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

Ангела К. Дэниелс, технический директор (Америка) по консалтингу и инженерным услугам (CES) в DXC Technology (DXC ), курирует технологическую стратегию и трансформацию для консалтинговых и инженерных услуг компании в Америке. Она фокусируется на масштабировании поставок, дополненных ИИ, через框架 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 агилой модернизацией, облачной инженерией и развитием талантов для укрепления совершенства доставки и технологического лидерства DXC.

DXC Technology – глобальный лидер в области ИТ-услуг и консалтинга, который помогает крупным предприятиям работать с критически важными системами и операциями в гибридных ИТ-средах. Компания сотрудничает с ведущими технологическими поставщиками для предоставления решений, которые сочетают передовые аналитические инструменты, облачные технологии, безопасность и ИИ. Благодаря своей технологической стеке для предприятий DXC модернизирует ИТ-инфраструктуру, стимулирует цифровую трансформацию и позволяет клиентам из различных отраслей инновировать, оптимизировать затраты и улучшать опыт взаимодействия с клиентами 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 повлияло на ваш подход к руководству инновациями, основанными на ИИ, сегодня?

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 был тем, кто читал руководства, пытаясь понять, как компьютер на самом деле работает.

Моя первая программа была простой:

10 PRINT "Ангела"

20 GOTO 10

RUN

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

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

То же любопытство руководило всей моей карьерой. Я всегда был привлечен 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 предложений по разработке программного обеспечения, вы сыграли ключевую роль в создании и развертывании нового框架 Xponential от DXC. Что вдохновило эту инициативу, и какую проблему в принятии ИИ в企业ях вы были наиболее решительно настроены решить? 

Сегодня руководители находятся под огромным давлением, чтобы показать реальные производственные выгоды от ИИ, но многие организации борются с переходом за пределы экспериментов. Они запускают пилотные проекты без предварительного согласования единой стратегии, которая связывает ИИ с их людьми, процессами и технологиями.

Этот вызов вдохновил создание DXC Xponential. Мы хотели предоставить структурированную, повторяемую схему для оркестровки принятия ИИ – одну, которая внедряет управление с самого начала и обеспечивает ранние, измеримые победы, чтобы помочь организациям масштабироваться с уверенностью.

Мои разговоры с клиентами и наши собственные внутренние переживания по разработке 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 услышали это от наших собственных инженерных команд. Есть настоящая усталость от инструментов ИИ. Команды окружены инструментами, которые обещают трансформацию и пытаются определить, какие из них действительно обеспечивают 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 сопереживаем, генерируем идеи, создаем прототипы, тестируем и масштабируем. Мы использовали тот же образ мышления для проектирования Xponential, гарантируя, что каждое решение ИИ, которое мы поставляем, является 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, узкими местами валидации человека и сложной интеграцией систем.

Проблема не в технологии, а в выполнении. Без единой стратегии, которая интегрирует людей, процессы и технологии, масштабирование и обеспечение 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 фундаментальным в DXC, поэтому каждый агент ИИ, автоматизированное решение и интеллектуальный процесс проектируется с встроенной наблюдаемостью и соответствием требованиям с самого начала.
• Ускорители – Чтобы встретить клиентов там, где они находятся, и устранить барьеры для успеха, DXC объединяет инновации, созданные для конкретных целей, с решениями партнеров, чтобы предоставить готовые к использованию инструменты, устраняя необходимость строить все с нуля.
• Автоматизация – Фреймворк агентного 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 – По мере эволюции ИИ организации должны оставаться гибкими и непрерывно совершенствовать свои стратегии – не для того, чтобы заменить людей, а чтобы расширить их возможности. Отloading рутинных задач на ИИ, команды освобождаются для фокусировки на высокоэффективной работе, инновациях, решении сложных проблем и обеспечении измеримой ценности для наших клиентов.
• Процесс – Настоящий изменение начинается с безопасного экспериментирования. В DXC мы строим MVP, чтобы быстро проверить идеи, доказать воздействие и масштабировать то, что работает, чтобы избежать стадии пилотных проектов, которая застревает большинство инициатив ИИ.

Схема 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 ИИ?

Для организаций, находящихся на начальном этапе своего пути ИИ, Проницательность является наиболее трансформирующим столпом. Многие компании спешат внедрять, 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 изменениям. Это основа, которая информирует каждый другой столп.

Близко следующий за ним является человеческий аспект, который мы видим как умножитель во всех пяти столпах. ИИ наиболее мощен, когда он усиливает человеческие способности, а не заменяет их. Человеческий+ – это о том, чтобы переработать работу, чтобы люди тратили больше времени на творчество, суждение и инновации – те вещи, которые делают организации по-настоящему человеческими.

Столп Подхода подчеркивает концепцию «сотрудничества Человек+». Как вы видите эволюцию баланса между человеческой экспертизой и автоматизацией ИИ в среде предприятия в течение следующих нескольких лет?

Сохранение людей в цикле имеет решающее значение. Наш подход Человек+ использует ИИ для усиления человеческой экспертизы, а не для ее замены. Наши эксперты остаются в контроле, принимая стратегические решения и гарантируя контроль качества, в то время как ИИ обрабатывает повторяющиеся задачи и выполняет тяжелую работу. Теперь инженеры, которые раньше тратили часы на повторяющиеся задачи кодирования, 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 повышают эффективность.

Одним из обещаний Xponential является перемещение организаций от небольших побед до интеграции ИИ во всем предприятии. 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 пилотных фазах с высоко фрагментированными инициативами, которые не объединяют людей, процессы и технологии. Самой большой проблемой, с которой сталкиваются компании при реализации ИИ, является децентрализованные, неорганизованные программы, лишенные единой стратегии.

Xponential очерчивает четкий путь для того, чтобы компании перешли за пределы пилотной фазы. Его оркестрированный, ответственный и повторяемый подход преобразует ИИ из технологического эксперимента в бизнес-императив. Разработанный для решения отсутствия единой стратегии на рынке, фреймворк структурирован, но построен для гибкости и масштабируемости, позволяя организациям начинать с малого, достигать ранних побед и быстро масштабироваться во всем предприятии.

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

Например, мы сотрудничали с Сингапурской общей больницей для разработки решения «Усиленное интеллект в инфекционных заболеваниях», которое использует ИИ-инсайты и принятие решений человека+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 реализовала Xponential с глобальными клиентами, такими как Textron и Европейское космическое агентство. Можете ли вы поделиться конкретным примером того, как этот фреймворк обеспечил 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 для трансформации их модели ИТ-поддержки с помощью автоматизации и ИИ. Оптимизация сократила количество тикетов службы поддержки на 20% и проактивно решила проблемы сети для 32 000 сотрудников с помощью чат-ботов ИИ, обученных на общих базах знаний, освободив ИТ-персонал для фокусировки на сложных проблемах, требующих человеческой экспертизы. С Европейским космическим агентством мы использовали Xponential для реализации ASK ESA, платформы, основанной на ИИ, которая объединяет данные, ускоряет исследования и улучшает сотрудничество во всем 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, программное обеспечение для предприятий и крупномасштабную облачную разработку. Как этот разнообразный опыт повлиял на ваше представление о том, что означает «ответственный ИИ» на практике? 

Каждая часть моего пути сформировала мое понимание ответственного ИИ. Из академии я узнал важность строгости, вопросов об предположениях, проверки результатов и понимания «почему» за каждым результатом. Из программного обеспечения для предприятий 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 на собственном опыте, как масштаб может усилить 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, аудиторскими и соответствуют человеческим ценностям с самого начала. Это о том, чтобы гарантировать, что инновации и подотчетность эволюционируют 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 принесли устойчивую ценность.

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

Фреймворк Xponential гарантирует, что управление, соблюдение требований и наблюдаемость внедряются с первого дня, а не добавляются позже. Мы соответствуем нашим этическим стандартам ИИ с глобальными стандартами и возникающими нормативными рамками, исходящими из NIST и Закона ИИ ЕС, что означает полную прослеживаемость, аудиторскую проверку 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 эффективного масштабирования ИИ в регулируемых предприятиях. Мы считаем, что ИИ должен быть заслуживающим доверия, прозрачным и ориентированным на человека.

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

Самое важное изменение заключается не только в изучении новых инструментов. Это изменение образа мышления. ИИ преобразует то, как мы строим программное обеспечение, и команды, которые процветают, будут теми, которые рассматривают ИИ как сотрудника, а не просто как утилиту.

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 непрерывно учиться, экспериментировать ответственно и видеть связи, которые другие могут пропустить.

Помимо этого, разработчики будут эволюционировать от кодеров к композиторам, оркестрируя агентов ИИ, автоматизацию и человеческий инсайт 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 Человек+. Он сочетает техническое мастерство с любопытством, творчеством и этическим осознанием, потому что в течение следующего десятилетия успех в разработке программного обеспечения не будет заключаться в знании всего. Он будет заключаться в том, чтобы оставаться бесконечно любопытным о том, что возможно.

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