Arun Kumar Ramchandran, QBurst의 CEO – 인터뷰 시리즈

Arun Kumar Ramchandran, QBurst의 CEO는 25년 이상의 리더십 경험을 보유한 베테랑 기술 및 서비스 이행자로서 글로벌 컨설팅, 대규모 판매, P&L 소유권, 엔터프라이즈 변혁 등을 아우른다. 그는 2025년 4월에 CEO로 취임하여 QBurst를 비즈니스 전반에 걸쳐 이끌며 AI를 기반으로 하는 기술 서비스 및 디지털 엔지니어링 회사로서의 전략을 구상하는 책임을 진다. QBurst 이전에 그는 Hexaware Technologies(프레지던트 및 GenAI 컨설팅 리더십을 포함), Capgemini/Sogeti(이그제큐티브 클라이언트 및 세일즈 리더십), Infosys 및 Virtusa에서 선임 역할을 수행했으며, 비즈니스 유닛을 구축하고 확장했으며 주요 전략 프로그램을 이끌었고 여러 지리적 지역과 산업 분야에서 성장률을 높였다.

QBurst는 “High AI-Q”를 중심으로 글로벌 디지털 엔지니어링 파트너로서, AI를 사용한 전달과 적용된 AI 및 데이터 주도 접근 방식을 결합하여 기업이 현대화하고, 구축하고, 확장할 수 있도록 지원한다. 이 회사는 엔드투엔드 디지털 경험 엔지니어링, 현대화, 제품 엔지니어링을 강조하며, 조합 가능한 디지털 플랫폼, 대화형 및 고객 경험 솔루션, AI 준비 데이터基础과 같은 이니셔티브를 통해 고객에게 측정 가능한 결과를 제공한다.

오랜 시간 동안 Hexaware, Capgemini, Infosys 및 기타 글로벌 조직에서 리더십 경력을 쌓은 후 QBurst의 CEO로 취임했습니다. QBurst에 합류한 결정은 기회와 잠재力的 결합이었습니다. QBurst의 내재된 강점과 고유한 시장 기회가 저를 QBurst로 끌어들였습니다. QBurst의 기업가적 문화와 까다로운 고객에게 최신 기술을 제공하는 성공은 저를 감동시키고 매료시켰습니다.

기술, 산업, 규제의 변화와 같은 파괴적인 변화의 수렴은 차별화된 회사인 QBurst에게는 한 세대에 한번 나타나는 기회를 제공하여 새로운 기술 및 엔지니어링 서비스 회사와 전달 모델을 만들 수 있습니다.

여러 산업에서 기술 주도 변화를 이끌어온 25년 이상의 경험은 오늘날 AI를 기반으로 하는 서비스 플랫폼을 확장하는 방식에 어떻게 영향을 미쳤나요?

저는 기술의 주요 혁신과 채택이 하이프 사이클이 끝나고 기업 수준에서 실제 비즈니스 문제가 해결되기 시작할 때 발생한다는 것을 관찰했습니다. 여기서 세 가지 주요 사항을 강조하고 싶습니다.

1. PoC 단계를 넘어선다.

현재 가장 큰 도전은 PoC 단계를 넘어서는 것입니다. 확장은 마인드셋의 전환을 필요로 합니다. 우리는 단순히 AI를 구축하지 않습니다. 생산 등급의 솔루션을 제공합니다. QBurst에서 우리는 고객이 PoC 단계를 넘어서기 위해 민첩성을 강조합니다. 어제의 기술에 고정되지 않고 더 큰 컨텍스트 창을 갖춘 새로운 모델을 채택합니다.

2. 강력한 기반 없이 AI는 불가능하다.

저가 모든 기술 주기에서 배운 교훈은 혼란을 자동화할 수 없습니다. AI는 데이터에 의해 결정됩니다. QBurst는 디지털 현대화와 고급 데이터 엔지니어링과 같은 “지루하지만 필수적인” 작업을 통해 성장률을 높이고 있습니다.

3. ‘High AI-Q’ 비전

이 변화를 이끌기 위해 우리는 ‘High AI-Q’ 회사로 ourselves를 재위치시켰습니다. 이것은 우리의 모든 핵심 서비스에 생성된 AI와 에이전트 AI를 통합하여 AI 네이티브 엔터프라이즈 변혁을 추동하는 것을 반영합니다. QBurst에서 AI는 추가 기능이 아닙니다. 전략과 전달의 핵심입니다. 사용자 정의 머신 러닝 모델과 지능형 자동화를 결합하여 비즈니스 성장에 따라 지능이 확장되도록 합니다.

우리는 안드로이드의黎明에서 선구자였으며, 우리는 동일한 선제적 DNA를 적용하여 AI 시대를 이끌고 있습니다. QBurst에서 우리는 기술 우선 회사만이 아닙니다. 우리는 결과 우선 파트너로서 고객 만족에 의해 성장률이 추동됩니다.

QBurst의 ‘High AI-Q’ 개념을 기업 리더들이 어떻게 해석해야 하며, 왜 이것은 현재의 AI 랜드스케이프에서 중요한 차별점인지 설명해 주시겠습니까?

QBurst의 ‘High AI-Q’ 여정은 의식적인 결정입니다. 운영 계층에서 AI 주도 SDLC를 빠르게 실행하고, 전략 계층에서 매니지드 에이전트와 같은 대담한 움직임을 구현하는 것입니다. 가장 중요한 것은 전체 기업을 문화, 가치, 인간 능력의 느린, 기초적인 변革에 정착시키는 것입니다.

AI에 대한 위험과 우려가 있지만, 안전하게 구현된다면, AI는 풍부함과 혁신을 창출할 수 있습니다. 기업은 생산성, 성장, 변혁과 같은 가치에 대한 측면에서 가치를 볼 것입니다.

전달 관점에서 우리는 매일 AI 주도 SDLC 프레임워크를 통해 이것을 실현하고 있습니다. 이것은 변혁의 “어떻게”입니다. 여기서 우리는 개발의 모든 단계에서 AI를埋め込み, 사용자 스토리 생성에서 자가 회복 테스트 스크립트까지입니다. 결과는 다음과 같습니다:

• 시장 출시 시간: 개발 및 테스트 주기의 상당한 감소.
• 품질: 출시 후 결함의 25-35% 감소.
• 효율성: 전달의 20-30% 일관된 개선.

전략 계층은 जह에서 우리는 부분을 최적화하는 것을 넘어 전체 생태계를 최적화하는 곳입니다. 이것은 우리의 솔루션 기둥을 재고찰하여 매니지드 에이전트의 생성을 요구했습니다. 매니지드 서비스와 엔터프라이즈 에이전트 AI의 융합입니다. 고객에게 이것은 에이전트가 프론트엔드와 백엔드 작업, 워크플로, 운영을 처리하여 효율성과 지속적인 혁신을 추동한다는 것을 의미합니다. 우리는 서비스를 제공하지 않습니다. 우리는 무결점한 가치 네트워크를 오케스트레이션합니다.

많은 기업은 GenAI 파일럿에 상당한 투자를 하지만, 이는 확장되거나 가치를 생성하지 못합니다. 이 문제의 근본 원인은 무엇이며, 조직은 어떻게 하면 이러한 패턴을 벗어나게 할 수 있나요?

기업은 GenAI 투자가 파일럿에 그치고 실제 비즈니스 가치를 생성하지 못할 때 “AI 부채”를 축적합니다. 근본 원인은 레거시 시스템에 GenAI 기능을 부착하려는 리트로핏팅 트랩입니다. 이러한 환경에서 데이터, 아키텍처, 거버넌스는 AI 네이티브 워크플로를 지원하지 않기 때문에 파일럿은 중단되거나 확장할 때 깨집니다.

이것은 기초적인 준비 부족으로 인해 복합됩니다. 많은 조직은 실험에 돌입하면서 데이터 전략, 데이터 엔지니어링, 거버넌스와 같은 필수적인 투자를 무시합니다. 현대화된 데이터 기반과 명확한 제어 프레임워크 없이 GenAI 이니셔티브는 분리된 개념 증명으로 남아 있습니다.

이 패턴을 깨는 것은 AI 우선 설계로의 전환을 필요로 합니다. 조직은 AI 결과를 고려하여 시스템을 설계해야 합니다. 아키텍처, 데이터 흐름, 거버넌스를 지능형 자동화를 지원하도록 정렬해야 합니다.

실제적으로 이것은 데이터 엔지니어링에서 시작합니다. 강력하고 잘 관리되는 데이터 파이프라인과 모델을事前に 구축하면 GenAI를 지속적으로 확장할 수 있는 조건을 생성합니다. 기반을 올바르게 구축하면 AI는 실험에서 영향으로 이동합니다. 따라서 AI 부채는 장기적인 가치 창출로 대체됩니다.

전통적인 시간 및 재료 계약 모델은 현재 AI 주도 효율성의 현실과 점점 더 불일치하는 것으로 보입니다. 왜 이 모델이 구식이 되는지, 그리고 매니지드 에이전트 또는 서비스-어-소프트웨어와 같은 접근 방식이 기업 IT에 대해 더 지속 가능한 경로를 제공할 수 있는지 설명해 주시겠습니까?

전통적인 시간 및 재료 계약 모델은 인적 노력의 부족이 있었던 시대에 구축되었습니다. 여기서 가치는 인적 노력과 직접적으로 연결되었습니다. AI 시대에 이러한 가정은 더 이상 유효하지 않습니다. 지능과 실행은 풍부해지고 있으며, 풍부함이 증가함에 따라 가치는 노력에서 결과로 이동합니다. AI는 시간당 청구 논리의 논리를 근본적으로 깨뜨립니다.

이것은 왜 산업이 결과 기반 모델로 이동하는지입니다. 티켓 해결, AI에 의한 워크플로 완료와 같은 지표는 명확하고 측정 가능한 가치를 제공합니다. 이러한 모델은 능력을 소프트웨어로, 노동으로 취급합니다. 이것을 “서비스-어-소프트웨어”라고 설명할 수 있습니다.

매니지드 에이전트와 서비스-어-소프트웨어와 같은 접근 방식은 더 지속 가능한 경로를 제공합니다. 노력에 대한 비용을 지불하는 것을 넘어 지능형 결과에 대한 비용을 지불하는 것을 전환합니다. 예측 가능한 비용, 지속적인 개선, 자동화의 공유 상향을 가능하게 합니다. 매니지드 에이전트는 인간 엔지니어와 에이전트가 비즈니스 목표를향해 함께 일할 수 있도록 허용합니다. 서비스-어-소프트웨어는 결과를 통해 가치를 측정할 수 있도록 합니다.

AI 주도 세계에서 가장 일치하는 상업 모델은 결과를 보상하는 모델입니다. 노력을 보상하는 모델이 아닙니다. 이것은 기업과 서비스 제공자 모두에게 승리입니다.

‘High AI-Q’ 방법론은 AI 준비도를 평가하기 위해 인재, 애플리케이션, 영향과 같은 3つの 중요한 계층을 강조합니다. CIO는 GenAI 이니셔티브를 확장하기 전에 어떻게 하면 이러한 계층에서 성숙도를 평가할 수 있나요?

GenAI를 확장하기 전에 CIO는 기술 스택이 아닌 인재, 애플리케이션, 영향과 같은 ‘High AI-Q’의 3계층에서 성숙도를 명확하게 평가해야 합니다.

인재 계층에서 성숙도는 사람들의 준비도를 의미합니다. CIO는 AI 기술, 변화에 대한 개방성, 안전하고 거버넌스된 LLMs에 대한 접근을 평가해야 합니다.

애플리케이션 계층에서焦点은 데이터와 거버넌스의 기본 사항에 있습니다. 데이터 품질, 아키텍처, 보안, LLM 접근 및 AI 개발 관행에 대한 정책과 가드레일의 성숙도를 평가해야 합니다.

영향 계층에서 CIO는 노력 대비 비즈니스 가치에 따라 사용 사례를 평가해야 합니다. 초기 승리와 GenAI를 확장하는 반복적 접근 방식을 지원하는 저 노력, 고 영향의 기회를 식별합니다.

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

에이전트 워크플로로 이동하는 조직을 준비하는 세 가지 단계가 있습니다.

1. 데이터 기반 현대화를 우선시합니다. 레거시 아키텍처에서 운영하는 조직에서 첫 번째 단계는 메타데이터, 데이터 계보, 데이터 품질 지표를 위한 데이터 기반을 현대화하는 것입니다. 이렇게 하면 에이전트가 컨텍스트적으로 풍부하고 설명 가능한 데이터를 얻을 수 있습니다. GenAI 기반 도구의 도입으로 이 현대화는 더 빠르고 간단해졌습니다.

2. 엔터프라이즈 지식 계층을 구축합니다. 시스템에 축적된 지식을 문서화합니다. 이것은 많은 조직의 AI 채택 여정에서 누락된 계층입니다.

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

“AI 준비도”를 준비할 때, 도구를 넘어서 데이터, 프로세스, 거버넌스, 팀 능력과 같은 측면에서 무엇이 필요합니까?

AI 준비도는 단순히 올바른 도구를 선택하는 것을 넘어섭니다. 실제로 AI 채택은 기업이 부족한 지식, 즉 직원들의 머릿속에만 존재하는 비서적인 프로세스, 의사결정 논리, 핵심 관계를 문서화하는 능력에 의해 결정됩니다. 이 지식은 AI 시스템이 이해할 수 있는 자연어로 문서화되어야 합니다.

데이터 준비도도 중요하지만, 품질만으로는 충분하지 않습니다. 실제로 성공을 결정하는 것은 메타데이터입니다. 데이터의 背景, 계보, 의미를 포함합니다. 이것이 없으면, 가장 先進的な 모델도 浅い 또는 신뢰할 수 없는 결과를 생성합니다.

엔터프라이즈 AI 채택은 소비자 AI보다 느립니다. 조직 데이터는 종종 지저분하고, 단편화되고, 여러 시스템에 분산되어 있으며, 중앙화된 깨끗한 데이터와는 다릅니다. 오늘날의 모델은 조직의 고유한 컨텍스트와 기능에 대한 적응 없이高度な 특정 회사 상황에 대해 충분히 정확하지 않습니다. 실제 가치를 잠금하려면 모델을 조직의 고유한 데이터에 훈련하고 세부적으로 조정해야 합니다.

마지막으로, 팀은 AI 직관을 개발해야 합니다. 준비도는 직원들이 효과적으로 프롬프트를 생성하고, 결과를 검증하고, 출력을 감사할 수 있도록 AI 리터러시를 습득하는 것을 의미합니다. AI는 인간이 루프에 있으면서 가장 잘 작동합니다.

기술 서비스 부문은 레거시 플레이어로 넘쳐납니다. QBurst의 가장 강력한 차별점은 무엇이며, 기업 변혁을위한 지시를 경쟁하는 데 어떻게 도움이 되나요?

QBurst는 깊은 엔지니어링 전문 지식과 혁신을 주도하는 더 작은 회사의 민첩성을 결합하여 기술 서비스 시장에서 차별화됩니다.

우리의 경쟁 우위는 다섯 가지 주요 기둥으로 정의됩니다:

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

2. 민첩성과 소유권 – 우리는 크기가 커서 확장할 수 있지만, 고객의 성공에 진정으로 관심을 갖는 정도로 충분히 작습니다. 우리의 팀은 고객의 성공에真正한 소유권을 가지고 있습니다. 배달 소유권은 선임 리더십 수준까지 실행됩니다.

3. 문화적 유연성 – 일본의 LINE 미니 앱이나 미국 식품점의 통합 가격 시스템과 같은 경우, 우리는 기술뿐만 아니라 경험을 각 시장에 맞추어 조정합니다.

4. AI 우선 비전 – 우리는 우리의 전달, 운영, 고객 솔루션에 AI를埋め込み, 이것을 버즈워드가 아닌 능력의 승수자로 사용합니다.

5. 혁신과 실험의 문화 – 우리의 리더는 기술에 능숙하며, 최신 및 新興 기술을 사용하여 고객의 문제를 해결하는 것을 좋아합니다. 우리는 실패를 두려워하지 않으며, 스타트업 접근 방식을 사용하여 고객에게 의미 있는 영향을 미쳤습니다.

우리는 또한 자신을 혼란스럽게 합니다. 우리는 결과 기반 모델, 조합 가능한 전달 프레임워크, 기업 고객을 위한 공동 혁신 연구소와 같은 것을 실험하고 있습니다.

3~5년 후, 에이전트 워크플로와 AI 네이티브 조직의 부상으로 기업 IT 운영 모델이 어떻게 발전할 것으로 예상하시나요? 그리고 리더들은 지금 무엇을 준비해야 합니까?

다음의 혁신 물결은 강력한 AI 능력과 생각할 수 있는 시스템의 통제, 감독, 신뢰를 결합할 수 있는 사람에게 속할 것입니다. 이것이 왜 기업 에이전트 프레임워크에 대한 등장하는 대화가 इतन 중요하고 긴급하게 느껴지는지입니다.

일부 주요 통찰력은 다음과 같습니다:

• AI 데이터 센터 구축은 속도만 빠르지 않고, 감소하지도 않습니다. 데이터 센터 세계의 기분은 매우 낙관적이며, 용량, 수요, 투자가 모두 급증하고 있습니다.
• 기업 AI 채택은 소비자 AI보다 느릴 것입니다. 조직 데이터는 종종 지저분하고, 단편화되고, 여러 시스템에 분산되어 있으며, 중앙화된 깨끗한 데이터와는 다릅니다. 오늘날의 모델은 조직의 고유한 컨텍스트와 기능에 대한 적응 없이高度な 특정 회사 상황에 대해 충분히 정확하지 않습니다. 실제 가치를 잠금하려면 모델을 조직의 고유한 데이터에 훈련하고 세부적으로 조정해야 합니다.
• 진짜 자율 에이전트가 기업에서 번성하기 전에 더 큰 도전이 있습니다. 그것은 직원과 동일한 감독 구조, 승인, 가드레일을 구축하는 것입니다. 이것은 인간 노동력이 신뢰할 수 있게 실행되고 확장할 수 있도록 합니다.

리더들은 다음을 염두에 두고 준비해야 합니다:

• 에이전트는 새로운 사원과 마찬가지로, 명확하게 정의된 범위, 명시적인 감독, 그리고 그들이 “학습”하는 조직의 서면 및 암묵적인 규칙을 포함하는 메커니즘을 통해 실수를 포함할 수 있어야 합니다.
• 에이전트 버스 또는 조정 계층이 필요합니다. 여기서 에이전트가 등록하고, 쓰기 권한을 얻고, 감독 에이전트에 의해 그들의 행동이 모니터링됩니다.
• 인간 조직이 강건한 것을 만드는 체크와 밸런스를 재창조하는 것이 에이전트 기업 세계에서 안전하고, 정확하고, 신뢰할 수 있는 실행을 달성하는 데 중요합니다.
• 인간 재능을 관리하고, Human-AI 인터페이스와 협력이 에이전트 시스템 및 프레임워크와 함께 변경됨에 따라 재スキル링하는 것도 중요한 측면입니다.
• 가장 흥미로운 전선은 오늘날보다 더 발전된 엔터프라이즈 에이전트 프레임워크의 출현입니다. 이것은 도메인 이해와 솔루션과 결합하여 이 비전을 실제로 만들 수 있습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 QBurst를 방문해야 합니다.