Интервью
Архана Джоши, руководитель – Стратегия (BFS и EnterpriseAI), LTIMindtree – Интервью
Архана Джоши обладает более чем 24-летним опытом в сфере IT-услуг, с экспертизой в области ИИ (включая генеративный ИИ), гибких и DevOps-методологий, а также инициатив по созданию экологически чистого программного обеспечения. В настоящее время она руководит разработкой стратегий роста и рыночной позиционировки для линии сервисов Enterprise AI и бизнес-единицы банковских и финансовых услуг в LTIMindtree. Джоши работала с клиентами из списка Fortune 100 по различным географиям и является регулярным докладчиком на отраслевых форумах и мероприятиях.
LTIMindtree – это глобальная технологическая консалтинговая и цифровая решения компания, которая работает с предприятиями из различных отраслей для поддержки эволюции бизнес-моделей, инноваций и роста посредством цифровых технологий. Обслуживая более 700 клиентов, LTIMindtree предоставляет экспертизу в области домена и технологий, направленную на повышение конкурентной дифференциации, опыта клиентов и бизнес-результатов в все более взаимосвязанном мире.
Учитывая ваш обширный опыт в трансформации IT-услуг в различных организациях, как изменился ваш личный стиль лидерства в LTIMindtree, особенно в продвижении внедрения генеративного ИИ?
С более чем двумя десятилетиями опыта в сфере IT-услуг, я посвятила свою карьеру разработке трансформационных технологических решений для клиентов, будь то гибкие/DevOps- или генеративные ИИ-решения (GenAI). В LTIMindtree мой фокус направлен на то, чтобы дать организациям возможность использовать GenAI для стратегирования и выполнения своих цифровых трансформационных путешествий. Я отдаю приоритет клиенто-ориентированным стратегиям, работая в тесном сотрудничестве с клиентами, чтобы понять их уникальные проблемы и предоставить индивидуальные ИИ-решения, которые приносят бизнес-ценность. Как руководитель стратегии, мне необходимо сотрудничать с командами из различных отделов, чтобы продвигать внедрение GenAI и быть в курсе новых разработок, чтобы руководить моими решениями. GenAI обрабатывает огромные объемы данных, чтобы предоставить действенные идеи. Эта способность особенно полезна для ориентированного на данные лидера, как я, который ценит стратегии, основанные на фактах.
Например, каждое утро, когда я начинаю свой день с помощью GenAI-копилотов, чтобы понять основные вопросы, которые требуют моего внимания, или предоставить идеи для создания отчетов, которые я могу поделиться с моей командой об внедрении. На самом деле, я часто говорю внутри команды, что GenAI-копилоты фактически стали неотъемлемыми членами нашей команды, как доверенные напарники. Они поддерживают нас, предоставляя ценные идеи, автоматизируя задачи и сохраняя нас на правильном пути к нашим стратегическим целям.
Как генеративный ИИ меняет традиционные модели IT-услуг, особенно в отраслях, которые были медленнее в принятии цифровой трансформации?
GenAI революционизирует традиционные модели IT-услуг во всех отраслях, значительно повышая производительность разработчиков. От копилотов, которые генерируют код, до синтетических данных для тестирования и автоматизации IT-операций, каждый аспект IT-процессов преобразуется. Следовательно, фокус моделей IT-услуг смещается от подходов, ориентированных на стоимость, к подходам, ориентированным на эффективность и влияние. Это означает, что ценность IT-услуг теперь измеряется их способностью доставлять осязаемые результаты, а не просто экономить затраты. Этот сдвиг также приводит к появлению новых видов работы в IT-услугах, таких как разработка индивидуальных моделей, инженерия данных для ИИ-потребностей и внедрение ответственного ИИ.
Только 18 месяцев назад эти услуги не были нормой. Даже в высокорегулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансовые услуги, где распространены устаревшие системы, ценность GenAI в повышении операционной эффективности все больше признается.
Наше собственное исследование в LTIMindtree, озаглавленное “Состояние внедрения генеративного ИИ“, четко демонстрирует эти тенденции. В здравоохранении мы наблюдаем, как GenAI оказывает значительное влияние, автоматизируя такие вещи, как медицинская диагностика, анализ данных и административную работу. Это помогает врачам и поставщикам медицинских услуг принимать более быстрые и точные решения, хотя внедрение остается осторожным из-за строгих рамок соблюдения и регулирования. В финансовых услугах GenAI повышает эффективность управления рисками, обнаружения мошенничества и обслуживания клиентов, автоматизируя ручные задачи. Однако внедрение в этом секторе обусловлено проблемами вокруг риска, управления и чувствительных данных.
Можете ли вы поделиться конкретными примерами того, как LTIMindtree успешно интегрировала GenAI в традиционные IT-потоки, чтобы стимулировать эффективность и инновации?
В LTIMindtree у нас есть трехсторонняя стратегия в отношении ИИ. Философия “ИИ во всем, все для ИИ, ИИ для всех” подчеркивает нашу приверженность интеграции ИИ во все аспекты наших операций и услуг. Этот подход гарантирует, что ИИ не является просто дополнением, а является основной составляющей наших решений, стимулируя инновации и эффективность.
Клиенты смотрят на ИИ, чтобы повысить эффективность во всех аспектах. От сокращения времени, потраченного на повторяющиеся, трудоемкие задачи, до масштабирования операций и повышения надежности бизнес-процессов, ИИ становится неотъемлемой частью их стратегии. Наши инженеры сосредоточены на интеграции ИИ-копилотов в свои рабочие процессы, охватывая все, от кодирования, тестирования и развертывания до обслуживания программного обеспечения.
Например, в трансформационном шаге для компании из списка Fortune 200 мы использовали GenAI-копилоты для преобразования больших хранимых процедур в Java, что позволило им начать свое путешествие по модернизации. Мы недавно работали с крупной страховой компанией, которая хотела автоматизировать свои процессы извлечения данных. Они столкнулись с проблемами масштабируемости и точности при ручном подходе. Поэтому наша команда разработала компаньон-бот, который теперь помогает обрабатывать несколько документов, извлекая важную информацию, такую как риск, право на получение, покрытие и ценообразование. Это значительно сократило время, необходимое им для подачи предложений о продуктах и управления различными покрытиями.
С учетом быстрого внедрения GenAI в различных секторах, какие этические соображения должны быть осведомлены предприятиями, и как LTIMindtree обеспечивает ответственное использование ИИ?
Эволюция ИИ перспективна, но также несет много корпоративных проблем, особенно вокруг этических соображений в том, как мы его реализуем.
В LTIMindtree у нас есть ИИ-совет, состоящий из экспертов из различных функций, включая ИИ, безопасность, юридические вопросы, защиту данных и различные отраслевые вертикали. Этот совет разработал рамки ИИ-обеспечения и сотрудничает с отраслевыми организациями по руководящим принципам регулирования ИИ. Кроме того, он работает с командами, реализующими ИИ, чтобы проверить их этические рисковые постуры.
Чтобы эффективно реализовать GenAI, мы разработали набор основных этических принципов, соответствующих нашим корпоративным ценностям, касающихся справедливости, подотчетности, прозрачности и конфиденциальности. Это требует спонсорства и поддержки со стороны юридических и безопасных команд. Далее, технические вмешательства включены в наши внутренние процессы, которые фокусируются на высококачественных, необоснованных данных, с мерами для обеспечения целостности и справедливости данных. Содействие культуре этичного ИИ включает в себя непрерывное обучение на возможностях ИИ и потенциальных ловушках, таких как галлюцинации ИИ. Наконец, регулярные аудиты и обновления ИИ-систем осуществляются для решения уязвимостей и обеспечения точности ИИ-выходов. Этот комплексный подход гарантирует, что GenAI реализуется ответственно и эффективно, стимулируя бизнес-ценность, сохраняя при этом этические стандарты.
Как платформа ИИ LTIMindtree решает проблемы вокруг этики ИИ, безопасности и устойчивости?
Когда мы продолжаем развертывать новые инструменты и платформы ИИ, мы должны гарантировать, что они соответствуют нашим стандартам и правилам, касающимся использования технологии.
Наша платформа построена вокруг принципов ответственного и осмотрительного ИИ. Помимо поддержания качества данных для предоставления точных и необоснованных выходов, мы привержены соблюдению высоких стандартов безопасности и устойчивости.
Наша платформа разработана с учетом принципов ответственного и осмотрительного ИИ. В плане устойчивости мы осознаем растущий энергетический спрос, необходимый для поддержки моделей ИИ, от обучения до их продолжения. Мы приняли подход “сократить, повторно использовать и переработать” в отношении ИИ, чтобы решить проблему углеродного следа и важности создания экологически чистых и устойчивых практик ИИ. Через этот процесс мы фокусируемся на сокращении параметров, сосредотачиваясь на меньших, более конкретных больших языковых моделях (LLM), которые могут эффективно решать потребности корпоративных приложений, создавая меньший углеродный след. Кроме того, мы повторно используем данные для различных приложений и случаев использования, чтобы избежать избыточности и повторно использовать механизмы и подсказки, которые можно использовать для аналогичных задач, чтобы содействовать эффективности и устойчивости. Мы также изучаем квантовые модели, чтобы сократить след памяти, получить более быстрое вывод, сократить затраты и создать устойчивые приложения.
Как я упоминал ранее, безопасность является ключевой проблемой при использовании любого инструмента или приложения ИИ. В LTIMindtree мы не только поставили во главу угла безопасность данных и справедливое использование, но и сделали это краеугольным камнем нашей стратегии ИИ. Мы также включили более 50 лучших API-модерации и рамок ответственного ИИ от третьих поставщиков, таких как Nvidia Nemo-ограждения и модели управления IBM Watson. Наша платформа эффективно управляет данными, учитывая конфиденциальность, безопасность, этическое использование и устойчивость, используя меры эффективного управления и хорошо построенную структуру.
Как GenAI влияет на управление Agile-проектами в LTIMindtree? Какие преимущества он приносит Agile-командам, и есть ли какие-либо компромиссы?
Интеграция GenAI в практику Agile преобразует то, как работают команды. Она повышает производительность, оптимизирует процессы и открывает новые возможности для инноваций. Когда ландшафт разработки программного обеспечения эволюционирует, мы используем GenAI для автоматизации повторяющихся задач, которые могут обременить команды. Этот сдвиг позволяет им сосредоточиться на творческом решении проблем и инновациях – именно там, где они должны быть.
Когда мы начинаем интегрировать GenAI в Agile-рамки, есть несколько ключевых моментов, которые мы хотим подчеркнуть. Во-первых, важно понять природу инструментов ИИ и их потенциальное влияние на командную работу. Например, Agile-командам необходимо быть осведомленными об ограничениях этих инструментов. Они полагаются на предварительно существующие данные, а не предоставляют реальные идеи, поэтому важно проверить и усовершенствовать их выходы.
Наш ИИ-родной DevOps использует передовые технологии, такие как графы знаний, индивидуальные модели LLM, а также агенты жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC). Это имеет потенциал достичь 35-50% эффективности в производительности на протяжении всего цикла Agile-DevOps для корпоративных приложений. Это помогает Agile-поду во время создания пользовательских историй, планирования спринта, генерации кода до конвейеров CI/CD и последующего управления инцидентами.
С учетом того, что ИИ преобразует отрасль IT, как LTIMindtree решает необходимость в новых талантах и наборах навыков? Какие инициативы вы возглавили, чтобы гарантировать, что ваши команды оснащены для будущего, управляемого ИИ?
Возникновение инновационных технологий в отрасли IT подчеркнуло разрыв между навыками, которые имеет наш рабочий коллектив в настоящее время, и теми, которые необходимы для процветания в мире, управляемом ИИ. GenAI имеет потенциал полностью изменить повседневные роли многих сотрудников, поэтому подготовка к новым навыкам и ролям имеет решающее значение.
В LTIMindtree мы берем на себя лидерство в этом преобразовании, сосредотачиваясь на повышении квалификации наших сотрудников, чтобы удовлетворить эти возникающие требования. У нас есть инициатива GARUDA, специально разработанная для обучения и адаптации команд к GenAI и корпоративному ИИ. Мы признаем, что эффективные обучение и образовательные ресурсы имеют решающее значение, и мы привержены созданию культуры непрерывного обучения.
Наши стратегии обучения включают в себя адаптации, основанные на данных, обучение в режиме реального времени, передовые методы обучения с подкреплением, методы переноса обучения и обратные связи. Таким образом, мы гарантируем, что наши команды не просто идут в ногу с изменениями, но действительно оснащены для того, чтобы преуспеть в своих эволюционирующих ролях. Это захватывающее время, и мы все вместе находимся в этом путешествии.
Кроме того, мы заключили партнерские соглашения с семью академическими учреждениями, чтобы оснастить будущие таланты навыками ИИ. Здесь мы участвуем уже на этапе разработки учебной программы, а также администрируем учебную программу, а также оснащаем профессоров через подход “обучения тренеров”.
Как вы видите эволюцию роли человеческого таланта в рабочем месте, все более управляемом ИИ, и какие шаги вы предпринимаете, чтобы подготовить вашу рабочую силу к этому сдвигу?
В прошлом были четкие роли для творческих людей и технологических экспертов. Однако наблюдается заметный сдвиг в сторону принятия, мейнстриминга и масштабирования инновационных методов создания контента, стирающих границы между творчеством и технологиями. Это влияет на различные отрасли, где традиционное разделение между творческими ролями и технологическими работами постепенно исчезает. Хотя это обещает многое, эта эволюция приходит с проблемами, указывающими на значительный сдвиг фокуса на переподготовку как на необходимость для использования преимуществ ИИ.
Большой разговор сейчас заключается в том, как сделать этот сдвиг GenAI устойчивым и масштабируемым. Вот где управление изменениями становится важным. Это требует структурированного подхода и посвященной команды для надзора за процессом внедрения ИИ. Люди, а не только технологии, находятся в центре успешного внедрения GenAI. Это может быть мощным инструментом для расширения прав и возможностей, даже среди тех, кто изначально воспринимает его как угрозу. Forrester прогнозирует, что к 2030 году только 1,5% рабочих мест будут потеряны из-за GenAI, в то время как 6,9% будут подвержены его влиянию. Следовательно, лидерам необходимо уделять приоритетное внимание прозрачности и мотивировать свою рабочую силу относительно будущего ИИ на рабочем месте.
ИИ меняет роли на рабочем месте по всей IT-отрасли, автоматизируя повседневные задачи и подчеркивая стратегическое принятие решений и решение сложных проблем. В LTIMindtree мы считаем, что это сдвиг в мышлении, и поэтому мы создали центральную инициативу GARUDA, которая фокусируется на этом принятии изменений. Инициатива GARUDA не только о ролевой подготовке и повышении квалификации, но и о создании посланников ИИ, которые могут стимулировать это внедрение на различных уровнях. Мы также работаем с нашей функцией HR, чтобы изучить влияние на различные роли внутри организации, а также их карьерные пути и связанные с ними награды и признание. Сегодня в LTIMindtree у нас есть три уровня путей повышения квалификации – основной, практикующий и эксперт. Более 50 000 наших ассоциированных уже завершили инициативы основной подготовки, которые включают концепции ИИ, использование копилотов, а также соображения ответственного ИИ.
Какие из наиболее инновационных приложений GenAI вы видели недавно, и куда вы видите эту технологию в ближайшие 3-5 лет?
Мы только начинаем понимать, что может сделать GenAI, и я взволнован его потенциалом по всей IT-отрасли и за ее пределами. Когда все больше секторов присоединяются, я особенно взволнован его приложениями для преобразования человеческой жизни.
В LTIMindtree мы сотрудничаем с Управлением Верховного комиссара ООН по делам беженцев, чтобы повысить его возможности реагирования на кризисы с помощью GenAI. Это сотрудничество направлено на ускорение реагирования на кризисы на местах, предоставление своевременной помощи и поддержки беженцам в нужде. Инновационное использование технологий помогает принести надежду и облегчение уязвимым населением в их наиболее трудные времена. Для американской страховой компании мы разработали решение GenAI, которое переводит устные слова в режиме реального времени, значительно улучшая опыт клиентов. Автоматизируя коммуникационные барьеры, эта технология способствует лучшему пониманию и связи между людьми, принося нас ближе вместе и гарантируя, что языковые барьеры больше не препятствуют эффективным впечатлениям.
Взглянув вперед, ИИ с агентскими возможностями позволит автономно выполнять задачи и принимать решения. К 2027 году доминирующими будут модели, специфичные для отрасли, повысится использование синтетических данных, и будут расти энергоэффективные реализации. Мультимодальные модели, интегрирующие текст, изображения, аудио и видеовходы, повысят возможности, стимулируя значительный экономический эффект и инновации. GenAI готов добавить до 4,4 триллиона долларов к глобальной экономике ежегодно, революционизируя отрасли и стимулируя эффективность и устойчивость, розничную торговлю, здравоохранение и науки о жизни.
Реальность заключается в том, что каждое рабочее место будет затронуто GenAI каким-то образом, став частью нашей повседневной деятельности. Когда мы продолжаем этот переход, я с нетерпением жду, чтобы увидеть, как он эволюционирует и какие инновации появятся дальше.
