Анджела К. Данієльс, CTO (Америка) для консультативних та інженерних послуг у DXC Technology – Серія інтерв’ю

Анджела К. Данієльс, головний технічний директор (Америка) для консультативних та інженерних послуг (CES) у DXC Technology, керує технологічною стратегією та трансформацією для консультативних та інженерних послуг компанії по всій Америці. Вона зосереджена на масштабуванні доставки, підсиленої штучним інтелектом, через каркас Xponential DXC, просунення інновацій за допомогою рішень DXC щодо штучного інтелекту та допомозі клієнтам у реалізації більшої бізнес-цінності за допомогою сучасних платформ та людей. Раніше вона очолювала глобальні ініціативи з розробки програмного забезпечення та доставки застосунків, керуючи агілевою модернізацією, інженерією, орієнтованою на хмару, та розвитком талантів для зміцнення досконалості доставки DXC та технологічного лідерства.

DXC Technology є глобальним лідером у сфері ІТ-послуг та консалтингу, який допомагає великим підприємствам керувати критично важливими системами та операціями в гібридних ІТ-середовищах. Компанія співпрацює з провідними технологічними постачальниками для доставки рішень, які поєднують передові аналітичні дані, хмару, безпеку та штучний інтелект. За допомогою свого корпоративного технологічного стеку DXC модернізує ІТ-інфраструктуру, стимулює цифрову трансформацію та дозволяє клієнтам з різних галузей інновувати, оптимізувати витрати та покращувати досвід клієнтів по всьому світу.

У вас була життєва пристрасть до програмування, яка розпочалася у віці восьми років. Чи можете ви поділитися тим, що спочатку привабило вас до розробки програмного забезпечення, і як ця рання цікавість сформувала ваш підхід до керівництва інноваціями, підсиленою штучним інтелектом, сьогодні?

Коли мені було вісім, моя мати принесла додому комп’ютер Commodore з гаражної розпродажі. Він прийшов із стопкою документів та кількома іграми. Хоча всі інші хотіли грати, я був тим, хто читав документацію, намагаючись зрозуміти, як комп’ютер насправді працює.

Моя перша програма була простою:

10 PRINT "Анджела"

20 GOTO 10

RUN

Побачення свого імені, яке повторюється нескінченно на екрані, відчувалося як магія. Це не було тільки про те, що міг зробити комп’ютер, а про те, що я міг змусити його зробити.

З молодого віку моя мама помітила мою цікавість і підтримала її, записавши мене на літні програми збагачення в коледжі під час початкової школи та програми дослідження кар’єри на протяжоку все середню школу. Ці переживання ще більше підігріли мою пристрасть і в кінцевому підсумку надихнули мене вивчати математику та комп’ютерні науки в коледжі.

Та сама цікавість керувала всю мою кар’єру. Я завжди була приваблена до дослідження того, що можливо, зрозуміти, як щось працює, а потім розібратися, як воно може бути застосовано в значимих способах. Хоча це штучний інтелект, розробка програмного забезпечення чи будь-яка інша технологія, мій підхід завжди був кореневим у дослідженні, яке веде до впливу. Інновації були постійним потоком від тієї першої програми Commodore до роботи, яку я очолюю сьогодні.

Як глобальний керівник пропозицій з розробки програмного забезпечення, ви відігравали ключову роль у створенні та розгортанні нового каркаса Xponential DXC. Що надихнуло цю ініціативу, а яку проблему в прийнятті штучного інтелекту в підприємствях ви були найбільш вирішені розв’язати? 

Сьогодні виконавчі директори піддаються величезному тиску, щоб показати справжні продуктивні здобутки від штучного інтелекту, однак багато організацій борються з виходом за межі експериментів. Вони запускають пілотні проекти без попереднього узгодження на суцільної стратегії, яка з’єднує штучний інтелект з їхніми людьми, процесами та технологіями.

Ця виклик надихнув створення DXC Xponential. Ми хотіли надати структуровану, повторювану схему для оркестрування прийняття штучного інтелекту – одну, яка вкладає управління з самого початку та доставляє ранній, вимірюваний виграш, щоб допомогти організаціям масштабуватися з впевненістю.

Мої розмови з клієнтами та наш власний внутрішній досвід розробки застосунків, підсиленої штучним інтелектом, сформували його основу. Найбільш поширеним запитанням, яке ми чули, було: “Ми спробували пілотні проекти, але як нам перейти від цього?” Це стало голосом клієнта за Xponential.

Ми також чули це від наших власних інженерних команд. Там є справжнє втомлення від інструментів штучного інтелекту. Команди оточені інструментами, які обіцяють трансформацію, і намагаються розібратися, які з них дійсно доставляють цінність. Xponential допомагає розрізати цей шум, зосереджуючись на інтеграції, оркеструванні та відчутних результатах, а не на розповсюдженні інструментів.

Мої коріння в DXC включають участь у нашому Новому Орлеанському центрі досвіду клієнтів. Наш підхід до розв’язання бізнес-викликів клієнтів був інструментальним у формуванні цього підходу. Цей центр працює на принципах дизайн-мислення. Ми приносимо виклики клієнтів у середовище, де ми співчуваємо, генеруємо ідеї, створюємо прототипи, тестируємо та масштабуємо. Ми використали той самий спосіб мислення для розробки Xponential, забезпечуючи, щоб кожне рішення штучного інтелекту, яке ми доставляємо, було практичним, орієнтованим на людину та масштабованим у реальному світі.

Дані галузі показують, що 95% пілотних проектів штучного інтелекту не відповідають бізнес-очікуванням. З вашої точки зору, які найпоширеніші причини цих невдач, і як Xponential безпосередньо розв’язує їх?

Компанії інвестують мільйони доларів у технології, які вражають на демонстраціях. Але як тільки компанії переходять до реалізації цієї технології, вони часто зустрічають низькоякісні дані для навчання штучного інтелекту, неточні моделі, відсутність управління, людські вузькі місця перевірки та складну інтеграцію систем.

Проблема не полягає в технології, а в виконанні. Без суцільної стратегії, яка інтегрує людей, процеси та технології, масштабування та доставка вимірюваних результатів із штучним інтелектом – це боротьба вгору.

Каркас DXC Xponential забезпечує, щоб усі люди, процеси та технології були враховані за допомогою п’яти різних стовпців:

• Огляд – Управління є фундаментальним в DXC, тому кожен агент штучного інтелекту, автоматизоване рішення та інтелектуальний процес розробляється з вбудованими спостереженням та відповідністю з самого початку.
• Прискорювачі – Щоб зустріти клієнтів там, де вони є, та видалити бар’єри для успіху, DXC поєднує інновації, створені за призначенням, з рішеннями партнерів, щоб надати готові до використання інструменти, ліквідуючи необхідність будувати все з нуля.
• Автоматизація – Каркас агент-штучний інтелект DXC виходить за межі виконання завдань. Він безперервно уточнює робочі процеси, навчаючись на результатах та адаптуючись в режимі реального часу, рухаючись до систем, які еволюціонують через досвід, а не покладаються на тимчасові рішення.
• Підхід – Коли штучний інтелект еволюціонує, організації повинні залишатися гнучкими та безперервно уточнювати свої стратегії — не для заміни людей, а для їхньої емансипації. Відкладаючи рутинні завдання на штучний інтелект, команди вільні зосередитися на високовпливній роботі, інноваціях, розв’язанні складних проблем та доставці вимірюваних цінностей для наших клієнтів.
• Процес – Реальна зміна починається з безпечного експериментування. В DXC ми будуємо MVP, щоб швидко підтвердити ідеї, довести вплив та масштабувати те, що працює, щоб уникнути стадії пілотного проекту, яка зупиняє більшість ініціатив штучного інтелекту.

Схема Xponential підкреслює п’ять стовпців — Огляд, Прискорювачі, Автоматизація, Підхід та Процес. Який з них, на вашу думку, є найбільш трансформаційним для підприємств, які тільки починають свій шлях штучного інтелекту?

Для організацій на початку свого шляху штучного інтелекту Огляд є найбільш трансформаційним стовпцем. Багато компаній поспішно переходять до реалізації, але успіх починається з розуміння того, де штучний інтелект може дійсно створити цінність. Огляд надає керівникам ясність, не тільки щодо їхніх даних, а й щодо їхніх процесів, талантів та готовності до зміни. Це фундамент, який інформує кожен інший стовпець.

Найближчим до цього є вимір людського співробітництва, яке ми бачимо як множник по всім п’яти стовпцям. Штучний інтелект є найбільш потужним, коли він посилює людську здатність, а не замінює її. Людське співробітництво полягає у переробці роботи, щоб люди проводили більше часу на творчості, судженні та інноваціях — тих речах, які роблять організації відмінно людськими.

Стовпець Підхід підкреслює концепцію “Людське співробітництво”. Як ви бачите баланс між людською експертизою та автоматизацією штучного інтелекту, який еволюціонує в середовищі підприємств протягом наступних кількох років?

Збереження людей у циклі є важливим. Наш підхід Людське співробітництво використовує штучний інтелект для посилення людської експертизи, а не для її заміни. Наші експерти залишаються під контролем, приймаючи стратегічні рішення та забезпечуючи контроль якості, тоді як штучний інтелект обробляє повторювані завдання та виконує важку роботу. Тепер інженери, які раніше проводили години на повторюваних завданнях з кодуванням, можуть проводити більше часу на проектуванні архітектури систем та розв’язанні складних бізнес-проблем. Поєднання кваліфікованих фахівців із штучним інтелектом веде до посилення, вимірюваних результатів, які знижують витрати та покращують ефективність.

Одна з обіцянок Xponential полягає у тому, щоб перемістити організації від малих виграшів до підприємства-широкої інтеграції штучного інтелекту. Які найбільші виклики, з якими компанії стикаються при масштабуванні від доведення концепції до виробництва, і як вони можуть їх подолати?

Багато організацій застряли на стадії пілотних проектів з високофрагментованими ініціативами, які не можуть об’єднати людей, процеси та технології. Найбільша перешкода, яку компанії долають при реалізації штучного інтелекту, полягає у децентралізованих, неорганізованих програмах, яким бракує суцільної стратегії.

Xponential розкладає чіткий шлях, щоб взяти компанії за межі стадії пілотного проекту. Його оркестрований, відповідальний та повторюваний підхід перетворює штучний інтелект з технологічного експерименту на бізнес-імператив. Розроблений для розв’язання відсутності суцільних стратегій на ринку, каркас структурований, але побудований для гнучкості та масштабованості, дозволяючи організаціям починати з малого, досягати раннього успіху та швидко масштабуватися по всьому підприємству.

Xponential вже допомагає клієнтам переходити від стадії пілотного проекту до масштабування. Його модульний дизайн дозволяє нам зустріти клієнтів там, де вони є, підтримуючи оновлення спадщини та інтегруючи безперешкодно з існуючими клієнтськими даними, хмарними та програмними середовищами.

Наприклад, ми співпрацювали з Сінгапурською загальною лікарнею для розробки рішення “Посиленний інтелект у інфекційних захворюваннях”, яке використовує інсайти, підсилені штучним інтелектом, та колаборативне людське рішення для керівництва вибором антибіотиків для нижніх дихальних шляхів з точністю 90%. Інструмент призвів до покращення догляду за пацієнтами, а також боротьби з антимікробною стійкістю.

DXC вже реалізувала Xponential з глобальними клієнтами, такими як Textron та Європейське космічне агентство. Чи можете ви поділитися конкретним прикладом того, як ця схема доставила вимірюваний вплив у одному з цих розгортань? 

Xponential є перевіреною схемою, яка вже генерує результати з нашими клієнтами Textron та Європейським космічним агентством. Ми співпрацювали з Textron для трансформації її моделі ІТ-підтримки за допомогою автоматизації та штучного інтелекту. Оптимізація скоротила тикети служби підтримки на 20% та проактивно розв’язала мережеві проблеми для 32 000 працівників за допомогою чат-ботів, підсилених штучним інтелектом, навчених на спільних базах знань, звільняючи ІТ-персонал для концентрації на складних питаннях, які вимагають людської експертизи. З Європейським космічним агентством ми використали Xponential для реалізації ASK ESA, платформи, підсиленої штучним інтелектом, яка уніфікує дані, прискорює дослідження та покращує співробітництво по всьому агентству. Платформа не тільки забезпечує безпечний та ефективний доступ до великих обсягів даних, а й економить інженерам 1-2 години на тиждень.

Ваш досвід лідерства охоплює академію, корпоративне програмне забезпечення та великомасштабну хмарну розробку. Як цей різноманітний досвід вплинув на ваше бачення того, що означає “відповідальний штучний інтелект” на практиці? 

Кожна частина мого шляху сформувала моє визначення відповідального штучного інтелекту. З академії я вивчив важливість суворості, запитування припущень, валідування результатів та розуміння “чому” за кожним результатом. З корпоративного програмного забезпечення я здобув глибоке розуміння управління, етики та хвильових ефектів, які технології можуть мати на людей, процеси та галузі. А через великомасштабну розробку застосунків я бачив першим руками, як масштаб може посилювати як вплив, так і ризик.

Для мене відповідальний штучний інтелект не тільки про відповідність або мінімізацію упередженості, а про намірений дизайн. Це означає будівництво систем, які є прозорими, аудитованими та орієнтованими на людські цінності з самого початку. Це про забезпечення того, щоб інновації та підзвітність еволюціонували разом.

Моя роль полягає в тому, щоб забезпечити, щоб при інноваціях ми робили це відповідально, не сповільнюючи інновації, а спрямовуючи її таким чином, щоб вона заслуговувала довіри та доставляла сталий виграш.

Управління та спостережуваність є центральними для стовпця Огляд Xponential. Як ви забезпечуєте, щоб штучний інтелект залишався прозорим та відповідним у високорегульованих галузях, таких як охорона здоров’я та аерокосмічна промисловість? 

Схема Xponential забезпечує, щоб управління, відповідність та спостережуваність були вкладені з дня першого, а не додані пізніше. Ми виравнюємо нашу етику штучного інтелекту з глобальними стандартами та новими нормативними рамками, що виходять з NIST та Закону ЄС про штучний інтелект, що означає повну слідовість, аудитованість та відповідність, закладені в кожному робочому процесі.

Ця модель управління забезпечує чітку видимість того, як працює штучний інтелект, хто відповідає, та чи рішення слідують етичним та операційним стандартам — необхідним вимогам для ефективного масштабування штучного інтелекту по всім регульованим підприємствам. Ми вважаємо, що штучний інтелект повинен бути довіреним, прозорим та орієнтованим на людину.

Як штучний інтелект продовжує переозначати життєві цикли розробки програмного забезпечення, які нові навички чи настрої, на вашу думку, команди програмного забезпечення будуть потребувати для того, щоб залишатися конкурентоспроможними протягом наступного десятиліття? 

Найважливішою зміною не є лише вивчення нових інструментів. Це про прийняття нового настрою. Штучний інтелект трансформує те, як ми будуємо програмне забезпечення, і команди, які процвітатимуть, будуть тими, які ставлять штучний інтелект як співробітника, а не лише утиліту.

Навичка, яка має значення найбільш, – це цікавість. Найкращі інженери не тільки прийматимуть те, що генерує штучний інтелект. Вони запитуватимуть його, уточнюватимуть його та досліджуватимуть, як його можна застосувати новими способами. Цікавість палив здатність безперервно вчитися, експериментувати відповідально та бачити зв’язки, яких інші можуть не помітити.

Поза цим розробники еволюціонують від кодерів до композиторів, оркеструючи агентів штучного інтелекту, автоматизацію та людський інсайт у інтегровані системи. Це вимагає не тільки технічної грамотності, а й системного мислення та готовності переосмислити, як робота виконується.

У DXC ми вкладаємо цей настрій через Xponential, допомагаючи командам розвивати наш підхід Людське співробітництво. Це поєднує технічне панування з цікавістю, творчістю та етичною свідомістю, оскільки в наступному десятилітті успіх у розробці програмного забезпечення не прийде від знання всього. Це прийде від того, що залишається нескінченно цікавим щодо того, що можливо.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати DXC Technology.