Archana Joshi, Head – Strategia (BFS e EnterpriseAI), LTIMindtree – Serie di Interviste

Archana Joshi porta con sé oltre 24 anni di esperienza nel settore dei servizi IT, con competenze in AI (inclusa l’intelligenza artificiale generativa), metodologie Agile e DevOps, e iniziative di software verde. Attualmente guida le strategie di crescita e la posizionamento di mercato per la linea di servizi Enterprise AI e l’unità commerciale di servizi bancari e finanziari di LTIMindtree. Joshi ha lavorato con clienti Fortune 100 in vari paesi e è un relatore regolare in forum e eventi di settore.

LTIMindtree è una società di consulenza tecnologica e soluzioni digitali globale che lavora con imprese di vari settori per supportare l’evoluzione del modello di business, l’innovazione e la crescita attraverso tecnologie digitali. Servendo oltre 700 clienti, LTIMindtree fornisce competenze di dominio e tecnologia finalizzate a migliorare la differenziazione competitiva, le esperienze dei clienti e i risultati aziendali in un mondo sempre più interconnesso.

Considerando la tua vasta esperienza nella trasformazione dei servizi IT in varie organizzazioni, come è evoluta la tua leadership personale in LTIMindtree, in particolare nella guida dell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa?

Con oltre due decenni di esperienza nei servizi IT, ho dedicato la mia carriera a guidare soluzioni tecnologiche trasformative per i clienti, che si tratti di Agile/DevOps o di intelligenza artificiale generativa (GenAI). In LTIMindtree, il mio focus è sull’abilitazione delle organizzazioni a sfruttare il GenAI per pianificare ed eseguire i loro percorsi di trasformazione digitale. Priorizzo strategie centrate sul cliente, lavorando a stretto contatto con i clienti per comprendere le loro sfide uniche e fornire soluzioni di AI personalizzate che generino valore aziendale. Come capo della strategia, devo collaborare con team di vari dipartimenti per promuovere l’adozione del GenAI e rimanere aggiornato sugli sviluppi per guidare le mie decisioni. Il GenAI elabora grandi quantità di dati per fornire informazioni azionabili. Questa capacità è particolarmente benefica per un leader orientato ai dati come me, che valorizza le strategie basate sull’evidenza.

Ad esempio, ogni mattina quando inizio la mia giornata con copiloti basati su GenAI per aiutarmi a comprendere gli elementi principali che richiedono la mia attenzione o per creare report che posso condividere con il mio team sull’adozione. In realtà, spesso dico all’interno del team che i copiloti basati su GenAI sono essenzialmente diventati membri integrali del nostro team, come fidati compagni di squadra. Ci supportano fornendo informazioni preziose, automatizzando attività e mantenendoci allineati con i nostri obiettivi strategici.

Come l’intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo i modelli di servizio IT tradizionali, in particolare nei settori che sono stati più lenti nell’adozione della trasformazione digitale?

Il GenAI sta rivoluzionando i modelli di servizio IT tradizionali in tutti i settori, migliorando notevolmente la produttività degli sviluppatori IT. Dai copiloti che generano codice ai dati sintetici per i test e all’automazione delle operazioni IT, ogni aspetto dell’IT sta subendo una trasformazione. Di conseguenza, l’attenzione dei modelli di servizio IT si sta spostando da un approccio guidato dai costi a un approccio guidato dall’efficienza e dall’impatto. Ciò significa che il valore dei servizi IT è ora misurato dalla loro capacità di fornire risultati tangibili piuttosto che solo risparmi sui costi. Questo spostamento sta anche portando a nuovi tipi di lavoro nei servizi IT, come lo sviluppo di modelli personalizzati, l’ingegneria dei dati per le esigenze dell’AI e l’implementazione di un’AI responsabile.

Solo 18 mesi fa, questi servizi non erano la norma. Anche in settori fortemente regolamentati come la sanità e i servizi finanziari, dove i sistemi legacy sono diffusi, il valore del GenAI nel migliorare l’efficienza operativa è sempre più riconosciuto.

La nostra stessa ricerca in LTIMindtree, intitolata “Lo stato dell’adozione del GenAI“, evidenzia chiaramente queste tendenze. Nel settore sanitario, stiamo vedendo il GenAI avere un grande impatto nell’automatizzazione di attività come la diagnostica medica, l’analisi dei dati e il lavoro amministrativo. Ciò aiuta i medici e i fornitori di servizi sanitari a prendere decisioni più rapide e accurate – sebbene l’adozione rimanga cauta a causa di rigidi quadri di conformità e normativi. Nei servizi finanziari, il GenAI migliora la gestione dei rischi, la rilevazione delle frodi e il servizio clienti automatizzando attività manuali. Tuttavia, l’adozione del settore è guidata da preoccupazioni relative ai rischi, alla governance e ai dati sensibili.

Puoi condividere esempi specifici di come LTIMindtree abbia integrato con successo il GenAI nei flussi di lavoro IT tradizionali per guidare l’efficienza e l’innovazione?

In LTIMindtree, abbiamo una strategia tripartita per l’AI. La filosofia di “AI in tutto, tutto per l’AI, AI per tutti” sottolinea il nostro impegno per integrare l’AI in tutti gli aspetti delle nostre operazioni e servizi. Questo approccio garantisce che l’AI non sia solo un componente aggiuntivo, ma un elemento fondamentale delle nostre soluzioni, guidando l’innovazione e l’efficienza.

I clienti stanno guardando all’AI per migliorare l’efficienza in tutti gli ambiti. Dalla riduzione delle ore spese in attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo alla scalabilità delle operazioni e al miglioramento dell’affidabilità dei processi aziendali, l’AI sta diventando una parte fondamentale della loro strategia. I nostri ingegneri si concentrano sull’integrazione dei copiloti AI nei loro flussi di lavoro, coprendo tutto, dalla codifica, ai test, alla distribuzione e alla manutenzione del software.

Ad esempio, in una mossa trasformativa per un’azienda Fortune 200, abbiamo impiegato copiloti basati su GenAI per convertire grandi procedure memorizzate in Java, consentendo il loro percorso di modernizzazione. Abbiamo recentemente lavorato con una grande compagnia assicurativa che desiderava automatizzare i suoi processi di estrazione dei dati. Stavano affrontando problemi di scalabilità e precisione con il loro approccio manuale. Quindi, il nostro team ha sviluppato un bot di supporto, che ora aiuta a elaborare più documenti, estraendo informazioni critiche come rischio, idoneità, dettagli di copertura e prezzi. Ciò ha ridotto notevolmente il tempo necessario per presentare offerte di prodotti e gestire varie coperture.

Con l’adozione rapida del GenAI in vari settori, quali sono alcune delle considerazioni etiche che le imprese dovrebbero tenere presenti, e come LTIMindtree assicura un uso responsabile dell’AI?

L’evoluzione dell’AI è promettente, ma porta anche molte sfide aziendali, in particolare intorno alle considerazioni etiche nella sua implementazione.

In LTIMindtree, abbiamo un consiglio AI composto da esperti cross-funzionali di AI, sicurezza, legale, privacy dei dati e vari settori verticali. Questo consiglio ha stabilito framework di garanzia AI e collabora con organismi di settore sulle linee guida normative dell’AI. Inoltre, lavora con i team che implementano l’AI per convalidare le loro posizioni di rischio etico.

Per implementare efficacemente il GenAI, abbiamo stabilito un set di principi etici fondamentali allineati con i valori aziendali, riguardanti l’equità, la responsabilità, la trasparenza e la privacy. Ciò richiede il patrocinio esecutivo e il supporto dei team legali e di sicurezza. Successivamente, sono incorporate misure tecniche nei nostri processi interni che si concentrano su dati di alta qualità, non distorti, con misure per garantire l’integrità dei dati e l’equità. Favorire una cultura AI etica comporta un addestramento continuo sulle capacità e i potenziali trabocchetti dell’AI, come le allucinazioni dell’AI. Infine, si eseguono audit regolari e aggiornamenti dei sistemi AI per affrontare le vulnerabilità e garantire l’accuratezza delle uscite AI. Questo approccio globale garantisce che il GenAI sia implementato in modo responsabile ed efficace, generando valore aziendale mantenendo gli standard etici.

Come la piattaforma AI di LTIMindtree affronta le preoccupazioni relative all’etica dell’AI, alla sicurezza e alla sostenibilità?

Mentre continuiamo a distribuire nuovi strumenti e piattaforme AI, dobbiamo assicurarci che soddisfino i nostri standard e normative sull’utilizzo della tecnologia. Oltre a mantenere la qualità dei dati per fornire output precisi e non distorti, ci impegniamo a rispettare standard elevati per la sicurezza e la sostenibilità.

La nostra piattaforma è costruita attorno ai principi di un’AI responsabile e consapevole. In termini di sostenibilità, siamo consapevoli della crescente domanda di energia necessaria per supportare i modelli AI, dalla formazione alla loro operazione continua. Abbiamo adottato un approccio di riduzione, riutilizzo e riciclo per l’AI per affrontare l’impronta carbonica e l’importanza di creare pratiche AI ecocompatibili e sostenibili. Attraverso questo processo, ci concentriamo sulla riduzione dei parametri concentrandoci su modelli linguistici più piccoli e specifici (LLM) che possano affrontare efficientemente le esigenze delle applicazioni aziendali, creando un’impronta carbonica più piccola. Inoltre, riutilizziamo i dati per vari utilizzi e casi d’uso per evitare ridondanze e riutilizzare meccanismi e prompt che possono essere utilizzati per compiti simili per promuovere l’efficienza e la sostenibilità. Stiamo anche esaminando modelli quantizzati per ridurre l’impronta di memoria, ottenere un’inferenza più rapida, ridurre i costi e costruire applicazioni sostenibili.

Come ho menzionato in precedenza, la sicurezza è una preoccupazione fondamentale nell’utilizzo di qualsiasi strumento o applicazione AI. In LTIMindtree, non solo abbiamo dato priorità alla sicurezza dei dati e all’uso equo, ma l’abbiamo resa un pilastro fondamentale della nostra strategia AI. Abbiamo anche incorporato oltre 50 API di moderazione di classe mondiale e framework di AI responsabile da fornitori di terze parti come le guardrail Nvidia Nemo e i modelli di governance IBM Watson. La nostra piattaforma gestisce efficientemente i dati, tenendo conto della privacy, della sicurezza, dell’uso etico e della sostenibilità, sfruttando misure di governance solide e un framework ben costruito.

Come il GenAI sta influenzando la gestione dei progetti Agile in LTIMindtree? Quali vantaggi porta ai team Agile, e ci sono trade-off?

L’integrazione del GenAI nelle pratiche Agile sta trasformando il modo in cui i team lavorano. Aumenta la produttività, semplifica i processi e apre nuove strade per l’innovazione. Man mano che il paesaggio dello sviluppo del software evolve, stiamo sfruttando il GenAI per automatizzare quei compiti ripetitivi che possono rallentare i team. Questo spostamento consente loro di concentrarsi di più sulla risoluzione creativa dei problemi e sull’innovazione – esattamente dove dovrebbero essere.

Quando iniziamo a integrare il GenAI nei framework Agile, ci sono alcuni punti chiave che vogliamo sottolineare. Innanzitutto, è importante comprendere la natura degli strumenti AI e il loro potenziale impatto sulla collaborazione di squadra. Ad esempio, i team Agile devono essere consapevoli dei limiti di questi strumenti. Si basano su dati preesistenti piuttosto che fornire informazioni in tempo reale, quindi è essenziale convalidare e raffinare i loro output.

Il nostro DevOps nativo AI sfrutta tecnologie all’avanguardia come grafi di conoscenza, SLM (small language model) personalizzati insieme agli agenti del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC). Ciò ha il potenziale per raggiungere un’efficienza del 35-50% nella produttività in tutto il ciclo Agile-DevOps per un’azienda. Aiuta un pod Agile durante la creazione della storia utente, la pianificazione dello sprint, la generazione del codice fino alle pipeline CI/CD e alla successiva gestione degli incidenti.

Con l’AI che trasforma l’industria IT, come LTIMindtree sta affrontando la necessità di nuove competenze e set di abilità? Quali iniziative hai guidato per assicurarti che i tuoi team siano equipaggiati per il futuro guidato dall’AI?

L’ascesa di tecnologie innovative nel settore IT ha messo in luce un divario tra le competenze che la nostra forza lavoro attualmente possiede e quelle necessarie per prosperare in un mondo guidato dall’AI. Il GenAI ha il potenziale di ridisegnare completamente i ruoli quotidiani di molti dipendenti, quindi prepararsi a nuove competenze e ruoli è essenziale.

In LTIMindtree, stiamo guidando questa trasformazione concentrandoci sull’aggiornamento delle nostre competenze per soddisfare queste nuove richieste emergenti. Abbiamo la nostra iniziativa GARUDA, progettata specificamente per la formazione e l’aggiornamento dei team sul GenAI e sull’AI aziendale. Riconosciamo che la formazione efficace e le risorse educative sono cruciali, e ci impegniamo a creare una cultura di apprendimento continuo.

Le nostre strategie di formazione includono adattamenti basati sui dati, apprendimento online in tempo reale, apprendimento di rinforzo avanzato, apprendimento di trasferimento e cicli di feedback. In questo modo, ci assicuriamo che i nostri team non solo stiano tenendo il passo con il cambiamento, ma siano realmente in grado di eccellere nei loro ruoli in evoluzione. È un momento emozionante, e siamo tutti in questo viaggio insieme.

In aggiunta a ciò, abbiamo stretto accordi con sette istituzioni accademiche per equipaggiare i futuri talenti con competenze AI. Qui siamo coinvolti fin dalla progettazione del curriculum, all’amministrazione del curriculum, nonché nell’equipaggiare i professori attraverso approcci di formazione degli istruttori.

Come vedi evolversi il ruolo del talento umano in un luogo di lavoro sempre più guidato dall’AI, e quali passi stai facendo per preparare la tua forza lavoro a questo spostamento?

Nel passato, c’erano ruoli distinti per individui creativi e per esperti di tecnologia. Tuttavia, c’è uno spostamento verso l’adozione, la diffusione e la scalabilità di tecniche di creazione di contenuti innovative, sfumando i confini tra creatività e tecnologia. Questa integrazione sta influenzando vari settori, dove la separazione tradizionale tra ruoli creativi e lavori tecnici sta gradualmente scomparendo. Sebbene promettente, questa evoluzione si accompagna a sfide che indicano uno spostamento significativo dell’attenzione sull’aggiornamento come essenziale per capitalizzare i benefici dell’AI.

La grande conversazione ora è come rendere questo cambiamento del GenAI stabile e scalabile. È qui che la gestione del cambiamento diventa cruciale. Richiede un approccio strutturato e un team dedicato per sovrintendere al processo di adozione dell’AI. Le persone, non solo la tecnologia, sono al cuore di un’adozione di GenAI di successo. Può essere uno strumento potente per l’abilitazione, anche per coloro che inizialmente lo percepiscono come una minaccia. Forrester prevede che entro il 2030, solo l’1,5% dei posti di lavoro sarà perso a causa del GenAI, mentre il 6,9% sarà influenzato da esso. Pertanto, i leader devono dare priorità alla trasparenza e motivare la loro forza lavoro sul futuro dell’AI nel luogo di lavoro.

AI sta cambiando i ruoli lavorativi in tutto il settore IT, automatizzando attività quotidiane e ponendo l’accento sulla presa di decisioni strategiche e sulla risoluzione di problemi complessi. In LTIMindtree, crediamo che questo sia uno spostamento della mentalità e quindi abbiamo istituito un’iniziativa centrale GARUDA – che si concentra su questo adattamento al cambiamento. L’iniziativa GARUDA non si concentra solo sulla formazione basata sui ruoli e sull’aggiornamento, ma anche sulla creazione di ambasciatori AI che possano guidare questo adattamento attraverso vari livelli. Stiamo anche lavorando con la nostra funzione HR per esaminare gli impatti su vari ruoli all’interno dell’organizzazione, insieme ai loro percorsi di carriera e ai relativi riconoscimenti e ricompense. Oggi in LTIMindtree abbiamo tre livelli di percorsi di aggiornamento – fondamentale, pratico ed esperto. Oltre 50.000 dei nostri associati hanno già completato le iniziative di formazione fondamentale che includono concetti di AI all’uso di copiloti, nonché considerazioni di AI responsabile.

Quali sono alcune delle applicazioni del GenAI più innovative che hai visto recentemente, e dove vedi questa tecnologia diretta nei prossimi 3-5 anni?

Stiamo solo graffiando la superficie di ciò che il GenAI può fare, e sono entusiasta del suo potenziale in tutta l’industria IT e oltre. Man mano che più settori si uniscono, mi trovo particolarmente emozionato dalle sue applicazioni per trasformare le vite umane.

In LTIMindtree, abbiamo collaborato con l’Agenzia delle Nazioni Unite per i Rifugiati per migliorare le capacità di risposta alle crisi utilizzando il GenAI. Questa collaborazione mira ad accelerare la risposta alle crisi sul campo, fornendo aiuto e supporto tempestivi ai rifugiati bisognosi. L’uso innovativo della tecnologia aiuta a portare speranza e sollievo a popolazioni vulnerabili nei momenti di massimo bisogno. Per un’azienda assicurativa americana, abbiamo sviluppato una soluzione GenAI che traduce parole pronunciate in tempo reale, migliorando notevolmente l’esperienza del cliente. Bridging le lacune di comunicazione, questa tecnologia favorisce una migliore comprensione e connessione tra le persone, avvicinandoci e assicurandoci che le barriere linguistiche non ostacolino più le esperienze efficaci.

Guardando avanti, l’AI agente abilità autonomi esecuzioni di attività e processi decisionali. Entro il 2027, modelli specifici di settore domineranno, l’uso di dati sintetici aumenterà e le implementazioni a basso consumo di energia cresceranno. Modelli multimodali che integrano input di testo, immagine, audio e video miglioreranno le capacità, guidando un impatto economico significativo e l’innovazione. Il GenAI è pronto ad aggiungere fino a 4,4 trilioni di dollari all’economia globale ogni anno, rivoluzionando settori e guidando l’efficienza e la sostenibilità, il retail, la sanità e le scienze della vita.

La realtà è che ogni posto di lavoro sarà toccato dal GenAI in qualche misura, diventando parte delle nostre operazioni quotidiane. Man mano che continuiamo questa transizione, non vedo l’ora di vedere come evolverà e quali innovazioni verranno next.