Rishi Chohan, CEO al GFT Technologies din S.U.A. – Seria de interviuri

Rishi Chohan, CEO al GFT Technologies din S.U.A., este un lider experimentat în transformarea digitală, cu peste 20 de ani de experiență în industria software și servicii, incluzând 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 S.U.A., prin consolidarea legăturilor cu instituțiile financiare, producătorii și partenerii tehnologici, în timp ce modernizează sistemele legacy pentru a fi gata 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 S.U.A. 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 industriale comune într-un mod diferit decât jucătorii deja consacrați ai transformării digitale. A fost clar că compania era o putere în domeniul serviciilor financiare, atât în ceea ce privește expertiza tehnică, cât și, poate chiar mai important, cunoașterea profundă a domeniului.

Pe măsură ce am continuat să discutăm, am format rapid o viziune pentru modul în care aș aborda această oportunitate de a transforma firmele 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, a cunoașterii financiare profunde și a experienței extinse în inteligență artificială ne pune într-o poziție foarte unică pentru a reinventa modelele și abordările de afaceri legacy – fie de la zero, fie pas cu pas. 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 lucru până acum?

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

1. Audităm procesele și operațiunile noastre pentru a determina cum și unde inteligența artificială poate îmbunătăți experiența membrilor echipei.
2. Identificăm oportunități de a capitaliza pe termen scurt, precum și ceea ce trebuie să construim pentru termen lung. Acest lucru include identificarea domeniilor în care angajații pot utiliza inteligența artificială în sarcinile lor zilnice, în timp ce executăm o hartă a drumului mai cuprinzător care influențează operațiunile în ansamblu, pe parcursul timpului.
3. Aplicăm soluția noastră de inteligență artificială generativă pentru a scala dezvoltarea de software pentru clienții noștri și a-i aduce mai repede pe piață. Am văzut deja câștiguri de productivitate care variază de la 30% până la 90%, în funcție de proiect, ca urmare directă a implementării acestei inteligențe artificiale pentru a livra noi servicii și oferte.
4. Educați angajații noștri prin tranziție pentru a le face clar unde inteligența artificială poate interveni și unde ei pot crește cu aceasta pentru a sprijini evoluția companiei.

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

Un bun studiu de caz 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 compune 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 pentru crearea rapoartelor (spunem 40%, dar aceasta este o estimare conservatoare), analiștii de credit pot acum crește focusul asupra evaluării deciziilor complexe de risc.

Acesta este un răspuns la 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 omisiune poate afecta decizii majore de împrumut.

Alt exemplu recent vine 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 apărea.

Acest lucru este critic, deoarece instituțiile financiare mari sunt deosebit de vulnerabile la atacatori – și această asigurătoare, în special, experimenta o serie de atacuri în fiecare zi. Deși aveau o echipă mare dedicată identificării și prevenirii potențialelor scurgeri de informații înainte de a apărea, din cauza numărului mare de vulnerabilități, atacatorii reușeau totuși să pătrundă prin breșe în apărare.

Soluția de inteligență artificială a GFT a reușit să identifice anomaliile de 90% mai rapid decât echipele de dezvoltatori puteau face anterior. În plus, odată identificate, soluția de inteligență artificială este utilizată pentru a remedia automat vulnerabilitățile din cod pentru a preveni atacurile, făcând procesul cu 66% mai rapid decât înainte.

Ambele capacități, luate împreună, au reprezentat câștiguri de eficiență de până la 30% în ciclul de dezvoltare general în doar 3-4 luni.

Cu experiența dvs. în conducerea proiectelor pentru bănci de top, cum ar fi JPMC, Morgan Stanley și Citibank, cum adaptați strategia de inteligență artificială a GFT pentru a satisface nevoile foarte specifice ale instituțiilor financiare din S.U.A.?

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

De-a lungul anilor, am fost martor la provocările comune care apar în proiectele la care am avut privilegiul de a lucra, precum și la durerile specifice pe care le întâmpină 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 a locului în care pot aplica inteligența artificială. Pe scară largă, provocări precum 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 avea nevoie de 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 potențiala fraudă și a declanșa acțiuni pentru a o 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 adecvat între promovarea 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 de protecție sau cadre de guvernanță puneți în aplicare pentru a asigura siguranța, transparența și alinierea regulamentară, în special în sectoarele puternic reglementate?

Diferite instituții financiare urmează reguli diferite; până în prezent, nu există un gard de protecție care să se potrivească tuturor atunci când vine vorba de inteligență artificială. Acest lucru înseamnă că, pentru a rămâne conformi și a asigura siguranța pentru fiecare client, ne adaptăm regulilor specifice ale fiecărei organizații.

Soluțiile pe care le oferim sunt ușor adaptabile. Înainte de lansare, ne asigurăm că suntem familiarizați cu reglementările și regulile asociate acelei instituții specifice și ajustăm soluția pentru a fi conformă cu mediul lor.

Pe lângă faptul că curățăm soluțiile noastre pentru cerințele regulatorii ale diferitelor companii, urmăm și reglementările industriale, cum ar fi GDPR în Europa.

Ați fost descris ca un lider orientat către date și acțiune. În practică, cum cultivați această cultură într-o organizație atât de mare — în special una care trece printr-o transformare rapidă a inteligenței artificiale?

Primul pas în cultivarea unei culturi orientate către date într-o organizație este asigurarea că fiecare membru înțelege beneficiile 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 privire din interior la ceea ce funcționează și ce nu, și poate oferi proiecții ale rezultatelor probabile pentru diferite scenarii. Înarmat 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 pe toată lumea din organizație. De exemplu, dacă datele de vânzări arată că rata de conversie este scăzută, știm că acela este un domeniu care necesită atenție și putem crea o strategie pentru a remedia această provocare. Odată ce beneficiile unei culturi orientate către date devin clare, este mai ușor pentru echipele din întreaga organizație să adopte în mod firesc 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 domenii care necesită îmbunătățiri.

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

În industria producției, GFT are un parteneriat puternic cu Google. Împreună, de-a lungul anului trecut, am lansat studii de caz de inteligență artificială special formulate pentru linia de producție a 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 vizuală a liniei de producție, întreținerea predictivă a mașinilor și previziunea producției. Acum, anul acesta, am lansat următoarea 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 date la nivel de 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 în cod. În fiecare 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 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 încheiate cu NVIDIA, AWS și Google Cloud, ce vedeți ca următoarea evoluție a abordării ecossistemice a GFT? Vor fi produse de inteligență artificială specifice verticalelor co-dezvoltate sau construite independent?

Am început deja să co-dezvoltăm și să construim independent soluții de inteligență artificială. Studiile de caz de inteligență artificială pentru producție pe care le-am lansat cu Google Cloud sunt doar începutul muncii noastre de automatizare a liniei de producție. De asemenea, planificăm în curând să lansăm studii de caz de inteligență artificială specifice financiare pe care le-am dezvoltat cu AWS pentru băncile din S.U.A.

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

Strategia pe cinci ani a GFT include ținte îndrăznețe: atingerea veniturilor 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?

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

Mai întâi, trebuie să schimbăm atât mentalitatea, cât și abilitățile tehnice ale tuturor din organizație, astfel încât inteligența artificială să fie în centrul modului în care operăm. Acest lucru nu este limitat la personalul nostru tehnic; fie că sunt dezvoltatori, reprezentanți de vânzări sau marketeri, toți membrii echipei vor fi complet instruiți în 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 procentul proiectelor care au inteligență artificială încorporată atât în servicii, cât și în produsele pe care le livrăm, să crească semnificativ.

Am văzut deja progrese semnificative pe ambele fronturi, 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 de acum.

În final, acum că ați avut câteva luni în rol — 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 a cunoașterii tehnice care coexistă simultan la GFT. Acest lucru ne pune într-o poziție în care nu doar să executăm idei pe care organizațiile ni le aduc, ci și să le ghidăm pe baza experienței noastre de a lucra cu bănci din întreaga lume.

Pe măsură ce continuă să aflu despre munca trecută și curentă 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 înțelege. Cu cât organizațiile acceptă mai devreme că inteligența artificială este aici pentru a rămâne și va schimba modul în care fac totul — într-un mod bun —, cu atât mai devreme pot începe să-și realizeze potențialul, atât în moduri foarte mici, cât și foarte mari.

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