Holly Grant, SVP, Strategie & Inovare, DXC Technology – Seria de interviuri

Holly Grant, SVP, Strategie & Inovare la DXC Technology, este un expert în tehnologie și operațiuni cu o experiență profundă în strategia de inteligență artificială la nivel de întreprindere, fintech, conducerea startup-urilor și transformarea operațională. La DXC, ea ajută la conturarea inițiativelor de inovare “AI-first” ale companiei, inclusiv orchestrarea inteligenței artificiale la scară întreprindere, servicii de consultanță și eforturi de incubare a produselor destinate să ajute organizațiile să treacă de la proiecte pilot de inteligență artificială la implementarea operațională. Înainte de a se alătura DXC, ea a ocupat multiple roluri de conducere la Long-Term Stock Exchange (LTSE), servind în final ca Director Operațional, unde s-a concentrat pe scalarea operațională și creșterea strategică în sectorul fintech.

DXC Technology este o companie globală de servicii IT și consultanță care se concentrează pe ajutarea întreprinderilor să modernizeze sistemele critice de misiune din domeniul calculului în cloud, securității cibernetice, inteligenței artificiale, infrastructurii de date și operațiunilor întreprinderilor. Formată prin fuziunea dintre Computer Sciences Corporation și divizia de Servicii pentru Întreprinderi a Hewlett Packard Enterprise, compania colaborează cu organizații din diverse industrii, inclusiv sănătate, bancar, producție, asigurări și guvern. În ultimii ani, DXC și-a poziționat tot mai mult oferta în jurul transformării întreprinderilor native AI, oferind servicii care integrează inteligența artificială generativă, automatizarea inteligentă, observabilitatea, gemenii digitali și modernizarea IT la scară largă în medii corporative complexe. Compania accentuează, de asemenea, modelele operaționale “AI-first” proiectate pentru a ajuta întreprinderile să implementeze inteligența artificială în siguranță în cadrul infrastructurii existente, fără a înlocui în întregime sistemele legacy.

Ați construit o carieră la intersecția dintre strategie, operațiuni și inovare – de la scalarea organizațiilor la începutul carierei dvs. la conducerea Strategiei și Inovării la DXC. Cum v-au modelat aceste experiențe abordarea dvs. de lansare a LabX și proiectarea unui mediu de incubare AI axat pe impactul afacerilor din lumea reală?

Cariera mea m-a purtat prin birouri de familie, startup-uri, capital de risc și acum o companie Fortune 500 în mijlocul unei restructurări. Ce am văzut în toate aceste medii este că ideile nu au succes de la sine. Cele care creează cu adevărat valoare tind să aibă trei lucruri în comun: un client real care le susține, momentul potrivit pe piață și un scop clar și suficient de îngust. Dacă lipsește oricare dintre acestea, chiar și o idee genială se întrerupe.

Acest model a influențat modul în care am gândit LabX. Aveți nevoie de o teorie a câștigătorilor – o strategie reală – dar aveți nevoie și de mușchiul operațional pentru a o aduce la viață și de disciplina de a vă adapta pe măsură ce învățați și condițiile se schimbă. Strategia fără execuție este un pachet. Execuția fără strategie este mișcare fără progres. LabX este proiectat pentru a ține ambele în același timp.

Sub conducerea nostru CEO Raul Fernandez, DXC a plasat fluencia și inovarea în inteligență artificială în centrul strategiei noastre de restructurare. LabX este modul în care transpunem această convingere în produse, capacități și rezultate pentru clienți – suficient de rapid pentru a conta.

Majoritatea întreprinderilor experimentează cu inteligența artificială, dar se confruntă cu dificultăți în trecerea de la proiecte pilot la producție. Din ceea ce observați la DXC, care sunt cele mai mari bariere care împiedică organizațiile să extindă inteligența artificială dincolo de proiecte de demonstrație a conceptului?

Două bariere apar în mod repetat, iar niciuna dintre ele nu este cu adevărat despre tehnologie.

Prima este managementul schimbării. Inteligența artificială schimbă modul în care oamenii lucrează, pentru ce sunt responsabili și cum se iau deciziile. Dacă nu aduceți forța de muncă de partea dvs., cel mai elegant model din lume va rămâne nefolosit. A doua este că companiile încep să extindă inteligența artificială fără a schimba modelul de operare subiacent. Ei atașează inteligență la un anumit sistem sau aplicație, astfel încât un utilizator să poată să o utilizeze, dar restul echipei nu poate. Inteligența artificială este o inteligență orizontală – creează cea mai mare valoare atunci când poate traversa funcții, date și fluxuri de lucru. Când modelul de operare nu se schimbă, acea valoare rămâne capturată local, în loc să se acumuleze la nivelul întreprinderii.

Așa că proiectul pilot funcționează, toată lumea sărbătorește, și nimic nu se extinde cu adevărat. Acesta este modelul pe care încercăm să-l întrerupem la LabX, proiectând pentru deblocări la nivelul întreprinderii din ziua unu.

LabX funcționează pe un ciclu de la concept la MVP de aproximativ 90 de zile sau mai puțin. Care sunt schimbările de mentalitate, guvernanță sau procese de dezvoltare necesare pentru ca marile întreprinderi să se miște la acest fel de viteză?

Cea mai mare schimbare de mentalitate este disponibilitatea de a lua decizii mai devreme, cu informații mai puțin perfecte – și disciplina de a tăia ceea ce nu funcționează. Marile întreprinderi se obișnuiesc cu cicluri de planificare lungi, deoarece se simt în siguranță. Nu sunt. Într-un mediu care se mișcă atât de repede, un “da” lent și un “nu” lent sunt ambele scumpe.

În interiorul LabX, atribuim un triad mic – design, produs și inginerie – pentru a rula un sprint împotriva unei probleme reale a clientului. Ei construiesc un produs minim viabil, îl testează pentru valoare și scalabilitate și noi promovăm idei care arată potențial comercial în termen de 90 de zile. Ceea ce face posibilă această viteză nu este absența guvernanței, ci prezența guvernanței potrivite. Securitatea, confidențialitatea, conformitatea și aprobarea inteligenței artificiale responsabile sunt integrate în proces de la început, nu atașate la sfârșit. Fiecare produs trece printr-o revizuire formală a guvernanței înainte de a se extinde.

Pentru majoritatea întreprinderilor, ajungerea la acest fel de cadență necesită protejarea unui spațiu în care este legitim să se miște în acest fel – fără a forța fiecare experiment prin același timp de ciclu ca o platformă de construcție pe termen lung. Acesta este ceea ce este LabX pentru noi.

DXC descrie LabX ca o modalitate de a valida concepte de inteligență artificială cu potențial ridicat împreună cu clienții, înainte de a le extinde. Cum ajută abordarea “Client Zero” să se asigure că soluțiile de inteligență artificială sunt ancorate în nevoi operaționale reale, mai degrabă decât în cazuri de utilizare teoretice?

Client Zero este, sincer, avantajul nostru. Înainte ca un produs LabX să ajungă pe piață, el trebuie să supraviețuiască în interiorul DXC mai întâi. Noi gestionăm 115.000 de angajați în 70 de țări, industrii reglementate, contracte complexe de client, sisteme legacy și adevărate riscuri operaționale. Acesta nu este un mediu de demonstrație sterilizat – este realitatea întreprinderii.

O startup tradițională se poate mișca rapid, dar nu poate replica cu ușurință experiența trăită a funcționării în cadrul unei astfel de complexități. Când testăm un produs pe noi înșine mai întâi, găsim locurile în care se defectează pe date reale, fluxuri de lucru reale și constrângeri regulatorii reale – lucruri care ar fi apărut într-un mediu de client șase luni mai târziu. Până când aducem o ofertă unui client, nu prezentăm o teorie. Putem spune: “Iată ce a făcut în cadrul operațiunilor noastre, iată ce am schimbat, iată ce am măsurat.”

Acest lucru ne ține și onești. Dacă un produs nu poate dovedi valoarea sa intern, nu este promovat. Acesta este un prag mult mai înalt decât spunerea “a funcționat într-o demonstrație.”

Mediile de întreprindere sunt adesea pline de sisteme legacy, date fragmentate și constrângeri regulatorii. Cum proiectați fluxuri de lucru de inteligență artificială care pot funcționa eficient în cadrul acestei complexități din lumea reală?

Începem de la premisa că mediul este complex – acesta este nivelul de bază, nu excepția.

Din punct de vedere arhitectural, lucrăm cu o abordare descompusă a platformelor noastre. Uneltele de inteligență artificială de top se schimbă lunar, nu anual. Dacă vă conectați rigid la un model, furnizor sau cadru, pariați că liderul de astăzi va fi încă lider peste 18 luni. Acesta este un pariu rău. O arhitectură descompusă ne permite să înlocuim componente pe măsură ce frontiera se deplasează, să rămânem fluenți cu ceea ce este cu adevărat de clasă superioară și să testăm uneltele împotriva provocărilor reale ale clienților, mai degrabă decât a marketingului furnizorului.

Pe partea regulatorie și a datelor, conformitatea este proiectată din ziua unu. Fiecare produs trece printr-o revizuire a guvernanței, iar aprobarea inteligenței artificiale responsabile face parte din proces, nu este o gândire ulterioară. Funcționarea în industrii puternic reglementate din 70 de țări ne impune această disciplină – ceea ce se dovedește a fi o caracteristică, nu o eroare, atunci când aducem produse clienților cu aceleași constrângeri.

Modelele tradiționale de consultanță în IT s-au bazat pe cicluri lungi de planificare și cadre rigide de implementare. Pe măsură ce inteligența artificială evoluează mai rapid decât aceste cicluri pot să țină pasul, cum trebuie să se schimbe modelele de consultanță?

Răspunsul sincer este că întregul model trebuie să se schimbe, dar dacă aș fi nevoit să aleg piesa cheie, aceasta este propunerea de valoare. Industria a cheltuit decenii vânzând livrări – prezentări, planuri de implementare – și a fost plătită pentru efort. Într-o lume nativă de inteligență artificială, clienții nu doresc o livrare. Ei doresc un rezultat. Ei doresc ca fluxul de lucru să funcționeze cu adevărat, ca costurile să scadă cu adevărat, ca veniturile să apară cu adevărat.

Odată ce vă angajați să vindeți rezultate, totul trebuie să se schimbe pentru a susține acest lucru. Componența echipei devine mai tehnică. Angajamentele se mută de la “sfătuiește și părăsește” la “construiește și operează”. Prețurile se schimbă departe de ore. Oamenii care fac munca trebuie să fie la fel de confortabili cu expedierea de coduri cât și cu conducerea unui comitet de direcție.

Acesta este un schimb cultural mare pentru industria noastră, și nu toată lumea va reuși. Companiile care o vor face vor arăta foarte diferit peste cinci ani decât arată astăzi.

LabX funcționează și ca un mediu de experimentare pentru angajați și parteneri tehnologici. Cât de important este experimentarea internă atunci când se încearcă a construi o fluență de inteligență artificială la nivel de organizație?

Este întregul joc. Nu construiți fluență în inteligență artificială citind despre inteligență artificială – o construiți încercând lucruri, văzându-le cum se defectează și încercând din nou. Acesta este la fel de adevărat pentru un profesionist IT cu 30 de ani de experiență, cât și pentru cineva care are doi ani de școală.

Am rulat recent o provocare de inteligență artificială în cadrul uneia dintre unitățile noastre de afaceri și am primit peste 1.300 de idei unice în două săptămâni. Acesta nu este un statistic despre un instrument – este un statistic despre ceea ce se întâmplă atunci când dați oamenilor permisiunea de a gândi în afara cutiei.

LabX rulează și un program de rotație: experți tehnici din întreaga DXC petrec șase până la doisprezece săptămâni încorporați cu noi, construind produse reale cu cele mai recente unelte de inteligență artificială. Când se întorc în echipele lor, aduc un nou set de abilități și, mai important, o modalitate diferită de a gândi. Ei încep să pună întrebări diferite colegilor și clienților lor. Ei devin campioni pentru ceea ce este posibil. Acest efect de compunere la nivelul forței de muncă este mai valoros decât orice produs pe care îl expediam.

DXC își prezintă abordarea sub forma Human+, subliniind că inteligența artificială ar trebui să extindă capacitățile umane, mai degrabă decât să le înlocuiască. În termeni practici, cum influențează această filozofie modul în care soluțiile de inteligență artificială sunt proiectate și implementate în cadrul întreprinderilor?

Voi fi direct: există o perspectivă care câștigă teren în industrie, potrivit căreia cel mai valoros lucru pe care inteligența artificială o poate face pentru o companie este reducerea numărului de angajați. Cred că aceasta este o lipsă de imaginație.

Disciplina costurilor contează, dar oportunitatea reală este creșterea: noi fluxuri de venit, noi produse, noi oferte de servicii care nu erau fezabile înainte. Cel mai valoros caz de utilizare al inteligenței artificiale la nivel de întreprindere este capacitatea de a permite oamenilor să facă lucrări care creează valoare de afaceri nouă, nu doar să optimizeze ceea ce există deja. Companiile care o vor face corect vor depăși cele care tratează inteligența artificială ca pe un exercițiu pur de reducere a costurilor.

În practică, Human+ înseamnă că proiectăm inteligența artificială pentru a gestiona procese de volum ridicat și rutiniere, astfel încât oamenii noștri să se poată concentra pe lucrări de valoare mai ridicată: gândire strategică, rezolvare de probleme creative, relații cu clienții și decizii complexe. Păstrăm expertiza și supravegherea umană în centrul fiecărei implementări, în special acolo unde deciziile au consecințe reale – ceea ce construiește încredere cu clienții și deblochează un avantaj competitiv durabil.

Când organizațiile încearcă să integreze inteligența artificială în fluxurile de lucru existente, ce greșeli comune observați că le fac, încetinind adoptarea sau limitând valoarea de afaceri reală?

Două greșeli pe care le văd constant. Prima este începerea cu tehnologia în loc de problema de rezolvat. Cineva se îndrăgostește de un model sau de o demonstrație a furnizorului, și inițiativa devine despre implementarea acelei tehnologii, mai degrabă decât rezolvarea a ceva care contează cu adevărat pentru afaceri. A doua este tratarea inteligenței artificiale ca un proiect IT, mai degrabă decât o transformare a afacerii. Dacă încredințați inteligența artificială în întregime CIO și cereți restului afacerii să continue să ruleze nemodificat, veți obține un instrument pe care nimeni nu îl folosește și un buget pe care nimeni nu vrea să îl apere anul viitor.

Antidotul pentru ambele este simplu de spus și greu de făcut: începeți cu problema de afaceri, puneți echipa potrivită interfuncțională pe ea – oameni, proces, tehnologie – și construiți înapoi de la rezultatul pe care încercați să îl creați. Acesta este postura pe care o adoptăm la LabX, și astfel lucrăm cu clienți precum Ferrovial, unde am ajutat la implementarea AI Workbench – o ofertă de inteligență artificială generativă care combină consultanță, inginerie și servicii enterprise securizate, acum utilizate de peste 24.000 de angajați, cu peste 30 de agenți AI care iau decizii în timp real. Acest fel de scalabilitate nu se întâmplă dacă tratați inteligența artificială ca pe un proiect IT.

Privind înainte, cum credeți că mediile de incubare a inteligenței artificiale, cum ar fi LabX, vor modela modul în care întreprinderile dezvoltă, testează și implementează noi tehnologii în următorii ani?

Iată ce cred că va fi evident în retrospectivă: câștigătorii în această eră nu vor fi companiile cu soluții punctuale cele mai strălucitoare. Ei vor fi integratorii – cei care pot coase inteligența artificială de-a lungul modelelor de operare, funcțiilor și fluxurilor de lucru, astfel încât inteligența să nu fie capturată într-un singur instrument sau pe ecranul unui singur utilizator.

Acesta este un problem mai dificil decât implementarea unui model. Acesta necesită un context profund de întreprindere, capacitatea de a lucra atât cu sisteme legacy, cât și cu sisteme moderne, și disciplina de a schimba modul în care se desfășoară lucrul. Acesta este și oportunitatea de care sunt cel mai entuziasmat.

Mediile de incubare, cum ar fi LabX, sunt modul în care obținem “repetiții”. Ele sunt locul în care învățați ce se defectează la scară, ce înseamnă cu adevărat guvernanța în practică și ce vor și nu vor adopta clienții. Întreprinderile care investesc în acest tip de spațiu acum – intern sau prin parteneri – vor avea o curbă de capacitate foarte diferită peste trei ani decât cele care încă decid dacă merită efortul. Și cei care construim în acest spațiu vom continua să găsim noi probleme care merită rezolvate, deoarece tehnologia nu încetinește și nici oportunitatea.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze DXC Technology.