Luiz Domingos, CTO og leder for Large Enterprise R&D i Mitel – Intervju-serie

Luiz Domingos, sjefteknolog og leder for Large Enterprise R&D i Mitel, har bygget en distingvert karriere som spenner over to tiår. Han er kjent for sin innovative tilnærming og dype tekniske ekspertise, og har jevnt over levert høykvalitetsløsninger innen bedriftskommunikasjon, kontaktcentersystemer, nettverksledelse og skytjenester.

I sin nåværende rolle i Mitel, setter Luiz den strategiske retningen for teknologi, med vekt på innovasjon og pålitelighet. Han leder innføringen av nyeste teknologier og sørger for at selskapets portefølje forblir i forkant av bransjen. Før han kom til Mitel, var Luiz sjef for produkt og teknologi i Unify, der han suksessfullt ledet hele produktporteføljen og spearheaded utviklingen av innovative skytilbud.

Mitel er en global leder innen bedriftskommunikasjon, og tilbyr et omfattende utvalg av løsninger som muliggjør at organisasjoner kan koble til, samarbeide og betjene kundene sine mer effektivt. Med alt fra lokale systemer til skybaserte kommunikasjonsplattformer, leverer Mitel pålitelige, skalerbare og innovative produkter som møter de forskjellige behovene til bedrifter av alle størrelser. Med fokus på sammenhengende integrasjon og en kompromissløs tilnærming til brukeropplevelsen, hjelper Mitel bedrifter å forbli koblet og konkurrerende i dagens raskt endrende arbeidsplassmiljøer.

Mange bedrifter er fortsatt avhengige av gamle kommunikasjonssystemer. Fra din synsvinkel, hva er de største hindrene som gamle systemer presenterer for bedrifter i dag?

Mange bedrifter er avhengige av gamle Private Branch Exchange (PBX)-systemer, kontaktcentersystemer og fragmenterte samarbeidstverktøy. Bruk av gamle systemer som disse kan føre til manglende integrasjon og samarbeid, da de opererer med lukkede arkitekturer og mangler egnet SW-grensesnitt. Dette gjør det vanskeligere å integrere med moderne AI-drevne løsninger, CRM-plattformer og skybaserte applikasjoner.

Når organisasjoner bruker fragmenterte, gamle systemer, kan brukeropplevelsen (UX) og produktiviteten lide, da applikasjonsimplementeringer ikke er tilpasset moderne, fleksible arbeidsmoduser – fjern, kontor eller mobil – og ikke tilbyr flerkanalsfunksjoner. I tillegg kan sikkerhetsrisikoene øke når det brukes for mange gamle systemer, noe som kan føre til økte sårbarheter og kompatibilitetsgap på grunn av utviklingen av datavernreguleringslovene som GDPR. Til slutt fører også disse gamle systemene til høyere produktservice- og driftskostnader, noe som øker den totale kostnaden for eierskap.

Hvordan påvirker disse kommunikasjonsbottlenecks en organisasjons evne til å implementere AI-drevne løsninger effektivt?

AI-applikasjoner er avhengige av sanntidsdata, sammenhengende integrasjon over flere mediekanaler og automatiseringsmekanismer. Imidlertid tenderer gamle systemer til å lagre data i interne, proprietære formater som AI ikke kan aksessere eller trekke ut, noe som hemmer AI sin sanntidsfunksjonalitet og i noen tilfeller fører til fragmentering. For å fungere korrekt, trenger AI både strukturert og ustrukturert data. Ettersom gamle systemers datasystemer ikke er tilpasset denne tilnærmingen, begrenser disse systemene AI sin evne til å analysere samtaler, trekke ut forretningsverdi og personliggjøre kommunikasjonsaktivitet.

I tillegg er mange AI-drevne applikasjoner, som sentimentanalyse og tale-til-tekst, avhengige av sanntidsanalyse. Gamle infrastrukturer mangler ofte prosessorkraften og sanntidskonnektiviteten som trengs for slike applikasjoner, noe som fører til forsinkelser og ineffektivitet innen en bedrift. Sanntids AI-drevne automatisering – virtuelle assistenter, arbeidsflytautomatisering osv. – krever dyp integrasjon med kommunikasjonsplattformer. Vanlige brukte gamle systemer med utdatert eller manglende API-støtte skaper barrierer og bottleneck til integrasjon og hindrer ytterligere automatiseringsfunksjoner.

Å løse disse kommunikasjonsbottlenecks kan hjelpe organisasjoner å låse opp det fulle potensialet for AI-drevne løsninger, forbedre effektivitet, beslutningstaking og brukeropplevelse.

Hvordan tilnærmer Mitel seg kommunikasjonssystemmodernisering for store bedrifter som går over fra gamle systemer?

Mitel tar en strategisk, hybridtilnærming til modernisering av samarbeidsverktøy, og hjelper bedrifter å gå over fra gamle systemer. I stedet for å tvinge frem en fullstendig omlegging, anbefaler og tilbyr Mitel hybridløsninger bestående av lokale applikasjoner og private og offentlige skytjenester med full samarbeid. Denne hybridmodellen integrerer telefoni-infrastruktur, SBC/gateway-utstyr på nettverkskanten, UC-applikasjoner og skybaserte samarbeidsapper, og lar bedrifter modernisere i sitt eget tempo.

Som en løsningsorkestrator, fokuserer Mitel på å skape nødvendige integrasjoner og tjenester over alle kundeinstallerte applikasjoner. Nøkkelprinsippene for denne tilnærmingen inkluderer:

• Hybrid Sky-utbredelse – I stedet for en fullstendig erstattingsmetode, opprettholder og oppdaterer Mitel eksisterende lokale og private sky-PBX/UC/Contact Centers, og integrerer moderne samarbeidsverktøy i offentlig sky, og sikrer at bedrifter kan utvikle seg uten større forstyrrelser.
• API-er og SDK-er – Mitel oppdaterer og utvikler kontinuerlig API-er og SDK-er for å brygge gapet mellom gamle systemer og moderne applikasjoner i samarbeids-, CRM- og ERP-miljøer. Denne fleksibiliteten lar bedrifter gradvis adoptere nye tjenester uten å forårsake større forstyrrelser i daglige operasjoner.
• AI-integrering med gamle systemer – Mitel forbedrer eksisterende kommunikasjonsplattformer med AI-drevne funksjoner som visuelle voice-meldinger, virtuelle assistenter/agenter og sanntids-transkripsjon. Disse AI-funksjonene fungerer med sky-LLM-er og utnytter også små språkmodeller (SLM-er) som kan opereres uten større infrastrukturinvesteringer eller oppgraderinger.
• Sikkerhet og reviderte oppgraderinger – Mitel prioriterer sikkerhet og reviderte oppgraderinger, og implementerer sikkerhetsstandarder som end-to-end payload- og signalering-kryptering og datakryptering i ro. Det sertifiserer alle produkter for å møte de siste reguleringene i visse industrier og regionale lover og reguleringer.

AI forvandler bedriftskommunikasjon. Hva ser du som de neste store fremgangene i AI-drevne samarbeidsystemer?

AI brukes til å forvandle UC-systemer ved å forbedre effektivitet, automatisere oppgaver og forbedre bedriftskommunikasjon. Det brukes også til å styrke sikkerheten. Ting som brukerautentisering med stemmeavtrykk, kontinuerlige sårbarhetsvurderinger og system-sikkerhetsauditorer bidrar til sterkere beskyttelsesmessige tiltak for bedrifter.

Sammen med Agentic AI og virtuelle assistenter, utvides AI-drevne assistenter med multimodale evner som støtter forskjellige kommunikasjonsfunksjoner, inkludert håndtering av komplekse spørsmål, automatisering av svar, assistanse med planlegging og informasjonsutvinning.

AI driver også innovasjoner i tale-til-tekst-kapasiteter, sanntids flerspråklige oversettelser og sentimentanalyse. Disse forbedringene er til nytte for kontakt-sentre ved å forbedre medarbeiderproduktivitet og generell brukeropplevelse.

I tillegg øker bruken av GenAI for innholdshantering, da LLM-er integreres for å generere analyserapporter, sammenfatninger, juridiske og kompatible poster osv. Vi vil se mer AI-adopteringsdrift for å drive UC-rommet, da bedrifter bruker AI-drevne språkmodeller til å organisere, hente og dele bedrifts kunnskap for å forbedre samarbeid og data-delingsoptimalisering over organisasjonene.

Hvordan forbereder Mitel seg på oppsvinget av AI-drevne virtuelle assistenter, automatisering og prediktiv analyse i arbeidsplasskommunikasjon?

Mitel startet sin AI-reise flere år før LLM-er, og vi fortsetter å integrere AI i våre produkter og teknologipartnerskap. Når det er aktuelt, inkorporerer vi AI-kapasiteter i vårt produktportefølje for å forbedre kundeløsninger, med en sterk fokus på agentic AI, inkludert virtuelle assistenter og virtuelle kontakt-senter-agenter. I tillegg tilbyr Mitel AI-kapasiteter som naturlig språkbehandling (NLP), samtale- og møteanalyse, systemanalyse og prediktiv rapportering, og lavkode/ingenkode-arbeidsflytautomatisering, som alle strømlinjeformer UC- og kontakt-senter-applikasjoner.

Hvordan utnytter Mitel AI og store språkmodeller (LLM-er) til å forbedre kommunikasjon og samarbeid for bedrifter?

Mitel utnytter AI og LLM-er til å forbedre den totale kommunikasjons- og samarbeidsopplevelsen innen en bedrift. Som nevnt tidligere, integrerer Mitel AI- og LLM-kapasiteter i sine produkter, og utnytter avansert tale- og tekstanalyse (spesifikt NLP og tale-til-tekst), intelligente virtuelle assistenter med kontekstminne og oppgaveautomatisering. Mitel tilbyr også en løsning for selvbetjening og kundesupport med AI, som inkorporerer kundens kunnskapsbase via en AI-modelltreningprosess. Disse teknologiene forbedrer sanntidskommunikasjon, optimaliserer kundeinteraksjoner, sikrer systemsikkerhet og tilbyr kostnadseffektive, 24/7-overvåking og støtte.

Hva er de største utfordringene ved å integrere LLM-er i bedriftskommunikasjonssystemer, og hvordan addreserer Mitel dem?

Det finnes noen utfordringer når det gjelder å integrere LLM-er i bedriftskommunikasjonssystemer, inkludert datavern, sikkerhet, forsinkelser og behov for fleksibel AI-integrering. Som en global organisasjon, er datavern og reguleringstilsyn våre topprioriteter. Derfor sikrer vi at våre AI-løsninger beskytter kundedata til enhver pris. For å forbedre sikkerheten, undersøker Mitel bruken av SLM-er som kan deployes på kundens nettverkskant for å begrense og beskytte data som kan bli utsatt for offentlig sky-LLM-er. I hybrid-sky-miljøer er det avgjørende at alle produkter har riktige grensesnitt/API-er for å inkorporere AI på en trygg og sikker måte. Mitel har modernisert sine produkter for å muliggjøre AI-integrering over lokale, vertede og private og offentlige skyer. Vi utvikler også fleksible arbeidsflyt-oppbygningskapasiteter som vil tillate en “bring din egen LLM”-tilnærming for å unngå leverandør-lås.

Sanntids LLM-responser krever øyeblikkelig prosessering for sanntidskommunikasjonsverktøy som tale og video, noe som skaper infrastrukturutfordringer. Mitels visjon er å basere seg på Edge-AI for å prosessere sanntidskommunikasjon og redusere forsinkelser for en naturlig opplevelse og interaksjon med AI-assistenter. Til slutt arbeider Mitel med AI-modeller som kan finjusteres for spesifikke industrier som helse, finansielle tjenester og hotell, og sikrer mer vertikalt relevante og kontekst-bevisste AI-drevne kommunikasjonsløsninger.

I forhold til AI-drevne naturlige språkbehandlingsapplikasjoner, hva er du mest begeistret for innen Mitels produktøkosystem?

Med tanke på den målbare og umiddelbare avkastningen, er Mitel Kontakt-senter det mest spennende området for AI-drevne LLM- og NLP-løsninger. AI-drevne virtuelle agenter med chat- og taleinteraksjon kan håndtere kunde-spørsmål og samle informasjon før de overfører til en live-agent, noe som reduserer arbeidsbelastningen og forbedrer respons-tidene. Funksjoner som samtaleopptak med transkripsjon, sammenfatting for overholdelse, sentimentanalyse for kundetilfredshet og agent-trening forbedrer driftene. Mitels UC-løsninger inkluderer visuell voice-mail, smart søk, kunnskapsbehandling og støying-reduksjon for klarere samtaler.

Hvordan bør bedrifter tilnærme seg de etiske overveielser ved AI-drevne arbeidsplassinteraksjoner?

AI forvandler arbeidsplasskommunikasjon og samarbeid, og introduserer nye bruker- og kundeopplevelser. Imidlertid kommer disse endringene ikke uten etiske utfordringer. Etiske overveielser bør være konstant adressert på hvert trinn av AI-implementering, inkludert trening av AI-modeller på diverse datasamlinger for å unngå fordommer og sikre rettferdig beslutningstaking. En av de største bekymringene med AI er gjennomsiktighet og forklarbarhet, som krever klare vilkår og betingelser og åpenbaring av AI-bruk. Bruken av AI bør utvide menneskelig forbedring og empowerment, men det er ikke en erstatning.

I tillegg bør sikkerhet og AI-misbruk forebygging være overveiet for å beskytte mot deepfakes og manipulering av brukerdata og legitimasjon.

Hva kan organisasjoner gjøre for å sikre en smidig overgang for medarbeidere når AI blir mer integrert i daglige arbeidsflyter?

Bedrifter må ta skritt for å fremme adoptering, tillit og produktivitet for å sikre en smidig overgang til AI-baserte løsninger. Det første skrittet for organisasjoner er å opprette AI-policer og bedriftsstyring for å definere AI sin rolle innen bedriften og deretter holde fast ved dem. Ledelsen bør også samordne på meldinger og advokat for AI-adopterings- og tilby trening til alle medarbeidere på hvordan AI fungerer, begrensninger og hvordan de kan brukes effektivt.

Sammen med dette bør organisasjoner introdusere AI-samarbeidsverktøy og integreringsrammeverk som muliggjør medarbeidere å bli assistert av AI for å forbedre beslutningsprosessen samtidig som de opprettholder menneskelig tilsyn. Ledelsen bør også adresse etiske og jobbsikkerhetsbekymringer og tilby kanaler for å samle medarbeider-tilbakemelding og måle den inkrementelle verdien introdusert av AI.

Ved å gjøre alle disse tingene tidlig i AI-adopteringsprosessen, vil medarbeiderne føle seg mer trygge på å bruke verktøyene, og organisasjonene vil se en raskere avkastning på investeringene sine.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Mitel.