Angela Q. Daniels, CTO (Americas) voor Consulting en Engineering Services bij DXC Technology – Interviewreeks

Angela Q. Daniels, Chief Technology Officer (Americas) voor Consulting en Engineering Services (CES) bij DXC Technology (DXC ), is verantwoordelijk voor de technologische strategie en transformatie van de Consulting & Engineering Services van het bedrijf in de Amerika’s. Zij richt zich op het schalen van AI-geïntegreerde levering via het Xponential-kader van DXC, het bevorderen van innovatie met de AI-oplossingen van DXC en het helpen van klanten om meer bedrijfswaarde te realiseren via moderne platforms en mensen. Eerder leidde zij wereldwijde softwareontwikkelings- en applicatieleveringsinitiatieven, waarbij zij agile modernisering, cloud-native engineering en talentontwikkeling leidde om de leveringsuitmuntendheid en technologische leiderschap van DXC te versterken.

DXC Technology is een wereldwijde leider in IT-diensten en consulting die grote ondernemingen helpt om kritieke systemen en operaties uit te voeren in hybride IT-omgevingen. Het bedrijf werkt samen met toonaangevende technologieaanbieders om oplossingen te leveren die geavanceerde analytics, cloud, beveiliging en AI combineren. Met zijn Enterprise Technology Stack moderniseert DXC IT-infrastructuur, stimuleert digitale transformatie en stelt klanten in staat om over de hele wereld te innoveren, kosten te optimaliseren en klantervaringen te verbeteren.

U hebt een levenslange passie voor programmeren die op achtjarige leeftijd begon. Kunt u vertellen wat u aanvankelijk aantrok tot softwareontwikkeling en hoe die vroege nieuwsgierigheid uw aanpak van het leiden van AI-gedreven innovatie vandaag heeft gevormd?

Toen ik acht was, bracht mijn moeder een Commodore-computer thuis van een garageverkoop. Het kwam met een stapel handleidingen en een paar spellen. Terwijl iedereen wilde spelen, was ik degene die de handleidingen las, probeerde te begrijpen hoe de computer werkte.

Mijn eerste programma was eenvoudig:

10 PRINT "Angela"

20 GOTO 10

RUN

Ik zag mijn naam eindeloos herhaald op het scherm en dat voelde magisch. Het ging niet alleen over wat de computer kon doen, maar over wat ik hem kon laten doen.

Van jongs af aan zag mijn moeder mijn nieuwsgierigheid en steunde die, door me in te schrijven voor collegezomerverrijkingprogramma’s tijdens de basisschool en carrièrevinderprogramma’s tijdens de middelbare school. Deze ervaringen versterkten mijn passie en inspireerden me uiteindelijk om wiskunde en informatica te studeren.

Diezelfde nieuwsgierigheid heeft mijn hele carrière geleid. Ik ben altijd aangetrokken tot het verkennen van wat mogelijk is, om te begrijpen hoe iets werkt en dan te ontdekken hoe het op een betekenisvolle manier kan worden toegepast. Of het nu gaat om AI, softwareontwikkeling of elke technologie, mijn aanpak is altijd geworteld in exploratie die leidt tot impact. Innovatie is een constante draad geweest van dat eerste Commodore-programma tot het werk dat ik vandaag leid.

Als Global Software Development Offering Lead, hebt u een sleutelrol gespeeld bij de creatie en implementatie van het nieuwe Xponential-kader van DXC. Wat inspireerde dit initiatief, en welk probleem in de adoptie van enterprise-AI was u het meest vastbesloten om op te lossen?

Bestuurders staan vandaag onder enorme druk om echte productiviteitswinsten te laten zien van AI, maar veel organisaties worstelen om verder te komen dan experimenten. Ze lanceren pilots zonder eerst een samenhangende strategie te definiëren die AI verbindt met hun mensen, processen en technologie.

Die uitdaging inspireerde de creatie van DXC Xponential. We wilden een gestructureerd, herhaalbaar blauwdruk bieden voor het orkestreren van AI-adoptie – een die governance vanaf het begin embedt en vroege, meetbare overwinningen levert om organisaties in staat te stellen met vertrouwen te schalen.

Mijn gesprekken met klanten en onze eigen interne ervaringen met het ontwikkelen van AI-gestuurde toepassingen, vormden de basis ervan. De meest gestelde vraag die we hoorden was: “We hebben pilots geprobeerd, maar hoe gaan we van hieruit verder?” Dat werd de stem van de klant achter Xponential.

We hoorden het ook van onze eigen technische teams. Er is een echte vermoeidheid van AI-hulpmiddelen. Teams worden omringd door hulpmiddelen die transformatie beloven en proberen te begrijpen welke waarde leveren. Xponential helpt om door die ruis heen te komen door zich te concentreren op integratie, orkestratie en tastbare resultaten in plaats van het verspreiden van hulpmiddelen.

Mijn roots bij DXC omvatten het zijn van onderdeel van ons New Orleans Customer Experience Center. Onze aanpak van het oplossen van de zakelijke uitdagingen van onze klanten was instrumenteel in het vormen van deze aanpak. Dat centrum werkt op basis van design-denkwijzen. We brengen klantuitdagingen naar een omgeving waarin we empathie, ideatie, prototyping, testen en schalen toepassen. We gebruikten dezelfde mentaliteit om Xponential te ontwerpen, om ervoor te zorgen dat elke AI-oplossing die we leveren praktisch, mensgericht en schaalbaar is in de echte wereld.

Branchecijfers laten zien dat 95% van de AI-pilots niet aan de bedrijfsverwachtingen voldoet. Vanuit uw perspectief, wat zijn de meest voorkomende redenen achter deze mislukkingen, en hoe adresseert Xponential ze direct?

Bedrijven investeren miljoenen dollars in technologie die indrukwekkend is in demonstraties. Maar zodra bedrijven proberen deze technologie te implementeren, worden ze vaak geconfronteerd met lage kwaliteit data om AI te trainen, onnauwkeurige modellen, een gebrek aan governance, menselijke validatiebottlenecks en complexe systeemintegratie.

Het probleem ligt niet bij de technologie, maar bij de uitvoering. Zonder een samenhangende strategie die mensen, processen en technologie integreert, is het schalen en leveren van meetbare resultaten met AI een zware strijd.

DXC’s Xponential-kader zorgt ervoor dat alle mensen, processen en technologie in overweging worden genomen met vijf verschillende pijlers:

• Inzicht – Governance is fundamenteel bij DXC, waardoor elke AI-agent, geautomatiseerde beslissing en intelligente proces vanaf het begin is ontworpen met ingebouwde observabiliteit en compliance.
• Accelerators – Om klanten te ontmoeten waar ze zijn en obstakels voor succes te verwijderen, combineert DXC innovaties met partneroplossingen om gereed-te-gebruiken tools te bieden, waardoor de noodzaak om alles van scratch te bouwen wordt geëlimineerd.
• Automatisering – Het agentic-AI-kader van DXC gaat verder dan taakuitvoering. Het verfijnt continu workflows door van resultaten te leren en in real-time aan te passen, waardoor een verschuiving naar systemen die evolueren door ervaring in plaats van tijdelijke oplossingen mogelijk wordt.
• Aanpak – Naarmate AI evolueert, moeten organisaties flexibel blijven en hun strategieën continu bijstellen – niet om mensen te vervangen, maar om ze te empoweren. Door routine taken over te dragen aan AI, zijn teams vrij om zich te concentreren op high-impact werk, innovatie, complexe problemen oplossen en meetbare waarde leveren voor onze klanten.
• Proces – Echte verandering begint met veilige experimenten. Bij DXC bouwen we MVP’s om ideeën snel te valideren, impact te bewijzen en wat werkt te schalen om de pilotfase te vermijden die de meeste AI-initiatieven tegenhoudt.

Het Xponential-blauwdruk benadrukt vijf pijlers – Inzicht, Accelerators, Automatisering, Aanpak en Proces. Welke hiervan ziet u als het meest transformatief voor ondernemingen die net hun AI-reis beginnen?

Voor organisaties die aan het begin van hun AI-reis staan, is Inzicht de meest transformatieve pijler. Veel bedrijven haasten zich om te implementeren, maar succes begint met het begrijpen waar AI echt waarde kan creëren. Inzicht geeft leiders duidelijkheid, niet alleen over hun data, maar ook over hun processen, talent en bereidheid om te veranderen. Het is de basis die elke andere pijler informeert.

Daarop volgend is de Human+ dimensie, die we zien als de multiplier over alle vijf pijlers. AI is het krachtigst wanneer het menselijke capaciteiten versterkt in plaats van vervangt. Human+ gaat over het herontwerpen van werk zodat mensen meer tijd besteden aan creativiteit, oordeel en innovatie – de dingen die organisaties uniek menselijk maken.

De Aanpak-pijler benadrukt het concept van “Human+ samenwerking”. Hoe ziet u de balans tussen menselijke expertise en AI-automatisering evolueren binnen enterprise-omgevingen in de komende jaren?

Het is cruciaal om mensen in de lus te houden. Onze Human+ aanpak gebruikt AI om menselijke expertise te versterken, niet om het te vervangen. Onze experts blijven in controle, strategische beslissingen nemen en kwaliteitscontrole waarborgen, terwijl AI routine taken en zware lasten afhandelt. Nu kunnen ingenieurs die eerder uren besteedden aan herhaalde codetaak, meer tijd besteden aan het ontwerpen van systeemarchitecturen en complexe bedrijfsproblemen oplossen. Het combineren van ervaren professionals met AI leidt tot versterkte, meetbare resultaten die kosten verlagen en efficiëntie verbeteren.

Een van de beloften van Xponential is om organisaties te verplaatsen van kleine overwinningen naar enterprise-brede AI-integratie. Wat zijn de grootste uitdagingen waar bedrijven mee te maken krijgen bij het schalen van proof of concept naar productie, en hoe kunnen ze deze overwinnen?

Veel organisaties zitten vast in pilotfases met sterk gefragmenteerde initiatieven die mensen, processen en technologie niet verenigen. De grootste hindernis die we zien, is gedecentraliseerde, ongeorganiseerde programma’s die een samenhangende strategie ontberen.

Xponential legt een duidelijk pad uit om bedrijven voorbij de pilotfase te brengen. De georkestreerde, verantwoorde en herhaalbare aanpak transformeert AI van een technologie-experiment naar een bedrijfsimperatief. Het kader is ontworpen om de afwezigheid van samenhangende strategieën op de markt aan te pakken en is flexibel en schaalbaar, waardoor organisaties kunnen beginnen met kleine stappen, vroege overwinningen behalen en snel schalen over de hele onderneming.

Xponential helpt klanten al om over te stappen van pilotfases naar schalen. De modulaire ontwerp laat ons toe om klanten te ontmoeten waar ze zijn door legacy-upgrades te ondersteunen en naadloos te integreren met de bestaande data-, cloud- en applicatieomgevingen van klanten.

Als voorbeeld werkten we samen met het Singapore General Hospital om de Augmented Intelligence in Infectious Diseases-oplossing te ontwikkelen, die AI-gedreven inzichten en menselijke+AI-besluitvorming gebruikt om antibioticakeuzes voor lage respiratoire tractinfecties met 90% nauwkeurigheid te leiden. Het gereedschap heeft geleid tot verbeterde patiëntenzorg en bestrijdt antimicrobiële weerstand.

DXC heeft Xponential al geïmplementeerd bij wereldwijde klanten zoals Textron en de Europese Ruimtevaartorganisatie. Kunt u een specifiek voorbeeld delen van hoe dit kader meetbare impact leverde in een van deze implementaties?

Xponential is een bewezen kader dat al resultaten oplevert bij onze klanten Textron en de Europese Ruimtevaartorganisatie. We werkten samen met Textron om het IT-ondersteuningsmodel te transformeren met behulp van automatisering en AI. De optimalisatie verkleinde de service desk tickets met 20% en lost proactief netwerkproblemen op voor 32.000 medewerkers met behulp van AI-gepowered chatbots getraind op gedeelde kennisbases, waardoor IT-personeel zich kon concentreren op complexe problemen die menselijke expertise vereisen. Met de Europese Ruimtevaartorganisatie gebruikten we Xponential om de ASK ESA-platform te implementeren, een AI-gepowered platform dat data, onderzoek en samenwerking over de hele organisatie verbindt en versnelt. Het platform biedt niet alleen veilige, efficiënte toegang tot grote hoeveelheden data, maar bespaart ingenieurs 1-2 uur per week.

Uw leiderschapsachtergrond omvat academia, enterprise software en grote schaal cloudontwikkeling. Hoe heeft deze diverse ervaring uw visie op wat “verantwoorde AI” betekent in de praktijk beïnvloed?

Elk deel van mijn reis heeft mijn definitie van verantwoorde AI gevormd. Vanuit de academia leerde ik de belangrijkheid van rigor, het in twijfel trekken van aannamen, het valideren van resultaten en het begrijpen van de “waarom” achter elk resultaat. Vanuit enterprise software kreeg ik een diepe waardering voor governance, ethiek en de gevolgen die technologie kan hebben voor mensen, processen en industrieën. En via grote schaal applicatieontwikkeling zag ik firsthand hoe schaal zowel impact als risico kan versterken.

Voor mij is verantwoorde AI niet alleen een kwestie van compliance of het mitigeren van bias, maar van intentioneel ontwerp. Het gaat erom systemen te bouwen die transparant, auditeerbaar en afgestemd zijn op menselijke waarden vanaf het begin. Het gaat erom ervoor te zorgen dat innovatie en verantwoordelijkheid samen evolueren.

Mijn rol is ervoor te zorgen dat we, terwijl we innoveren, dit op een verantwoorde manier doen, zonder innovatie te vertragen, maar door het te leiden op een manier die vertrouwen verdient en duurzame waarde levert.

Bestuur en observabiliteit zijn centraal in de Inzicht-pijler van Xponential. Hoe zorgt u ervoor dat AI zowel transparant als compliant blijft in zwaar gereguleerde industrieën zoals de gezondheidszorg en de lucht- en ruimtevaart?

Het Xponential-kader zorgt ervoor dat governance, compliance en observabiliteit vanaf dag één zijn ingebed, niet later toegevoegd. We aligneren onze AI-ethiek met wereldwijde standaarden en opkomende regelgevingskaders vanuit NIST en de EU AI Act, wat volledige traceerbaarheid, auditeerbaarheid en compliance in elke workflow garandeert.

Dit governance-model biedt duidelijke zichtbaarheid in hoe AI werkt, wie verantwoordelijk is en of beslissingen ethische en operationele standaarden volgen – essentiële vereisten voor het schalen van AI op een effectieve manier over gereguleerde ondernemingen. We geloven dat AI moet worden vertrouwd, transparant en mensgericht.

Terwijl AI softwareontwikkelingslevenscycli blijft herdefiniëren, welke nieuwe vaardigheden of mentaliteiten denkt u dat softwareteams nodig zullen hebben om concurrerend te blijven in het komende decennium?

De belangrijkste verandering is niet alleen het leren van nieuwe tools. Het gaat om het aannemen van een nieuwe mentaliteit. AI transformeert hoe we software bouwen, en de teams die succesvol zullen zijn, zijn diegenen die AI behandelen als een collaborator, niet alleen als een utility.

De vaardigheid die het meest telt, is nieuwsgierigheid. De beste ingenieurs zullen niet alleen accepteren wat AI genereert. Ze zullen het in twijfel trekken, verfijnen en onderzoeken hoe het op nieuwe manieren kan worden toegepast. Nieuwsgierigheid voedt de capaciteit om continu te leren, verantwoord te experimenteren en verbindingen te zien die anderen misschien missen.

Daarnaast zullen ontwikkelaars evolueren van coders naar componisten, die AI-agents, automatisering en menselijke inzichten orkestreren in geïntegreerde systemen. Dat vereist niet alleen technische vaardigheid, maar ook systeemdenken en de bereidheid om te heroverwegen hoe werk wordt gedaan.

Bij DXC embedden we deze mentaliteit via Xponential, waarbij we teams helpen onze Human+ aanpak te ontwikkelen. Het combineert technische meesterschap met nieuwsgierigheid, creativiteit en ethisch bewustzijn, omdat in het komende decennium succes in softwareontwikkeling niet zal komen van het weten van alles. Het zal komen van het eindeloos nieuwsgierig zijn naar wat mogelijk is.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, kunnen DXC Technology bezoeken op DXC Technology.