Arun Kumar Ramchandran, QBurstin toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Arun Kumar Ramchandran, QBurstin toimitusjohtaja, on kokenut teknologia- ja palvelujohtaja, jolla on yli 25 vuoden johtamiskokemus, joka kattaa globaalit konsultointipalvelut, suurten kauppojen myynti, P&L-omistajuuden ja yritystransformaation. Hänestä tuli toimitusjohtaja huhtikuussa 2025, ja hän vastaa QBurstin johdosta liiketoiminnan johtamisessa ja strategian muokkaamisessa AI-vetoinen teknologiapalvelu- ja digitaalisen insinööritieteiden yrityksenä. Ennen QBurstia hän toimi johtavissa rooleissa Hexaware Technologiesissa (mukaan lukien presidentti ja GenAI-konsultin johtajuus), Capgemini/Sogetissa (asiakas- ja myyntijohtajuus) ja Infosysissa ja Virtusassa, jossa hän rakensi ja laajensi liiketoimintayksiköitä, johti suuria strategisia ohjelmia ja ajoi kasvua useilla maantieteellisillä alueilla ja toimialoilla.

QBurst on globaali digitaalisen insinööritieteiden kumppani, joka profiloituu “High AI-Q”:n ympärillä, yhdistäen AI-käyttöön ottamisen soveltamalla AI:ta ja dataohjattuja lähestymistapoja auttamaan yrityksiä modernisoimaan, rakentamaan ja skaalaamaan. Yritys korostaa kokonaisvaltaista digitaalista kokemussuunnittelua, modernisointia ja tuotesuunnittelua – tukien asiakkaita aloitteilla, kuten koostuvilla digitaalisilla alustoilla, vuorovaikutus- ja asiakaskokemusratkaisuilla ja AI-valmiilla data-perustalla – pyrkien tuottamaan mitattavia tuloksia, kuten parantunutta tuottavuutta, nopeampaa toimitusta ja vahvempaa asiakaskokemusta laajan kansainvälisen asiakasryhmän ympärillä.

Olet ottanut vastaan toimitusjohtajan roolin QBurstissa pitkän johtamisuran jälkeen Hexawaren, Capgeminin, Infosysin ja muiden kansainvälisten organisaatioiden parissa. Mikä veti sinut QBurstiin tässä vaiheessa sen kasvussa, ja miten taustasi muokkaa suuntaa, jota haluat ottaa yritykselle?

Päätös liittyä QBurstiin oli tilaisuuden ja potentiaalin yhteenlasku. Se, mikä veti minut QBurstiin, oli yhdistelmä sen luonnollisista vahvuuksista ja ainutlaatuisesta markkinatilaisuudesta. QBurstin yrityskulttuuri ja menestys ääriviivaisilla teknologioilla vaativien asiakkaiden toimittamisessa sekä vaikuttivat ja hämmensivät minua.

Muutosten ja ympäristön muutosten yhteenlasku teknologian, teollisuuden ja sääntelyjen osalla on luonut QBurstille kerran sukupolvessa olevan mahdollisuuden erottautua joukosta ja luoda uusi teknologia- ja insinööritieteiden palvelu- ja toimitusmalli AI-vetiselle tulevaisuudelle.

Yli 25 vuoden kokemuksella teknologiapohjaisessa muutoksessa useilla aloilla, miten kokemuksesi on vaikuttanut siihen, miten ajattelet AI-vetoisen palvelualustan skaalaamisesta tänään?

Olen havainnut, että pääasiallinen innovaatio ja teknologian omaksuminen tapahtuvat sen jälkeen, kun hype-kierto on laantunut ja oikeat liiketoimintahaasteet ratkaistaan yritysten tasolla. On kolme tärkeää kohtaa, joista haluan mainita tässä AI-vetoisen palvelualustan skaalaamisen suhteen.

1. Ylittäminen “PoC-vaiheesta.”

Suurin haaste, jonka näen tänään, on ylittäminen PoC-vaiheesta. Skaalaamiseen vaaditaan mielenmuutos: emme vain rakenna AI:ta, vaan tarjoamme tuotantovalmiita ratkaisuja. QBurstissa autamme asiakkaita kasvamaan PoC-vaiheen yli keskittymällä joustavuuteen – omaksumalla uusia malleja laajemmalla kontekstilla kuin lukkiutumalla eilisen teknologian muottiin.

2. Ei AI:ta ilman vahvaa perustaa

Opetus, jonka olen kantanut kaiken teknologisen kehityksen läpi – varhaisista mobiilipäivistä 2009 vuonna pilvipalveluihin – on, ettei voi automatisoida kaaosta. AI on yhtä voimakas kuin sille syötettävä data. QBurst ajaa kasvua varmistamalla, että “tylsät mutta olennaiset” työt tehdään, nimittäin digitaalisen modernisoinnin ja edistyneen data-insinööritieteiden.

3. ’High AI-Q’ -visio

Johtamaan tätä muutosta olemme uudelleen profiloinneet itsellemme ’High AI-Q’ -yrityksen. Tämä heijastaa Geneerisen AI:n ja Agentic AI:n integroimista kaikkiin ydinpalveluihimme, ajamaan AI-käyttöön ottamista yritystransformaatiota. QBurstissa AI ei ole lisäominaisuus, vaan strategiamme ja toimituksemme perusrunko. Se yhdistää mukautuvia koneoppimismalleja älykkääseen automaatioon, varmistaen, että liiketoiminnan kasvaessa sen älykkyyden skaalautuu.

Olemme olleet edelläkävijöitä Androidin aamunkoitosta lähtien, ja soveltamme samaa proaktiivista DNA:ta johtamaan AI-aikakautta. QBurstissa emme ole pelkästään teknologiajohtoinen yritys, vaan tuloksia ensin -kumppani, jonka kasvu perustuu asiakastyytyväisyyteen.

Olet korostanut ’High AI-Q’ -konseptia QBurstin määrittävänä kehyksenä. Miten yritysjohtajien tulisi tulkita tämä käsite, ja miksi se on tärkeä erottautumisen tekijä nykyisessä AI-maailmankuvassa?

QBurstin ’High AI-Q’ -matka on tietoinen päätös: nopea operaatiotasolla AI-vetoinen SDLC ja rohkeat liikkeet strategiatasolla Managed Agentsin kanssa. Tärkeintä on, että se ankkuroi koko yrityksen hitaaseen, perustavanlaatuiseen kulttuurin, arvojen ja inhimillisen kyvyn muutokseen.

Vaikka on olemassa riskejä ja huolenaiheita AI:sta, voidaan se turvallisesti toteuttaa luomaan runsautta ja innovaatiota. Yritykset näkevät arvon ei vain tuottavuuden, vaan myös kasvun ja transformaation muodossa.

Toimituksellisesti näemme tämän toteutuvan päivittäin AI-vetoisen SDLC-kehyksemme kautta. Tämä on “miten” -transformaatio, jossa olemme upottaneet AI:n jokaiseen kehitysvaiheeseen, käyttöliittymän luomisesta itsekorjaaviin testiskripteihin. Tulokset puhuvat itsestään:

• Markkinoille saattamisen nopeus: Merkittävä vähennys kehitys- ja testausjaksoissa.
• Laatu: Merkittävä 25-35% vähennys julkaisun jälkeisissä virheissä.
• Tehokkuus: Jatkuva 20-30% parannus koko toimituksessa.

Strategiatasolla siirrymme optimoinnista osia koko ekosysteemin optimointiin. Tämä vaati ratkaisupilareiden uudelleenarviointia, mikä johti Managed Agentsin luomiseen, yrityksen Agentic AI:n ja Managed Servicesin fuusiosta. Asiakkaidemme kannalta tämä tarkoittaa, että AI-agentit käsittelevät sekä etu- että taka- ja operaatiotehtäviä, työvirtoja ja prosesseja, ajamaan sekä tehokkuutta että jatkuvaan innovaatioon. Emme ainoastaan toimita palveluja, vaan orkestreroidaan vaivattoman arvoverkon.

Monet yritykset kertyvät, mitä kutsut “AI-velaksi” – merkittävät GenAI-pilottien kustannukset, jotka eivät skaalaa tai luo arvoa. Mitkä ovat tämän ongelman juurisyyt, ja miten organisaatiot voivat murtaa tämän kaavan?

Yritykset kertyvät “AI-velkaa”, kun GenAI-sijoitukset loppuvat piloteihin eivätkä luo liiketoimintaa. Juurisyy on se, mitä kutsun “retrofitting-loukkuksi” – yritykseksi kiinnittää GenAI-ominaisuuksia perintöjärjestelmiin, jotka eivät ole suunniteltu tukemaan AI-käyttöön ottamista työvirtoja. Näissä ympäristöissä data, arkkitehtuuri ja hallinto eivät ole valmiit, joten pilotit jumiutuvat tai menevät rikki skaalautumisen alla.

Tämä on yhdistetty perustavanlaatuiseen valmistumattomuuteen. Monet organisaatiot kiirehtivät kokeiluun ohittamalla olennaiset investoinnit datastrategiaan, data-insinööritieteisiin ja hallintoon. Ilman modernisoitua data-perustaa ja selkeää valvontakehyksiä GenAI-aloitteet pysyvät eristyneinä todisteluna eivätkä yrityksen kyvyinä.

Tämän kaavan murtaminen vaatii siirtymisen AI-ensin-suunnitteluun. Sen sijaan, että kysytään, mihin AI:ta voidaan lisätä, organisaatioiden on suunniteltava järjestelmiä AI-tuloksilla mielessä alusta alkaen, kohdistamalla arkkitehtuuri, data-virtaukset ja hallinto tukemaan älykkään automaation skaalautumista.

Käytännössä tämä alkaa data-insinööritieteellisestä modernisoinnista. Rakentamalla vahvat, hyvin hallitut data-piiput ja mallit etukäteen luodaan edellytykset GenAI:n kestävälle skaalautumiselle. Kun perusta on oikein, AI siirtyy kokeilusta vaikuttavuuteen. Näin ollen AI-velka antaa tilaa pitkäaikaiselle arvonluomiselle.

Perinteinen aikaa ja materiaaleja koskeva sopimusmalli nähdään yhä enemmän epäsovittuna AI-vetoinen tehokkuuden todellisuuksien kanssa. Miksi tämä malli vanhenee, ja miten lähestymistavat kuten “Hallitut agentit” tai “Palvelu-ohjelmistona” voivat tarjota kestävämmän tien eteenpäin yritysten IT:lle?

Perinteinen aikaa ja materiaaleja koskeva malli luotiin resurssien niukkuuden aikakaudelle, jossa arvo liittyi suoraan inhimilliseen ponnisteluun. AI-aikakaudella tämä oletus ei pidä enää paikkaansa. Älykkyys ja toimeenpano muuttuvat runsaaksi, ja runsauden lisääntyessä arvo siirtyy ponnistelusta tuloksiin. AI rikkoo perustavanlaatuisesti tuntityön logiikan.

Tämän vuoksi alan siirtyy tulokseen perustuviin malleihin. Mittarit, kuten ilman ihmisten välikäsiä ratkaistuja lippuja tai AI:n toimesta suoritettuja työvirtoja, tarjoavat selkeää, mitattavissa olevaa arvoa. Nämä mallit käsittelevät kykyä ohjelmistona, ei työnä, mikä voidaan kuvailla “palveluna ohjelmistona”.

Lähestymistavat, kuten Hallitut agentit ja Palvelu-ohjelmistona, tarjoavat kestävämmän tien eteenpäin. Ne siirtävät fokuksen ponnistelusta älykkäisiin tuloksiin, mahdollistaen ennustettavat kustannukset, jatkuvaan parantamiseen ja jaetun ylöspäin suuntautuvan hyödyn automaatiosta. Hallitut agentit sallivat inhimillisten insinöörien ja AI-agenttien työskentelyn yhdessä liiketoimintatavoitteiden saavuttamiseksi, kun taas Palvelu-ohjelmistona tekee arvon mitattavaksi tuloksien kautta, ei kulutetuista tunteja.

AI-vetisessä maailmassa kaupallisesti sopivat mallit ovat niitä, jotka palkitsevat tuloksia, ei ponnistelua – luoden voittoja sekä yrityksille että palveluntarjoajille.

Kuinka CIO:iden tulisi arvioida kypsyytensä ylittäen nämä kerrokset ennen GenAI-aloitteiden skaalaamista?

Ennen GenAI:n skaalaamista CIO:iden on oltava selkeä näkemys kypsyydestä näiden kolmen ’High AI-Q’ -kerroksen – kyvyt, sovellukset ja vaikutus – osalla eikä ainoastaan teknologiapinossa.

Kyvyt-kerroksessa kypsyydestä on kyse inhimillisenä valmiutena. CIO:iden tulisi arvioida AI-taitoja, avoimuutta muutokselle ja sitä, ovatko työntekijät turvallisesti ja hallitusti päässeet käsiksi LLM:ien käyttöön, mikä mahdollistaa turvallisen kokeilun.

Sovelluskerroksessa fokus on data- ja hallinnon perusasioissa, kuten data-laadussa, arkkitehtuurissa, turvallisuudessa ja politiikkojen ja varmistusmekanismien kypsessä ympärillä LLM-pääsyä ja AI-kehityksen käytäntöjä.

Vaikutuskerroksessa CIO:iden tulisi arvioida käyttötapauksia ponnistelun ja liiketoimintaa arvon suhteen. Matalan ponnistelun ja korkean arvon löytäminen mahdollistaa varhaiset voitot ja tukee iteratiivista lähestymistapaa GenAI:n skaalaamiseen.

Perinteisten arkkitehtuureilla toimiville organisaatioille, mitkä perustavanlaatuiset modernisointitoimet vaaditaan valmistautumaan agenteille työvirroille ja AI-käyttöön ottamiselle?

Tässä on kolme askelta, jotka voivat valmistaa organisaatiot siirtymään agenteille työvirroille.

1. Priorisoi data-perustan modernisointi: Perinteisillä arkkitehtuureilla toimiville organisaatioille ensimmäinen askel on modernisoida data-perusta mahdollistaaksesi metadata, jäljitys ja data-laatu-mittaukset eristyneille tiedoille. Tämä varmistaa, että agentit saavat kontekstuaalisesti rikkaan, selitettävän datan, jota he tarvitsevat. GenAI-pohjaisen työkalun käyttöönotto on tehnyt tämän modernisoinnin nopeammaksi ja suoraviivaisemmaksi. Vaikka GenAI:n käyttäminen perinteisillä arkkitehtuureilla on mahdollista, token-vaatimus saadakseen merkityksellisiä tuloksia olisi erittäin korkea.

2. Perusta yrityksen tietokerrokset: Organisaatiot, jotka eivät ole modernisoinneet järjestelmiään, ovat keränneet paljon dokumentoimatonta tietoa. Rakentaminen tietokerroksia, jotka pyytävät tätä väliaikaista kertynyttä tietoa järjestelmään, on toinen korkean prioriteetin tehtävä. Tämä on puuttuva kerros monissa organisaatioiden AI-omaksumisessa.

3. Määritä agenttien rajat ja työtavat: Kolmas askel on varmistaa, että agentit noudattavat kaikkia parhaita käytäntöjä ja turvallisuuden mukaisia käytäntöjä, jotka ovat voimassa organisaatiossa. Hallintokehykset, turvallisuuspolitiikat ja havainnointikehykset mahdollistavat agenttien toimimisen tehokkaasti organisaation rajojen ja työtapojen puitteissa.

Miten valmistautua “AI-valmiuteen” edellyttää lisää kuin työkaluja – datan, prosessien, hallinnon ja tiimien kykyjen osalta?

AI-valmius menee paljon laajemmin kuin oikean työkalun valinta. Käytännössä AI-omaksuminen onnistuu tai epäonnistuu organisaation kyvystä kaapata tribaalitiedot, kuten kirjoittamattomat prosessit, päätöksenteon logiikka ja avainsuhteet, jotka ovat olemassa vain työntekijöiden päissä. Tämä tieto on dokumentoitava luonnollisessa kielessä, jota AI-järjestelmät voivat syyttää, ei vain prosessoida dataa eristyneisyyden tilassa.

Data-valmius on yhtä tärkeää, mutta laatu yksinään ei riitä. Se, mikä todella määrää onnistumisen, on metadata, joka sisältää kontekstin, jäljityksen ja datan merkityksen. Ilman tätä jopa edistyneimmät mallit tuottavat pintapuolisia tai epäluotettavia tuloksia.

Yritysten AI-omaksuminen jää kuluttaja-AI:n jälkeen, koska hallinto, turvallisuus ja säätely eivät ole neuvotteluasioita, vaan vaatimuksia, joita on rakennettava. Organisaatioiden on perustettava luottamusrunko, joka sisältää varmistusmekanismit, GenAI-havainnointi, selitettävyys ja inhimillinen silmä- ja käsi-työvirrat, jotta voidaan varmistaa, että AI-tuotokset ovat turvallisia, toistettavissa ja tarkkoja.

Lopulta tiimien on kehittynyt AI-intuitio. Valmius tarkoittaa, että työntekijöiden on opittava AI-kirjaimellisuutta, jotta he tietävät, miten tehdä tehokkaita kysymyksiä, vahvistaa tuloksia ja tarkastaa tulokset, eikä vain luoteta “mustaan ruutuun”. AI toimii parhaiten, kun ihmiset pysyvät tiukasti silmällä.

Teknologiapalvelusektori on täynnä perinteisiä toimijoita. Mitä pidät QBurstin vahvimmista erottautumistekijöistä kilpaillessa yritystransformaation mandaateista?

QBurst erottuu teknologiapalveluiden markkinassa yhdistämällä syvän insinööritieteellisen asiantuntemuksen pienemmän, innovaatiota johtavan yrityksen joustavuuden.

Meidän kilpailuetumme määritellään viidellä avainpilarilla:

1. Insinööritieteellinen syvyys suunnittelijan ajattelutavalta – Emme ainoastaan kirjoita koodia. Ratkaamme liiketoimintahaasteita holistisilla, käyttäjäkeskeisillä ratkaisuilla.

2. Joustavuus ja omistajuus – Olemme tarpeeksi suuria skaalautumaan, mutta tarpeeksi pieniä, jotta voimme välittää. Tiimimme ottaa todellista omistajuutta asiakastuloksista. Voit nähdä toimitusomistajuuden kulkevan seniorijohtoon asti.

3. Kulttuurinen sujuvuus: Olipa kyse sitten LINE mini-sovelluksista Japanissa tai integroiduista hinnoittelujärjestelmistä amerikkalaisille supermarket-ketjuille, sovittamme sekä teknologiaa että kokemusta kullekin markkinalle.

4. AI-ensin-visio – Upottamme AI:n toimitukseemme, operaatioihimme ja asiakkaiden ratkaisuihimme – ei buzz-sanana, vaan kyvykkyyden moninkertaistajana.

5. Innovaation ja kokeilun kulttuuri – Johtajamme ovat teknologiaan vihkiytyneitä ja rakastavat ratkaisemaan asiakasongelmia käyttäen uusinta ja nousussa olevaa teknologiaa. Emme pelkää epäonnistumista, ja olemme luoneet merkittävää vaikutusta asiakkaillemme ottamalla start-up-lähestymistavan useissa tapauksissa.

Emme myöskään pelkää itseämme rikkoa. Kokeilemme tulokseen perustuvia malleja, kokoonpanija-toimituskehyksiä ja innovaatio-laboratorioita yritysasiakkaillemme.

Katsoen eteenpäin kolmeen tai viiteen vuoteen, miten odotat yritysten IT-toimintamallien kehittyvän agenteille työvirroille ja AI-käyttöön ottaville organisaatioille, ja mitä johtajien tulisi valmistautua nyt?

Seuraava aalto innovaatioita kuuluu niille, jotka voivat yhdistää voimakkaat AI-kyvyt tarkoituksenmukaisiin järjestelmiin, valvontaan ja luottamusrakenteisiin. Siksi keskustelu yritysten agenteille kehyksistä tuntuu niin tärkeältä – ja niin kiireelliseltä.

Jotkut avainnäkemykset minulle ovat:

• AI-datakeskuksen rakentaminen kiihtyy, eikä hidastu; datakeskuksen maailman mieliala on erittäin optimistinen, kapasiteetti, kysyntä ja investoinnit kaikki kasvamassa.
• Yritysten AI-omaksuminen on hitaampaa kuin kuluttaja-AI (organisaatioiden data on usein epäsiistiä, hajanaista ja jakautunut moniin järjestelmiin eikä puhdasta ja keskitettyä; nykyiset mallit eivät ole vielä tarpeeksi tarkkoja erittäin spesifejä yrityskohtaisia tilanteita ja toimintoja ilman mukautumista kullekin organisaatiolle); todellisen arvon avaaminen vaatii, että mallit on koulutettu ja hienosäädetty yritysten omilla datalla, erityisesti “viimeisen mailin” spesifejä työvirtoja ja käyttötapauksia.
• Ennen kuin todella autonomiset agentit voivat menestyä yrityksissä, on suurempi haaste: rakentaa vastaavanlainen valvontarakenteita, hyväksyntiä ja varmistuskehyksiä, jotka ovat olemassa työntekijöille, mikä mahdollistaa inhimillisen työvoiman suorittaa luotettavasti ja skaalautua.

Johtajien tulisi valmistautua pitämällä seuraavat asiat mielessä:

• Agenttien tulisi käsitellä uusia palkkaamisia, joilla on selkeät rajat, eksplisiittinen valvonta ja mekanismit sisäistämistä virheistä, kun he “oppivat” organisaation kirjoitetut ja kirjoittamattomat säännöt.
• On tarve “agenttibussille” tai koordinaatiokerrokselle, jossa agentit rekisteröityvät, saavat kirjoitusoikeudet ja heidän toimintansa valvotaan valvontaa agentteja.
• Ihmisten kykyjen hallitseminen ja uudelleen koulutus on toinen tärkeä näkökohta, kun inhimillisten ja AI-välien vuorovaikutus ja yhteistyö muuttuvat agenteille järjestelmiin ja kehyksiin.
• Tärkein raja-alue on edistyneiden yritysten agenteille kehysten (beyond mitä on olemassa tänään) kehittyminen, jotka voivat muuttaa tämän vision käytännölliseksi, skaalautuvaksi todellisuudeksi, kun yhdistettyyn vahvaan alueen ymmärrykseen ja ratkaisuihin.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, kannattaa vierailla QBurstissa.