QBurst의 CEO 인 Arun Kumar Ramchandran – 인터뷰 시리즈

Arun Kumar Ramchandran, QBurst의 CEO는 25년 이상의 리더십 경험을 가진 베테랑 기술 및 서비스 이사로, 글로벌 컨설팅, 대형 판매, P&L 소유권 및 엔터프라이즈 변환을 포함한 다양한 분야에서 경험을積累했습니다. 그는 2025년 4월에 CEO가 되었습니다. QBurst를 비즈니스 전반에 걸쳐 이끌면서 AI를 기반으로 하는 기술 서비스 및 디지털 엔지니어링 회사로서의 전략을 구상하는 책임을負하고 있습니다. QBurst 이전에는 Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (대통령 및 GenAI 컨설팅 리더십 포함), Capgemini/Sogeti(이그제큐티브 클라이언트 및 판매 리더십), Infosys 및 Virtusa에서 선임 역할을 맡았으며, 비즈니스 유닛을 구축하고 확장하고, 주요 전략 프로그램을 이끌고, 여러 지리적 지역 및 산업 분야에서 성장을 주도했습니다.

QBurst는 글로벌 디지털 엔지니어링 파트너로서 “High AI-Q”를 중심으로 AI를 기반으로 하는 전달과 적용된 AI 및 데이터 기반 접근 방식을 결합하여 기업이 현대화하고, 구축하고, 확장할 수 있도록 지원합니다. 이 회사는 종단간 디지털 경험 엔지니어링, 현대화, 제품 엔지니어링을 강조하며, 조합 가능한 디지털 플랫폼, 대화형 및 고객 경험 솔루션, AI 준비 데이터 재단과 같은 이니셔티브를 지원하여, 생산성 개선, 더 빠른 전달, 고객 경험 강화와 같은 측정 가능한 결과를 달성합니다.

QBurst의 CEO로 장기간의 리더십 경력을 가진 후, 이 회사의 성장의 이 시점에서 QBurst에 끌렸던 것은 무엇인가? 또한, 귀하의 배경은 회사를 어떤 방향으로 이끌고 있습니까?

QBurst에 합류하기로 한 결정은 기회와 잠재력의 결합이었습니다. QBurst의 내재된 강점과 고유한 시장 기회가 저를 끌렸습니다. QBurst의 기업가적 문화와 선도적인 기술을 통해 어려운 고객에게 서비스를 제공하는 능력은 저를 감동시키고 관심을 끌었습니다.

기술, 산업, 규제와 같은 분야에서 발생하는 파괴적인 변화를 고려할 때, QBurst와 같은 차별화된 회사에는 한 세대에 한 번 있는 기회가 있습니다. 새로운 기술 및 엔지니어링 서비스 회사와 전달 모델을 만들 수 있습니다.

25년 이상의 기술 주도적인 변환 경험을 바탕으로, 귀하는 현재 AI 주도적인 서비스 플랫폼을 확장하는 방식에 대해 어떻게 생각합니까?

저는 기술의 혁신과 도입이 하이프 사이클이 끝난 후에 실제 비즈니스 문제가 해결되기 시작할 때 발생한다는 것을 관찰했습니다. 여기서 세 가지 주요한 점을 강조하고 싶습니다.

1. PoC 단계를 넘어선다.

현재 가장 큰 도전은 PoC 단계를 넘어서는 것입니다. 확장은 마음가짐의 전환이 필요합니다. 우리는 단순히 AI를 구축하지 않습니다. 생산급 솔루션을 제공합니다. QBurst에서는 고객이 PoC 단계를 넘어서기 위해 민첩성을 채택하여 새로운 모델을 적용하고昨日の 기술에 고정되지 않도록 지원합니다.

2. 강력한 기초 없이 AI는 없다.

저가 모든 기술 주기에서 배운 교훈은 혼란을 자동화할 수 없다는 것입니다. AI는 데이터를 공급하는 만큼 강력합니다. QBurst는 디지털 현대화와 고급 데이터 엔지니어링을 통해 성장합니다.

3. ‘High AI-Q’ 비전

이 변화를 주도하기 위해, 우리는 ‘High AI-Q’ 회사로 재위치시키고 있습니다. 이것은 우리의 모든 핵심 서비스에 생성된 AI와 에이전트 AI를 통합하여 AI 네이티브 엔터프라이즈 변환을 주도하는 것을 반영합니다. QBurst에서 AI는 추가 기능이 아니라 전략과 전달의 핵심입니다. 이는 사용자 지정 기계 학습 모델과 지능형 자동화를 결합하여 비즈니스 성장과 함께 지능이 확장되도록 합니다.

QBurst의 ‘High AI-Q’ 개념을 어떻게 해석해야 합니까? 또한, 현재의 AI 풍경에서 왜 이것이 중요한 차별점입니까?

QBurst의 ‘High AI-Q’ 여정은 의도적인 결정입니다. 운영 계층에서 AI 주도적인 SDLC와 전략 계층에서 관리 에이전트를 통해 대담한 움직임을 thực hiện하는 것입니다. 가장 중요한 것은 전체 기업을 문화, 가치, 인간 능력의 느린 기초적인 변화를錨으로 합니다.

AI에는 риски와 우려가 있지만, 안전하게 구현되면, AI는 풍부함과 혁신을 창조할 수 있습니다. 기업은 생산성뿐만 아니라 성장과 변환에서도 가치를 실현할 것입니다.

많은 기업은 “AI 부채”를 축적하고 있습니다. 즉, GenAI 파일럿 투자에서 가치나 규모를 창출하지 못합니다. 이 문제의 근본 원인은 무엇이며, 조직은 어떻게 이 패턴을 깨끗이 할 수 있습니까?

기업은 GenAI 투자가 파일럿에서 중단되고 실제 비즈니스 가치를 창출하지 못할 때 “AI 부채”를 축적합니다. 근본 원인은 레거시 시스템에 GenAI 능력을 보충하는 시도입니다. 이러한 환경에서 데이터, 아키텍처, 거버넌스는 AI 네이티브 워크플로우를 지원하지 않습니다. 따라서 파일럿은 중단되거나 확장할 때 중단됩니다.

이것은 기초적인 준비 부족으로 인해 복잡해집니다. 많은 조직은 실험에 돌입하기 전에 데이터 전략, 데이터 엔지니어링, 거버넌스에 대한 필수적인 투자를 무시합니다. 현대적인 데이터 재단과明確한 제어 프레임워크가 없으면 GenAI 이니셔티브는 조직적인 능력으로 남지 않고 격리된 개념 증명으로 남습니다.

전통적인 시간 및 재료 계약 모델은 점점 더 AI 주도적인 효율성의 현실과 부합하지 않는 것으로 보입니다. 왜 이 모델이 구식이 되는지, 그리고 “관리 에이전트” 또는 “서비스로서의 소프트웨어”와 같은 접근 방식은 어떻게 더 지속 가능한 경로를 제공할 수 있습니까?

전통적인 시간 및 재료 모델은 자원 부족의 시대에 구축되었습니다. 여기서 가치는 인간의 노력과 직접적으로 연결되었습니다. AI 시대에는 그 가정은 더 이상 유효하지 않습니다. 지능과 실행은 풍부해지고 있습니다. 풍부함이 증가함에 따라, 가치는 노력에서 결과로 이동합니다. AI는 시간별 청구 논리를 근본적으로 깨뜨립니다.

이것은 왜 산업이 결과 기반 모델로 이동하고 있는지입니다. 티켓을 인간의 개입 없이 해결하거나 AI에 의해 완료된 워크플로우와 같은 지표는明確한 가치를 제공합니다. 이러한 모델은 능력을 소프트웨어로, 노동으로 취급하지 않습니다. 이것은 “서비스로서의 소프트웨어”로 설명할 수 있습니다.

QBurst의 ‘High AI-Q’ 방법론은人才, 응용 프로그램, 영향과 같은 세 가지 중요한 계층을 강조합니다. CIO는 GenAI 이니셔티브를 확장하기 전에 어떻게 이러한 계층에서 성숙도를 평가할 수 있습니까?

GenAI를 확장하기 전에, CIO는 기술 스택뿐만 아니라人才, 응용 프로그램, 영향과 같은 세 가지 ‘High AI-Q’ 계층에서 성숙도를 명확하게 평가해야 합니다.

人才 계층에서, 성숙도는 사람들의 준비도에 관한 것입니다. CIO는 AI 기술, 변화에 대한 개방성, 안전하고 거버넌스된 LLMs에 대한 접근을 평가해야 합니다.

레거시 아키텍처에서 운영하는 조직을 위한 기초적인 현대화 단계는 무엇입니까? 에이전트 워크플로우와 AI 네이티브 전달 모델을 준비하기 위해?

에이전트 워크플로우를 준비하기 위해 다음 세 가지 단계를 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 재단 현대화에 우선순위를 부여합니다. 레거시 아키텍처에서 운영하는 조직의 경우, 첫 번째 단계는 메타데이터, 데이터 라인, 데이터 품질 메트릭스를 포함한 데이터 재단을 현대화하여 에이전트가 필요로 하는 컨텍스트가 풍부하고 설명 가능한 데이터를 제공하는 것입니다.

2. 엔터프라이즈 지식 계층을 구축합니다. 시스템이 현대화되지 않은 조직은 많은 축적된 지식을 문서화하지 않은 상태로 남아 있습니다. 시스템 내에서 이 일시적인 축적된 지식을 캡처하기 위한 지식 계층을 구축하는 것이 두 번째로 높은 우선순위의 작업입니다.

3. 에이전트 경계와 작업 방식을 정의합니다. 세 번째 단계는 에이전트가 조직의 모든 최선의 관행과 보안 준수를 준수하도록 보장하는 것입니다. 거버넌스 프레임워크, 보안 정책, 관찰 가능성 프레임워크는 에이전트가 경계와 조직의 작업 방식 내에서 효과적으로 생각하고 행동할 수 있도록 합니다.

“AI 준비”를 준비하는 데에는 도구를 넘어서 무엇이 필요합니까? 데이터, 프로세스, 거버넌스, 팀 능력과 관련하여?

AI 준비는 도구 선택을 넘어섭니다. 실제로, AI 도입은 기업이 부족한 지식, 즉 직원들의 머릿속에만 있는 비서적인 프로세스, 의사 결정 논리, 핵심 관계를 문서화할 수 있는지 여부에 따라 성공하거나 실패합니다. 이 지식은 AI 시스템이 이유를 부릴 수 있도록 자연어로 문서화되어야 합니다.

데이터 준비는 중요하지만, 품질만으로는 충분하지 않습니다. 실제로, 성공을 결정하는 것은 메타데이터입니다. 즉, 데이터의 컨텍스트, 계보, 의미를 포함합니다. 이것이 없으면, 가장 先進的な 모델도 얕거나 신뢰할 수 없는 결과를 생성합니다.

기술 서비스 분야는 레거시 플레이어가 많습니다. QBurst의 가장 강력한 차별점은 무엇입니까? 또한, 기술 서비스 시장에서 어떻게 경쟁합니까?

QBurst는 깊은 엔지니어링 전문知识와 작은 혁신 주도 회사와 같은 민첩성을 결합하여 기술 서비스 시장에서 차별화됩니다.

우리의 경쟁 우위는 다섯 가지 주요한 기둥으로 정의됩니다.

1. 엔지니어링의 깊이와 디자인 사고 방식 – 우리는 단순히 코드를 작성하지 않습니다. 우리는 홀리스틱하고 사용자 중심의 솔루션을 통해 비즈니스 문제를 해결합니다.

2. 민첩성과 소유권 – 우리는 규모가 크지만, 고객의 성공에 진정으로 관심을 가지고 있습니다. 우리의 팀은 고객의 성공에 대한真正한 소유권을 가지고 있습니다.

3. 문화적 유연성 – 일본의 LINE 미니 앱이나 미국의 통합 가격 시스템과 같은 시장에 맞춘 기술과 경험을 제공합니다.

4. AI 최우선 비전 – 우리는 우리의 전달, 운영, 고객 솔루션에 AI를 내장하고 있습니다. 이것은 버즈워드가 아니라, 능력의 배수입니다.

5. 혁신과 실험의 문화 – 우리의 리더는 기술을 사랑하며, 최신 및 출현하는 기술을 사용하여 고객의 문제를 해결합니다. 우리는 실패를 두려워하지 않으며, 많은 경우에 의미 있는 영향을 고객에게 제공하기 위해 스타트업 접근 방식을 취했습니다.

3년에서 5년 동안, 에이전트 워크플로우와 AI 네이티브 조직의 부상과 함께, 기업의 IT 운영 모델은 어떻게 발전할 것으로 예상합니까? 또한, 현재 무엇을 준비해야 합니까?

다음 波의 혁신은 강력한 AI 능력과 생각에 대한 통제, 감독, 신뢰의 체계를 결합할 수 있는 사람들에게 속할 것입니다. 이것은 왜 기업 에이전트 프레임워크에 대한 대화가 중요하고, 또한 긴급한지 이해하는 것입니다.

일부 주요한 통찰력은 다음과 같습니다.

• AI 데이터 센터 구축은 느려지지 않고, 속도만 나갈 것입니다. 데이터 센터 세계의 기분은 매우 낙관적이며, 용량, 수요, 투자가 모두 급증하고 있습니다.
• 기업의 AI 도입은 소비자 AI보다 느릴 것입니다. 조직의 데이터는 종종 지저분하고, 단편화되고, 여러 시스템에 분산되어 있으며, 중앙 집중화된 깨끗한 데이터와는 다릅니다. 오늘날의 모델은 아직 특정 회사 상황과 기능에 대한 높은 정확도를 달성하지 못합니다.
• 真正한 자율 에이전트가 기업에서 번성하기 전에, 더 큰 도전이 있습니다. 즉, 직원에게 존재하는 것과 같은 giám sát 구조, 승인, 가드레일을 구축하는 것입니다.

리더는 다음 사항을 염두에 두고 준비해야 합니다.

• 에이전트는 새로운 채용과 같이, 명확하게 정의된 범위, 명시적인 감독, 그리고 그들이 “학습”하는 동안 실수를 포함하는 메커니즘을 가져야 합니다.
• 에이전트가 등록하고, 쓰기 권한을 얻고, 그들의 행동이 감독 에이전트에 의해 모니터링되는 “에이전트 버스” 또는 조정 계층이 필요합니다.
• 인간 조직에서 강건한 것을 만드는 체크와 밸런스를 재창조하는 것이 에이전트 기업 세계에서 안전하고, 정확하고, 신뢰할 수 있는 실행을 달성하는 데 중요합니다.
• 인간 재능을 관리하고, 재스킬링하는 것도 중요합니다. 인간-AI 인터페이스와 협력이 에이전트 시스템 및 프레임워크와 함께 변경됨에 따라.
• 가장 흥미로운 전방은 현재보다 더 발전된 기업 에이전트 프레임워크의 출현입니다. 이것은 강력한 도메인 이해와 솔루션과 결합하여, 이 비전을 실제로, 확장 가능한 현실로 만들 수 있습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 QBurst를 방문하십시오.