Mark Clayman, CEO al Netrio – Seria de interviuri

Mark Clayman, CEO al Netrio, este un veteran al industriei tehnologiei, cu peste două decenii de experiență în conducere în domeniul calculului în cloud, serviciilor de IT gestionate, securității și infrastructurii întreprinderilor. Înainte de a se alătura Netrio în 2024, el a fost CEO al Navisite prin achiziția de către Accenture, și anterior a condus RDX și TriCore Solutions în perioade de creștere semnificativă și achiziții de succes. La începutul carierei sale, Clayman a ocupat funcții de conducere senior la Navisite și a fost CIO al Surebridge, construind o reputație pentru scalarea organizațiilor tehnologice, integrarea companiilor achiziționate și modernizarea operațiunilor de servicii gestionate pentru clienți întreprinderi și piețe de mijloc.

Netrio este un furnizor de servicii de IT gestionate din America de Nord, axat pe ajutarea organizațiilor mici și mijlocii să-și modernizeze și să-și securizeze mediile tehnologice. Compania se specializează în servicii de IT gestionate, servicii de cloud, securitate, gestionarea infrastructurii și soluții de transformare digitală, cu expertiză în industrii precum sănătate, servicii financiare și retail. După fuziunea cu SUCCESS Computer Consulting, Netrio și-a extins gama și capacitățile, poziționându-se ca un MSP la scară mai mare, proiectat pentru a oferi suport tehnologic de nivel întreprindere, eficiență operațională și protecție împotriva securității pentru afaceri în creștere care navighează în medii IT din ce în ce mai complexe.

Ați condus mai multe companii de servicii gestionate și cloud prin achiziții majore, inclusiv roluri la RDX, Navisite, TriCore Solutions și acum Netrio. Cum s-a schimbat perspectiva dvs. asupra transformării IT a întreprinderilor de-a lungul diferitelor epoci, și ce v-a convins că AI va deveni următoarea schimbare fundamentală pentru furnizorii de servicii gestionate?

De-a lungul anilor, am descoperit că transformarea IT a întreprinderilor nu este doar despre o nouă categorie de tehnologie. Poate începe astfel cu găzduirea gestionată, cloud, securitate, automatizare și acum AI, dar transformarea reală are loc atunci când acea tehnologie schimbă modul în care funcționează afacerile și concurează. La începutul carierei mele, accentul a fost pe infrastructură: unde sunt stocate sarcinile de lucru, cum sunt gestionate sistemele, cum se îmbunătățește timpul de funcționare și cum se reduc costurile. Cu timpul, conversația s-a mutat la modul în care tehnologia poate crea valoare pentru organizație. Clienții au început să întrebe nu doar “Puteți rula acest mediu?”, ci “Puteți ajuta la eficientizarea, securizarea, reziliența și competitivitatea noastră?” AI este o schimbare fundamentală, deoarece atinge toate aceste întrebări deodată. Pentru MSP, AI nu este doar un instrument nou pe care îl adăugăm la portofoliu… Este o schimbare de paradigmă care modifică modul în care sunt livrate serviciile, modul în care inginerii lucrează, modul în care clienții consumă suport și modul în care creăm valoare pentru afaceri.

Ați descris AI-ul ca fiind noua coloană vertebrală de livrare pentru MSP. Ce arată un MSP nativ AI în următorii cinci ani, comparativ cu modelul tradițional de MSP pe care întreprinderile sunt obișnuite astăzi?

Modelul tradițional de MSP a fost construit în jurul oamenilor, proceselor și instrumentelor care răspund la probleme: monitorizarea unui mediu, deschiderea unui bilet, atribuirea unui inginer, rezolvarea problemei și raportarea înapoi către client. Un MSP condus de AI va arăta foarte diferit. AI-ul va sta de-a lungul întregului model de livrare, de la monitorizare și ITSM la securitate, gestionarea punctelor de extremă, comunicarea cu clienții, analize și optimizarea fluxului de lucru. În următorii 2-3 ani, liderii MSP nu vor mai folosi doar AI-ul pentru a răspunde la întrebări mai repede; vor folosi AI-ul pentru a detecta modele, a prioritiza riscuri, a remedia probleme cunoscute, a rezuma și a actualiza bilete, a analiza sentimentul și a îndruma inginerii către următoarea acțiune optimă. De asemenea, și cel mai important, experiența clientului va fi mult mai autoservită și condusă de platforma AI.

Netrio promovează o filozofie de “AI primul, omul al doilea” pentru suport. Ce s-a schimbat în comportamentul utilizatorilor, astfel încât clienții să fie din ce în ce mai confortabili să interacționeze cu AI înainte de a vorbi cu un tehnician uman?

Cea mai mare schimbare este aceea că așteptările oamenilor au fost resetate de tehnologia pe care o folosesc în fiecare zi. În viața lor personală, utilizatorii sunt obișnuiți să primească răspunsuri instantanee, să caute ajutor pe cont propriu, să interacționeze cu chatbot-uri și asistenți inteligenți și să rezolve probleme de bază fără a aștepta pe cineva să îi sune înapoi. Acest comportament se manifestă acum și la locul de muncă. Dacă un sistem AI poate ajuta pe cineva să deblocheze un cont, să diagnosticheze o problemă de conectivitate, să răspundă la o întrebare “cum să fac” sau să direcționeze o solicitare în mod corespunzător în secunde, mulți utilizatori ar prefera acest lucru în locul vechiului model de a depune un bilet și a aștepta pe cineva să se întoarcă la ei. Cu toate acestea, este important de remarcat că AI-primul nu înseamnă omul niciodată. Înseamnă că ar trebui să folosim AI acolo unde creează viteză, consistență și confort, și apoi să aducem oamenii atunci când problema este complexă, sensibilă sau necesită judecată.

Mulți vorbesc despre copiloți AI, dar dvs. subliniați AI-ul agențial și remedierea autonomă. Cât de aproape suntem de sistemele AI care rezolvă independent majoritatea incidentelor IT de rutină fără intervenție umană?

Ne apropiem, dar cred că este important să fim realiști în ceea ce privește ceea ce înseamnă cu adevărat “autonom”. Există deja multe incidente de rutină în care AI poate diagnostica problema, recomanda acțiunea, lua acțiunea și actualiza biletul într-un mod care arată foarte asemănător cu ceea ce ar face un inginer uman. Acest lucru este foarte diferit de un simplu chatbot sau copilot care sugerează doar un răspuns.

Există o oportunitate mare de a valorifica AI-ul agențial care poate opera în limite definite: cunoaște mediul, înțelege politica, are accesul corespunzător și poate remedia în mod sigur clase cunoscute de probleme. La Netrio, din cauza complexității mediilor noastre, gândim cu atenție unde să folosim AI-ul nativ al partenerilor și unde avem nevoie să construim propriile capacități. Sprijinim mulți clienți din diferite medii, și un agent AI trebuie să înțeleagă complexitatea multi-locativă. În anumite domenii, cum ar fi alertele de infrastructură sau consolidarea alertelor de securitate, AI-ul matur al furnizorului poate fi răspunsul corect. În alte domenii, în special acolo unde fluxul de lucru traversează medii ale clienților, acces la puncte de extremă, credențiale și suport la distanță, inteligența specifică MSP devine foarte importantă.

Una dintre ideile mai interesante pe care le-ați ridicat este analiza sentimentului condusă de AI pentru fiecare bilet de suport. Cât de important va deveni inteligența emoțională și sentimentul clientului în următoarea generație de operațiuni IT ale întreprinderilor?

Cred că va deveni o parte majoră a modului în care se măsoară calitatea serviciului. În serviciile gestionate, nu este suficient să știm dacă un bilet a fost închis sau dacă un SLA a fost îndeplinit. Trebuie să știm și cum s-a simțit clientul în timpul acelei interacțiuni. A fost frustrat? A fost confuz? S-a simțit auzit? A continuat problema să apară? În mod istoric, MSP-urile ar fi putut afla despre aceste modele într-o revizuire lunară sau trimestrială a afacerii sau dintr-un sondaj de satisfacție a clienților, ceea ce este util, dar adesea prea târziu. Analiza sentimentului condusă de AI ne oferă capacitatea de a înțelege experiența clientului în timp real. Acest lucru înseamnă că putem identifica unde un client devine frustrat, unde comunicarea nu este clară sau unde o problemă recurentă dăunează încrederii și putem interveni rapid. Acesta este punctul în care AI-ul amplifică partea umană a serviciului, în loc să o înlocuiască.

Ați menționat că multe organizații se luptă cu “AI-ul din umbră” în interiorul companiilor lor. Care sunt cele mai mari greșeli de guvernanță pe care le fac întreprinderile în acest moment, pe măsură ce angajații adoptă rapid instrumente AI pe cont propriu?

Cea mai mare greșeală este să lase adoptarea AI-ului să aibă loc într-un mod complet fragmentat. Angajații vor experimenta, și în multe cazuri, acest lucru este bun, dar organizația trebuie să înțeleagă ce instrumente sunt utilizate, ce date sunt introduse și ce riscuri sunt create. În prezent, multe companii au indivizi care utilizează AI în buzunare din întreaga afacere, dar nu există o politică comună, nici un cadru de măsurare, nici un model de formare și nici un plan clar de a se alinia cu obiectivele organizaționale.

Aceasta creează riscuri de securitate, riscuri de conformitate și eforturi irosite. Abordarea ideală nu este să închidem experimentarea, ci să o formalizăm și să o organizăm. Companiile au nevoie de cadre de guvernanță, controale de acces, formare a angajaților, cazuri de utilizare aprobate și o modalitate de a măsura valoarea. Acest lucru este mai ales adevărat în piața de mijloc, unde companiile au aceeași presiune din partea consiliilor și conducerii de a valorifica AI-ul, dar nu au neapărat expertiza internă AI, securitate și conformitate pentru a ghida efortul.

Pe măsură ce AI-ul automatizează mai multe sarcini de bază ale MSP, credeți că economia tradițională a serviciilor gestionate se va schimba fundamental în următorul deceniu?

Da, cred că economia se va schimba destul de mult. Modelul tradițional de servicii gestionate a fost adesea construit în jurul muncii, instrumentelor și marjelor. Dacă AI-ul și automatizarea reduc cantitatea de efort uman necesar pentru suportul de bază, monitorizare și remediere, atunci presiunea asupra prețurilor pentru aceste servicii comodificate este inevitabilă. Dar nu văd acest lucru ca pe un aspect negativ. Îl văd ca pe un factor care forțează MSP-urile să se deplaseze în sus pe lanțul de valoare. Valoarea va veni din ce în ce mai mult din a ajuta clienții să aplice tehnologia pentru rezultatele afacerilor: îmbunătățirea operațiunilor, automatizarea fluxurilor de lucru, consolidarea securității și luarea unor decizii mai bune.

De aceea, conversațiile strategice cu clienții sunt atât de importante. MSP-urile trebuie să înțeleagă cum funcționează afacerea unui client – lanțul de aprovizionare, modelul de servicii pentru clienți, procesele interne, planurile de creștere și profilul de risc. Apoi putem folosi AI-ul și automatizarea pentru a rezolva probleme de valoare mai mare. Atunci economia se schimbă de la câți oameni sunt necesari pentru a susține un mediu la ce valoare măsurabilă creează MSP-ul pentru o afacere.

Mulți discuții despre AI se axează pe întreprinderile mari, dar companiile de piață mijlocie adesea lipsesc de expertiza internă pentru a implementa AI-ul în mod responsabil. Care sunt provocările unice cu care se confruntă organizațiile de piață mijlocie, care sunt ignorate de industria mai largă?

Companiile de piață mijlocie se află într-o poziție foarte interesantă. Ele au o presiune reală de a adopta AI-ul, și în multe cazuri, au aceeași urgență ca și întreprinderile mai mari. Echipele lor de conducere și consiliile lor solicită ce este strategia noastră de AI, unde sunt eficiențele și cum vom rămâne competitivi. Dar, așa cum am menționat anterior, nu au aceleași resurse interne ca o companie Fortune 500. Nu au o echipă de guvernanță AI dedicată, o organizație de securitate matură, o funcție de știință a datelor matură sau resursele de gestionare a schimbării necesare pentru a trece de la piloții de AI la producție. Așa că pot rămâne blocați între experimentare și execuție. Știu că AI-ul contează, dar au nevoie de ajutor pentru a identifica cazurile de utilizare corecte, a pune guvernanța în aplicare, a securiza mediul, a instrui angajații și a integra AI-ul în fluxurile de lucru reale. De aceea, abordarea noastră la Netrio se axează pe adoptarea practică: pregătire, guvernanță, strategie, implementare a platformei, împuternicire și dezvoltare și suport continuu.

Netrio operează în industrii precum sănătate, servicii financiare și retail. Credeți că viitorii câștigători în serviciile gestionate activate de AI vor fi companiile cu cea mai profundă expertiză verticală, mai degrabă decât cele cu tehnologia cea mai largă?

Da, cred. O tehnologie largă este importantă, dar nu este suficientă de una singură. Valoarea reală vine atunci când înțelegem afacerea clientului suficient de bine pentru a ști unde AI-ul poate face cu adevărat o diferență. Sănătate, servicii financiare, retail, producție, ospitalitate – fiecare dintre aceste industrii are fluxuri de lucru diferite, presiuni regulatorii, așteptări ale clienților, profile de risc și realități operaționale. O implementare generică de AI poate crea o anumită eficiență, dar o soluție specifică domeniului poate rezolva o problemă mult mai semnificativă. De exemplu, modul în care gândim AI-ul într-un mediu de servicii financiare reglementate este diferit de modul în care gândim AI-ul în operațiunile retail sau fluxurile de lucru ale ospitalității. MSP-urile care vor câștiga vor fi cele care combină AI-ul, automatizarea, securitatea și expertiza verticală.

Privind înainte, care părți ale managementului IT al întreprinderii credeți că vor rămâne fundamental conduse de oameni, indiferent cât de avansate devin sistemele AI?

Părțile conduse de oameni vor fi acele domenii care necesită încredere, judecată, empatie și context strategic. AI-ul va continua să preia mai multe sarcini operaționale repetitive, și acest lucru este bun. Va ajuta inginerii să lucreze mai repede, va îmbunătăți timpul de răspuns, va identifica modele și va automatiza probleme cunoscute. Dar clienții tot au nevoie de oameni care înțeleg afacerea lor, care pot ajuta la luarea deciziilor și care pot sta în spatele recomandărilor făcute. Securitatea este un exemplu bun. AI-ul poate detecta amenințări, prioritiza alerte, automatiza răspunsuri, dar construirea unei culturi de securitate depinde în mare măsură de oameni, formare, conducere și judecată. La fel este și cu adoptarea AI-ului însuși. Putem implementa instrumente puternice, dar tot trebuie să decidem care sunt cazurile de utilizare care contează, care sunt riscurile acceptabile, cum ar trebui să fie instruiți angajații și cum ar trebui să fie măsurat succesul.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Netrio.