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, bedriftsapplikasjoner og data-drevne systemer. Med mer enn 26 års erfaring fra finanssektoren, helsevesenet, produksjon, forbruker- og høyteknologiske industrier, har han arbeidet på grensen mellom teknologisk gjennomføring og bedriftstransformasjon. Hans karriere omfatter leveranse av ingeniørarbeid, markedsføring og storstilt operasjonell endring, med en konsekvent 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 data-modernisering, generativ AI og intelligent automatisering for å hjelpe organisasjoner med å utvikle skalerbare applikasjoner, moderne arkitekturer og integrerte AI-kapasiteter. Med team som opererer over flere regioner, arbeider Xebia med bedrifter for å innføre nye teknologier i kjerne-systemer og kunde-orienterte plattformer, og sikrer at innovasjon støttes av sterke ingeniør-messige grunnlag.

Du har brukt mer enn 26 år på å lede teknologi-, salgs- og bedriftstransformasjonsinitiativer 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 egen kraft. Med erfaring begynte jeg å merke på hva som skjer etter pilotfasen, når systemer må integreres med legacy-plattformer, bestå kompatibilitetskontroller og fungere jevnt under faktiske arbeidsbelastninger. Over industrier synes vendepunktet alltid å komme når et løftende initiativ går inn i produksjon. Eierskap blir kritisk. Integreringskompleksitet dukker opp. Risikotoleranse blir testet. Det er der transformasjon enten modnes eller stopper.

I dag nærmer jeg meg innovasjon med en praktisk lins. Hos Xebia prioriterer vi å bygge og modernisere plattformene som ligger til grunn for operasjonene. Vi tenker på langsiktig vedlikehold, kontroll og skalerbarhet fra starten av, fordi vekst bare varer når de underliggende systemene er konstruert for å håndtere press over tid.

Hvor sliter bedrifter mest når de gjennomfører AI?

Utfordringene dukker vanligvis opp når AI går fra eksperimentering til operasjonelle systemer. Å bygge en modell er ett milepæl, men å innføre den i underwriting-arbeidsflyter, ERP-systemer eller krav-plattformer introduserer en annen kompleksitetsnivå.

I ett deploy-scenario hadde en modell fungert godt i test-miljøer. Når den ble koblet til en live transaksjonsflyt, dukket spørsmål opp om audit-logging, overstyringsmyndighet og rollback-mekanismer som slo ut ruljen. Kompatibilitets-team trengte sporbarhet. Risiko-team kravde klarhet om eskalasjonsveier. Disse operasjonelle detaljene bestemte til slutt tidsplanen.

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

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

Effisiens-fokusert automatisering strømlinjeformer ofte trinn innen en eksisterende prosess. Videre transformasjon oppstår når teamene omdefinerer hvordan prosessen selv er strukturert.

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

Når du forenkler beslutningsflyten med bedriften først, blir automatiseringen enklere og gevinstene varer.

Hva kjennetegner transformasjon i høyt regulerte industrier?

Høyt regulerte sektorer tenderer til å innføre styre- og kontroll-overveielser direkte i system-design. I industrier som finanssektoren og helsevesenet er sporbarhet og forklarbarhet krav før deploy, ikke etter.

Jeg har arbeidet med team som innførte modell-valideringsporter i CI/CD-pipelines og etablerte detaljerte loggingsstandarder fra starten av. Eskalasjonsveier og overvåkingsrammeverk ble definert tidlig i arkitektur-diskusjonene. Denne disiplinen former mer robuste systemer og forbereder organisasjoner på økt autonomi i AI-drevne miljøer.

Hvordan sikrer du at AI-investeringer sammenfaller med målbare forretningsresultater?

Jeg oppmuntrer ledelses-team til å definere den operasjonelle endringen de forventer å se. Det kan bety å redusere onboarding-tid, øke servicenivå uten proporsjonal headcount-vekst eller senke feilrater i krav-behandling.

Instrumentering spiller en kritisk rolle. Plattformene vi leverer inkluderer sporingsfunksjoner for gjennomstrømming, latens, beslutningsnøyaktighet og adopsjonsrater. Når disse indikatorene er synlige i produksjonsdashboards, kan forretningsledere koble teknologiske investeringer til operasjonell ytelse.

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 styre- og kontroll-protokoller og tydelige ansvarsmodeller.

Produksjons-stabilitet og styre-modernitet former langvarig suksess like mye som modell-ytelse. En modell kan fungere godt i testing, men når den opererer på full transaksjons-volum, blir latens, overvåking og feilhåndtering kritisk. Team trenger tydelige rollback-prosedyrer, driftsdeteksjon, loggingsstandarder og definert eierskap når modellen er live.

Når AI-systemer går fra rådgivende roller til beslutnings-roller, blir klarhet om overstyringsmyndighet og eskalasjonsveier essensiell. Når disse retningslinjene bygges inn i arkitekturen tidlig, blir skalering langt mer håndterbar.

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

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

Pågående overvåking er like viktig, ettersom datapunkt-mønster skifter og regulatoriske landskap utvikler seg. AI-systemer krever periodisk justering og gjennomgang for å opprettholde samsvar med forretnings- og kompatibilitetsforventninger.

Hvordan opprettholder du samsvar mellom ingeniør-gjennomføring og ledelses-strategi?

Samsvar 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.

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

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

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

Selskaper som investerer i denne grunnlaget, og bygger riktige økosystem-partnerskap rundt det, kan tilpasse seg marked- og regulatoriske endringer. 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 kan besøke Xebia.