Archana Joshi, Directora de 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 especialización en IA (incluyendo IA generativa), metodologías Agile y DevOps, y iniciativas de software verde. Actualmente lidera las estrategias de crecimiento y posicionamiento en el mercado para la línea de servicio de IA empresarial y la unidad de negocios de servicios bancarios y financieros de LTIMindtree. Joshi ha trabajado con clientes de Fortune 100 en diversas geografías y es una oradora 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 ofrece experiencia en dominio y tecnología destinada a 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 tecnológicas transformadoras para los clientes, ya sea Agile/DevOps o IA generativa (GenAI). En LTIMindtree, mi enfoque es empoderar a las organizaciones para que aprovechen la GenAI para estrategizar y ejecutar sus trayectorias de transformación digital. Priorizo las estrategias centradas en el cliente, trabajando en estrecha colaboración con los clientes para comprender sus desafíos únicos y ofrecer soluciones de IA personalizadas que impulsan el valor empresarial. 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 manejan vastas 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 elementos más importantes 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 proporcionando información valiosa, automatizando tareas y manteniéndonos alineados con nuestros objetivos estratégicos.

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

La GenAI está revolucionando los modelos de servicio 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. En consecuencia, el enfoque de los modelos de servicio de TI se está desplazando de los enfoques impulsados por el costo a los 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 entregar resultados tangibles en lugar de solo ahorros de costo. Este desplazamiento también está llevando a nuevos tipos de trabajo en los servicios de TI, como el desarrollo de modelos personalizados, la 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 el ámbito de la salud, estamos viendo que la GenAI tiene un gran impacto al automatizar cosas como el diagnóstico médico, el análisis de datos y el 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 frentes 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 están buscando la IA para mejorar la eficiencia en todo. Desde reducir las horas dedicadas a tareas repetitivas y consumidoras de tiempo hasta escalar operaciones y mejorar la confiabilidad de los procesos comerciales, la IA se está convirtiendo en una parte central de su estrategia. Nuestros ingenieros se centran en integrar copilotos de IA en sus flujos de trabajo, cubriendo todo, desde la codificación, las pruebas y la implementación hasta el mantenimiento de software.

Por ejemplo, en un movimiento de transformación para una empresa de 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 compañía 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 de acompañamiento, 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 les toma presentar ofertas de productos y gestionar diversas coberturas.

Con la adopción rápida de la GenAI en diversos 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 las consideraciones éticas en su implementación.

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 aseguramiento 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, abordando 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 empresarial al mismo tiempo que mantiene los estándares éticos.

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

A medida que seguimos lanzando nuevas herramientas y plataformas de IA, debemos garantizar que cumplan con nuestros estándares y regulaciones sobre el uso de la tecnología. Además de mantener la calidad de los datos para proporcionar salidas precisas y sin sesgo, estamos comprometidos con cumplir con altos estándares de seguridad y sostenibilidad.

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 amigables 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 varios usos y casos, evitando redundancias y reutilizando mecanismos y sugerencias 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 costos 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 y marcos de IA responsable de proveedores de terceros, como Nvidia Nemo y los modelos de gobernanza de 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 la GenAI influyendo en la gestión de proyectos Agile en LTIMindtree? ¿Qué ventajas aporta a los equipos Agile, y hay algún tipo de compensación?

La integración de la GenAI en las prácticas Agile 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 aquellas tareas repetitivas que pueden agobiar a los equipos. Este desplazamiento les permite centrarse más en la resolución creativa de problemas y la innovación, exactamente donde deben estar.

Cuando comenzamos a integrar la GenAI en los marcos Agile, hay algunos puntos clave que nos gustaría destacar. 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 Agile 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, SLM (modelos de lenguaje pequeños) junto con 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 Agile-DevOps para una empresa. Ayuda a un equipo Agile durante la creación de la historia del 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 LTIMindtree abordando 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 resaltado 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 completamente 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 capacitar a nuestros empleados para satisfacer estas demandas emergentes. Tenemos la iniciativa GARUDA, diseñada específicamente para capacitar y incorporar a los equipos en GenAI y IA empresarial. Reconocemos que la capacitación y los recursos educativos efectivos son cruciales, y estamos comprometidos con crear una cultura de aprendizaje continuo.

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

Además, hemos colaborado 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 equipar a los profesores a través de enfoques de capacitación para capacitadores.

¿Cómo ve el papel de los talentos humanos evolucionando 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 desplazamiento?

En el pasado, había roles distintos para individuos creativos y expertos en tecnología. Sin embargo, hay un desplazamiento notable hacia la adopción, la generalización y la escalabilidad de técnicas de creación de contenido innovadoras, difuminando las líneas entre la creatividad y la tecnología. Esta integración está impactando diversas industrias, donde la separación convencional entre roles creativos y trabajos tecnológicos está disminuyendo gradualmente. Aunque es prometedor, esta evolución viene con sus desafíos, lo que indica un desplazamiento sustancial de enfoque 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% será 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 enfatizando la toma de decisiones estratégicas y la resolución de problemas complejos. En LTIMindtree, creemos que esto es un desplazamiento de mentalidad y, por lo tanto, hemos establecido una iniciativa centralizada llamada GARUDA, que se centra en esta adopción de cambios. La iniciativa GARUDA no se trata solo de capacitación y capacitación 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 Recursos Humanos para examinar los impactos en varios roles dentro de la organización, junto con sus trayectorias profesionales y reconocimientos asociados. Hoy en día, en LTIMindtree, tenemos tres niveles de trayectorias de capacitación: fundamentos, practicante y experto. Más de 50.000 de nuestros asociados ya han completado las iniciativas de capacitación fundamentales que incluyen conceptos de IA, el uso de copilotos y consideraciones de IA responsable.

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

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

En LTIMindtree, hemos colaborado con la Agencia de Refugiados de la ONU para mejorar sus capacidades de respuesta a crisis utilizando la GenAI. Esta colaboración tiene como objetivo acelerar la respuesta a crisis en el terreno, brindando ayuda y apoyo oportunos a los refugiados necesitados. El uso innovador de la tecnología trae esperanza y alivio a las poblaciones vulnerables en sus momentos de mayor necesidad. Para una compañía 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 energía eficiente crecerán. Los modelos multimodales que integran texto, imagen, audio y video mejorarán las capacidades, impulsando un impacto económico significativo y la innovación. La GenAI está en condiciones de agregar 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 todos los lugares de trabajo serán tocados 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.