Mukund Kalmanker, Global Head of Data, Analytics & AI at Apexon – Interviu Serie

Mukund Kalmanker, Global Head of Data, Analytics & AI la Apexon, aduce peste două decenii de experiență în conducerea inițiativelor de transformare a întreprinderilor la scară largă, cu o carieră care acoperă roluri de conducere senior la Wipro, unde a construit și extins practici globale de IA, a incubat platforme de automatizare precum HOLMES și a ajutat la definirea strategiei tehnologice a întreprinderilor din diverse industrii, inclusiv servicii financiare, telecomunicații și sănătate. Lucrul său s-a concentrat în mod constant pe traducerea tehnologiilor emergente – în special IA, ingineria datelor și automatizarea – în rezultate comerciale practice, combinând expertiza tehnică profundă cu o puternică experiență în construirea de echipe globale, conducerea strategiilor de digitalizare și furnizarea de eficiențe operaționale măsurabile pentru întreprinderi mari.

Apexon este o firmă de servicii tehnologice cu accent pe digital, care ajută întreprinderile să accelereze transformarea afacerilor prin combinarea IA, analizei de date și ingineriei digitale pentru a crea sisteme și experiențe de client inteligente și scalabile. Prin capacitățile sale integrate în domeniul cloud, automatizare și analize avansate, compania lucrează cu organizații pentru a moderniza operațiunile, a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor și a furniza soluții digitale de la capăt la capăt, în special în industrii precum servicii financiare, sănătate și științe ale vieții.

După două decenii de conducere a inițiativelor de IA și analize la companii precum Wipro și acum Apexon, ce experiență v-a modelat cel mai mult abordarea dvs. față de transformarea digitală?

De-a lungul ultimilor ani, ceea ce m-a influențat cel mai mult este realizarea că transformarea digitală de succes nu se referă doar la tehnologie – ci la alinierea acestei tehnologii pentru a rezolva probleme comerciale reale și a se alinia cu comportamentele umane în evoluție. Este vorba despre utilizarea inovației ca o pârghie strategică pentru a conduce industria și a face lumea un loc mai bun de trăit. Indiferent dacă ajutăm o bancă să adreseze nevoile regulatorii sau o marcă de retail să-și reimagineze angajamentul cu clienții sau să permitem unui furnizor de sănătate să ia decizii mai rapide și bazate pe date, am văzut cel mai mare impact atunci când începem cu experiența finală în minte. În viața mea anterioară și acum la Apexon, echipele mele și eu am lucrat îndeaproape cu clienții din diverse industrii pentru a transforma IA agențială, IA generală, IA, ML, RPA și datele din simple cuvinte cheie în rezultate comerciale – deblocând insight-uri, îmbunătățind eficiența, îmbunătățind experiența clienților, ajutând la gestionarea riscurilor și creând avantaje competitive pentru clienții noștri. Această colaborare constantă și focalizarea pe rezultate sunt ceea ce continuă să-mi modeleze gândirea.

Ce v-a atras la Apexon, și cum se aliniază abordarea curentă a companiei față de date, analize și IA cu viziunea dvs. personală asupra viitorului tehnologiei întreprinderilor?

Ceea ce m-a atras la Apexon este angajamentul lor clar de a ajuta clienții să îmbrățișeze inovația cu un scop. Cultura inovatoare și mentalitatea de creștere sunt încorporate în fiecare persoană asociată cu Apexon, și se reflectă în modul în care învățăm, inovăm și depășim limitele împreună. Cu capacități profunde în domeniul datelor și IA, combinate cu o adâncime în inginerie și o focusare ascuțită pe industrii reglementate precum BFSI și sănătate, Apexon nu consideră datele sau IA ca capacități izolate – le tratează ca active fundamentale pentru a ajuta la ingineria de întreprinderi inteligente, pentru a construi soluții și platforme de afaceri scalabile și bazate pe IP. Acest lucru se aliniază îndeaproape cu convingerea mea că viitorul tehnologiei întreprinderilor constă în crearea de sisteme inteligente care nu numai că sunt adaptabile, dar și scalabile, reproductibile și construite pentru valoare pe termen lung.

La Apexon, există o focalizare deliberată pe traducerea tehnologiei de ultimă generație în rezultate comerciale semnificative – fie că este vorba de deblocarea insight-urilor competitive, de facilitarea unei automatizări mai inteligente sau de conducerea experiențelor centrate pe clienți. Convergența IA cu o mentalitate bazată pe IP este exact acolo unde cred că transformarea întreprinderilor se îndreaptă – și sunt entuziasmat să ajut la modelarea acestui viitor aici.

Cum ajută țesăturile inteligente la construirea unei întreprinderi conectate, și ce arată implementarea lor în lumea reală?

Țesăturile inteligente nu sunt un produs sau o platformă. Sunt o schimbare arhitecturală. Ele conectează punctele dintre unitățile de afaceri, sisteme, date și decizii, astfel încât inteligența să nu fie ceva la care apelezi ocazional; este întotdeauna activă.

Vorbind despre impactul în lumea reală – gândiți-vă la un retailer care ajustează operațiunile lanțului de aprovizionare în timp real pe baza mai multor factori, cum ar fi comportamentul de cumpărare, perturbările din lanțul de aprovizionare, dezvoltările geopolitice, schimbările meteo sau chiar și calamitățile locale. Sau un spital care prezintă recomandări de tratament în timp ce clinicianul încă examinează rezultatele testelor. Sau bănci care pot coase datele de-a lungul mai multor tranzacții pentru a identifica activități complexe de spălare a banilor. Puterea constă în împletirea inteligenței direct în fluxul de lucru, nu adăugându-o ulterior. Acesta este modul în care întreprinderile devin cu adevărat conectate – inteligența este generată în orice parte a organizației și această inteligență este consumată de întreaga organizație.

Cum folosește Apexon uneltele de IA generativă, cum ar fi Copilot, pentru a crea valoare pentru clienți, și în ce domenii ați văzut cea mai puternică adoptare?

Vedem uneltele precum GitHub Copilot nu doar ca asistenți de programare, ci ca catalizatori pentru reimaginarea modului în care se proiectează, construiește și testează software-ul. La Apexon, Copilot este încorporat pe tot parcursul ciclului de inginerie – de la redactarea poveștilor utilizatorilor și rafinarea cerințelor până la generarea testelor și prezicerea defectelor. Acesta ajută echipele să lucreze mai rapid și cu o mai mare acuratețe.

De exemplu, lucrăm cu un furnizor de sănătate pentru a conduce adoptarea Copilot și a o combina cu cadre Agentic pentru a reimagina complet ciclul de viață al ingineriei software pentru a aduce mai multe eficiențe în inginerie. Pentru un alt client, ajutăm la adoptarea Gen IA și a cadrului Agentic pentru a îmbunătăți calitatea datelor și a pune puterea în mâinile utilizatorilor care interacționează direct cu regulatorii pentru a adresa nevoile de conformitate.

Adoptarea a fost cea mai puternică în domenii unde viteza, personalizarea și scala sunt cele mai importante – procesarea documentelor inteligente, IA conversațională și hiper-automatizarea. Acestea sunt spații în care IA generativă oferă nu doar ieșiri, ci și un avantaj strategic.

Cum influențează parteneriatele academice cu instituții precum IIT Madras și Imperial College London strategia dvs. de cercetare și dezvoltare a talentului în domeniul IA?

Colaborările noastre cu IIT Madras și Imperial College London joacă un rol cheie în modelarea agendei noastre de cercetare și a modului în care construim talente pregătite pentru viitor. Nu finanțăm doar proiecte – lucrăm îndeaproape cu cercetători de top pentru a explora domenii de frontieră precum IA agențială, sisteme multi-agente și AGI. Aceste parteneriate ne oferă o înțelegere mai profundă a mai multor domenii emergente – de exemplu, modul în care funcționează și evoluează modelele de limbaj mare, făcându-le contextuale în diverse domenii.

Ele servesc, de asemenea, ca motoare pentru dezvoltarea talentului. Prin programe comune, creăm oportunități de învățare practice care pun în legătură profunzimea academică cu relevanța întreprinderilor. Este un schimb bilateral: obținem acces la gândire de ultimă generație, iar studenții interacționează cu probleme din lumea reală. Această sinergie este esențială pentru scalarea capacităților noastre de IA, date și inginerie digitală.

În industrii precum sănătatea, finanele sau telecomunicațiile, ce este un exemplu în care soluția de IA sau analitică a Apexon a îmbunătățit semnificativ eficiența operațională sau a deblocat noi modele de afaceri?

Un exemplu bun este lucrul nostru cu o instituție financiară de top din America de Nord pentru a moderniza procesul de evaluare a riscurilor utilizând un cadru IA alimentat. Prin automatizarea ingestiunii de date, standardizarea surselor fragmentate și implementarea unui motor de risc în timp real, am redus efortul manual cu 90% și am accelerat evaluările de 4 ori. Alertele predictive integrate și urmărirea conformității au ajutat la reducerea penalităților regulatorii cu 30% și a expunerii financiare cu 40%. Construit pe o arhitectură cloud-native și microservicii, soluția nu numai că a îmbunătățit acuratețea și viteza, dar a poziționat și clientul pentru gestionarea riscurilor bazată pe date, scalabilă, într-un mediu regulator în schimbare rapidă.

Care sunt tehnologiile emergente sau tendințele IA pe care le urmăriți cel mai mult ca următoarea frontieră majoră pentru inovația întreprinderilor?

La Apexon, vedem IA agențială ca următorul salt major în inteligența întreprinderilor în termen scurt. În contrast cu IA tradițională care reacționează la prompturi, sistemele IA agențiale pot interpreta dinamic contextul, stabili și urmări obiective, colabora între sisteme și îmbunătăți continuu prin feedback. Am construit un cadru de la capăt la capăt, AgentRise, pentru a aduce acest lucru la viață. AgentRise combină un creier IA agențial, orchestrare multi-agent, supraveghere umană și observabilitate la nivel de întreprindere.

Rezultatul este o IA care nu doar asistă, ci execută în mod autonom fluxuri de lucru comerciale complexe, de la triajul documentelor în sănătate la gestionarea excepțiilor în timp real în finanțe.

Ceea ce diferențiază abordarea noastră este focalizarea pe inteligență scalabilă și de încredere. Utilizăm componente modulare, inginerie de prompturi și integrări securizate pentru a implementa IA agențială cu viteză și fiabilitate. Nu este doar inovație – este IA încorporată în fluxul de afaceri, funcționând în siguranță la scară și livrând rezultate tangibile.

Urăm și progresele în IA îngustă, Inteligența Artificială Generală și Calculul Cuantic – dar ceea ce ne entuziasmează cel mai mult este modul în care aceste tehnologii converg pentru a alimenta întreprinderi care nu sunt doar inteligente, ci și adaptabile, autonome și capabile de evoluție autodirijată.

Care sunt cele mai mari provocări cu care se confruntă organizațiile atunci când trec de la sistemele de date legacy la arhitecturi de analize moderne?

Organizațiile întâlnesc, de obicei, patru provocări majore atunci când trec de la sisteme legacy la arhitecturi de analize moderne.

Prima este adoptarea și realizarea valorii. Platformele legacy adesea modelează moduri profund înrădăcinate de lucru, făcând managementul schimbării critic. Organizațiile trebuie să se asigure că noile platforme de analize livrează rezultate comerciale tangibile, cum ar fi creșterea veniturilor, eficiența operațională și gestionarea riscurilor îmbunătățită, în loc să fie doar actualizări tehnice.

A doua este modernizarea tehnologică și dezvoltarea capacităților. Multe întreprinderi operează moșteniri complexe care cuprind mainframe-uri, sisteme on-premise și medii cloud timpurii. Modernizarea acestor medii necesită o raționalizare și o re-arhitectură atente, alături de construirea abilităților, talentului și maturității operaționale necesare pentru a susține platformele moderne de date, analize și IA.

A treia este pregătirea pentru date și IA. Modernizarea nu se referă doar la mutarea datelor într-o nouă platformă. Organizațiile trebuie să se asigure că datele sunt pregătite pentru analize avansate și IA, prin consolidarea calității datelor, guvernanței, liniei de proveniență, confidențialității și gardurilor etice, astfel încât insight-urile și modelele IA să poată fi de încredere și să poată fi scalate.

În cele din urmă, există schimbarea organizațională. Pe măsură ce platformele evoluează către capacități IA mai autonome și agențiale, companiile trebuie să-și adapteze modelele operaționale, abilitățile forței de muncă și cultura pentru a permite o colaborare eficientă între oameni și sisteme inteligente.

Cum vă asigurați că experiențele digitale și soluțiile IA rămân centrate pe nevoile umane, și nu doar pe rezultatele tehnice?

Cred că fundamentul soluțiilor digitale și IA cu adevărat impactante este o schimbare clară de mentalitate, de la a întreba ce este capabilă tehnologia la a întreba cum poate crea valoare comercială și servească oamenilor și societății.

Începem prin a fundamenta fiecare inițiativă pe rezultate umane reale, cum ar fi decizii mai bune, o incluziune mai puternică, o încredere mai mare, experiențe mai simple. Acest lucru necesită o implicare profundă cu utilizatorii, o ascultare continuă și proiectarea de soluții în jurul modului în care oamenii adoptă și interacționează cu experiențele digitale. Încorporăm în mod intenționat designul centrat pe om, transparența și răspunderea în platformele noastre.

În special în domenii cu impact ridicat, IA trebuie să opereze cu o supraveghere umană puternică și garduri etice clare, asigurându-se că îmbunătățește judecata umană, în loc să o înlocuiască. La fel de important, succesul trebuie măsurat nu doar prin metrice de performanță, ci și prin adoptare, încrederea utilizatorilor și crearea de valoare pe termen lung.

Când se face bine, beneficiile se extind mult dincolo de organizații individuale. IA centrată pe om are potențialul de a extinde accesul la oportunități, de a consolida instituțiile și de a îmbunătăți calitatea vieții la scară largă. Poate ajuta la construirea unor economii mai rezistente, sisteme mai echitabile și societăți mai bine informate. În cele din urmă, scopul nostru ar trebui să fie dezvoltarea unei IA care nu numai că este inteligentă, ci și responsabilă, incluzivă și cu un scop bine definit. Tehnologia care amplifică potențialul uman și contribuie pozitiv la viitorul pe care îl modelăm împreună.

Cum evaluați succesul implementărilor de IA generativă la Apexon – există anumite indicatori de performanță sau cadre pe care le utilizați pentru a măsura eficacitatea în diverse medii de client?

La Apexon, am stabilit cadre robuste, susținute de un portofoliu de IP, soluții și acceleratoare, pentru a ajuta atât echipele noastre, cât și pe clienții noștri să măsoare eficacitatea implementărilor de IA generativă și IA agențială.

În primul rând, ne concentrăm pe impactul comercial. Acesta începe cu obiective clare la nivel de domeniu sau de proces, dar se concentrează în cele din urmă pe măsurarea rezultatelor strategice, cum ar fi îmbunătățirea experienței clienților, creșterea veniturilor, optimizarea costurilor, eficiența operațională și gestionarea riscurilor mai puternică. Cadru nostru propriu M4 sprijină acest lucru, oferind un model de execuție structurat pentru angajamentele de analize. M4 oferă o strategie dovedită și pași previzibili pentru modernizarea datelor, ajutând organizațiile să cartografieze cazuri de utilizare, să modernizeze arhitecturile de date și să treacă la medii de analize bazate pe cloud, asigurându-se că inițiativele IA rămân strâns aliniate cu indicatorii de performanță comercială măsurabili.

În al doilea rând, evaluăm adoptarea și realizarea valorii. Implementările IA creează un impact semnificativ doar atunci când sunt de încredere, adoptate pe scară largă și eficientă în augmentarea capacităților umane. La Apexon, adoptarea noastră la nivel de întreprindere a GenIA și IA agențială a servit ca model practic pentru clienți. Am început prin a permite angajaților de-a lungul organizației să aibă capacități GenIA și IA agențială, echipându-i cu unelte, politici și îndrumări pentru utilizarea responsabilă, în timp ce urmăream în același timp rezultatele comerciale pe care le-au livrat. Cadrele de guvernanță, politicile și indicatorii de performanță pe care le-am dezvoltat prin această călătorie ajută acum clienții noștri să accelereze și să scaleze adoptarea GenIA.

În al treilea rând, măsurăm performanța tehnică. Acceleratoarele noastre din platforma Genysys permit monitorizarea continuă a metricilor operaționale cheie, cum ar fi acuratețea răspunsului, ratele de halucinație, costul pe inferență, scalabilitatea și performanța generală a sistemului. Genysys, platforma noastră GenIA proprietară, consolidează capacitățile a multiple modele de limbaj mare într-un mediu unificat, cu integrare fără efort între peste zece LLM. Acest lucru permite organizațiilor să selecteze cele mai potrivite modele pentru diverse cazuri de utilizare, menținând în același timp vizibilitatea asupra performanței, fiabilității și eficienței costurilor pe parcursul implementărilor.

În cele din urmă, evaluăm guvernanța și riscul. Cadru nostru de garduri enterprise, parte a ofertei AgentRise, ajută organizațiile să abordeze domenii critice, cum ar fi guvernanța, riscul și conformitatea. Având în vedere munca noastră profundă cu industrii reglementate, ajutăm clienții să evalueze explicabilitatea, auditabilitatea, linia de proveniență a datelor, gardurile de confidențialitate și alinierea la standardele de IA responsabilă, pentru a se asigura că sistemele IA sunt atât scalabile, cât și de încredere.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Apexon ar trebui să viziteze Apexon.