Франк Биньоне, старший вице-президент и руководитель корпоративной стратегии и роста в FPT Software – Интервью

Франк Биньоне, старший вице-президент и руководитель корпоративной стратегии и роста в FPT Software, имеет более двух десятилетий международного опыта руководства в области цифровой трансформации, искусственного интеллекта, аэрокосмической промышленности, геопространственных технологий и роста предприятий. На протяжении своей карьеры он занимал руководящие должности в Азии, на Ближнем Востоке и в Европе, включая должность главного директора по цифровой трансформации в FPT Software в Японии и на Ближнем Востоке, а также руководство инициативами по цифровой трансформации в Азии и Китае для Airbus. Его опыт сочетает глубокие знания в области трансформации бизнеса с помощью ИИ, стратегических партнерств, расширения рынка и внедрения крупномасштабных технологий. Создав экосистемы в авиационной, программной и технологической отраслях, Биньоне последовательно сосредотачивался на помощи организациям в использовании новых технологий для повышения операционной эффективности, инноваций и устойчивого роста. Сегодня он руководит корпоративной стратегией и инициативами роста FPT Software, направляя глобальное расширение и разработку сервисов следующего поколения.

FPT Software – глобальный технологический и IT-провайдер, штаб-квартира которого находится во Вьетнаме, с более чем 33 000 сотрудниками, работающими в более чем 30 странах. Компания специализируется на цифровой трансформации, ИИ, облачных вычислениях, анализе данных, разработке программного обеспечения, умных фабриках, кибербезопасности и отраслевых решениях для таких секторов, как финансовые услуги, производство, автомобильная промышленность, здравоохранение, авиация и телекоммуникации. В последние годы FPT Software ускорила свою стратегию “ИИ сначала”, инвестируя значительные средства в платформы, основанные на ИИ, услуги по модернизации предприятий и глобальные партнерства, а также расширяя свое присутствие в Европе, Северной Америке, на Ближнем Востоке и в Азии. Благодаря сочетанию крупномасштабных инженерных возможностей, консалтинговой экспертизы и инноваций на основе ИИ, компания помогает предприятиям модернизировать устаревшие системы, оптимизировать операции и ускорять инициативы цифровой трансформации во всем мире.

Вы возглавляли инициативы цифровой трансформации в аэрокосмической, авиационной, программной и теперь в платформах доставки на основе ИИ в FPT Software. Оглядываясь на вашу работу с Airbus Skywise и крупномасштабными программами модернизации предприятий, какие уроки напрямую сформировали ваше видение Agentic Engineering и Flezi Foundry?

Оглядываясь на Airbus Skywise и крупномасштабные программы модернизации предприятий, один ключевой урок выделяется: трансформация редко ограничивается технологиями. Чаще всего она ограничивается тем, как организациями управляют.

С Skywise мы увидели силу сочетания данных, платформ и сотрудничества в экосистеме. Однако даже с передовыми технологиями создание ценности часто достигало плато, когда операционные модели оставались ориентированными на человека, последовательными и изолированными.

Этот опыт напрямую сформировал наше видение Agentic Engineering. Мы считаем, что следующая эволюция заключается не только в лучших цифровых платформах, но и в интеллектуальных, агентно-ориентированных системах доставки, где ИИ активно участвует в выполнении, а не только служит аналитическим инструментом.

Flezi Foundry была создана на основе этого принципа, помогая организациям перейти от принятия решений к моделям доставки, усиленным ИИ, которые непрерывно выполняют, учатся и улучшаются.

Большая часть дискуссии об ИИ сосредоточена вокруг кодирования и производительности разработчиков. Почему вы считаете, что более важным является переход от инструментов, основанных на ИИ, к операционным моделям, основанным на ИИ?

Кодирование и производительность разработчиков важны, но они решают только небольшую часть цепочки создания ценности. Большая часть разговора сегодня сосредоточена на повышении производительности разработчиков, в то время как более крупной проблемой, с которой сталкиваются организации, являются фрагментированные, медленно адаптируемые системы доставки.

Настоящая возможность заключается в переосмыслении того, как организована работа. Операционные модели, основанные на ИИ, позволяют разбить работу на задачи, которые выполняются совместно людьми и интеллектуальными агентами. Агенты могут участвовать на всех этапах, от планирования до оптимизации, а обратные связи становятся непрерывными и все более автоматизированными.

В этот момент ИИ перестает быть просто еще одним инструментом повышения производительности и становится системной возможностью. Вот где организации начинают осознавать реальную ценность для предприятия.

FPT недавно запустила Flezi Foundry, чтобы продвинуть то, что вы описываете как доставку, усиленную ИИ, для предприятий. Какой пробел на рынке вы пытались решить, и как эта платформа отличается от растущего числа инструментов разработки ИИ, уже доступных?

Мы увидели явный пробел на рынке. Предприятия имеют доступ к все большему количеству инструментов ИИ, но многие из них не имеют последовательной и управляемой платформы доставки, которая объединяет эти возможности.

Большинство решений ИИ фокусируются на изолированных hoạtностях, таких как помощь в кодировании или автоматизация тестирования. Они не решают вопросы оркестровки доставки, управления предприятием и интеграции жизненного цикла. В результате организации часто сталкиваются с трудностями при масштабировании внедрения ИИ за пределами отдельных случаев использования.

Flezi Foundry была разработана для решения этой проблемы. Она служит единой платформой сотрудничества между людьми и агентами, которая внедряет ИИ на протяжении всего цикла разработки программного обеспечения и ИТ, сохраняя при этом управление, отслеживаемость и соответствие бизнес-результатам. В этом смысле она не является просто еще одним инструментом ИИ; это операционный слой для доставки, усиленной ИИ.

FPT описывает Flezi Foundry как управляемую платформу сотрудничества между людьми и агентами. Что управление означает на практике, когда ИИ-агенты участвуют в планировании, кодировании, тестировании, проверках безопасности и ИТ-операциях?

Управление означает, что каждое действие ИИ видимо, контролируется и аудитируется.

На практике ИИ-агенты действуют в рамках определенных политик, которые включают требования безопасности, обязательства по соблюдению нормативных требований и стандарты кодирования. Их действия регистрируются, отслеживаются и атрибутируются, а человеческий надзор остается встроенным на критических точках принятия решений. Доступ к данным управляется через установленные механизмы идентификации и разрешений, чтобы гарантировать, что агенты взаимодействуют только с авторизованными данными.

Самое главное, управление встроено непосредственно в выполнение, а не добавляется позже. Это позволяет организациям масштабировать внедрение ИИ, сохраняя при этом доверие, прозрачность и операционный контроль.

Одной из основных проблем, с которой сталкиваются предприятия, является подотчетность. Если ИИ-агент вводит уязвимость безопасности, проблему развертывания или операционную неисправность, как должна быть распределена ответственность между системой ИИ, человеческими руководителями и поставщиками услуг?

ИИ не удаляет подотчетность; он перераспределяет ее в контролируемой рамке.

ИИ-агенты выполняют задачи в рамках определенных параметров, но ответственность в конечном итоге остается с людьми и организациями, которые проектируют, контролируют и управляют этими системами. Человеческие руководители обеспечивают надзор и проверку, а поставщики услуг несут ответственность за архитектуру, управление и механизмы, которые руководят поведением агентов.

Ключевым моментом является поддержание полной отслеживаемости. Каждое действие должно быть атрибутируемым и аудитируемым, чтобы организации могли сохранить доверие, поддерживать контроль и четко понимать, как были приняты решения.

Flezi Foundry вводит понятие Жизненного цикла разработки агентов (ADLC). Как это отличается от традиционного Agile, DevOps или подходов к платформенной инженерии, которые предприятия уже используют сегодня?

Agile и DevOps были разработаны для оптимизации сотрудничества между людьми и автоматизации процессов доставки. Жизненный цикл разработки агентов, или ADLC, вводит фундаментально новый элемент: ИИ-агенты как активные участники на протяжении всего жизненного цикла.

Вместо того, чтобы просто поддерживать разработчиков, агенты сотрудничают с людьми для выполнения задач, рассуждения о проблемах и участия в принятии решений. Непрерывное рассуждение заменяет статические рабочие процессы, а интеллектуальные обратные связи стимулируют постоянную оптимизацию.

Простой способ подумать об этом – Agile фокусируется на итеративной доставке, DevOps фокусируется на автоматизированных конвейерах, а ADLC фокусируется на адаптивных системах доставки человека и агента.

Многие организации экспериментируют с ИИ-агентами, но немногие установили рамки для оценки их производительности. Какие метрики, по вашему мнению, предприятия должны использовать для оценки ИИ-агентов как части своей рабочей силы по доставке программного обеспечения?

Организации должны все больше рассматривать ИИ-агентов как часть рабочей силы и оценивать их соответственно.

Традиционные метрики производительности остаются важными, включая скорость доставки (скорость выполнения задач) и снижение ручных усилий. Однако организации также должны оценивать показатели качества, такие как уровень дефектов, уровень переделки, точность, надежность и соблюдение требований.

В конечном итоге цель не состоит только в повышении производительности. Реальным показателем успеха является то, улучшают ли ИИ-агенты предсказуемость, качество и масштабируемость результатов.

Flezi Foundry вводит модели ценообразования, основанные на результатах, связанные со скоростью доставки и целевыми показателями обслуживания. Видите ли вы это как начало более широкого сдвига away от традиционных моделей аутсорсинга и дополнения штата?

Да, мы считаем, что значительный сдвиг уже происходит.

Традиционные модели, основанные на полной занятости, были построены на предположении, что усилия являются основным драйвером ценности. В средах доставки, усиленных ИИ, это предположение становится все более устаревшим, поскольку интеллектуальные агенты могут существенно изменить, как выполняется работа.

В результате модели, основанные на результатах, связанные со скоростью доставки, целевыми показателями обслуживания и измеримым бизнес-воздействием, представляют собой более естественный вариант. Flezi Foundry поддерживает эту эволюцию, делая производительность доставки более прозрачной, измеримой и предсказуемой.

По мере того, как предприятия все чаще развертывают ИИ-агентов в разработке программного обеспечения и ИТ-операциях, как вы видите эволюцию роли инженера-программиста в течение следующих пяти лет?

Инженеры-программисты будут эволюционировать, а не исчезать.

По мере того, как ИИ берет на себя более крупную долю деятельности по реализации, инженеры будут все больше сосредотачиваться на более высоких обязанностях, таких как проектирование систем, архитектура, оркестровка агентов, управление, обеспечение качества и формулирование бизнес-проблем.

Будущая роль инженера будет заключаться не в написании каждой строки кода, а в проектировании систем, руководстве интеллектуальными агентами и обеспечении того, чтобы технологические результаты соответствовали бизнес-целям.

Оглядываясь вперед, какой видитесь вы зрелую технологическую организацию человека и агента? Если мы вернемся к этому разговору в 2030 году, какие аспекты доставки программного обеспечения и ИТ-операций, по вашему мнению, будут фундаментально отличаться от сегодняшних?

К 2030 году я считаю, что ведущие организации будут работать как истинные экосистемы человека и агента.

ИИ-агенты будут встроены во все процессы доставки и операций, обеспечивая непрерывное выполнение, реальное время оптимизации и более быструю адаптацию к меняющимся бизнес-потребностям. Сильные рамки управления будут обеспечивать доверие, подотчетность и соблюдение требований, а модели производительности, основанные на результатах, станут стандартным способом, которым организации будут измерять ценность.

Доставка программного обеспечения и ИТ-операции будут значительно быстрее, более адаптивными и более предсказуемыми, чем они являются сегодня. Разговор больше не будет сосредоточен на том, должны ли организации принять ИИ-агентов. Вместо этого дифференциатором будет то, насколько эффективно они оркестрируют людей и агентов вместе в масштабе.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить FPT Software.