Ed Keisling, Chief AI Officer, Progress Software – Intervju-serie

Ed Keisling, Chief AI Officer, Progress Software, bringer over 30 års teknologiledelse til sin rolle, der han overvåker og fremmer selskapets AI-strategi og integrerer AI på tvers av produktporteføljen.

Tidligere var Keisling Senior Vice President of Engineering for Infrastructure Management i Progress, der han ledet innovasjonsarbeid og forbedret operasjonell effisiens. Han har også hatt ledende ingeniørroller i Vecna Technologies, der han ledet DevOps, IT, analyser og støtte, og tilbragt over 17 år i senior ingeniørlederstillinger i Pegasystems

Progress Software er en ledende leverandør av infrastruktur- og applikasjonsutviklingsverktøy, med en voksende fokus på å integrere kunstig intelligens på tvers av plattformøkosystemet. Selskapets AI-innsats omfatter infrastruktur-overvåking, innholdautomatisering, semantisk søk og ansvarlig generativ AI. Ved å integrere AI i produkter som Sitefinity, Flowmon og Semaphore, hjelper Progress bedrifter å akselerere utvikling, strømlinje operasjoner og forbedre beslutningstaking med kontekstbevisst, intelligent automatisering.

Du har hatt en karriere på flere tiår med å lede ingeniør- og infrastrukturteam i store organisasjoner som Pegasystems, Vecna Technologies og nå Progress Software. Hva var det som opprinnelig trakk deg til skjæringspunktet mellom programvareutvikling og bedriftstransformasjon – og hvordan utviklet denne veien seg til din nåværende AI-lederrolle?

Gjennom hele min karriere har jeg vært fascinert av ulike ledelsesmetoder for å få ting gjort. De har alle fordeler og ulemper, men jeg har alltid trodd at den beste prosessen ville være en der du legger informasjonen i hendene på de menneskene som er nærmest arbeidet og deretter gir dem autonomien de trenger for å ta de avgjørelsene de må i sanntid. Dette har vært en av søylene i hvordan jeg har ledet både store og små organisasjoner.

Dette gjelder for alle funksjonelle områder, men jeg er spesielt tiltrukket av ingeniørvirksomhet hvor utviklerne bare ønsker å legge hodet ned og produsere arbeid og ha minimalt med avbrytelser.

AI er en av de beste heisene for å muliggjøre dette ideelle. Det er sant demokratisering av kunnskap, som muliggjør at mennesker kan ta eierskap av sine ideer og arbeid og drive resultater på en mer systematisk måte. Jeg er lidenskapelig opptatt av å muliggjøre at teamet i Progress kan dra nytte av AI for å gjøre arbeidet lettere, og jeg er like mye drevet av å prøve å finne ut hvordan vi kan utnytte dette i vårt produktsortiment for å drive enda større verdi for våre kunder.

Før du ble CAIO, ledet du ingeniørvirksomhet for kritiske Progress-produkter som WhatsUp Gold, Flowmon og Chef. Hva er lærdommene fra å lede infrastruktur og operasjonell skala som informerer din tilnærming til å integrere AI på tvers av et bedriftsproduktsortiment?

Nøkken til enhver vellykket AI-implementering er høykvalitetsdata. Mer omfattende data gjør at du kan drive bedre innsikt og handlinger for dine kunder og lar oss som leverandør til å tilby bedre opplevelser for dem. Vi har en pågående initiativ i Progress for å knytte overvåkingskapasiteten til våre Loadmaster-, Flowmon- og WhatsUp Gold-produkter sammen for å drive mer holistiske innsikt i kundens miljø.

Vi tror det er en interessant mulighet med Progress Chef å kunne gjøre endringer i kundens miljø basert på hendelser. AI lar oss virkelig akselerere dette arbeidet, ikke bare i vår evne til å bringe nye kapasiteter til markedet med hastighet, men også ved å fremheve handlingbare elementer for operasjonsteamet i dag og for AI-agenter i fremtiden.

Hos Progress har du betonet viktigheten av å skape “sikre AI-læringsrom” som tillater eksperimentering uten frykt. Hvordan slår du en balanse mellom å fremme innovasjon og opprettholde ansvarlig AI-styring i slike miljøer?

På utviklingssiden har vi robuste rørledninger og kodestandarder som har blitt forbedret over flere tiår, og vi har en menneskelig faktor som gjennomgår alle endringer. Det er viktig at vi bruker denne muligheten til å heve, ikke senke, våre standarder når det gjelder kodekvalitet og fullstendighet, og i noen tilfeller lar AI oss til å flytte enda lenger til venstre her med forbedret sikkerhet og kodegjennomgang.

Vi har regelmessige AI-hackathoner innen produktene for å komme opp med nye produktideer og måter å automatisere eller strømlinje produktene våre. Vi har en formalisert prosess som produktene må gå gjennom hvis de ønsker å fremme noen av disse ideene til produksjon, der vi uttrykkelig vurderer funksjonen for etiske og samværsmessige risiko, blant en rekke andre ting, med ledere fra hele organisasjonen.

Mange AI-prosjekter i bedriftsmiljøer kommer aldri forbi proof-of-concept-fasen. Basert på din erfaring, hva er de vanligste barrierene for AI-adoptsjon – og hvordan hjelper du Progress-kundene å overvinne dem?

Det er et gap mellom hype og virkelighet når det gjelder hva som kan praktisk implementeres i et bedriftsmiljø med tanke på AI. Vaktene her er lignende til enhver ny teknologi; du må være pragmatisk når det gjelder å forstå risiko, omfang og fordeler – og deretter designe små eksperimenter som du trygt kan deployere for å gi deg erfaringen og dataene du trenger for å iterere videre.

Så dette er tilnærmingen vi tar i Progress nå, å identifisere høyverdi, lav-risiko, menneske-i-løkken løsninger som kundene kan oppleve for å bygge denne tilliten og deretter bygge videre. Tillit er kritisk her fordi vi ønsker å trygt bevise vår verdi, ettersom vår programvare er sentral for mange av våre kunders forretninger.

Du har ledet initiativer på tvers av analyser, DevOps og skyarkitektur. Hvordan integrerer disse disiplinene med dagens AI-utplasseringer, og hvor ser du den mest spennende konvergensen skje?

Den største fremgangen her er det hellige mal om sanntids-hendelsesovervåking og handlinger som nå er mulig takket være AI. Utfordringen med enhver datasett er å kunne drive handlingbare elementer eller trender, særlig i dagens miljø, der du kan ha flere systemer som matar informasjon. Det er svært vanskelig og tidskrevende å filtere disse meldingene ned for å finne ut hva du må gjøre neste. Vi går inn i en ny verden der systemet vil kunne dynamisk gi disse innsiktene for deg, og du vil bare kunne spørre på naturlig språk for informasjonen du trenger.

Du fremmer grunnleggelse av AI i forretningslogikk fremfor hype. Kan du dele et eksempel på hvordan å tilpasse AI-utvikling til målbare forretningsresultater har ledet til virkelig suksess – enten i Progress eller i dine tidligere roller?

I Progress prioriterer vi forretningsverdi over AI-buzzord ved å fokusere på målbare resultater somekte påvirker våre kunders bunnlige linje.

Et eksempel er vår tilnærming med Progress Sitefinity AI-integrasjon. I stedet for å legge til AI-funksjoner for å ha dem, identifiserte vi spesifikke utfordringer våre kunder møtte og utviklet målrettede AI-kapasiteter for å løse disse utfordringene, inkludert intelligent innholdsoptimalisering, AI-drevet ytelsesanalyse og automatisert mediesøk. Med de siste AI-kapasiteter i Sitefinity 15.3 kan markedsførere, utviklere og innholdslag levere digitale opplevelser som vil tillate dem å konkurrere og vinne i en AI-drevet verden.

Et annet eksempel er vår Progress Flowmon-plattform. Drevet av AI, fungerer Flowmon som en alltid-på-cyber-sikkerhetsanalytiker, i stand til å destillere og summerere bare de viktigste hendelsene og funn, og gir en kontekstualisert forståelse av hendelser og nøkkelinnsikt i sikkerhetssituasjonen i komplekse hybridmiljøer. Med Flowmon-nettverks-overvåking kan sikkerhetsteam fokusere på ekte trusler i stedet for å sieve gjennom støy, og forbedre respons tid og minimere risikoen for å gå glipp av kritiske hendelser i komplekse hybridmiljøer.

Med Progress som betjener hundretusener av globale kunder, hvordan sikrer du at din AI-strategi skalerer ansvarlig på tvers av et så stort og diversifisert økosystem av utviklere og bedrifter?

Vi ønsker at kundene skal ha tilgang til den beste teknologien for å gjøre dem suksessfulle og lar dem trekke ut mest mulig verdi fra våre produkter. Progress har flere produkter, hver med AI for å bringe innovative løsninger til markedet. En av våre fordeler er at vi kan ta disse lærdommene, standardisere dem og gjøre dem tilgjengelige for andre produkter i porteføljen for å akselerere deres kapasiteter enda mer. I kjernen er konsepter som semantikk, dokumentbehandling og sammenfatting, overvåkning og anomaly-deteksjon kan utnyttes på tvers av flere produkter.

Du har bidratt til mentorprogrammer på MIT og University of New Hampshire. Hva er ferdighetene eller holdningene du tror den neste generasjonen av AI-ledere må utvikle for å bygge både etiske og innvirkende løsninger?

Noe jeg prøver å innstile i studentene jeg mentor er konseptet og verdien av “å lære hvordan man lærer”. Kan de ta et komplekst prosjekt de har fullført, assimilere lærdommene og deretter abstrahere dem ut for å anvende dem på et problemområde de aldri har sett før? Jo mer du kan gjøre dette, jo mer blir det en superkraft der du bygger tilliten til at uansett hvilket problem du må møte, vet du at du har en suksess-verktøykasse for å bryte det ned og å være suksessfull. Denne ferdigheten vil tillate studentene å navigere skiftninger i teknologi.

Men utover dette ønsker vi at studentene skal være nysgjerrige, å ha en vitenskapelig tilnærming, og å finne arbeid de er lidenskapelige om. Hvis du virkelig bryr deg om ditt arbeid og tar stolthet i det, vil de etiske og innvirkende aspektene ofte følge naturlig – forutsatt at din organisasjon etablerer ordentlige retningslinjer for å guide denne prosessen.

Progress har inkorporert AI i sine produkter i årevis. Hva er de siste fremgangene eller skiftene i AI-landskapet du tror har gjort skalerbar AI-implementering mer mulig enn noen gang?

Det er tydelig at teknologien har forbedret seg dramatisk, og det er blitt mye mer tilgjengelig. Du trenger ikke lenger å bygge eller trene modeller for å drive verdi fra en LLM eller ha et team av for å optimere algoritmer.

Men praktisk talt tror jeg dette starter med bevissthet – OpenAI/ChatGPT satte AI i søkelyset og gjorde det tilgjengelig for alle. Denne vidtrekkende tilgjengeligheten bygger tillit hos mennesker i forhold til hva som er mulig og hvilke problemer AI kan løse. Uunngåelig leder dette til mer tillit for de som bygger løsninger som kan løse virkelige problemer, samt for sluttbrukerne av disse løsningene.

Ser du fremover, hvordan forestiller du deg at rollen som Chief AI Officer vil utvikle seg når AI blir mer dypt integrert i organisasjonens DNA? Vil den forbli en distinkt rolle, eller bli en kjernekompetanse forventet av alle C-nivå-ledere?

Jeg tror at AI må bli en kjernekompetanse for alle ansatte, ikke bare ledere i organisasjonen, for at organisasjonene skal kunne trives. Dette er noe vi driver i Progress og jobber hardt for å muliggjøre våre team så de kan delta i denne transformasjonen. Faktisk tror jeg at dette er en del av hemmeligheten – sammen med gode produkter, kunder og partnere – som virkelig vil drive adopsjon og innovasjon. Min jobb er å sikre at dette skjer og at vi er tilpasset de riktige bransjetrendene som vil gjøre oss suksessfulle.

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