Archana Joshi, Directora – Estrategia (BFS y EnterpriseAI), LTIMindtree – Serie de Entrevistas

Archana Joshi aporta más de 24 años de experiencia en la industria de servicios de TI, con experiencia en IA (incluida la IA generativa), metodologías Ágiles y DevOps, y iniciativas de software verde. Actualmente lidera las estrategias de crecimiento y posicionamiento en el mercado para la línea de servicios de IA empresarial y la unidad de negocios de servicios bancarios y financieros en LTIMindtree. Joshi ha trabajado con clientes de Fortune 100 en diversas geografías y es una conferencista habitual en foros y eventos de la industria.

LTIMindtree es una empresa global de consultoría tecnológica y soluciones digitales que trabaja con empresas de diversas industrias para apoyar la evolución del modelo de negocio, la innovación y el crecimiento a través de tecnologías digitales. Al servir a más de 700 clientes, LTIMindtree proporciona experiencia en dominio y tecnología con el objetivo de mejorar la diferenciación competitiva, las experiencias del cliente y los resultados comerciales en un mundo cada vez más interconectado.

Dada su amplia experiencia en la transformación de servicios de TI en diversas organizaciones, ¿cómo ha evolucionado su estilo de liderazgo personal en LTIMindtree, particularmente en la adopción de IA generativa?

Con más de dos décadas de experiencia en servicios de TI, he dedicado mi carrera a impulsar soluciones de tecnología transformadoras para los clientes, ya sea Ágiles/DevOps o IA generativa (GenAI). En LTIMindtree, mi enfoque es empoderar a las organizaciones para que aprovechen la GenAI para planificar y ejecutar sus trayectorias de transformación digital. Priorizo estrategias centradas en el cliente, trabajando en estrecha colaboración con los clientes para comprender sus desafíos únicos y brindar soluciones de IA personalizadas que impulsan el valor comercial. Como directora de estrategia, necesito colaborar con equipos de diversos departamentos para promover la adopción de GenAI y mantenerme informada sobre los nuevos desarrollos para guiar mis decisiones. Los procesos de GenAI analizan grandes cantidades de datos para proporcionar información útil. Esta capacidad es particularmente beneficiosa para un líder orientado a los datos como yo, que valora las estrategias basadas en evidencia.

Por ejemplo, cada mañana cuando comienzo mi día con copilotos basados en GenAI para ayudarme a entender los temas principales que requieren mi atención o proporcionar información para crear informes que puedo compartir con mi equipo sobre la adopción. De hecho, a menudo digo dentro del equipo que los copilotos basados en GenAI han pasado a ser miembros integrales de nuestro equipo, al igual que los compañeros de confianza. Nos apoyan brindando información valiosa, automatizando tareas y manteniéndonos alineados con nuestros objetivos estratégicos.

¿Cómo está cambiando la IA generativa los modelos de servicios de TI tradicionales, particularmente en industrias que han sido más lentas en adoptar la transformación digital?

La GenAI está revolucionando los modelos de servicios de TI tradicionales en todas las industrias, mejorando significativamente la productividad de los desarrolladores de TI. Desde copilotos que generan código hasta datos sintéticos para pruebas y automatización de operaciones de TI, todos los aspectos de TI están siendo transformados. Como resultado, el enfoque de los modelos de servicios de TI se está desplazando de enfoques impulsados por el costo a enfoques impulsados por la eficiencia y el impacto. Esto significa que el valor de los servicios de TI ahora se mide por su capacidad para brindar resultados tangibles en lugar de solo ahorros de costo. Este cambio también está llevando a nuevos tipos de trabajo en los servicios de TI, como el desarrollo de modelos personalizados, ingeniería de datos para necesidades de IA y la implementación de IA responsable.

Hace solo 18 meses, estos servicios no eran la norma. Incluso en industrias altamente reguladas como la atención médica y los servicios financieros, donde los sistemas heredados son prevalentes, el valor de la GenAI para mejorar la eficiencia operativa es cada vez más reconocido.

Nuestra propia investigación en LTIMindtree, titulada “El estado de la adopción de IA generativa“, destaca claramente estas tendencias. En la atención médica, estamos viendo que la GenAI tiene un gran impacto al automatizar cosas como diagnósticos médicos, análisis de datos y trabajo administrativo. Esto ayuda a los médicos y proveedores de atención médica a tomar decisiones más rápidas y precisas, aunque la adopción sigue siendo cautelosa debido a los estrictos marcos de cumplimiento y regulación. En los servicios financieros, la GenAI mejora la gestión de riesgos, la detección de fraude y el servicio al cliente al automatizar tareas manuales. Sin embargo, la adopción del sector está impulsada por preocupaciones sobre el riesgo, la gobernanza y los datos sensibles.

¿Puede compartir ejemplos específicos de cómo LTIMindtree ha integrado con éxito la GenAI en flujos de trabajo de TI tradicionales para impulsar la eficiencia y la innovación?

En LTIMindtree, tenemos una estrategia de 3 partes hacia la IA. La filosofía de “IA en todo, todo para IA, IA para todos” subraya nuestro compromiso de integrar la IA en todos los aspectos de nuestras operaciones y servicios. Este enfoque garantiza que la IA no sea solo un complemento, sino un componente central de nuestras soluciones, impulsando la innovación y la eficiencia.

Los clientes buscan la IA para mejorar la eficiencia en todo. Desde reducir las horas dedicadas a tareas repetitivas y que consumen tiempo hasta ampliar las operaciones y mejorar la confiabilidad de los procesos comerciales, la IA se está convirtiendo en una parte fundamental de su estrategia. Nuestros ingenieros se centran en integrar copilotos de IA en sus flujos de trabajo, cubriendo todo, desde codificación, pruebas y despliegue hasta mantenimiento de software.

Por ejemplo, en un movimiento de transformación para una empresa Fortune 200, hemos empleado copilotos basados en GenAI para convertir grandes procedimientos almacenados en Java, permitiendo su viaje de modernización. Recientemente trabajamos con una gran empresa de seguros que quería automatizar sus procesos de extracción de datos. Estaban enfrentando problemas de escalabilidad y precisión con su enfoque manual. Así que nuestro equipo desarrolló un bot compañero, que ahora ayuda a procesar múltiples documentos, extrayendo información crítica como riesgo, elegibilidad, cobertura y detalles de precios. Esto ha reducido significativamente el tiempo que tardan en presentar ofertas de productos y gestionar diversas coberturas.

Con la adopción rápida de GenAI en varios sectores, ¿cuáles son algunas de las consideraciones éticas que las empresas deben tener en cuenta, y cómo garantiza LTIMindtree el uso responsable de la IA?

La evolución de la IA es prometedora, pero también plantea muchos desafíos corporativos, especialmente en torno a consideraciones éticas en cómo la implementamos.

En LTIMindtree, tenemos un consejo de IA que comprende expertos multifuncionales de IA, seguridad, legal, privacidad de datos y diversas verticales de la industria. Este consejo ha establecido marcos de garantía de IA y colabora con organismos de la industria en directrices regulatorias de IA. Además, trabaja con los equipos que implementan la IA para validar sus posturas de riesgo ético.

Para implementar la GenAI de manera efectiva, hemos establecido un conjunto de principios éticos básicos alineados con los valores corporativos, que abordan la equidad, la rendición de cuentas, la transparencia y la privacidad. Esto requiere patrocinio ejecutivo y apoyo de los equipos legales y de seguridad. A continuación, se incorporan intervenciones técnicas en nuestros procesos internos que se centran en datos de alta calidad y sin sesgo, con medidas para garantizar la integridad y la equidad de los datos. Fomentar una cultura de IA ética implica capacitación continua sobre las capacidades y los posibles inconvenientes de la IA, como las alucinaciones de la IA. Finalmente, se realizan auditorías y actualizaciones regulares de los sistemas de IA para abordar las vulnerabilidades y garantizar la precisión de las salidas de la IA. Este enfoque integral garantiza que la GenAI se implemente de manera responsable y efectiva, impulsando el valor comercial al mismo tiempo que mantiene los estándares éticos.

¿Cómo aborda la plataforma de IA de LTIMindtree las preocupaciones sobre ética de la IA, seguridad y sostenibilidad?

A medida que seguimos lanzando nuevas herramientas y plataformas de IA, debemos asegurarnos de que cumplan con nuestros estándares y regulaciones sobre el uso de la tecnología.

Nuestra plataforma se basa en los principios de IA responsable y consciente. En términos de sostenibilidad, somos conscientes de la creciente demanda de energía necesaria para respaldar los modelos de IA, desde el entrenamiento hasta su operación continua. Hemos adoptado un enfoque de reducir, reutilizar y reciclar la IA para abordar la huella de carbono y la importancia de crear prácticas de IA respetuosas con el medio ambiente y sostenibles. A través de este proceso, nos centramos en reducir los parámetros centrándonos en modelos de lenguaje grande más pequeños y específicos (LLM) que pueden abordar de manera eficiente las necesidades de las aplicaciones empresariales mientras crean una huella de carbono más pequeña. Además, reutilizamos los datos para diversas aplicaciones y casos de uso para evitar redundancias y reutilizamos mecanismos y prompts que se pueden utilizar para tareas similares para promover la eficiencia y la sostenibilidad. También estamos explorando modelos cuantizados para reducir la huella de memoria, recibir inferencia más rápida, reducir el costo y construir aplicaciones sostenibles.

Como mencioné anteriormente, la seguridad es una preocupación clave con el uso de cualquier herramienta o aplicación de IA. En LTIMindtree, no solo hemos priorizado la seguridad de los datos y el uso justo, sino que lo hemos convertido en una piedra angular de nuestra estrategia de IA. También hemos incorporado más de 50 API de moderación de clase mundial y marcos de IA responsable de proveedores de terceros como las guardias Nvidia Nemo y los modelos de gobernanza IBM Watson. Nuestra plataforma gestiona los datos de manera eficiente, teniendo en cuenta la privacidad, la seguridad, el uso ético y la sostenibilidad, aprovechando medidas de gobernanza sólidas y un marco bien construido.

¿Cómo está influyendo la GenAI en la gestión de proyectos Ágiles en LTIMindtree? ¿Qué ventajas aporta a los equipos Ágiles y hay algún tipo de compensación?

La integración de la GenAI en las prácticas Ágiles está transformando la forma en que los equipos trabajan. Mejora la productividad, simplifica los procesos y abre nuevas vías para la innovación. A medida que evoluciona el panorama de desarrollo de software, estamos aprovechando la GenAI para automatizar esas tareas repetitivas que pueden agobiar a los equipos. Este cambio les permite centrarse más en la resolución creativa de problemas e innovación, exactamente donde deben estar.

Cuando comenzamos a integrar la GenAI en los marcos Ágiles, hay algunos puntos clave que nos gustaría enfatizar. En primer lugar, es importante comprender la naturaleza de las herramientas de IA y su impacto potencial en la colaboración del equipo. Por ejemplo, los equipos Ágiles necesitan ser conscientes de las limitaciones de estas herramientas. Dependen de datos preexistentes en lugar de proporcionar información en tiempo real, por lo que es esencial validar y refinar sus salidas.

Nuestro DevOps nativo de IA aprovecha tecnologías de vanguardia como grafos de conocimiento, LLM personalizados, así como agentes del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC). Esto tiene el potencial de lograr una eficiencia del 35-50% en la productividad en todo el ciclo Ágil-DevOps para una empresa. Ayuda a un equipo Ágil durante la creación de historias de usuario, la planificación de sprint, la generación de código hasta las tuberías de CI/CD y la gestión de incidentes posteriores.

Con la IA transformando la industria de TI, ¿cómo está abordando LTIMindtree la necesidad de nuevos talentos y habilidades? ¿Qué iniciativas ha liderado para garantizar que sus equipos estén equipados para el futuro impulsado por la IA?

El surgimiento de tecnologías innovadoras en la industria de TI ha destacado una brecha entre las habilidades que nuestra fuerza laboral tiene actualmente y lo que se necesita para prosperar en un mundo impulsado por la IA. La GenAI tiene el potencial de cambiar por completo los roles diarios de muchos empleados, por lo que prepararse para nuevas habilidades y roles es esencial.

En LTIMindtree, estamos asumiendo el liderazgo en esta transformación centrándonos en actualizar a nuestros empleados para satisfacer estas demandas emergentes. Tenemos nuestra iniciativa GARUDA, diseñada específicamente para capacitar y formar a los equipos en GenAI y IA empresarial. Reconocemos que los recursos de capacitación y educación efectivos son cruciales, y estamos comprometidos a crear una cultura de aprendizaje continuo.

Nuestras estrategias de capacitación incluyen adaptaciones basadas en datos, aprendizaje en línea en tiempo real, aprendizaje de refuerzo avanzado, aprendizaje de transferencia y bucles de retroalimentación. De esta manera, nos aseguramos de que nuestros equipos no solo estén manteniendo el ritmo del cambio, sino que estén genuinamente equipados para destacarse en sus roles en evolución. Es un momento emocionante, y todos estamos en este viaje juntos.

Además, nos hemos asociado con siete instituciones académicas para equipar a los futuros talentos con habilidades en IA. Aquí estamos involucrados desde el diseño del plan de estudios hasta la administración del plan de estudios, así como también equipando a los profesores a través de enfoques de capacitación para capacitadores.

¿Cómo ve evolucionar el papel del talento humano en un lugar de trabajo cada vez más impulsado por la IA, y qué medidas está tomando para preparar a su fuerza laboral para este cambio?

En el pasado, había roles distintos para individuos creativos y expertos en tecnología. Sin embargo, hay un cambio notable hacia la adopción, la difusión y la escalabilidad de técnicas de creación de contenido innovadoras, borrando las líneas entre la creatividad y la tecnología. Esta integración está impactando diversas industrias, donde la separación convencional entre roles creativos y trabajos de tecnología está disminuyendo gradualmente. Si bien esta evolución es prometedora, también viene con sus desafíos, lo que indica un cambio de enfoque sustancial en la capacitación como esencial para capitalizar los beneficios de la IA.

La gran conversación ahora es cómo hacer que este cambio de GenAI se mantenga y se escale. Aquí es donde la gestión del cambio se vuelve crucial. Requiere un enfoque estructurado y un equipo dedicado para supervisar el proceso de adopción de la IA. Las personas, no solo la tecnología, están en el corazón de la adopción exitosa de la GenAI. Puede ser una herramienta poderosa para el empoderamiento, incluso entre aquellos que inicialmente la perciben como una amenaza. Forrester prevé que para 2030, solo el 1,5% de los trabajos se perderán debido a la GenAI, mientras que el 6,9% se verá influenciado por ella. Por lo tanto, los líderes deben priorizar la transparencia y motivar a su fuerza laboral sobre el futuro de la IA en el lugar de trabajo.

La IA está cambiando los roles laborales en todo el sector de TI, automatizando tareas diarias y poniendo énfasis en la toma de decisiones estratégicas y la resolución de problemas complejos. En LTIMindtree, creemos que esto es un cambio de mentalidad y, por lo tanto, hemos establecido una iniciativa central dedicada llamada GARUDA, que se centra en esta adopción de cambio. La iniciativa GARUDA no se trata solo de capacitación y actualización basada en roles, sino también de crear embajadores de IA que puedan impulsar esta adopción en varios niveles. También estamos trabajando con nuestra función de RRHH para examinar los impactos en varios roles dentro de la organización, así como sus trayectorias profesionales y recompensas y reconocimientos asociados. Hoy en día, en LTIMindtree tenemos tres niveles de caminos de actualización: fundamentos, practicante y experto. Más de 50.000 de nuestros asociados ya han completado las iniciativas de capacitación fundamentales que incluyen conceptos de IA hasta el uso de copilotos, así como consideraciones de IA responsable.

¿Cuáles son algunas de las aplicaciones de GenAI más innovadoras que ha visto recientemente, y hacia dónde ve dirigida la tecnología en los próximos 3-5 años?

Estamos apenas rozando la superficie de lo que la GenAI puede hacer, y estoy emocionado sobre su potencial en toda la industria de TI y más allá. A medida que más sectores se suben al tren, me encuentro particularmente emocionado sobre sus aplicaciones para transformar vidas humanas.

En LTIMindtree, nos hemos asociado con la Agencia de Refugiados de la ONU para mejorar sus capacidades de respuesta a crisis utilizando la GenAI. Esta colaboración apunta a acelerar la respuesta en el terreno, brindando ayuda y apoyo oportunos a los refugiados necesitados. El uso innovador de la tecnología ayuda a traer esperanza y alivio a poblaciones vulnerables en momentos de mayor necesidad. Para una empresa de seguros de vida estadounidense, desarrollamos una solución de GenAI que traduce palabras habladas en tiempo real, mejorando significativamente la experiencia del cliente. Al salvar brechas de comunicación, esta tecnología fomenta una mejor comprensión y conexión entre las personas, acercándonos y asegurando que las barreras lingüísticas ya no obstaculicen experiencias efectivas.

Mirando hacia adelante, la IA agente permitirá el desempeño autónomo de tareas y la toma de decisiones. Para 2027, los modelos específicos de la industria dominarán, el uso de datos sintéticos aumentará y las implementaciones de eficiencia energética crecerán. Los modelos multimodales que integran texto, imagen, audio y video mejorarán las capacidades, impulsando un impacto económico y una innovación significativos. La GenAI está en condiciones de sumar hasta $4.4 billones a la economía global anualmente, revolucionando industrias y impulsando la eficiencia y la sostenibilidad, el comercio minorista, la atención médica y las ciencias de la vida.

La realidad es que cada lugar de trabajo será tocado por la GenAI de alguna manera, convirtiéndose en parte de nuestras operaciones diarias. A medida que continuamos esta transición, no puedo esperar para ver cómo evoluciona y qué innovaciones vendrán a continuación.