Анджела К. Дэниелс, технический директор (Америка) по консалтингу и инженерным услугам в DXC Technology – Интервью

Анджела К. Дэниелс, технический директор (Америка) по консалтингу и инженерным услугам (CES) в DXC Technology, курирует технологическую стратегию и трансформацию для консалтинговых и инженерных услуг компании по всей Америке. Она фокусируется на масштабировании доставки, дополненной ИИ, через框워크 Xponential от DXC, на продвижении инноваций с помощью решений ИИ от DXC и на помощи клиентам в получении большей бизнес-ценности за счет современных платформ и людей. Ранее она возглавляла глобальные инициативы по разработке программного обеспечения и доставке приложений, руководя модернизацией с помощью гибких методов, инженерии, основанной на облаке, и развития талантов для укрепления совершенства доставки и технологического лидерства DXC.

DXC Technology – это мировой лидер в области ИТ-услуг и консалтинга, который помогает крупным предприятиям управлять критически важными системами и операциями в гибридных ИТ-средах. Компания сотрудничает с ведущими технологическими поставщиками для доставки решений, которые сочетают передовые аналитические инструменты, облачные технологии, безопасность и ИИ. Благодаря своей корпоративной технологической стеке DXC модернизирует ИТ-инфраструктуру, стимулирует цифровую трансформацию и позволяет клиентам из различных отраслей инновировать, оптимизировать затраты и улучшать опыт клиентов во всем мире.

У вас была пожизненная страсть к программированию, которая началась в возрасте восьми лет. Можете ли вы рассказать, что первым привлекло вас к разработке программного обеспечения и как это раннее любопытство сформировало ваш подход к лидерству в области ИИ?

Когда мне было восемь, моя мать принесла домой компьютер Commodore с гаражной распродажи. Он пришел с кучей руководств и несколькими играми. Пока все остальные хотели играть, я была той, кто читал руководства, пытаясь понять, как работает компьютер.

Моя первая программа была простой:

10 PRINT "Анджела"

20 GOTO 10

RUN

Видеть свое имя, повторяющееся бесконечно на экране, казалось магическим. Это было не только о том, что мог сделать компьютер, но и о том, что я могла сделать с его помощью.

С раннего возраста моя мама заметила мое любопытство и поддержала его, записав меня в программы обогащения колледжа летом во время начальной школы и в программы исследования карьеры на протяжении всей средней школы. Эти опыт еще больше разожгли мою страсть и в конечном итоге вдохновили меня изучать математику и компьютерные науки в колледже.

То же любопытство руководит моей整个 карьерой. Я всегда была привлечена к исследованию того, что возможно, пониманию того, как что-то работает, и затем к выяснению, как это можно применить осмысленным образом. Будь то ИИ, разработка программного обеспечения или любая технология, мой подход всегда был основан на исследовании, ведущем к воздействию. Инновации были постоянной нитью от той первой программы Commodore до работы, которую я веду сегодня.

Как глобальный лидер предложения по разработке программного обеспечения, вы сыграли ключевую роль в создании и развертывании нового框워크 Xponential от DXC. Что вдохновило эту инициативу, и какую проблему в принятии ИИ в предприятиях вы были наиболее решительно настроены решить? 

Сегодня руководители находятся под огромным давлением, чтобы показать реальные выгоды от производительности ИИ, но многие организации борются за то, чтобы выйти за рамки экспериментов. Они запускают пилотные проекты, не выравнивая предварительно согласованную стратегию, которая связывает ИИ с их людьми, процессами и технологиями.

Эта задача вдохновила создание DXC Xponential. Мы хотели предоставить структурированный, повторяемый план для оркестровки принятия ИИ – тот, который встроил бы управление с самого начала и доставлял бы ранние, измеримые победы, чтобы помочь организациям масштабироваться с уверенностью.

Мои разговоры с клиентами и наш собственный внутренний опыт разработки приложений, основанных на ИИ, сформировали его основу. Самый распространенный вопрос, который мы слышали, был: “Мы попробовали пилотные проекты, но как мы можем перейти отсюда?” Это стало голосом клиента за Xponential.

Мы также слышали это от наших собственных инженерных команд. Есть настоящая усталость от инструментов ИИ. Команды окружены инструментами, которые обещают трансформацию и пытаются различить, какие из них действительно доставляют ценность. Xponential помогает разрезать этот шум, фокусируясь на интеграции, оркестровке и осязаемых результатах, а не на распространении инструментов.

Мои корни в DXC включают быть частью нашего Центра опыта клиентов в Новом Орлеане. Наш подход к решению проблем бизнеса клиентов был инструментальным в формировании этого подхода. Этот центр работает на принципах дизайн-мышления. Мы привносим проблемы клиентов в среду, где мы сочувствуем, генерируем идеи, прототипируем, тестируем и масштабируем. Мы использовали тот же образ мышления для проектирования Xponential, обеспечивая, чтобы каждое решение ИИ, которое мы доставляем, было практичным, ориентированным на человека и масштабируемым в реальном мире.

Данные отрасли показывают, что 95% пилотных проектов ИИ не оправдывают ожиданий бизнеса. С вашей точки зрения, какие наиболее распространенные причины этих неудач, и как Xponential напрямую решает их?

Компании инвестируют миллионы долларов в технологии, которые впечатляют на демонстрациях. Но как только компании переходят к реализации этой технологии, они часто сталкиваются с низкокачественными данными для обучения ИИ, неточными моделями, отсутствием управления, человеческими бутылками и сложной интеграцией систем.

Проблема не в технологии, а в реализации. Без согласованной стратегии, которая интегрирует людей, процессы и технологии, масштабирование и доставка измеримых результатов с помощью ИИ – это трудная битва.

Фреймворк Xponential от DXC гарантирует, что все люди, процессы и технологии учитываются с пятью различными столпами:

• Проницательность – Управление является основополагающим в DXC, поэтому каждый агент ИИ, автоматизированное решение и интеллектуальный процесс спроектирован с учетом встроенной наблюдаемости и соответствия требованиям с самого начала.
• Ускорители – Чтобы встретить клиентов там, где они находятся, и устранить барьеры для успеха, DXC сочетает инновации, созданные для конкретных целей, с решениями партнеров, чтобы предоставить готовые к использованию инструменты, исключая необходимость строить все с нуля.
• Автоматизация – Фреймворк агент-ИИ от DXC выходит за рамки выполнения задач. Он непрерывно совершенствует рабочие процессы, обучаясь на результатах и адаптируясь в режиме реального времени, стимулируя сдвиг в сторону систем, которые эволюционируют через опыт, а не полагаются на временные исправления.
• Подход – Поскольку ИИ эволюционирует, организации должны оставаться гибкими и непрерывно совершенствовать свои стратегии — не для того, чтобы заменить людей, а для того, чтобы расширить их возможности. Отдавая рутинные задачи ИИ, команды освобождаются для фокусировки на высокоэффективной работе, инновациях, решении сложных проблем и доставке измеримой ценности нашим клиентам.
• Процесс – Настоящий बदलение начинается с безопасного экспериментирования. В DXC мы строим MVP, чтобы быстро проверить идеи, доказать влияние и масштабировать то, что работает, чтобы избежать стадии пилотных проектов, которая застревает большинство инициатив ИИ.

Синяя печать Xponential подчеркивает пять столпов — Проницательность, Ускорители, Автоматизация, Подход и Процесс. Какой из них, по вашему мнению, является наиболее трансформирующим для предприятий, только начинающих свое путешествие в ИИ?

Для организаций, находящихся на начальном этапе своего пути в ИИ, Проницательность является наиболее трансформирующим столпом. Многие компании спешат с реализацией, но успех начинается с понимания того, где ИИ может действительно создать ценность. Проницательность дает лидерам ясность, не только о их данных, но и о их процессах, талантах и готовности к изменению. Это основа, которая информирует каждый другой столп.

Следующим за этим является измерение Human+, которое мы видим как умножитель во всех пяти столпах. ИИ наиболее мощен, когда он усиливает человеческую способность, а не заменяет ее. Human+ — это о том, чтобы переработать работу так, чтобы люди тратили больше времени на творчество, суждение и инновации — те вещи, которые делают организации по-настоящему человеческими.

Столп Подхода подчеркивает концепцию “Сотрудничество Human+”. Как вы видите эволюцию баланса между человеческой экспертизой и автоматизацией ИИ внутри корпоративных сред в течение следующих нескольких лет?

Сохранение людей в цикле имеет решающее значение. Наш подход Human+ использует ИИ для усиления человеческой экспертизы, а не для ее замены. Наши эксперты остаются в контроле, принимая стратегические решения и обеспечивая контроль качества, в то время как ИИ обрабатывает повторяющиеся задачи и выполняет тяжелую работу. Теперь инженеры, которые ранее тратили часы на повторяющиеся задачи по кодированию, могут тратить больше времени на проектирование системных архитектур и решение сложных бизнес-проблем. Объединение квалифицированных специалистов с ИИ приводит к усиленным, измеримым результатам, которые снижают затраты и улучшают эффективность.

Одним из обещаний Xponential является то, что он переместит организации от небольших побед до корпоративной интеграции ИИ. Каковы наиболее значительные проблемы, с которыми сталкиваются компании при масштабировании от концепции доказательства до производства, и как они могут их преодолеть?

Многие организации застряли в фазах пилотных проектов с высоко фрагментированными инициативами, которые не объединяют людей, процессы и технологии. Самой большой проблемой, которую мы видим, когда компании реализуют ИИ, является децентрализованные, неорганизованные программы, которые не имеют согласованной стратегии.

Xponential очерчивает четкий путь, чтобы взять компании за пределы фазы пилотных проектов. Его оркестрованный, ответственный и повторяемый подход преобразует ИИ из технологического эксперимента в бизнес-императив. Разработанный для решения отсутствия согласованных стратегий на рынке, фреймворк структурирован, но построен для гибкости и масштабируемости, позволяя организациям начинать с малого, достигать ранних побед и быстро масштабироваться по всей корпорации.

Xponential уже помогает клиентам перейти от стадии пилотных проектов к масштабированию. Его модульный дизайн позволяет нам встретить клиентов там, где они находятся, поддерживая обновления наследия и интегрируясь бесшовно с существующими данными, облачными и программными средами клиентов.

Например, мы сотрудничали с Сингапурской общей больницей для разработки решения “Усиленное интеллект в инфекционных заболеваниях”, которое использует ИИ-обоснованные идеи и совместное решение Human+ИИ для руководства выбором антибиотиков для инфекций нижних дыхательных путей с точностью 90%. Инструмент привел к улучшению ухода за пациентами, а также к борьбе с антибиотикорезистентностью.

DXC уже реализовал Xponential с глобальными клиентами, такими как Textron и Европейское космическое агентство. Можете ли вы поделиться конкретным примером того, как этот фреймворк доставил измеримое воздействие в одном из этих развертываний? 

Xponential — это проверенный фреймворк, который уже генерирует результаты с нашими клиентами Textron и Европейским космическим агентством. Мы сотрудничали с Textron, чтобы преобразовать его модель поддержки ИТ с помощью автоматизации и ИИ. Оптимизация сократила количество тикетов службы поддержки на 20% и проактивно решила проблемы сети для 32 000 сотрудников, используя чат-боты ИИ, обученные на общих базах знаний, освобождая персонал ИТ для фокусировки на сложных проблемах, требующих человеческой экспертизы. С Европейским космическим агентством мы использовали Xponential для реализации платформы ASK ESA, которая объединяет данные, ускоряет исследования и усиливает сотрудничество в агентстве. Платформа не только обеспечивает безопасный и эффективный доступ к большим объемам данных, но и экономит инженерам 1-2 часа в неделю.

Ваш опыт руководства охватывает академию, корпоративное программное обеспечение и крупномасштабное облачное развитие. Как этот разнообразный опыт повлиял на ваше представление о том, что такое “ответственный ИИ” на практике? 

Каждая часть моего пути сформировала мое представление об ответственным ИИ. Из академии я узнал важность строгости, вопросов об предположениях, проверки результатов и понимания “почему” за каждым результатом. Из корпоративного программного обеспечения я приобрел глубокое понимание управления, этики и эффекта волны, который технологии могут оказать на людей, процессы и отрасли. А через крупномасштабную разработку приложений я увидел лично, как масштаб может усиливать как воздействие, так и риск.

Для меня ответственный ИИ не только о соблюдении требований или смягчении предвзятости, но и об намеренном проектировании. Это означает создание систем, которые являются прозрачными, аудиторными и соответствуют человеческим ценностям с самого начала. Это о том, чтобы обеспечить, чтобы инновации и подотчетность эволюционировали вместе.

Моя роль заключается в том, чтобы гарантировать, что, когда мы инновируем, мы делаем это ответственно, не замедляя инновации, а направляя их так, чтобы они заслужили доверие и доставили устойчивую ценность.

Управление и наблюдаемость являются центральными для столпа Проницательности Xponential. Как вы гарантируете, что ИИ остается как прозрачным, так и соответствующим требованиям в высоко регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и аэрокосмическая промышленность? 

Фреймворк Xponential гарантирует, что управление, соблюдение требований и наблюдаемость встроены с самого начала, а не добавлены позже. Мы выравниваем нашу этику ИИ с глобальными стандартами и возникающими нормативными рамками, исходящими из NIST и Закона ИИ ЕС, что означает полную прослеживаемость, аудиторность и соблюдение требований, встроенные в каждый рабочий процесс.

Эта модель управления обеспечивает четкую видимость того, как работает ИИ, кто несет ответственность и соответствуют ли решения этическим и операционным стандартам — необходимым требованиям для масштабирования ИИ эффективно по всей регулируемой корпорации. Мы считаем, что ИИ должен быть заслуживающим доверия, прозрачным и ориентированным на человека.

Поскольку ИИ продолжает переопределять циклы разработки программного обеспечения, какие новые навыки или образы мышления, по вашему мнению, команды программного обеспечения будут нуждаться, чтобы оставаться конкурентоспособными в течение следующего десятилетия? 

Самое важное изменение не только в том, чтобы выучить новые инструменты. Это об усыновлении нового образа мышления. ИИ преобразует то, как мы строим программное обеспечение, и команды, которые процветают, будут теми, кто будет относиться к ИИ как к сотруднику, а не только как к утилите.

Навык, который имеет значение, — это любопытство. Лучшие инженеры не только примут то, что генерирует ИИ. Они будут вопросить его, совершенствовать его и исследовать, как его можно применить новыми способами. Любопытство питает способность учиться непрерывно, экспериментировать ответственно и видеть связи, которые другие могут пропустить.

Помимо этого, разработчики будут эволюционировать от кодеров к композиторам, оркестрируя агентов ИИ, автоматизацию и человеческое прозрение в интегрированные системы. Это требует не только технической грамотности, но и системного мышления и готовности переосмыслить, как выполняется работа.

В DXC мы внедряем этот образ мышления через Xponential, помогая командам развивать наш подход Human+. Он сочетает техническое мастерство с любопытством, творчеством и этическим осознанием, потому что в течение следующего десятилетия успех в разработке программного обеспечения не будет исходить от того, что вы знаете все. Он будет исходить от того, что вы остаетесь бесконечно любопытными о том, что возможно.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить DXC Technology.