Arun Kumar Ramchandran, CEO van QBurst – Interview Serie

Arun Kumar Ramchandran, CEO van QBurst, is een ervaren technologie- en dienstenleider met 25+ jaar leiderschapservaring in mondiale consulting, grote verkoop, P&L-eigendom en ondernemingsverandering. Hij werd CEO in april 2025 en is verantwoordelijk voor het leiden van QBurst over de hele onderneming, terwijl hij de strategie van het bedrijf vormgeeft als een AI-gedreven technologie- en digitale ingenieursbedrijf. Voordat hij bij QBurst kwam, bekleedde hij senior functies bij Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (waaronder president en leiderschap van GenAI-consulting), Capgemini/Sogeti (uitvoerend client- en verkoopleiderschap), en Infosys en Virtusa, waar hij bedrijfseenheden opbouwde en schaalde, grote strategische programma’s leidde en groei draaide over meerdere geografische gebieden en industrieën.

QBurst is een wereldwijde digitale ingenieurspartner die zich positioneert rond “High AI-Q”, door AI-geactiveerde levering te combineren met toegepaste AI- en gegevensgestuurde benaderingen om ondernemingen te helpen moderniseren, bouwen en schalen. Het bedrijf legt de nadruk op eind-tot-eind digitale ervaringsengineering, modernisering en productengineering – ondersteuning van klanten met initiatieven zoals samengestelde digitale platforms, conversational en customer experience-oplossingen, en AI-geactiveerde gegevensfundamenten – gericht op het produceren van meetbare resultaten zoals verbeterde productiviteit, snellere levering en sterkere klantervaringen over een brede internationale klantenbasis.

U hebt de CEO-functie bij QBurst op zich genomen na een lange leiderschapscarrière bij Hexaware, Capgemini, Infosys en andere mondiale organisaties. Wat trok u naar QBurst op dit moment in de groei van het bedrijf, en hoe vormt uw achtergrond de richting die u het bedrijf wilt geven?

De beslissing om bij QBurst te komen was een samenloop van kansen en potentieel. Wat mij naar QBurst trok, was een combinatie van de inherente sterktes en een unieke marktkans. De ondernemingscultuur van QBurst en het succes met cutting-edge-technologie bij het leveren aan veeleisende klanten maakten indruk op mij en intrigeerden mij.

Met de convergentie van disruptieve veranderingen en veranderende omgevingen in technologie, industrieën en regelgeving, heeft een gefocuste en gedifferentieerde onderneming als QBurst een kans om zich los te maken van de rest en een nieuw technologie- en ingenieursdienstenbedrijf en leveringsmodel te creëren voor de AI-gedreven toekomst.

Met meer dan 25 jaar ervaring in technologiegedreven transformatie in meerdere industrieën, hoe heeft uw ervaring uw denken beïnvloed over het schalen van een AI-gedreven dienstenplatform?

Ik heb gezien dat de belangrijkste innovatie en adoptie van technologie plaatsvinden nadat de hype-cyclus is afgekoeld en echte bedrijfsproblemen beginnen te worden opgelost op ondernemingsniveau. Er zijn drie specifieke punten die ik hier wil maken in termen van het schalen van een AI-gedreven dienstenplatform.

1. Het “PoC-stadium” overschrijden.

De grootste uitdaging die ik vandaag zie, is het overschrijden van het PoC-stadium. Schalen vereist een verschuiving in mindset: we bouwen niet alleen AI; we bieden productieklare oplossingen. Bij QBurst helpen we klanten groeien voorbij het PoC-stadium door te focussen op flexibiliteit – het adopteren van nieuwe modellen met grotere contextvensters in plaats van vastzitten in gisterens technologie.

2. Geen AI zonder een sterk fundament.

Een les die ik heb geleerd door elke technologiecyclus heen – van de vroege dagen van mobiel in 2009 tot de clouddoorbraak – is dat je chaos niet kunt automatiseren. AI is alleen zo krachtig als de gegevens die het voeden. QBurst stimuleert groei door ervoor te zorgen dat het “saai maar essentiële” werk wordt gedaan, namelijk digitale modernisering en geavanceerde data-engineering.

3. De ‘High AI-Q’-visie.

Om deze verandering te leiden, hebben we onszelf opnieuw gepositioneerd als een ‘High AI-Q’-bedrijf. Dit weerspiegelt de integratie van Generatieve AI en Agentic AI in al onze kernservices, waardoor AI-natieve ondernemingsverandering wordt gestimuleerd. Bij QBurst is AI geen additief kenmerk, maar de kern van onze strategie en levering. Het combineert aangepaste machine learning-modellen met intelligente automatisering om ervoor te zorgen dat naarmate het bedrijf groeit, de intelligentie ervan meegroeit.

We waren voorlopers sinds de dageraad van Android, en we passen dezelfde proactieve DNA toe om de AI-era te leiden. Bij QBurst zijn we niet alleen een technologie-first-bedrijf; we zijn een resultaat-first-partner wiens groei wordt gedreven door klanttevredenheid.

U hebt de nadruk gelegd op ‘High AI-Q’ als een definiërend kader voor QBurst. Hoe moeten ondernemingsleiders dit concept interpreteren, en waarom is het een belangrijke differentiator in het huidige AI-landschap?

De ‘High AI-Q’-reis van QBurst is een bewuste beslissing: snel opereren op het operationele niveau met AI-gedreven SDLC, en moedige zetten doen op het strategische niveau met Managed Agents. Het allerbelangrijkste is dat het het hele bedrijf verankert in de langzame, fundamentele verandering van cultuur, waarden en menselijke capaciteit.

Terwijl er risico’s en zorgen zijn over AI, kan AI, als het op een veilige manier wordt geïmplementeerd, overvloed en innovatie creëren. Ondernemingen zullen waarde zien, niet alleen in termen van productiviteit, maar ook groei en transformatie.

Vanuit een leveringsperspectief zien we dit dagelijks gebeuren via ons AI-gedreven SDLC-kader. Dit is de “hoe” van transformatie, waarbij we AI hebben ingebed in elke fase van de ontwikkeling, van gebruikersverhaalgeneratie tot zelfherstellende testscripts. De resultaten spreken voor zich:

• Time-to-Market: aanzienlijke reductie in ontwikkelings- en testcycli.
• Kwaliteit: een opmerkelijke reductie van 25-35% in post-release-defecten.
• Efficiëntie: een consistente verbetering van 20-30% in de algehele levering.

Het strategische niveau is waar we verder gaan dan het optimaliseren van onderdelen om het hele ecosysteem te optimaliseren. Dit vereiste een heroverweging van onze oplossingspijlers, wat leidde tot de creatie van Managed Agents, een fusie van Enterprise Agentic AI en Managed Services. Voor onze klanten betekent dit dat AI-agents front-end- en back-end-taken, workflows en operaties afhandelen, waardoor zowel efficiëntie als continue innovatie worden gestimuleerd. We leveren geen diensten; we orkestreren een naadloos waardennetwerk.

Veel ondernemingen accumuleren wat u “AI-schuld” noemt – aanzienlijke uitgaven aan GenAI-pilotprojecten die niet schalen of waarde creëren. Wat zijn de worteloorzaken van dit probleem, en hoe kunnen organisaties uit deze patroon breken?

Ondernemingen accumuleren “AI-schuld” wanneer GenAI-investeringen stoppen bij pilotprojecten en niet schalen naar echte bedrijfswaarde. De worteloorzaak is wat we de “retrofitting-val” noemen – een poging om GenAI-mogelijkheden op legacy-systemen te monteren die nooit zijn ontworpen om AI-natieve workflows te ondersteunen. In deze omgevingen zijn gegevens, architectuur en governance eenvoudigweg niet klaar, dus pilotprojecten stagneren of breken onder schaal.

Dit wordt verergerd door een gebrek aan fundamentele paraatheid. Veel organisaties haasten zich naar experimenten terwijl ze essentiële investeringen in gegevensstrategie, gegevensengineering en governance negeren. Zonder gemoderniseerde gegevensfundamenten en duidelijke controlekaders blijven GenAI-initiatieven geïsoleerde bewijzen van concepten in plaats van ondernemingscapaciteiten.

Het doorbreken van deze patroon vereist een verschuiving naar AI-first-ontwerp. In plaats van te vragen waar AI kan worden toegevoegd, moeten organisaties systemen ontwerpen met AI-resultaten in gedachten vanaf de eerste dag door architectuur, gegevensstromen en governance aan te passen om intelligente automatisering op schaal te ondersteunen.

In de praktijk begint dit met gegevensengineering. Het opbouwen van robuuste, goed beheerde gegevenspijpleidingen en -modellen van tevoren creëert de voorwaarden voor GenAI om duurzaam te schalen. Wanneer het fundament goed is, verplaatst AI zich van experiment naar impact. Zo geeft AI-schuld plaats aan langetermijnwaardecreatie.

Het traditionele Time & Materials-contractmodel wordt steeds meer gezien als niet in overeenstemming met de realiteiten van AI-gedreven efficiëntie. Waarom wordt dit model verouderd, en hoe kunnen benaderingen zoals “Managed Agents” of “Service-as-Software” een meer duurzame weg vooruit bieden voor ondernemings-IT?

Het traditionele Time & Materials-model was gebouwd voor een tijdperk van schaarste aan middelen, waarbij waarde direct verbonden was met menselijke inspanning. In de AI-era geldt deze veronderstelling niet langer. Intelligentie en uitvoering worden overvloedig, en naarmate de overvloed toeneemt, verschuift de waarde van inspanning naar resultaten. AI doorbreekt fundamenteel de logica van uurloon.

Dit is waarom de industrie zich verplaatst naar resultaatgebaseerde modellen. Metrieken zoals tickets die zonder menselijke interventie zijn opgelost of workflows die door AI zijn voltooid, bieden duidelijke, meetbare waarde. Deze modellen behandelen capaciteit als software, niet als arbeid, wat kan worden omschreven als “service-as-software”.

Benaderingen zoals Managed Agents en Service-as-a-Software bieden een meer duurzame weg vooruit. Ze verleggen de focus van betaling voor inspanning naar betaling voor intelligente resultaten, waardoor voorspelbare kosten, continue verbetering en gedeelde voordelen van automatisering mogelijk worden. Managed Agents laten menselijke ingenieurs en AI-agents samenwerken om bedrijfsdoelen te bereiken, terwijl Service-as-a-Software waarde meetbaar maakt via resultaten in plaats van uren die zijn besteed.

In een AI-gedreven wereld zijn de meest afgestemde commerciële modellen diegenen die resultaten belonen, niet inspanning – waardoor een win-winsituatie ontstaat voor zowel ondernemingen als dienstverleners.

Uw ‘High AI-Q’-methodologie focust op Talent, Toepassing en Impact als de drie kritieke lagen voor AI-gereedheid. Hoe kunnen CIO’s hun volwassenheid over deze lagen beoordelen voordat ze GenAI-initiatieven schalen?

Voordat ze GenAI schalen, moeten CIO’s een duidelijk beeld hebben van volwassenheid over de drie ‘High AI-Q’-lagen van talent, toepassing en impact en niet alleen de technologie-stack.

Op het talentniveau gaat volwassenheid over mensenklaarheid. CIO’s moeten AI-vaardigheden, openheid voor verandering en of medewerkers veilige, beheerde toegang hebben tot LLM’s die veilig experimenteren mogelijk maken.

Op het toepassingsniveau ligt de focus op gegevens- en governance-fundamenten zoals gegevenskwaliteit, architectuur, beveiliging en de volwassenheid van beleid en guardrails bij LLM-toegang en AI-ontwikkelingspraktijken.

Op het impactniveau moeten CIO’s use-cases evalueren op basis van inspanning versus bedrijfswaarde. Het identificeren van kansen met lage inspanning en hoge impact maakt vroege successen mogelijk en ondersteunt een iteratieve aanpak voor het schalen van GenAI.

Voor organisaties die nog steeds op legacy-architecturen opereren, welke fundamentele moderniseringsstappen zijn vereist om zich voor te bereiden op agentic workflows en AI-natieve leveringsmodellen?

Hier zijn drie stappen die organisaties kunnen helpen als ze naar agentic workflows gaan.

1. Prioriteit geven aan Data Foundation Modernisering: Voor organisaties die op legacy-architecturen opereren, is de eerste stap het moderniseren van de data-fundamenten om metadata, lineage en gegevenskwaliteitsmetrieken voor gesiloede gegevens mogelijk te maken. Dit zorgt ervoor dat agents de contextueel rijke, verklarende gegevens nodig hebben die ze nodig hebben. De introductie van GenAI-gebaseerde tools heeft deze modernisering sneller en eenvoudiger gemaakt. Terwijl het gebruik van GenAI met legacy-architectuur mogelijk is, zou de tokenvereiste voor het behalen van significante resultaten extreem hoog zijn.

2. Enterprise Knowledge Layers opbouwen: Organisaties die hun systemen niet hebben gemoderniseerd, hebben veel opgehoopte kennis die niet is gedocumenteerd. Het opbouwen van kennislagen om deze tijdelijke opgehoopte kennis binnen het systeem te vangen, is de tweede hoge prioriteitstaak. Dit is de ontbrekende laag in de AI-adoptiereis van veel organisaties.

3. Agent Boundaries en Ways of Work definiëren: De derde stap is ervoor zorgen dat agents alle best practices en beveiligingscompliances volgen die momenteel in de organisatie worden gevolgd. Governance-kaders, beveiligingsbeleid en observabiliteitskaders stellen agents in staat om effectief te denken en te handelen binnen de grenzen en de gevestigde manieren van werken van de organisatie.

Wanneer u zich voorbereidt op “AI-gereedheid”, wat vereist dit dan, los van tooling, in termen van gegevens, processen, governance en teamcapaciteiten?

AI-gereedheid gaat verder dan het selecteren van de juiste tools. In de praktijk faalt AI-adoptie als een organisatie niet in staat is om tribale kennis te vangen, zoals ongeschreven processen, beslissingslogica en sleutelrelaties die alleen in de hoofden van medewerkers bestaan. Deze kennis moet worden gedocumenteerd in natuurlijke taal die AI-systemen kunnen redeneren, niet alleen gegevens in isolatie verwerken.

Gegevensgereedheid is even kritisch, maar kwaliteit alleen is niet genoeg. Wat echt succes bepaalt, is metadata, inclusief context, lineage en de betekenis achter de gegevens. Zonder dit produceren zelfs de meest geavanceerde modellen oppervlakkige of onbetrouwbare resultaten.

Ondernemings-AI-adoptie loopt achter bij consumenten-AI vanwege governance, beveiliging en naleving, die niet zijn te omzeilen, maar vereisten zijn om voor te bouwen. Organisaties moeten vertrouwenskaders instellen die guardrails, GenAI-observatie, verklarende en human-in-the-loop workflows omvatten om ervoor te zorgen dat AI-uitvoer veilig, reproduceerbaar en nauwkeurig is.

Ten slotte moeten teams AI-intuïtie ontwikkelen. Gereedheid betekent dat medewerkers worden bijgeschoold in AI-geletterdheid, zodat ze weten hoe ze effectief moeten aanzetten, resultaten moeten valideren en uitvoer moeten auditen, in plaats van blindelings een “black box” te vertrouwen. AI werkt het beste wanneer mensen stevig in de lus blijven.

Het technologie-dienstensector is vol met legacy-spelers. Wat zijn de sterkste differentiators van QBurst bij het concurreren voor ondernemingsveranderingmandaten?

QBurst onderscheidt zich in een drukke technologie-dienstenmarkt door diepe ingenieursdeskundigheid te combineren met de flexibiliteit van een veel kleinere, innovatie-gedreven onderneming.

Onze concurrentievoordeel wordt gedefinieerd door vijf sleutelpijlers:

1. Engineering Diepte met een Design Thinking Mindset – We schrijven niet alleen code. We lossen bedrijfsproblemen op door holistische, gebruikersgerichte oplossingen.

2. Flexibiliteit en Eigendom – We zijn groot genoeg om te schalen, maar lean genoeg om te zorgen – onze flexibiliteit en aanpassing aan snelle veranderingen is iets waarvoor onze klanten getuigenis hebben afgelegd. Onze teams nemen echte eigendom van klantensucces. U zult zien dat de leveringseigendom tot het senior leiderschapsniveau reikt.

3. Cultuurgevoeligheid: Of het nu gaat om LINE mini-apps in Japan of geïntegreerde prijsstelsels voor Amerikaanse supermarktketens, we passen niet alleen de technologie aan, maar ook de ervaring aan elke markt.

4. AI-Eerste Visie – We integreren AI in onze levering, onze operaties en onze klantoplossingen – niet als een buzzwoord, maar als een capaciteitsvermenigvuldiger.

5. Cultuur van Innovatie en Experimentatie – Onze leiders zijn tech-savvy en houden van het oplossen van klantproblemen met de nieuwste en opkomende technologie. We zijn niet bang om onszelf te disrupten. We experimenteren met resultaatgebaseerde modellen, samengestelde leveringskaders en co-innovatielabs voor ondernemingsklanten.

We zijn ook niet bang om onszelf te disrupten. We experimenteren met outcome-based modellen, composable delivery frameworks en co-innovation labs voor enterprise-klanten.

Kijkend naar de toekomst, drie tot vijf jaar, hoe verwacht u dat ondernemings-IT-operatiemodellen zullen evolueren met de opkomst van agentic workflows en AI-natieve organisaties, en waar moeten leiders zich nu op voorbereiden?

De volgende golf van innovatie zal toebehoren aan diegenen die krachtige AI-mogelijkheden kunnen combineren met zorgvuldige systemen van controle, toezicht en vertrouwen. Dat is waarom de opkomende conversatie over ondernemingsagentic kaders zo belangrijk en zo urgent aanvoelt.

Enkele van de sleutelinzichten voor mij zijn:

• AI-datacenterconstructie versnelt, in plaats van vertraagt; sentiment in de datacenterwereld is extreem optimistisch, met capaciteit, vraag en investeringen die allemaal in stijging zijn.
• Ondernemings-AI-adoptie zal trager zijn dan consumenten-AI (ondernemingsgegevens zijn vaak rommelig, gefragmenteerd en verdeeld over veel systemen in plaats van schoon en gecentraliseerd; tegenwoordig zijn modellen nog niet nauwkeurig genoeg voor specifieke bedrijfssituaties en -functies zonder aanpassing aan elke unieke context van de onderneming; om echte waarde te ontsluiten, moeten modellen worden getraind en gefinetuned op propriëtaire ondernemingsgegevens, vooral in de “last mile” van specifieke workflows en use-cases)
• Voordat echt autonome agents kunnen floreren in de onderneming, is er een grotere uitdaging: het opbouwen van het equivalent van supervisiestructuren, goedkeuringen en guardrails die bestaan voor werknemers, waardoor de menselijke workforce betrouwbaar en schaalbaar kan opereren.

Leiders moeten zich voorbereiden door het volgende in gedachten te houden:

• Agents moeten worden behandeld als nieuwe medewerkers, met duidelijk gedefinieerde reikwijdte, expliciete toezicht en mechanismen om fouten te bevatten terwijl ze “leren” van de geschreven en ongeschreven regels van de organisatie.
• Er is behoefte aan een “agentenbus” of coördinatielaag waar agents zich registreren, schrijfmachtigingen krijgen en door toezichthoudende agents worden gemonitord.
• Het herscheppen van de checks en balances die menselijke organisaties robuust maken, zal cruciaal zijn om veilige, nauwkeurige en betrouwbare uitvoering in een agentic ondernemingswereld te bereiken.
• Het beheren van menselijk talent en herscholing is een ander belangrijk aspect, aangezien de Human-AI-interfaces en -samenwerking veranderen met Agentic systemen en -kaders.
• De meest spannende frontier is de opkomst van geavanceerde Enterprise Agentic Frameworks – voorbij wat er vandaag bestaat – die deze visie kunnen omzetten in een praktische, schaalbare realiteit, wanneer gecombineerd met sterke domeinkennis en -oplossingen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten QBurst bezoeken.