Archana Joshi, Hoofd – Strategie (BFS en EnterpriseAI), LTIMindtree – Interviewreeks

Archana Joshi heeft meer dan 24 jaar ervaring in de IT-dienstensector, met expertise in AI (inclusief generatieve AI), Agile- en DevOps-methodologieën en groene software-initiatieven. Ze leidt momenteel de groeistrategieën en marktpositie voor de Enterprise AI-dienst en de Banking en Financial Services Business Unit bij LTIMindtree. Joshi heeft gewerkt met Fortune 100-klanten over verschillende geografische gebieden en is een regelmatige spreker op industrie-fora en evenementen.

LTIMindtree is een wereldwijd technisch adviesbureau en digitaal oplossingsbedrijf dat samenwerkt met ondernemingen uit verschillende branches om de evolutie van bedrijfsmodellen, innovatie en groei te ondersteunen via digitale technologieën. Met meer dan 700 klanten levert LTIMindtree domein- en technische expertise om de concurrentiepositie, klantervaring en bedrijfsresultaten te verbeteren in een steeds meer verbonden wereld.

Gezien uw uitgebreide ervaring in het transformeren van IT-diensten bij verschillende organisaties, hoe is uw persoonlijke leiderschapsstijl geëvolueerd bij LTIMindtree, met name bij het stimuleren van de adoptie van Generatieve AI?

Met meer dan twee decennia ervaring in IT-diensten, heb ik mijn carrière gewijd aan het stimuleren van transformatieve technologie-oplossingen voor klanten, of het nu gaat om Agile/DevOps of generatieve AI (GenAI). Bij LTIMindtree ligt mijn focus op het empoweren van organisaties om GenAI te gebruiken voor het plannen en uitvoeren van hun digitale transformatie-reizen. Ik geef prioriteit aan klantgerichte strategieën, werk nauw samen met klanten om hun unieke uitdagingen te begrijpen en lever maatwerk-AI-oplossingen die bedrijfswaarde creëren. Als hoofd van de strategie moet ik samenwerken met teams uit verschillende afdelingen om de adoptie van GenAI te stimuleren en op de hoogte blijven van nieuwe ontwikkelingen om mijn beslissingen te ondersteunen. GenAI verwerkt grote hoeveelheden gegevens om actiegerichte inzichten te bieden. Deze mogelijkheid is vooral gunstig voor een data-gedreven leider zoals ik, die evidence-based strategieën waardeert.

Als voorbeeld, elke ochtend als ik mijn dag begin met GenAI-gebaseerde copiloten om me te helpen begrijpen welke punten mijn aandacht nodig hebben of om inzichten te creëren om rapporten te maken die ik met mijn team kan delen over de adoptie. In feite zeg ik vaak tegen het team dat GenAI-gebaseerde copiloten in wezen essentiële leden van ons team zijn geworden, net als vertrouwde wingmen. Ze ondersteunen ons door waardevolle inzichten te bieden, taken te automatiseren en ons te helpen onze strategische doelen te bereiken.

Hoe verandert Generatieve AI traditionele IT-dienstmodellen, met name in branches die langzamer zijn geweest in het adopteren van digitale transformatie?

GenAI revolutioneert traditionele IT-dienstmodellen in alle branches door de productiviteit van IT-ontwikkelaars aanzienlijk te verbeteren. Van copiloten die code genereren tot synthetische gegevens voor testen en het automatiseren van IT-bewerkingen, elke facet van IT wordt getransformeerd. Als gevolg daarvan verschuift de focus van IT-dienstmodellen van kosten-gedreven naar efficiëntie- en impact-gedreven benaderingen. Dit betekent dat de waarde van IT-diensten nu wordt gemeten door hun vermogen om tastbare resultaten te leveren in plaats van alleen kostenbesparingen. Deze verschuiving leidt ook tot nieuwe soorten werk in IT-diensten, zoals het ontwikkelen van aangepaste modellen, data-engineering voor AI-behoeften en het implementeren van verantwoorde AI.

Zelfs 18 maanden geleden waren deze diensten niet de norm. Zelfs in zwaar gereguleerde branches als de gezondheidszorg en financiële diensten, waar legacy-systemen dominant zijn, wordt de waarde van GenAI in het verbeteren van operationele efficiëntie steeds meer erkend.

Onze eigen onderzoek bij LTIMindtree, getiteld “The State of Generative AI Adoption“, benadrukt duidelijk deze trends. In de gezondheidszorg zien we GenAI een grote impact maken door het automatiseren van dingen als medische diagnoses, gegevensanalyse en administratief werk. Dit helpt artsen en zorgverleners sneller en nauwkeuriger beslissingen te nemen – hoewel de adoptie nog voorzichtig is vanwege strikte compliance- en regelgevingskaders. In financiële diensten verbetert GenAI risicobeheer, fraudebestrijding en klantenservice door het automatiseren van handmatige taken. Echter, de adoptie van deze sector wordt gedreven door zorgen over risico, governance en gevoelige gegevens.

Kunt u specifieke voorbeelden delen van hoe LTIMindtree met succes GenAI heeft geïntegreerd in traditionele IT-workflows om efficiëntie en innovatie te stimuleren?

Bij LTIMindtree hebben we een driedelige strategie voor AI. De filosofie van “AI in alles, alles voor AI, AI voor iedereen” onderstreept onze toewijding om AI te integreren in alle facetten van onze operaties en diensten. Deze benadering zorgt ervoor dat AI niet alleen een add-on is, maar een kerncomponent van onze oplossingen, waardoor innovatie en efficiëntie worden gestimuleerd.

Klanten kijken naar AI om efficiëntie over de hele linie te verbeteren. Van het reduceren van uren die besteed worden aan repetitieve, tijdrovende taken tot het schalen van operaties en het verbeteren van de betrouwbaarheid van bedrijfsprocessen, AI wordt een essentieel onderdeel van hun strategie. Onze ingenieurs zijn gericht op het integreren van AI-copiloten in hun workflows, waaronder alles van codering, testen en implementatie tot software-onderhoud.

Als voorbeeld, in een transformatieve stap voor een Fortune 200-bedrijf, hebben we GenAI-gebaseerde copiloten ingezet om grote opgeslagen procedures om te zetten in Java, waardoor hun moderniseringsreis mogelijk wordt. We werkten onlangs met een grote verzekeringsmaatschappij die haar gegevensextractieprocessen wilde automatiseren. Ze kampten met schaal- en nauwkeurigheidsproblemen met hun manuele aanpak. Ons team ontwikkelde een companion-bot, die nu helpt bij het verwerken van meerdere documenten, waarbij kritieke informatie zoals risico, geschiktheid, dekking en prijsdetails wordt geëxtraheerd. Dit heeft de tijd die het hen kost om productaanbiedingen te doen en verschillende dekkingen te beheren, aanzienlijk verkort.

Met de snelle adoptie van GenAI in verschillende sectoren, wat zijn enkele van de ethische overwegingen waar bedrijven zich bewust van moeten zijn, en hoe zorgt LTIMindtree voor verantwoord AI-gebruik?

De evolutie van AI is veelbelovend, maar brengt ook veel corporate uitdagingen met zich mee, vooral rond ethische overwegingen bij de implementatie ervan.

Bij LTIMindtree hebben we een AI-raad samengesteld uit cross-functionele experts uit AI, beveiliging, juridische, gegevensbescherming en verschillende industrieën. Deze raad heeft AI-garantiekaders ingesteld en werkt samen met industrie-organisaties aan AI-regelgevingsrichtlijnen. Bovendien werkt het samen met teams die AI implementeren om hun ethische risicohouding te valideren.

Om GenAI effectief te implementeren, hebben we een reeks kernethische principes ingesteld die aansluiten bij onze corporate waarden, met betrekking tot eerlijkheid, verantwoordelijkheid, transparantie en privacy. Dit vereist uitvoerend sponsorschap en ondersteuning van juridische en beveiligingsteams. Vervolgens worden technische interventies geïntegreerd in onze interne processen, die zich richten op hoge kwaliteit, onbevooroordeelde gegevens, met maatregelen om gegevensintegriteit en eerlijkheid te waarborgen. Het creëren van een ethische AI-cultuur omvat voortdurende training over AI-mogelijkheden en potentiële valkuilen, zoals AI-hallucinaties. Ten slotte worden regelmatige audits en updates van AI-systemen uitgevoerd om kwetsbaarheden aan te pakken en de nauwkeurigheid van AI-uitvoer te garanderen. Deze uitgebreide aanpak zorgt ervoor dat GenAI op een verantwoorde en effectieve manier wordt geïmplementeerd, waardoor bedrijfswaarde wordt gegenereerd en ethische normen worden gehandhaafd.

Hoe adresseert het AI-platform van LTIMindtree zorgen rond AI-ethiek, beveiliging en duurzaamheid?

Terwijl we nieuwe AI-hulpmiddelen en -platforms blijven uitrollen, moeten we ervoor zorgen dat ze aan onze normen en regelgeving voldoen met betrekking tot het gebruik van de technologie. Naast het handhaven van gegevenskwaliteit om accurate en onbevooroordeelde uitvoer te bieden, zijn we toegewijd aan het voldoen aan hoge normen voor beveiliging en duurzaamheid.

Ons platform is gebouwd rond de principes van verantwoorde en bewuste AI. Wat duurzaamheid betreft, zijn we ons ervan bewust dat de energiebehoefte om AI-modellen te ondersteunen van training tot voortdurende werking toeneemt. We hebben een aanpak van reduceren, hergebruiken en recyclen van AI om de koolstofvoetafdruk en het belang van het creëren van milieuvriendelijke en duurzame AI-praktijken aan te pakken. Via dit proces richten we ons op het reduceren van parameters door ons te concentreren op kleinere, specifiekere grote taalmodellen (LLM’s) die de behoeften van ondernemingsapplicaties efficiënt kunnen aanpakken, waardoor een kleinere koolstofvoetafdruk ontstaat. Bovendien hergebruiken we gegevens voor verschillende toepassingen en gebruiksgevallen om redundantie te vermijden en hergebruikmechanismen en prompts te gebruiken die voor soortgelijke taken kunnen worden gebruikt om efficiëntie en duurzaamheid te bevorderen. We onderzoeken ook gequantificeerde modellen om de geheugenvoetafdruk te reduceren, snellere inferentie te verkrijgen, kosten te verlagen en duurzame applicaties te bouwen.

Als ik eerder al zei, is beveiliging een belangrijke zorg bij het gebruik van elk AI-hulpmiddel of -applicatie. Bij LTIMindtree hebben we niet alleen prioriteit gegeven aan gegevensbeveiliging en eerlijk gebruik, maar hebben we het ook tot een hoeksteen van onze AI-strategie gemaakt. We hebben 50+ best-in-class moderatie-API’s en verantwoorde AI-kaders van derdenleveranciers zoals Nvidia Nemo-guardrails en IBM Watson Governance-modellen geïntegreerd. Ons platform beheert gegevens efficiënt, waarbij rekening wordt gehouden met privacy, beveiliging, ethisch gebruik en duurzaamheid door het gebruik van solide governance-maatregelen en een goed opgebouwd kader.

Hoe beïnvloedt GenAI Agile-projectbeheer bij LTIMindtree? Wat zijn de voordelen voor Agile-teams, en zijn er enkele compromissen?

De integratie van GenAI in Agile-praktijken verandert de manier waarop teams werken. Het stimuleert productiviteit, stroomlijnt processen en opent nieuwe wegen voor innovatie. Naarmate het software-ontwikkelingslandschap evolueert, gebruiken we GenAI om repetitieve taken te automatiseren die teams kunnen belasten. Deze verschuiving stelt hen in staat om zich meer te concentreren op creatief probleemoplossen en innovatie – precies waar ze zich op moeten richten.

Wanneer we GenAI in Agile-kaders integreren, zijn er enkele belangrijke punten die we willen benadrukken. Ten eerste is het essentieel om de aard van AI-hulpmiddelen en hun potentiële impact op teamcollaboratie te begrijpen. Agile-teams moeten zich bewust zijn van de beperkingen van deze hulpmiddelen. Ze vertrouwen op bestaande gegevens in plaats van real-time inzichten te bieden, dus het is essentieel om hun uitvoer te valideren en te verfijnen.

Onze AI-native DevOps maakt gebruik van state-of-the-art technologie zoals kennisgrafieken, aangepaste SLM’s (kleine taalmodellen) samen met software-ontwikkelingslevenscyclus (SDLC)-agenten. Dit heeft het potentieel om 35-50% efficiëntie in productiviteit te bereiken in de Agile-DevOps-cyclus voor een onderneming. Het helpt een Agile-pod tijdens het creëren van gebruikersverhalen, sprintplanning, codegeneratie tot de CI/CD-pijpleidingen en daaropvolgende incidentbeheer.

Met AI die de IT-industrie transformeert, hoe adresseert LTIMindtree de behoefte aan nieuwe talenten en vaardigheden? Wat zijn enkele initiatieven die u heeft geleid om ervoor te zorgen dat uw teams zijn uitgerust voor de AI-gedreven toekomst?

De opkomst van innovatieve technologieën in de IT-industrie heeft een kloof blootgelegd tussen de vaardigheden die onze werkkrachten momenteel hebben en wat nodig is om te floreren in een AI-gedreven wereld. GenAI heeft het potentieel om de dagelijkse rollen van veel medewerkers volledig te herschikken, dus het voorbereiden van nieuwe vaardigheden en rollen is essentieel.

Bij LTIMindtree nemen we de leiding in deze transformatie door ons te concentreren op het bijscholen van onze medewerkers om te voldoen aan deze opkomende eisen. We hebben ons GARUDA-initiatief, specifiek ontworpen voor het trainen en onboarden van teams in GenAI en ondernemings-AI. We erkennen dat effectieve training en educatieve middelen cruciaal zijn, en we zijn toegewijd aan het creëren van een cultuur van voortdurend leren.

Onze trainingsstrategieën omvatten gegevensgedreven adaptaties, real-time online leren, geavanceerd versterkt leren, overdrachtleren en feedbackloops. Op deze manier garanderen we dat onze teams niet alleen de verandering bijhouden, maar echt zijn uitgerust om te excelleren in hun evoluerende rollen. Het is een spannende tijd, en we zijn allemaal samen op deze reis.

Daarnaast hebben we samengewerkt met zeven academische instellingen om toekomstig talent uit te rusten met AI-vaardigheden. Hier zijn we betrokken bij het ontwerp van het curriculum, het beheer van het curriculum en het uitrusten van professoren via train-the-trainer-benaderingen.

Hoe ziet u de rol van menselijk talent evolueren in een steeds meer AI-gedreven werkplek, en welke stappen neemt u om uw werkkrachten voor te bereiden op deze verschuiving?

In het verleden waren er duidelijke rollen voor creatieve individuen en technologie-experts. Echter, er is een merkbare verschuiving naar het adopteren, mainstreamen en schalen van innovatieve inhoudscreatietechnieken, waardoor de grenzen tussen creativiteit en technologie vervagen. Deze integratie heeft invloed op verschillende branches, waar de conventionele scheiding tussen creatieve rollen en technische banen langzaam verdwijnt. Hoewel dit een veelbelovende evolutie is, komt het ook met uitdagingen die een aanzienlijke verschuiving van focus op bijscholing als essentieel voor het benutten van de voordelen van AI aangeven.

De grote conversatie nu is hoe we deze GenAI-verandering laten plakken en schalen. Hier komt change management van cruciaal belang. Het vereist een gestructureerde aanpak en een toegewijd team om het AI-adoptieproces te begeleiden. Mensen, niet alleen technologie, staan centraal in de succesvolle adoptie van GenAI. Het kan een krachtig instrument zijn voor empowerment, zelfs onder diegenen die het aanvankelijk als een bedreiging zien. Forrester voorspelt dat tegen 2030 slechts 1,5% van de banen verloren zullen gaan door GenAI, terwijl 6,9% zal worden beïnvloed door het. Daarom moeten leiders transparantie prioriteren en hun werkkrachten motiveren over de toekomst van AI op de werkplek.

AI verandert banen in de IT-sector, automatiseert dagelijkse taken en legt de nadruk op strategisch beslissen en complex probleemoplossen. Bij LTIMindtree geloven we dat dit een mentaliteitsverandering is en hebben we daarom een centraal initiatief GARUDA opgericht dat zich op deze adoptie van verandering richt. Het GARUDA-initiatief is niet alleen gericht op rol-gebaseerde training en bijscholing, maar ook op het creëren van AI-ambassadeurs die deze adoptie over verschillende lagen kunnen stimuleren. We werken ook samen met onze HR-functie om de impact op verschillende rollen binnen de organisatie te onderzoeken, evenals hun carrièrepaden en bijbehorende beloningen en erkenning. Vandaag bij LTIMindtree hebben we drie niveaus van bijscholingspaden – basis, beoefenaar en expert. Meer dan 50.000 van onze medewerkers hebben al de basisvaardigheidsinitiatieven voltooid, die concepten van AI omvatten tot het gebruik van copiloten en verantwoorde AI-overwegingen.

Wat zijn enkele van de meest innovatieve GenAI-toepassingen die u onlangs hebt gezien, en waar ziet u de technologie naartoe gaan in de komende 3-5 jaar?

We krabben nog maar aan de oppervlakte van wat GenAI kan doen, en ik ben opgewonden over het potentieel in de IT-industrie en daarbuiten. Naarmate meer sectoren aan boord komen, vind ik mezelf vooral enthousiast over hun toepassingen om menselijke levens te transformeren.

Bij LTIMindtree hebben we samengewerkt met het VN-Vluchtelingenagentschap om hun crisissresponsmogelijkheden te verbeteren met GenAI. Deze samenwerking heeft tot doel om crisissrespons ter plaatse te versnellen, waardoor tijdige hulp en ondersteuning aan vluchtelingen in nood kan worden geboden. De innovatieve toepassing van technologie brengt hoop en verlichting voor kwetsbare bevolkingsgroepen in hun grootste tijden van nood. Voor een Amerikaans levensverzekeringsbedrijf hebben we een GenAI-oplossing ontwikkeld die gesproken woorden in real-time vertaalt, waardoor de klantervaring aanzienlijk wordt verbeterd. Door communicatiebarrières te overbruggen, bevordert deze technologie een beter begrip en verbinding tussen mensen, waardoor taalbarrières geen effectieve ervaringen meer in de weg staan.

Als we vooruitkijken, zal Agentic AI autonome taakuitvoering en besluitvorming mogelijk maken. Tegen 2027 zullen branche-specifieke modellen de overhand krijgen, het gebruik van synthetische gegevens zal toenemen en energie-efficiënte implementaties zullen groeien. Multimodale modellen die tekst, afbeeldingen, audio en video-inputs integreren, zullen de mogelijkheden vergroten en aanzienlijke economische impact en innovatie stimuleren. GenAI is klaar om tot $4,4 biljoen toe te voegen aan de wereldwijde economie per jaar, waardoor branches worden getransformeerd en efficiëntie en duurzaamheid, retail, gezondheidszorg en levenswetenschappen worden gestimuleerd.

De realiteit is dat elke werkplek op de een of andere manier door GenAI zal worden geraakt, en het zal deel gaan uitmaken van onze dagelijkse operaties. Terwijl we deze overgang voortzetten, kan ik niet wachten om te zien hoe het evolueert en welke innovaties er komen.