Archana Joshi, Trưởng bộ phận Chiến lược (BFS và EnterpriseAI), LTIMindtree – Loạt phỏng vấn

Archana Joshi mang lại hơn 24 năm kinh nghiệm trong ngành dịch vụ CNTT, với chuyên môn về Trí tuệ nhân tạo (bao gồm trí tuệ nhân tạo sinh), phương pháp Agile và DevOps, cũng như các sáng kiến phần mềm xanh. Cô hiện đang lãnh đạo các chiến lược tăng trưởng và định vị thị trường cho dịch vụ Enterprise AI và đơn vị kinh doanh Ngân hàng và Dịch vụ Tài chính tại LTIMindtree. Joshi đã làm việc với các khách hàng trong Fortune 100 trên các địa lý khác nhau và là một diễn giả thường xuyên tại các diễn đàn và sự kiện của ngành.

LTIMindtree là một công ty tư vấn công nghệ và giải pháp số toàn cầu, làm việc với các doanh nghiệp trên các ngành khác nhau để hỗ trợ sự tiến hóa của mô hình kinh doanh, đổi mới và tăng trưởng thông qua công nghệ số. Với hơn 700 khách hàng, LTIMindtree cung cấp chuyên môn về lĩnh vực và công nghệ nhằm nâng cao sự khác biệt cạnh tranh, trải nghiệm khách hàng và kết quả kinh doanh trong một thế giới ngày càng kết nối.

Với kinh nghiệm sâu rộng trong việc chuyển đổi dịch vụ CNTT trên các tổ chức khác nhau, phong cách lãnh đạo cá nhân của bạn đã phát triển như thế nào tại LTIMindtree, đặc biệt là trong việc thúc đẩy việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo Sinh?

Với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong dịch vụ CNTT, tôi đã dành sự nghiệp của mình để thúc đẩy các giải pháp công nghệ chuyển đổi cho khách hàng, từ Agile/DevOps đến trí tuệ nhân tạo sinh (GenAI). Tại LTIMindtree, tôi tập trung vào việc trao quyền cho các tổ chức tận dụng GenAI để chiến lược hóa và thực hiện các hành trình chuyển đổi số của họ. Tôi ưu tiên các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm, làm việc chặt chẽ với khách hàng để hiểu các thách thức độc đáo của họ và cung cấp các giải pháp AI được tùy chỉnh để thúc đẩy giá trị kinh doanh. Với tư cách là trưởng bộ phận chiến lược, tôi cần phải cộng tác với các đội trên các bộ phận khác nhau để thúc đẩy việc áp dụng GenAI và cập nhật về các phát triển mới để hướng dẫn quyết định của mình. GenAI xử lý lượng lớn dữ liệu để cung cấp thông tin hành động. Khả năng này đặc biệt có lợi cho một nhà lãnh đạo định hướng dữ liệu như tôi, người coi trọng các chiến lược dựa trên bằng chứng.

Ví dụ, mỗi buổi sáng khi tôi bắt đầu ngày làm việc với các đồng nghiệp GenAI để giúp tôi hiểu các mục quan trọng cần chú ý hoặc cung cấp thông tin để tạo báo cáo mà tôi có thể chia sẻ với đội về việc áp dụng. Trên thực tế, tôi thường nói với đội rằng các đồng nghiệp GenAI đã trở thành thành viên không thể thiếu của đội chúng tôi, giống như những người bạn đồng hành đáng tin cậy. Họ hỗ trợ chúng tôi bằng cách cung cấp thông tin quý giá, tự động hóa nhiệm vụ và giữ cho chúng tôi tập trung vào các mục tiêu chiến lược.

Làm thế nào Trí tuệ nhân tạo Sinh đang thay đổi các mô hình dịch vụ CNTT truyền thống, đặc biệt là trong các ngành đã chậm trong việc áp dụng chuyển đổi số?

GenAI đang cách mạng hóa các mô hình dịch vụ CNTT truyền thống trên tất cả các ngành bằng cách tăng cường đáng kể năng suất của nhà phát triển CNTT. Từ các đồng nghiệp tạo mã đến dữ liệu tổng hợp cho thử nghiệm và tự động hóa hoạt động CNTT, mọi khía cạnh của CNTT đều đang được chuyển đổi. Do đó, trọng tâm của các mô hình dịch vụ CNTT đang chuyển từ phương pháp dựa trên chi phí sang phương pháp dựa trên hiệu quả và tác động. Điều này có nghĩa là giá trị của dịch vụ CNTT hiện được đo lường bởi khả năng của chúng trong việc cung cấp kết quả cụ thể thay vì chỉ tiết kiệm chi phí. Sự thay đổi này cũng dẫn đến các loại công việc mới trong dịch vụ CNTT, chẳng hạn như phát triển mô hình tùy chỉnh, kỹ thuật dữ liệu cho nhu cầu AI và triển khai AI có trách nhiệm.

Chỉ 18 tháng trước, những dịch vụ này không phải là thông thường. Ngay cả trong các ngành có quy định chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính, nơi các hệ thống cũ vẫn còn phổ biến, giá trị của GenAI trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động đang ngày càng được công nhận.

Nghiên cứu của chúng tôi tại LTIMindtree, có tiêu đề “Tình hình áp dụng Trí tuệ nhân tạo Sinh“, rõ ràng nhấn mạnh những xu hướng này. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng tôi đang chứng kiến GenAI tạo ra tác động lớn bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như chẩn đoán y tế, phân tích dữ liệu và công việc hành chính. Điều này giúp các bác sĩ và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn – mặc dù việc áp dụng vẫn còn thận trọng do các khuôn khổ tuân thủ và quy định nghiêm ngặt. Trong dịch vụ tài chính, GenAI nâng cao quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thủ công. Tuy nhiên, việc áp dụng của ngành này được thúc đẩy bởi lo ngại về rủi ro, quản trị và dữ liệu nhạy cảm.

Bạn có thể chia sẻ các ví dụ cụ thể về cách LTIMindtree đã tích hợp thành công GenAI vào các quy trình CNTT truyền thống để thúc đẩy hiệu quả và đổi mới?

Tại LTIMindtree, chúng tôi có một chiến lược 3 mặt đối với AI. Triết lý “AI trong Mọi thứ, Mọi thứ cho AI, AI cho Mọi người” nhấn mạnh cam kết của chúng tôi trong việc tích hợp AI trên tất cả các khía cạnh của hoạt động và dịch vụ của chúng tôi. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng AI không chỉ là một thành phần bổ sung mà là một thành phần cốt lõi của các giải pháp của chúng tôi, thúc đẩy đổi mới và hiệu quả.

Khách hàng đang xem xét AI để cải thiện hiệu quả trên toàn bộ. Từ giảm thời gian dành cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian đến việc mở rộng hoạt động và cải thiện độ tin cậy của các quy trình kinh doanh, AI đang trở thành một phần cốt lõi của chiến lược của họ. Các kỹ sư của chúng tôi tập trung vào việc tích hợp các đồng nghiệp AI vào quy trình làm việc của họ, bao gồm mọi thứ từ mã hóa, thử nghiệm, triển khai đến bảo trì phần mềm.

Ví dụ, trong một động thái chuyển đổi cho một công ty trong Fortune 200, chúng tôi đã sử dụng các đồng nghiệp GenAI để chuyển đổi các thủ tục lưu trữ lớn thành Java, cho phép họ hiện đại hóa. Chúng tôi gần đây đã làm việc với một công ty bảo hiểm lớn muốn tự động hóa các quy trình trích xuất dữ liệu của họ. Họ đang phải đối mặt với các vấn đề về khả năng mở rộng và độ chính xác với cách tiếp cận thủ công của họ. Vì vậy, đội của chúng tôi đã phát triển một robot đồng hành, hiện giúp xử lý nhiều tài liệu, trích xuất thông tin quan trọng như rủi ro, đủ điều kiện, phạm vi bảo hiểm và chi tiết giá. Điều này đã giảm đáng kể thời gian họ cần để cung cấp các đề xuất sản phẩm và quản lý các phạm vi bảo hiểm khác nhau.

Với việc áp dụng GenAI nhanh chóng trên các lĩnh vực khác nhau, những vấn đề đạo đức nào mà các doanh nghiệp nên lưu ý, và LTIMindtree đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm như thế nào?

Sự tiến hóa của AI đầy hứa hẹn nhưng cũng mang lại nhiều thách thức doanh nghiệp, đặc biệt là về các vấn đề đạo đức trong việc triển khai nó.

Tại LTIMindtree, chúng tôi có một hội đồng AI bao gồm các chuyên gia đa chức năng từ AI, bảo mật, pháp lý, quyền riêng tư dữ liệu và các lĩnh vực ngành khác nhau. Hội đồng này đã thiết lập các khuôn khổ đảm bảo AI và cộng tác với các cơ quan ngành về hướng dẫn quy định AI. Ngoài ra, nó làm việc với các đội triển khai AI để xác thực tư thế rủi ro đạo đức của họ.

Để triển khai GenAI hiệu quả, chúng tôi đã thiết lập một tập hợp các nguyên tắc đạo đức cốt lõi phù hợp với các giá trị doanh nghiệp, giải quyết các vấn đề như công bằng, trách nhiệm, minh bạch và quyền riêng tư. Điều này đòi hỏi sự bảo trợ của ban điều hành và hỗ trợ từ các đội pháp lý và bảo mật. Tiếp theo, các can thiệp kỹ thuật được kết hợp vào các quy trình nội bộ của chúng tôi, tập trung vào dữ liệu chất lượng cao, không thiên vị, với các biện pháp để đảm bảo tính toàn vẹn và công bằng của dữ liệu. Việc tạo ra một văn hóa AI đạo đức liên quan đến việc đào tạo liên tục về khả năng và cạm bẫy tiềm ẩn của AI, chẳng hạn như ảo giác AI. Cuối cùng, các cuộc kiểm toán và cập nhật thường xuyên của các hệ thống AI được thực hiện để giải quyết các lỗ hổng và đảm bảo độ chính xác của đầu ra AI. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo rằng GenAI được triển khai một cách có trách nhiệm và hiệu quả, thúc đẩy giá trị kinh doanh đồng thời duy trì các tiêu chuẩn đạo đức.

Làm thế nào nền tảng AI của LTIMindtree giải quyết các vấn đề về đạo đức AI, bảo mật và tính bền vững?

Khi chúng tôi tiếp tục triển khai các công cụ và nền tảng AI mới, chúng tôi phải đảm bảo rằng chúng đáp ứng các tiêu chuẩn và quy định của chúng tôi về việc sử dụng công nghệ. Ngoài việc duy trì chất lượng dữ liệu để cung cấp đầu ra chính xác và không thiên vị, chúng tôi cam kết đáp ứng các tiêu chuẩn cao về bảo mật và tính bền vững.

Nền tảng của chúng tôi được xây dựng xung quanh các nguyên tắc của AI có trách nhiệm và suy nghĩ. Về tính bền vững, chúng tôi nhận thức được nhu cầu năng lượng ngày càng tăng cần thiết để hỗ trợ các mô hình AI, từ đào tạo đến hoạt động liên tục. Chúng tôi đã áp dụng một cách tiếp cận giảm, tái sử dụng và tái chế đối với AI để giải quyết dấu chân carbon và tầm quan trọng của việc tạo ra các thực hành AI thân thiện với môi trường và bền vững. Thông qua quá trình này, chúng tôi tập trung vào việc giảm các tham số bằng cách tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhỏ hơn, cụ thể hơn, có thể giải quyết hiệu quả nhu cầu của các ứng dụng doanh nghiệp đồng thời tạo ra một dấu chân carbon nhỏ hơn. Ngoài ra, chúng tôi tái sử dụng dữ liệu cho các ứng dụng và trường hợp sử dụng khác nhau để tránh sự trùng lặp và tái sử dụng các cơ chế và lời nhắc có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ tương tự để thúc đẩy hiệu quả và tính bền vững. Chúng tôi cũng đang xem xét các mô hình lượng tử để giảm dấu chân bộ nhớ, nhận lại sự suy luận nhanh hơn, giảm chi phí và xây dựng các ứng dụng bền vững.

Như tôi đã đề cập trước đó, bảo mật là một vấn đề chính khi sử dụng bất kỳ công cụ hoặc ứng dụng AI nào. Tại LTIMindtree, chúng tôi không chỉ ưu tiên bảo mật dữ liệu và sử dụng công bằng, mà còn làm cho nó trở thành một phần cốt lõi của chiến lược AI của chúng tôi. Chúng tôi cũng đã tích hợp hơn 50 API kiểm duyệt và khuôn khổ AI có trách nhiệm hàng đầu từ các nhà cung cấp bên thứ ba như Nvidia Nemo guardrails và mô hình quản trị IBM Watson. Nền tảng của chúng tôi quản lý dữ liệu một cách hiệu quả trong khi tính đến quyền riêng tư, bảo mật, sử dụng đạo đức và tính bền vững bằng cách tận dụng các biện pháp quản trị vững chắc và một khuôn khổ được xây dựng tốt.

Làm thế nào GenAI đang ảnh hưởng đến quản lý dự án Agile tại LTIMindtree? GenAI mang lại những lợi thế gì cho các đội Agile, và có những sự đánh đổi nào?

Tích hợp GenAI vào các thực hành Agile đang thay đổi cách các đội làm việc. Nó tăng cường năng suất, tối ưu hóa quy trình và mở ra các con đường mới cho đổi mới. Khi cảnh quan phát triển phần mềm đang phát triển, chúng tôi đang tận dụng GenAI để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể làm chậm các đội. Sự thay đổi này cho phép họ tập trung nhiều hơn vào việc giải quyết vấn đề sáng tạo và đổi mới – chính xác nơi họ nên tập trung.

Khi chúng tôi bắt đầu tích hợp GenAI vào các khuôn khổ Agile, có một số điểm chính chúng tôi muốn nhấn mạnh. Đầu tiên, điều quan trọng là phải hiểu bản chất của các công cụ AI và tác động tiềm tàng của chúng đối với sự cộng tác của đội. Ví dụ, các đội Agile cần phải nhận thức được những hạn chế của các công cụ này. Chúng dựa trên dữ liệu hiện có chứ không cung cấp thông tin theo thời gian thực, vì vậy điều quan trọng là phải xác thực và tinh chỉnh đầu ra của chúng.

Công nghệ DevOps bản địa của chúng tôi tận dụng các công nghệ tiên tiến như đồ thị kiến thức, mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) tùy chỉnh cùng với các tác nhân chu kỳ phát triển phần mềm (SDLC). Điều này có tiềm năng đạt được hiệu quả 35-50% trong năng suất trên chu kỳ Agile-DevOps cho một doanh nghiệp. Nó giúp một nhóm Agile trong việc tạo câu chuyện người dùng, lập kế hoạch sprint, tạo mã đến các đường ống CI/CD và quản lý sự cố tiếp theo.

Với AI đang thay đổi ngành CNTT, LTIMindtree đang giải quyết nhu cầu về các kỹ năng và chuyên môn mới như thế nào? Những sáng kiến nào bạn đã dẫn dắt để đảm bảo các đội của bạn được trang bị cho tương lai được thúc đẩy bởi AI?

Sự trỗi dậy của các công nghệ đổi mới trong ngành CNTT đã làm nổi bật khoảng cách giữa các kỹ năng mà lực lượng lao động của chúng tôi hiện có và những gì cần thiết để thịnh vượng trong một thế giới được thúc đẩy bởi AI. GenAI có tiềm năng thay đổi hoàn toàn vai trò hàng ngày của nhiều nhân viên, vì vậy việc chuẩn bị cho các kỹ năng và vai trò mới là điều cần thiết.

Tại LTIMindtree, chúng tôi đang dẫn đầu trong sự chuyển đổi này bằng cách tập trung vào việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên của mình để đáp ứng các nhu cầu mới nổi. Chúng tôi có sáng kiến GARUDA, được thiết kế đặc biệt cho việc đào tạo và giới thiệu các đội về GenAI và AI doanh nghiệp. Chúng tôi nhận ra rằng đào tạo và tài nguyên giáo dục hiệu quả là rất quan trọng, và chúng tôi cam kết tạo ra một văn hóa học tập liên tục.

Chiến lược đào tạo của chúng tôi bao gồm các thích nghi dựa trên dữ liệu, học trực tuyến theo thời gian thực, học tăng cường tiên tiến, học chuyển giao và vòng lặp phản hồi. Bằng cách này, chúng tôi đảm bảo rằng các đội của chúng tôi không chỉ theo kịp sự thay đổi mà thực sự được trang bị để vượt trội trong các vai trò đang phát triển của họ. Đây là một thời gian thú vị, và chúng tôi đều đang cùng nhau thực hiện hành trình này.

Bên cạnh đó, chúng tôi đã liên kết với bảy cơ sở giáo dục để trang bị cho các tài năng tương lai về kỹ năng AI. Tại đây, chúng tôi tham gia vào việc thiết kế chương trình giảng dạy, cũng như quản lý và trang bị cho các giáo sư thông qua các phương pháp đào tạo giảng viên.

Bạn nhìn thấy vai trò của tài năng con người đang phát triển như thế nào trong một môi trường làm việc ngày càng được thúc đẩy bởi AI, và bạn đang thực hiện những bước nào để chuẩn bị lực lượng lao động của mình cho sự thay đổi này?

Trong quá khứ, có những vai trò riêng biệt cho các cá nhân sáng tạo và chuyên gia công nghệ. Tuy nhiên, có một sự thay đổi rõ ràng hướng tới việc áp dụng, phổ biến và mở rộng các kỹ thuật tạo nội dung đổi mới, làm mờ ranh giới giữa sáng tạo và công nghệ. Sự tích hợp này đang ảnh hưởng đến các ngành khác nhau, nơi sự tách biệt truyền thống giữa các vai trò sáng tạo và công việc công nghệ đang dần mờ dần. Mặc dù đầy hứa hẹn, sự tiến hóa này đi kèm với những thách thức của nó, cho thấy một sự thay đổi đáng kể trong việc tập trung vào việc tái kỹ năng như một điều cần thiết để tận dụng lợi ích của AI.

Cuộc trò chuyện lớn hiện nay là làm thế nào để khiến sự thay đổi GenAI này trở nên gắn kết và mở rộng quy mô. Đây là nơi quản lý thay đổi trở nên quan trọng. Nó đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc và một đội ngũ chuyên dụng để giám sát quá trình áp dụng AI. Con người, không chỉ công nghệ, là trung tâm của việc áp dụng GenAI thành công. Nó có thể là một công cụ mạnh mẽ cho việc trao quyền, ngay cả cho những người ban đầu coi nó là một mối đe dọa. Forrester dự đoán rằng vào năm 2030, chỉ 1,5% công việc sẽ bị mất do GenAI, trong khi 6,9% sẽ bị ảnh hưởng bởi nó. Do đó, các nhà lãnh đạo phải ưu tiên tính minh bạch và động viên lực lượng lao động của họ về tương lai của AI trong môi trường làm việc.

AI đang thay đổi vai trò công việc trên toàn bộ lĩnh vực CNTT, tự động hóa các nhiệm vụ hàng ngày và tập trung vào việc ra quyết định chiến lược và giải quyết vấn đề phức tạp. Tại LTIMindtree, chúng tôi tin rằng đây là một sự thay đổi trong tư duy và do đó đã thiết lập một sáng kiến trung tâm GARUDA – tập trung vào việc áp dụng thay đổi này. Sáng kiến GARUDA không chỉ là đào tạo dựa trên vai trò và nâng cao kỹ năng mà còn về việc tạo ra các đại sứ AI có thể thúc đẩy việc áp dụng này trên các lớp khác nhau. Chúng tôi cũng đang làm việc với bộ phận Nhân sự của mình để xem xét tác động đối với các vai trò khác nhau trong tổ chức, cũng như các đường lối sự nghiệp và phần thưởng và công nhận liên quan. Ngày nay tại LTIMindtree, chúng tôi có ba đường dẫn nâng cao kỹ năng – nền tảng, nhà hành nghề và chuyên gia. Hơn 50.000 cộng sự của chúng tôi đã hoàn thành các sáng kiến nâng cao kỹ năng cơ bản, bao gồm các khái niệm về AI cũng như việc sử dụng các đồng nghiệp và các xem xét về AI có trách nhiệm.

Đây là một số ứng dụng GenAI sáng tạo nhất mà bạn đã thấy gần đây, và bạn nhìn thấy công nghệ này đang đi đâu trong 3-5 năm tới?

Chúng tôi chỉ đang bắt đầu khám phá những gì GenAI có thể làm, và tôi rất hào hứng về tiềm năng của nó trên toàn bộ ngành CNTT và hơn thế nữa. Khi nhiều ngành hơn tham gia, tôi đặc biệt hào hứng về các ứng dụng của nó trong việc chuyển đổi cuộc sống con người.

Tại LTIMindtree, chúng tôi đã hợp tác với Cơ quan tị nạn của Liên Hợp Quốc để nâng cao khả năng phản ứng khủng hoảng của họ bằng cách sử dụng GenAI. Sự hợp tác này nhằm mục đích tăng tốc phản ứng khủng hoảng trên thực địa, cung cấp hỗ trợ và cứu trợ kịp thời cho những người tị nạn cần giúp đỡ. Việc sử dụng sáng tạo công nghệ này giúp mang lại hy vọng và cứu trợ cho các dân tộc dễ bị tổn thương trong thời điểm cần thiết nhất. Đối với một công ty bảo hiểm nhân thọ của Mỹ, chúng tôi đã phát triển một giải pháp GenAI dịch các từ nói theo thời gian thực, cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng. Bằng cách bắc cầu giao tiếp, công nghệ này thúc đẩy sự hiểu biết và kết nối tốt hơn giữa mọi người, đưa chúng ta đến gần nhau hơn và đảm bảo rằng các rào cản ngôn ngữ không còn cản trở các trải nghiệm hiệu quả.

Nhìn về phía trước, AI có chủ thể sẽ cho phép thực hiện và ra quyết định tự động. Đến năm 2027, các mô hình ngành sẽ chiếm ưu thế, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp sẽ tăng lên và các triển khai tiết kiệm năng lượng sẽ phát triển. Các mô hình đa phương thức tích hợp đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh và video sẽ nâng cao khả năng, thúc đẩy tác động kinh tế đáng kể và đổi mới. GenAI có khả năng thêm 4,4 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu mỗi năm, cách mạng hóa các ngành và thúc đẩy hiệu quả và tính bền vững, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống.

Thực tế là mọi nơi làm việc sẽ bị ảnh hưởng bởi GenAI ở một mức độ nào đó, trở thành một phần của hoạt động hàng ngày của chúng tôi. Khi chúng tôi tiếp tục chuyển đổi này, tôi không thể chờ đợi để xem nó sẽ phát triển như thế nào và những đổi mới nào sẽ đến tiếp theo.