Archana Joshi, Dyrektor Strategii (BFS i Enterprise AI), LTIMindtree – Seria wywiadów

Archana Joshi posiada ponad 24-letnie doświadczenie w branży usług IT, ze specjalizacją w dziedzinie sztucznej inteligencji (w tym generatywnej), metodyk Agile i DevOps oraz inicjatyw związanych z oprogramowaniem ekologicznym. Obecnie kieruje strategiami wzrostu i pozycjonowaniem rynkowym dla linii usług Enterprise AI oraz jednostki biznesowej Banking and Financial Services w LTIMindtree. Joshi pracowała z klientami z listy Fortune 100 na różnych rynkach i jest regularnym prelegentem na branżowych forach i wydarzeniach.

LTIMindtree to globalna firma konsultingowa i dostawca rozwiązań cyfrowych, która współpracuje z przedsiębiorstwami z różnych branż, aby wspierać ewolucję modeli biznesowych, innowacje i wzrost za pomocą technologii cyfrowych. Świadcząc usługi dla ponad 700 klientów, LTIMindtree oferuje ekspertyzę branżową i technologiczną, ukierunkowaną na zwiększanie różnicowania konkurencyjnego, doświadczeń klientów i wyników biznesowych w coraz bardziej połączonym świecie.

Uwzględniając Pańskie bogate doświadczenie w transformacji usług IT w różnych organizacjach, jak Pański styl przywództwa ewoluował w LTIMindtree, zwłaszcza w kontekście wdrożenia Generatywnej Sztucznej Inteligencji?

Z ponad dwudziestoletnim doświadczeniem w usługach IT, poświęciłem swoją karierę na opracowywanie rozwiązań technologicznych dla klientów, od Agile/DevOps po generatywną sztuczną inteligencję (GenAI). W LTIMindtree moim celem jest umożliwienie organizacjom wykorzystania GenAI do strategii i realizacji ich transformacji cyfrowej. Priorytetem są dla mnie strategie ukierunkowane na klienta, pracuję ściśle z klientami, aby zrozumieć ich unikalne wyzwania i dostarczyć dostosowane rozwiązania AI, które napędzają wartość biznesową. Jako dyrektor strategii, muszę współpracować z zespołami z różnych departamentów, aby promować wdrożenie GenAI i być na bieżąco z nowymi rozwojami, aby kierować moimi decyzjami. Procesy GenAI obejmują ogromne ilości danych, aby dostarczyć działania analityczne. Ta zdolność jest szczególnie korzystna dla lidera zorientowanego na dane, takiego jak ja, który ceni strategie oparte na dowodach.

Na przykład, każdego ranka, kiedy zaczynam dzień, korzystam z GenAI, aby zrozumieć najważniejsze punkty, które wymagają mojej uwagi lub dostarczyć informacje do tworzenia raportów, które mogę udostępnić mojemu zespołowi na temat wdrożenia. W rzeczywistości często mówię w zespole, że GenAI stało się integralną częścią naszego zespołu, jak zaufani koledzy. Wspierają nas, dostarczając cennych informacji, automatyzując zadania i utrzymując nas w zgodzie z naszymi celami strategicznymi.

Jak Generatywna Sztuczna Inteligencja zmienia tradycyjne modele usług IT, zwłaszcza w branżach, które były wolniejsze w przyjęciu transformacji cyfrowej?

GenAI rewolucjonizuje tradycyjne modele usług IT we wszystkich branżach, znacznie zwiększając produktywność deweloperów IT. Od współpilotów generujących kod po syntetyczne dane testowe i automatyzację operacji IT, każdy aspekt IT ulega transformacji. W związku z tym, focus modeli usług IT przesuwa się z podejścia ukierunkowanego na koszty na podejście ukierunkowane na efektywność i wpływ. Oznacza to, że wartość usług IT jest teraz mierzona ich zdolnością do dostarczania konkretnych wyników, a nie tylko oszczędności kosztów. Ten przesuw również prowadzi do nowych rodzajów pracy w usługach IT, takich jak rozwój niestandardowych modeli, inżynieria danych dla potrzeb AI i wdrażanie odpowiedzialnej AI.

Zaledwie 18 miesięcy temu, te usługi nie były normą. Nawet w branżach silnie uregulowanych, takich jak opieka zdrowotna i usługi finansowe, gdzie dominują systemy legacy, wartość GenAI w poprawie efektywności operacyjnej jest coraz bardziej uznawana.

Nasze własne badania w LTIMindtree, zatytułowane “Stan wdrożenia Generatywnej Sztucznej Inteligencji“, wyraźnie podkreślają te trendy. W opiece zdrowotnej widzimy, jak GenAI ma duży wpływ, automatyzując takie rzeczy, jak diagnostyka medyczna, analiza danych i prace administracyjne. Pomaga to lekarzom i dostawcom usług zdrowotnych podejmować szybsze i bardziej dokładne decyzje, chociaż wdrożenie pozostaje ostrożne ze względu na surowe ramy zgodności i regulacyjne. W usługach finansowych GenAI poprawia zarządzanie ryzykiem, wykrywanie oszustw i obsługę klienta, automatyzując zadania ręczne. Niemniej, wdrożenie w sektorze jest napędzane przez obawy dotyczące ryzyka, zarządzania i wrażliwych danych.

Czy mógłby Pan podzielić się konkretnymi przykładami, jak LTIMindtree z powodzeniem zintegrował GenAI z tradycyjnymi procesami IT, aby napędzić efektywność i innowacje?

W LTIMindtree mamy trójstopniową strategię w odniesieniu do AI. Filozofia „AI we wszystkim, wszystko dla AI, AI dla wszystkich” podkreśla nasze zaangażowanie w integrację AI we wszystkie aspekty naszych operacji i usług. Podejście to zapewnia, że AI nie jest tylko dodatkiem, ale kluczowym składnikiem naszych rozwiązań, napędzającym innowacje i efektywność.

Klienci patrzą na AI, aby poprawić efektywność na całym froncie. Od redukcji godzin spędzonych na powtarzalnych, czasochłonnych zadaniach po skalowanie operacji i poprawę niezawodności procesów biznesowych, AI staje się kluczową częścią ich strategii. Nasi inżynierowie koncentrują się na integracji AI z ich procesami roboczymi, obejmując wszystko, od kodowania, testowania i wdrożenia po konserwację oprogramowania.

Na przykład, w ramach transformacyjnego kroku dla firmy z listy Fortune 200, zastosowaliśmy GenAI, aby przekonwertować duże procedury przechowywane w Javie, umożliwiając ich modernizację. Niedawno pracowaliśmy z dużą firmą ubezpieczeniową, która chciała zautomatyzować swoje procesy ekstrakcji danych. Mieli problemy ze skalowalnością i dokładnością ich podejścia manualnego. Zatem nasz zespół opracował towarzyszącego bota, który teraz pomaga przetwarzać wiele dokumentów, wyodrębniając krytyczne informacje, takie jak ryzyko, kwalifikowalność, szczegóły dotyczące ochrony i ceny. To znacznie skróciło czas, jaki potrzebowali, aby złożyć oferty produktowe i zarządzać różnymi rodzajami ochrony.

Jakie są niektóre z etycznych rozważań, których powinny być świadome przedsiębiorstwa przy wdrożeniu GenAI, oraz jak LTIMindtree zapewnia odpowiedzialne wykorzystanie AI?

Ewolucja AI jest obiecująca, ale niesie również wiele wyzwań korporacyjnych, zwłaszcza wokół etycznych rozważań dotyczących jej wdrożenia.

W LTIMindtree mamy radę AI, składającą się z ekspertów z dziedziny AI, bezpieczeństwa, prawa, ochrony danych i różnych branż. Rada ta ustanowiła ramy zapewnienia AI i współpracuje z organizacjami branżowymi w odniesieniu do wytycznych regulacyjnych AI. Dodatkowo współpracuje z zespołami wdrażającymi AI, aby zwalidować ich postawy wobec ryzyka etycznego.

Aby skutecznie wdrożyć GenAI, ustanowiliśmy zestaw podstawowych zasad etycznych zgodnych z naszymi wartościami korporacyjnymi, dotyczących sprawiedliwości, odpowiedzialności, przejrzystości i prywatności. Wymaga to sponsorowania i wsparcia ze strony zespołów prawnych i bezpieczeństwa. Następnie interwencje techniczne są włączane do naszych wewnętrznych procesów, które koncentrują się na wysokiej jakości, niezakłóconych danych, z środkami zapewniającymi integralność danych i sprawiedliwość. Kształtowanie kultury etycznego AI obejmuje ciągłe szkolenia na temat możliwości AI i potencjalnych pułapek, takich jak halucynacje AI. Wreszcie, regularne audyty i aktualizacje systemów AI są przeprowadzane w celu rozwiązania podatności i zapewnienia dokładności danych wyjściowych AI. To kompleksowe podejście zapewnia, że GenAI jest wdrożony w sposób odpowiedzialny i efektywny, napędzając wartość biznesową, a jednocześnie utrzymując standardy etyczne.

Jak platforma AI LTIMindtree adresuje obawy dotyczące etyki AI, bezpieczeństwa i zrównoważoności?

Ponieważ kontynuujemy wdrażanie nowych narzędzi i platform AI, musimy zapewnić, że spełniają one nasze standardy i regulacje dotyczące wykorzystania technologii. Oprócz utrzymania jakości danych, aby zapewnić dokładne i niezakłócone dane wyjściowe, jesteśmy zaangażowani w spełnianie wysokich standardów bezpieczeństwa i zrównoważoności.

Nasza platforma jest zbudowana wokół zasad odpowiedzialnej i świadomej AI. W kwestii zrównoważoności jesteśmy świadomi rosnącego zapotrzebowania na energię niezbędnej do obsługi modeli AI, od szkolenia do ich ciągłej eksploatacji. Przyjęliśmy podejście „zmniejszaj, ponownie wykorzystuj, recyklinguj” w odniesieniu do AI, aby rozwiązać problem śladu węglowego i wagę tworzenia przyjaznych dla środowiska i zrównoważonych praktyk AI. W ramach tego procesu koncentrujemy się na zmniejszaniu parametrów, skupiając się na mniejszych, bardziej szczegółowych dużych modelach językowych (LLM), które mogą efektywnie spełniać potrzeby aplikacji przedsiębiorstw, tworząc mniejszy ślad węglowy. Dodatkowo, ponownie wykorzystujemy dane do różnych zastosowań i przypadków użycia, aby uniknąć redundancji i wykorzystywać mechanizmy i sugestie, które mogą być wykorzystywane do podobnych zadań, aby promować efektywność i zrównoważoność. Zajmujemy się również modelem kwantowanym, aby zmniejszyć ślad pamięci, otrzymać szybsze wnioskowanie, zmniejszyć koszty i tworzyć zrównoważone aplikacje.

Jak wcześniej wspomniałem, bezpieczeństwo jest kluczową kwestią przy użyciu jakiegokolwiek narzędzia lub aplikacji AI. W LTIMindtree nie tylko priorytetowo traktujemy bezpieczeństwo danych i uczciwe wykorzystanie, ale uczyniliśmy to kamieniem węgielnym naszej strategii AI. Włączyliśmy również ponad 50 najlepszych API moderacji i ram odpowiedzialnej AI od dostawców zewnętrznych, takich jak Nvidia Nemo guardrails i modele zarządzania IBM Watson. Nasza platforma efektywnie zarządza danymi, uwzględniając prywatność, bezpieczeństwo, etyczne wykorzystanie i zrównoważoność, wykorzystując środki zarządzania i dobrze zaprojektowaną ramę.

Jak GenAI wpływa na zarządzanie projektami Agile w LTIMindtree? Jakie korzyści przynosi to zespołom Agile, i czy są jakieś kompromisy?

Integracja GenAI z praktykami Agile transformuje sposób, w jaki zespoły pracują. Zwiększa produktywność, upraszcza procesy i otwiera nowe możliwości innowacji. W miarę ewolucji krajobrazu rozwoju oprogramowania, wykorzystujemy GenAI, aby zautomatyzować te powtarzalne zadania, które mogą obciążać zespoły. Ten przesuw pozwala im skupić się bardziej na twórczym rozwiązywaniu problemów i innowacjach – dokładnie tam, gdzie powinny być.

Gdy zaczynamy integrować GenAI z ramami Agile, są kilka kluczowych punktów, które chcielibyśmy podkreślić. Po pierwsze, ważne jest, aby zrozumieć naturę narzędzi AI i ich potencjalny wpływ na współpracę zespołową. Na przykład, zespoły Agile muszą być świadome ograniczeń tych narzędzi. Zależą one od wcześniej istniejących danych, a nie od dostarczania informacji w czasie rzeczywistym, więc ważne jest, aby zwalidować i udoskonalić ich dane wyjściowe.

Nasze rodzime DevOps wykorzystuje najnowocześniejszą technologię, taką jak grafy wiedzy, niestandardowe SLM (małe modele językowe) wraz z agentami cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC). To ma potencjał, aby osiągnąć 35-50% efektywności w produktywności w cyklu Agile-DevOps dla przedsiębiorstwa. Pomaga to zespołowi Agile podczas tworzenia historii użytkowych, planowania sprintu, generowania kodu do potoków CI/CD i kolejnego zarządzania incydentami.

Jak LTIMindtree zajmuje się potrzebą nowych umiejętności i zestawów umiejętności w kontekście transformacji IT za pomocą AI? Jakie inicjatywy Pan prowadził, aby upewnić się, że zespoły są wyposażone w umiejętności niezbędne do przyszłości napędzanej przez AI?

Wzrost innowacyjnych technologii w branży IT podkreślił lukę między umiejętnościami, które nasza siła robocza obecnie posiada, a tym, co jest potrzebne do prosperowania w świecie napędzanym przez AI. GenAI ma potencjał, aby całkowicie zmienić codzienne role wielu pracowników, więc przygotowanie do nowych umiejętności i ról jest niezbędne.

W LTIMindtree przywódlamy tę transformację, koncentrując się na doskonaleniu umiejętności naszych pracowników, aby spełnić te pojawiające się wymagania. Mamy inicjatywę GARUDA, specjalnie zaprojektowaną do szkolenia i wdrażania zespołów w GenAI i przedsiębiorczej AI. Rozpoznajemy, że skuteczne szkolenia i edukacyjne zasoby są kluczowe, i jesteśmy zaangażowani w tworzenie kultury ciągłego uczenia się.

Nasze strategie szkoleniowe obejmują adaptacje oparte na danych, naukę online w czasie rzeczywistym, zaawansowane uczenie wzmocnione, transfer uczenia i pętle informacji zwrotnej. W ten sposób zapewniamy, że nasze zespoły nie tylko nadążają za zmianą, ale są naprawdę wyposażone, aby doskonale wykonywać swoje ewoluujące role. To ekscytujący czas, i wszyscy jesteśmy na tej podróży razem.

Ponadto, związaliśmy się z siedmioma instytucjami akademickimi, aby wyposażyć przyszłe talenty w umiejętności związane z AI. Tutaj jesteśmy zaangażowani od projektu programu nauczania po administrowanie programem, a także wyposażamy profesorów w ramach podejścia „szkolenie trenerów”.

Jak Pan widzi ewolucję roli talentu ludzkiego w miejscu pracy coraz bardziej napędzanym przez AI, oraz jakie kroki podejmuje Pan, aby przygotować swoją siłę roboczą do tego przesunięcia?

W przeszłości były wyraźne role dla osób kreatywnych i ekspertów technologicznych. Jednakże, jest zauważalne przesunięcie w kierunku przyjęcia, głównego nurtu i skalowania innowacyjnych technik tworzenia treści, zacierając granice między kreatywnością a technologią. To zlewisko wpływa na różne branże, gdzie konwencjonalne rozdzielenie między rolami kreatywnymi a pracami technicznymi stopniowo zanika. Chociaż jest to obiecujące, ta ewolucja przychodzi z wyzwaniami, co wskazuje na znaczące przesunięcie focusu na przekwalifikowanie jako niezbędne do wykorzystania korzyści AI.

Wielka rozmowa teraz dotyczy tego, jak uczynić tę zmianę GenAI trwałą i skalowalną. To wymaga zorganizowanego podejścia i dedykowanego zespołu do nadzorowania procesu wdrożenia AI. Ludzie, a nie tylko technologia, są sercem udanego wdrożenia GenAI. Może to być potężne narzędzie do umocnienia, nawet wśród tych, którzy początkowo postrzegają je jako zagrożenie. Forrester prognozuje, że do 2030 roku, tylko 1,5% miejsc pracy zostanie utraconych z powodu GenAI, podczas gdy 6,9% będzie pod wpływem. Dlatego liderzy muszą priorytetowo traktować transparentność i motywować swoją siłę roboczą co do przyszłości AI w miejscu pracy.

AI zmienia role zawodowe w sektorze IT, automatyzując codzienne zadania i kładąc nacisk na podejmowanie strategicznych decyzji i rozwiązywanie złożonych problemów. W LTIMindtree wierzymy, że jest to przesunięcie myślenia i dlatego ustanowiliśmy dedykowaną centralną inicjatywę GARUDA, która koncentruje się na tym przesunięciu. Inicjatywa GARUDA nie dotyczy tylko szkolenia opartego na roli i przekwalifikowania, ale również tworzenia ambasadorów AI, którzy mogą napędzać to wdrożenie na różnych poziomach. Pracujemy również z naszą funkcją HR, aby rozważyć wpływ na różne role w organizacji, wraz z ich ścieżkami kariery i powiązanymi nagrodami i uznaniem. Dziś w LTIMindtree mamy trzy poziomy ścieżek przekwalifikowania – podstawowy, praktyczny i ekspert. Ponad 50 000 naszych współpracowników już ukończyło inicjatywy szkoleniowe podstawowe, które obejmują pojęcia AI, wykorzystanie współpilotów, a także rozważania odpowiedzialnej AI.

Jakie są niektóre z najbardziej innowacyjnych zastosowań GenAI, które Pan widział ostatnio, oraz gdzie widzi Pan tę technologię w ciągu najbliższych 3-5 lat?

Jesteśmy dopiero na początku tego, co GenAI może osiągnąć, i jestem podekscytowany jego potencjałem w branży IT i poza nią. W miarę jak więcej branż wchodzi na pokład, jestem szczególnie podekscytowany jego zastosowaniami w transformacji ludzkich żyć.

W LTIMindtree współpracowaliśmy z Agencją ONZ ds. Uchodźców, aby poprawić ich zdolności do reagowania w sytuacjach kryzysowych za pomocą GenAI. To partnerstwo ma na celu przyspieszenie reakcji na sytuacje kryzysowe na miejscu, zapewniając terminową pomoc i wsparcie uchodźcom w potrzebie. Innowacyjne wykorzystanie technologii przynosi nadzieję i ulgę osobom wrażliwym w czasie ich największych potrzeb. Dla amerykańskiej firmy ubezpieczeniowej opracowaliśmy rozwiązanie GenAI, które tłumaczy wypowiedzi w czasie rzeczywistym, znacznie poprawiając doświadczenie klienta. Przez mostkowanie luk komunikacyjnych, ta technologia wspiera lepsze zrozumienie i połączenie między ludźmi, przybliżając nas i zapewniając, że bariery językowe nie stanowią już przeszkody w skutecznych doświadczeniach.

Spójrzając w przyszłość, AI Agentic umożliwi autonomiczne wykonywanie zadań i podejmowanie decyzji. Do 2027 roku, modele branżowe będą dominować, wzrośnie wykorzystanie danych syntetycznych, a wdrożenia efektywne dla środowiska będą rosły. Modele wielomodalne łączące dane tekstowe, obrazowe, audio i wideo zwiększą możliwości, napędzając znaczący wpływ ekonomiczny i innowacje. GenAI jest gotowy dodać do 4,4 biliona dolarów do globalnej gospodarki rocznie, rewolucjonizując branże i napędzając efektywność i zrównoważoność, handel, opiekę zdrowotną i nauki życia.

Rzeczywistością jest, że każde miejsce pracy zostanie dotknięte GenAI w jakimś stopniu, stając się częścią naszych codziennych operacji. W miarę kontynuowania tej transformacji, nie mogę doczekać się, aby zobaczyć, jak ewoluuje i jakie innowacje przyjdą następnie.