Holly Grant, SVP, Strateji ve İnovasyon, DXC Technology – Röportaj Serisi

Holly Grant, DXC Technology’ (DXC ) de Strateji ve İnovasyon Başkan Yardımcısı, derin experiencia sahip bir teknoloji ve operasyon yöneticisidir. DXC’de, şirketin AI-öncelikli inovasyon girişimlerini şekillendirmeye yardımcı oluyor. (HPE )

DXC Technology bir global IT hizmetleri ve danışmanlık şirketidir. Şirket, işletmelerin bulut bilişim, siber güvenlik, yapay zeka, veri altyapısı ve işletme operasyonları gibi alanlarda kritik sistemlerini modernize etmelerine yardımcı oluyor.

Siz, kariyerinizi strateji, operasyon ve inovasyonun kesişme noktasında inşa ettiniz. LabX’i başlatmak ve gerçek dünya iş etkisine odaklanan bir AI kuluçka ortamı tasarlamak için bu deneyimler nasıl size rehberlik etti?

Kariyerim, aile ofisleri, startups, venture capital ve şimdi bir Fortune 500 şirketinde dönüşümün ortasında geçirdim. Tüm bu ortamlarda gördüğüm şey, fikirlerin kendi başlarına gerçekleşmediğidir. Değer yaratmaya başlayanlar, genellikle üç şeyi paylaşırlar: Gerçek bir müşteri, doğru an ve dar ve net bir kapsam. Bunlardan birini kaçırırsanız, hatta mükemmel bir fikir bile durur.

LabX’i düşünürken, bu kalıp bana ilham verdi. Bir kazanan teorisi neededir – gerçek bir strateji – ancak onu hayata geçirmek için operasyonel kas da gereklidir ve koşullar değişirken adapte olma disiplini gereklidir. LabX, her ikisini aynı anda tutmak için tasarlandı.

Çok sayıda işletme AI ile deneysel çalışıyor, ancak pilotlardan üretime geçmekte zorlanıyor. DXC’de gördüğünüz en büyük engeller nelerdir?

İki engel sürekli olarak ortaya çıkıyor ve ikisi de gerçekten teknoloji ile ilgili değil.

İlki, değişim yönetimi. AI, insanların nasıl çalıştığını, neye hesap vereceklerini ve kararların nasıl alındığını değiştirir. İşletme, AI’nin getirdiği değişikliklere ayak uyduramazsa, en mükemmel model bile kullanılmaz. İkincisi, şirketler AI’yi ölçeklendirirken, temel işletme modelini değiştirmiyor. Zeka, yalnızca belirli bir sistem veya uygulamaya özgü olarak ekleniyor ve yalnızca bir kullanıcı tarafından kullanılıyor. AI, yatay bir zekaya sahiptir – değerini, fonksiyonlar, veriler ve iş akışları boyunca hareket edebildiği zaman en fazla yaratır. İşletme modeli değişmezse, bu değer yerel olarak hapsolur ve işletme genelinde birikemez.

LabX, yaklaşık 90 gün veya daha az bir süre içinde kavramdan MVP’ye hızlı bir döngüye sahiptir. Büyük işletmelerin bu hızda hareket etmesi için hangi zihinsel, yönetim veya geliştirme süreci değişiklikleri gereklidir?

En büyük zihinsel değişim, daha az mükemmel bilgi ile daha erken karar vermeye istekli olmak ve çalışmayan şeyleri kesme disiplinidir. Büyük işletmeler, uzun planlama döngülerine alışkınlar, çünkü kendilerini güvende hissediyorlar. Ancak, hızlı bir “evet” ve yavaş bir “hayır” her ikisi de pahalıdır.

LabX içinde, bir müşteri problemine karşı bir sprint çalışması için küçük bir tasarım, ürün ve mühendislik ekibi atıyoruz. Minimum viable ürün oluşturuyor, değer ve ölçek için test ediyor ve 90 gün içinde ticari vaat gösteren fikirleri mezun ediyoruz. Bu hızı mümkün kılan, governance’in absence değil, presence’idir. Güvenlik, gizlilik, uyumluluk ve sorumlu AI onay süreci, başından itibaren sürecin bir parçasıdır, sonradan eklenmez. Her ürün, ölçeklendirilmeden önce formal bir governance incelemesinden geçer.

DXC, LabX’i, müşterilerle birlikte yüksek potansiyelli AI kavramlarını doğrulamak için bir yol olarak tanımlıyor. Bu “Müşteri Sıfır” yaklaşımı, AI çözümlerinin gerçek işletme ihtiyaçlarına dayandığını, teorik kullanım durumlarına değil, nasıl sağlar?

Müşteri Sıfır, gerçekten bizim avantajımız. Bir LabX ürünü, piyasaya çıkmeden önce, önce DXC içinde hayatta kalması gerekiyor. 115.000 çalışanı, 70 ülkede, düzenlenmiş endüstriler, karmaşık müşteri sözleşmeleri, eski sistemler ve gerçek operasyonel riskleri yönetiyoruz. Bu, bir demo ortamı değil, işletme gerçeğidir.

LabX, ayrıca bir deneysel ortam olarak da işlev görür. AI yetkinliği oluştururken, iç deneysel çalışmanın önemi nedir?

Bu, tüm oyun. AI yetkinliğini, AI hakkında okumakla değil, denemekle, bozulmalarını izlemekle ve tekrar denemekle inşa edersiniz. Bu, 30 yıllık bir IT profesyoneli için de, okuldan iki yıl sonra mezun olan biri için de aynıdır.

Son olarak, AI kuluçka ortamlarının, LabX gibi, işletmelerin yeni teknolojileri geliştirme, test etme ve dağıtma şeklini nasıl etkileyeceğini düşünüyorsunuz?

Bu dönemin kazananları, en parlak nokta çözümlerine sahip olanlar olmayacak. Bunlar, AI’yi işletme modelleri, fonksiyonlar ve iş akışları boyunca birleştirebilen entegratörler olacak. Bu, bir modeli dağıtmaktan daha zor bir problem. Derin işletme bağlamı, eski ve modern sistemler arasında çalışabilme yeteneği ve işlerin gerçekten nasıl yapıldığını değiştirme disiplini gerektirir. Ayrıca, en heyecan verici fırsat.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, DXC Technology ziyaret edebilir.