Preetpal Singh, Amministratore Delegato di Xebia – Serie di Interviste

Preetpal Singh è Amministratore Delegato di Xebia, dove guida iniziative globali focalizzate sulla costruzione e sulla modernizzazione di piattaforme digitali, applicazioni aziendali e sistemi basati sui dati. Con oltre 26 anni di esperienza in settori come servizi finanziari, sanità, manifattura, consumo e alta tecnologia, ha lavorato all’intersezione tra l’esecuzione tecnologica e la trasformazione aziendale. La sua carriera comprende la consegna di progetti di ingegneria, la leadership di go-to-market e il cambiamento operativo su larga scala, con un focus costante sull’utilizzo di tecnologie emergenti per creare sistemi che operino in modo affidabile in ambienti di produzione.

Xebia è una società di ingegneria digitale globale che progetta, costruisce e modernizza prodotti e piattaforme digitali per aziende di tutto il mondo. La società combina ingegneria del software, modernizzazione cloud e dei dati, Intelligenza Artificiale generativa e automazione intelligente per aiutare le organizzazioni a sviluppare applicazioni scalabili, architetture moderne e capacità di Intelligenza Artificiale integrate. Con team operanti in diverse regioni, Xebia lavora con le aziende per integrare nuove tecnologie nei sistemi e nelle piattaforme di customer-facing, assicurando che l’innovazione sia supportata da solide fondamenta ingegneristiche.

Ha trascorso più di 26 anni guidando iniziative tecnologiche, di vendita e di trasformazione aziendale in diversi settori. Come ha influenzato questo percorso il suo approccio all’innovazione e alla crescita oggi?

Nel tempo, mi sono concentrato sempre di più sulla durata piuttosto che sulla novità. All’inizio della mia carriera, ero attratto dal potere della tecnologia stessa. Con l’esperienza, ho iniziato a prestare maggiore attenzione a ciò che accade dopo la fase di pilotaggio, quando i sistemi devono integrarsi con piattaforme legacy, superare le revisioni di conformità e funzionare in modo coerente sotto carichi di lavoro reali. In tutti i settori, il punto di svolta sembra sempre arrivare quando un’iniziativa promettente si sposta in produzione. La proprietà diventa critica. La complessità di integrazione emerge. La tolleranza al rischio viene testata. È lì che la trasformazione o matura o si ferma.

Oggi, affronto l’innovazione con una lente pratica. In Xebia, priorizziamo la costruzione e la modernizzazione delle piattaforme che si trovano al cuore delle operazioni. Pensiamo alla manutenibilità a lungo termine, alla tracciabilità e alla scalabilità fin dall’inizio, perché la crescita si mantiene solo quando i sistemi sottostanti sono progettati per gestire la pressione nel tempo.

Dove le aziende lottano di più nell’esecuzione dell’Intelligenza Artificiale?

Le sfide di solito appaiono una volta che l’Intelligenza Artificiale va oltre la sperimentazione e si integra nei sistemi operativi. Costruire un modello è un traguardo, ma incorporarlo in flussi di lavoro di underwriting, sistemi ERP o piattaforme di gestione dei reclami introduce un livello diverso di complessità.

In uno scenario di distribuzione, un modello aveva funzionato bene negli ambienti di test. Quando è stato collegato a un flusso di transazioni live, le domande sulla registrazione degli audit, sull’autorità di annullamento e sui meccanismi di ripristino hanno rallentato il rollout. I team di conformità necessitavano di tracciabilità. I team di rischio richiedevano chiarezza sui percorsi di escalation. Quei dettagli operativi hanno determinato alla fine il cronogramma.

Le iniziative di Intelligenza Artificiale guadagnano slancio quando le pipeline di dati sono strutturate, il monitoraggio di produzione è in atto e l’accountability è chiaramente definita. Le organizzazioni che pianificano quelle realtà precocemente tendono a scalare in modo più fluido.

Come distingue l’automazione che migliora l’efficienza dalla trasformazione che ridisegna un’azienda?

L’automazione focalizzata sull’efficienza di solito ottimizza i passaggi all’interno di un processo esistente. Una trasformazione più ampia emerge quando i team riconsiderano come il processo stesso è strutturato.

Ho visto casi in cui le organizzazioni stavano preparando l’automazione di catene di approvazione che coprivano più di una dozzina di punti di contatto. Una volta che la logica decisionale è stata ridisegnata e i punti di controllo di convalida sono stati consolidati, il flusso di lavoro è diventato significativamente più semplice. L’impatto si è esteso oltre il tempo del ciclo; ha influenzato l’accountability e la distribuzione del rischio.

Quando si semplifica il flusso decisionale con l’azienda per prima, l’automazione diventa più facile e i guadagni durano.

Cosa distingue la trasformazione nei settori altamente regolamentati?

I settori altamente regolamentati tendono a incorporare considerazioni di governance direttamente nella progettazione del sistema. In settori come servizi finanziari e sanità, la tracciabilità e la spiegabilità sono requisiti prima del deploy, non dopo.

Ho lavorato con team che hanno incorporato porte di convalida del modello in pipeline CI/CD e hanno stabilito standard di registrazione dettagliati fin dall’inizio. I percorsi di escalation e i framework di monitoraggio sono stati definiti precocemente nelle discussioni sull’architettura. Quella disciplina dà forma a sistemi più resilienti e prepara le organizzazioni per un’autonomia crescente in ambienti guidati dall’Intelligenza Artificiale.

Come assicura che gli investimenti in Intelligenza Artificiale si allineino con risultati aziendali misurabili?

Incoraggio i team di leadership a definire lo spostamento operativo che si aspettano di vedere. Ciò potrebbe significare ridurre il tempo di onboarding, aumentare la capacità di servizio senza un aumento proporzionale del numero di dipendenti o ridurre i tassi di errore nell’elaborazione dei reclami.

La strumentazione gioca un ruolo critico. Le piattaforme che consegniamo includono il tracciamento per il throughput, la latenza, l’accuratezza delle decisioni e i tassi di adozione. Quando quegli indicatori sono visibili nei dashboard di produzione, i leader aziendali possono collegare gli investimenti tecnologici alle prestazioni operative.

Quali malintesi vede intorno alla prontezza per l’Intelligenza Artificiale?

Molte organizzazioni considerano i piloti di successo come prova di prontezza. In pratica, la prontezza si manifesta in ambienti di dati strutturati, layer di integrazione stabili, protocolli di governance definiti e modelli di accountability chiari.

La stabilità di produzione e la maturità della governance plasmano il successo a lungo termine tanto quanto le prestazioni del modello. Un modello può funzionare bene nei test, ma una volta che opera a pieno volume di transazioni, la latenza, il monitoraggio e la gestione degli errori diventano critici. I team necessitano di procedure di rollback chiare, rilevamento di deriva, standard di registrazione e definizione di proprietà una volta che il modello è live.

Mentre i sistemi di Intelligenza Artificiale passano da ruoli consultivi a ruoli decisionali, la chiarezza sull’autorità di annullamento e sui percorsi di escalation diventa essenziale. Quando quelle barriere di sicurezza sono costruite nell’architettura precocemente, la scalabilità diventa molto più gestibile.

Come dovrebbero pensare i leader all’equilibrio tra innovazione e rischio mentre l’Intelligenza Artificiale si integra nelle operazioni?

L’Intelligenza Artificiale responsabile è costruita nel sistema fin dal primo giorno e mantenuta attraverso una supervisione attiva. Criteri chiari su dove i sistemi possono agire in modo indipendente e dove la supervisione umana rimane essenziale aiuta a prevenire ambiguità in seguito.

Il monitoraggio continuo è altrettanto importante, poiché i pattern dei dati si spostano e i paesaggi regolamentari evolvono. I sistemi di Intelligenza Artificiale richiedono una ricallibratura periodica e una revisione per mantenere l’allineamento con le aspettative aziendali e di conformità.

Come mantiene l’allineamento tra l’esecuzione ingegneristica e la strategia esecutiva?

L’allineamento diventa più facile quando le persone sono oneste riguardo ai compromessi. Se si vuole muoversi più velocemente, ci sono implicazioni tecniche. Se si danno ai sistemi più autonomia, sarà necessario un monitoraggio più forte. Se si personalizza profondamente, si stanno facendo scelte su quanto sarà facile mantenerlo in seguito.

Nessuna di queste cose è cattiva. Ha solo bisogno di essere esplicita. Quando quelle realtà sono discusse fin dall’inizio, l’ambizione e la disciplina non competono l’una con l’altra. I leader possono spingere avanti, gli ingegneri possono costruire in modo responsabile e tutti capiscono cosa stanno firmando. Quel tipo di trasparenza costruisce fiducia e mantiene il progresso costante nel tempo.

Dove le aziende dovrebbero concentrare i loro investimenti strategici nei prossimi anni?

L’adattabilità separerà i leader dal resto. Ciò di solito si riduce a solide fondamenta: dati puliti, infrastruttura cloud scalabile, deploy disciplinato e visibilità chiara su come i sistemi stanno funzionando.

Le aziende che investono in quella base e costruiscono le giuste partnership di ecosistema intorno ad essa possono adattarsi mentre i mercati e le regolamentazioni si spostano. Nel lungo termine, il vantaggio deriva dal costruire operazioni e architetture che possano gestire qualsiasi ondata che arrivi dopo.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Xebia.