Preetpal Singh, konsernsjef i Xebia – Intervju-serie

Preetpal Singh er konsernsjef i Xebia, der han leder globale initiativer som fokuserer på å bygge og modernisere digitale plattformer, bedriftsapper og datadrevne systemer. Med mer enn 26 års erfaring fra finansielle tjenester, helse, produksjon, forbruker- og høyteknologiske industrier, har han arbeidet på grensen mellom teknologiutførelse og forretningstransformasjon. Hans karriere omfatter levering av ingeniørtjenester, markedsføringsledelse og storstilte operasjonelle endringer, med en konstant fokus på å omdanne nye teknologier til systemer som opererer pålitelig i produksjonsmiljøer.

Xebia er et globalt digitalt ingeniørfirma som designer, bygger og moderniserer digitale produkter og plattformer for bedrifter over hele verden. Selskapet kombinerer programvareingeniørarbeid, sky- og datamodernisering, generativ AI og intelligent automatisering for å hjelpe organisasjoner med å utvikle skalerbare applikasjoner, moderne arkitektur og integrerte AI-kapasiteter. Med team som opererer over flere regioner, arbeider Xebia med bedrifter for å innføre nye teknologier i kjerne-systemer og kundeorienterte plattformer, og sikrer at innovasjonen støttes av sterke ingeniørgrunnlag.

Du har brukt mer enn 26 år på å lede teknologi-, salgs- og forretningstransformasjonsinitiativer over flere industrier. Hvordan har den reisen formet hvordan du nærmer deg innovasjon og vekst i dag?

Over tid har jeg blitt mer fokusert på varighet enn nyskaping. Tidlig i min karriere var jeg tiltrukket av teknologiens kraft. Med erfaring, begynte jeg å merke meg hva som skjer etter pilotfasen, når systemer må integreres med legacy-plattformer, bestå kompatibilitetsgjennomganger og fungere jevnt under reelle arbeidsbelastninger. Over industrier, synes vendepunktet alltid å komme når et løftende initiativ går inn i produksjon. Eierskap blir kritisk. Integreringskompleksitet kommer til overflaten. Risikotoleranse blir testet. Der er transformasjon enten modnes eller stopper.

I dag nærmer jeg meg innovasjon med en praktisk linse. Hos Xebia, prioriterer vi å bygge og modernisere plattformene som sitter i kjernen av operasjonene. Vi tenker på langtidsvedlikehold, kontrollerbarhet og skalerbarhet fra starten, fordi vekst bare varer når de underliggende systemene er konstruert for å håndtere press over tid.

Hvor sliter bedrifter mest når de iverksetter AI?

Utfordringene dukker vanligvis opp når AI flytter seg beyond eksperimentering og inn i operative systemer. Å bygge en modell er ett milepæl, men å innføre den i underwriting-workflows, ERP-systemer eller kravsystemer introduserer et annet lag av kompleksitet.

I ett deploy-scenarie hadde en modell fungert godt i testmiljøer. Når den var koblet til en live transaksjonsflyt, oppstod spørsmål om audit-logging, overstyringsmyndighet og rollback-mekanismer som bremset ruljemotoren. Kompatibilitets-team trengte sporbarhet. Risikoteam krevde klarhet om eskalasjonsveier. Disse operative detaljene bestemte ultimate tidsplanen.

AI-initiativer får grep når datapipene er strukturert, produksjons-overvåking er på plass og ansvar er tydelig definert. Organisasjoner som planlegger for disse realitetene tidlig, skalerer mer jevnt.

Hvordan skiller du mellom automatisering som forbedrer effektivitet og transformasjon som omformer en bedrift?

Effektivitetsfokusert automatisering strømlinjeformer ofte trinn innen en eksisterende prosess. Videre transformasjon oppstår når team gjenoverveier hvordan prosessen selv er strukturert.

Jeg har sett tilfeller hvor organisasjoner var i ferd med å automatisere godkjenningskjeder som omfattet mer enn ett dusin berøringspunkter. Når beslutningslogikken ble redesignet og valideringskontrollpunkter konsolidert, ble arbeidsflyten betydelig enklere. Effekten strakk seg beyond syklustid; den påvirkede ansvar og risikofordeling også.

Når du forenklrer beslutningsflyten med bedriftsførst, blir automatiseringen enklere og gevinstene holder.

Hva skiller transformasjon i høyt regulerte industrier?

Høyt regulerte sektorer tenderer å innføre styringshensyn direkte i systemdesign. I industrier som finansielle tjenester og helse, er sporbarhet og forklarbarhet krav før deploy, ikke etter.

Jeg har arbeidet med team som innførte modellvalideringsporter i CI/CD-pipene og etablerte detaljerte loggingsstandarder fra starten. Eskalasjonsveier og overvåkingsrammeverk ble definert tidlig i arkitekturdiskusjonene. Denne disiplinen former mer resiliente systemer og forbereder organisasjoner på økt autonomi i AI-drevne miljøer.

Hvordan sikrer du at AI-investeringer er i linje med målbare forretningsresultater?

Jeg oppmuntre ledelseslag til å definere den operasjonelle skiftet de forventer å se. Det kan bety å redusere onboarding-tid, øke servicetilgjengelighet uten proporsjonal headcount-vekst, eller senke feilrater i kravbehandling.

Instrumentering spiller en kritisk rolle. Plattformene vi leverer, inkluderer sporingsmuligheter for gjennomstrømming, latency, beslutningsnøyaktighet og adopsjonsrater. Når disse indikatorene er synlige i produksjonsdashboards, kan forretningsledere knytte teknologi-investeringer til operasjonell ytelse.Hvordan akselererer strategiske partnerskap AI i stor skala?

Bedrifts AI-initiativer omfatter infrastruktur, dataplatformer, applikasjonsarkitektur og sikkerhet. Koordinert iverksetting over disse lagene krever dybde og alignering. Partnerskap skaper momentum når de er direkte koblet til ingeniørkapasitet og operasjonell iverksetting.

Vår utvidede samarbeid med partnere som Google Cloud, Anthropic og andre inkluderer utvikling av gjentakbare industriløsninger og etablering av et globalt kompetansesenter for å støtte skalerbar levering. Strukturer som disse reduserer integreringsfriksjon og gir konsistens når deployene utvides over regioner og forretningsenheter.

Hva er misforståelser du ser rundt AI-beredskap?

Mange organisasjoner ser på vellykkede piloter som bevis på beredskap. I praksis, viser beredskap seg i strukturerte data-miljøer, stabile integreringslag, definerte styringsprotokoller og tydelige ansvarsmodeller.

En modell kan fungere godt i testing, men når den opererer på full transaksjonsvolum, blir latency, overvåking og feilhåndtering kritisk. Team trenger tydelige rollback-prosedyrer, driftsdeteksjon, loggingsstandarder og definert eierskap når modellen er live.

Når AI-systemer går over fra rådgivende roller til beslutningsrolle, blir klarhet om overstyringsmyndighet og eskalasjonsveier essensiell. Når disse sikringsmekanismene bygges inn i arkitekturen tidlig, blir skalering mye mer håndterbar.

Hvordan bør ledere tenke om å balansere innovasjon og risiko når AI blir innført i operasjonene?

Ansvarlig AI er bygget inn i systemet fra dag én og vedlikeholdes gjennom aktiv tilsyn. Tydelige kriterier om hvor systemer kan handle uavhengig og hvor menneskelig tilsyn fortsatt er essensielt, hjelper til å forebygge tvetydighet senere.

Kontinuerlig overvåking er like viktig, ettersom datapatråd skifter og reguleringslandskap utvikler seg. AI-systemer krever periodisk omkalibrering og gjennomgang for å opprettholde alignering med forretnings- og kompatibilitetsforventninger.

Hvordan opprettholder du alignering mellom ingeniørutførelse og ledelsesstrategi?

Alignering blir enklere når folk er ærlige om kompromissene. Hvis du vil flytte raskere, er det tekniske implikasjoner. Hvis du gir systemer mer autonomi, trenger du sterkere overvåking. Hvis du tilpasser dypt, gjør du valg om hvor enkelt det vil være å vedlikeholde senere.

Ingen av dette er dårlig. Det må bare være uttrykt. Når disse realitetene diskuteres åpent, konkurrerer ikke ambisjon og disiplin med hverandre. Ledere kan skyve fremover, ingeniører kan bygge ansvarlig, og alle forstår hva de signerer på for. Denne type åpenhet bygger tillit og holder fremgang jevn over tid.

Hvor bør bedrifter fokusere sine strategiske investeringer over de neste årene?

Tilpasningsevne vil skille lederne fra resten. Det kommer vanligvis ned til sterke grunnleggende faktorer: ren data, skalerbar sky-infrastruktur, disiplinert deploy og tydelig visning av hvordan systemer fungerer.

Selskaper som investerer i dette grunnlaget, og bygger riktige økosystem-partnerskap rundt det, kan justere når markeder og reguleringer skifter. På lang sikt, kommer fordelen fra å bygge operasjoner og arkitektur som kan håndtere hva som helst som kommer neste.

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