Mukund Kalmanker, Diretor Global de Dados, Análise e Inteligência Artificial da Apexon – Série de Entrevistas

Mukund Kalmanker, Diretor Global de Dados, Análise e Inteligência Artificial da Apexon, traz mais de duas décadas de experiência liderando iniciativas de transformação empresarial em larga escala, com uma carreira que inclui papéis de liderança sênior na Wipro, onde construiu e escalou práticas globais de inteligência artificial, incubou plataformas de automação como HOLMES e ajudou a definir a estratégia de tecnologia empresarial em várias indústrias, incluindo serviços financeiros, telecomunicações e saúde. Seu trabalho sempre se concentrou em traduzir tecnologias emergentes – particularmente inteligência artificial, engenharia de dados e automação – em resultados comerciais práticos, combinando profunda expertise técnica com um histórico comprovado de construção de equipes globais, impulsionamento de estratégias de digitalização e entrega de eficiências operacionais mensuráveis para grandes empresas.

Apexon é uma empresa de serviços de tecnologia digital que ajuda as empresas a acelerar a transformação comercial combinando inteligência artificial, análise de dados e engenharia digital para criar sistemas e experiências de cliente inteligentes e escaláveis. Por meio de suas capacidades integradas em nuvem, automação e análise avançada, a empresa trabalha com organizações para modernizar operações, melhorar a tomada de decisões e entregar soluções digitais de ponta a ponta, especialmente em indústrias como serviços financeiros, saúde e ciências da vida.

Após duas décadas liderando iniciativas de inteligência artificial e análise em empresas como Wipro e agora Apexon, qual experiência mais moldou sua abordagem para a transformação digital?

Nos últimos anos, o que mais moldou minha abordagem foi a realização de que a transformação digital bem-sucedida não é apenas sobre tecnologia, mas sobre alinhar essa tecnologia para resolver problemas comerciais do mundo real e alinhar com comportamentos humanos em evolução. É sobre aproveitar a inovação como um impulsionador estratégico para liderar a indústria e tornar o mundo um lugar melhor para viver. Seja ajudando um banco a atender às necessidades regulamentares ou uma marca de varejo a reimaginar o engajamento do cliente ou permitindo que um provedor de saúde tome decisões mais rápidas e baseadas em dados, eu vi o maior impacto quando começamos com a experiência final em mente. Em minha vida anterior e agora na Apexon, minhas equipes e eu trabalhamos em estreita colaboração com clientes em várias indústrias para transformar Inteligência Artificial Genérica, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Automação Robótica de Processos e Dados de buzzwords em resultados comerciais – desbloqueando insights, melhorando a eficiência, melhorando a experiência do cliente, ajudando a gerenciar riscos e criando vantagem competitiva para nossos clientes. Essa colaboração constante e foco em resultados é o que continua a moldar meu pensamento.

O que o atraiu para a Apexon e como a abordagem atual da empresa em relação a dados, análise e inteligência artificial se alinha com sua visão pessoal para o futuro da tecnologia empresarial?

O que me atraiu para a Apexon foi seu compromisso claro em ajudar os clientes a abraçar a inovação com um propósito. A cultura de inovação e uma mentalidade de crescimento estão enraizadas em cada pessoa associada à Apexon, e isso se reflete na maneira como aprendemos, inovamos e empurramos limites juntos. Com capacidades profundas em Dados e Inteligência Artificial, combinadas com profundidade em engenharia e um foco aguçado em indústrias regulamentadas como BFSI e Saúde, a Apexon não vê dados ou inteligência artificial como capacidades isoladas – ela as trata como ativos fundamentais para ajudar a engenharia de Empresas Inteligentes, construir soluções e plataformas de negócios escaláveis e impulsionadas por IP. Isso se alinha estreitamente com minha crença de que o futuro da tecnologia empresarial reside na criação de sistemas inteligentes que sejam não apenas adaptáveis, mas escaláveis, repetíveis e construídos para valor a longo prazo.

Como os tecidos inteligentes ajudam a construir uma empresa conectada e qual é a aparência de sua implementação no mundo real?

Os tecidos inteligentes não são um produto ou uma plataforma. Eles representam uma mudança arquitetônica. Eles conectam os pontos entre unidades de negócios, sistemas, dados e decisões, de modo que a inteligência não seja algo que você acessa ocasionalmente; ela está sempre ativa. Isso transforma organizações de orientadas a dados para verdadeiramente orientadas à inteligência.

Vindo ao impacto no mundo real – imagine um varejista ajustando operações da cadeia de suprimentos em tempo real com base em vários fatores, como comportamento de compra, interrupções na linha de suprimentos, desenvolvimentos geopolíticos, mudanças climáticas ou até mesmo calamidades locais. Ou um hospital que apresenta recomendações de tratamento enquanto o clínico ainda está revisando os resultados dos testes. Ou bancos capazes de mesclar dados em várias transações para identificar atividades complexas de lavagem de dinheiro. A força reside em tecer inteligência diretamente no fluxo de trabalho, não adicionando-a posteriormente. É assim que as empresas se tornam verdadeiramente conectadas – a inteligência é gerada em qualquer parte da organização e essa inteligência é consumida por toda a organização.

Como a Apexon está usando ferramentas de inteligência artificial generativa, como o Copilot, para impulsionar o valor para os clientes e em quais áreas você viu a adoção mais forte?

Vemos ferramentas como o GitHub Copilot não apenas como assistentes de codificação, mas como catalisadores para reimaginar como o software é planejado, construído e testado. Na Apexon, o Copilot está incorporado em todo o ciclo de vida de engenharia – desde a criação de histórias de usuário e refinamento de requisitos até a geração de casos de teste e previsão de defeitos. Isso está ajudando as equipes a se moverem mais rapidamente com maior precisão.

Como as parcerias acadêmicas com instituições como IIT Madras e Imperial College London influenciam sua estratégia de pesquisa e desenvolvimento de talentos em inteligência artificial?

Nossas colaborações com IIT Madras e Imperial College London desempenham um papel fundamental em moldar tanto nossa agenda de pesquisa quanto nossa estratégia de desenvolvimento de talentos. Não estamos apenas financiando projetos – estamos trabalhando em estreita colaboração com pesquisadores líderes para explorar áreas de fronteira, como Inteligência Artificial Genérica, sistemas multiagentes e Inteligência Artificial Geral. Essas parcerias nos dão uma visão mais profunda de várias áreas emergentes – como, por exemplo, como os grandes modelos de linguagem se comportam e evoluem, tornando-os contextuais em vários domínios.

Em indústrias como saúde, finanças ou telecomunicações, qual é um exemplo de como a solução de inteligência artificial ou análise da Apexon melhorou significativamente a eficiência operacional ou desbloqueou novos modelos de negócios?

Um bom exemplo é nosso trabalho com uma instituição financeira líder na América do Norte para modernizar seu processo de avaliação de risco usando uma estrutura impulsionada por inteligência artificial. Ao automatizar a ingestão de dados, padronizar fontes fragmentadas e implantar um motor de risco em tempo real, reduzimos o esforço manual em 90% e aceleramos as avaliações em 4 vezes. Alertas preditivos integrados e rastreamento de conformidade ajudaram a reduzir penalidades regulamentares em 30% e exposição financeira em 40%. Construída sobre uma arquitetura nativa de nuvem e microserviços, a solução não apenas melhorou a precisão e a velocidade, mas também posicionou o cliente para gerenciamento de risco baseado em dados e escalável em um ambiente regulamentar em rápida mudança.

Quais tecnologias emergentes ou tendências de inteligência artificial você está mais focado como a próxima grande fronteira para a inovação empresarial?

Na Apexon, vemos a Inteligência Artificial Genérica como o próximo grande salto na Inteligência Empresarial no curto prazo. Ao contrário da inteligência artificial tradicional que reage a prompts, os sistemas de Inteligência Artificial Genérica podem interpretar dinamicamente o contexto, definir e perseguir metas, colaborar entre sistemas e melhorar continuamente por meio de feedback. Construímos uma estrutura de ponta a ponta, AgentRise, para trazer isso à vida. AgentRise combina um cérebro de Inteligência Artificial Genérica, orquestração de multiagentes, supervisão humana e observabilidade de nível empresarial.

O resultado é uma inteligência artificial que não apenas assiste, mas executa autonomamente fluxos de trabalho comerciais complexos, desde a triagem de documentos na saúde até o tratamento de exceções em tempo real nas finanças.

Como você avalia o sucesso das implantações de Inteligência Artificial Genérica na Apexon – existem KPIs ou estruturas específicas que você usa para medir a eficácia em diferentes ambientes de cliente?

Na Apexon, estabelecemos estruturas robustas, apoiadas por um portfólio de propriedade intelectual, soluções e aceleradores, para ajudar tanto nossas equipes quanto nossos clientes a medir a eficácia das implantações de Inteligência Artificial Genérica e Inteligência Artificial.

Primeiro, nos concentramos no impacto nos negócios. Isso começa com objetivos claros de nível de domínio ou processo, mas, em última análise, centra-se em medir resultados estratégicos, como melhoria da experiência do cliente, crescimento de receita, otimização de custos, eficiência operacional e gestão de riscos mais forte. Nosso quadro M4 suporta isso, fornecendo um modelo de execução estruturado para compromissos de análise. O M4 oferece uma estratégia comprovada e etapas previsíveis para modernização de dados, ajudando as organizações a mapear casos de uso, modernizar arquiteturas de dados e migrar para ambientes de análise baseados em nuvem, garantindo que as iniciativas de inteligência artificial permaneçam estreitamente alinhadas com KPIs de negócios mensuráveis.

Por fim, avaliamos a governança e o risco. Nossa estrutura de guardrails empresariais, parte da oferta AgentRise, ajuda as organizações a abordar áreas críticas, como governança, risco e conformidade. Dada nossa profunda colaboração com indústrias regulamentadas, ajudamos os clientes a avaliar a explicabilidade, a auditoria, a linhagem de dados, as salvaguardas de privacidade e o alinhamento com padrões de inteligência artificial responsáveis, garantindo que os sistemas de inteligência artificial sejam escaláveis e confiáveis.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Apexon.