Arun Kumar Ramchandran, Giám đốc điều hành của QBurst – Loạt phỏng vấn

Arun Kumar Ramchandran, Giám đốc điều hành của QBurst, là một chuyên gia công nghệ và dịch vụ kỳ cựu với hơn 25 năm kinh nghiệm lãnh đạo trong lĩnh vực tư vấn toàn cầu, bán hàng lớn, sở hữu P&L và chuyển đổi doanh nghiệp. Ông trở thành Giám đốc điều hành vào tháng 4 năm 2025 và chịu trách nhiệm lãnh đạo QBurst trên toàn bộ hoạt động kinh doanh trong khi định hình chiến lược của công ty như một công ty dịch vụ công nghệ và kỹ thuật số do AI dẫn đầu. Trước khi gia nhập QBurst, ông đã giữ các vị trí cấp cao tại Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (bao gồm Chủ tịch và lãnh đạo tư vấn GenAI), Capgemini/Sogeti (lãnh đạo khách hàng và bán hàng), và Infosys và Virtusa, nơi ông đã xây dựng và mở rộng các đơn vị kinh doanh, dẫn đầu các chương trình chiến lược quan trọng và thúc đẩy tăng trưởng trên nhiều địa lý và lĩnh vực khác nhau.

QBurst là một đối tác kỹ thuật số toàn cầu định vị mình xung quanh “High AI-Q,” kết hợp giao hàng được kích hoạt bởi AI với các phương pháp dựa trên dữ liệu và AI được áp dụng để giúp các doanh nghiệp hiện đại hóa, xây dựng và mở rộng quy mô. Công ty nhấn mạnh vào kỹ thuật trải nghiệm kỹ thuật số từ đầu đến cuối, hiện đại hóa và kỹ thuật sản phẩm – hỗ trợ khách hàng với các sáng kiến như nền tảng kỹ thuật số có thể состав, giải pháp trải nghiệm khách hàng và cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho AI – nhằm tạo ra các kết quả đo lường được như năng suất cải thiện, giao hàng nhanh hơn và trải nghiệm khách hàng mạnh mẽ hơn trên một cơ sở khách hàng quốc tế rộng lớn.

Bạn đã đảm nhận vai trò Giám đốc điều hành tại QBurst sau một sự nghiệp lãnh đạo lâu dài trên các công ty Hexaware, Capgemini, Infosys và các tổ chức toàn cầu khác. Điều gì đã thu hút bạn đến QBurst vào thời điểm này trong sự phát triển của công ty, và làm thế nào nền tảng của bạn định hình hướng bạn muốn công ty đi?

Quyết định gia nhập QBurst là một sự kết hợp của cơ hội và tiềm năng. Điều thu hút tôi đến QBurst là sự kết hợp của các điểm mạnh vốn có và một cơ hội thị trường duy nhất. Văn hóa doanh nghiệp và thành công của QBurst với công nghệ tiên tiến trong việc giao hàng cho khách hàng khó tính đã gây ấn tượng và thu hút tôi.

Với sự hội tụ của những thay đổi phá vỡ và môi trường thay đổi trên công nghệ, ngành và quy định, một công ty tập trung và khác biệt như QBurst có một cơ hội một lần trong một thế hệ để phá vỡ khỏi đám đông và tạo ra một công ty dịch vụ công nghệ và kỹ thuật mới và mô hình giao hàng cho tương lai được thúc đẩy bởi AI.

Với hơn 25 năm trong chuyển đổi công nghệ trên nhiều ngành, làm thế nào kinh nghiệm của bạn đã ảnh hưởng đến cách bạn nghĩ về việc mở rộng một nền tảng dịch vụ do AI dẫn đầu ngày nay?

Tôi đã quan sát thấy rằng sự đổi mới và áp dụng công nghệ chính xảy ra sau khi chu kỳ hype đã nguội đi và các vấn đề kinh doanh thực sự bắt đầu được giải quyết ở cấp độ doanh nghiệp. Có ba điểm cụ thể tôi muốn đề cập ở đây về việc mở rộng một nền tảng dịch vụ do AI dẫn đầu.

1. Vượt qua giai đoạn “PoC.”

Thử thách lớn nhất tôi thấy ngày nay là vượt qua giai đoạn PoC. Mở rộng quy mô đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy: chúng tôi không chỉ xây dựng AI; chúng tôi cung cấp các giải pháp cấp sản xuất. Tại QBurst, chúng tôi giúp khách hàng phát triển vượt qua giai đoạn PoC bằng cách tập trung vào sự linh hoạt – áp dụng các mô hình mới với các cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn thay vì bị khóa vào công nghệ của ngày hôm qua.

2. Không có AI mà không có nền tảng mạnh mẽ

Một bài học tôi đã mang theo qua mọi chu kỳ công nghệ – từ những ngày đầu của di động vào năm 2009 đến cuộc cách mạng đám mây – là bạn không thể tự động hóa sự hỗn loạn. AI chỉ mạnh mẽ như dữ liệu cho nó. QBurst đang thúc đẩy tăng trưởng bằng cách đảm bảo rằng công việc “nhàm chán nhưng thiết yếu” được thực hiện, đó là Hiện đại hóa Số và Kỹ thuật Dữ liệu Nâng cao.

3. Tầm nhìn “High AI-Q”

Để dẫn dắt sự thay đổi này, chúng tôi đã định vị lại mình như một công ty “High AI-Q”. Điều này phản ánh sự tích hợp của Trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI) và Trí tuệ nhân tạo tác nhân (Agentic AI) vào tất cả các dịch vụ cốt lõi của chúng tôi, thúc đẩy chuyển đổi doanh nghiệp bản địa AI. Tại QBurst, AI không phải là một tính năng phụ thêm mà là cấu trúc cốt lõi của chiến lược và giao hàng của chúng tôi. Nó kết hợp các mô hình học máy tùy chỉnh với tự động hóa thông minh để đảm bảo rằng khi kinh doanh phát triển, trí tuệ của nó sẽ mở rộng cùng với nó.

Chúng tôi đã đi đầu từ khi Android ra đời, và chúng tôi đang áp dụng cùng DNA chủ động đó để dẫn dắt kỷ nguyên AI. Tại QBurst, chúng tôi không chỉ là một công ty công nghệ đầu tiên; chúng tôi là một đối tác ưu tiên kết quả, sự tăng trưởng của chúng tôi được thúc đẩy bởi sự hài lòng của khách hàng.

Bạn đã nhấn mạnh “High AI-Q” như một khuôn khổ định nghĩa cho QBurst. Làm thế nào các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên hiểu khái niệm này, và tại sao nó lại là một yếu tố khác biệt quan trọng trong cảnh quan AI hiện tại?

Hành trình “High AI-Q” của QBurst là một quyết định có ý thức: chạy nhanh trên lớp hoạt động với SDLC được thúc đẩy bởi AI, và thực hiện các động thái táo bạo trên lớp chiến lược với Managed Agents. Điều quan trọng nhất là nó neo đậu toàn bộ doanh nghiệp trong sự thay đổi cơ bản về văn hóa, giá trị và khả năng của con người.

Mặc dù có những rủi ro và lo ngại về AI, nhưng nếu được triển khai một cách bảo mật, AI có thể tạo ra sự phong phú và đổi mới. Các doanh nghiệp sẽ thấy giá trị không chỉ về mặt Năng suất, mà còn về Tăng trưởng và Chuyển đổi.

Từ góc độ giao hàng, chúng tôi đang thấy điều này diễn ra hàng ngày thông qua khuôn khổ SDLC được thúc đẩy bởi AI của chúng tôi. Đây là “cách” của chuyển đổi, nơi chúng tôi đã nhúng AI vào mọi giai đoạn phát triển, từ việc tạo ra câu chuyện người dùng đến các kịch bản kiểm tra tự chữa lành. Kết quả tự nói lên bản thân:

• Thời gian đưa ra thị trường: Giảm đáng kể chu kỳ phát triển và kiểm tra.
• Chất lượng: Giảm 25-35% khiếm khuyết sau khi phát hành.
• Hiệu quả: Cải thiện 20-30% giao hàng tổng thể.

Lớp chiến lược là nơi chúng tôi chuyển từ tối ưu hóa các phần sang tối ưu hóa toàn bộ hệ sinh thái. Điều này đòi hỏi phải suy nghĩ lại các trụ cột giải pháp của chúng tôi, dẫn đến việc tạo ra Managed Agents, sự kết hợp của Trí tuệ nhân tạo tác nhân doanh nghiệp và Dịch vụ được quản lý. Đối với khách hàng của chúng tôi, điều này có nghĩa là các tác nhân AI xử lý các nhiệm vụ, quy trình làm việc và hoạt động ở cả phía trước và phía sau, thúc đẩy cả hiệu quả và đổi mới liên tục. Chúng tôi không chỉ cung cấp dịch vụ; chúng tôi đang điều phối một mạng lưới giá trị không gián đoạn.

Nhiều doanh nghiệp đang tích lũy những gì bạn gọi là “Nợ AI” – chi tiêu đáng kể cho các dự án thí điểm GenAI không mở rộng quy mô hoặc tạo ra giá trị. Những nguyên nhân gốc rễ của vấn đề này là gì, và các tổ chức có thể phá vỡ mô hình này như thế nào?

Doanh nghiệp tích lũy “Nợ AI” khi đầu tư GenAI dừng lại ở các dự án thí điểm và không mở rộng quy mô thành giá trị kinh doanh thực sự. Nguyên nhân gốc rễ là cái mà chúng tôi gọi là bẫy tái cấu trúc – một nỗ lực để gắn các khả năng GenAI vào các hệ thống cũ không được thiết kế để hỗ trợ các quy trình làm việc bản địa AI. Trong những môi trường này, dữ liệu, kiến trúc và quản trị đơn giản là không sẵn sàng, vì vậy các dự án thí điểm bị đình trệ hoặc bị hỏng khi mở rộng quy mô.

Điều này được khuếch đại bởi sự thiếu sẵn sàng cơ bản. Nhiều tổ chức vội vàng thực hiện thí nghiệm trong khi bỏ qua các khoản đầu tư thiết yếu vào chiến lược dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và quản trị. Không có nền tảng dữ liệu hiện đại và các khuôn khổ kiểm soát rõ ràng, các sáng kiến GenAI vẫn còn là các dự án thí điểm bị cô lập chứ không phải là khả năng của doanh nghiệp.

Để phá vỡ mô hình này, cần phải chuyển sang thiết kế AI đầu tiên. Thay vì hỏi AI có thể được thêm vào đâu, các tổ chức phải thiết kế hệ thống với các kết quả AI trong tâm trí từ ngày đầu tiên bằng cách căn chỉnh kiến trúc, luồng dữ liệu và quản trị để hỗ trợ tự động hóa thông minh ở quy mô.

Trên thực tế, điều này bắt đầu với kỹ thuật dữ liệu. Xây dựng các đường ống và mô hình dữ liệu mạnh mẽ, được quản lý tốt sẽ tạo ra điều kiện cho GenAI mở rộng quy mô một cách bền vững. Khi nền tảng đúng, AI chuyển từ thí nghiệm sang tác động. Do đó, “Nợ AI” nhường chỗ cho việc tạo ra giá trị lâu dài.

Mô hình hợp đồng Time & Materials truyền thống ngày càng được coi là không phù hợp với thực tế của hiệu quả do AI thúc đẩy. Tại sao mô hình này đang trở nên lỗi thời, và làm thế nào các phương pháp như “Managed Agents” hoặc “Dịch vụ như Phần mềm” có thể cung cấp một con đường phát triển bền vững hơn cho IT doanh nghiệp?

Mô hình Time & Materials truyền thống được xây dựng cho một kỷ nguyên khan hiếm tài nguyên, nơi giá trị được gắn trực tiếp với nỗ lực của con người. Trong kỷ nguyên AI, giả định đó không còn đúng nữa. Trí tuệ và thực thi đang trở nên dồi dào, và khi sự dồi dào tăng lên, giá trị chuyển từ nỗ lực sang kết quả. AI cơ bản phá vỡ logic của hóa đơn theo giờ.

Điều này là lý do tại sao ngành đang chuyển sang các mô hình dựa trên kết quả. Các chỉ số như vé được giải quyết mà không cần can thiệp của con người hoặc các quy trình làm việc được hoàn thành từ đầu đến cuối bởi AI cung cấp giá trị rõ ràng và có thể đo lường được. Những mô hình này coi khả năng như phần mềm, không phải lao động, có thể được mô tả là “dịch vụ như phần mềm”.

Các phương pháp như Managed Agents và Dịch vụ như Phần mềm cung cấp một con đường phát triển bền vững hơn. Chúng chuyển sự tập trung từ việc trả tiền cho nỗ lực sang trả tiền cho kết quả thông minh, cho phép chi phí dự đoán được, cải thiện liên tục và chia sẻ lợi ích từ tự động hóa. Managed Agents cho phép kỹ sư con người và tác nhân AI làm việc cùng nhau để đạt được mục tiêu kinh doanh, trong khi Dịch vụ như Phần mềm làm cho giá trị có thể đo lường được thông qua kết quả chứ không phải giờ làm việc.

Trong một thế giới được thúc đẩy bởi AI, các mô hình thương mại được căn chỉnh nhất là những mô hình thưởng cho kết quả, không phải nỗ lực – tạo ra một chiến thắng cho cả doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ.

Phương pháp “High AI-Q” của bạn tập trung vào Tài năng, Ứng dụng và Tác động như ba lớp quan trọng cho sự sẵn sàng của AI. Làm thế nào các CIO có thể đánh giá mức độ trưởng thành của họ trên các lớp này trước khi mở rộng các sáng kiến GenAI?

Trước khi mở rộng GenAI, các CIO cần có cái nhìn rõ ràng về mức độ trưởng thành trên ba lớp “High AI-Q” của tài năng, ứng dụng và tác động và không chỉ là ngăn xếp công nghệ.

Ở lớp tài năng, mức độ trưởng thành là về sự sẵn sàng của con người. Các CIO nên đánh giá các kỹ năng AI, sự cởi mở với thay đổi và liệu nhân viên có quyền truy cập an toàn, được quản lý vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà cho phép thực nghiệm an toàn.

Ở lớp ứng dụng, trọng tâm là các nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và quản trị như chất lượng dữ liệu, kiến trúc, bảo mật và sự trưởng thành của các chính sách và rào cản trên quyền truy cập LLM và các thực tiễn phát triển AI.

Ở lớp tác động, các CIO nên đánh giá các trường hợp sử dụng theo nỗ lực so với giá trị kinh doanh. Xác định các cơ hội có nỗ lực thấp và giá trị kinh doanh cao cho phép đạt được các chiến thắng sớm và hỗ trợ một cách tiếp cận lặp lại để mở rộng GenAI.

Đối với các tổ chức vẫn đang hoạt động trên các kiến trúc cũ, những bước hiện đại hóa cơ bản nào là cần thiết để chuẩn bị cho các quy trình làm việc do tác nhân và các mô hình giao hàng bản địa AI?

Dưới đây là ba bước có thể chuẩn bị cho các tổ chức khi họ chuyển sang các quy trình làm việc do tác nhân:

1. Đặt ưu tiên cho Hiện đại hóa Nền tảng Dữ liệu: Đối với các tổ chức hoạt động trên các kiến trúc cũ, bước đầu tiên là hiện đại hóa nền tảng dữ liệu để cho phép siêu dữ liệu, dòng dõi và các chỉ số chất lượng dữ liệu cho dữ liệu bị cô lập. Điều này đảm bảo rằng các tác nhân có dữ liệu phong phú, giải thích được mà chúng cần. Việc giới thiệu các công cụ dựa trên GenAI đã làm cho việc hiện đại hóa này nhanh chóng và trực tiếp hơn. Mặc dù sử dụng GenAI với kiến trúc cũ là có thể, nhưng yêu cầu token để có được kết quả có ý nghĩa sẽ rất cao.

2. Thiết lập Các Lớp Kiến thức Doanh nghiệp: Các tổ chức chưa hiện đại hóa hệ thống của họ sẽ có nhiều kiến thức tích lũy không được ghi chép lại. Xây dựng các lớp kiến thức để ghi lại kiến thức tích lũy này trong hệ thống sẽ là nhiệm vụ ưu tiên cao thứ hai. Đây là lớp thiếu sót trong nhiều hành trình áp dụng AI của các tổ chức.

3. Định nghĩa Giới hạn và Phương thức Làm việc của Tác nhân: Bước thứ ba là đảm bảo rằng các tác nhân tuân thủ tất cả các phương pháp hay nhất và tuân thủ bảo mật hiện tại của tổ chức. Các khuôn khổ quản trị, chính sách bảo mật và các khuôn khổ quan sát cho phép các tác nhân suy nghĩ và hành động hiệu quả trong các giới hạn và phương thức làm việc đã thiết lập của tổ chức.

Khi chuẩn bị cho “Sự sẵn sàng của AI”, điều gì được yêu cầu ngoài công cụ – về dữ liệu, quy trình, quản trị và khả năng của nhóm?

Sự sẵn sàng của AI đi xa beyond việc chọn đúng công cụ. Trong thực tế, việc áp dụng AI thành công hoặc thất bại phụ thuộc vào khả năng của một tổ chức trong việc ghi lại kiến thức bộ lạc, chẳng hạn như các quy trình không viết, logic quyết định và các mối quan hệ chính chỉ tồn tại trong đầu của nhân viên. Kiến thức này phải được ghi lại bằng ngôn ngữ tự nhiên mà các hệ thống AI có thể suy luận với nó, không chỉ xử lý dữ liệu trong cô lập.

Sự sẵn sàng của dữ liệu cũng rất quan trọng, nhưng chất lượng alone không đủ. Điều thực sự quyết định thành công là siêu dữ liệu bao gồm bối cảnh, dòng dõi và ý nghĩa đằng sau dữ liệu. Nếu không có điều này, ngay cả các mô hình tiên tiến nhất cũng tạo ra kết quả nông hoặc không đáng tin cậy.

Sự áp dụng AI của doanh nghiệp cũng chậm hơn so với AI của người tiêu dùng: quản trị, bảo mật và tuân thủ là không thể thương lượng. Đây không phải là những chướng ngại vật để làm việc xung quanh, mà là những yêu cầu để xây dựng. Các tổ chức phải thiết lập các khuôn khổ tin cậy bao gồm các rào cản, khả năng quan sát GenAI, khả năng giải thích và các quy trình làm việc có sự tham gia của con người để đảm bảo rằng đầu ra AI an toàn, có thể lặp lại và chính xác.

Cuối cùng, các nhóm cần phát triển trực giác AI. Sự sẵn sàng có nghĩa là nâng cao kỹ năng của nhân viên trong lĩnh vực “năng lực AI” để họ biết cách kích hoạt hiệu quả, xác thực kết quả và kiểm tra đầu ra thay vì chỉ tin vào một “hộp đen”. AI hoạt động tốt nhất khi con người vẫn ở trong vòng lặp.

Ngành dịch vụ công nghệ bị thu hẹp với các công ty đã thành lập. Điều gì được coi là điểm khác biệt mạnh nhất của QBurst khi cạnh tranh cho các nhiệm vụ chuyển đổi doanh nghiệp?

QBurst khác biệt hóa mình trong một thị trường dịch vụ công nghệ đông đúc bằng cách kết hợp chuyên môn kỹ thuật sâu với sự linh hoạt của một công ty nhỏ hơn, dẫn đầu bởi đổi mới.

Đường競争 của chúng tôi được định nghĩa bởi năm trụ cột chính:

1. Độ sâu kỹ thuật với tư duy thiết kế – Chúng tôi không chỉ viết mã. Chúng tôi giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua các giải pháp toàn diện, lấy người dùng làm trung tâm.

2. Sự linh hoạt và Sở hữu – Chúng tôi đủ lớn để mở rộng quy mô nhưng đủ nhỏ để quan tâm – sự linh hoạt và thích ứng của chúng tôi với các thay đổi nhanh chóng là điều mà khách hàng của chúng tôi đã chứng thực. Các nhóm của chúng tôi thực sự sở hữu thành công của khách hàng. Bạn sẽ thấy quyền sở hữu giao hàng chạy lên cấp lãnh đạo cao nhất.

3. Sự thông thạo văn hóa: Dù đó là ứng dụng mini trên LINE ở Nhật Bản hay hệ thống định giá tích hợp cho các chuỗi cửa hàng tạp hóa ở Mỹ, chúng tôi tùy chỉnh không chỉ công nghệ mà còn cả trải nghiệm cho từng thị trường.

4. Tầm nhìn AI đầu tiên – Chúng tôi đang nhúng AI vào giao hàng, hoạt động và giải pháp của khách hàng – không chỉ là một từ khóa, mà là một nhân tố nhân lên khả năng.

5. Văn hóa đổi mới và Thử nghiệm – Các nhà lãnh đạo của chúng tôi am hiểu về công nghệ và yêu thích giải quyết vấn đề của khách hàng bằng công nghệ mới nhất và nổi bật. Chúng tôi không sợ thất bại và đã tạo ra tác động có ý nghĩa cho khách hàng bằng cách áp dụng cách tiếp cận khởi nghiệp trong nhiều trường hợp.

Chúng tôi cũng không sợ phá vỡ chính mình. Chúng tôi đang thử nghiệm với các mô hình dựa trên kết quả, khuôn khổ giao hàng có thể cấu hình và phòng thí nghiệm đổi mới cho khách hàng doanh nghiệp.

Nhìn về tương lai ba đến năm năm, bạn kỳ vọng các mô hình hoạt động IT doanh nghiệp sẽ phát triển như thế nào với sự trỗi dậy của các quy trình làm việc do tác nhân và các tổ chức bản địa AI, và những gì các nhà lãnh đạo nên chuẩn bị ngay bây giờ?

Làn sóng đổi mới tiếp theo sẽ thuộc về những người có thể kết hợp các khả năng AI mạnh mẽ với các hệ thống kiểm soát, giám sát và tin cậy được suy nghĩ kỹ lưỡng. Đó là lý do tại sao cuộc trò chuyện nổi lên về các khuôn khổ tác nhân doanh nghiệp cảm thấy rất quan trọng – và rất cấp thiết.

Một số điểm sáng kiến chính cho tôi là:

• Xây dựng trung tâm dữ liệu AI đang được tăng tốc, không chậm lại; tâm lý trong thế giới trung tâm dữ liệu rất lạc quan, với công suất, nhu cầu và đầu tư đều tăng vọt.
• Sự áp dụng AI của doanh nghiệp sẽ chậm hơn so với AI của người tiêu dùng (Dữ liệu của tổ chức thường bị phân mảnh, phân tán và phân tán trên nhiều hệ thống chứ không phải sạch và tập trung; các mô hình ngày nay vẫn chưa đủ chính xác cho các tình huống và chức năng cụ thể của công ty mà không cần thích ứng với bối cảnh duy nhất của mỗi tổ chức; để mở khóa giá trị thực sự, các mô hình sẽ cần được đào tạo và tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp, đặc biệt là trong “dặm cuối cùng” của các quy trình làm việc và trường hợp sử dụng cụ thể)
• Trước khi các tác nhân tự động thực sự có thể phát triển trong doanh nghiệp, có một thách thức lớn hơn: xây dựng các cấu trúc giám sát, phê duyệt và rào cản tương đương với những gì tồn tại cho nhân viên, cho phép lực lượng lao động con người thực hiện một cách tin cậy và mở rộng quy mô.

Các nhà lãnh đạo nên chuẩn bị bằng cách giữ những điều sau trong tâm trí:

• Các tác nhân nên được đối xử như những nhân viên mới, với các phạm vi rõ ràng được xác định, giám sát rõ ràng và các cơ chế để chứa lỗi trong khi họ “học” các quy tắc viết và không viết của tổ chức.
• Có nhu cầu về một “xây dựng tác nhân” hoặc lớp điều phối nơi các tác nhân đăng ký, nhận quyền ghi và có hành động của chúng được theo dõi bởi các tác nhân giám sát.
• Tái tạo sự cân bằng và kiểm soát mà làm cho các tổ chức con người mạnh mẽ sẽ là rất quan trọng để đạt được thực thi an toàn, chính xác và đáng tin cậy trong một thế giới doanh nghiệp do tác nhân.
• Quản lý tài năng con người và tái đào tạo là một khía cạnh quan trọng khác khi giao diện và cộng tác con người – AI thay đổi với các hệ thống và khuôn khổ tác nhân.
• The most exciting frontier is the emergence of advanced Enterprise Agentic Frameworks—beyond what exists today—that can turn this vision into a practical, scalable reality, when combined with strong domain understanding and solutions. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit QBurst.