται στο επίπεδο της επιχείρησης. Υπάρχουν τρεις συγκεκριμένοι σημεία που θα ήθελα να αναφέρω εδώ σχετικά με την κλιμάκωση μιας πλατφόρμας υπηρεσιών που βασίζεται στο AI.

1. Διασχίζοντας το στάδιο “PoC”.

Η μεγαλύτερη πρόκληση που βλέπω σήμερα είναι η διάσχιση 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 контекστα αντί να είναι κλειδωμένα σε χθες.

2. Χωρίς AI χωρίς μια ισχυρή θεμελίωση.

Μια διδάγματα 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 βεβαιώνοντας ότι το “βαρετό αλλά απαραίτητο” έργο γίνεται, δηλαδή η Ψηφιακή Μοντερνοποίηση και η Προηγμένη Μηχανική Δεδομένων.

3. Η όραση “High AI-Q”.

Για να οδηγήσουμε αυτή την αλλαγή, έχουμε επανατοποθετήσει την εταιρεία μας ως μια εταιρεία “High AI-Q”. Αυτό αντανακλά την ενσωμάτωση της Γενικής AI και της Agentic AI σε όλες τις βασικές υπηρεσίες μας, οδηγώντας μια μετασχηματιστική επιχείρηση που βασίζεται στο AI. Στην QBurst, το AI δεν είναι μια προσθετική λειτουργία αλλά το πυρήνας 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 νοημοσύνη της κλιμακώνεται μαζί της.

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

Έχετε τονίσει την “High AI-Q” ως ένα οριστικό 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 πορεία της QBurst προς την “High AI-Q” είναι μια συνειδητή απόφαση: τρέχοντας γρήγορα στο επιχειρησιακό επίπεδο με AI-Driven SDLC, και κάνωντας τολμηρές κινήσεις στο στρατηγικό επίπεδο με Managed Agents. Το πιο σημαντικό, αυτό αγκιστρώνει όλη την επιχείρηση σε μια αργή, θεμελιώδη αλλαγή της κουλτούρας, των αξιών και της ανθρώπινης ικανότητας.

Ενώ υπάρχουν κίνδυνοι και ανησυχίες σχετικά με το AI, αν εφαρμοστεί ασφαλώς, το AI μπορεί να δημιουργήσει αφθονία και καινοτομία. Οι επιχειρήσεις θα δουν αξία όχι μόνο σε όρους παραγωγικότητας, αλλά και αύξησης και μετασχηματισμού.

Από την πλευρά της παράδοσης, βλέπουμε αυτή την εξέλιξη καθημερινά μέσω του πλαισίου AI-Driven SDLC. Αυτό είναι το “πώς” της μετασχηματίσεως, 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-στη-Αγορά: Σημαντική μείωση των κυκλών ανάπτυξης και δοκιμών.
• Ποιότητα: Μια αξιοσημείωτη 25-35% μείωση των ελαττωμάτων μετά την κυκλοφορία.
• Αποτελεσματικότητα: Μια συνεχής 20-30% βελτίωση της συνολικής παράδοσης.

Το στρατηγικό επίπεδο είναι εκεί όπου μεταβαίνουμε πέρα από την оптимποίηση των μερών για την оптимποίηση του ολόκληρου οικοσυστήματος. Αυτό απαιτεί μια επανεξέταση των πυλώνων λύσεων μας, οδηγώντας στη δημιουργία των Managed Agents, μιας σύντηξης της Enterprise Agentic AI και των Διαχειριζόμενων Υπηρεσιών. Για τους πελάτες μας, αυτό σημαίνει ότι οι πράκτορες AI χειρίζονται εργασίες, ροές εργασιών και λειτουργίες, οδηγώντας τόσο την αποτελεσματικότητα όσο και την συνεχής καινοτομία. Δεν παρέχουμε μόνο υπηρεσίες, αλλά και einen ομαλό δίκτυο αξίας.

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

Οι επιχειρήσεις συσσωρεύουν “Χρέος AI” όταν οι επενδύσεις GenAI σταματούν στις πιλοτικές εφαρμογές και δεν παράγουν πραγματική επιχειρηματική αξία. Η ρίζα του προβλήματος είναι αυτό που ονομάζουμε την παγίδα της ανακαίνισης – μια προσπάθεια να προσαρμόσουμε τις ικανότητες GenAI σε παλιές συστήματα που δεν σχεδιάστηκαν ποτέ για να υποστηρίξουν ροές εργασιών που βασίζονται στο 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 θεμελιώσεις δεδομένων και σαφείς πλαισίου ελέγχου, οι πρωτοβουλίες GenAI παραμένουν απομονωμένες αποδείξεις концепту και όχι ικανότητες επιχείρησης.

Η διάλυση αυτού του μοτίβου απαιτεί μια αλλαγή σε σχεδιασμό που βασίζεται στο AI. Αντί να ρωτάτε πού μπορεί να προστεθεί το AI, οι οργανώσεις πρέπει να σχεδιάζουν συστήματα με αποτελέσματα AI στο μυαλό από την πρώτη ημέρα, ευθυγραμμίζοντας 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 robust, καλά διακυβερνημένων αγωγών και μοντέλων δεδομένων από την αρχή δημιουργεί τις συνθήκες για το GenAI να κλιμακωθεί βιώσιμα. Όταν η θεμελίωση είναι σωστή, το AI μεταφέρεται από την πειραματική στην επίδραση. Έτσι, το “Χρέος AI” δίνει τη θέση του στην μακροχρόνια δημιουργία αξίας.

Η παραδοσιακή σύμβαση Χρόνου και Υλικών είναι ολοένα και περισσότερο θεωρείται ως μη συσχετισμένη με τις πραγματικότητες της αποτελεσματικότητας που οδηγείται 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 Χρόνου και Υλικών κατασκευάστηκε για μια εποχή έλλειψης πόρων, όπου η αξία ήταν直接 συνδεδεμένη με την ανθρώπινη προσπάθεια. Στην εποχή του AI, αυτή η υπόθεση δεν ισχύει πλέον. Η νοημοσύνη και η εκτέλεση γίνονται αφθονία, και καθώς η αφθονία αυξάνεται, η αξία μεταφέρεται από την προσπάθεια στα αποτελέσματα. Το AI λύνει ουσιαστικά τη λογική της ωριαίας χρέωσης.

Αυτό είναι το λόγο για τον οποίο η βιομηχανία μεταφέρεται προς μοντέλα που βασίζονται σε αποτελέσματα. Μετρήσεις όπως τα tickets που επιλύονται χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση ή οι ροές εργασιών 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”.

Οι 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, ermögνοντας προβλέψιμους κόστους, συνεχείς βελτιώσεις και κοινή άνοδο από την αυτοματοποίηση. Οι Managed Agents επιτρέπουν στους ανθρώπινους μηχανικούς και τους πράκτορες AI να δουλεύουν μαζί για 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 ευθυγραμμισμένα 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 τα τρία κρίσιμα επίπεδα για την ετοιμότητα του AI. Πώς μπορούν οι CIOs να αξιολογήσουν την ωριμότητα τους σε αυτά τα επίπεδα πριν από την κλιμάκωση των πρωτοβουλιών GenAI;

Πριν από την κλιμάκωση του GenAI, οι CIOs χρειάζονται μια σαφή άποψη της ωριμότητας σε όλα τα τρία επίπεδα “High AI-Q” του ταλέντου, της εφαρμογής και της επίδρασης και όχι μόνο το τεχνολογικό στάκτη.

Στο επίπεδο του ταλέντου, η ωριμότητα είναι σχετικά με την ετοιμότητα των ανθρώπων. Οι CIOs πρέπει να αξιολογήσουν τις δεξιότητες AI, την ανοχή στην αλλαγή και αν οι υπάλληλοι έχουν ασφαλή, διακυβερνημένη πρόσβαση σε LLMs που επιτρέπει την ασφαλή πειραματική.

Στο επίπεδο της εφαρμογής, η εστίαση είναι στις θεμελιώσεις δεδομένων και διακυβέρνησης όπως η ποιότητα δεδομένων, αρχιτεκτονική, ασφάλεια και η ωριμότητα των πολιτικών και φυλακίων σε όλες τις πρόσβασης LLM και πρακτικές ανάπτυξης AI.

Στο επίπεδο της επίδρασης, οι CIOs πρέπει να αξιολογήσουν τις περιπτώσεις χρήσης με βάση την προσπάθεια έναντι της επιχειρηματικής αξίας. Η ταυτοποίηση των ευκαιριών χαμηλής προσπάθειας και υψηλής επίδρασης επιτρέπει τις πρώτες νίκες και υποστηρίζει μια επαναληπτική προσέγγιση για την κλιμάκωση του GenAI.

Για τις οργανώσεις που λειτουργούν ακόμη σε αρχιτεκτονικές κληρονομιάς, ποια είναι τα θεμελιώδη βήματα μοντερνοποίησης που απαιτούνται για την προετοιμασία για ροές εργασιών που βασίζονται στο AI και μοντέλα παράδοσης που βασίζονται στο AI;

Αυτά είναι τα τρία βήματα που μπορούν να προετοιμάσουν τις οργανώσεις καθώς μεταβαίνουν σε ροές εργασιών που βασίζονται στο AI.

1. Προτεραιότητα στη Μοντερνοποίηση της Θεμελίωσης Δεδομένων: Για τις οργανώσεις που λειτουργούν σε αρχιτεκτονικές κληρονομιάς, το πρώτο βήμα είναι η μοντερνοποίηση της θεμελίωσης δεδομένων για να ενεργοποιήσετε τα μετα-δεδομένα, τη γενεαλογία και τα μετρικά της ποιότητας δεδομένων για τα απομονωμένα δεδομένα. Αυτό διασφαλίζει ότι οι πράκτορες έχουν το контεκστατικά πλούσιο, εξηγημένα δεδομένα που χρειάζονται. Η εισαγωγή εργαλείων GenAI-βασισμένων έχει κάνει αυτή τη μοντερνοποίηση ταχύτερη και πιο απλή. Χωρίς τη χρήση GenAI με αρχιτεκτονική κληρονομιάς είναι δυνατή, η απαίτηση token για να ληφθούν σημαντικά αποτελέσματα θα ήταν εξαιρετικά υψηλή.

2. Κατασκευή Επιχειρηματικών Επίπεδων Γνώσης: Οι οργανώσεις που δεν έχουν μοντερνοποιήσει τα συστήματά τους θα έχουν πολλή συσσωρευμένη γνώση που δεν έχει τεκμηριωθεί. Η κατασκευή των επιπέδων γνώσης για να καταγράψουν αυτή τη μεταβατική συσσωρευμένη γνώση στο σύστημα θα ήταν η δεύτερη υψηλή προτεραιότητα. Αυτό είναι το λείπων επίπεδο σε πολλές οργανώσεις AI-διαδρομή.

3. Ορισμός Ορίων Πράκτορα και Τρόπων Εργασίας: Το τρίτο βήμα είναι να διασφαλιστεί ότι οι πράκτορες συμμορφώνονται με όλες τις besten πρακτικές και τις ασφαλείς συμμορφώσεις που ακολουθούνται σήμερα στην οργάνωση. Πλαισιά της διακυβέρνησης, πολιτικές ασφαλείας και πλαισιά παρατηρησιμότητας επιτρέπουν στους πράκτορες να σκέφτονται και να δρουν αποτελεσματικά μέσα στα όρια και τους καθορισμένους τρόπους εργασίας της οργάνωσης.

Όταν προετοιμάζονται 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 καταγράψει τη φυλετική γνώση, όπως οι ανέγγιχτες διαδικασίες, η λογική λήψης αποφάσεων και οι κρίσιμες σχέσεις που υπάρχουν μόνο στα κεφάλια 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 που περιλαμβάνουν το контέκστ, τη γενεαλογία 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 είναι πιο αργή από την υιοθέτηση AI από τους καταναλωτές: τα δεδομένα της οργάνωσης είναι συχνά ακατάστατα, απομονωμένα και κατανεμημένα σε πολλά συστήματα αντί να είναι καθαρά και κεντραлизμένα. Σήμερα, τα μοντέλα δεν είναι ακόμη αρκετά ακριβή για τις υψηλές επιχειρηματικές καταστάσεις και λειτουργίες χωρίς προσαρμογή σε κάθε οργανωτική μοναδικότητα. Για να ξεκλειδώσουν την πραγματική αξία, τα μοντέλα πρέπει να εκπαιδευτούν και να εξευγενισθούν σε ιδιωτικά δεδομένα επιχείρησης, ιδιαίτερα στο “τελευταίο μίλι” συγκεκριμένων ροών εργασιών και περιπτώσεων χρήσης.

Τέλος, οι ομάδες πρέπει να αναπτύξουν AI-ειδική ικανότητα. Η ετοιμότητα σημαίνει την επαναεκπαίδευση των εργαζομένων σε AI-γλωσσικά so they know πώς να προωθήσουν αποτελεσματικά, να επικυρώσουν αποτελέσματα και να ελέγξουν εξόδους αντί να εμπιστεύονται ένα “μαύρο κουτί”. Το AI λειτουργεί καλύτερα όταν οι άνθρωποι παραμένουν σφιχτά στο loop.

Η τεχνολογική βιομηχανία υπηρεσιών είναι πυκνοκατοικημένη με παλιές εταιρείες. Τι θεωρείτε την ισχυρότερη διαφοροποίηση της QBurst όταν αγωνίζεται για μετασχηματιστικές εντολές;

Η QBurst διαφοροποιείται σε μια πυκνοκατοικημένη αγορά τεχνολογικών υπηρεσιών με την συνδυασμένη βαθιά τεχνολογική εμπειρία με την ευελιξία μιας πολύ μικρότερης, καινοτομίας-οδηγού εταιρείας.

Το ανταγωνιστικό μας πλεονέκτημα ορίζεται από πέντε κρίσιμους πυλώνες:

1. Βαθιά Τεχνική Εμπειρία με Σχεδιασμό Σκέψης – Δεν γράφουμε μόνο 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: Αν είναι LINE mini-εφαρμογές στην Ιαπωνία ή ολοκληρωμένα συστήματα τιμολόγησης για αμερικανικές αλυσίδες σούπερ μάρκετ, προσαρμόζουμε όχι μόνο την τεχνολογία, αλλά και την εμπειρία – σε κάθε αγορά.

4. Προοπτική AI-Πρώτα – Εμφυτεύουμε το AI στην παράδοση, τις επιχειρήσεις και τις λύσεις πελάτη μας – όχι ως buzzword, αλλά ως πολλαπλασιαστή ικανότητας.

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

Δεν φοβόμαστε να διαταράξουμε τον εαυτό μας. Πειραματιζόμαστε με μοντέλα που βασίζονται σε αποτελέσματα, πλαισιά composable παράδοσης και co-innovation εργαστήρια για πελάτες επιχειρήσεων.

Κοιτάζοντας μπροστά τρία έως πέντε χρόνια, πώς περιμένετε να εξελιχθούν τα λειτουργικά μοντέλα IT με την άνοδο των ροών εργασιών που βασίζονται στο AI και των οργανώσεων 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 σοφές συστήματα ελέγχου, εποπτείας και εμπιστοσύνης. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η αναδυόμενη συζήτηση για επιχειρηματικά πλαισιά agentic feels τόσο σημαντική – και τόσο επείγουσα.

Ορισμένα από τα κρίσιμα σημεία για μένα είναι:

• Η κατασκευή του AI datacenter επιταχύνεται, όχι επιβραδύνεται. Η στάση του κόσμου του datacenter είναι εξαιρετικά αισιόδοξη, με ικανότητα, ζήτηση και επένδυση που αυξάνονται όλα.
• Η υιοθέτηση AI σε επιχειρήσεις θα είναι πιο αργή από την υιοθέτηση AI από τους καταναλωτές. (Τα δεδομένα της οργάνωσης είναι συχνά ακατάστατα, απομονωμένα και κατανεμημένα σε πολλά συστήματα αντί να είναι καθαρά και κεντραлизμένα. Σήμερα, τα μοντέλα δεν είναι ακόμη αρκετά ακριβή για τις υψηλές επιχειρηματικές καταστάσεις και λειτουργίες χωρίς προσαρμογή σε κάθε οργανωτική μοναδικότητα.)
• Πριν από την πλήρη αυτονομία των πρακτόρων, υπάρχει μια μεγαλύτερη πρόκληση: η κατασκευή του ισοδύναμου των εποπτικών δομών, των εγκρίσεων και των φυλακίων που υπάρχουν για τους εργαζόμενους, το οποίο επιτρέπει στην ανθρώπινη εργατική δύναμη να εκτελείται με ασφάλεια και να κλιμακώνεται.

Οι ηγέτες πρέπει να προετοιμαστούν κρατώντας τα ακόλουθα στο μυαλό:

• Οι πράκτορες πρέπει να αντιμετωπίζονται σαν νέοι εργαζόμενοι, με σαφώς καθορισμένα πεδία, ρητές εποπτικές αρχές και μηχανισμούς για να περιορίσουν τα λάθη ενώ “μαθαίνουν” τις γραπτές και ανέγγιχτες κανόνες της οργάνωσης.
• Υπάρχει ανάγκη για ένα “πράκτορα λεωφορείου” ή ένα επίπεδο συντονισμού όπου οι πράκτορες εγγράφονται, λαμβάνουν δικαιώματα γραφής και έχουν τις ενέργειές τους παρακολουθούμενες από εποπτικές αρχές.
• Η αναδημιουργία των ελέγχων και των ισορροπιών που κάνουν τις ανθρώπινες οργανώσεις ισχυρές θα είναι κρίσιμη για την επίτευξη ασφαλούς, ακριβούς και αξιόπιστης εκτέλεσης σε ένα agentic επιχειρηματικό κόσμο.
• Η διαχείριση του ανθρώπινου ταλέντου και η επαναεκπαίδευση είναι ένας άλλος σημαντικός τομέας καθώς οι διεπαφές και οι συνεργασίες ανθρώπινων-ΑΙ αλλάζουν με συστήματα και πλαισιά agentic.
• Η πιο ενθουσιώδης μελλοντική πορεία είναι η εμφάνιση των προηγμένων Επιχειρηματικών Πλαισίων Agentic – πέρα από αυτά που υπάρχουν σήμερα – που μπορούν να μετατρέψουν αυτή την όραση σε μια πρακτική, κλιμακώσιμη πραγματικότητα, όταν συνδυαστούν με ισχυρή τομεακή κατανόηση και λύσεις.

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