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

Анджела К. Данієльс, головний технічний директор (Америка) для консалтингових та інженерних послуг (CES) у DXC Technology (DXC ), керує технологічною стратегією та трансформацією для консалтингових та інженерних послуг компанії по всій Америці. Вона зосереджена на масштабуванні поставок, посиленої штучним інтелектом, через каркас DXC Xponential, просунення інновацій за допомогою рішень DXC з штучним інтелектом, 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, заснованою на хмарі, та розвитком талантів для посилення 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 у різних галузях інновувати, оптимізувати витрати та покращувати досвід клієнтів у всьому світі.

У вас була життєва пристрасть до програмування, яка почалася у віці восьми років. Чи можете Ви поділитися тим, що спочатку привабило Вас до розробки програмного забезпечення, і як ця рання цікавість вплинула на Ваш підхід до керівництва інноваціями, керованими штучним інтелектом, сьогодні?

Коли мені було вісім років, моя мати принесла додому комп’ютер Commodore з гаражної розпродажі. До нього були додані кілька ігор та інструкції. Хоча всі інші хотіли грати, я був тим, хто читав інструкції, намагаючись зрозуміти, як працює комп’ютер.

Моя перша програма була простою:

10 PRINT "Анджела"

20 GOTO 10

RUN

Побачити своє ім’я, яке повторюється нескінченно на екрані, було магічно. Це не було тільки про те, що міг зробити комп’ютер, а про те, що я міг зробити з ним.

З раннього 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 під час середньої школи. Ці досвіди ще більше підігріли мою пристрасть і в кінцевому підсумку надихнули мене вивчати математику та інформатику в коледжі.

Та сама цікавість керувала моєю цією кар’єрою. Я завжди був приваблений до дослідження того, що можливо, зрозуміти, як щось працює, і потім визначити, як воно може бути застосовано значимим чином. Чи це штучний інтелект, розробка програмного забезпечення чи будь-яка інша технологія, мій підхід завжди був кореневим у дослідженні, яке призводить до впливу. Інновації були постійним потоком від тієї першої програми Commodore до роботи, якою я займаюсь сьогодні.

Як глобальний лідер пропозицій з розробки програмного забезпечення, Ви відігравали ключову роль у створенні та впровадженні нового каркаса DXC Xponential. Що надихнуло цю ініціативу, і яку проблему в прийнятті штучного інтелекту в підприємствях Ви були найбільш визначені розв’язати? 

Сьогодні виконавчі директори піддаються величезному тиску, щоб показати реальні продуктивні вигоди від штучного інтелекту, проте багато організацій борються з виходом за межі експериментів. Вони запускають пілотні проекти без попереднього узгодження на спільної стратегії, яка пов’язує штучний інтелект з людьми, процесами та технологіями.

Ця проблема надихнула створення DXC Xponential. Ми хотіли надати структурований, повторюваний план для оркестрування прийняття штучного інтелекту – той, який вбудовує управління з самого початку та доставляє раннє, вимірювані перемоги, щоб допомогти організаціям масштабуватися з впевненістю.

Мої розмови з клієнтами та наш власний внутрішній досвід розробки застосунків, керованих штучним інтелектом, сформували його основу. Найпоширенішим запитанням, яке ми чули, було: «Ми спробували пілотні проекти, але як перейти далі?» Це стало голосом клієнта за Xponential.

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

Мої корені в DXC включають участь у нашому центрі досвіду клієнтів у Новому Орлеані. Наш підхід до розв’язання бізнес-викликів клієнтів був інструментальним у формуванні цього підходу. Цей центр працює на принципах дизайн-мислення. Ми приносимо бізнес-виклики клієнтів у середовище, де ми співчуваємо, генеруємо ідеї, створюємо прототипи, тестируємо та масштабуємо. Ми використали той же 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 зустрічаються з низькоякісними даними для навчання штучного інтелекту, неточними моделями, відсутністю управління, людськими瓶очками та складними системними інтеграціями.

Проблема не в технології, а в виконанні. Без узгодженої стратегії, яка інтегрує людей, процеси та технології, масштабування та доставка вимірюваних результатів з штучним інтелектом – це важка боротьба.

Каркас DXC Xponential забезпечує, щоб усі люди, процеси та технології були враховані з п’ятьма різними стовпцями:

• Інсайт – Управління є фундаментальним в DXC, тому кожен агент штучного інтелекту, автоматизоване рішення та інтелектуальний процес розробляється з вбудованими спостереженням та дотриманням вимог з самого початку.
• Прискорювачі – Щоб зустріти клієнтів там, де вони є, та усунути бар’єри для успіху, DXC поєднує інновації, створені з певною метою, з рішеннями партнерів, щоб надати готові до використання інструменти, усунувши необхідність будувати все з нуля.
• Автоматизація – Каркас DXC агент-штучного інтелекту переходить за межі виконання завдань. Він безперервно поліпшує робочі процеси, навчаючись на результатах та адаптуючись в реальному часі, що призводить до зсуву до систем, які еволюціонують через досвід, а не покладаються на тимчасові рішення.
• Підхід -既然 штучний інтелект еволюціонує, організації повинні залишатися гнучкими та безперервно уточнювати свої стратегії – не для заміни людей, а для надання їм можливостей. Віддавши повторювані завдання штучному інтелекту, команди можуть зосередитися на високоефективній роботі, інноваціях, розв’язанні складних проблем та доставці вимірюваних результатів для наших клієнтів.
• Процес – Реальна зміна починається з безпечних експериментів. У DXC ми будемо створювати мінімально життєздатні продукти, щоб швидко підтвердити ідеї, довести вплив та масштабувати те, що працює, щоб уникнути стадії пілотних проектів, яка зупиняє більшість ініціатив штучного інтелекту.

Каркас Xponential підкреслює п’ять стовпців – Інсайт, Прискорювачі, Автоматизація, Підхід та Процес. Який з них Ви вважаєте найбільш трансформаційним для підприємств, які тільки починають свій шлях штучного інтелекту?

Для організацій, які тільки починають свій шлях штучного інтелекту, Інсайт є найбільш трансформаційним стовпцем. Багато компаній поспішно переходять до реалізації, але успіх починається з розуміння того, де штучний інтелект може справді створити цінність. Інсайт 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.

Незабаром після цього слідує людський вимір, який ми бачимо як множник по всіх п’яти стовпцях. Штучний інтелект є найбільш потужним, коли він посилює людську здатність, а не замінює її. Людський+ означає переробку роботи, щоб люди проводили більше часу на творчості, судженні та інноваціях – тих речах, які роблять організації відмінно людськими.

Стовпець Підхід підкреслює концепцію «Людського+ співробітництва». Як Ви бачите розвиток балансу між людською експертизою та автоматизацією штучного інтелекту в середовищі підприємств протягом наступних кількох років?

Збереження людей у циклі є важливим. Наш підхід Людський+ 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 витрачали години на повторювані завдання з кодуванням, можуть витрачати більше часу на проектування системної архітектури та розв’язання складних бізнес-проблем. Поєднання кваліфікованих фахівців з штучним інтелектом призводить до посилення, вимірюваних результатів, які знижують витрати та покращують ефективність.

Одна з обіцянок Xponential полягає в тому, щоб перемістити організації від малих перемог до підприємства-широкої інтеграції штучного інтелекту. Які найбільші виклики, з якими компанії стикаються при переході 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. Найбільшим перешкодом, з яким компанії стикаються при реалізації штучного інтелекту, є децентралізовані, неорганізовані програми, які缺ують узгоджену стратегію.

Xponential розкладає чіткий шлях для того, щоб компанії перейшли за межі стадії пілотних проектів. Його оркестрований, відповідальний та повторюваний підхід перетворює штучний інтелект з технологічної експериментальної установки в бізнес-імператив. Розроблений для вирішення відсутності узгоджених стратегій на ринку, каркас структурований, але побудований для гнучкості та масштабованості, дозволяючи організаціям починати з малого, досягати ранніх перемог та швидко масштабуватися по всьому підприємству.

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

Наприклад, ми співпрацювали з Сінгапурською загальною лікарнею для розробки рішення «Посилені інтелектом інфекційні захворювання», яке використовує інсайти, керовані штучним інтелектом, та спільне людське рішення для керівництва вибором антибіотиків для нижніх дихальних шляхів з точністю 90%. Інструмент призвів до покращення догляду за пацієнтами та боротьби з антимікробною стійкістю.

DXC вже впровадила Xponential з глобальними клієнтами, такими як Textron та Європейське космічне агентство. Чи можете Ви поділитися конкретним прикладом того, як цей каркас доставив вимірювані впливи в одному з цих розгортань? 

Xponential є перевіреним каркасом, який 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 кількість талонів служби підтримки на 20% та проактивно вирішила мережеві проблеми для 32 000 працівників за допомогою чат-ботів, керованих штучним інтелектом, навчених на спільних базах знань, звільнивши ІТ-персонал для концентрації на складних питаннях, які вимагають людської експертизи. З Європейським космічним агентством ми використали Xponential для впровадження платформи ASK ESA, керованої 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 керівництва охоплює академію, підприємче програмне забезпечення та великомасштабну розробку хмарних застосунків. Як цей різноманітний досвід вплинув на Ваше бачення того, що означає «відповідальний штучний інтелект» на практиці? 

Кожна частина мого шляху сформувала моє розуміння відповідального штучного інтелекту. З академії я навчився важливості суворості, питань припущень, перевірки результатів та розуміння «чому» за кожним результатом. З підприємчого 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 побачив на власні очі, як масштаб може посилити як вплив, так і ризик.

Для мене відповідальний штучний інтелект не тільки про дотримання вимог або мінімізацію упередженості, а про намірне проектування. Це означає будівництво систем, які є прозорими, аудитованими та узгодженими з людськими цінностями з самого початку. Це про забезпечення того, щоб інновації та підзвітність еволюціонували разом.

Моя роль полягає в тому, щоб забезпечити, щоб під час інновацій ми робили це відповідально, не сповільнюючи інновації, а керуючи ними таким чином, щоб здобувати довіру та доставляти сталий результат.

Управління та спостережливість є центральними для стовпця Інсайт Xponential. Як Ви забезпечуєте, щоб штучний інтелект залишався прозорим та відповідним у високорегульованих галузях, таких як охорона здоров’я та аерокосмічна галузь? 

Каркас Xponential забезпечує, щоб управління, дотримання вимог та спостережливість були вбудовані з самого початку, а не додані пізніше. Ми узгоджуємо 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 дотримання вимог, вбудовані в кожен робочий процес.

Ця модель управління забезпечує чітку видимість того, як працює штучний інтелект, хто відповідає та чи рішення відповідають етичним та операційним стандартам – це важливі вимоги для ефективного масштабування штучного інтелекту в регульованих підприємствах. Ми вважаємо, що штучний інтелект повинен бути довірчим, прозорим та орієнтованим на людину.

Як штучний інтелект продовжує переозначати життєві цикли розробки програмного забезпечення, які нові навички чи способи мислення, Ви вважаєте, що команди розробників програмного забезпечення будуть потрібні, щоб залишатися конкурентоспроможними в наступному десятилітті? 

Найважливіша зміна не полягає тільки в навчанні нових інструментів. Це про прийняття нового способу мислення. Штучний інтелект трансформує спосіб нашої розробки програмного забезпечення, і команди, які процвітатимуть, будуть тими, які будуть розглядати штучний інтелект як співробітника, а не тільки як утиліту.

Навичка, яка має значення найбільш, – це цікавість. Найкращі інженери не тільки прийматимуть те, що генерує штучний інтелект. Вони будуть запитувати його, уточнювати його та досліджувати, як воно може бути застосовано новими способами. Цікавість підживлює 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 здійснюється.

У DXC ми впроваджуємо цей спосіб мислення через Xponential, допомагаючи командам розвивати наш підхід Людський+. Він поєднує технічне володіння з цікавістю, творчістю та етичною свідомістю, оскільки в наступному десятилітті успіх у розробці програмного забезпечення не буде походити від знання всього. Це буде походити від того, щоб залишатися нескінченно цікавим щодо того, що можливо.

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