Arun Kumar Ramchandran, CEO van QBurst – Interviewserie

Arun Kumar RamchandranDe CEO van QBurst is een ervaren leidinggevende in de technologie- en dienstensector met meer dan 25 jaar ervaring in wereldwijde consultancy, grootschalige verkoop, winst- en verliesverantwoordelijkheid en transformatie van bedrijven. Hij werd CEO in april 2025 en is verantwoordelijk voor de algehele aansturing van QBurst en het vormgeven van de strategie als een AI-gedreven technologiebedrijf en digitaal ingenieursbureau. Voordat hij bij QBurst kwam, bekleedde hij seniorfuncties bij Hexaware Technologies (waaronder President en leidinggevende van GenAI consulting), Capgemini/Sogeti (leidinggevende rol in klantrelaties en verkoop) en Infosys en Virtusa, waar hij business units opbouwde en opschaalde, belangrijke strategische programma's leidde en groei stimuleerde in diverse regio's en branches.

QBurst is een wereldwijde partner voor digitale engineering die zich positioneert rondom "High AI-Q", waarbij AI-gestuurde levering wordt gecombineerd met toegepaste AI en datagedreven benaderingen om bedrijven te helpen moderniseren, bouwen en schalen. Het bedrijf legt de nadruk op end-to-end digitale experience engineering, modernisering en productontwikkeling – en ondersteunt klanten met initiatieven zoals composable digitale platforms, conversationele en klantervaringsoplossingen en AI-ready datafundamenten – gericht op het behalen van meetbare resultaten zoals verbeterde productiviteit, snellere levering en sterkere klantervaringen bij een breed internationaal klantenbestand.

Na een lange carrière in leidinggevende functies bij Hexaware, Capgemini, Infosys en andere wereldwijde organisaties, bent u nu CEO van QBurst. Wat trok u aan in QBurst in deze fase van de groei, en hoe beïnvloedt uw achtergrond de richting die u met het bedrijf wilt inslaan?

De beslissing om bij QBurst te komen werken was een samenloop van kansen en mogelijkheden. Wat me aantrok in QBurst was een combinatie van de inherente sterke punten en een unieke marktkans. De ondernemerscultuur van QBurst en het succes met geavanceerde technologie bij het leveren van diensten aan veeleisende klanten maakten indruk op me en intrigeerden me.

Door de samenloop van ontwrichtende veranderingen en verschuivende omgevingen op het gebied van technologie, industrieën en regelgeving, heeft een gefocust en onderscheidend bedrijf als QBurst een unieke kans om zich te onderscheiden van de concurrentie en een nieuw technologie- en engineeringdienstverleningsbedrijf met een nieuw leveringsmodel te creëren voor de door AI gedreven toekomst.

Met meer dan 25 jaar ervaring in technologiegedreven transformatie in diverse sectoren, hoe heeft uw ervaring uw kijk op het schalen van een AI-gestuurd serviceplatform beïnvloed?

Ik heb gemerkt dat de belangrijkste innovaties en de acceptatie van technologie plaatsvinden nadat de hype is afgenomen en er daadwerkelijke zakelijke problemen op bedrijfsniveau worden opgelost. Er zijn drie specifieke punten die ik hier wil benadrukken met betrekking tot het schalen van een AI-gestuurd serviceplatform.

1. De fase van de 'PoC' (Proof of Care) overbruggen.

De grootste uitdaging die ik vandaag zie, is het overstijgen van de Proof of Concept-fase. Opschalen vereist een mentaliteitsverandering: we bouwen niet alleen AI; we leveren oplossingen van productieniveau. Bij QBurst helpen we klanten de PoC-fase te ontgroeien door te focussen op wendbaarheid – het implementeren van nieuwe modellen met een bredere context in plaats van vast te zitten aan verouderde technologie.

2. Geen AI zonder een sterke basis

Een les die ik in elke technologiecyclus heb geleerd – van de begindagen van mobiele technologie in 2009 tot de cloudrevolutie – is dat je chaos niet kunt automatiseren. AI is slechts zo krachtig als de data waarmee het gevoed wordt. QBurst stimuleert groei door ervoor te zorgen dat het "saaie maar essentiële" werk gedaan wordt, namelijk digitale modernisering en geavanceerde data-engineering.

3. De 'High AI-Q'-visie

Om deze verandering te leiden, hebben we onszelf gepositioneerd als een 'High AI-Q'-bedrijf. Dit weerspiegelt de integratie van Generative AI en Agentic AI in al onze kernservices, waarmee we AI-native bedrijfstransformatie stimuleren. Bij QBurst is AI geen extraatje, maar de kern van onze strategie en dienstverlening. Het combineert op maat gemaakte machine learning-modellen met intelligente automatisering om ervoor te zorgen dat de intelligentie meegroeit met het bedrijf.

We zijn al vanaf het begin van Android een voorloper en we zetten diezelfde proactieve instelling in om het AI-tijdperk te leiden. Bij QBurst zijn we niet zomaar een technologiegedreven bedrijf; we zijn een resultaatgerichte partner wiens groei wordt gedreven door klanttevredenheid.

U hebt 'High AI-Q' benadrukt als een bepalend kader voor QBurst. Hoe moeten bedrijfsleiders dit concept interpreteren en waarom is het een belangrijk onderscheidend kenmerk in het huidige AI-landschap?

QBurst's "High AI-Q"-traject is een bewuste keuze: snel handelen op operationeel niveau met AI-gestuurde SDLC en gedurfde stappen zetten op strategisch niveau met Managed Agents. Het allerbelangrijkste is dat het de hele onderneming verankert in de langzame, fundamentele verandering van cultuur, waarden en menselijke competenties.

Hoewel er risico's en zorgen bestaan ​​rondom AI, kan het, mits veilig geïmplementeerd, overvloed en innovatie creëren. Bedrijven zullen de waarde ervan niet alleen inzien in termen van productiviteit, maar ook in termen van groei en transformatie.

Vanuit het oogpunt van implementatie zien we dit dagelijks gebeuren via ons AI-gestuurde SDLC-framework. Dit is de manier waarop we transformatie realiseren, waarbij we AI hebben geïntegreerd in elke fase van de ontwikkeling, van het genereren van user stories tot zelfherstellende testscripts. De resultaten spreken voor zich:

• Snellere marktintroductie: Aanzienlijke verkorting van de ontwikkelings- en testcycli.
• Kwaliteit: Een opmerkelijke vermindering van 25-35% in defecten na de release.
• Efficiëntie: Een consistente verbetering van 20-30% in de algehele levering.

De strategische laag is waar we verder gaan dan het optimaliseren van onderdelen en ons richten op het optimaliseren van het hele ecosysteem. 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 operationele processen afhandelen, wat zowel efficiëntie als continue innovatie bevordert. We leveren niet alleen diensten; we orkestreren een naadloos waardeketennetwerk.

Veel bedrijven bouwen wat je "AI-schuld" noemt op: aanzienlijke uitgaven aan GenAI-pilots die niet schaalbaar zijn of geen waarde genereren. Wat zijn de onderliggende oorzaken van dit probleem en hoe kunnen organisaties dit patroon doorbreken?     

Bedrijven bouwen een 'AI-schuld' op wanneer investeringen in GenAI blijven steken bij pilotprojecten en niet opschalen naar echte bedrijfswaarde. De hoofdoorzaak hiervan is wat wij de 'retrofitval' noemen: een poging om GenAI-functionaliteiten toe te voegen aan verouderde systemen die nooit ontworpen waren om AI-native workflows te ondersteunen. In deze omgevingen zijn data, architectuur en governance simpelweg niet gereed, waardoor pilotprojecten vastlopen of mislukken bij opschaling.

Dit wordt verergerd door een gebrek aan fundamentele voorbereiding. Veel organisaties haasten zich naar experimenten en slaan essentiële investeringen in datastrategie, data-engineering en governance over. Zonder gemoderniseerde datafundamenten en duidelijke controlekaders blijven GenAI-initiatieven geïsoleerde proof-of-concepts in plaats van volwaardige bedrijfsbrede mogelijkheden.

Om dit patroon te doorbreken, is een verschuiving naar een AI-first ontwerpstrategie nodig. In plaats van zich af te vragen waar AI kan worden toegevoegd, moeten organisaties systemen ontwerpen met AI-resultaten vanaf dag één in gedachten. Dit kan door architectuur, dataflows en governance op elkaar af te stemmen om intelligente automatisering op grote schaal te ondersteunen.

In de praktijk begint dit met data-engineering. Het bouwen van robuuste, goed beheerde datapijplijnen en -modellen vanaf het begin schept de voorwaarden voor duurzame schaalbaarheid van GenAI. Wanneer de basis goed is, verschuift AI van experimenteren naar impact. Zo maakt AI-schuld plaats voor waardecreatie op de lange termijn.

Het traditionele contractmodel op basis van tijd en materiaal wordt steeds vaker gezien als niet meer passend bij de realiteit van door AI gedreven efficiëntie. Waarom raakt dit model verouderd en hoe zouden benaderingen zoals 'Managed Agents' of 'Service-as-Software' een duurzamere weg voorwaarts kunnen bieden voor bedrijfs-IT?     

Het traditionele uurtariefmodel is ontwikkeld voor een tijdperk van schaarste aan middelen, waarin waarde direct gekoppeld was aan menselijke inspanning. In het AI-tijdperk gaat die aanname niet langer op. Intelligentie en uitvoering worden steeds overvloediger, en naarmate die overvloed toeneemt, verschuift de waarde van inspanning naar resultaten. AI doorbreekt fundamenteel de logica van facturering per uur.

Daarom verschuift de sector naar resultaatgerichte modellen. Metrieken zoals tickets die zonder menselijke tussenkomst zijn opgelost of workflows die van begin tot eind door AI zijn voltooid, bieden duidelijke, meetbare waarde. Deze modellen beschouwen capaciteit als software, niet als arbeid, wat kan worden omschreven als 'service-as-software'.

Aanpakken zoals Managed Agents en Service-as-a-Software bieden een duurzamere weg vooruit. Ze verleggen de focus van betalen voor inspanning naar betalen voor intelligente resultaten, wat voorspelbare kosten, continue verbetering en gedeelde voordelen van automatisering mogelijk maakt. Managed Agents stellen menselijke engineers en AI-agenten in staat om samen te werken aan bedrijfsdoelen, terwijl Service-as-a-Software waarde meetbaar maakt aan de hand van resultaten in plaats van bestede uren.

In een door AI gedreven wereld zijn de meest effectieve commerciële modellen die modellen die resultaten belonen in plaats van inspanning – wat een win-winsituatie oplevert voor zowel bedrijven als dienstverleners.

Uw 'High AI-Q'-methodologie richt zich op talent, toepassing en impact als de drie cruciale lagen voor AI-gereedheid. Hoe kunnen CIO's hun volwassenheid op deze lagen beoordelen voordat ze GenAI-initiatieven opschalen?

Voordat GenAI op grotere schaal wordt ingezet, hebben CIO's een duidelijk beeld nodig van de volwassenheid op de drie 'High AI-Q'-lagen: talent, toepassing en impact, en niet alleen op de technologiestack.

Op het gebied van talentmanagement draait volwassenheid om de bereidheid van mensen. CIO's moeten de AI-vaardigheden, de openheid voor verandering en de toegang van medewerkers tot veilige, gecontroleerde leeromgevingen (LLM's) die veilig experimenteren mogelijk maken, beoordelen.

Op applicatieniveau ligt de focus op data- en governance-fundamentals zoals datakwaliteit, architectuur, beveiliging en de volwassenheid van beleid en waarborgen voor toegang tot LLM en AI-ontwikkelingspraktijken.

Op het impactniveau moeten CIO's use cases evalueren op basis van de benodigde inspanning versus de zakelijke waarde. Het identificeren van kansen met weinig inspanning en grote impact maakt vroege successen mogelijk en ondersteunt een iteratieve aanpak voor het opschalen van GenAI.

Welke fundamentele moderniseringsstappen zijn nodig voor organisaties die nog steeds met verouderde architecturen werken, om zich voor te bereiden op agentgestuurde workflows en AI-native leveringsmodellen?

Hieronder volgen drie stappen die organisaties kunnen nemen bij de overstap naar agentgestuurde workflows.

1. Prioriteer modernisering van de datafundamenten: Voor organisaties die werken met verouderde architecturen, is de eerste stap het moderniseren van de datafundamenten om metadata, dataherkomst en datakwaliteitsstatistieken voor gesiloeerde data mogelijk te maken. Dit zorgt ervoor dat medewerkers beschikken over de contextrijke, verklaarbare data die ze nodig hebben. De introductie van GenAI-gebaseerde tools heeft deze modernisering sneller en eenvoudiger gemaakt. Hoewel het gebruik van GenAI met een verouderde architectuur mogelijk is, zou het aantal tokens dat nodig is om zinvolle resultaten te verkrijgen extreem hoog zijn.

2. Het opzetten van kennislagen binnen de organisatie: Organisaties die hun systemen niet hebben gemoderniseerd, beschikken over veel ongedocumenteerde, opgeslagen kennis. Het creëren van kennislagen om deze tijdelijke, opgeslagen kennis binnen het systeem vast te leggen, is de tweede prioriteit. Dit is de ontbrekende schakel in het AI-implementatieproces van veel organisaties.

3. Grenzen en werkwijzen van agenten definiëren: De derde stap is ervoor te zorgen dat agenten zich houden aan alle best practices en beveiligingsvoorschriften die momenteel binnen de organisatie worden gehanteerd. Governancekaders, beveiligingsbeleid en observatiekaders stellen agenten in staat effectief te denken en te handelen binnen de grenzen en de vastgestelde werkwijzen van de organisatie.

Wat is er, naast de juiste tools, nog meer nodig ter voorbereiding op "AI"? Denk hierbij aan data, processen, governance en teamvaardigheden?

AI-gereedheid gaat veel verder dan het selecteren van de juiste tools. In de praktijk hangt het succes of falen van AI-implementatie af van het vermogen van een organisatie om 'tribal knowledge' vast te leggen, zoals de ongeschreven processen, beslissingslogica en belangrijke relaties die alleen in de hoofden van medewerkers bestaan. Deze kennis moet worden gedocumenteerd in natuurlijke taal, zodat AI-systemen ermee kunnen redeneren en niet alleen data geïsoleerd kunnen verwerken.

De gereedheid van de data is eveneens cruciaal, maar kwaliteit alleen is niet voldoende. Wat echt succes bepaalt, is de metadata, die de context, herkomst en betekenis van de data omvat. Zonder deze metadata leveren zelfs de meest geavanceerde modellen oppervlakkige of onbetrouwbare resultaten op.

De adoptie van AI in het bedrijfsleven loopt om een ​​goede reden achter op AI voor consumenten: governance, beveiliging en compliance zijn ononderhandelbaar. Dit zijn geen obstakels om te omzeilen, maar vereisten om aan te voldoen. Organisaties moeten vertrouwenskaders opzetten met waarborgen, observeerbaarheid van GenAI, verklaarbaarheid en workflows met menselijke tussenkomst om ervoor te zorgen dat AI-output veilig, herhaalbaar en nauwkeurig is.

Tot slot moeten teams een intuïtief begrip van AI ontwikkelen. Klaar zijn voor AI betekent dat medewerkers worden bijgeschoold in AI-geletterdheid, zodat ze weten hoe ze effectief instructies kunnen geven, resultaten kunnen valideren en outputs kunnen controleren, in plaats van blindelings te vertrouwen op een 'black box'. AI werkt het beste wanneer mensen nauw betrokken blijven.

De sector voor technologische dienstverlening zit vol met gevestigde spelers. Wat beschouwt u als de sterkste onderscheidende kenmerken van QBurst bij het binnenhalen van opdrachten voor bedrijfstransformatie?

QBurst onderscheidt zich in de overvolle markt voor technologische diensten door diepgaande technische expertise te combineren met de wendbaarheid van een veel kleiner, innovatiegericht bedrijf.

Ons concurrentievoordeel wordt bepaald door vijf belangrijke pijlers:

1. Technische expertise met een design thinking-mentaliteit – Wij schrijven niet zomaar code. We lossen zakelijke problemen op door middel van holistische, gebruikersgerichte oplossingen.

2. Wendbaarheid en verantwoordelijkheid – We zijn groot genoeg om te schalen, maar slank genoeg om persoonlijke aandacht te bieden. Onze flexibiliteit en aanpassingsvermogen aan snelle veranderingen worden door onze klanten bevestigd. Onze teams nemen de volledige verantwoordelijkheid voor het succes van de klant. U zult zien dat de verantwoordelijkheid voor de oplevering tot op het hoogste managementniveau reikt.

3. Culturele sensitiviteit: Of het nu gaat om LINE-mini-apps in Japan of geïntegreerde prijsstellingssystemen voor Amerikaanse supermarktketens, we stemmen niet alleen de technologie, maar ook de gebruikerservaring af op elke markt.

4. AI-First Vision – We integreren AI in onze dienstverlening, onze bedrijfsvoering en onze klantoplossingen – niet als modewoord, maar als een capaciteitsversterker.

5. Cultuur van innovatie en experimenteren – Onze leiders zijn technisch onderlegd en lossen graag klantproblemen op met behulp van de nieuwste en opkomende technologieën. We zijn niet bang voor mislukkingen en hebben een betekenisvolle impact voor onze klanten gecreëerd door in veel gevallen een start-up-achtige aanpak te hanteren.

We zijn ook niet bang om onszelf uit te dagen. We experimenteren met resultaatgerichte modellen, modulaire leveringsframeworks en co-innovatielabs voor zakelijke klanten.

Als we drie tot vijf jaar vooruitkijken, hoe verwacht u dan dat de operationele modellen voor bedrijfs-IT zich zullen ontwikkelen met de opkomst van agentgestuurde workflows en AI-native organisaties, en waar moeten leiders zich nu al op voorbereiden?

De volgende golf van innovatie zal toekomen aan degenen die krachtige AI-mogelijkheden kunnen combineren met doordachte systemen voor controle, toezicht en vertrouwen. Daarom is het opkomende gesprek over agentgebaseerde frameworks voor bedrijven zo belangrijk – en zo urgent.

Enkele belangrijke inzichten voor mij zijn:

• De bouw van AI-datacenters versnelt in plaats van vertraagt; het sentiment in de datacenterwereld is zeer optimistisch, met een sterke toename van capaciteit, vraag en investeringen.
• De adoptie van AI in het bedrijfsleven zal trager verlopen dan die van AI voor consumenten (organisatiedata zijn vaak rommelig, gefragmenteerd en verspreid over vele systemen in plaats van schoon en gecentraliseerd; de huidige modellen zijn nog niet nauwkeurig genoeg voor zeer specifieke bedrijfssituaties en -functies zonder aanpassing aan de unieke context van elke organisatie; om echte waarde te ontsluiten, moeten modellen worden getraind en verfijnd op eigen bedrijfsdata, met name in de "laatste schakel" van specifieke workflows en gebruiksscenario's).
• Voordat echt autonome agenten succesvol kunnen zijn binnen een bedrijf, is er een grotere uitdaging: het opzetten van equivalenten van toezichtsstructuren, goedkeuringsmechanismen en waarborgen die er voor werknemers bestaan, waardoor het menselijk personeel betrouwbaar en op grote schaal kan presteren.

Leiders dienen zich voor te bereiden met de volgende punten in gedachten:

• Agenten moeten worden behandeld als nieuwe medewerkers, met duidelijk omschreven takenpakket, expliciet toezicht en mechanismen om fouten te voorkomen terwijl ze de geschreven en ongeschreven regels van de organisatie leren kennen.
• Er is behoefte aan een "agentbus" of coördinatielaag waar agents zich registreren, schrijfrechten verkrijgen en waar hun acties worden gecontroleerd door toezichthoudende agents.
• Het herstellen van de controlemechanismen die menselijke organisaties robuust maken, is cruciaal voor het bereiken van een veilige, nauwkeurige en betrouwbare uitvoering in een agentgestuurde bedrijfswereld.
• Het managen van menselijk talent en het bijscholen ervan is een ander belangrijk aspect, aangezien de interfaces en samenwerkingen tussen mens en AI veranderen met agentische systemen en frameworks.
• De meest veelbelovende ontwikkeling is de opkomst van geavanceerde Enterprise Agentic Frameworks – die verder gaan dan wat er vandaag de dag bestaat – en die, in combinatie met een grondig begrip van het betreffende domein en de juiste oplossingen, deze visie kunnen omzetten in een praktische en schaalbare realiteit.

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