Mark Clayman, CEO Netrio – Seri Wawancara

Mark Clayman, CEO Netrio, adalah eksekutif teknologi veteran dengan lebih dari dua dekade pengalaman kepemimpinan di bidang komputasi awan, layanan IT terkelola, keamanan siber, dan infrastruktur perusahaan. Sebelum bergabung dengan Netrio pada 2024, ia menjabat sebagai CEO Navisite melalui akuisisi oleh Accenture, dan sebelumnya memimpin RDX dan TriCore Solutions selama periode pertumbuhan signifikan dan akuisisi yang sukses. Pada awal karirnya, Clayman menjabat posisi kepemimpinan senior di Navisite dan menjabat sebagai CIO Surebridge, membangun reputasi untuk menskalakan organisasi teknologi, mengintegrasikan perusahaan yang diakuisisi, dan memodernisasi operasi layanan terkelola untuk pelanggan perusahaan dan pasar menengah.

Netrio adalah penyedia layanan IT terkelola di Amerika Utara yang fokus membantu organisasi kecil dan menengah memodernisasi dan mengamankan lingkungan teknologi mereka. Perusahaan ini mengkhususkan diri dalam layanan IT terkelola, layanan awan, keamanan siber, manajemen infrastruktur, dan solusi transformasi digital, dengan keahlian di berbagai industri seperti kesehatan, jasa keuangan, dan ritel. Setelah merger dengan SUCCESS Computer Consulting, Netrio telah memperluas jangkauan dan kemampuan, memposisikan diri sebagai MSP skala besar yang dirancang untuk menyediakan dukungan teknologi kelas perusahaan, efisiensi operasional, dan perlindungan keamanan siber untuk bisnis yang tumbuh dan menghadapi lingkungan IT yang semakin kompleks.

Anda telah memimpin beberapa perusahaan layanan terkelola dan awan melalui akuisisi besar, termasuk peran di RDX, Navisite, TriCore Solutions, dan sekarang Netrio. Bagaimana perspektif Anda tentang transformasi IT perusahaan berkembang selama era-era yang berbeda, dan apa yang membuat Anda yakin bahwa AI akan menjadi pergeseran fondasional berikutnya untuk Penyedia Layanan Terkelola?

Seiring waktu, saya telah menemukan bahwa transformasi IT perusahaan tidak hanya tentang kategori teknologi baru. Mungkin dimulai dengan itu, dengan hosting terkelola, awan, keamanan, otomatisasi, dan sekarang AI, tetapi transformasi yang sebenarnya terjadi ketika teknologi tersebut mengubah cara bisnis beroperasi dan bersaing. Pada awal karir saya, fokusnya adalah pada infrastruktur: di mana beban kerja berada, bagaimana sistem dikelola, bagaimana meningkatkan waktu aktif, dan bagaimana mengurangi biaya. Seiring waktu, percakapan bergeser ke bagaimana dan di mana teknologi dapat menciptakan nilai bagi organisasi. Pelanggan mulai bertanya tidak hanya, ‘Apakah Anda dapat menjalankan lingkungan ini?’ tetapi ‘Apakah Anda dapat membantu saya menjadi lebih efisien, lebih aman, lebih tangguh, dan lebih kompetitif?’ AI adalah pergeseran fondasional karena menyentuh semua pertanyaan tersebut sekaligus. Bagi Penyedia Layanan Terkelola, AI bukan hanya alat baru yang kita tambahkan ke portofolio… Ini adalah pergeseran paradigma yang mengubah cara layanan disampaikan, bagaimana insinyur bekerja, bagaimana pelanggan mengonsumsi dukungan, dan bagaimana kita menciptakan nilai bisnis.

Anda telah menggambarkan AI sebagai tulang punggung pengiriman baru untuk Penyedia Layanan Terkelola. Apa bentuk Penyedia Layanan Terkelola asli AI lima tahun dari sekarang dibandingkan dengan model Penyedia Layanan Terkelola tradisional yang digunakan perusahaan saat ini?

Model Penyedia Layanan Terkelola tradisional telah dibangun di sekitar orang, proses, dan alat yang merespons masalah: memantau lingkungan, membuka tiket, menugaskan insinyur, menyelesaikan masalah, dan melaporkan kembali ke pelanggan. Penyedia Layanan Terkelola yang didorong oleh AI akan terlihat sangat berbeda. AI akan duduk di seluruh model pengiriman, dari pemantauan dan ITSM hingga keamanan, manajemen titik akhir, komunikasi pelanggan, analitik, dan optimasi alur kerja bisnis. Dalam dua hingga tiga tahun ke depan, pemimpin Penyedia Layanan Terkelola tidak hanya akan menggunakan AI untuk menjawab pertanyaan lebih cepat; mereka akan menggunakan AI untuk mendeteksi pola, memprioritaskan risiko, memperbaiki masalah yang diketahui, meringkas dan memperbarui tiket, menganalisis sentimen, dan memandu insinyur menuju tindakan berikutnya. Juga, dan yang paling penting, pengalaman pelanggan akan menjadi lebih banyak layanan mandiri dan didorong oleh platform AI.

Netrio mendorong filosofi dukungan “AI pertama, manusia kedua”. Apa yang telah berubah dalam perilaku pengguna yang membuat pelanggan semakin nyaman berinteraksi dengan AI sebelum berbicara dengan teknisi manusia?

Perubahan terbesar adalah bahwa harapan orang telah direset oleh teknologi yang mereka gunakan setiap hari. Dalam kehidupan pribadi, pengguna terbiasa mendapatkan jawaban instan, mencari bantuan sendiri, berinteraksi dengan chatbot dan asisten pintar, dan memecahkan masalah dasar tanpa menunggu seseorang menelepon kembali. Perilaku itu sekarang muncul di tempat kerja. Jika sistem AI dapat membantu seseorang membuka kunci akun, mendiagnosis masalah koneksi, menjawab pertanyaan “bagaimana saya”, atau mengarahkan permintaan dengan benar dalam beberapa detik, banyak pengguna akan lebih memilih itu daripada model lama mengirim tiket dan menunggu seseorang menghubungi mereka kembali. Namun, perlu diingat bahwa AI pertama tidak berarti manusia tidak pernah. Ini berarti kita harus menggunakan AI di mana menciptakan kecepatan, konsistensi, dan kenyamanan, dan kemudian membawa orang-orang ketika masalahnya kompleks, sensitif, atau memerlukan penilaian.

Banyak perusahaan berbicara tentang kopilot AI, tetapi Anda menekankan AI agen dan perbaikan otonom. Seberapa dekat kita dengan sistem AI yang secara mandiri menyelesaikan sebagian besar insiden IT rutin tanpa intervensi manusia?

Kita semakin dekat, tetapi saya pikir penting untuk bersikap praktis tentang apa yang dimaksud dengan otonom. Sudah ada banyak insiden rutin di mana AI dapat mendiagnosis masalah, merekomendasikan tindakan, mengambil tindakan, dan memperbarui tiket dengan cara yang terlihat sangat mirip dengan apa yang dilakukan insinyur manusia. Itu sangat berbeda dari chatbot sederhana atau kopilot yang hanya menyarankan jawaban.

Ada peluang besar untuk memanfaatkan AI agen yang dapat beroperasi dalam batasan yang ditentukan: itu memahami lingkungan, memahami kebijakan, memiliki akses yang tepat, dan dapat memperbaiki masalah yang diketahui dengan aman. Di Netrio, karena kompleksitas lingkungan kita, kita berpikir dengan hati-hati tentang di mana menggunakan AI asli mitra dan di mana kita perlu membangun kemampuan kita sendiri. Kita mendukung banyak pelanggan di seluruh lingkungan yang berbeda, dan agen AI harus memahami kompleksitas multi-penyewa tersebut. Di beberapa area, seperti peringatan infrastruktur atau konsolidasi peringatan keamanan, AI yang matang dari vendor mungkin merupakan jawaban yang tepat. Di area lain, terutama di mana alur kerja melintasi lingkungan pelanggan, akses titik akhir, kredensial, dan dukungan jarak jauh, intelijen Penyedia Layanan Terkelola menjadi sangat penting.

Salah satu ide yang paling menarik yang Anda angkat adalah analisis sentimen AI pada setiap tiket dukungan. Seberapa penting kecerdasan emosional dan sentimen pelanggan akan menjadi dalam generasi berikutnya operasi IT perusahaan?

Saya pikir itu akan menjadi bagian besar dari cara kualitas layanan diukur. Dalam layanan terkelola, tidak cukup untuk mengetahui apakah tiket ditutup atau apakah SLA dipenuhi. Anda juga perlu tahu bagaimana pelanggan merasa selama interaksi tersebut. Apakah mereka frustrasi? Apakah mereka bingung? Apakah mereka merasa didengar? Apakah masalahnya terus berlanjut? Secara historis, Penyedia Layanan Terkelola mungkin mempelajari pola-pola tersebut dalam tinjauan bisnis bulanan atau triwulanan atau dari survei kepuasan pelanggan, yang berguna tetapi sering terlambat. Analisis sentimen AI yang didorong oleh AI memberi kita kemampuan untuk memahami pengalaman pelanggan hampir secara real-time. Itu berarti kita dapat mengidentifikasi di mana pelanggan menjadi frustrasi, di mana komunikasi tidak jelas, atau di mana masalah berulang yang merusak kepercayaan, dan kita dapat mengintervensi dengan cepat. Itulah titik di mana AI memperkuat sisi manusia dari layanan, bukan menggantinya.

Anda telah menyebutkan bahwa banyak organisasi berjuang dengan “bayangan AI” di dalam perusahaan mereka. Apa kesalahan tata kelola terbesar yang dilakukan perusahaan saat ini ketika karyawan dengan cepat mengadopsi alat AI secara mandiri?

Kesalahan terbesar adalah membiarkan adopsi AI terjadi dengan cara yang sangat terfragmentasi. Karyawan akan bereksperimen, dan dalam banyak kasus itu adalah hal yang baik, tetapi organisasi perlu memahami alat apa yang digunakan, data apa yang dimasukkan, dan risiko apa yang diciptakan. Saat ini, banyak perusahaan memiliki individu yang menggunakan AI di kantong-kantong di seluruh bisnis, tetapi tidak ada kebijakan umum, tidak ada kerangka pengukuran, tidak ada model pelatihan, dan tidak ada roadmap yang jelas untuk selaras dengan tujuan organisasi.

Itu menciptakan risiko keamanan, risiko kepatuhan, dan upaya yang terbuang. Pendekatan ideal bukanlah menutup eksperimen, tetapi memformalkan dan mengorganisirnya. Perusahaan memerlukan kerangka tata kelola, kontrol akses, pelatihan karyawan, kasus penggunaan yang disetujui, dan cara untuk mengukur nilai. Ini terutama benar di pasar menengah, di mana perusahaan sering memiliki tekanan yang sama dari dewan dan kepemimpinan untuk memanfaatkan AI, tetapi mereka mungkin tidak memiliki keahlian AI internal, keamanan, dan tim kepatuhan untuk memandu upaya tersebut.

Apakah Anda melihat ekonomi tradisional layanan terkelola berubah secara fundamental selama dekade berikutnya karena AI mengotomatisasi tugas-tugas MSP dasar?

Ya, saya pikir ekonomi akan berubah cukup banyak. Model layanan terkelola tradisional sering dibangun di sekitar tenaga kerja, alat, dan margin. Jika AI dan otomatisasi mengurangi jumlah upaya manusia yang diperlukan untuk dukungan dasar, pemantauan, dan perbaikan, maka tekanan harga pada layanan yang dikomoditisasi tersebut tidak dapat dihindari. Tetapi saya tidak melihat itu sebagai hal yang negatif. Saya melihatnya sebagai faktor pendorong untuk Penyedia Layanan Terkelola agar pindah ke rantai nilai. Nilai akan semakin datang dari membantu pelanggan menerapkan teknologi untuk hasil bisnis: meningkatkan operasi, mengotomatisasi alur kerja, memperkuat keamanan, dan membuat keputusan yang lebih baik.

Itulah mengapa percakapan strategis dengan pelanggan sangat penting. Penyedia Layanan Terkelola perlu memahami bagaimana pelanggan menjalankan bisnis mereka – rantai pasokan, model layanan pelanggan, proses internal, rencana pertumbuhan, dan profil risiko. Kemudian kita dapat menggunakan AI dan otomatisasi untuk memecahkan masalah yang lebih berharga. Kemudian ekonomi bergeser dari berapa banyak orang yang diperlukan untuk mendukung lingkungan ke apa nilai yang dapat diukur yang dibuat Penyedia Layanan Terkelola untuk bisnis.

Banyak percakapan AI berfokus pada perusahaan besar, namun perusahaan pasar menengah sering kekurangan keahlian internal untuk mengirimkan AI secara bertanggung jawab. Apa tantangan unik yang dihadapi perusahaan pasar menengah yang diabaikan oleh industri yang lebih luas?

Perusahaan pasar menengah berada dalam posisi yang sangat menarik. Mereka memiliki tekanan bisnis yang nyata untuk mengadopsi AI, dan dalam banyak kasus, mereka memiliki urgensi yang sama dengan perusahaan besar. Tim kepemimpinan dan dewan mereka bertanya apa strategi AI mereka, di mana efisiensi, dan bagaimana perusahaan akan tetap kompetitif. Tetapi seperti yang disebutkan sebelumnya, mereka tidak memiliki sumber daya internal yang sama seperti perusahaan Fortune 500. Mereka tidak memiliki tim tata kelola AI yang didedikasikan, organisasi keamanan yang besar, fungsi ilmu data yang matang, atau sumber daya manajemen perubahan yang diperlukan untuk pindah dari pilot AI ke produksi. Jadi, mereka dapat terjebak di antara eksperimen dan eksekusi. Mereka tahu AI penting, tetapi mereka memerlukan bantuan untuk mengidentifikasi kasus penggunaan yang tepat, menempatkan tata kelola, mengamankan lingkungan, melatih karyawan, dan mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja nyata. Itulah mengapa pendekatan kami di Netrio berfokus pada adopsi praktis: kesiapan, tata kelola, strategi, penerapan platform, pemberdayaan, dan pengembangan serta dukungan berkelanjutan.

Netrio beroperasi di seluruh industri, termasuk kesehatan, jasa keuangan, dan ritel. Apakah Anda percaya bahwa pemenang di layanan terkelola yang diberdayakan AI di masa depan akan menjadi perusahaan dengan keahlian vertikal terdalam daripada tumpukan teknologi terluas?

Ya, saya percaya. Tumpukan teknologi yang luas penting, tetapi itu tidak cukup dengan sendirinya. Nilai sebenarnya datang ketika Anda memahami bisnis pelanggan dengan cukup dalam untuk mengetahui di mana AI dapat benar-benar membuat perbedaan. Kesehatan, jasa keuangan, ritel, manufaktur, hospitalitas – setiap industri tersebut memiliki alur kerja, tekanan regulasi, harapan pelanggan, profil risiko, dan kenyataan operasional yang berbeda. Solusi domain-spesifik dapat memecahkan masalah yang lebih berarti. Misalnya, cara Anda memikirkan AI dalam lingkungan jasa keuangan yang diatur berbeda dari cara Anda memikirkan AI dalam operasi ritel atau alur kerja hospitalitas. Penyedia Layanan Terkelola yang menang akan menjadi mereka yang menggabungkan AI, otomatisasi, keamanan, dan keahlian vertikal.

Melihat ke depan, apa bagian dari manajemen IT perusahaan yang Anda percaya akan tetap didorong oleh manusia secara fundamental, terlepas dari seberapa canggih sistem AI?

Bagian yang didorong oleh manusia akan menjadi area yang memerlukan kepercayaan, penilaian, empati, dan konteks strategis. AI akan terus mengambil lebih banyak pekerjaan operasional yang berulang. Itu akan membantu insinyur bergerak lebih cepat, memperbaiki waktu respons, mengidentifikasi pola, dan mengotomatisasi masalah yang diketahui. Tetapi pelanggan masih memerlukan orang-orang yang memahami bisnis mereka, dapat membantu mereka membuat keputusan, dan dapat berdiri di belakang rekomendasi yang dibuat. Keamanan adalah contoh yang baik. AI dapat mendeteksi ancaman, memprioritaskan peringatan, dan mengotomatisasi respons, tetapi membangun budaya keamanan masih sangat bergantung pada orang-orang, pelatihan, kepemimpinan, dan penilaian. Hal yang sama berlaku untuk adopsi AI itu sendiri. Anda dapat mengirimkan alat yang kuat, tetapi seseorang masih harus memutuskan kasus penggunaan mana yang penting, risiko apa yang dapat diterima, bagaimana karyawan harus dilatih, dan bagaimana kesuksesan harus diukur.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mempelajari lebih lanjut harus mengunjungi Netrio.