Angela Q. Daniels, CTO (Americas) cho Dịch vụ Tư vấn và Kỹ thuật tại DXC Technology – Loạt phỏng vấn

Angela Q. Daniels, Giám đốc Công nghệ (Americas) cho Dịch vụ Tư vấn và Kỹ thuật (CES) tại DXC Technology, giám sát chiến lược công nghệ và chuyển đổi cho Dịch vụ Tư vấn và Kỹ thuật của công ty trên toàn khu vực Americas. Cô tập trung vào việc mở rộng giao hàng tăng cường bởi AI thông qua khuôn khổ Xponential của DXC, thúc đẩy đổi mới với các Giải pháp AI của DXC và giúp khách hàng nhận ra giá trị kinh doanh lớn hơn thông qua các nền tảng và con người hiện đại. Trước đây, cô đã lãnh đạo các sáng kiến phát triển phần mềm và giao hàng ứng dụng toàn cầu, hướng dẫn hiện đại hóa linh hoạt, kỹ thuật bản địa đám mây và phát triển tài năng để tăng cường sự xuất sắc trong giao hàng và lãnh đạo công nghệ của DXC.

DXC Technology là một nhà lãnh đạo dịch vụ CNTT và tư vấn toàn cầu giúp các doanh nghiệp lớn chạy các hệ thống và hoạt động quan trọng trên môi trường CNTT hỗn hợp. Công ty hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ hàng đầu để cung cấp các giải pháp kết hợp phân tích nâng cao, đám mây, bảo mật và AI. Thông qua ngăn xếp công nghệ doanh nghiệp của mình, DXC hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT, thúc đẩy chuyển đổi số và cho phép khách hàng trên các ngành công nghiệp đổi mới, tối ưu hóa chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng trên toàn thế giới.

Bạn đã có một niềm đam mê mã hóa suốt đời bắt đầu từ khi bạn tám tuổi. Bạn có thể chia sẻ những gì đầu tiên thu hút bạn đến phát triển phần mềm và cách tò mò sớm đó đã định hình cách tiếp cận của bạn để dẫn dắt đổi mới được thúc đẩy bởi AI ngày nay?

Khi tôi tám tuổi, mẹ tôi mang về nhà một máy tính Commodore từ một cuộc bán đồ giảm giá. Nó đi kèm với một chồng hướng dẫn và một vài trò chơi. Trong khi mọi người khác muốn chơi, tôi là người đọc hướng dẫn, cố gắng tìm hiểu cách máy tính thực sự hoạt động.

Chương trình đầu tiên của tôi rất đơn giản:

10 PRINT "Angela"

20 GOTO 10

RUN

Nhìn thấy tên của tôi lặp lại vô tận trên màn hình cảm giác như魔法. Nó không chỉ là về những gì máy tính có thể làm, mà là về những gì tôi có thể làm cho nó.

Từ một tuổi trẻ, mẹ tôi nhận thấy sự tò mò của tôi và hỗ trợ nó, đăng ký tôi vào các chương trình làm giàu mùa hè tại trường đại học trong thời gian tôi học tiểu học và các chương trình khám phá sự nghiệp trên toàn trường trung học. Những trải nghiệm này đã tiếp tục kích thích đam mê của tôi và cuối cùng đã truyền cảm hứng cho tôi theo đuổi toán học và khoa học máy tính tại trường đại học.

Cùng một sự tò mò đó đã hướng dẫn toàn bộ sự nghiệp của tôi. Tôi luôn bị thu hút bởi việc khám phá những gì có thể, để hiểu cách một thứ gì đó hoạt động, và sau đó tìm ra cách nó có thể được áp dụng theo những cách có ý nghĩa. Cho dù đó là AI, phát triển phần mềm hay bất kỳ công nghệ nào, cách tiếp cận của tôi luôn được dựa trên sự khám phá dẫn đến tác động. Đổi mới đã là một chủ đề liên tục từ chương trình Commodore đầu tiên đến công việc tôi lãnh đạo ngày nay.

Là Người lãnh đạo đề xuất Phát triển phần mềm Toàn cầu, bạn đã đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra và triển khai khuôn khổ Xponential mới của DXC. Điều gì đã truyền cảm hứng cho sáng kiến này, và vấn đề nào trong việc áp dụng AI của doanh nghiệp bạn quyết tâm giải quyết? 

Các giám đốc điều hành ngày nay đang phải đối mặt với áp lực lớn để thể hiện lợi nhuận thực sự từ AI, nhưng nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc chuyển beyond giai đoạn thử nghiệm. Họ đang ra mắt các dự án thí điểm mà không có chiến lược gắn kết nào kết nối AI với con người, quy trình và công nghệ của họ.

Thách thức đó đã truyền cảm hứng cho việc tạo ra DXC Xponential. Chúng tôi muốn cung cấp một bản thiết kế có cấu trúc, có thể lặp lại để dàn xếp việc áp dụng AI – một bản thiết kế nhúng quản lý từ đầu và cung cấp những chiến thắng có thể đo lường được sớm để giúp các tổ chức mở rộng với sự tự tin.

Các cuộc trò chuyện của tôi với khách hàng và kinh nghiệm nội bộ của chúng tôi trong việc phát triển các ứng dụng được cung cấp bởi AI đã định hình nền tảng của nó. Câu hỏi phổ biến nhất chúng tôi nghe thấy là: “Chúng tôi đã thử các dự án thí điểm, nhưng làm thế nào để chúng tôi chuyển từ đây?” Đó đã trở thành giọng nói của khách hàng đằng sau Xponential.

Chúng tôi cũng nghe thấy nó từ các nhóm kỹ thuật của riêng chúng tôi. Có sự mệt mỏi thực sự với các công cụ AI. Các nhóm được bao quanh bởi các công cụ hứa hẹn chuyển đổi và đang cố gắng phân biệt những công cụ nào thực sự mang lại giá trị. Xponential giúp cắt giảm tiếng ồn đó bằng cách tập trung vào tích hợp, dàn xếp và kết quả cụ thể thay vì sự phổ biến của công cụ.

Cội nguồn của tôi tại DXC bao gồm việc trở thành một phần của Trung tâm Trải nghiệm Khách hàng New Orleans của chúng tôi. Cách tiếp cận của chúng tôi để giải quyết các thách thức kinh doanh của khách hàng đã rất quan trọng trong việc định hình cách tiếp cận này. Trung tâm đó hoạt động trên các nguyên tắc của tư duy thiết kế.  Chúng tôi đưa các thách thức của khách hàng vào một môi trường nơi chúng tôi đồng cảm, ý tưởng, nguyên mẫu, thử nghiệm và mở rộng quy mô. Chúng tôi sử dụng cùng một tư duy để thiết kế Xponential, đảm bảo mọi giải pháp AI chúng tôi cung cấp đều thực tế, tập trung vào con người và có thể mở rộng quy mô trong thế giới thực.

Dữ liệu ngành cho thấy 95% dự án thí điểm AI không đáp ứng được kỳ vọng kinh doanh. Từ quan điểm của bạn, những lý do phổ biến nhất đằng sau những thất bại này là gì và Xponential giải quyết chúng như thế nào?

Các công ty đang đầu tư hàng triệu đô la vào công nghệ gây ấn tượng trong các bản demo. Nhưng một khi các công ty chuyển sang triển khai công nghệ này, họ thường gặp phải dữ liệu chất lượng thấp để đào tạo AI, các mô hình không chính xác, thiếu quản lý, các nút thắt xác thực của con người và tích hợp hệ thống phức tạp.

Vấn đề không phải là công nghệ, mà là việc thực hiện. Không có chiến lược gắn kết nào kết nối con người, quy trình và công nghệ, việc mở rộng và cung cấp kết quả có thể đo lường được với AI là một trận chiến khó khăn.

Khuôn khổ Xponential của DXC đảm bảo tất cả con người, quy trình và công nghệ được xem xét với năm trụ cột khác nhau:

• Insight – Quản lý là nền tảng tại DXC, đó là lý do tại sao mỗi đại lý AI, quyết định tự động và quy trình thông minh được thiết kế với khả năng quan sát và tuân thủ từ đầu.
• Accelerators – Để đáp ứng khách hàng ở nơi họ đang ở và loại bỏ các rào cản thành công, DXC kết hợp các đổi mới được thiết kế cho mục đích với các giải pháp của đối tác để cung cấp các công cụ sẵn sàng sử dụng, loại bỏ nhu cầu xây dựng mọi thứ từ đầu.
• Automation – Khung công việc AI-agentic của DXC vượt ra ngoài việc thực hiện nhiệm vụ. Nó liên tục tinh chỉnh các quy trình làm việc bằng cách học hỏi từ kết quả và thích nghi trong thời gian thực, thúc đẩy sự thay đổi hướng tới các hệ thống phát triển thông qua kinh nghiệm chứ không dựa vào các bản sửa lỗi tạm thời.
• Approach – Khi AI phát triển, các tổ chức phải duy trì sự linh hoạt và liên tục tinh chỉnh các chiến lược của họ — không phải để thay thế con người, mà để trao quyền cho họ. Bằng cách offload các nhiệm vụ thường xuyên cho AI, các nhóm được tự do tập trung vào công việc có tác động cao, đổi mới, giải quyết các vấn đề phức tạp và cung cấp giá trị có thể đo lường được cho khách hàng của chúng tôi.
• Process – Thay đổi thực sự bắt đầu với thí nghiệm an toàn. Tại DXC, chúng tôi xây dựng MVP để nhanh chóng xác thực ý tưởng, chứng minh tác động và mở rộng quy mô những gì hoạt động để tránh giai đoạn thử nghiệm mà hầu hết các sáng kiến AI bị kẹt lại.

Khuôn khổ Xponential nhấn mạnh năm trụ cột — Insight, Accelerators, Automation, Approach và Process. Trong số này, bạn thấy trụ cột nào là chuyển đổi nhất cho các doanh nghiệp vừa bắt đầu hành trình AI của họ?

Đối với các tổ chức ở đầu hành trình AI của họ, Insight là trụ cột chuyển đổi nhất. Nhiều công ty vội vàng triển khai, nhưng thành công bắt đầu với việc hiểu nơi AI có thể tạo ra giá trị thực sự. Insight mang lại cho các nhà lãnh đạo sự rõ ràng, không chỉ về dữ liệu của họ, mà về quy trình, tài năng và sẵn sàng thay đổi của họ. Đó là nền tảng thông tin cho mọi trụ cột khác.

Tiếp theo đó là chiều kích Human+, mà chúng tôi coi là nhân tố nhân lên trên tất cả các trụ cột. AI mạnh nhất khi nó tăng cường khả năng của con người chứ không thay thế nó. Human+ là về việc thiết kế lại công việc để con người dành nhiều thời gian hơn cho sáng tạo, phán quyết và đổi mới — những điều khiến các tổ chức trở nên khác biệt về mặt con người.

Trụ cột Approach nhấn mạnh khái niệm “hợp tác Human+”. Bạn thấy sự cân bằng giữa chuyên môn của con người và tự động hóa AI sẽ phát triển như thế nào trong môi trường doanh nghiệp trong vài năm tới?

Giữ cho con người trong vòng lặp là điều quan trọng. Cách tiếp cận Human+ của chúng tôi sử dụng AI để khuếch đại chuyên môn của con người, không thay thế nó. Các chuyên gia của chúng tôi vẫn kiểm soát, đưa ra quyết định chiến lược và đảm bảo chất lượng trong khi AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và thực hiện công việc nặng nhọc. Bây giờ, các kỹ sư từng dành hàng giờ cho các nhiệm vụ mã hóa lặp đi lặp lại có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc thiết kế kiến trúc hệ thống và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Kết hợp các chuyên gia có tay nghề cao với AI dẫn đến kết quả có thể đo lường được, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả.

Một trong những lời hứa của Xponential là di chuyển các tổ chức từ những chiến thắng nhỏ đến tích hợp AI trên toàn doanh nghiệp. Những thách thức lớn nhất mà các công ty gặp phải khi chuyển từ概念 sang sản xuất là gì và họ có thể vượt qua chúng như thế nào?

Nhiều tổ chức đang bị kẹt lại trong các giai đoạn thí điểm với các sáng kiến phân mảnh cao không thể hợp nhất con người, quy trình và công nghệ. Rào cản lớn nhất chúng tôi thấy các công ty đang điều hướng khi triển khai AI là các chương trình phi tập trung, không có chiến lược gắn kết.

Xponential vạch ra một con đường rõ ràng để đưa các công ty vượt ra ngoài giai đoạn thử nghiệm. Cách tiếp cận được dàn xếp, có trách nhiệm và có thể lặp lại của nó biến AI từ một thí nghiệm công nghệ thành một yêu cầu kinh doanh. Được thiết kế để giải quyết sự thiếu chiến lược gắn kết trên thị trường, khuôn khổ được cấu trúc nhưng được xây dựng để linh hoạt và có thể mở rộng quy mô, cho phép các tổ chức bắt đầu nhỏ, đạt được những chiến thắng sớm và nhanh chóng mở rộng quy mô trên toàn doanh nghiệp.

Xponential đã giúp khách hàng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang mở rộng quy mô. Thiết kế mô-đun của nó cho phép chúng tôi đáp ứng khách hàng ở nơi họ đang ở bằng cách hỗ trợ nâng cấp遗 sản và tích hợp liền mạch với môi trường dữ liệu, đám mây và ứng dụng hiện có của khách hàng.

Ví dụ, chúng tôi đã hợp tác với Bệnh viện Tổng quát Singapore để phát triển giải pháp Trí tuệ nhân tạo trong Bệnh truyền nhiễm, sử dụng thông tin chi tiết được thúc đẩy bởi AI và quyết định con người + AI hợp tác để hướng dẫn lựa chọn kháng sinh cho các nhiễm trùng đường hô hấp dưới với độ chính xác 90%. Công cụ này đã dẫn đến việc chăm sóc bệnh nhân được cải thiện trong khi chống lại sự kháng kháng sinh.

DXC đã triển khai Xponential với các khách hàng toàn cầu như Textron và Cơ quan Vũ trụ châu Âu. Bạn có thể chia sẻ một ví dụ cụ thể về cách khuôn khổ này mang lại tác động có thể đo lường được trong một trong những triển khai này? 

Xponential là một khuôn khổ đã được chứng minh đang tạo ra kết quả với khách hàng của chúng tôi Textron và Cơ quan Vũ trụ châu Âu. Chúng tôi đã hợp tác với Textron để chuyển đổi mô hình hỗ trợ CNTT của họ bằng cách sử dụng tự động hóa và AI. Việc tối ưu hóa đã cắt giảm 20% số lượng vé hỗ trợ dịch vụ và giải quyết proactively các vấn đề mạng cho 32.000 nhân viên bằng cách sử dụng các rô-bốt trò chuyện được cung cấp bởi AI được đào tạo trên các cơ sở kiến thức được chia sẻ, giúp nhân viên CNTT tập trung vào các vấn đề phức tạp đòi hỏi chuyên môn của con người. Với Cơ quan Vũ trụ châu Âu, chúng tôi đã sử dụng Xponential để triển khai ASK ESA, một nền tảng được cung cấp bởi AI thống nhất dữ liệu, tăng tốc nghiên cứu và tăng cường hợp tác trên toàn cơ quan. Nền tảng này không chỉ cung cấp quyền truy cập an toàn và hiệu quả vào các lượng lớn dữ liệu, mà còn giúp các kỹ sư tiết kiệm 1-2 giờ mỗi tuần.

Nền tảng lãnh đạo của bạn bao gồm học thuật, phần mềm doanh nghiệp và phát triển đám mây quy mô lớn. Làm thế nào kinh nghiệm đa dạng này đã ảnh hưởng đến quan điểm của bạn về ý nghĩa của “AI có trách nhiệm” trong thực tế? 

Mỗi phần của hành trình của tôi đã định hình cách tôi định nghĩa AI có trách nhiệm. Từ học thuật, tôi đã học được tầm quan trọng của sự nghiêm ngặt, đặt câu hỏi về các giả định, xác thực kết quả và hiểu “tại sao” đằng sau mỗi kết quả. Từ phần mềm doanh nghiệp, tôi đã có một sự đánh giá cao về quản lý, đạo đức và các hiệu ứng gợn mà công nghệ có thể có đối với con người, quy trình và ngành công nghiệp. Và thông qua phát triển ứng dụng quy mô lớn, tôi đã thấy tận tay cách quy mô có thể khuếch đại cả tác động và rủi ro.

Đối với tôi, AI có trách nhiệm không chỉ là về việc tuân thủ hoặc giảm thiểu thiên vị, mà là về thiết kế có chủ đích. Nó có nghĩa là xây dựng các hệ thống minh bạch, có thể kiểm toán và phù hợp với các giá trị của con người từ đầu. Nó là về việc đảm bảo rằng khi chúng tôi đổi mới, chúng tôi làm như vậy một cách có trách nhiệm, không làm chậm đổi mới, mà hướng dẫn nó theo cách thức tạo ra niềm tin và mang lại giá trị bền vững.

Vai trò của tôi là đảm bảo rằng khi chúng tôi đổi mới, chúng tôi làm như vậy một cách có trách nhiệm, không làm chậm đổi mới, mà hướng dẫn nó theo cách thức tạo ra niềm tin và mang lại giá trị bền vững.

Quản lý và khả năng quan sát là trung tâm của trụ cột Insight của Xponential. Bạn đảm bảo AI vẫn minh bạch và tuân thủ trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe và hàng không vũ trụ như thế nào? 

Khuôn khổ Xponential đảm bảo rằng quản lý, tuân thủ và khả năng quan sát được nhúng từ ngày đầu, không được thêm vào sau. Chúng tôi căn chỉnh đạo đức AI của mình với các tiêu chuẩn toàn cầu và các khuôn khổ quy định mới nổi từ NIST và Đạo luật AI của EU, có nghĩa là khả năng theo dõi đầy đủ, kiểm toán và tuân thủ được xây dựng vào mọi quy trình làm việc.

Mô hình quản lý này cung cấp khả năng hiển thị rõ ràng về cách AI hoạt động, ai chịu trách nhiệm và liệu quyết định có tuân theo các tiêu chuẩn đạo đức và hoạt động hay không — các yêu cầu thiết yếu để mở rộng AI một cách hiệu quả trên các doanh nghiệp được quản lý. Chúng tôi tin rằng AI nên được tin cậy, minh bạch và tập trung vào con người.

Khi AI tiếp tục định nghĩa lại chu kỳ phát triển phần mềm, bạn tin rằng các nhóm phần mềm sẽ cần những kỹ năng hoặc tư duy mới nào để duy trì tính cạnh tranh trong thập kỷ tới? 

Thay đổi quan trọng nhất không chỉ là về việc học các công cụ mới. Đó là về việc áp dụng một tư duy mới. AI đang biến đổi cách chúng tôi xây dựng phần mềm, và các nhóm sẽ phát triển mạnh sẽ là những nhóm coi AI như một cộng tác viên, không chỉ là một tiện ích.

Kỹ năng quan trọng nhất là sự tò mò. Các kỹ sư tốt nhất sẽ không chỉ chấp nhận những gì AI tạo ra. Họ sẽ đặt câu hỏi về nó, tinh chỉnh nó và khám phá cách nó có thể được áp dụng theo những cách mới. Sự tò mò tạo ra khả năng học hỏi liên tục, thí nghiệm có trách nhiệm và nhìn thấy những kết nối mà người khác có thể bỏ lỡ.

Ngoài ra, các nhà phát triển sẽ phát triển từ việc trở thành những người mã hóa thành những người soạn nhạc, dàn xếp các đại lý AI, tự động hóa và thông tin chi tiết của con người vào các hệ thống tích hợp. Điều đó đòi hỏi không chỉ sự thông thạo về mặt kỹ thuật mà còn về tư duy hệ thống và sẵn sàng tưởng tượng lại cách công việc được thực hiện.

Tại DXC, chúng tôi đang nhúng tư duy này thông qua Xponential, giúp các nhóm phát triển cách tiếp cận Human+ của chúng tôi. Nó kết hợp chuyên môn kỹ thuật với sự tò mò, sáng tạo và nhận thức về đạo đức, vì trong thập kỷ tới, thành công trong phát triển phần mềm sẽ không đến từ việc biết mọi thứ. Nó sẽ đến từ việc duy trì sự tò mò không ngừng về những gì có thể.

Cảm ơn bạn đã tham gia cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập DXC Technology.