Lokdeep Singh, CEO al Unily – Seria de interviuri

Lokdeep Singh are peste 20 de ani de experiență în conducerea companiilor de software enterprise cu creștere rapidă. Cel mai recent, în calitate de Senior Advisor la Providence Equity Partners, unde a sprijinit companiile din portofoliu în strategia de AI, excelența operațională și accelerarea go‑to‑market. Anterior, a fost CEO al Talkwalker, un lider global în inteligența consumatorului enterprise, unde a condus transformarea pentru a obține creștere sustenabilă și profitabilă; și la Synchronoss Technologies în calitate de Director General.

Unily este o platformă de experiență a angajaților enterprise concepută pentru a ajuta organizațiile mari să conecteze angajații, să simplifice comunicările interne și să aducă instrumentele, cunoștințele și serviciile de la locul de muncă într-un mediu digital unificat. Fondată în 2006, compania deservește întreprinderi globale cu forțe de muncă distribuite, bazate pe birou și de primă linie, combinând capabilități de intranet, comunicări pentru angajați, căutare, analiză, integrări și personalizare într-o singură platformă. Unily își poziționează tot mai mult tehnologia ca fiind AI‑native, utilizând inteligență artificială guvernată pentru a automatiza gestionarea conținutului, a evidenția informații relevante, a personaliza experiențele angajaților și a permite lucrătorilor să interacționeze cu aplicațiile enterprise conectate prin interfețe conversaționale. Platforma se integrează cu sisteme de lucru larg utilizate, cum ar fi Microsoft 365 și Teams și este construită pentru organizații cu medii tehnologice complexe, cerințe de reglementare și forțe de muncă multilingve mari.

Ai început cariera în profunzime în ingineria telecomunicațiilor și infrastructura de rețea, înainte de a trece în roluri de CTO, produs, management general și CEO, conducând în final Talkwalker printr-o ieșire de succes și acum preluând conducerea la Unily. Cum a modelat această progresie viziunea ta asupra a ceea ce este cu adevărat necesar pentru ca angajații să aibă încredere și să adopte o tehnologie transformatoare precum AI?

Cariera mea mi-a oferit o perspectivă care se situează între tehnologie și oamenii care se așteaptă să o folosească. La început, m-am concentrat pe infrastructură, asigurându-mă că sistemele funcționează în mod fiabil, sigur și la scară. Pe măsură ce am trecut în domeniul produsului, managementului general și, în final, în roluri de CEO, am învățat că capacitatea tehnică este doar o parte din ceea ce determină succesul unei tehnologii.

Angajații vor adopta o tehnologie emergentă doar când înțeleg cum le afectează munca, cred că îi va ajuta în loc să îi dăuneze și au încredere că se va comporta previzibil.

Cea mai mare greșeală pe care liderii o pot face este să trateze adoptarea AI ca pe o implementare de software. Poți implementa cel mai bun model din lume, dar dacă angajații nu au încredere în informațiile pe care le furnizează, nu înțeleg ce este permis să facă sau nu cunosc limitele, adoptarea va rămâne superficială. Încrederea trebuie să fie concepută în experiența angajatului de la început.

Capacitățile AI se îmbunătățesc extraordinar de rapid, totuși încrederea în interiorul organizațiilor pare să avanseze mult mai lent. Ce determină această diferență tot mai mare dintre ceea ce AI poate face tehnic și ceea ce angajații sunt cu adevărat confortabili să îi permită să facă?

Diferența de încredere există deoarece organizațiile au investit masiv în a face AI capabil, dar nu în același ritm în a-l face înțeles, responsabil și bazat pe informații de încredere.

AI poate acum să raționeze, să genereze conținut și să acționeze, dar multe organizații încă nu dispun de un sistem autoritar de înregistrare a cunoștințelor și conținutului. Când angajații nu știu de unde IA își obține răspunsurile, dacă informațiile sunt actuale sau cine le deține, încrederea se erodează rapid.

Închiderea diferenței necesită mai mult decât modele mai bune. Necesită o guvernanță solidă a conținutului și o bază de cunoștințe de încredere care să asigure că IA lucrează pe informații precise, sigure și actualizate. Organizațiile care vor reuși vor fi cele care integrează încrederea în experiența AI însăși, nu ca o idee ulterioară.

Companiile abordează adesea AI enterprise ca pe o problemă de implementare tehnologică centrată pe modele, integrări, securitate și infrastructură. De ce crezi că provocarea mai dificilă este în final una legată de oameni și de organizație?

AI schimbă relația dintre oameni și tehnologie. Tehnologiile enterprise anterioare așteptau în mare parte ca angajații să le spună ce să facă. AI poate interpreta intenția, poate face recomandări și, din ce în ce mai mult, poate acționa.

Acest lucru face ca adoptarea AI să fie o provocare a viitorului muncii, nu doar o provocare tehnologică. Schimbă modul în care se desfășoară munca, cum se iau deciziile și cum colaborează echipele. Organizațiile nu pot pur și simplu să implementeze AI și să se aștepte la transformare. Angajații trebuie să înțeleagă unde se încadrează AI în fluxurile lor de lucru și să se simtă împuterniciți să îl folosească eficient.

Cele mai de succes inițiative AI sunt conduse de adoptarea la nivel de bază, nu de directivele de sus în jos. Când angajații văd o valoare clară în munca lor zilnică, adoptarea se accelerează natural.

De aceea, cadrul pentru ROI al AI se rezumă la încredere, împuternicire și guvernanță. Construiește încredere prin transparență și cunoștințe de încredere, împuternicește angajații cu instrumente care le îmbunătățesc modul de lucru și stabilește o guvernanță care să asigure utilizarea responsabilă a AI. Tehnologia permite schimbarea, dar oamenii, procesele și cultura determină în final succesul acesteia.

Organizațiile au nevoie de guvernanță, dar politici excesiv de restrictive pot împinge angajații spre instrumente neautorizate sau pot descuraja experimentarea complet. Cum arată un cadru eficient de guvernanță AI dacă scopul este să crească atât încrederea, cât și adoptarea, în loc să controleze simplu utilizarea?

O guvernanță bună ar trebui să se simtă ca balustrade care permit angajaților să avanseze mai repede în siguranță.

Asta înseamnă să fie foarte clar ce pot folosi angajații AI pentru, ce informații pot furniza sistemelor AI și ce acțiuni le este permis AI să le întreprindă. Aceste reguli ar trebui să fie înțelese de un angajat, nu ascunse într-un document de politică lung.

Guvernanța trebuie, de asemenea, să fie dinamică. Riscul asociat cu AI care generează un prim draft este foarte diferit de AI care aprobă o plată, modifică un dosar al unui angajat sau comunică cu un client. Nivelul de supraveghere umană ar trebui să corespundă consecinței potențiale.

În final, scopul nu ar trebui să fie minimizarea utilizării AI. Ar trebui să fie maximizarea utilizării responsabile.

Cercetarea Unily a constatat că 52% dintre angajați au raportat că nu există nicio politică AI cunoscută în organizația lor, în timp ce unii angajați au recunoscut că introduc informații sensibile în instrumente AI neautorizate. În ce măsură creșterea „shadow AI” este de fapt un eșec de comunicare și guvernanță, mai degrabă decât o problemă de comportament al angajaților?

Trebuie să fim atenți la încadramentul AI-ului umbră ca o problemă a angajatului rău. Un motiv semnificativ pentru utilizarea AI-ului umbră este un simptom al cererii nesatisfăcute. Angajații găsesc modalități de a rezolva probleme pe care organizațiile lor nu le-au oferit încă instrumente aprobate pentru a le rezolva, ceea ce este un comportament uman natural.

În loc să ne așteptăm ca aceștia să ignore tehnologia care schimbă modul în care munca este realizată, răspunsul este să le oferim angajaților o cale sigură și autorizată de a experimenta, inclusiv limite clare și educație.

Transparența și explicabilitatea sunt adesea prezentate ca esențiale pentru AI de încredere, dar angajații nu trebuie neapărat să înțeleagă cum funcționează intern un model de limbaj mare. Ce informații ar trebui să furnizeze un sistem AI pentru ca un angajat să poată lua o decizie informată privind încrederea în răspunsul sau recomandarea sa?

Un sistem AI la nivel de întreprindere ar trebui să clarifice de unde provine informația, când a fost actualizată ultima dată, ce surse sau sisteme enterprise au fost utilizate și de ce a fost făcută o anumită recomandare.

De asemenea, ar trebui să fie onest în privința incertitudinii. Unul dintre cele mai importante semnale de încredere este ca un sistem AI să spună, în esență, „Nu am suficiente informații pentru a răspunde cu încredere.”

Încrederea nu provine din AI care pretinde că este sigur. Ea provine din furnizarea angajaților a suficientului context pentru a-și exercita propriul judecăți.

Unily Glass este conceput pentru a duce AI-ul enterprise dincolo de răspunsuri și spre executarea de acțiuni în sisteme precum HR, IT și platforme de gestionare a relațiilor cu clienții. Pe măsură ce AI trece de la furnizarea de informații la luarea efectivă a acțiunii, cum ar trebui organizațiile să decidă ce decizii pot fi luate autonom de agenți și care ar trebui să continue să necesite aprobarea umană?

Principiul cheie ar trebui să fie proporționalitatea riscului. Dacă un agent AI programează o întâlnire sau găsește informații, consecința unei acțiuni incorecte este relativ limitată. Îi poți acorda mult mai multă autonomie. Totuși, dacă un agent aprobă o tranzacție financiară, modifică remunerația unui angajat, întrerupe accesul sau ia o decizie importantă pentru client, pragul ar trebui să fie mult mai ridicat.

Organizațiile ar trebui să stabilească niveluri explicite de autonomie pe baza factorilor precum impactul financiar, expunerea la reglementări, reversibilitatea și impactul asupra oamenilor. Cu cât acțiunea este mai consecventă sau ireversibilă, cu atât devine mai importantă aprobarea umană.

Obiectivul este să menținem oamenii în control semnificativ acolo unde contează.

Întreprinderile implementează din ce în ce mai mult multiple copiloți, agenți specializați, modele de limbaj mari și aplicații AI integrate în stack-ul tehnologic. Cum pot organizațiile preveni ca acest lucru să creeze un alt strat de fragmentare și așteptați-vă ca un strat centralizat de încredere sau orchestrare să devină esențial?

Riscăm să recreăm aceeași fragmentare pe care software-ul enterprise a generat-o în ultimele decenii, doar că acum fiecare aplicație poate avea propria interfață AI și propriul său agent.

Angajații nu ar trebui să fie nevoiți să înțeleagă ce model stă în spatele fiecărei aplicații sau să-și amintească unde locuiește AI-ul fiecărei organizații. Ei ar trebui să poată interacționa cu AI în contextul muncii lor și să aibă informațiile și capabilitățile potrivite aduse laolaltă pentru ei.

Aici devine din ce în ce mai important un strat de orchestrare și încredere. Acesta poate oferi o modalitate consistentă de a gestiona identitatea, permisiunile, contextul, accesul la date și acțiunile în diferite sisteme AI.

Probabil nu va exista un singur model sau o singură platformă AI care să dețină totul, dar organizațiile vor avea din ce în ce mai mult nevoie de un strat comun care să facă toate aceste sisteme să lucreze împreună în mod responsabil.

Multe organizații pot măsura cât de des angajații folosesc un instrument AI, dar utilizarea singură nu dovedește că investiția creează valoare. Ce metrici ar trebui să urmărească liderii pentru a determina dacă AI îmbunătățește cu adevărat productivitatea, luarea deciziilor, experiența angajaților sau rezultatele de business?

Utilizarea este un punct de plecare interesant, dar nu este rezultatul final. Liderii ar trebui să se întrebe dacă AI reduce timpul necesar pentru finalizarea fluxurilor de lucru importante, elimină munca repetitivă, îmbunătățește calitatea sau viteza deciziilor și reduce fricțiunea pentru angajați.

Aș analiza metrici precum timpul economisit pe flux de lucru, ratele de finalizare a sarcinilor, ratele de eroare, satisfacția angajaților, timpul de rezolvare și, în final, metrici de business legați de funcția specifică care implementează AI.

Cele mai puternice organizații vor conecta metricile AI direct la rezultatele de business, în loc să sărbătorească activitatea de la sine.

Pe măsură ce AI-ul enterprise evoluează de la asistenți care generează conținut la agenți capabili să execute fluxuri de lucru tot mai complexe, ce credeți că liderii de afaceri subestimează în continuare în relația dintre capacitatea AI, încrederea angajaților și adoptarea de succes?

Mulți lideri subestimează încă cât de mult încrederea determină plafonul adoptării AI.

Companiile vorbesc adesea despre capacitatea AI‑ului ca și cum mai multă capacitate ar însemna automat mai multă valoare. Nu este așa. Un sistem extrem de capabil, dar în care angajații nu au încredere, poate genera mai puțină valoare decât un sistem mai limitat, pe care îl înțeleg și îl folosesc cu încredere.

Acest lucru impune companiilor să privească tehnologia, guvernanța, experiența angajaților și schimbarea organizațională ca pe un singur sistem. Companiile trebuie să găsească modalități prin care AI devine suficient de de încredere pentru a schimba efectiv modul în care oamenii lucrează.

Vă mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Unily.