ホリー・グラント、SVP、戦略＆イノベーション、DXCテクノロジー – インタビューシリーズ

ホリー・グラント、DXCテクノロジーのSVP、戦略＆イノベーション担当は、エンタープライズAI戦略、フィンテック、スタートアップのリーダーシップ、運用の変革など、幅広い分野で深い経験を持つテクノロジーおよび運用のエグゼクティブです。DXCでは、エンタープライズスケールのAIオーケストレーション、コンサルティングサービス、製品インキュベーション活動などのAI第一のイノベーションイニシアチブを推進しています。これらの活動は、組織が実験的なAIパイロットから運用への展開へと移行するのを支援することを目的としています。DXCに入社する前は、ロングターム・ストック・エクスチェンジ（LTSE）で複数のリーダーシップ役職を務め、最終的に最高運用責任者（COO）を務めました。そこでは、フィンテック分野での運用のスケーリングと戦略的成長に焦点を当てました。 (HPE )

DXCテクノロジーは、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、人工知能、データインフラストラクチャ、エンタープライズ運用など、ミッションクリティカルなシステムの近代化を支援するグローバルITサービスおよびコンサルティング会社です。コンピューターサイエンシズコーポレーションとヒューレット・パッカード・エンタープライズのエンタープライズサービス部門の合併を通じて設立された同社は、ヘルスケア、銀行、製造、保険、政府など、さまざまな業界の組織と協力しています。近年、DXCは、ジェネレーティブAI、インテリジェントオートメーション、観測可能性、デジタルツイン、ラージスケールIT近代化を複雑な企業環境に統合するサービスを提供することで、AIネイティブ企業変革を中心に据えています。同社はまた、AIを既存のインフラストラクチャ内で安全に展開することを可能にする「AIファースト」運用モデルにも重点を置いています。

あなたは、戦略、運用、イノベーションの交差点でキャリアを築いてきました。LabXを立ち上げ、リアルなビジネスインパクトに焦点を当てたAIインキュベーション環境を設計する際に、過去の経験はどのように役立ったのでしょうか。

私のキャリアは、ファミリー・オフィス、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、そして現在のフォーチュン500社のターンアラウンドを経てきました。すべての環境で共通するのは、アイデアが勝利するには3つの要素が必要であるということです。実際の顧客がアイデアを支持し、市場が適切なタイミングでアイデアを支持し、スコープが明確で適切に狭い範囲に絞られている必要があります。いずれかの要素が欠けていると、アイデアは失敗します。

LabXについて考えるとき、私は常にこのパターンを念頭に置いています。戦略があっても、アイデアを実現するための運用上の力がなければならないことは明らかです。また、学習し、状況が変化するにつれて適応するための規律も必要です。戦略なしの実行は、進歩なしの動きです。LabXは、両方を同時に保持するように設計されています。

DXCのCEOであるラウル・フェルナンデスのリーダーシップの下、AIの達人性とイノベーションを私たちのターンアラウンド戦略の中心に据えています。LabXは、私たちがその信念を製品、機能、顧客の成果物に変える方法です。重要なのは、時間をかけても意味があります。

多くの企業はAIの実験をしていますが、パイロットから本格的な運用への移行に苦労しています。DXCでは、企業がAIをスケールアップすることを妨げている最大の障壁は何だと考えていますか。

2つの障壁が繰り返し出てきますが、どちらも技術とは関係ありません。

最初の障壁は、変化管理です。AIは、人々が働き方、責任、意思決定のやり方を変えます。従業員を巻き込まないと、最も洗練されたモデルでも利用されません。2番目の障壁は、企業がAIをスケールアップする際に、根本的な運用モデルを変更しないことです。企業は、特定のシステムまたはアプリケーションにインテリジェンスを追加しますが、チームの他のメンバーは利用できません。AIは、水平方向のインテリジェンスです。機能、データ、ワークフロー全体で価値を生み出すときに最も価値があります。運用モデルが変わらないと、価値はローカルに閉じ込められ、企業全体で蓄積しません。

パイロットは成功します、みんなが祝います、しかし、実際には何もスケールしません。那が私たちがLabXで破壊しようとしているパターンです。最初から企業全体の解除を設計することでです。

LabXは、約90日またはそれ以下のコンセプトからMVPまでのサイクルで運営しています。企業がそのようなスピードで動くために必要なのは、どのようなマインドセットの変化、ガバナンスの変化、開発プロセスの変化でしょうか。

最も大きなマインドセットの変化は、完全な情報を得る前に早く決定し、効果がないものを切り捨てることです。企業は、長い計画サイクルに慣れています。安全だと感じるからです。しかし、市場がこの速さで動いている場合、遅い「はい」と遅い「いいえ」はどちらも高価です。

LabX内では、小さな3人組（デザイン、製品、エンジニアリング）を実際の顧客の問題に対してスプリントさせることでアイデアを実行します。彼らは最小限の有用な製品を構築し、価値とスケーラビリティをテストし、商業的に約90日以内に約束を示すアイデアを卒業させます。そのようなスピードを可能にするのは、ガバナンスの欠如ではなく、適切なガバナンスの存在です。セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス、責任あるAIの承認は、プロセス開始時に組み込まれています。すべての製品はスケールアップする前に正式なガバナンスレビューを受けます。

大企業の多くは、このようなカデンスに到達するには、そこで動くことを正当化する空間を保護する必要があります。LabXが私たちにとっての役割です。

DXCは、LabXを、顧客と協力して、高い潜在性を持つAIコンセプトを検証する方法として説明しています。顧客ゼロアプローチは、AIソリューションが理論的なユースケースではなく、実際の運用上のニーズに基づいていることを保証するのにどのように役立つのでしょうか。

顧客ゼロは、正直に言えば、私たちの優位性です。LabXの製品が市場に出る前に、最初にDXC内で生き残らなければなりません。私たちは、11万5000人の従業員を70カ国にわたって管理し、規制された業界、複雑な顧客契約、レガシーシステム、実際の運用上のリスクがあります。那は、サニタリーデモ環境ではありません。那は、企業の現実です。

従来のスタートアップは速く動くことができますが、複雑な環境の中で動作することは簡単ではありません。私たちが製品を最初に自分たちでテストすることで、実際のデータ、ワークフロー、実際の規制上の制約で壊れる場所を見つけることができます。顧客環境で6か月後に表面化するものです。私たちが提供を顧客に持ち込むとき、理論を提示するのではなく、次のように言えるようになります。『私たちの運用内で何ができたか、変更した点、測定した点』

また、私たちを正直にさせます。製品が内部で証明されない場合、卒業しません。那は、デモで動作したということよりもはるかに高い基準です。

企業環境は、レガシーシステム、断片化されたデータ、規制上の制約で溢れています。企業内で効果的に動作するAIワークフローを設計するには、どのようにアプローチしますか。

複雑な環境が基準であるという前提から始めます。那が通常です。

アーキテクチャ的に、私たちは分解可能なアプローチでプラットフォームを構築しています。先端のAIツールは、毎月、毎年ではなく変化しています。特定のモデル、ベンダー、またはフレームワークにハードコードすると、現在のリーダーが18か月後にまだリーダーであるという賭けになります。那は、悪い賭けです。分解可能なアーキテクチャにより、最先端のフロンティアが動くにつれてコンポーネントを交換し、ベストインクラスのものと比較してツールをテストし、ベンダーのマーケティングではなく、実際の顧客の課題に対してストレスをテストすることができます。

規制とデータの側面では、コンプライアンスは最初から設計されています。すべての製品はガバナンスレビューを受け、責任あるAIの承認はプロセスの一部であり、後付けではありません。高規制業界で運営し、70カ国にわたることで、規律が私たちに課せられることになります。那は、クライアントに製品を提供するときに、同じ制約を持つクライアントに役立つ機能です。

従来のITコンサルティングは、長い計画サイクルと厳格な実装フレームワークに依存していました。AIがそれらのサイクルよりも速く進化するにつれて、コンサルティングモデルはどのように変化する必要がありますか。

正直に言うと、全体のモデルが変化する必要があります。しかし、私がピボットと呼ぶものを選ぶとしたら、それは価値提案です。業界は、成果物、ロードマップ、実装計画を販売してきました。AIネイティブな世界では、クライアントは成果物を望みません。結果を望みます。ワークフローが実際に動作し、コストが実際に下がり、収益が実際に現れることを望みます。

結果を販売することにコミットすると、すべての他のものがそれをサポートするために変化する必要があります。チーム構成はより技術的になります。関与は、助言して去るのではなく、構築して運用することに移ります。価格設定は、時間から離れます。作業を行う人々は、コードを出荷するのと同じくらい、ステアリング委員会を実行するのにも快適なはずです。

それが、私たちの業界にとっての大きな文化的変化です。誰もがそれを成し遂げることはできません。成し遂げる企業は、5年後の今よりも大幅に異なっているでしょう。

LabXは、従業員とテクノロジーパートナーにとっても実験環境として機能します。組織全体のAIの達人性を構築する上で、内部の実験はどれほど重要ですか。

全てのゲームです。AIの達人性を構築するには、AIについて読むのではなく、試み、壊れ、再試行する必要があります。那は、30年間のITプロフェッショナルにとっても、学校を卒業して2年目の人にとっても当てはまります。

私たちは最近、1つのビジネスユニット内でAIチャレンジを実行し、2週間で1300以上のユニークなアイデアを取得しました。那は、ツールについての統計ではなく、人々に外側の箱で考えさせる許可を与えることについての統計です。組織内にすでに創造性が存在しています。私たちの役割は、成長するための空間を作ることです。

LabXは、ローテーション・プログラムも実行しています。DXCの技術的専門家は、6〜12週間、最新のAIツールを使用して実際の製品を構築するために私たちと一緒に埋め込まれています。彼らが自宅チームに戻ったとき、彼らは新しいスキルセットと、より重要なこととして、異なる思考方法を持ちます。彼らは、同僚や顧客に異なる質問を始めます。可能なことのチャンピオンになります。従業員全体にわたるその複合効果は、単一の製品を出荷することよりもはるかに価値があります。

DXCは、Human+というアプローチを採用しており、AIは人間の能力を拡張するべきであると強調しています。実用的には、企業内でAIソリューションを設計および展開する際に、この哲学はどのように影響しますか。

直接言います。業界では、企業AIの最も価値のあることの1つは、ヘッドカウントを削減することであるという見方が広がっています。私は、それが想像力の欠如であると思います。

コストの規律は重要ですが、実際の機会は成長です。新しい収益ストリーム、新しい製品、新しいサービスオファリングが、以前は実現できなかったものです。AIの最も価値のあるユースケースは、組織が新しいビジネス価値を生み出す作業を行うことを可能にすることです。既存のものを最適化するのではなく、新しいものを生み出すことです。AIを純粋なコスト削減のためのものとして扱う企業は、AIを成長のためのものとして扱う企業よりも劣るでしょう。

実際には、Human+は、AIが高ボリュームのルーチンワークを処理するように設計されていることを意味します。従業員は、戦略的思考、創造的問題解決、クライアント関係、複雑な判断を必要とする作業に集中できます。私たちは、特に意思決定が実際の結果をもたらす場合には、すべての展開で人間の専門知識と監督を中心に保ちます。那が、クライアントとの信頼を築き、持続可能な競争上の優位性を解放する方法です。

組織が既存のワークフローにAIを統合しようとすると、どのような共通の間違いを犯していますか。それらはAIの採用を遅らせたり、実際のビジネス価値を制限したりしますか。

2つの間違いが繰り返し出てきます。

最初の間違いは、技術から始めることです。誰かがモデルやベンダーのデモに恋をしてしまい、イニシアチブは、実際にビジネスに重要なものではなく、そのものを展開することについてになります。2番目の間違いは、AIをITプロジェクトとして扱うことです。CIOにAIを完全に任せ、ビジネスが変わらずに実行し続けるように依頼します。誰も利用しないツールと、来年防衛したくない予算が得られます。

両方の解決策は、簡単に言えば、ビジネスの問題から始めることです。正しいクロスファンクショナルチームを配置し、成果物を構築し、結果を生み出すことから後ろ向きに作業します。那が、LabXで採用している姿勢であり、Ferrovialのようなクライアントと協力するときにも、それが私たちが実践することです。そこでは、AIワークベンチを展開しました。ジェネレーティブAIオファリングであり、コンサルティング、エンジニアリング、セキュアなエンタープライズサービスを組み合わせ、現在24,000人以上の従業員が利用し、30以上のAIエージェントがリアルタイムの意思決定を行っています。那のようなスケールは、ITプロジェクトとして扱った場合、発生しません。

先を見て、LabXのようなAIインキュベーション環境は、企業が新しいテクノロジーを開発、テスト、展開する方法をどのように形作るでしょうか。

私が思うに、後から明らかになるのは、勝者は最も華麗なポイントソリューションを持っている企業ではありません。オペレーティングモデル、機能、ワークフロー全体にわたってAIを縫い合わせることができる統合者である企業が勝者になるでしょう。知能が単一のツールまたは単一のユーザーの画面に閉じ込められないようにします。

それが、モデルを展開するよりも難しい問題です。深い企業のコンテキスト、レガシーとモダンなシステム全体で動作する能力、実際の作業方法を変える規律が必要です。那も、私が最も興奮する機会です。

LabXのようなインキュベーション環境は、私たちがレプを取得する方法です。那は、スケールで壊れるもの、ガバナンスが実際にどのように機能するか、顧客が採用するものと採用しないものを学ぶ場所です。現在、内部的またはパートナーを通じてそのようなスペースに投資する企業は、3年後には、まだ努力の価値を判断している企業とは異なる能力曲線を持つことになります。而且、私たちがこの分野で構築している人々は、新しい課題を解決し続けるでしょう。技術は遅くはなりません。機会も遅くはなりません。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、DXCテクノロジーを訪問してください。