Rishi Chohan, CEO al GFT Technologies din Statele Unite – Seria de interviuri

Rishi Chohan, CEO al GFT Technologies din Statele Unite, este un lider experimentat în transformarea digitală, cu peste 20 de ani de experiență în industria software și servicii, inclusiv roluri la Ernst & Young și SoftServe. De la preluarea conducerii în 2025, el s-a concentrat pe scalarea strategiei bazate pe inteligență artificială a GFT în Statele Unite, prin consolidarea legăturilor cu instituțiile financiare, producătorii și partenerii tehnologici, precum și prin modernizarea sistemelor legacy pentru pregătirea pentru inteligență artificială.

GFT Technologies este o firmă globală de transformare digitală și inginerie software, specializată în inteligență artificială, modernizare cloud și inovație de platformă pentru sectoarele bancar, asigurări și producție. Fondată în 1987 și operând în peste 20 de țări, GFT reunește peste 12.000 de profesioniști. Activitatea sa este ghidată de cinci valori fundamentale: Îngrijire, Angajament, Colaborare, Curaj și Creativitate.

Ați condus transformări la instituții majore, cum ar fi EY și SoftServe, dar preluarea rolului de CEO al GFT în Statele Unite în timpul unei schimbări pivotale a inteligenței artificiale este o provocare unică. Ce v-a atras personal la această oportunitate și ce vă entuziasmează cel mai mult despre modelarea următorului capitol al GFT?

De la începutul conversațiilor mele cu GFT, am realizat că compania era într-o poziție de a aborda provocările comune ale industriei într-un mod diferit decât jucătorii deja stabiliți ai transformării digitale. A fost clar că compania era o putere în servicii financiare, atât în ceea ce privește expertiza tehnică, cât și cunoașterea profundă a domeniului. Echipa cu care urma să lucrez avea cunoștințe care ar fi putut depăși chiar și cele ale instituțiilor financiare însele.

Pe măsură ce am continuat să discutăm, am format rapid o viziune pentru modul în care aș aborda această oportunitate de a transforma companiile de servicii financiare pentru propriile lor viitoruri bazate pe inteligență artificială, în timp ce GFT trece printr-o transformare centrată pe inteligență artificială.

Acum, după ce am petrecut câteva luni lucrând în cadrul organizației, am confirmat suspiciunile mele inițiale: faptul că ne aflăm la intersecția expertizei tehnice, cunoașterii financiare profunde și experienței extinse în inteligență artificială ne pune într-o poziție foarte unică pentru a reinventa modelele de afaceri și abordările legacy – fie de la zero, fie piesă cu piesă. Este o abordare “alege-ți propria aventură” pentru a perturba o industrie care este coaptă pentru perturbare, și sunt fericit să fiu parte a acestui proces.

GFT se află în mijlocul unui drum de cinci ani pentru a deveni o companie complet centrată pe inteligență artificială. Intern, cum arată acest proces până acum?

Există patru domenii majore pe care le abordăm. În linii mari, acestea sunt:

1. Auditarea proceselor și operațiunilor pentru a determina cum și unde inteligența artificială poate îmbunătăți activitatea membrilor echipei.
2. Identificarea oportunităților pe care le putem valorifica pe termen scurt, precum și a celor pentru care trebuie să ne pregătim pe termen lung. Acest lucru include identificarea zonelor în care angajații pot utiliza inteligența artificială în sarcinile lor zilnice, în timp ce executăm o hartă a drumului care influențează operațiunile în mod holistic pe termen lung.
3. Aplicarea soluției noastre proprii de inteligență artificială generativă pentru a scala dezvoltarea software-ului pentru clienții noștri și a-i aduce mai repede pe piață. Am observat déjà câștiguri de productivitate care variază între 30% și 90%, în funcție de proiect, ca urmare directă a implementării acestei inteligențe artificiale pentru a livra noi servicii și oferte.
4. Educarea angajaților noștri prin tranziție, pentru a le face clar unde inteligența artificială poate interveni și unde ei pot crește odată cu evoluția companiei.

Puteți împărtăși exemple specifice sau studii de caz care ilustrează impactul soluției de inteligență artificială generativă a GFT, în special în servicii financiare?

Un bun exemplu recent la care pot face referire este o nouă soluție pe care am dezvoltat-o pentru bănci și firme de capital privat. Am creat un asistent de inteligență artificială generativă care evaluează riscul de credit pentru a informa deciziile majore de împrumut – la o scară exponențială. Noul instrument piecează automat cantități uriașe de date financiare pentru a crea rapoarte de credit, reducând timpii de la ore și chiar zile la doar câteva minute, asigurând în același timp conformitatea. Prin economisirea timpului necesar pentru crearea rapoartelor (spunem 40%, dar este o estimare conservatoare), analiștii de credit pot acum crește focusul asupra evaluării deciziilor complexe de risc.

Acest lucru rezolvă o problemă majoră, având în vedere că în industria creditului, fiecare secundă contează – dar mișcarea prea rapidă poate duce la erori umane, și o singură scăpare poate afecta decizii majore de împrumut.

Deoarece poate dura zile de muncă manuală pentru a compila un raport de risc, singurul mod în care companiile au putut mișca mai repede fără a supraîncărca lucrătorii și a risca greșeli a fost să scaleze echipele. Acum, cu această nouă abordare de inteligență artificială generativă, instituțiile financiare pot lua decizii de împrumut mai rapid și cu o încredere mai mare.

Un alt exemplu recent provine de la cea mai mare companie de asigurări din Brazilia, care a utilizat instrumentul nostru de inteligență artificială pentru a identifica vulnerabilități în cod și a preveni atacuri cibernetice înainte de a se întâmpla.

Acest lucru este critic, deoarece instituțiile financiare mari sunt deosebit de vulnerabile la hackeri – și această asigurătoare, în special, experimenta o serie de atacuri în fiecare zi. Deși aveau o echipă mare dedicată capturării și identificării potențialelor scurgeri de securitate înainte de a apărea, din cauza numărului uriaș de vulnerabilități, hackerii reușeau încă să pătrundă prin crăpături în apărarea lor.

Soluția noastră de inteligență artificială a putut identifica anomaliile cu 90% mai rapid decât echipele de dezvoltatori ar fi putut face anterior. În plus, odată identificate, soluția de inteligență artificială este utilizată pentru a remedia automat vulnerabilitățile din cod, prevenind atacurile, ceea ce face procesul cu 66% mai rapid decât înainte.

Ambele aceste capacități au reprezentat câștiguri de eficiență de până la 30% în ciclul de viață al dezvoltării, în doar 3-4 luni.

Cu experiența dvs. în conducerea proiectelor pentru bănci de top, cum adaptați strategia de inteligență artificială a GFT pentru a satisface nevoile hyper-specifice ale instituțiilor financiare din Statele Unite?

Prin munca mea cu bănci de top și în diverse aspecte ale spațiului financiar, sunt clar conștient de potențialul pe care îl reprezintă inteligența artificială pentru instituțiile financiare. Cunoașterea pe care o aduc cu mine la GFT completează experiența proprie a companiei de 35 de ani în spațiul financiar.

De-a lungul anilor, am fost martor la provocările comune care apar în proiectele pe care am avut privilegiul de a le conduce, precum și la durerile specifice pe care le resimt companiile individuale. A putea vedea aceste tendințe macro și modul în care afectează atât industria în ansamblu, cât și companiile specifice, mi-a oferit o înțelegere foarte clară a modului și locului în care pot aplica inteligența artificială. Pe scară largă, provocări cum ar fi spălarea de bani, frauda, identificarea clienților și rapoartele de credit complexe au chinuit instituțiile de-a lungul anilor.

De exemplu, GFT infuzează Google Vertex AI într-o bancă de top pentru a îmbunătăți detectarea fraudelor. În ciuda faptului că tehnologia nu este de obicei utilizată în acest scop, instituția a necesitat o soluție care putea fi integrată ușor în sistemele sale complexe. Pentru a sprijini această solicitare, GFT ajută banca să antreneze Google Vertex pe modele comune pentru a identifica potențialele fraude și a declanșa acțiuni pentru a le preveni.

În plus, GFT lucrează cu AWS pentru a construi soluții bazate pe inteligență artificială pentru bănci. În Singapore, am construit un proces de prevenire a spălării de bani condus de inteligență artificială.

În ceea ce privește strategia generală a GFT, lucrez pentru a găsi un echilibru între dezvoltarea soluțiilor noastre proprii de inteligență artificială și a celor pe care le construim pentru clienți, alături de partenerii noștri tehnologici de lungă durată, cum ar fi Google și AWS.

GFT își propune să devină un lider global în inteligență artificială responsabilă. Ce garduri sau structuri de guvernanță puneți în aplicare pentru a asigura siguranța, transparența și alinierea regulamentară, în special în sectoarele puternic reglementate?

Diferite instituții financiare urmează regulamente diferite; până în prezent, nu există un gard de protecție universal valabil pentru inteligența artificială. Acest lucru înseamnă că, pentru a rămâne conform și a asigura siguranța pentru fiecare client, ne adaptăm regulamentelor specifice ale organizației.

Soluțiile pe care le oferim sunt ușor adaptabile. Înainte de lansare, ne asigurăm că suntem familiarizați cu regulamentele și normele asociate cu instituția respectivă și ajustăm soluția pentru a se conforma mediului lor. Astfel, nu apar niciodată probleme de siguranță sau de conformitate cu regulamentele.

În plus față de curățarea soluțiilor noastre pentru cerințele de reglementare ale diferitelor companii, urmăm și regulamentele industriale, cum ar fi GDPR în Europa.

Ați fost descris ca un lider orientat spre date și acțiune. În practică, cum cultivați această cultură într-o organizație atât de mare, mai ales una care traversează o transformare rapidă a inteligenței artificiale?

Primul pas în cultivarea unei culturi orientate spre date într-o organizație este asigurarea că fiecare membru înțelege beneficiul de a lucra în acest mod.

Pentru a opera cu succes o afacere, echipele au nevoie de acces la datele organizației. Acest lucru oferă o perspectivă asupra a ceea ce funcționează și a ceea ce nu, și poate oferi proiecții ale rezultatelor probabile pentru diferite scenarii. Înarmate cu aceste date, este mult mai ușor să se ia decizii care sunt corecte pentru companie.

Pentru a demonstra acest lucru, este esențial să conducem prin exemplu și să arătăm cum deciziile bazate pe date pot aduce schimbări semnificative care beneficiază întreaga organizație. De exemplu, dacă datele de vânzări arată că rata de conversie este scăzută, știm că aceasta este o zonă care necesită atenție și putem crea o strategie pentru a remedia această provocare. Odată ce beneficiile unei culturi bazate pe date devin clare, este mai ușor pentru echipele din întreaga organizație să adopte în mod natural această practică.

În special pe măsură ce trecem printr-o transformare rapidă a inteligenței artificiale, datele sunt esențiale pentru a înțelege cum funcționează schimbarea și unde pot exista zone de îmbunătățire.

Dincolo de sectorul bancar, cum aplică GFT strategia sa de inteligență artificială în alte sectoare, cum ar fi producția? Există provocări sau oportunități unice în traducerea învățămintelor din sectorul financiar în aplicații industriale?

În industria producției, GFT are un parteneriat puternic cu Google. Împreună, în ultimul an, am lansat cazuri de utilizare a inteligenței artificiale special formulate pentru fabricile producătorilor.

Anul trecut, am anunțat implementarea Motorului de Date pentru Producție (MDE) al Google Cloud, care a alimentat capacități de inteligență artificială, cum ar fi inspecția liniei de producție vizuală, întreținerea predictivă a mașinilor și previziunea producției. Acum, în acest an, am lansat următoarea noastră serie de aplicații construite pe modelele Gemini ale Google, incluzând capacitatea de a determina cauza rădăcină a erorilor și defectelor, tablouri de bord vizuale care permit utilizatorilor să interogheze datele la nivel de întreagă organizație în limbaj natural și capacitatea de a converti mii de manuale de instruire a mașinilor în demonstrații video conduse de avatar.

Când vine vorba de traducerea învățămintelor din sectorul financiar în aplicații industriale, este mai puțin despre industrie în sine și mai mult despre descoperirile din cod. În orice industrie, învățămintele despre dezvoltarea de cod și ciclurile de viață ale software-ului sunt importante și transferabile – codul poate crea și face lucruri diferite, dar anumite blocaje sau provocări cu dezvoltarea software-ului sunt universale. Utilizăm ceea ce învățăm în fiecare proiect, fie că este pentru instituții financiare sau producători, pentru a aduce perspective mai profunde în următorul nostru proiect.

Cu parteneriate strategice cu NVIDIA (NVDA ), AWS și Google Cloud, ce considerați a fi următoarea evoluție a abordării ecologice a GFT? Vor fi produsele de inteligență artificială specifice verticalelor dezvoltate împreună sau construite independent?

Am început deja atât dezvoltarea în comun, cât și construirea independentă a soluțiilor de inteligență artificială. Cazurile de utilizare a inteligenței artificiale pentru producție pe care le-am lansat cu Google Cloud sunt doar începutul muncii noastre de automatizare a fabricilor. De asemenea, planificăm în curând să lansăm cazuri de utilizare a inteligenței artificiale specifice financiare pe care le-am dezvoltat cu AWS pentru băncile din Statele Unite.

În plus, suntem în permanență extinzând soluția noastră independentă de inteligență artificială generativă pentru dezvoltarea software-ului.

Strategia pe cinci ani a GFT include ținte îndrăznețe: atingerea unui venit de 1,5 miliarde de euro și devenirea un lider recunoscut în inteligență artificială. Pe măsură ce priviți spre 2029, ce repere sau semne vă vor arăta că compania este cu adevărat pe drumul cel bun?

Avem două repere principale care sunt esențiale pentru a fi atinse și care se învârt în jurul culturii și soluțiilor.

Mai întâi, trebuie să schimbăm atât mentalitatea, cât și abilitățile tehnice ale tuturor membrilor organizației, astfel încât inteligența artificială să fie în centrul modului nostru de operare. Acest lucru nu se limitează la personalul nostru tehnic; fie că sunt dezvoltatori, reprezentanți de vânzări sau marketeri, toți membrii echipei vor fi instruiți complet despre utilizarea soluțiilor noastre de inteligență artificială.

În al doilea rând, măsurăm succesul prin serviciile cu valoare ridicată pe care le livrăm clienților noștri. În următorii cinci ani, sperăm să vedem o creștere semnificativă a proiectelor care au inteligență artificială încorporată atât în servicii, cât și în produsele pe care le oferim.

Am văzut deja progrese semnificative în ambele direcții, cu o parte semnificativă a personalului nostru deja instruit și utilizând inteligența artificială intern, precum și o creștere a elementului de inteligență artificială în proiectele în care suntem implicați. Aceste obiective de bază sunt esențiale pentru a stabili o fundație puternică. La GFT, știm că inteligența artificială va continua să evolueze în anii următori, și singurul mod de a rămâne înainte este să ne pregătim acum.

În final, acum că ați avut câteva luni în funcție – ce v-a surprins cel mai mult despre cultura sau capacitățile GFT? Și ce este o concepție greșită pe care oamenii o mai au despre transformarea inteligenței artificiale la nivel de întreprindere pe care ați dori să o corectați?

Nu pot sublinia suficient profunzimea expertizei în servicii financiare și tehnice care coexistă simultan la GFT. Acest lucru ne pune într-o poziție de a nu doar executa idei pe care organizațiile ni le aduc, ci și de a le ghida pe baza experienței noastre de a lucra cu bănci din întreaga lume. Ne prezentăm viziuni pe termen lung care sunt adesea mult mai mari – și cu mult mai mult potențial de a genera venit – decât ceea ce ar fi putut veni cu ei singuri. Pe măsură ce continuă să aflu despre munca trecută și prezentă a GFT în diverse regiuni, realizez că există puține spații în industrie pe care GFT nu le-a atins.

Aș spune că o concepție greșită despre transformarea inteligenței artificiale la nivel de întreprindere este că este doar o modă. Acesta este ceva pe care organizațiile își place să și-l spună pentru a-și cumpăra timp pentru a o înțelege. Cu cât organizațiile acceptă mai repede că inteligența artificială este aici pentru a rămâne și va schimba modul în care fac totul – într-un mod bun – cu atât mai repede pot începe să-și realizeze potențialul, atât în moduri mici, cât și în moduri mari.

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