Arun Kumar Ramchandran, VD för QBurst – Intervjuserie

Arun Kumar Ramchandran, VD för QBurst, är en erfaren teknologi- och tjänsteledare med 25+ års ledarerfarenhet som omfattar global rådgivning, stora försäljningsavtal, P&L-ägarskap och företagsomvandling. Han blev VD i april 2025 och ansvarar för att leda QBurst över hela verksamheten samtidigt som han formar dess strategi som ett AI-ledd tekniktjänst- och digitalt ingenjörsföretag. Innan QBurst hade han seniora roller på Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (inklusive president och GenAI-konsultledning), Capgemini/Sogeti (kund- och försäljningsledning), samt Infosys och Virtusa, där han byggde och skalade upp affärsenheter, ledde stora strategiska program och drev tillväxt över flera geografier och branschvertikaler.

QBurst är en global digital ingenjörspartner som positionerar sig runt “High AI-Q”, genom att kombinera AI-aktiverad leverans med tillämpad AI och data-drivna metoder för att hjälpa företag modernisera, bygga och skala. Företaget betonar digitala upplevelse-ingenjörer, modernisering och produkt-ingenjörer – som stödjer kunder med initiativ som sammansättningsbara digitala plattformar, konversations- och kundupplevelselösningar och AI-klara data-grundval – i syfte att producera mätbara resultat som förbättrad produktivitet, snabbare leverans och starkare kundupplevelser över en bred internationell kundbas.

Du har tagit på dig rollen som VD på QBurst efter en lång ledande karriär på Hexaware, Capgemini, Infosys och andra globala organisationer. Vad drog dig till QBurst vid denna tidpunkt i dess tillväxt, och hur formar din bakgrund den riktning du vill ta företaget?

Beslutet att gå med i QBurst var en sammanflätning av möjlighet och potential. Det som drog mig till QBurst var en kombination av dess inbyggda styrkor och en unik marknads möjlighet. Qbursts entreprenöriella kultur och framgång med banbrytande teknik i leverans till krävande kunder imponerade och fascinerade mig.

Med konvergensen av disruptiva förändringar och förändrade miljöer inom teknik, branscher och regleringar har ett fokuserat och differentierat företag som QBurst en möjlighet att bryta sig loss från mängden och skapa ett nytt tekniktjänst- och ingenjörsföretag och leveransmodell för den AI-drivna framtiden.

Med mer än 25 år i teknikdriven transformation över flera branscher, hur har din erfarenhet påverkat hur du tänker på att skala ett AI-ledd tjänsteplattform idag?

Jag har observerat att den största innovationen och antagandet av teknik sker efter att hype-cykeln har svalnat och verkliga affärsproblem börjar lösas på företagsnivå. Det finns tre specifika punkter jag vill göra här i termer av att skala ett AI-ledd tjänsteplattform.

1. Att korsa “PoC-stadiet.”

Den största utmaningen jag ser idag är att korsa PoC-stadiet. Skalning kräver en förändring i synsätt: vi bygger inte bara AI, vi tillhandahåller produktionsklara lösningar. På QBurst hjälper vi kunder att växa förbi PoC-stadiet genom att fokusera på agility – anta nya modeller med större sammanhangsfönster snarare än att låsas till gårdagens teknik.

2. Inget AI utan en stark grund.

En lärdom jag har burit genom varje teknikcykel – från de tidiga dagarna av mobila enheter 2009 till molnrevolutionen – är att man inte kan automatisera kaos. AI är bara så kraftfull som de data som matar den. QBurst driver tillväxt genom att säkerställa att det “tråkiga men väsentliga” arbetet görs, nämligen digital modernisering och avancerad data-ingenjörskonst.

3. ‘High AI-Q’-visionen.

För att leda denna förändring har vi ompositionerat oss som ett ‘High AI-Q’-företag. Detta återspeglar integrationen av Generativ AI och Agentic AI i alla våra kärntjänster, som driver AI-nativ företagsomvandling. På QBurst är AI inte en additiv funktion, utan den grundläggande strukturen i vår strategi och leverans. Den kombinerar anpassade maskinlärningsmodeller med intelligent automatisering för att säkerställa att när affären växer, så växer dess intelligens med den.

Vi har varit först sedan Androids gryning, och vi tillämpar samma proaktiva DNA för att leda AI-eran. På QBurst är vi inte bara ett tech-first-företag, vi är en results-first-partner vars tillväxt drivs av kundnöjdhet.

Du har betonat ‘High AI-Q’ som en definierande ram för QBurst. Hur bör företagsledare tolka detta begrepp, och varför är det en viktig differentierare i den nuvarande AI-landskapet?

QBursts ‘High AI-Q’-resa är ett medvetet beslut: springa snabbt på den operativa lagret med AI-Driven SDLC, och göra djärva drag på den strategiska lagret med Managed Agents. Viktigast är att det anknyter hela företaget i den långsamma, grundläggande förändringen av kultur, värderingar och mänsklig kapacitet.

Medan det finns risker och bekymmer om AI, kan den, om den implementeras säkert, skapa överflöd och innovation. Företag kommer att se värde inte bara i termer av produktivitet, utan också tillväxt och transformation.

Från ett leveransperspektiv ser vi detta spelas ut dagligen genom vår AI-Driven SDLC-ram. Detta är “hur” man genomför transformation, där vi har inbäddat AI i varje utvecklingsstadium, från användarberättelsegenerering till självläkande testskript. Resultaten talar för sig själva:

• Tid-till-marknad: Signifikant minskning av utvecklings- och testcykler.
• Kvalitet: En anmärkningsvärd 25-35% minskning av fel efter utgåvan.
• Effektivitet: En konsekvent 20-30% förbättring av den totala leveransen.

Det strategiska lagret är där vi går bortom att optimera delar till att optimera hela ekosystemet. Detta krävde en omprövning av våra lösningspelare, vilket ledde till skapandet av Managed Agents, en fusion av Enterprise Agentic AI och Managed Services. För våra kunder innebär detta att AI-agenter hanterar front-end- och back-end-uppgifter, arbetsflöden och operationer, och driver både effektivitet och kontinuerlig innovation. Vi levererar inte bara tjänster, vi orkestrerar ett sömlöst värdenätverk.

Många företag ackumulerar vad du kallar “AI-skulder” – betydande utgifter för GenAI-piloter som inte skalar eller genererar värde. Vilka är de grundläggande orsakerna till detta problem, och hur kan organisationer bryta sig loss från detta mönster?

Företag ackumulerar “AI-skulder” när GenAI-investeringar slutar vid piloter och misslyckas med att skala till verkligt affärs-värde. Den grundläggande orsaken är vad vi kallar retrofitting-fällan – ett försök att skruva fast GenAI-funktioner på legacy-system som aldrig var designade för att stödja AI-nativa arbetsflöden. I dessa miljöer är data, arkitektur och styrning inte redo, så piloter stannar eller går sönder under skalan.

Detta förvärras av brist på grundläggande beredskap. Många organisationer rusar till experiment medan de förbigår väsentliga investeringar i datastrategi, data-ingenjörskonst och styrning. Utan moderniserade data-grundval och tydliga kontrollramar förblir GenAI-initiativ isolerade bevis för koncept snarare än företagsförmågor.

Att bryta detta mönster kräver en förändring till AI-först-design. Istället för att fråga var AI kan läggas till, måste organisationer designa system med AI-utfall i åtanke från dag ett genom att anpassa arkitektur, dataflöden och styrning för att stödja intelligent automatisering i skala.

Praktiskt sett börjar detta med data-ingenjörskonst. Att bygga robusta, välstyrda data-pipelines och modeller från början skapar förutsättningarna för GenAI att skala hållbart. När grunden är rätt, flyttar AI från experiment till påverkan. Således ger AI-skulder vika för långsiktig värdeskapande.

Den traditionella Time & Materials-kontraktmodellen ses alltmer som missanpassad med verkligheten i AI-driven effektivitet. Varför blir denna modell föråldrad, och hur kan tillvägagångssätt som “Managed Agents” eller “Service-as-Software” erbjuda en mer hållbar väg framåt för företags-IT?

Den traditionella Time & Materials-modellen byggdes för en era av resursbrist, där värde var direkt knutet till mänskligt arbete. I AI-eran gäller inte detta antagande längre. Intelligens och exekvering blir överflödiga, och när överflödet ökar, skiftar värdet från ansträngning till resultat. AI bryter fundamentalt logiken i timbaserad fakturering.

Därför rör sig branschen mot resultatbaserade modeller. Mått som antal lösningar utan mänskligt ingripande eller arbetsflöden som slutförs från början till slut av AI ger tydligt, mätbart värde. Dessa modeller behandlar kapacitet som programvara, inte arbete, vilket kan beskrivas som “service-as-software”.

Tillvägagångssätt som Managed Agents och Service-as-a-Software erbjuder en mer hållbar väg framåt. De skiftar fokus från att betala för ansträngning till att betala för intelligenta resultat, vilket möjliggör förutsägbara kostnader, kontinuerlig förbättring och delad vinst från automatisering. Managed Agents tillåter mänskliga ingenjörer och AI-agenter att arbeta tillsammans mot affärsmål, medan Service-as-a-Software gör värdet mätbart genom resultat snarare än timmar som spenderats.

I en AI-driven värld är de mest anpassade kommersiella modellerna de som belönar resultat, inte ansträngning – skapar en vinst för både företag och tjänsteleverantörer.

Din ‘High AI-Q’-metodik fokuserar på Talang, Applikation och Påverkan som de tre kritiska lagren för AI-beredskap. Hur kan CIO:er utvärdera sin mognad över dessa lager innan de skalar GenAI-initiativ?

Innan de skalar GenAI behöver CIO:er en tydlig vy över mognad över de tre ‘High AI-Q’-lagren av talang, applikation och påverkan och inte bara teknologistacken.

På talang-lagret handlar mognad om människors beredskap. CIO:er bör utvärdera AI-färdigheter, öppenhet för förändring och om medarbetare har säker, styrkt åtkomst till LLM som möjliggör säker experiment.

På applikations-lagret ligger fokus på data- och styrningsgrunder som datakvalitet, arkitektur, säkerhet och mognaden av policyer och räcken över LLM-åtkomst och AI-utvecklingspraxis.

På påverkans-lagret bör CIO:er utvärdera användningsfall efter ansträngning kontra affärsvärde. Att identifiera låg-ansträngnings-, hög-påverkans-möjligheter möjliggör tidiga vinster och stöder en iterativ tillvägagångssätt för att skala GenAI.

För organisationer som fortfarande opererar på legacy-arkitekturer, vilka grundläggande moderniseringssteg krävs för att förbereda sig för agenter och AI-nativa leveransmodeller?

Här är de tre steg som kan förbereda organisationer när de rör sig mot agenter.

1. Prioritera Data Foundation Modernisering: För organisationer som opererar på legacy-arkitekturer är det första steget att modernisera data-grunden för att möjliggöra metadata, data-ursprung och datakvalitetsmått för siloade data. Detta säkerställer att agenter har den kontextuellt rika, förklarliga data de behöver. Införandet av GenAI-baserade verktyg har gjort denna modernisering snabbare och mer direktdragen. Medan det är möjligt att använda GenAI med legacy-arkitektur, skulle token-kraven för att få meningsfulla resultat vara extremt höga.

2. Etablera Enterprise Knowledge Layers: Organisationer som inte har moderniserat sina system kommer att ha en stor mängd ackumulerad kunskap som inte är dokumenterad. Att bygga kunskapslagren för att fånga denna transienta ackumulerade kunskap inom systemet skulle vara den andra högprioriterade uppgiften. Detta är det saknade lagret i många organisationers AI-antagande-resa.

3. Definiera Agent Gränser och Arbetssätt: Det tredje steget är att säkerställa att agenter följer alla bästa metoder och säkerhetskrav som för närvarande följs i organisationen. Styrningsramar, säkerhetspolicyer och övervakningsramar möjliggör för agenter att tänka och agera effektivt inom gränserna och etablerade arbetssätt.

När man förbereder sig för “AI-beredskap”, vad kräver det utöver verktyg – i termer av data, processer, styrning och teamförmågor?

AI-beredskap går långt utöver att välja rätt verktyg. I praktiken lyckas eller misslyckas AI-antagande med en organisations förmåga att fånga tribalkunskap, såsom de outtalade processerna, beslutslogiken och nyckelförhållandena som bara existerar i anställdas huvuden. Denna kunskap måste dokumenteras på naturligt språk som AI-system kan resonera med, inte bara bearbeta data i isolering.

Data-beredskap är lika kritisk, men kvalitet är inte tillräckligt. Det som verkligen bestämmer framgång är metadata som inkluderar kontext, ursprung och betydelse bakom data. Utan detta producerar även de mest avancerade modellerna ytliga eller opålitliga resultat.

Företags AI-antagande ligger också efter konsument-AI på grund av styrning, säkerhet och regelefterlevnad. Dessa är inte hinder att arbeta runt, utan krav att bygga för. Organisationer måste etablera förtroendeframar som inkluderar räcken, GenAI-övervakning, förklarbarhet och mänsklig-i-loopen-arbetsflöden för att säkerställa att AI-utdata är säkra, upprepningsbara och exakta.

Slutligen behöver team utveckla AI-intuition. Beredskap innebär att personalen har AI-litteracitet så att de vet hur man effektivt promptar, validerar resultat och granskar utdata snarare än att blint lita på en “svart låda”. AI fungerar bäst när människor förblir fast i loopen.

Vad anser du är QBursts starkaste differentierare när de tävlar om företagsomvandlingsmandat?

QBurst differentierar sig i en trång tekniktjänstemarknad genom att kombinera djup ingenjörsexpertis med agiliteten hos ett mycket mindre, innovationslett företag.

Vår konkurrensfördel definieras av fem nyckelpelare:

1. Ingenjörsmässig djup med design-tänkande-mindset – Vi skriver inte bara kod. Vi löser affärsproblem genom holistiska, användarcentrerade lösningar.

2. Agilitet och Ägarskap – Vi är tillräckligt stora för att skala men tillräckligt smala för att bry oss – vår flexibilitet och anpassning till snabba förändringar är något som våra kunder har gett vittnesmål om. Våra team tar verkligt ägarskap för kundframgång. Du kommer att se leveransägarskapet springa upp till den seniora ledningsnivån.

3. Kulturell flyt: Oavsett om det är LINE mini-appar i Japan eller integrerade prissättningsystem för amerikanska livsmedelskedjor, anpassar vi inte bara tekniken utan också upplevelsen till varje marknad.

4. AI-First Vision – Vi inbäddar AI i vår leverans, våra operationer och våra kundlösningar – inte som en buzzword, utan som en kapacitetsmultiplikator.

5. Innovations- och experimentkultur – Våra ledare är tekniksäkra och älskar att lösa kundproblem med den senaste och framväxande tekniken. Vi är inte rädda för att misslyckas och har skapat meningsfull påverkan för våra kunder genom att ta en start-up-approach i många fall.

Vi är också inte rädda för att störa oss själva. Vi experimenterar med resultatbaserade modeller, sammansättningsbara leveransramar och co-innovations-laboratorier för företagskunder.

Om tre till fem år, hur förväntar du dig att företags-IT-operativa modeller kommer att utvecklas med uppkomsten av agenter och AI-nativa organisationer, och vad bör ledare förbereda sig på nu?

Nästa våg av innovation kommer att tillhöra de som kan gifta kraftfulla AI-kapaciteter med genomtänkta system för kontroll, övervakning och förtroende. Därför känns den framväxande konversationen om företags-agenter ramverk så viktig – och så brådskande.

Några av de viktigaste insikterna för mig är:

• AI-datacenterkonstruktion accelererar, inte bromsar; sentiment i datacenter-världen är extremt optimistiskt, med kapacitet, efterfrågan och investeringar som alla rusar.
• Företags AI-antagande kommer att vara långsammare än konsument-AI (Organisatorisk data är ofta rörig, fragmenterad och distribuerad över många system snarare än ren och centraliserad; dagens modeller är inte ännu tillräckligt exakta för högt specifika företagssituationer och funktioner utan anpassning till varje organisations unika sammanhang; för att låsa upp verkligt värde, måste modellerna tränas och finjusteras på proprietära företagsdata, särskilt i “sista milen” av specifika arbetsflöden och användningsfall)
• Innan verkligt autonoma agenter kan blomstra i företaget, finns det en större utmaning: bygga motsvarande övervakningsstrukturer, godkännanden och räcken som finns för anställda, vilket tillåter den mänskliga arbetskraften att utföra tillförlitligt och skala.

Ledare bör förbereda sig genom att ha följande i åtanke:

• Agenter bör behandlas som nya anställda, med tydligt definierade omfattningar, explicit övervakning och mekanismer för att innesluta misstag medan de “lär” organisationens skrivna och outtalade regler.
• Det finns ett behov av en “agent-buss” eller samordningslager där agenter registrerar sig, får skrivrättigheter och har sina handlingar övervakade av övervakningsagenter.
• Återskapandet av kontroll och balans som gör mänskliga organisationer robusta kommer att vara avgörande för att uppnå säker, exakt och tillförlitlig exekvering i en agent-baserad företagsvärld.
• Att hantera mänsklig talang och om-skolning är ett annat viktigt aspekt eftersom Human-AI-gränssnitt och samarbeten förändras med Agentic-system och ramverk.
• Det mest spännande fronten är uppkomsten av avancerade Enterprise Agentic Ramverk – bortom vad som finns idag – som kan omvandla denna vision till en praktisk, skalbar verklighet, när den kombineras med stark domänförståelse och lösningar.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka QBurst.