インタビュー
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、運用の変革に関する深い経験を持つテクノロジーと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の取り組みを含む、会社のAIファーストのイノベーションイニシアチブを形作るのに役立ちます。これらの取り組みは、組織が実験的なAIのパイロットプロジェク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歴任し、最終的に最高運用責任者として、フィンテックセクター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。
DXC Technology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を横断する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ス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形成されたこの会社は、ヘルスケア、銀行、製造、保険、政府を含む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、 largescale 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、レガシーシステムを完全に交換するのではなく、既存のインフラストラクチャ内でAIを安全に展開することを支援する「AIファースト」の運用モデルも強調しています。
あなたは、キャリアを戦略、運用、イノベーションの交差点で築いてきました。LabXの立ち上げと、実際のビジネスへの影響に焦点を当てたAIインキュベーション環境の設計に、それらの経験はどのように影響しましたか。
私のキャリアは、ファミリー事務所、スタートアップ、ベンチャーキャピタル、そして現在はフォーチュン500社のターナラウンドの真っただ中で、さまざまな環境に渡りました。私がそれらの環境で見たのは、アイデアは自分で着地しないということです。実際に価値を生み出すものは、3つの共通点があります。実際の顧客がそれを支持している、市場のタイミングが適切である、そしてスコープが明確で適切に狭いということです。これらのいずれかを逃すと、たとえアイデアが素晴らしくても、アイデアは停滞します。
そのパターンが、私がLabXについて考える際に影響しました。你は、勝利の理論 – 実際の戦略 – が必要ですが、同時にそれを実現させるための運用上の筋肉と、学習して条件が変わ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、同時に両方を保持するように設計されています。
私たちのCEOであるラウル・フェルナンデスのリーダーシップの下で、DXCは、AIの流暢さとイノベーションを私たちのターナラウンド戦略の中心に置いてきました。LabXは、私たちがその信念を製品、機能、顧客の成果物に翻訳する方法です – 重要なことです。
多くの企業はAIを実験していますが、Proof-of-Conceptプロジェク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Proof-of-Conceptプロジェクトを超えて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。
最初のものは、変更管理です。AIは、人々がどのように仕事をするか、誰が何に責任を負うか、どのように決定が行われるかを変えます。如果あなたがあなたのワークフォースを連れて行かない場合、世界で最も洗練されたモデルは使用されません。2番目のものは、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。彼らは、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ので、1人のユーザーはそれを使用できますが、残りのチームは使用できません。AIは水平方向のインテリジェンスです – 機能、データ、ワークフローを横断して価値を生み出すときに最も価値があります。運用モデルが変更されない場合、その価値はローカルにトラップされ、企業全体に蓄積されません。
したがって、パイロットは機能します、すべての人が祝福します、そして何も実際にスケールアップしません。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によってです。
LabXは、約90日またはそれ以下のコンセプトからMVPサイクルで動作します。大企業がそのような速度で動くために、どのような心構え、ガバナンス、開発プロセスの変更が必要ですか。
最大の心構えの変化は、完全な情報なしで早く決定し、機能しないものを切り捨てる規律を持つことです。大企業は、長い計画サイクルに慣れています。彼らはそれが安全であると感じます。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」は両方とも高価です。
LabX内では、小さなトリオ – 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を実行するように割り当てます。彼らは最小限の実用的な製品を構築し、それを価値とスケールに対してテストし、商業的に約束のあるアイデアを90日以内に卒業します。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、最初の日にプロセスに組み込まれていますが、最後に追加されるのではありません。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通過します。
大企業の多くは、このようなカデンスに到達するには、そこに到達するために強制するのではなく、そこに到達するためのスペースを保護する必要があります – すべての実験を、複数年間のプラットフォーム構築と同じサイクル時間を通じて強制するのではなく。
DXCは、LabXを、顧客と共同で高ポテンシャルのAIコンセプトを検証する方法として説明しています。「カスタマーゼロ」アプローチは、AIソリューションが実際の運用上のニーズに根ざしていることを保証するのにどのように役立ちますか。
カスタマーゼロは、正直に言って、私たちのエッジです。LabXの製品が市場に出る前に、それは最初にDXC内で生き残らなければなりません。私たちは、115,000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なく、エンタープライズの現実です。
従来のスタートアップは迅速に動くことができますが、複雑さの中で運用しているような実際の経験を簡単に複製することはできません。私たちが製品を最初に自分たちでテストする場合、実際のデータ、実際のワークフロー、実際の規制上の制約でどこで壊れるかを見つけます – それらは、顧客環境で6か月後に表面化するものです。私たちがオファリングを顧客に提示するとき、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』。
それも私たちを正直にします。製品が内部で証明されない場合、それは卒業しません。那は『デモで動作した』ということよりもはるかに厳しい基準です。
エンタープライズ環境は、レガシーシステム、断片化されたデータ、規制上の制約で満たされています。実際の複雑さの中で効果的に動作するAIワークフローを設計するには、どのようにすればよいですか。
私たちは、環境が複雑であるという前提から始めます。那が基準であり、例外ではありません。
アーキテクチャ的に、私たちはプラットフォームに対して分解可能なアプローチで作業しています。先導的なAIツールは、毎月、毎年ではなく変化しています。如果あなたが特定のモデル、ベンダー、またはフレームワークにハードワイヤーする場合、あなたは今日のリーダーが18か月後にまだリーダーであるという賭けをしています。那は悪い賭けです。分解可能なアーキテクチャにより、私たちはコンポーネントを交換することができ、最先端が動くにつれて最良のものと一緒に流暢に保たれ、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ツールをストレス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の日に設計されています。すべての製品は、ガバナンスレビューを通過し、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。規制された業界や70カ国にわたる運用を行うことで、規律が私たちに課せられるのです – それが顧客に製品を提供するときに機能であり、バグではありません。
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を超えるペースで進化するにつれて、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。
正直な答えは、全体のモデルが変化する必要があるということですが、私がピボットを選ぶとしたら、それは価値提案です。業界は、成果物 – デッキ、ロードマップ、実装計画 – を販売し、努力に対して支払われることに費やしてきました。AIネイティブの世界では、クライアントは成果物が欲しいのではなく、成果が欲しいのです。ワークフローが実際に実行される、コストが実際に下がる、収益が実際に現れる成果が欲しいのです。
成果を販売することにコミットするにつれて、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。エンゲージメントは、助言して離れるのではなく、構築して運用するものに移ります。価格設定は、時間から離れます。仕事をする人々は、コードを配布するのと同じくらい、舵取り委員会を実行するのにも快適である必要があります。
それが私たちの業界にとっての大きな文化的変化であり、すべての人がそれに到達することはできません。到達する会社は、5年以内に大幅に異なるものになります。
LabXは、従業員や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の流暢さを構築する際に、内部の実験はどれほど重要ですか。
それが全てのゲームです。AIの流暢さは、AIについて読むことで構築されるのではなく、実際に試してみることで構築されます – それが壊れるのを見て、もう一度試してみます。那は、30年のITの専門家にとっても、学校を卒業して2年目の人にとっても同じです。
私たちは最近、事業部内でAIチャレンジを実施し、2週間で1,300以上のユニークなアイデアを得ました。那はツールについての統計ではなく、人々に考え方を変える許可を与えることの統計です。創造性はすでに組織内に存在しています。私たちの仕事は、成長するためのスペースを作ることです。
LabXは、ローテーション・プログラムも実施しています。DXCの技術的な専門家は、6〜12週間、LabXに埋め込まれて、最新のAIツールを使用して実際の製品を構築します。彼らが自宅の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、考え方を変えることを持ち帰ります。彼らは、同僚や顧客に異なる質問を始めるようになります。彼らは、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、私たちが配信するいずれの製品よりも価値があります。
DXCは、人間の能力を拡張するべきであると強調する「Human+」アプローチでAIに取り組んでいます。実用的には、企業内でAIソリューションが設計および展開される方法に、この哲学はどのように影響していますか。
正直に言って、私は業界で、エンタープライズAIが企業にとって最も価値のあることができることは、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ると思います。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、AIの以前では実現不可能でした。AIの最も価値のあるユースケースは、新しいビジネス価値を生み出す仕事をするように人々を有効にすることです。既存のものを最適化するのではなく、新しいものを創造するのです。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。そうすれば、私たちの人々は、戦略的な思考、創造的な問題解決、クライアント関係、複雑な判断への呼び出しに焦点を当てることができます。私たちは、特に決定が実際の結果をもたらす場合には、すべての展開の中心に人間の専門知識と監督を維持します。那は、クライアントとの信頼を築く方法であり、持続可能な競争上の優位性を解放する方法です。
組織がワークフローにAIを統合しようとするときに、どのような共通の間違いを犯していますか。どのような間違いが、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。最初のものは、問題ではなく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とって重要なものを解決するのではなく、そのものを展開することについてになります。2番目のものは、AIをITプロジェクトとして扱い、ビジネス変革として扱わないことです。如果あなたがAIを完全にCIOに任せ、ビジネスに変化なしで続行するように依頼する場合、あなたは誰も使用しないツールと、来年防衛したい予算を得ることになります。
その2つのことの解毒剤は、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 – 人、プロセス、テクノロジー – を配置し、作成しようとしている成果物から後ろ向きに構築することです。那が私たちがLabXで採用する姿勢であり、Ferrovialのようなクライアントと協力するときにも同じです。そこでは、私たちはAIワークベンチ – 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たジェネレーティブAIオファリング – を展開するのを支援しました。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決定を下しています。那ようなスケールは、ITプロジェクトとして扱われている場合、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、後で明らかになるのは、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会社ではありません。勝者は、AIを運用モデル、機能、ワークフローを横断してステッチできる会社です。インテリジェンスが単一のツールまたは単一のユーザーの画面にトラップされないようにすることです。那は、モデルを展開することよりも難しい問題です。深いエンタープライズのコンテキスト、レガシーシステムとモダンなシステムを横断して作業する能力、および実際の仕事が行われる方法を変更する規律が必要です。那も、私が最も興奮している機会です。
インキュベーション環境のようなLabXは、私たちがレプを取得する場所です。そこで、スケールで壊れるもの、ガバナンスが実際に実践でどのように見えるか、顧客が採用するものと採用しないものを学びます。企業が現在内部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場合、3年以内に能力のカーブが大幅に異なります。私たちがこのスペースで構築している間、私たちは新しい問題を見つけ続けます。テクノロジーは遅くないし、機会も遅くありません。
