プリットパル・シング、ゼビアのグループマネージングディレクター – インタビュー・シリーズ

プリットパル・シングは、ゼビアのグループマネージングディレクターであり、デジタルプラットフォーム、企業アプリケーション、データ駆動型システムの構築と近代化に焦点を当てたグローバルイニシアチブを率いています。金融サービス、ヘルスケア、製造、消費者、ハイテクノロジー業界を含む26年以上の経験を持つ彼は、テクノロジー実行とビジネス変革の交差点で働いてきました。彼のキャリアは、エンジニアリングのデリバリー、市場への参入のリーダーシップ、そして大規模な運用の変更を含み、常に新興テクノロジーを信頼性の高いプロダクション環境で動作するシステムに変えることに焦点を当ててきました。

ゼビアは、世界中の企業向けにデジタル製品とプラットフォームを設計、構築、近代化するグローバルなデジタルエンジニアリング会社です。同社は、ソフトウェアエンジニアリング、クラウドおよびデータの近代化、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を組み合わせて、企業がスケーラブルなアプリケーション、モダンなアーキテクチャ、統合されたAI機能を開発できるように支援しています。複数の地域で活動するチームを擁するゼビアは、企業と協力して新しいテクノロジーをコアシステムと顧客向けプラットフォームに組み込み、イノベーションが強固なエンジニアリング基盤によって支えられていることを保証しています。

26年以上、テクノロジー、セールス、ビジネス変革イニシアチブを複数の業界で牽引してきました。どうやってその旅が、今日のイノベーションと成長に取り組む姿勢を形作ってきたのでしょうか。

時間の経過とともに、私は新しさよりも耐久性に重点を置くようになりました。キャリアの初期には、私はテクノロジーそのものの力に引き付けられました。経験を積むにつれ、パイロットフェーズの後、システムがレガシープラットフォームと統合し、コンプライアンスレビューに合格し、実際のワークロードで一貫して動作する必要があるときに何が起こるかに注意を向けるようになりました。業界を問わず、転換点はいつも、約束されたイニシアチブが本格的な運用に移行するときに訪れます。所有権が重要になります。統合の複雑さが浮き彫りになります。リスク耐性が試されます。その時点で、変革は成熟するか、停滞します。

今日、私は実用的な観点からイノベーションに取り組んでいます。ゼビアでは、私たちは運用の核となるプラットフォームの構築と近代化を優先しています。長期的なメンテナンス性、監査可能性、スケーラビリティを最初から考慮に入れています。成長は、基礎となるシステムが時間の経過とともに圧力を処理するように設計されている場合にのみ持続します。

企業はAIの実行においてどこで最も苦労するのでしょうか。

課題は通常、AIが実験を超えて運用システムに入る際に現れます。モデルを構築することは一つのマイルストーンですが、モデルを保険のワークフロー、ERPシステム、または請求プラットフォームに組み込むと、別のレベルの複雑さが生じます。

ある展開シナリオでは、モデルはテスト環境でうまく機能しました。モデルがライブトランザクションフローに接続されると、監査ログ、オーバーライドの権限、ロールバックメカニズムに関する質問が展開を遅らせました。コンプライアンスチームは追跡可能性を必要としました。リスクチームはエスカレーションパスの明確さを必要としました。運用の詳細が最終的にタイムラインを決定しました。

AIイニシアチブは、データパイプラインが構造化され、プロダクションモニタリングが実施され、所有権が明確に定義されている場合に、勢いを得ます。早期にその現実を計画する企業は、スムーズにスケールアップする傾向があります。

効率を向上させる自動化と、ビジネスを再構築する変革の違いをどうやって区別するのでしょうか。

効率に焦点を当てた自動化は、通常、既存のプロセス内のステップを合理化します。より広範な変革は、チームがプロセス自体の構造を再検討するときに現れます。

私は、13以上のタッチポイントにわたる承認チェーンを自動化しようとしている組織を見たことがあります。決定ロジックが再設計され、検証チェックポイントが統合されると、ワークフローは大幅に簡素化されました。影響はサイクルタイムに留まらず、説明責任とリスク配分にも影響しました。

ビジネスとともに意思決定フローを簡素化すると、自動化が容易になり、利益が持続します。

高度に規制された業界における変革の特徴は何ですか。

高度に規制された業界では、ガバナンスの考慮がシステム設計に直接組み込まれる傾向があります。金融サービスやヘルスケアなどの業界では、展開前にトレーサビリティと説明可能性が必要です。

私は、モデル検証ゲートをCI/CDパイプラインに組み込み、詳細なログ基準を最初から確立したチームと協力してきました。エスカレーションパスとモニタリングフレームワークは、早期にアーキテクチャの議論で定義されました。そのような規律は、より堅牢なシステムを形作り、組織がAI駆動環境における自律性の増大に備えるのを支援します。

AI投資が計測可能なビジネス成果と一致するように、どうやって保証するのでしょうか。

私は、リーダーシップチームに期待される運用のシフトを定義することを奨励しています。たとえば、オンボーディング時間の短縮、ヘッドカウントの増加なしにサービス容量の増加、または請求処理でのエラーレートの低減が考えられます。

計測は重要な役割を果たします。私たちが提供するプラットフォームには、スループット、待ち時間、意思決定の精度、採用率の追跡が含まれます。ビジネスリーダーは、プロダクションダッシュボードでこれらの指標を視覚化できるため、テクノロジー投資を運用パフォーマンスに結び付けることができます。戦略的パートナーシップは、拡大するAIをどのように加速しますか。

企業のAIイニシアチブは、インフラストラクチャ、データプラットフォーム、アプリケーションアーキテクチャ、セキュリティを包含します。パートナーシップは、エンジニアリング能力と運用の実行に直接接続されている場合に、勢いを生み出します。

Google Cloud、Anthropicなどのパートナーとの協力を拡大することで、業界向けの再利用可能なソリューションの開発と、グローバルなセンターの確立を含む拡大を支援しています。これらの構造は、統合の摩擦を減らし、地域やビジネスユニットを超えて展開する際の整合性を提供します。

AIの準備就緒性に関するどのような誤解を見ていますか。

多くの組織は、成功したパイロットを準備就緒の証拠と見なしています。実際には、準備就緒性は、構造化されたデータ環境、安定した統合レイヤー、定義されたガバナンスプロトコル、明確な所有権モデルで現れます。

プロダクションの安定性とガバナンスの成熟度は、モデルパフォーマンスと同様に、長期的な成功を形作ります。モデルはテスト環境でうまく機能するかもしれませんが、フルなトランザクションボリュームで動作していると、待ち時間、モニタリング、障害処理が重要な要素になります。チームは、モデルがライブのときに明確なロールバック手順、ドリフト検出、ログ基準、明確な所有権を必要とします。

AIシステムがアドバイザリーロールから意思決定ロールに移行するにつれて、オーバーライドの権限とエスカレーションパスの明確さが重要になります。そうしたガードレールが最初からアーキテクチャに組み込まれている場合、スケーリングははるかに管理しやすくなります。

AIが運用に組み込まれるにつれて、イノベーションとリスクのバランスをとるために、リーダーはどうやって考えるべきですか。

責任あるAIは、最初からシステムに組み込まれており、積極的な監視を通じて維持されます。システムが独立して動作できる場所と、人間の監視が必須である場所を明確に定義する基準が、後々の曖昧さを防ぐのに役立ちます。

継続的なモニタリングも同様に重要です。データパターンが変化し、規制の環境が進化するにつれて、AIシステムは、ビジネスとコンプライアンスの期待に合った状態を維持するために、定期的な再調整とレビューを必要とします。

エンジニアリングの実行と経営戦略の間の整合性をどうやって維持しますか。

整合性は、トレードオフについて正直なときに簡単になります。より速く進みたい場合は、技術的な影響があります。システムに自律性を与えると、より強力なモニタリングが必要になります。深くカスタマイズすると、後のメンテナンスがどれほど容易になるかについての選択をします。

それ自体が悪いことではありません。ただし、それが最初から明示的に示される必要があります。そうした現実が最初から議論される場合、野心と規律は競合しません。リーダーは前進し、エンジニアは責任を持って構築し、すべての人が何に署名するのかを理解します。そのような透明性は信頼を築き、進歩を時間の経過とともに安定させます。

企業は、次の数年間に戦略的投資をどこに焦点を当てるべきですか。

適応性がリーダーとその他の企業を区別することになります。通常、それは堅実な基礎に帰着します。クリーンダータ、スケーラブルなクラウドインフラストラクチャ、規律のある展開、システムのパフォーマンスに関する明確な可視性です。

その基盤に投資し、市場や規制の変化に合わせて適応できるように、適切なエコシステムパートナーシップを構築する企業は、長期的には、どのような波が来ても対処できる運用とアーキテクチャを構築することから利益を得ます。

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