Ajay Vasal, Lider Global pentru Date și IA, Genpact – Seria de Interviuri

Ajay Vasal, Lider Global pentru Date și IA, Genpact, este un veteran al tehnologiei și strategiei, cu peste două decenii de experiență în domeniile inteligenței artificiale, strategiei de date, transformării digitale, fuziunilor și achizițiilor, precum și consultanței pentru întreprinderi. În funcția sa actuală la Genpact, el conduce inițiative axate pe ajutarea întreprinderilor să adopte și să scaleze IA, și să treacă de la IA asistivă la sisteme mai autonome și integrate operațional. Înainte de a se alătura Genpact, Vasal a petrecut aproape nouă ani la Accenture, unde a ocupat mai multe poziții de conducere, inclusiv lider global pentru date și IA în industria consumatorilor și șef al Centrului pentru Date și Insights. Pe parcursul carierei sale, el s-a concentrat pe ajutarea organizațiilor să obțină valoare măsurabilă din date prin eficiență operațională, creștere a veniturilor și gestionarea riscurilor, precum și pe conducerea investițiilor strategice, inițiativelor de fuziuni și achiziții și programelor de transformare conduse de IA în diverse industrii.

Genpact este o companie globală de servicii profesionale și transformare digitală, specializată în date, IA, analize, automatizare inteligentă și modernizare operațională pentru întreprinderi mari. Fondată inițial în cadrul General Electric (GE.TO ), înainte de a deveni o companie independentă, Genpact deservește acum organizații din diverse industrii, inclusiv servicii financiare, sănătate, producție, retail și bunuri de consum. Compania și-a poziționat din ce în ce mai mult oferta în jurul transformării întreprinderilor prin IA, combinând analize, automatizare și expertiză de domeniu pentru a ajuta afacerile să modernizeze fluxurile de lucru, să îmbunătățească procesul de luare a deciziilor și să implementeze sisteme IA la scară largă în mod responsabil.

Ați petrecut ani la Accenture, modelând strategia de date și IA în diverse industrii, înainte de a vă alătura Genpact. Cum v-a influențat această experiență perspectiva asupra motivului pentru care întreprinderile încă nu reușesc să extragă valoare reală din investițiile în IA?

Una dintre cele mai importante lecții învățate din experiența de a lucra în diverse industrii este că majoritatea organizațiilor nu eşuează din cauza faptului că tehnologia este slabă. Realitatea este că ele eşuează pentru că încearcă să suprapună IA peste modele operaționale care nu au fost niciodată proiectate pentru execuție autonomă. Rezultatele cercetării noastre recente subliniază clar acest punct. În timp ce întreprinderile se deplasează agresiv spre adoptarea IA, multe dintre ele încă se luptă să redeseneze modelele operaționale necesare pentru a susține execuția autonomă la scară. Această lacună subliniază modul în care multe întreprinderi încă lucrează pentru a rezolva întrebări legate de guvernanță, responsabilitate și pregătirea organizațională.

De asemenea, vedem organizații care se deplasează rapid înainte de a avea cadre de măsurare adecvate. Şaptezeci și unu la sută dintre executivi cred că IA agentică va aduce randamentul investițiilor mai rapid decât orice val anterior de tehnologie, dar şaizeci și șapte la sută dintre ei încă se bazează pe metrici de productivitate care au fost create pentru modelele de automatizare anterioare. Experiența mea a arătat că adoptarea cu succes a IA nu este niciodată doar despre implementarea de modele. Este vorba despre redesenarea fluxurilor de lucru, alinierea tehnologiei cu prioritățile de business și ajutarea oamenilor să înțeleagă cum evoluează rolurile lor alături de sisteme din ce în ce mai autonome.

Raportul dvs. recent, Autonomia necesită încredere în IA, arată că majoritatea executivilor cred că IA agentică va schimba fundamental operațiunile de afaceri, dar majoritatea sistemelor rămân supravegheate. Care este cea mai mare disconectare între convingere și execuție?

Disconectarea este complet centrată pe încredere. Executivii cred clar că IA agentică va rescrie modul în care se desfășoară munca, dar convingerea în tehnologie nu se traduce automat în confortul de a încredința autoritatea de decizie. Cercetarea noastră a arătat că doar douăzeci și doi la sută dintre organizații sunt confortabile să permită sistemelor IA să opereze cu autonomie la nivel de domeniu sau cu o autonomie largă.

Majoritatea întreprinderilor sunt încă confortabile să utilizeze IA ca un asistent care poate recomanda, rezuma sau sprijini fluxurile de lucru. Ezitarea începe atunci când sistemele IA sunt așteptate să acționeze autonom în moduri care afectează operațiunile, clienții, conformitatea sau rezultatele financiare. Această ezitare forțează multe întreprinderi să păstreze oamenii strâns implicați în procesele de aprobare și supraveghere, chiar și atunci când se deplasează spre modele de operare mai autonome.

Multe întreprinderi investesc puternic în IA, dar nu reușesc să demonstreze randamente semnificative. Care sunt cele mai comune greșeli pe care le fac organizațiile atunci când încearcă să măsoare valoarea condusă de IA?

O greșeală majoră este că multe organizații încă utilizează metrici de productivitate proiectate pentru valurile anterioare de automatizare. Datele arată că şaizeci și șapte la sută dintre întreprinderi încă depind de măsuri bazate pe productivitate care nu pot captura pe deplin valoarea sistemelor decizionale adaptive. Acest lucru creează o disconectare reală între așteptări și modul în care valoarea este măsurată în realitate.

O altă problemă este că multe organizații nu au definit încă metrici de succes native pentru IA. Doar un mic procentaj din întreprinderi măsoară lucruri precum finalizarea fluxului de lucru autonom, reducerea ratei de escaladare sau gestionarea excepțiilor autonome. Dacă companiile continuă să se concentreze doar pe reducerea costurilor sau pe orele economisite, vor pierde impactul operațional mai larg pe care IA agentică este proiectată să îl creeze.

Raportul sugerează că pregătirea organizațională este o barieră mai mare decât tehnologia însăși. Care sunt schimbările structurale specifice pe care companiile trebuie să le facă pentru a debloca potențialul deplin al IA agentică?

Organizațiile trebuie să reevalueze modul în care funcționează responsabilitatea, proprietatea fluxurilor de lucru și procesul de luare a deciziilor în întreaga afacere. Una dintre cele mai clare concluzii ale cercetării este că pregătirea organizațională devine o barieră mai mare decât tehnologia însăși. De fapt, treizeci și trei la sută dintre întreprinderi au identificat faptul că procesele de afaceri nu sunt gata pentru integrarea IA agentică ca principala piedică în calea adoptării.

Companiile care fac progresele cele mai mari redesenează fluxurile de lucru de la capăt pentru a permite sistemelor autonome să opereze în cadrul unor limite și structuri de supraveghere clar definite. De asemenea, am descoperit că patruzeci și patru la sută dintre întreprinderi se așteaptă ca IA agentică să aplaneze structurile de management pe măsură ce sistemele autonome preiau mai multe responsabilități de coordonare tradițional atribuite managementului de mijloc. Angajaților li se cere o claritate mult mai mare cu privire la responsabilitățile de supraveghere, punctele de intervenție și unde se potrivește judecata umană într-un mediu din ce în ce mai autonom.

Doar un mic procentaj din organizații sunt confortabile să acorde agenților IA o adevărată autonomie. Ce va fi necesar pentru ca întreprinderile să aibă încredere în sistemele IA cu autoritate de decizie?

Încrederea în IA agentică se reduce în cele din urmă la responsabilitate și control. Întreprinderile sunt încă precaute în a încredința autoritatea de decizie pentru că liderii doresc să aibă încredere că sistemele autonome pot opera în cadrul unor limite și structuri de guvernanță clare.

Companiile care merg înainte proiectează sisteme în care căile de escaladare, declanșatoarele de intervenție și controalele de guvernanță sunt integrate direct în modelul operațional. Majoritatea organizațiilor acordă autonomie incrementală pe baza contextului de afaceri și a toleranței la risc, mai degrabă decât să facă un salt brusc către autonomie deplină. Pe măsură ce întreprinderile câștigă încredere prin implementări de succes, încrederea crește pentru că liderii pot vedea clar cum se iau deciziile, unde se află responsabilitatea și cum se menține supravegherea umană.

Întreprinderile se așteaptă să scaleze IA agentică rapid, dar multe dintre ele încă se bazează pe metrici de productivitate învechite. Cum ar trebui să arate metricile de performanță native pentru IA mai eficiente?

Metricile native pentru IA trebuie să măsoare execuția și rezultatele, mai degrabă decât activitatea. Măsurile tradiționale de productivitate se concentrează pe faptul că oamenii lucrează mai rapid, dar IA agentică schimbă ecuația, deoarece sistemul însuși începe să poarte o parte din sarcina operațională. Acest lucru este important, deoarece multe organizații încă măsoară IA agentică prin lentila productivității, care a fost proiectată pentru valurile anterioare de automatizare, mai degrabă decât pentru execuția autonomă.

Măsurile mai eficiente ar trebui să se concentreze pe finalizarea fluxului de lucru autonom, reducerea ratei de escaladare, executarea rapidă a deciziilor și modul în care sistemele gestionează excepțiile cu intervenție umană limitată. Aceste metrici oferă o imagine mult mai clară despre modul în care IA îmbunătățește cu adevărat execuția la scară.

Ați subliniat că redesenarea procesului este principala barieră în calea adoptării. De ce contează transformarea fluxului de lucru mai mult decât performanța modelului în această următoare fază a IA?

Transformarea fluxului de lucru contează pentru că chiar și cele mai avansate sisteme IA nu pot scala eficient în cadrul proceselor defecte sau fragmentate. Cercetarea noastră a arătat că treizeci și trei la sută dintre întreprinderi au identificat pregătirea procesului ca principala barieră în calea adoptării IA agentică.

Ce face această următoare fază diferită este că IA agentică este proiectată să execute fluxuri de lucru, mai degrabă decât să asiste doar în cadrul lor. Organizațiile trebuie să redeseneze procesele în jurul execuției autonome, clarificând proprietatea deciziilor, eliminând predări inutile și integrând guvernanța direct în fluxurile de lucru. În multe feluri, redesenarea fluxului de lucru este acum adevărata bază pentru adoptarea IA la scară.

Raportul sugerează că IA va aplatiza structurile organizaționale pe măsură ce sarcinile de coordonare devin automate. Cum anticipați că vor evolua rolurile de conducere și managementul de mijloc ca urmare a acestui fapt?

Pe măsură ce IA agentică preia sarcini de coordonare și supraveghere operațională, rolurile de conducere sunt probabil să se schimbe de la gestionarea execuției rutiniere către ghidarea strategiei, judecății și guvernanței. Cercetarea noastră a arătat că multe întreprinderi se așteaptă ca IA agentică să reducă straturile de coordonare de-a lungul organizației, pe măsură ce sistemele autonome preiau mai multe responsabilități de supraveghere operațională.

Managementul de mijloc a jucat istoric un rol major în rutarea deciziilor și menținerea continuității operaționale între echipe. Pe măsură ce sistemele autonome preiau mai multe dintre aceste activități, liderii vor trebui să se concentreze mai mult pe gestionarea excepțiilor, responsabilitate și asigurarea că sistemele se aliniază cu obiectivele de afaceri. Conducerea umană va deveni și mai importantă în domeniile în care contextul, etica și judecata încă contează cel mai mult.

Genpact se poziționează ca o companie de tehnologie avansată și soluții agențice. Cum abordează Genpact IA agentică diferit de companiile de consultanță sau tehnologie tradiționale?

Abordarea Genpact este fundamentată pe execuție și rezultate și ceea ce descriem adesea ca rezolvarea “problemei ultimului mil” a adoptării IA. Multe organizații au demonstrat deja că modelele IA pot genera insight-uri sau îmbunătăți productivitatea, dar adevărata provocare constă în integrarea acestor capacități în fluxurile de lucru de afaceri live, unde se desfășoară munca. Acolo este locul unde multe inițiative IA se blochează. Focusul nostru este pe a ajuta clienții să operaționalizeze IA agentică pe ultimul mil de execuție, astfel încât sistemele să poată conduce rezultate măsurabile în cadrul funcțiunilor de bază ale întreprinderii, cum ar fi finanțe, lanț de aprovizionare, servicii pentru clienți și altele.

Ce ne diferențiază abordarea este combinarea expertizei profunde de proces cu capacitățile de date, tehnologie și IA. Nu implementăm doar modele sau construim proiecte-pilot. Redesenăm fluxuri de lucru, integrăm guvernanță în operațiuni și ajutăm întreprinderile să creeze structurile de responsabilitate necesare pentru execuția autonomă la scară. Deoarece am integrat și IA agentică în propriile noastre operațiuni, aducem experiență practică despre ceea ce este necesar pentru a trece de la experimentare la impact la nivel de întreprindere.

Privind înainte, credeți că IA agentică va mări decalajul între întreprinderile lider și cele în urmă, și ce ar trebui să facă companiile acum pentru a evita a rămâne în urmă?

Da, cred că decalajul se va mări pentru că IA agentică compune valoare într-un mod diferit decât valurile anterioare de tehnologie. Organizațiile care reușesc să redeseneze fluxurile de lucru, să stabilească cadre de responsabilitate și să construiască încredere în sistemele autonome vor crea avantaje operaționale care vor fi dificil de replicat pentru concurenți. Ceea ce este izbitoare este cât de rapid se întâmplă această schimbare. Douăzeci și nouă la sută dintre întreprinderi se așteaptă ca IA agentică să se extindă la nivel de întreprindere în următorii doisprezece luni.

Pentru companiile care doresc să rămână competitive, prioritatea de acum ar trebui să fie pregătirea modelului operațional pentru execuția autonomă. Acest lucru include redesenarea fluxurilor de lucru, definirea structurilor de proprietate, construirea cadrului de măsurare nativ pentru IA și investiții în pregătirea forței de muncă. Companiile care se mișcă devreme pe aceste fundații vor fi mult mai bine poziționate decât cele care abordează încă IA ca o inițiativă tehnologică de sine stătătoare.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre subiect pot vizita Genpact.