Anthony Goonetilleke, Prezes Grupy, Technologia i Szef Strategii w Amdocs – Seria Wywiadów

Anthony Goonetilleke jest prezesem grupy, technologii i szefem strategii w Amdocs. On i zespół strategii korporacyjnej są odpowiedzialni za formułowanie strategii firmy, a także rozwijanie i wdrażanie długoterminowych planów wzrostu zgodnych z celem i wizją firmy. Anthony kieruje również grupami produktów i technologii, odpowiedzialnymi za tworzenie wiodących platform chmurowych, które spełniają szybko ewoluujące potrzeby rynku, skalują się wydajnie i zapewniają natychmiastowe korzyści biznesowe dostawcom usług i ich klientom.

Amdocs jest dostawcą oprogramowania i usług zarządzanych dla dostawców usług komunikacyjnych, medialnych i rozrywkowych.

Czym było to, co początkowo przyciągnęło Cię do informatyki?

Mój tata kupił mi Sinclair ZX81, gdy byłem małym chłopcem (miał 1K pamięci… to prawda, 1K!), i to było coś, nad czym spędzaliśmy czas razem. To było moje pierwsze spotkanie z pisaniem kodu i ogólnie tworzeniem rzeczy. To rozpoczęło moją ścieżkę w kierunku komputerów i wszystkiego, co z nimi związane. Tło mojego taty było również inżynierskie – to na pewno nie zaszkodziło!

Byłeś aktywnym programistą w ramach wczesnej społeczności Linuksa w latach 90., nad czym pracowałeś w Linuksie i jakie były Twoje najważniejsze wnioski z tego doświadczenia?

Zostałem wprowadzony w świat Linuksa przez jednego z moich profesorów college’u, i to całkowicie otworzyło mi umysł na to, dokąd może zmierzać oprogramowanie, gdy jest otwarte i ludzie mogą do niego przyczyniać się. Myślę, że wcześnie zrozumiałem model „otwartego oprogramowania”, i to wpłynęło na wiele moich myśli o strategii technologicznej. Pracowałem nad Sambą, protokołem łączności Linuksa, i to mnie zaprowadziło na ścieżkę oprogramowania przedsiębiorstwa. To naprawdę się wydarzyło w dynamicznym czasie, gdy internet zaczął szeroko funkcjonować w sektorze edukacji, a potem w kanałach komercyjnych.

Rozpocząłeś swoją karierę w Amdocs w 1999 roku, i byłeś instrumentalny w budowaniu pierwszego zewnętrznego centrum danych usług zarządzanych dla filii Telstra, jakie były wyzwania w tym czasie?

Gdy budujesz centra danych, infrastrukturę i aplikacje wszystko naraz – próbując jednocześnie zapewnić, że jest to misyjne i wysoko dostępne – na wschodzącym sprzęcie i oprogramowaniu, staje się to interesującym wyzwaniem. Uzyskanie harmonii między wszystkim jest jednym z największych wyzwań, zwłaszcza gdy w zasadzie budowaliśmy domowy chmurę w naszym własnym centrum danych.

Jako Prezes Grupy Technologii i Szef Strategii w Amdocs, możesz podzielić się niektórymi szczegółami na temat tego, czym zajmuje się ta rola i jak wygląda Twój przeciętny dzień?

Oczywiście, jako Prezes Grupy Technologii, jestem odpowiedzialny za naszą organizację R&D, produkty i oferty, zapewniając, że nasi tysiące inżynierów, architektów i deweloperów tworzą najlepsze produkty w branży. Z moim drugim kapeluszem jako Szef Strategii, jestem odpowiedzialny za to, abyśmy ciągle patrzyli do przodu, pozostawali przed trendami i znajdowali nowe możliwości wzrostu dla Amdocs i jego klientów.

Niedawno nadzorowałeś niedawne wprowadzenie Amdocs amAIz, ramy generatywnego sztucznego inteligencji dla branży telekomunikacyjnej. Dlaczego ten narzędzie jest przełomowe dla branży telekomunikacyjnej?

Generatywne sztuczne inteligencje są tu, ale równie ważne jest to, że pozostaną. Ta technologia ma ogromny potencjał tworzenia bardziej zwinnych organizacji, gdy jest wbudowana w codzienne procesy, od opcji back-office po doświadczenia końcowych użytkowników. amAIz jest kluczową ramą dla naszej branży, gdyż upraszcza wymagania dla naszych klientów, aby przyjąć generatywne sztuczne inteligencje w swoich firmach. Wykorzystując najlepsze z ewoluujących podstawowych modeli LLM, i nakładając solidną pionową taksonomię i prekonfigurowane „pakietów przypadków użycia”, nasi klienci po prostu muszą wybrać, jaką funkcjonalność generatywnego sztucznego inteligencji chcą, a my zajmiemy się wszystkimi ważnymi podstawowymi integracjami technologicznymi, szkoleniami i zarządzaniem.

Jakie są niektóre z wyzwań związanych z halucynacjami generatywnego sztucznego inteligencji i jak Amdocs radzi sobie z tym, aby zmniejszyć lub złagodzić te wyzwania?

Halucynacje wynikają ze sposobu, w jaki są wykorzystywane statystyki w implementacji algorytmów. W swojej istocie generatywne sztuczne inteligencje wykorzystują dane do przewidywania odpowiedzi na podstawie modeli wektorowych. Dane wykorzystywane do szkolenia modeli są ogromne, ale pojęcie jest dość proste. To powiedziawszy, generatywne sztuczne inteligencje nie są ludzkie i nie mogą wykonywać osądu. Zamiast tego, przewidują „najbardziej prawdopodobne” wyniki na podstawie modelowania statystycznego i czasami tworzą odpowiedzi, które nie są dokładne. Wyzwaniem, przed którym stają wszyscy użytkownicy generatywnych sztucznych inteligencji, jest zarządzanie szkoleniem i „barierami” w wdrożeniu modeli generatywnych sztucznych inteligencji, aby zminimalizować halucynacje, lub prawdopodobieństwo, że dojdzie do halucynacji. Amdocs rozwija solidną warstwę zarządzania, która zajmuje się wyzwaniami związanymi z halucynacjami, związkiem danych i innymi złożonościami wschodzącej techniki generatywnego sztucznego inteligencji.

Innym niedawnym ogłoszeniem było wprowadzenie nowej generacji platformy zarządzania chmurą Amdocs, która wykorzystuje ramę amAIz GenAI do automatyzowania całego cyklu życia IT i jest zaprojektowana do przyspieszenia podróży dostawców usług do chmury, wykorzystując DevOps i FinOps. Czy mógłbyś podzielić się niektórymi szczegółami na temat niektórych z wykorzystywanych metod sztucznego inteligencji i więcej szczegółów na temat tego narzędzia?

Platforma zarządzania chmurą Amdocs pomaga naszym klientom działać złożone ślady chmury w sposób wydajny i prosty. Nie tylko wbudowaliśmy tysiące procesów i elementów kodu specyficznych dla branży telekomunikacyjnej do platformy, aby przyspieszyć rozwój i zoptymalizować operacje, ale również wzbogacamy platformę o funkcje generatywnego sztucznego inteligencji, aby zapewnić, że procesy biznesowe są ciągle i dynamicznie aktualizowane. Jak w przypadku wielu form tradycyjnego sztucznego inteligencji, uczenie maszynowe nadal odgrywa ważną rolę w ciągłym doskonaleniu wielu aspektów cyklu życia chmury, zwłaszcza w odniesieniu do operacji aplikacji i infrastruktury.

Koszty obliczeniowe w chmurze są problemem dla firm telekomunikacyjnych, jak Amdocs pomaga w utrzymaniu tych kosztów na niższym poziomie niż tradycyjne obliczenia w chmurze?

Istnieją dwa ważne komponenty naszego podejścia do optymalizacji kosztów chmury. Pierwsza część polega na projektowaniu i wdrażaniu strategii chmury, które najlepiej odpowiadają potrzebom naszych klientów. To obejmuje zapewnienie zgodności z ich budżetem, potrzebami skalowalności itd. Druga część polega na optymalizacji operacji, zwłaszcza za pomocą automatyzacji i FinOps. FinOps, które jest ważną funkcją naszej platformy zarządzania chmurą, zapewnia, że dostawcy usług mogą wyraźnie zobaczyć wszystkie swoje działania w chmurze pośród dostawców i infrastruktury, pomaga im dostosować polityki, zmniejszyć koszty i proaktywnie zaleca zmiany, które mogą być wprowadzone w celu lepszego dopasowania zużycia zasobów do potrzeb klientów.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Amdocs.