インタビュー
アーチャナ・ジョーシー、ヘッド – 戦略 (BFS および EnterpriseAI)、LTIMindtree – インタビュー シリーズ
アーチャナ・ジョーシーは、24 年以上の IT サービス業界での経験を持ち、AI (ジェネレーティブ AI を含む)、Agile および DevOps メソッド、グリーン ソフトウェア イニシアチブに関する専門知識を持っています。彼女は現在、LTIMindtree の Enterprise AI サービス ラインと銀行および金融サービス事業部門の成長戦略と市場立地を担当しています。ジョーシーは、各地のフォーチュン 100 クライアントと協力しており、業界フォーラムやイベントでの定期的なスピーカーです。
LTIMindtree は、ビジネス モデル エボリューション、イノベーション、成長をサポートするために、デジタル テクノロジーを使用して、さまざまな業界の企業と協力するグローバル テクノロジー コンサルティングおよびデジタル ソリューション企業です。700 を超えるクライアントにサービスを提供し、LTIMindtree は、競争上の差別化、顧客体験、ビジネス成果を高めるために、ドメインとテクノロジーの専門知識を提供しています。
IT サービスをさまざまな組織で変革する豊富な経験を持つ中で、LTIMindtree でのあなたの個人的なリーダーシップ スタイルは、ジェネレーティブ AI の採用を推進する上でどのように進化しましたか。
IT サービスで 20 年以上の経験を持つ私は、Agile/DevOps またはジェネレーティブ AI (GenAI) などの変革的なテクノロジ ソリューションをクライアントに提供することに専念してきました。LTIMindtree では、私の重点は、企業が GenAI を活用してデジタル トランスフォーメーション ジャーニーを戦略化し、実行できるようにすることです。私は、顧客中心の戦略を優先し、クライアントと密接に協力して、彼らのユニークな課題を理解し、ビジネス価値を生み出すためのカスタマイズされた AI ソリューションを提供します。戦略責任者として、私は、GenAI の採用を推進し、新しい開発について情報を収集して決定を下すために、さまざまな部門のチームと協力する必要があります。GenAI は、行動可能な洞察を提供するために大量のデータを処理します。これは、証拠に基づく戦略を重視するデータ指向のリーダーである私にとって特に有益な機能です。
たとえば、毎朝、私は GenAI ベースのコパイロットを使用して、注目するべきトップ項目を理解したり、チームと共有するためのレポートを作成したりします。実際、私はチーム内で GenAI ベースのコパイロットは私たちのチームの信頼できるウィングマンであるとよく言います。彼らは、貴重な洞察を提供し、タスクを自動化し、私たちの戦略目標に合わせて私たちをサポートしています。
ジェネレーティブ AI は、特にデジタル トランスフォーメーションを遅く採用した業界における伝統的な IT サービス モデルをどのように変化させていますか。
GenAI は、IT 開発者の生産性を大幅に高めることで、すべての業界における伝統的な IT サービス モデルを革命しています。コードを生成するコパイロットから、テストと IT オペレーションの自動化のための合成データまで、IT のすべての側面が変化しています。結果として、IT サービス モデルの焦点は、コスト重視から効率重視および影響重視のアプローチに移り変わりました。これは、IT サービスの価値が、コスト節約だけでなく、有形な成果を提供する能力によって測られることを意味します。この移行は、カスタム モデルの開発、AI 用のデータ エンジニアリング、および責任ある AI の実装などの新しいタイプの IT サービスにもつながっています。
たった 18 か月前、これらのサービスは通常ではありませんでした。レガシ システムが普遍的であるヘルスケアや金融サービスなどの厳しく規制された業界でも、GenAI が運用効率を向上させる価値がますます認識されています。
LTIMindtree の私たちの研究「ジェネレーティブ AI の採用状況」は、これらのトレンドを明確に示しています。ヘルスケアでは、GenAI が医療診断、データ分析、行政作業を自動化することで大きな影響を与えていることがわかります。これにより、医師やヘルスケア提供者がより迅速かつ正確な決定を下すことができますが、採用は厳格なコンプライアンスと規制フレームワークのため慎重です。金融サービスでは、GenAI がリスク管理、不正検出、顧客サービスを自動化することで、手作業のタスクを強化します。しかし、採用はリスク、ガバナンス、および機密データに関する懸念によって推進されています。
LTIMindtree が伝統的な IT ワークフローにジェネレーティブ AI を成功的に統合して、効率性とイノベーションを推進した具体的な例を共有できますか。
LTIMindtree では、AI に対する 3 つの戦略を持っています。「すべてのものの中に AI、すべてのもののための AI、すべての人にとっての AI」という哲学は、私たちの運用とサービスにおける AI の統合への取り組みを強調しています。このアプローチにより、AI は単なる付加価値ではなく、私たちのソリューションの核心コンポーネントとなり、イノベーションと効率性を推進します。
クライアントは、効率性を向上させるために AI を使用しようとしています。繰り返し、時間のかかるタスクに費やされる時間を減らし、運用を拡大し、ビジネス プロセスの信頼性を高めるという点で、AI は彼らの戦略の核心になりつつあります。私たちのエンジニアは、コード作成、テスト、展開、ソフトウェア メンテナンスなど、すべてのワークフローに AI コパイロットを統合することに焦点を当てています。
たとえば、フォーチュン 200 社の変革的な動きにおいて、私たちは、大規模なストアド プロシージャを Java に変換するために GenAI ベースのコパイロットを使用しました。これにより、彼らのモダナイゼーション ジャーニーが可能になりました。私たちは、大量のドキュメントから重要な情報 (リスク、適性、カバレッジ、価格設定の詳細など) を抽出する自動化されたデータ抽出プロセスを必要としていた大手保険会社と協力しました。彼らは手動アプローチでスケーラビリティと精度の問題に直面していました。そこで、私たちのチームは、複数のドキュメントを処理し、重要な情報を抽出するコンパニオン ボットを開発しました。これにより、製品の提供をファイルし、さまざまなカバレッジを管理する時間が大幅に短縮されました。
さまざまなセクターでジェネレーティブ AI が急速に採用されている中で、企業が注意すべき倫理的配慮とは何ですか。LTIMindtree は、責任ある AI の使用をどのように保証していますか。
AI の進化は約束していますが、実装方法に関する倫理的配慮を含む多くの企業の課題ももたらします。
LTIMindtree では、AI、セキュリティ、法務、データ プライバシー、さまざまな業界の専門家で構成される AI カウンシルを設けています。このカウンシルは、AI 保証フレームワークを確立し、AI 規制ガイドラインに関する業界団体と協力しています。また、AI を実装するチームと協力して、倫理的リスク ポストを検証します。
GenAI を効果的に実装するには、私たちは企業の価値観と一致したコアの倫理原則を確立しました。これには、公平性、説明責任、透明性、プライバシーが含まれます。これには、経営陣の後援と法務およびセキュリティ チームのサポートが必要です。次に、データの品質を高めて偏りのないデータを確保し、データの完全性と公平性を確保するための措置を含む技術介入が私たちの内部プロセスに組み込まれます。責任ある AI 文化を育むには、AI の能力と潜在的な落とし穴 (AI の幻覚など) に対する継続的なトレーニングが必要です。最後に、AI システムの定期的な監査と更新が実施され、脆弱性に対処し、AI 出力の正確性を確保します。この包括的なアプローチにより、GenAI が責任を持って効果的に実装され、ビジネス価値を生み出しながら倫理基準を維持します。
LTIMindtree の AI プラットフォームは、AI の倫理、セキュリティ、持続可能性に関する懸念に対処していますか。
新しい AI ツールやプラットフォームを導入し続けるにつれて、私たちがテクノロジーの使用に関する規制と基準を満たしていることを確認する必要があります。データの品質を維持して正確で偏りのない出力を提供することに加えて、私たちはセキュリティと持続可能性の高い基準を満たすことに尽力しています。
私たちのプラットフォームは、責任ある AI と心配りのある AI の原則を中心に構築されています。持続可能性については、AI モデルのトレーニングから継続的な運用までに必要なエネルギー需要の増加を認識しています。私たちは、AI に対する「削減、再利用、リサイクル」アプローチを採用して、AI の炭足跡と、環境に優しい AI の実践の重要性に対処しています。プロセスを通じて、企業アプリケーションのニーズを効率的に処理できるように、より小さく、より具体的な大規模言語モデル (LLM) に焦点を当てています。さらに、冗長性を避けるために、さまざまなアプリケーションとユース ケースにデータを再利用し、類似のタスクに使用できるプロンプトとメカニズムを再利用して効率性と持続可能性を促進しています。エネルギー効率の高い実装の増加、量子化モデルを使用してメモリ フットプリントを削減し、推論を高速化し、コストを削減し、持続可能なアプリケーションを構築することにも注目しています。
セキュリティは、AI ツールまたはアプリケーションの使用における主要な懸念事項です。LTIMindtree では、データ セキュリティと公平な使用を優先し、AI 戦略の基盤としています。また、Nvidia Nemo ガードレールや IBM Watson ガバナンス モデルなどのサード パーティ プロバイダーから 50 を超えるベスト イン クラスのモデレーション API と責任ある AI フレームワークを組み込んでいます。私たちのプラットフォームは、健全なガバナンス措置と構築されたフレームワークを活用して、データを効率的に管理し、プライバシー、セキュリティ、倫理的使用、持続可能性を考慮しています。
ジェネレーティブ AI は、LTIMindtree のアジャイル プロジェクト管理にどのように影響していますか。アジャイル チームにどのような利点があり、トレードオフはありますか。
GenAI をアジャイル プラクティスに統合することは、チームが働く方法を変革しています。生産性を高め、プロセスを合理化し、新しいイノベーションの道を開いています。ソフトウェア開発の風景が進化するにつれて、私たちは、繰り返しのタスクを自動化するために GenAI を活用しています。これにより、チームは創造的な問題解決とイノベーションに重点を置くことができます。
私たちがアジャイル フレームワークに GenAI を統合し始めたときに強調したいのは、いくつかの重要な点があります。まず、AI ツールの性質とチーム コラボレーションへの潜在的な影響を理解することが重要です。たとえば、アジャイル チームは、これらのツールの限界を認識する必要があります。彼らは事前存在するデータに依存しているため、リアルタイムの洞察ではなく、事前存在するデータに依存しています。したがって、彼らの出力を検証して改良することが不可欠です。
私たちの AI ネイティブ DevOps は、ノウラグラフ、カスタム SLM (小規模言語モデル) とともにソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) エージェントなどの最先端テクノロジーを活用しています。これにより、エンタープライズのアジャイル DevOps サイクル全体で 35 ～ 50% の生産性の効率化が可能になります。これにより、アジャイル ポッドは、ユーザー ストーリーの作成、スプリントの計画、コードの生成、CI/CD パイプライン、および後のインシデント管理をサポートします。
AI が IT 業界を変革する中で、LTIMindtree は、新しい才能とスキルセットの必要性に対処していますか。AI ドリブンの将来に対してチームを準備するために、あなたが主導したイニシアチブは何ですか。
革新的なテクノロジーの台頭は、現在のワークフォースが持っているスキルと、AI ドリブンの世界で繁栄するために必要なスキルとの間にあるギャップを浮き彫りにしました。GenAI は、多くの従業員の日常的な役割を完全に変革する可能性があります。したがって、新しいスキルと役割の準備が不可欠です。
LTIMindtree では、変革の先頭に立って、従業員を新たな需要に合わせてスキルアップさせることに焦点を当てています。私たちは、GenAI とエンタープライズ AI に対するチームのトレーニングとオンボーディングのために特別に設計された GARUDA イニシアチブを持っています。効果的なトレーニングと教育リソースが不可欠であることを認識しています。また、継続的な学習の文化を創造することに尽力しています。
私たちのトレーニング戦略には、データ駆動型の適応、リアルタイムのオンライン学習、高度な強化学習、転移学習、フィードバック ループが含まれます。このようにして、私たちのチームが変化にただ追随するのではなく、進化する役割で真正に優れていることを保証します。これは、興奮する時期です。私たちはみんなこの旅を共有しています。
さらに、私たちは将来の才能に AI スキルを身につけさせるために 7 つの学術機関と提携しています。ここでは、カリキュラムの設計からカリキュラムの管理、およびトレーナー向けトレーニング アプローチを通じて教授を装備するまで、すべてに関与しています。
あなたは、AI ドリブンの職場環境で、人間の才能の役割がどのように進化するかを見ていますか。LTIMindtree は、この移行に従業員を準備するためにどのような措置を講じていますか。
過去には、創造的な個人とテクノロジー専門家の間には明確な役割がありました。しかし、創造的なコンテンツ作成技術の採用、主流化、拡大に向けたシフトが存在し、創造性とテクノロジーの間の境界が徐々に消えつつあります。この統合は、創造性とテクノロジーの間の従来の分離が徐々に消えつつあるさまざまな業界に影響を及ぼしています。魅力的ですが、この進化は、スキルの再取得が利益を生み出すために不可欠であることを示唆する課題も伴います。
今の大きな話題は、GenAI の変化をどのようにして固定し、拡大できるかということです。ここで、変化管理が重要になります。構造化されたアプローチと、AI 採用プロセスを監督するために専念されたチームが必要です。人々、テクノロジーではなく、GenAI 採用の成功の核心です。強力なツールになり得ます。最初にそれを脅威と見なす人々を含むすべての人にとってのエンパワーメントです。Forrester は、2030 年までに、1.5% の仕事が GenAI によって失われ、6.9% の仕事が影響を受けることを予測しています。したがって、リーダーは、ワークフォースが AI の将来について透明性を保ち、動機付けられることを優先する必要があります。
AI は、日常的なタスクを自動化し、戦略的意思決定と複雑な問題解決に重点を置くことで、IT 部門の役割を変えています。LTIMindtree では、このことをマインドセットのシフトと見なし、変化の採用に焦点を当てた中央イニシアチブである GARUDA を設立しました。GARUDA イニシアチブは、役割ベースのトレーニングとスキルアップだけでなく、AI 採用を推進する AI 大使の作成にも焦点を当てています。また、人事部門と協力して、組織内のさまざまな役割への影響と、それに関連するキャリア パス、および報酬と認識を調べています。今日の LTIMindtree では、基盤、実践者、エキスパートの 3 つのレベルのスキルアップ パスがあります。私たちの従業員の 5 万人以上が、AI の概念からコパイロットの使用、責任ある AI の考慮までを含む基礎スキル イニシアチブをすでに完了しています。
最近見た最も革新的なジェネレーティブ AI アプリケーションは何ですか。テクノロジーは次の 3 ～ 5 年でどのように進化すると思いますか。
私たちは、GenAI が何ができるかをまだ表面的にしか理解していませんが、その潜在能力についてはとても興奮しています。さらに多くのセクターが参入するにつれて、私は特に人々の生活を変えるアプリケーションについて非常に興奮しています。
LTIMindtree では、危機対応能力を GenAI で強化するために国連難民機関と提携しています。このコラボレーションは、タイムリーな援助とサポートを提供するために、現場での危機対応を加速することを目的としています。テクノロジーの革新的な使用は、危機の最中にあって最も困難な時期に、希望と救済を必要としている人々に希望と救済をもたらします。アメリカの生命保険会社のために、私たちは、話された言葉をリアルタイムで翻訳する GenAI ソリューションを開発しました。これにより、顧客体験が大幅に改善されました。このテクノロジーは、コミュニケーションのギャップを埋め、人々の間の理解とつながりを高め、言語の壁が効果的な体験を妨げることがないようにします。
先を見ると、エージェント AI は、自律的なタスクの実行と意思決定を可能にします。2027 年までに、業界固有のモデルが主流になり、合成データの使用が増加し、エネルギー効率の高い実装が増加します。テキスト、イメージ、オーディオ、ビデオの入力を統合するマルチモーダル モデルは、機能を強化し、重大な経済的影響とイノベーションをもたらします。GenAI は、2030 年までに世界経済に年間 4.4 兆ドルをもたらす可能性があり、業界を変革し、効率性と持続可能性を推進します。
現実は、すべての職場が何らかの形で GenAI に触れることになるということです。これは、私たちの日常業務の一部になります。私たちはこの移行を続けるにつれて、どのように進化し、どのようなイノベーションがもたらされるかを見守りたいと思います。
