Mukund Kalmanker, Șef Global de Date, Analize și Inteligență Artificială la Apexon – Seria de Interviuri

Mukund Kalmanker, Șef Global de Date, Analize și Inteligență Artificială la Apexon, aduce peste două decenii de experiență în conducerea inițiativelor de transformare la nivel de întreprindere, cu o carieră care cuprinde roluri de conducere senior la Wipro, unde a construit și extins practici globale de inteligență artificială, a incubat platforme de automatizare precum HOLMES și a ajutat la definirea strategiei tehnologice de întreprindere în diverse industrii, inclusiv servicii financiare, telecomunicații și sănătate. Lucrul său s-a concentrat constant pe traducerea tehnologiilor emergente – în special inteligența artificială, ingineria datelor și automatizarea – în rezultate comerciale practice, combinând expertiza tehnică profundă cu o experiență puternică 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 focus digital care ajută întreprinderile să accelereze transformarea afacerilor prin combinarea inteligenței artificiale, analizei datelor 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 complete, în special în industrii precum servicii financiare, sănătate și științe ale vieții.

După două decenii de conducere a inițiativelor de inteligență artificială 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 a fost realizarea că transformarea digitală de succes nu se rezumă doar la tehnologie, ci la alinierea acestei tehnologii pentru a rezolva probleme comerciale reale și a se alinia cu comportamentele umane în schimbare. 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 abordeze nevoile de reglementare 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 inteligența artificială, machine learning, 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. Acea colaborare constantă și focalizarea pe rezultate este 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 inteligență artificială cu viziunea dvs. personală pentru viitorul tehnologiei de întreprindere?

Ceea ce m-a atras la Apexon a fost angajamentul clar al companiei de a ajuta clienții să îmbrățișeze inovația cu un scop. Cultura inovației 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 date și inteligență artificială, îmbinate cu profunzime în inginerie și o focalizare ascuțită pe industrii reglementate precum BFSI și sănătate, Apexon nu consideră datele sau inteligența artificială ca capacități izolate – le tratează ca active fondatoare pentru a ajuta la ingineria întreprinderilor inteligente, pentru a construi soluții și platforme de afaceri scalabile și bazate pe proprietate intelectuală. Acest lucru s-a aliniat strâns cu convingerea mea că viitorul tehnologiei de întreprindere 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 – indiferent dacă este vorba despre deblocarea insight-urilor competitive, permiterea unei automatizări mai inteligente sau conducerea experiențelor centrate pe clienți. Convergența inteligenței artificiale cu o mentalitate orientată spre proprietate intelectuală este exact acolo unde cred că transformarea întreprinderii 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. Ele reprezintă o schimbare arhitecturală. Ele conectează punctele dintre unitățile de afaceri, sisteme, date și decizii, astfel încât inteligența nu este ceva la care apelezi ocazional; este întotdeauna activă. Acest lucru transformă organizațiile de la a fi conduse de date la a fi conduse în mod real de inteligență.

Veniți la impactul din lumea reală – gândiți-vă la un retailer care ajustează operațiunile lanțului de aprovizionare în timp real pe baza unor factori precum comportamentul de cumpărare, perturbările din lanțurile de aprovizionare, evoluțiile geopolitice, schimbările meteo sau chiar calamitățile locale. Sau un spital care prezintă recomandări de tratament în timp ce clinicianul încă examinează rezultatele testelor. Sau bănci care pot coase datele din multiple tranzacții pentru a identifica activități complexe de spălare a banilor. Puterea constă în împletirea inteligenței direct în fluxul de lucru, nu în adăugarea ei ulterioară. 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 instrumente de inteligență artificială generativă precum Copilot pentru a conduce valoarea pentru clienți, și în ce domenii ați văzut cea mai puternică adoptare?

Noi vedem instrumente precum GitHub Copilot nu doar ca asistenți de codare, ci ca catalizatori pentru reinventarea modului în care se planifică, se construiește și se 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 predicția defectelor. Acesta ajută echipele să se deplaseze mai rapid cu o precizie mai mare.

De exemplu, lucrăm cu un furnizor de sănătate pentru a conduce adoptarea Copilot și a o combina cu cadrele Agentic pentru a reimagina complet ciclul de viață al ingineriei software și a aduce mai multă eficiență în inginerie. Pentru un alt client, ne ajutăm să adopte inteligența artificială generativă și cadrele Agentic pentru a îmbunătăți calitatea datelor și a pune puterea în mâinile utilizatorilor care interacționează direct cu regulatorii pentru a aborda nevoile de conformitate.

Adoptarea a fost cea mai puternică în domenii unde viteza, personalizarea și scala sunt cele mai importante – prelucrarea inteligentă a documentelor, inteligența conversațională și hiper-automatizarea. Acestea sunt spații unde inteligența artificială 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 inteligenței artificiale?

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 talentul pentru viitor. Nu doar finanțăm proiecte – lucrăm îndeaproape cu cercetători de top pentru a explora domenii de frontieră precum inteligența artificială Agentică, sistemele multi-agente și inteligența artificială generală. Aceste parteneriate ne oferă o înțelegere mai profundă a unor domenii emergente – de exemplu, cum se comportă și evoluează modelele de limbaj mare în diverse domenii.

Ele servesc, de asemenea, ca motoare pentru dezvoltarea talentului. Prin programe comune, creăm oportunități de învățare practice care combină profunzimea academică cu relevanța întreprinderii. Este un schimb bilateral: obținem acces la gândire de ultimă oră, iar studenții se confruntă cu probleme din lumea reală. Această sinergie este critică pentru scalarea capacităților noastre de inteligență artificială, date și inginerie digitală.

În industrii precum sănătatea, finanțele sau telecomunicațiile, ce este un exemplu în care soluția de inteligență artificială 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 de inteligență artificială. Prin automatizarea ingestiei 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 de reglementare cu 30% și a expunerii financiare cu 40%. Construit pe o arhitectură cloud-native și microservicii, soluția nu doar a îmbunătățit acuratețea și viteza, ci a poziționat clientul pentru gestionarea riscurilor bazată pe date și scalabilă într-un mediu de reglementare în schimbare rapidă.

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

La Apexon, vedem inteligența artificială Agentică ca următorul salt major în inteligența întreprinderilor în termen scurt. În contrast cu inteligența artificială tradițională care reacționează la prompturi, sistemele de inteligență artificială Agentică pot interpreta în mod autonom contextul dinamic, 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 de inteligență artificială Agentică, orchestrare multi-agent, supraveghere umană și observabilitate la nivel de întreprindere.

Rezultatul este o inteligență artificială 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 ne diferențiază abordarea este focalizarea pe inteligență scalabilă și de încredere. Utilizăm componente modulare, inginerie de prompt și integrări securizate pentru a implementa inteligența artificială Agentică cu viteză și fiabilitate. Nu este doar inovație – este inteligență artificială încorporată în fluxul de afaceri, funcționând în siguranță la scară și livrând rezultate tangibile. Pe măsură ce aceste sisteme evoluează, credem că vor fi coloana vertebrală a întreprinderilor adaptive, autonome și capabile de evoluție autodirijată din industrii reglementate și cu impact ridicat.

Urăm, de asemenea, progresele în inteligența artificială 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 oferă rezultate comerciale tangibile, cum ar fi creșterea veniturilor, eficiența operațională, îmbunătățirea gestionării riscurilor, și nu doar upgrade-uri tehnice.

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

A treia este pregătirea datelor și a inteligenței artificiale. Modernizarea nu este doar despre mutarea datelor pe o nouă platformă. Organizațiile trebuie să se asigure că datele sunt pregătite pentru analize avansate și inteligență artificială prin consolidarea calității datelor, guvernanței, liniei de proveniență, garanțiilor de confidențialitate și a gardurilor etice, astfel încât insight-urile și modelele de inteligență artificială să poată fi de încredere și scalate.

În cele din urmă, există schimbarea organizațională. Pe măsură ce platformele evoluează către capacități de inteligență artificială mai autonome și agențice, companiile trebuie să-și adapteze modelele de operare, 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 de inteligență artificială rămân centrate pe nevoile umane, și nu doar pe rezultate tehnice?

Cred că fundația unor soluții digitale și de inteligență artificială cu adevărat impact este o schimbare clară de mentalitate, de la a întreba ce este capabilă tehnologia la a întreba cum poate crea valoare comercială și servi oamenilor și societății.

Noi începem prin a ancora fiecare inițiativă în rezultate umane reale, cum ar fi decizii mai bune, incluziune mai puternică, încredere mai mare, experiențe mai simple. Acest lucru necesită o implicare profundă cu utilizatorii, ascultare continuă și proiectarea soluțiilor în jurul modului în care oamenii adoptă și interacționează cu experiențele digitale. Intenționăm să încorporăm designul centrat pe om, transparența și responsabilitatea în platformele noastre.

În domenii cu impact ridicat, în special, inteligența artificială trebuie să funcționeze 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. Inteligența artificială 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 inteligențe artificiale care nu este doar inteligentă, ci și responsabilă, incluzivă și cu scop.

Cum evaluați succesul implementărilor de inteligență artificială generativă la Apexon – există anumite indicatori de performanță sau cadre pe care le folosiți pentru a măsura eficacitatea în diferite medii de client?

La Apexon, am stabilit cadre robuste, susținute de un portofoliu de proprietate intelectuală, soluții și acceleratoare, pentru a ajuta atât echipele noastre, cât și clienții noștri să măsoare eficacitatea implementărilor de inteligență artificială generativă și Agentică.

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 experiența îmbunătățită a clienților, creșterea veniturilor, optimizarea costurilor, eficiența operațională și gestionarea mai puternică a riscurilor. Cadru nostru M4 sprijină acest lucru prin oferirea unui model de execuție structurat pentru angajamentele de analize. M4 oferă o strategie dovedită și pași previzibili pentru modernizarea datelor, ajutând organizațiile să cartografieze cazurile de utilizare, să modernizeze arhitecturile de date și să treacă la medii de analize bazate pe cloud, asigurându-se că inițiativele de inteligență artificială rămân strâns aliniate cu indicatorii de performanță comercială măsurabili.

În al doilea rând, evaluăm adoptarea și realizarea valorii. Implementările de inteligență artificială au un impact semnificativ doar atunci când sunt de încredere, adoptate pe scară largă și eficient integrate pentru a spori capacitățile umane. La Apexon, adoptarea noastră la nivel de întreprindere a inteligenței artificiale generative a servit ca un model practic pentru clienți. Am început prin a permite angajaților de pe întregul parcurs al organizației cu capacități de inteligență artificială generativă și Agentică, 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 inteligenței artificiale generative.

În al treilea rând, măsurăm performanța tehnică. Acceleratoarele noastre din cadrul platformei 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 de inteligență artificială generativă, consolidează capacitățile a multiplelor modele de limbaj mare într-un mediu unificat, cu integrare transparentă în peste zece modele de limbaj mare. Acest lucru permite organizațiilor să selecteze cele mai potrivite modele pentru diferite cazuri de utilizare, menținând în același timp vizibilitatea asupra performanței, fiabilității și eficienței costurilor în timpul implementărilor.

În cele din urmă, evaluăm guvernanța și riscul. Cadru nostru de garduri pentru întreprindere, 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, garanțiile de confidențialitate și alinierea cu standardele de inteligență artificială responsabilă, pentru a asigura că sistemele de inteligență artificială 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.