アーカナ・ジョーシー、ストラテジー部門長（BFSおよびEnterpriseAI）、LTIMindtree – インタビュー・シリーズ

アーカナ・ジョーシーは、ITサービス業界で24年以上の経験を持ち、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などの専門知識を持っています。彼女は現在、LTIMindtreeのエンタープライズAIサービスラインと銀行・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、さまざまな地域のフォーチュン100クライアントと協力し、業界フォーラムとイベントの常連スピーカーです。

LTIMindtreeは、デジタルテクノロジーを通じてビジネスモデル進化、イノベーション、成長を支援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会社です。700以上の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のドメインおよびテクノロジー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活かし、LTIMindtreeでのジェネレーティブAIの採用を推進する際に、個人的なリーダーシップスタイルはどのように進化しましたか。

ITサービスで20年以上のキャリアを積み、Agile/DevOpsやジェネレーティブAI（GenAI）などの変革的なテクノロジーソリューションを推進してきました。LTIMindtreeでは、組織がGenAIを活用してデジタル変革の戦略と実行を推進できるように支援することに重点を置いています。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。戦略部門長として、さまざまな部門のチームと協力して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必要があります。GenAIは大量のデータを処理してアクション可能な洞察を提供します。この機能は、証拠に基づく戦略を重視するデータ主導のリーダーである私にとって特に有益です。

例えば、毎朝、GenAIベースのコパイロットを使用して、注目すべきトップアイテムを理解したり、チームと共有するためのレポートを作成するための洞察を提供します。実際、私はチーム内でGenAIベースのコパイロットが基本的に私たちのチームの信頼できるウィングマンになったとよく言います。彼らは貴重な洞察を提供し、タスクを自動化し、戦略的目標と一致させることで私たちをサポートしています。

ジェネレーティブAIは、特にデジタル変革が遅れていた業界で、従来の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、すべての業界で従来のITサービスモデルを革命しています。コーディングを生成するコパイロットから、テストのための合成データ、ITオペレーションの自動化まで、ITのすべての側面が変革されています。したがって、ITサービスモデルの焦点は、コスト主導から効率主導および影響主導アプローチにシフトしています。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。このシフトは、ITサービスで新しいタイプの仕事、たとえばカスタムモデル開発、AIニーズのためのデータエンジニアリング、責任あるAIの実装なども生み出しています。

18ヶ月前では、これらのサービスは通常ではありませんでした。レガシーシステムが普及してい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の運用効率性の価値がますます認識されています。

LTIMindtreeでの私たちの研究「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、行政作業の自動化などで大きな影響を与え、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せるようになりますが、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強化され、手動タスクを自動化しますが、採用はリスク、ガバナンス、機密データに関する懸念によって推進されています。

LTIMindtreeが従来のITワークフローにGenAI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つのアプローチを持っています。「すべてにAI、すべてのためにAI、すべての人にAI」を重視し、運用およびサービス全体にAIを統合することを目指しています。このアプローチにより、AIは付加的なものではなく、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を求めています。繰り返しの時間のかかるタスクを削減することから、オペレーションの拡大、ビジネスプロセスの信頼性の向上まで、AIは彼らの戦略の核心となります。私たちのエンジニアは、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、コード作成、テスト、デプロイ、ソフトウェアメンテナンスなどすべてをカバーしています。

例えば、フォーチュン200企業の変革的な取り組みとして、GenAIベースのコパイロットを使用して、大規模なストアドプロシージャをJavaに変換し、彼らのモダナイゼーションジャーニーを可能にしました。最近、大規模な保険会社と協力して、データ抽出プロセスを自動化するソリューションを開発しました。彼らは手動アプローチで拡張性と精度の問題に直面していました。私たちのチームは、複数のドキュメントを処理し、リスク、適性、カバレッジ、価格の詳細などの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、製品オファーを提出し、さまざまなカバレッジを管理するための時間が大幅に短縮されました。

さまざまなセクターでGenAIの採用が急速に進む中、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確保していますか。

AIの進化は約束を持ちますが、実装方法に関する企業的な課題も多くあります。特に倫理的配慮が重要です。

LTIMindtreeでは、AI、セキュリティ、データプライバシー、業界垂直などのさまざまな分野の専門家で構成されるAI評議会を設けています。この評議会は、AI保証フレームワークを確立し、業界団体と協力してAI規制ガイドラインを策定しています。さらに、AIを実装するチームと協力して、彼らの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ために、企業の価値観と一致するコア的な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、プライバシーに関するものがあります。これには、幹部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、内部プロセスに技術的介入を組み込み、高品質で偏りのないデータに焦点を当て、データの完全性と公平性を確保するための措置を講じます。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（たとえばAIの妄想）についての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を実施して、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は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する方法は何ですか。

新しいAIツールやプラットフォームを展開するにつれて、技術の使用に関する私たちの基準と規制を満たすことを保証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が得られるようにすることに加えて、セキュリティと持続可能性の高い基準を満たすことに重点を置いています。

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モデルをトレーニングから運用までサポートするために必要な増加するエネルギー需要を認識しています。AIのための「削減、再利用、再生」アプローチを採用して、炭足跡と環境に優しい持続可能なAI慣行の重要性に取り組んでいます。このプロセスを通じて、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、エンタープライズアプリケーションのニーズを効率的に解決しながら、より小さな炭足跡を作成します。さらに、さまざまなアプリケーションやユースケースでデータを再利用して冗長性を避け、効率性と持続可能性を促進するためのメカニズムやプロンプトを再利用します。エネルギー効率の高いアプリケーションを構築するために、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、より迅速な推論を実現し、コストを削減することも検討しています。

先ほど述べたように、AIツールやアプリケーションの使用におけるセキュリティは重要な懸念事項です。LTIMindtreeでは、データセキュリティと公平な使用を優先し、AI戦略の基盤としてこれらを確立しています。さらに、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以上のベストインクラスモデレーション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、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ながら、データを効果的に管理します。これは、健全なガバナンス措置と構築されたフレームワークを利用することによって実現されます。

GenAIはLTIMindtreeのアジャイルプロジェクト管理にどのような影響を与えていますか。アジャイルチームにどのような利点がありますか。トレードオフはありますか。

GenAIをアジャイル慣行に統合することで、チームが働くやり方が変わります。生産性が向上し、プロセスが合理化され、イノベーションの新たな機会が生まれます。ソフトウェア開発の風景が進化するにつれて、GenAIを使用して繰り返しのタスクを自動化し、チームが創造的な問題解決とイノベーションに集中できるようにします。

GenAIをアジャイルフレームワークに統合する際に強調したいのは、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です。たとえば、アジャイルチームは、これらのツールが依存する既存のデータではなく、リアルタイムの洞察を提供することを認識する必要があります。したがって、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、ナレッジグラフ、カスタムSLM（小規模言語モデル）などの最先端テクノロジーを活用し、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）エージェントと組み合わせて、エンタープライズのアジャイルDevOpsサイクル全体で35〜50%の生産性の効率化を実現する可能性があります。これにより、アジャイルポッドがユーザーストーリーの作成、スプリントプランニング、コード生成、CI/CDパイプライン、インシデント管理を行うことができます。

AIがIT業界を変革する中、LTIMindtreeは新しいスキルセットと才能のニーズにどのように対応していますか。AIドリブンな将来のためにチームを準備するための取り組みは何ですか。

革新的なテクノロジーの台頭は、現在の労働力が持っているスキルと、AIドリブンな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え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、この変革にリードするために、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。GenAIとエンタープライズAI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イニシアチブを実施しています。効果的なトレーニングと教育リソースが重要であることを認識し、継続的な学習文化の創造に尽力しています。

私たちのトレーニング戦略には、データドリブンの適応、リアルタイムオンライン学習、先進的な強化学習、転送学習、フィードバックループが含まれます。これにより、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秀であることを保証します。これは興奮する時期であり、私たちは皆この旅を共に歩んでいます。

さらに、AIスキルを持つ将来の才能を育てるために、7つの学術機関と提携しています。ここでは、カリキュラム設計からカリキュラムの管理、教授向けのトレーニングアプローチまで、関与しています。

人工知能によって変化する職場における人間の才能の役割についてどう見ていますか。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、創造的な人材とテクノロジー専門家の役割が明確に分かれていました。しかし、革新的なコンテンツ作成技術の採用、主流化、拡大により、創造性とテクノロジーの境界が薄れつつあります。この統合は、創造性とテクノロジーの役割の伝統的な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。約束はありますが、この進化は、AIの利点を活かすために再スキリングが不可欠であることを示唆する課題も伴います。

大きな話題は、GenAIの変化をどのようにして浸透させ、拡大させるかです。ここで、変更管理が重要になります。構造化されたアプローチと、AIの採用プロセスを監督するために専任のチームが必要です。人々、技術ではなく、GenAIの成功採用の中心にいます。強力なツールとなり得ますが、初期にそれを脅威とみなす人もいます。Forresterによると、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GenAIによって影響を受ける予想です。したがって、リーダーは、AIの職場における将来について従業員を透明性を持って動機づける必要があります。

AIは、日常的なタスクの自動化と戦略的意思決定および複雑な問題解決への重点の移行により、IT部門全体の役割を変化させています。LTIMindtreeでは、これをマインドシフトと見なし、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のみでなく、AIの採用を推進するAIアンバサダーを作成することにも重点を置いています。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関連するキャリアパス、および報酬と認識について検討しています。現在、LTIMindtreeでは、基礎、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、50,000人以上のアソシエイトが、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、基礎スキルアップイニシアチブを完了しています。

最近、最も革新的なGenAIアプリケーションは何ですか。次の3〜5年でこの技術はどのように進化すると思いますか。

私たちは、GenAIができることの表面を掘り始めています。私は、IT業界やそれを超えた分野でGenAIが人々の生活を変える潜在能力についてとても興奮しています。

LTIMindtreeでは、国連難民高等弁務官事務所と協力して、GenAIを使用して危機対応能力を強化する取り組みを行っています。この協力は、タイムリーな援助と支援を必要としている難民への危機対応を加速することを目的としています。革新的なテクノロジーの使用により、人々の最も困難な時期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、リアルタイムで話した言葉を翻訳する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、言語の壁が効果的な体験を妨げることがなくなりました。

今後、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、業界特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えるでしょう。テキスト、画像、オーディオ、ビデオ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、毎年世界経済に4.4兆ドルを追加し、業界を変革し、効率性と持続可能性を推進する、販売、ヘルスケア、生命科学を含む分野で革命を起こすでしょう。

現実は、すべての職場が何らかの形でGenAIに触れることになり、日常的な運用の一部となるということです。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生まれるかを見守るのが待ちきれません。