Holly Grant, SVP, Strategia & Innovointi, DXC Technology – Haastattelusarja

Holly Grant, DXC Technologyn SVP, Strategia & Innovointi, on teknologia- ja operatiivinen johtaja, jolla on syvä kokemus alan yritysten AI-strategiasta, fintechista, startup-johtamisesta ja operatiivisesta muutoksesta. DXC:llä hän auttaa muotoilemaan yhtiön AI-ensin-innovaatiotoimia, mukaan lukien yrityskohtaisen AI-ohjauksen, neuvontapalvelut ja tuotekehitysyritykset, jotka on suunniteltu auttamaan organisaatioita siirtymään kokeellisista AI-kokeista operatiiviseen käyttöön. (HPE )

DXC Technology (DXC ) on globaali IT-palvelu- ja konsultointiyhtiö, joka keskittyy auttamaan yrityksiä modernisoimaan kriittisiä järjestelmiä pilvilaskennan, kyberTurvallisuuden, tekoälynn, tietoinfrastruktuurin ja yritystoimintojen osalta. Yhtiö on muodostunut Computer Sciences Corporationin ja Hewlett Packard Enterprisen Enterprise Services -osaston yhdistyessä, ja se työskentelee organisaatioiden kanssa eri aloilla, kuten terveydenhuollossa, pankkitoiminnassa, valmistuksessa, vakuutusala ja hallinnossa. Viime vuosina DXC on yhä enemmän keskittynyt AI-käyttöön perustuvaan yritystransformaatioon, tarjoten palveluita, jotka yhdistävät generatiivisen AI:n, älykkään automaation, havainnollistamisen, digitaalisten kaksosten ja laajan IT-modernisoinnin monimutkaisiin yritysympäristöihin. Yhtiö korostaa myös “AI-ensin”-toimintamalleja, jotka auttavat yrityksiä käyttämään AI:ta turvallisesti olemassa olevassa infrastruktuurissa ilman koko järjestelmän korvaamista.

Olet rakentanut uraa strategian, operatiivisen johtamisen ja innovaation risteyksessä – miten nämä kokemukset ovat vaikuttaneet LabX:n käynnistämiseen ja AI-inkubaattorin suunnitteluun, joka keskittyy todelliseen liiketoimintavaikutukseen?

Uraani on vienyt minut perheyritysten, startupien, venture capitalin ja nyt Fortune 500 -yhtiön keskuudessa, joka on meneillään olevassa muutoksessa. Mitä olen nähnyt kaikissa näissä ympäristöissä, on se, että ideat eivät toteudu itsestään. Ne, jotka todella luovat arvoa, jakavat kolme asiaa: todellinen asiakas, joka tukee niitä, oikea hetki markkinassa ja selkeä ja sopivan kapea laajuus. Jos jompikumpi näistä puuttuu, jopa loistava idea tyrehtyy.

Tämä malli on vaikuttanut siihen, miten ajattelin LabX:ää. Tarvitset voittostrategian – todellisen strategian – mutta tarvitset myös operatiivisen voiman toteuttaa se, ja kurin pitää sopeutua, kun opit ja olosuhteet muuttuvat. LabX on suunniteltu yhdistämään nämä kaksi asiaa.

Johtajamme Raul Fernandezin johdolla DXC on asettanut AI-virtoyhteyden ja innovaation yhtiön muutoksen keskuuteen. LabX on tapa, jolla käännämme tämän vakaumuksen tuotteiksi, kyvyiksi ja asiakas tuloksiin – tarpeeksi nopeasti, jotta se merkitsee jotain.

Monet yritykset kokeilevat AI:ta, mutta kamppailevat siirtymisen kanssa koepiloteista tuotantoon. Mitä suurimpia esteitä DXC:n näkökulmasta aiheuttavat yritysten vaikeudet laajentaa AI:ta proof-of-concept -projekteista?

Kaksi esteitä tulee jatkuvasti esiin, eikä kumpikaan ole todella teknologiaa.

Ensimmäinen on muutosjohtaminen. AI muuttaa, miten ihmiset työskentelevät, mistä he ovat vastuussa ja miten päätökset tehdään. Jos et tuo työvoimasi mukaan, maailman tyylikkäin malli jää käyttämättömäksi. Toinen on, että yritykset alkavat laajentaa AI:ta ilman, että muuttavat perustavaa toimintamallia. He kiinnittävät älykkyyttä tiettyyn järjestelmään tai sovellukseen, jotta yksi käyttäjä voi käyttää sitä, mutta loput tiimistä eivät voi. AI on vaakasuuntainen älykkyys – se luo eniten arvoa, kun se voi liikkua toimintojen, tietojen ja työnkulun yli. Kun toimintamalli ei muutu, arvo jää paikallisesti loukkuun yrityksen sijasta.

Näin ollen koepilotti toimii, kaikki juhlivat, ja mitään ei todella laajene. Tämä on malli, jonka yritämme murtaa LabX:llä suunnittelemalla yrityksen laajuisia avaamisia päivästä yksi.

LabX toimii nopealla konsepti-MVP-kiertokululla, jonka kesto on noin 90 päivää tai vähemmän. Mitkä ovat suurimmat muutokset mielentilassa, hallinnossa tai kehitysprosesseissa, joita suurten yritysten on tehtävä, jotta ne voivat toimia nopeasti?

Suurin muutos on olla halukas tekemään päätöksiä aikaisemmin vähemmän täydellisellä tiedolla – ja kurin pitää leikata, mitä ei toimi. Suuret yritykset tottuvat pitkiin suunnittelujaksoihin, koska ne tuntevat itsensä turvallisiksi. Ne eivät ole. Markkinassa, joka liikkuu nopeasti, hitaasti “kyllä” ja hitaasti “ei” ovat molemmat kalliita.

LabX:ssä annamme pienelle triadille – suunnittelu, tuote ja insinöörit – juosta sprinttiä vastaan todellista asiakasongelmaa. He rakentavat vähimmäisviabilin tuotteen, testaavat sen arvon ja mittakaavan ja valmistamme ideoita, jotka osoittavat kaupallista lupausta 90 päivän kuluessa. Se, mikä tekee tämän nopeuden mahdolliseksi, ei ole hallinnon puute, vaan oikean hallinnon läsnäolo. Turvallisuus, yksityisyys, vaatimukset ja vastuullisen AI-hyväksyntä ovat prosessin osa päivästä yksi, eikä niitä kiinnitetä loppuun. Jokainen tuote menee virallisen hallinnon kautta, ennen kuin se laajenee.

Useimmissa yrityksissä pääsy tähän kaltaiseen tahtiin vaatii suojattua tilaa, jossa on legitiimi liikkua tällä tavalla – ilman, että pakotetaan jokaista kokeilua samaan sykliaikaan kuin monivuotinen alusta. Se on se, mitä LabX on meille.

DXC kuvailee LabX:ää tapana validoida korkean potentiaalin AI-käsitteitä asiakkaiden kanssa ennen niiden laajentamista. Miten tämä “Asiakas Nolla” -lähestymistapa auttaa varmistamaan, että AI-ratkaisut perustuvat todellisiin operatiivisiin tarpeisiin eikä teoreettisiin käyttötapauksiin?

Asiakas Nolla on, rehellisesti, meidän etumme. Ennen kuin LabX-tuote koskaan menee markkinoille, se on selvinnyt DXC:stä ensin. Hallitsemme 115 000 työntekijää 70 maassa, säänneltyjä aloja, monimutkaisia asiakassopimuksia, perinteisiä järjestelmiä ja todellisia operatiivisia panoksia. Se ei ole puhdas demo-ympäristö – se on yritysten todellisuus.

Perinteinen startup voi liikkua nopeasti, mutta se ei voi helposti jäljitellä sellaisen monimutkaisuuden elämää. Kun testaat tuotetta itse ensin, löydät kohdat, joissa se menee rikki todellisilla tiedoilla, todellisilla työnkuluilla ja todellisilla sääntelyrajoituksilla – asioita, jotka tulisivat esiin asiakasymäristössä kuuden kuukauden kuluttua. Kun tuomme tarjouksen asiakkaalle, emme esittele teoriaa. Voimme sanoa: “Tässä on, mitä se teki omissa operaatioissamme, tässä on, mitä muutimme, tässä on, mitä mitasimme.”

Se myös pitää meidät reippaina. Jos tuote ei voi osoittaa itseään sisäisesti, se ei valmistu. Se on paljon korkeampi baari kuin sanominen, että “se toimi demossa”.

Yritysympäristöissä on usein perinteisiä järjestelmiä, hajanaista dataa ja sääntelyrajoituksia. Miten suunnittelet AI-työnkulkuja, jotka voivat toimia tehokkaasti tämänkaltaisessa monimutkaisuudessa?

Aloitan oletuksella, että ympäristö on monimutkainen – se on perus, ei poikkeus.

Arkkitehtonisesti työskentelemme purettavalla lähestymistavalla alustoillamme. Johtavat AI-työkalut muuttuvat kuukausittain, ei vuosittain. Jos kiinnität itsesi yhteen malliin, toimittajaan tai kehykseen, panet vedon siitä, että tämän päivän johtaja on edelleen johtaja 18 kuukauden kuluttua. Se on huono veto. Purettava arkkitehtuuri antaa meille mahdollisuuden vaihtaa komponentteja, kun raja muuttaa, pysyä sujuvasti parhaan luokan työkalujen kanssa ja testata työkaluja asiakkaiden haasteita vastaan markkinointiviestintää vastaan.

Sääntely- ja tietoturvallisuuden osalta yhdenmukaisuus on suunniteltu päivästä yksi. Jokainen tuote menee hallintokatselmuksen läpi, ja vastuullisen AI-hyväksyntä on prosessin osa, ei jälkikäteen. Toimimalla korkeasti säännellyillä aloilla 70 maassa pakottaa tämän kurin meihin – mikä osoittautuu ominaisuudeksi, ei virheeksi, kun tuomme tuotteita asiakkaille, joilla on samat rajoitukset.

Perinteinen IT-konsultointi perustui pitkiin suunnittelujaksoihin ja järeisiin toteutuskehyksiin. Kuinka konsultointimallien on muututtava, kun AI kehittyy nopeammin kuin nämä jaksot voivat mukautua?

Rehellinen vastaus on, että koko mallin on muututtava, mutta jos minun on valittava linchpin, se on arvonlisä. Alan on viettänyt vuosikymmeniä myymällä toimituksia – esityksiä, tiekarttoja, toteutus-suunnitelmia – ja saamalla maksun ponnistelusta. AI-käyttöön perustuvassa maailmassa asiakkaat eivät halua toimitusta. He haluavat tuloksen. He haluavat, että työnkulku toimii, että kustannukset laskevat, että tuotto ilmestyy.

Kun sitoudut myymään tuloksia, kaiken muun on muututtava sitä tukevaan. Tiimien koostumus muuttuu teknisemmäksi. Sitoutumiset siirtyvät neuvosta ja jättämisestä rakentamiseen ja toimintaan. Hinnat siirtyvät pois tunteja. Ihmiset, jotka tekevät työtä, tarvitsevat olevan yhtä mukavia laittamassa koodia kuin johtamassa ohjauskomiteaa.

Se on suuri kulttuurinen muutos alan kannalta, eikä kaikki pysty siihen. Yritykset, jotka onnistuvat, näyttävät viiden vuoden kuluttua erilaisilta kuin ne nykyään.

LabX toimii myös kokeiluympäristönä työntekijöille ja teknologisille kumppaneille. Miten tärkeää on sisäinen kokeilu, kun yritetään rakentaa yrityksen laajuista AI-älykkyyttä?

Se on koko peli. Et rakenna AI-älykkyyttä lukemalla AI:sta – rakennat sen kokeilemalla asioita, katsomalla, miten ne menevät rikki, ja kokeilemalla uudelleen. Se on yhtä totta 30-vuotiaalle IT-ammattilaiselle kuin kahden vuoden kokemukselle.

Vierailimme äskettäin AI-haasteen yhdessä liiketoimintayksikössämme ja saimme yli 1 300 yksilöllistä ideaa kahdessa viikossa. Se ei ole tilastoa työkalusta – se on tilastoa siitä, mitä tapahtuu, kun annat ihmisille luvan ajatella ulkona laatikosta. Luovuus on jo olemassa organisaatiossa. Tehtävämme on luoda tila, jossa se voi kasvaa.

LabX:llä on myös kierto-ohjelma: tekniset asiantuntijat DXC:stä viettävät kuusi-tolvessatoista viikkoa upotettuna meihin, rakentamassa todellisia tuotteita uusimman AI-työkalujen kanssa. Kun he palaavat kotitiimiinsä, he tuovat uuden taitotason ja tärkeämpää, erilaisen tapaan ajatella. He alkavat esittää erilaisia kysymyksiä kollegoilleen ja asiakkailleen. Heistä tulee mukanaoloa mahdollisista asioiden. Tämä kertautumisvaikutus työvoimassa on arvokkaampaa kuin yksikin tuote, jonka me toimitamme.

DXC määrittelee lähestymistapansa Human+ksi, korostaen, että AI:n tulisi laajentaa ihmisten kykyjä eikä korvata niitä. Miten käytännössä tämä filosofia vaikuttaa siihen, miten AI-ratkaisut suunnitellaan ja käyttöönotetaan yrityksissä?

Olen suora: on näkemys, joka vakiintuu alan, että tärkein asia, jonka yritysten AI voi tehdä, on vähentää henkilöstöä. Luulen, että se on mielikuvituksen puute.

Kustannusdiscipliini on tärkeää, mutta todellinen mahdollisuus on kasvu: uudet tulovirrat, uudet tuotteet, uudet palvelut, jotka eivät olleet aiemmin mahdollisia. AI:n korkean arvon soveltamisala on mahdollistaa ihmisille tehdä työtä, joka luo uutta liiketoimintaa, eikä pelkästään optimoi sitä, mitä on jo olemassa. Yritykset, jotka ymmärtävät tämän oikein, suorittavat paremmin kuin ne, jotka käsittelevät AI:ta puhtaasti kustannusliiketoimintana.

Käytännössä Human+ tarkoittaa, että suunnittelemme AI:ta käsittelemään suurivolyymisiä, rutiininomaisia prosesseja, jotta ihmiset voivat keskittyä arvokkaampiin töihin: strategiseen ajatteluun, luovaan ongelmanratkaisuun, asiakassuhteisiin ja monimutkaisiin arvosteluihin. Pitämme inhimillistä asiantuntijuutta ja valvontaa jokaisen käyttöönoton keskuudessa, erityisesti siellä, missä päätökset kantavat todellisia seuraamuksia. Näin luotetaan asiakkaiden luottamusta, ja se on kestävä kilpailuetu.

Kun yritykset yrittävät integroida AI:ta olemassa oleviin työnkuluksiin, mitkä yleiset virheet he tekevät, jotka hidastavat omaksumista tai rajoittavat todellista liiketoimintaa?

Kaksi virhettä näen jatkuvasti. Ensimmäinen on aloittaminen teknologialla eikä ongelmalla. Joku rakastuu malliin tai toimittajan demoamiseen, ja aloite muuttuu teknologian käyttöönotoksi eikä ratkaisemiseksi jotain, mikä todella merkitsee jotain liiketoiminnalle. Toinen on käsittely AI:ta IT-projektina eikä liiketoimintamuutoksena. Jos annat AI:n kokonaan CIO:lle ja pyydät loput liiketoimintaa jatkamaan muuttumattomana, saat työkalun, jota kukaan ei käytä, ja budjettia, jota kukaan ei halua puolustaa ensi vuonna.

Paran lääke molemmille on yksinkertainen sanoa ja vaikea tehdä: aloita liiketoimintongelmalla, aseta oikea monialainen tiimi sille – ihmiset, prosessi, teknologia – ja rakenna takaisin tuloksesta, jonka yrität luoda. Se on asenne, jonka otamme LabX:ssä, ja se on tapa, jolla työskentelemme asiakkaiden kanssa, kuten Ferrovial, jossa olemme auttaneet käyttöönotossa AI-työpöytää – generatiivisen AI-tarjontaa, joka yhdistää konsultoinnin, insinööritöiden ja turvalliset yrityspalvelut, joita hyödyntää yli 24 000 työntekijää yli 30 AI-välinkäisenä päätöksentekijänä. Tällainen mittakaava ei tapahdu, jos käsittelit sitä IT-projektina.

Miten odotat, että AI-inkubaattorit, kuten LabX, muokkaavat yritysten tapaa kehittää, testata ja käyttöönottaa uusia teknologioita seuraavien muutamien vuosien aikana?

Tässä on, mitä luulen olevan ilmiselvää jälkikäteen: voittajat tässä aikakaudessa eivät ole yritykset, joilla on loistavimmat pistekohdat. Ne ovat integraattorit – ne, jotka voivat yhdistää AI:ta toimintamalleihin, toimintoihin ja työnkulkuun, jotta älykkyys ei jää yhden työkalun tai yhden käyttäjän näytölle. Se on vaikeampi ongelma kuin mallin käyttöönotto. Se vaatii syvää yrityksen ymmärrystä, kykyä toimia perinteisten ja modernien järjestelmien yli ja kuria muuttaa, miten työ todella tehdään. Se on myös mahdollisuus, josta olen eniten innoissani.

AI-inkubaattorit, kuten LabX, ovat tapa, jolla saamme harjoitukset. Ne ovat siellä, missä opimme, mitä menee rikki mittakaavassa, mitä hallinto todella näyttää käytännössä, ja mitä asiakkaat ovat valmiit omaksumaan. Yritykset, jotka investoivat tällaiseen asemaan nyt – joko sisäisesti tai kumppaneiden kautta – tulevat olemaan erilaisen kyvyssä kolme vuotta siitä, mitä ne päättävät tehdä. Ja me, jotka rakennamme tässä tilassa, jatkamme uusien ongelmien etsintää, joita voidaan ratkaista, koska teknologia ei hidasta ja ei myöskään mahdollisuus.

Kiitos hienosta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla DXC Technology -sivustolla.