Arun Kumar Ramchandran, CEO av QBurst – Intervju-serie

Arun Kumar Ramchandran, CEO av QBurst, er en erfaren teknologi- og tjenesteleder med over 25 års ledererfaring fra global rådgivning, storavtale-salg, P&L-eierskap og bedriftstransformasjon. Han ble CEO i april 2025 og er ansvarlig for å lede QBurst over hele bedriften samtidig som han former strategien som en AI-drevet teknologitjeneste- og digital ingeniørfirma. Før QBurst, hadde han seniort stillinger i Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (inkludert president og GenAI-konsulentledelse), 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 geografier og bransjer.

QBurst er en global digital ingeniørpartner som posisjonerer seg rundt “High AI-Q”, som kombinerer AI-aktivt levering med anvendt AI og data-drevne tilnærminger for å hjelpe bedrifter med å modernisere, bygge og skale. Selskapet legger vekt på sluttpunkt-til-sluttpunkt digital erfaringsteknologi, modernisering og produktteknologi – som støtter kunder med initiativer som komponerbar digitale plattformer, samtale- og kundeerfaringløsninger og AI-klare datafundamenter – med mål om å produsere målbare resultater som forbedret produktivitet, raskere levering og sterkere kundeerfaringer over en bred internasjonal kundebase.

Du har overtatt CEO-rollen i QBurst etter en lang lederkarriere over Hexaware, Capgemini, Infosys og andre globale organisasjoner. Hva var det som dro 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 QBurst var en sammenstøtning av mulighet og potensial. Det som dro 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, bransjer og reguleringer, har et fokusert og differensiert selskap som QBurst en gangs i livet mulighet til å bryte ut av pakken og skape et nytt teknologi- og ingeniørfirma og leveringsmodell for AI-drevne fremtid.

Med over 25 år i teknologidrevet transformasjon over flere bransjer, hvordan har din erfaring påvirket måten du tenker om å skale 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 punkter jeg ønsker å fremheve her i forhold til å skale 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, vi leverer produksjonsklare løsninger. Hos 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 grunn.

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, som driver AI-nativ bedriftstransformasjon. Hos QBurst er AI ikke en additiv funksjon, men den grunnleggende strukturen i vår strategi og levering. Den kombinerer tilpassede maskinlæringsmodeller med intelligent automatisering for å sikre at når forretningen vokser, så vokser også dens intelligens med den.

Vi har vært forpionerer siden Androids daggry, og vi anvender samme proaktive DNA for å lede AI-æraen. Hos 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 konseptet, og hvorfor er det en viktig differensierer i dagens AI-landskap?

QBursts ‘High AI-Q’-reise er en bevisst beslutning: å løpe 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.

Selv om det finnes risikoer og bekymringer omkring AI, kan AI skape overflod og innovasjon hvis det implementeres på en sikker måte. 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 vårt AI-drevet SDLC-rammeverk. Dette er “hvordan” til transformasjon, der vi har integrert AI i hver fase av utviklingen, fra generering av brukerhistorier til selvheilende testskript. Resultatene taler for seg selv:

• Tid-til-marked: Betydelig reduksjon i utviklings- og testcykluser.
• Kvalitet: En bemerkelsesverdig 25-35% reduksjon i feil etter lansering.
• Effektivitet: En konsekvent 20-30% forbedring av total levering.

Det strategiske laget er der vi går utover 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 effektivitet og kontinuerlig innovasjon. Vi leverer ikke bare tjenester, men orkestrerer et sammenhengende verdinettverk.

Mange bedrifter akkumulerer det du kaller “AI-gjeld” — betydelige 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 bolt 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 sammen under skala.

Dette forverres av en mangel på grunnleggende beredskap. Mange organisasjoner rusher til eksperimentering mens de overseer 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 dette 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 styrede data-pipelines og modeller på forhånd skaper forutsetningene for GenAI å skale bærekraftig. Når grunnlaget er riktig, går AI fra eksperimentering til påvirkning. Dermed gir AI-gjeld plass til langvarig verdi-skaping.

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

Den tradisjonelle Time & Materials-modellen ble bygget for en tid med ressursmangel, der verdi var direkte knyttet til menneskelig innsats. I AI-æraen holder denne antagelsen ikke lenger. Intelligens og eksekvering blir overflodige, og når overflod 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 arbeidsflyter fullført av AI tilbyr klare, målbare verdier. Disse modellene behandler kapasitet som programvare, ikke arbeid, som kan beskrives som “service-as-software”.

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, som 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 målbar gjennom resultater, ikke timer brukt.

I en AI-drevet verden er de mest alignerte 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 modenhet over disse lagene før de skalerer GenAI-initiativer?

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

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

På applikasjonslaget ligger fokus på data- og styringsgrunnleggende aspekter som datakvalitet, arkitektur, sikkerhet og modenhet av politikk og guardrails over LLM-tilgang og AI-utviklingspraksis.

På påvirkningslaget bør CIO-er vurdere brukstilfeller etter innsats versus forretningsverdi. Identifisering av lav-innsats, høy-verdi-muligheter muliggjør tidlige seirer og støtter en iterativ tilnærming til å skale 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-nativ leveringsmodell?

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

1. Prioriter datafundamentsmodernisering: 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 mer rett frem.

2. Etablere bedriftskunnskapslag: Organisasjoner som ikke har modernisert systemene sine, 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 høyprioriterte oppgaven. Dette er det manglende laget i mange organisasjoners AI-adoptionsreise.

3. Definere agent-grenser og arbeidsmetoder: Det tredje steget er å sikre at agenter overholder alle beste praksis og sikkerhetskrav som følges i organisasjonen. Styringsrammer, sikkerhetspolitikk og observasjonsrammer muliggjør at agenter kan tenke og handle effektivt innenfor organisasjonens grenser og etablerte arbeidsmetoder.

Når man forbereder seg på “AI-beredskap”, hva krever det utover verktøy — i form av data, prosesser, styring og teamkapasiteter?

AI-beredskap går langt utover å velge riktige verktøy. I praksis lykkes eller mislykkes AI-adoptsjon på en organisasjonens evne til å fange stamme-kunnskap, som de u skrevne prosessene, beslutningslogikken og nøkkelrelasjonene som bare eksisterer i ansattes hoder. Denne kunnskapen må dokumenteres på 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 på grunn av styring, sikkerhet og overholdelse. Disse er ikke hindringer å arbeide rundt, men krav å bygge for. Organisasjoner må etablere tillitsrammer som inkluderer guardrails, GenAI-observasjoner, forklarbarhet og menneske-i-løkken arbeidsflyter for å sikre at AI-utgangene er trygge, gjentakbare og nøyaktige.

Til slutt må teamene utvikle AI-intuisjon. Beredskap betyr å oppruste ansatte i AI-litteratur så de vet hvordan de skal fremkalle effektivt, validere resultater og auditere utgangene, ikke bare blindt stole på en “black box”. AI fungerer best når mennesker holder seg fast i løkken.

Den teknologitjenestesektoren er overfylt med legacy-aktører. Hva er Qbursts sterkeste differensierere når de konkurrerer om bedriftstransformasjonsoppdrag?

QBurst differensierer seg i en overfylt teknologitjenestemarked ved å kombinere dyp ingeniørkompetanse med smidigheten til et mye mindre, innovasjonsdrevet selskap.

Vår konkurransefordel er definert av fem nøkkel-pilarer:

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

2. Smidighet og eierskap: Vi er store nok til å skale, men små nok til å bry oss. Vår fleksibilitet og tilpasning til raske endringer er noe våre kunder har gitt vitnesbyrd om. Våre team tar virkelig eierskap for kundesuksess. Du vil se leverings-eierskap gå opp til seniort ledelsesnivå.

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 integrerer AI i vår levering, våre operasjoner og våre kunde-løsninger – ikke som en buzzword, men som en kapabilitets-multiplier.

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-rammeverk og co-innovasjonslab for bedriftskunder.

Vi er også ikke redd for å disrupte oss selv. Vi eksperimenterer med resultat-baserte modeller, komponerbar leverings-rammeverk og co-innovasjonslab 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-nativ organisasjon, og hva bør ledere forberede seg på nå?

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

Noen av de viktigste innsiktene for meg er:

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

Ledere bør forberede seg ved å holde følgende i mente:

• Agenter bør behandles som nye ansatte, med tydelig definerte områder, eksplisitt tilsyn og mekanismer for å inneholde feil mens de “lærer” organisasjonens skrevne og uskrevne regler.
• Det er behov for en “agent-buss” eller koordineringslag hvor agenter registrerer seg, får skrive-tilgang og har sine handlinger overvåket av tilsynsagenter.
• Rekreering av sjekker og balanser 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 ettersom menneske-AI-grensesnitt og samarbeid endrer seg med agens-systemer og -rammeverk.
• Det mest spennende grenseområdet er oppkomsten av avanserte bedrifts-agens-rammeverk — utover det som eksisterer i dag — som kan omdanne denne visjonen til en praktisk, skalerbar realitet, når kombinert med sterk domene-forståelse og løsninger.

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