Arun Kumar Ramchandran, CEO of QBurst – Intervju-serie

Arun Kumar Ramchandran, CEO av QBurst, er en veteran teknologi- og tjenesteytende leder med 25+ års ledererfaring som omfatter global rådgivning, storavtale-salg, P&L-eierskap og bedriftstransformasjon. Han ble CEO i april 2025 og er ansvarlig for å lede QBurst over hele bedriftsverksamheten samtidig som han former strategien som en AI-drevet teknologitjeneste- og digital ingeniørfirma. Før QBurst, hadde han seniortiller i Hexaware Technologies (inkludert president og GenAI-rådgivningledelse), Capgemini/Sogeti (eksekutiv kunde- og salgsledelse) og Infosys og Virtusa, hvor han bygget og skalert forretningsenheter, ledet store strategiske programmer og drev vekst over flere geografiske områder og bransjer.

QBurst er en global digital ingeniørpartner som posisjonerer seg rundt “High AI-Q”, kombinert med AI-aktivt levering med anvendt AI og data-drevne tilnærminger for å hjelpe bedrifter modernisere, bygge og skalle. Selskapet legger vekt på sluttløs digital erfaring, modernisering og produktutvikling – støtteklienter med initiativer som komponerbar digitale plattformer, samtale- og kundeerfaringløsninger og AI-klare datafundamenter – rettet mot å produsere målbare resultater som forbedret produktivitet, raskere levering og sterkere kundeerfaringer over et bredt internasjonalt kundebase.

Du har overtatt CEO-rollen i QBurst etter en lang lederkarriere over Hexaware, Capgemini, Infosys og andre globale organisasjoner. Hva trakk deg til QBurst på dette tidspunktet i dens vekst, og hvordan former din bakgrunn retningen du ønsker å ta selskapet?

Beslutningen om å bli med i QBurst var en sammenstøt av mulighet og potensial. Det som trakk meg til QBurst, var en kombinasjon av dens innebygde styrker og en unik markedsmulighet. Qbursts entreprenørkultur og suksess med banebrytende teknologi i levering til krevende kunder imponerte og intrigerte meg.

Med konvergensen av disruptive endringer og skiftende miljøer over teknologi, industrier og reguleringer, har et fokusert og differensiert selskap som QBurst en gang-i-en-livstid mulighet til å bryte ut av pakken og skape et nytt teknologioch ingeniørfirma og leveringsmodell for den AI-drevne fremtiden.

Med mer enn 25 år i teknologidrevet transformasjon over flere industrier, hvordan har din erfaring påvirket måten du tenker om å skalle en AI-drevet tjenestplattform i dag?

Jeg har observert at hovedinnovasjon og adopsjon av teknologi skjer etter at hype-syklusen har avtatt og virkelige forretningsproblemer begynner å løses på bedriftsnivå. Det er tre spesifikke punkt jeg ønsker å fremheve her i forhold til å skalle en AI-drevet tjenestplattform.

1. Krysse “PoC-fasen”.

Den største utfordringen jeg ser i dag, er å krysse PoC-fasen. Skalering krever en endring i tankesett: vi bygger ikke bare AI, men leverer produksjonsklare løsninger. I QBurst hjelper vi kunder vokse forbi PoC-fasen ved å fokusere på smidighet – ved å adoptere nye modeller med større kontekstvinduer enn å være låst til gårsdagens teknologi.

2. Ingen AI uten en sterk basis.

En lærepenge jeg har båret gjennom hver teknologisyklus – fra de tidlige dagene med mobil i 2009 til sky-revolusjonen – er at du ikke kan automatisere kaos. AI er bare like kraftig som dataene som mates inn i den. QBurst driver vekst ved å sikre at det “kjedelige, men essensielle” arbeidet blir gjort, nemlig digital modernisering og avansert dataingeniørvitenskap.

3. ‘High AI-Q’-visjonen.

For å lede denne endringen, har vi repositionert oss som et ‘High AI-Q’-selskap. Dette reflekterer integreringen av generativ AI og agens AI i alle våre kjerne-tjenester, og driver AI-nativ bedriftstransformasjon. I QBurst er AI ikke en additiv funksjon, men kjerne-fabrikken i vår strategi og levering. Den kombinerer tilpassede maskinlæringsmodeller med intelligent automatisering for å sikre at når forretningen vokser, skalerer dens intelligens med det.

Vi har vært forpionerer siden daggryet til Android, og vi anvender nå samme proaktive DNA til å lede AI-æraen. I QBurst er vi ikke bare et teknologi-først selskap, men et resultatorientert partner hvis vekst drives av kundetilfredshet.

Du har betonet ‘High AI-Q’ som en definert ramme for QBurst. Hvordan bør bedriftsledere tolke dette begrepet, og hvorfor er det en viktig differensierer i det nåværende AI-landskapet?

QBursts ‘‘High AI-Q’’-reise er en bevisst beslutning: å kjøre raskt på det operative laget med AI-drevet SDLC, og å gjøre dristige bevegelser på det strategiske laget med Managed Agents. Viktigst er at detanker hele bedriften i den langsomme, grunnleggende endringen av kultur, verdier og menneskelig evne.

mens det finnes risiko og bekymringer om AI, kan AI skape overflod og innovasjon hvis det implementeres trygt. Bedrifter vil se verdi ikke bare i form av produktivitet, men også vekst og transformasjon.

Fra en leveringsstandpunkt, ser vi dette spille ut daglig gjennom vår AI-drevet SDLC-ramme. Dette er “hvordan” til transformasjon, hvor vi har integrert AI i hver fase av utvikling, fra brukerhistorie-generering til selv-healing test-skript. Resultatene taler for seg selv:

• Tid-til-marked: Betydelig reduksjon i utviklings- og test-sykluser.
• Kvalitet: En bemerkelsesverdig 25-35% reduksjon i post-release-feil.
• Effisiens: En konsekvent 20-30% forbedring i total levering.

Det strategiske laget er der vi går beyond å optimalisere deler til å optimalisere hele økosystemet. Dette krevde en omtenkning av våre løsningspilarer, som ledet til skapelsen av Managed Agents, en fusjon av Enterprise Agens AI og Managed Services. For våre kunder betyr dette at AI-agenter håndterer front-end og back-end oppgaver, arbeidsflyter og operasjoner, og driver både effisiens og kontinuerlig innovasjon. Vi leverer ikke bare tjenester, men orkestrerer et sammenhengende verdinettverk.

Mange bedrifter akkumulerer det du kaller “AI-gjeld” — betydelig utgifter til GenAI-piloter som ikke skalerer eller genererer verdi. Hva er årsakene til dette problemet, og hvordan kan organisasjoner bryte ut av denne mønsteret?

Bedrifter akkumulerer “AI-gjeld” når GenAI-investeringer stopper ved piloter og ikke skalerer til reell forretningsverdi. Årsaken er det vi kaller retrofitting-fellen – et forsøk på å lime GenAI-kapasiteter på legacy-systemer som aldri var designet for å støtte AI-nativt arbeidsflyt. I disse miljøene er data, arkitektur og styring bare ikke klare, så piloter stanser eller bryter under skala.

Dette forverres av en mangel på grunnleggende beredskap. Mange organisasjoner rusher til eksperimentering mens de hopper over essensielle investeringer i datastrategi, dataingeniørvitenskap og styring. Uten moderniserte datafundamenter og klare kontrollrammer, forblir GenAI-initiativer isolerte bevis for konseptet og ikke bedriftskapasiteter.

Å bryte denne mønsteret krever en skifte til AI-først design. Istedenfor å spørre hvor AI kan legges til, må organisasjoner designe systemer med AI-resultater i tankene fra dag én ved å aligne arkitektur, dataflyt og styring for å støtte intelligent automatisering i skala.

Praktisk sett begynner dette med dataingeniørvitenskap. Bygging av robuste, godt-styrte data-pipelines og -modeller på forhånd skaper forutsetningene for GenAI å skalerer bærekraftig. Når grunnlaget er riktig, beveger AI seg fra eksperimentering til påvirkning. Slik setter AI-gjeld plass til langvarig verdi-skaping.

Den tradisjonelle Time & Materials-kontraktmodellen sees stadig mer som misalignert med realitetene til AI-drevet effisiens. Hvorfor blir denne modellen foreldet, og hvordan kan tilnærminger som “Managed Agents” eller “Service-as-Software” gi en mer bærekraftig vei fremover for bedrifts-IT?

Den tradisjonelle Time & Materials-modellen ble bygget for en æra med ressursmangel, hvor verdi var direkte knyttet til menneskelig innsats. I AI-æraen holder denne antagelsen ikke lenger. Intelligens og eksekvering blir abundance, og når abundance øker, skifter verdi fra innsats til resultater. AI bryter fundamentalt logikken til time-basert fakturering.

Dette er hvorfor industrien beveger seg mot resultat-baserte modeller. Metrikker som billetter løst uten menneskelig inngripen eller arbeidsflyt fullført end-to-end av AI gir klare, målbare verdier. Disse modellene behandler kapasitet som programvare, ikke arbeid, som kan beskrives som “tjeneste-som-programvare”.

Tilnærminger som Managed Agents og Service-as-a-Software tilbyr en mer bærekraftig vei fremover. De skifter fokus fra å betale for innsats til å betale for intelligente resultater, muliggjør forutsigbare kostnader, kontinuerlig forbedring og delt upside fra automatisering. Managed Agents lar menneskelige ingeniører og AI-agenter arbeide sammen mot forretningsmål, mens Service-as-a-Software gjør verdi målbart gjennom resultater istedenfor timer brukt.

I en AI-drevet verden er de mest alignete kommersielle modellene de som belønner resultater, ikke innsats—skapende en win-win for både bedrifter og tjenesteleverandører.

Din ‘High AI-Q’-metodikk fokuserer på Talent, Applikasjon og Påvirkning som de tre kritiske lagene for AI-beredskap. Hvordan kan CIO-er vurdere sin maturitet over disse lagene før de skalerer GenAI-initiativer?

Før skaleringsprosessen av GenAI, trenger CIO-er en klar oversikt over maturitet over de tre ‘High AI-Q’-lagene av talent, applikasjon og påvirkning og ikke bare teknologistaken.

På talent-laget handler maturitet om menneske-beredskap. CIO-er bør vurdere AI-ferdigheter, åpenhet for endring og om ansatte har sikker, styrt tilgang til LLM-er som muliggjør trygg eksperimentering.

På applikasjons-laget ligger fokus på data og styringsfunnamentalisme som datakvalitet, arkitektur, sikkerhet og modenheten av politikker og retningslinjer over LLM-tilgang og AI-utviklingspraksis.

På påvirknings-laget bør CIO-er evaluere brukstilfeller etter innsats versus forretningsverdi. Identifisering av lav-innsats, høy-påvirkning muligheter muliggjør tidlige seire og støtter en iterativ tilnærming til å skalerer GenAI.

For organisasjoner som fortsatt opererer på legacy-arkitekturer, hva er de grunnleggende moderniseringsstegene som kreves for å forberede seg på agens-arbeidsflyt og AI-nativt leveringsmodell?

Her er de tre stegene som kan forberede organisasjoner når de beveger seg mot agens-arbeidsflyt.

1. Prioriter datafundament-modernisering: For organisasjoner som opererer på legacy-arkitekturer, er det første steget å modernisere datafundamentet for å muliggjøre metadata, linje og datakvalitetsmetrikk for siloede data. Dette sikrer at agenter har den kontekstuell rike, forklarbare data de trenger. Innføringen av GenAI-baserte verktøy har gjort denne moderniseringen raskere og enklere. Mens bruk av GenAI med legacy-arkitektur er mulig, ville token-kravet for å få meningsfulle resultater være ekstremt høyt.

2. Etablér bedriftskunnskapslag: Organisasjoner som ikke har modernisert sine systemer, vil ha mye akkumulert kunnskap som ikke er dokumentert. Bygging av kunnskapslag for å fange denne midlertidige akkumulerte kunnskapen innenfor systemet, vil være den andre høy-prioriterte oppgaven. Dette er det manglende laget i mange organisasjoners AI-adoptionsreise.

3. Definer agent-grenser og arbeidsmetoder: Det tredje steget er å sikre at agenter adlyder alle beste praksis og sikkerhets-retningslinjer som følges i organisasjonen. Styringsrammer, sikkerhetspolitikk og overvåkbarhetsrammer muliggjør at agenter kan tenke og handle effektivt innenfor grensene og etablerte arbeidsmetoder i organisasjonen.

Når du forbereder deg på “AI-beredskap”, hva krever det utover verktøy — i forhold til data, prosesser, styring og team-kapasiteter?

AI-beredskap går langt beyond å velge riktig verktøy. I praksis lykkes AI-adoptsjon eller feiler på en organisasjonens evne til å fange stamkunnskap, som de u skrevne prosesser, beslutningslogikk og nøkkelrelasjoner som bare eksisterer i ansattes hoder. Denne kunnskapen må dokumenteres i naturlig språk som AI-systemer kan resonnere med, ikke bare prosessere data i isolasjon.

Data-beredskap er like kritisk, men kvalitet alene er ikke nok. Det som virkelig bestemmer suksess er metadata som inkluderer kontekst, linje og mening bak dataene. Uten dette, produserer selv de mest avanserte modellene grunnløse eller upålitelige resultater.

Bedrifts AI-adoptsjon ligger også etterfor consumer AI av en grunn: styring, sikkerhet og retningslinjer er ikke-forhandlingsbart. Disse er ikke hindringer å arbeide rundt, men krav å bygge for. Organisasjoner må etablere tillitsrammer som inkluderer retningslinjer, GenAI-overvåkbarhet, forklarbarhet og menneske-i-løkken arbeidsflyt for å sikre at AI-utgangene er trygge, gjentakbare og nøyaktige.

Til slutt må team utvikle AI-intuisjon. Beredskap betyr oppskilling av ansatte i AI-litteratur så de vet hvordan de skal fremkalle effektivt, validere resultater og audite utgangene istedenfor å blinde tro på en “black box”. AI fungerer best når mennesker holder fast i løkken.

Den teknologitjenestesektoren er tett befolket med legacy-aktører. Hva betrakter du som QBursts sterkeste differensierere når det gjelder å konkurrere om bedriftstransformasjonsmandater?

QBurst differensierer seg i en tett teknologitjenestemarked ved å pare dypt ingeniør-kompetanse med smidigheten til et mye mindre, innovasjons-drevet firma.

Vår konkurransefordel er definert av fem nøkkel-pilarer:

1. Ingeniør-dybde med en design-tenkning-sinnstemning – Vi skriver ikke bare kode. Vi løser forretningsproblemer gjennom holistiske, bruker-senterte løsninger.

2. Smidighet og eierskap – Vi er store nok til å skalerer, men lenge nok til å bry oss – vår fleksibilitet og tilpasning til raske endringer er noe våre kunder har gitt vitnesbyrd for. Våre team tar virkelig eierskap av kundesuksess. Du vil se leverings-eierskap gå opp til seniort nivå.

3. Kulturell flyt: Uansett om det er LINE mini-apps i Japan eller integrerte prissystemer for amerikanske matvarekjeder, tilpasser vi ikke bare teknologien, men også erfaringen, til hver marked.

4. AI-først-visjon – Vi innlemmer AI i vår levering, våre operasjoner og våre kundeløsninger – ikke som et buzzord, men som en kapasitetsmultiplier.

5. Kultur av innovasjon og eksperimentering – Våre ledere er teknologi-kyndige og elsker å løse kunde-problemer ved å bruke den nyeste og fremvoksende teknologien. Vi er ikke redd for å disrupte oss selv. Vi eksperimenterer med resultat-baserte modeller, komponerbar leverings-rammer og co-innovasjons-laboratorier for bedriftskunder.

Vi er også ikke redd for å disrupte oss selv. Vi eksperimenterer med resultat-baserte modeller, komponerbar leverings-rammer og co-innovasjons-laboratorier for bedriftskunder.

Ser fremover tre til fem år, hvordan forventer du at bedrifts-IT-operasjonsmodeller vil utvikle seg med oppkomsten av agens-arbeidsflyt og AI-nativt organisasjoner, og hva bør ledere forberede seg på nå?

Den neste bølgen av innovasjon vil tilhøre de som kan gifte kraftfulle AI-kapasiteter med tankefulle systemer for kontroll, overvåking og tillit. Derfor føles den oppkomende samtalen om bedrifts-agens-rammer så viktig – og så presserende.

Noen av de nøkkelinsiktene for meg er:

• AI-datacenter-bygging akselererer, ikke avtar; stemningen i datacenter-verden er høyt optimistisk, med kapasitet, etterspørsel og investering alle stigende.
• Bedrifts AI-adoptsjon vil være langsommere enn consumer AI (Organisasjonsdata er ofte rotete, fragmentert og distribuert over mange systemer enn ren og sentralisert; dagens modeller er ikke ennå nøyaktige nok for høyt spesifikke selskaps-situasjoner og funksjoner uten tilpasning til hver organisasjonens unike kontekst; for å låse opp virkelig verdi, må modellene trenes og finjusteres på proprietær bedriftsdata, spesielt i “siste mile” av spesifikke arbeidsflyt og brukstilfeller)
• Før virkelig autonome agenter kan trives i bedriften, er det en større utfordring: bygging av ekvivalente overvåkings-strukturer, godkjenninger og retningslinjer som eksisterer for ansatte, som lar arbeidsstyrken utføre pålitelig og skalerer.

Ledere bør forberede seg ved å holde følgende i mente:

• Agenter bør behandles som nye ansatte, med tydelig definerte områder, eksplisitt overvåking og mekanismer for å inneholde feil mens de “lærer” organisasjonens skrevne og uskrevne regler.
• Det er behov for en “agent-buss” eller koordinasjonslag hvor agenter registrerer, får skrive-tillatelser og har sine handlinger overvåket av overvåkingsagenter.
• Rekreering av kontroll og balanse som gjør menneskelige organisasjoner robuste, vil være kritisk for å oppnå trygg, nøyaktig og pålitelig eksekvering i en agens-bedriftsverden.
• Håndtering av menneskelig talent og om-skilling er en annen viktig aspekt når menneske-AI-grensesnitt og -samarbeid endrer med agens-systemer og -rammer.
• Den mest spennende fronten er oppkomsten av avanserte bedrifts-agens-rammer – beyond hva som eksisterer i dag – som kan gjøre denne visjonen til en praktisk, skalerbar realitet, når kombinert med sterk domène-forståelse og løsninger.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke QBurst.