Ilan Sade, GenAI & Data -johtaja Amdocsissa – Haastattelusarja

Ilan Sade, GenAI & Data -johtaja Amdocsissa, jolla on yli kaksi vuosikymmentä johtamiskokemusta samassa organisaatiossa, alkaen varhaisista teknisistä tehtävistä ohjelmoijana ja projektipäällikkönä ja edelleen suurten kansainvälisten toimitusten, tuote-strategian ja innovaation johtamiseen. Hänen uransa aikana hän on johtanut kriittisiä osastoja, jotka kattavat tuottojohtamisen, digitaalisen ja liiketoimintatuen järjestelmät sekä avoimet verkkotoimenpiteet, ja lopulta hän on johtanut T-Mobile -osastoa ennen siirtymistään nykyiseen tehtävään, joka keskittyy generatiiviseen älykkääseen ja dataan. Hänen uransa heijastaa syvää asiantuntemusta tietoliikenteessä, erityisesti monimutkaisissa laskujärjestelmissä, asiakaskokemus-alustoissa ja suurten yritysten muutoksissa, mikä asettaa hänet Amdocsin siirtymisen eturintamalle älykkäisiin operaatioihin ja seuraavan sukupolven data-alustoille.

Amdocs on monikansallinen ohjelmisto- ja palveluyritys, joka erikoistuu ratkaisuihin viestintä-, media- ja digitaalisten palveluntarjoajien tarpeisiin, auttaen heitä hallitsemaan kaikkea laskutuksesta ja asiakassuhteista verkkotoimintoihin ja digitaalisiin muutoksiin. Perustettu vuonna 1982 ja toimien yli 90 maassa, yritys on kehittynyt avaininfrastruktuurin tarjoajaksi teleoperaattoreille, tarjoten pilvipohjaisia alustoja, älykkäitä analytiikka- ja automaatiovälineitä, jotka mahdollistavat tehokkaamman palvelutoimituksen ja asiakaskokemukset. Kasvava painopiste generatiivisessa älykkäässä ja data-alustoissa heijastaa laajempaa alan siirtymistä älykkäisiin, ohjelmistopohjaisiin verkkoihin ja täysin digitaalisiin asiakasekosysteemeihin.

Olet viettänyt yli kaksi vuosikymmentä Amdocsissa, alkaen kehittäjänä ja edelleen johtamalla GenAI- ja Data-osastoa, ja aiemmin vastuulla yhtiön strategisimmista kumppanuuksista T-Mobilen kanssa. Miten tämä matka on muovannut näkemyksesi siitä, mitä se todella vaatii älykkään siirtämisestä kokeilusta tuotantoon teleoperaattorien mittakaavassa?

Sen, mitä olen oppinut vuosien varrella, on, että älykkään siirtäminen tuotantoon teleoperaattorien mittakaavassa ei ole ensisijaisesti malliongelma. Se on operaatioiden ongelma. Tarvitset oikeat data-perustat, vahvan integraation olemassa oleviin järjestelmiin, selkeän vastuun ja tiimit, jotka tietävät, miten älykkäät toimivat osana päivittäin liiketoimintaprosesseja. Jos yksikin näistä osista puuttuu, koekäytöt voivat näyttää vaikuttavilta, mutta ne eivät skaalautu.

Polkuni Amdocsissa antoi minulle näkyvyyden kaikkiin osiin, alkaen insinööritöistä asiakastarjoamiseen ja suurten operaattorien kumppanuuksiin. Tämä kokemus muovasi näkemykseni, että menestys tulee yhdistämällä teknistä erinomaisuutta toimeenpanon kurinalaisuuden kanssa. Teleoperaattoreilla älykkäät tulee toimia monimutkaisissa ympäristöissä, tukea todellisia palvelutasoja ja tuottaa mitattavia tuloksia. Se vaatii tuotantoon suunnattua ajattelutapaa alusta alkaen.

Mobile World Congressissa (MWC) oli selvä signaali, että teleoperaattorit panostavat voimakkaasti älykkäiden kokeiluihin, mutta kamppailevat niiden operaatioiden kanssa. Miten näet suurimmat esteet, jotka estävät operaattoreita siirtymästä kokeilusta tuotantoon tänään?

Näen yhden suurimmista esteistä olevan fragmentaatio. Useimmat operaattorit ovat arvokkaita tietoja ja vahvoja käyttötarkoituksia, mutta heidän ympäristönsä on jaettu laajasti eri järjestelmiin, tiimeihin ja toimittajiin, mikä tekee älykkäiden tulosten yhdistämisen todellisiin työnkulkuun vaikeaksi. Tämä on erityisesti totta, kun työnkulut ulottuvat verkkoon, asiakaspalveluun ja liiketoimintaprosesseihin. Älykkäät jäävät usein piste-ratkaisuksi eikä ne muodostu osaksi toimintamallia.

Lisäksi toinen este, jonka olen havainnut, on luottamus – operaattorit tarvitsevat lopulta luotettavuutta, hallintaa ja selkeät ohjaukset ennen kuin he voivat integroida älykkäät kriittisiin prosesseihin. Esimerkiksi, jos he eivät voi selittää, miksi älykäs agentti on tehnyt päätöksen tai pakottaa käytäntöjä sen ympärillä, tämä teknologia pidetään kokeiluissa. Eteenpäin meneminen vaatii kehyksen, joka yhdistää automaation havainnollisuuden, tarkastelun ja ihmisen valvonnan.

Amdocs asettaa aOS: n “agentic operating systemiksi”. Miten määrittelet agentic älykkään teleoperaattorien yhteydessä, ja miten se on perustavanlaatuisesti erilainen aiemmista älykkäiden automaatio-lähestymistavoista?

Teleoperaattorien tilassa agentic älykkäät viittaavat tarkalleen teknologiaan, joka voi ymmärtää tavoitteet, suunnitella tehtäviä, tehdä toimia useiden järjestelmien yli ja sopeutua tuloksien mukaan. Sen sijaan, että vain tuottaa sisältöä tai ennustaa tuloksia, agentit voivat suorittaa työnkulkuja loppuun asti. Ne voivat ymmärtää kontekstia, tehdä yhteistyötä muiden agenttien kanssa ja toimia hallinnollisten rajoitusten puitteissa todellisten operaatiivisten tehtävien suorittamiseksi.

Tämä on perustavanlaatuisesti erilainen aiemmasta automaatiosta, joka oli pääasiassa sääntöpohjainen ja staattinen. Perinteinen automaatio toimi hyvin toistuvissa tehtävissä vakaissa ympäristöissä, mutta se kamppaili monimutkaisuuden ja poikkeusten kanssa. Agentic älykkäät voivat käsitellä dynaamisia tilanteita, oppia palautteesta ja koordinoida eri alueilla.

Olet kuvaillut tulevaisuutta, jossa älykkäät teleoperaatiot ovat älykkäitä. Miltä se näyttää käytännössä, ja kuinka kaukana olemme täysin autonomisista verkoista?

Älykkäät teleoperaatiot näyttävät älykkäiden olleen upotettu yrityksen ydinrakenteeseen – eivät vain lisätty päälle. Käytännössä se näyttää palvelun turvallisuuden työnkulkuista, jotka havaitsevat ja ratkaisevat ongelmat ennen kuin asiakkaat huomaavat, asiakaspalvelun matkoista, jotka ovat henkilökohtaisia ja proaktiivisia, ja verkkotoiminnasta, joka optimoi jatkuvasti suorituskykyä reaaliaikaisissa olosuhteissa. Avain on, että älykkäät on integroitu päätöksiin ja toimeenpanoon, eivät vain analytiikkaan.

Emme ole vielä täysin autonomisissa verkoissa, ja meidän pitäisi olla realistisia siitä. Seuraavat vuodet ovat progressiivisen autonomian aikaa, jolloin operaattorit automatisoivat monimutkaisempia työnkulkuja samalla, kun ihmiset pitävät hallussa korkean vaikutuksen päätöksiä. Täysi autonomia vaatii vahvempia standardeja, laajempaa yhteensopivuutta ja jatkuvaa parantamista luotettavuudessa ja hallinnassa.

Teleoperaattorien järjestelmät ovat historiallisesti olleet fragmentoituneita Operations Support Systems (OSS) ja Business Support Systems (BSS) -kerrosten yli, mikä on tehnyt loppuun asti automaation vaikeaksi. Miten agentic arkkitehtuuri auttaa yhdistämään nämä alueet ja mahdollistaa ristifunktionaaliset työnkulut?

Agentic arkkitehtuuri auttaa esittelemällä koordinointikerroksen, joka voi toimia OSS- ja BSS-järjestelmien yli ilman, että järjestelmien täydellistä korvaamista. Agentit voivat muodostaa yhteyden olemassa oleviin alustoihin API: n kautta, ymmärtää liiketoimintatavoitteen kontekstia ja sitten orkesteroida oikean toimien järjestyksen verkkoon, palveluihin ja asiakasjärjestelmiin. Tämä mahdollistaa operaattoreille automatisoida työnkulkuja, jotka aiemmin rikkoivat alueiden rajat.

Esimerkiksi, jos on verkkovirhe, joka vaikuttaa arvokkaaseen asiakkaaseen, agentic-järjestelmä voi korrelloidä virhettä, arvioida vaikutusta, laukaista korjaustoimia ja päivittää asiakasviestintää rinnakkain. Tällaista ristifunktionaalista suoritusta on vaikea saavuttaa perinteisellä automaatiolla, koska kunkin alueen toiminta on eristyneenä. Agentic-työnkulut auttavat sulkemaan tämän aukon.

Yksi agentic-järjestelmien mielenkiintoisista puolista on älykkäiden ja ihmisten operaattoreiden välinen yhteistyö. Mihin tasapaino jää älykkäiden ja ihmisten valvonnan välillä teleoperaattorien ympäristössä?

Tasapaino älykkäiden agenttien ja ihmisten operaattoreiden välillä riippuu aina tarkasta käyttötarkoituksesta, mutta se on pääasiassa ihmisten johdolla ja älykkäiden kiihdyttämänä lähitulevaisuuden ajan. Älykkäät agentit ovat erinomaisia nopeudessa, skaalautuvuudessa ja mallintunnistuksessa, kun taas ihmiset tuovat tuomiovaltaa, vastuuta ja kontekstia. Tavoitteena ei ole poistaa ihmisiä prosessista. Se on antaa ihmisille keskittyä päätöksiin, jotka vaativat asiantuntemusta, kun taas älykkäät hoitavat raskaan operaatiivisen työnkuorman.

Käytännössä se tarkoittaa selkeiden kynnysten asettamista autonomisille toimille ja poikkeusten käsittelyreiteille. Matalan riskin, toistuvat tehtävät voidaan automatisoida vähäisellä valvonnalla, kun taas korkean vaikutuksen päätökset tulee aina sisältää ihmisten hyväksyntä. Tämä lähestymistapa rakentaa luottamusta ja auttaa operaattoreita skaalautumaan älykkäitä turvallisesti kriittisissä ympäristöissä.

On paljon hypeä generatiivisesta älykkäästä, mutta teleoperaattorit ovat lopulta keskittyneitä ROI: hen. Mitkä ovat tärkeimmät mittarit, joita CSP: t tulisi seurata, jotta voidaan määrittää, ovatko älykkäät käyttöönotot todella tuottaneet arvoa?

Operaattorien tulisi seurata mittareita, jotka liittyvät suoraan liiketoimintatuloksiin, eivät vain teknisiin suorituskykyyn. Asiakkaan puolesta se sisältää ensimmäisen yhteyden ratkaisun, keskimääräisen käsittelyajan, asiakastappion vähentämisen ja asiakastyytyväisyyden. Verkon puolesta se sisältää keskimääräisen havaitsemisajan ja keskimääräisen ratkaisuaika, palvelun saatavuuden ja operaatiivisen tehokkuuden parantamisen.

On myös tärkeää mitata omaksumista ja luotettavuutta. Jos agenteja on käytössä, mutta tiimit eivät luota niihin, arvoa ei materialisoidu. CSP: t tulisi seurata, kuinka usein älykkäät suositukset hyväksytään, kuinka usein työnkulut suoritetaan onnistuneesti ja kuinka usein ihmisten väliintuloa vaaditaan. ROI tulee kestävistä operaatiivisista vaikutuksista, eivät eristetyistä kokeilutuloksista.

aOS korostaa moni-agenttityönkulkuja, jotka voivat suorittaa monimutkaisia, loppuun asti meneviä prosesseja teleoperaattorien ympäristössä. Miten varmistat koordinoinnin, luotettavuuden ja hallinnan, kun useita älykkäitä agenteja toimii samanaikaisesti kriittisissä järjestelmissä?

Koordinointi alkaa selkeästä orkestraatiomallista. Moni-agenttisympäristössä kunkin agentin tulisi olla määritelty, pääsyrajoitukset, ja onnistumisen kriteerit. Keskusorkestraatiokerros hallitsee tehtävien järjestyksen, ristiriitojen ratkaisun ja tilan seuraamisen, jotta agentit eivät toimi ristiin. Tämä pitää työnkulut ennustettavina, vaikka ne ulottuvat useisiin järjestelmiin.

Luotettavuus ja hallinta vaativat vahvoja ohjauksia suunnittelun aikana. Se sisältää käytäntöjen noudattamisen, tarkastuslokit, selitettävyyden ja älykkäiden käyttäytymisen reaaliaikaisen seuraamisen. Se myös tarkoittaa, että on olemassa takaisinperintamekanismeja, jotta työnkulut voivat pysähtyä, eskaloitua tai perua turvallisesti, jos jotain odottamatonta tapahtuu. Kriittisissä teleoperaattorien järjestelmissä hallinta on enemmän kuin lisäominaisuus – se on perusvaatimus.

Vuoden aikana aOS edustaa käännekohtaa älykkäiden teleoperaatioiden puoleen. Miltä seuraava vaihe näyttää, ja mitkä haasteet ovat edelleen ratkaistavissa ennen kuin täysi autonomia tulee todelliseksi?

Seuraava vaihe on skaalautuminen eristetyistä automaatioista koordinoituun autonomiaan koko yrityksessä. Emme ehkä näe enemmän moni-agenttityönkulkuja, jotka yhdistävät asiakaspalvelun, palvelun toiminnan ja verkkotiimit reaaliajassa. Operaattorit voivat siirtyä reaktiivisista operaatioista ennustavaan ja proaktiiviseen malliin, jossa älykkäät voivat tunnistaa riskit aikaisin ja suorittaa korjaustoimia ennen kuin ongelmat eskaloituvat.

Täysin autonomiset verkkot ovat pitkän aikavälin tavoite, mutta on edelleen tärkeitä haasteita ratkaistavissa. Tarvitsemme vahvempaa yhteensopivuutta eri toimittajien ekosysteemeissä, vahvempia hallintastandardeja ja jatkuvaa edistymistä luotettavuudessa ja selitettävyydessä. Ennen kaikkea, teollisuuden on oltava varma, että autonomiset järjestelmät voivat toimia turvallisesti todellisissa maailman olosuhteissa. Eteenpäin meneminen on askelkohtainen, ja jokaisessa vaiheessa on selkeät ohjaukset.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Amdocs.