Ed Keisling, Giám đốc Trưởng AI, Progress Software – Loạt Phỏng vấn

Ed Keisling, Giám đốc Trưởng AI, Progress Software, mang hơn 30 năm kinh nghiệm lãnh đạo công nghệ vào vai trò này, nơi ông giám sát và thúc đẩy chiến lược AI của công ty và tích hợp AI vào toàn bộ danh mục sản phẩm.

Trước đây, Keisling từng là Phó Chủ tịch Cấp cao phụ trách Kỹ thuật cho Quản lý Hạ tầng tại Progress, nơi ông dẫn dắt các nỗ lực đổi mới và cải thiện hiệu suất vận hành. Ông cũng đã giữ các vị trí lãnh đạo kỹ thuật tại Vecna Technologies, nơi ông chỉ đạo DevOps, CNTT, phân tích và hỗ trợ, và đã có hơn 17 năm ở các vị trí lãnh đạo kỹ thuật cao cấp tại Pegasystems.

Progress Software (PRGS ) là nhà cung cấp hàng đầu các công cụ hạ tầng và phát triển ứng dụng, với trọng tâm ngày càng tăng vào việc nhúng trí tuệ nhân tạo vào hệ sinh thái nền tảng của mình. Các nỗ lực AI của công ty bao gồm giám sát hạ tầng, tự động hoá nội dung, tìm kiếm ngữ nghĩa và AI sinh tạo có trách nhiệm. Bằng cách tích hợp AI vào các sản phẩm như Sitefinity, Flowmon và Semaphore, Progress giúp doanh nghiệp tăng tốc phát triển, tối ưu hoá hoạt động và cải thiện quyết định nhờ tự động hoá thông minh, nhận thức ngữ cảnh.

Bạn đã có một sự nghiệp kéo dài hàng thập kỷ trong việc dẫn dắt các đội ngũ kỹ thuật và hạ tầng tại các tổ chức lớn như Pegasystems, Vecna Technologies và hiện tại là Progress Software. Điều gì đã thu hút bạn ban đầu tới giao điểm giữa kỹ thuật phần mềm và chuyển đổi doanh nghiệp—và hành trình đó đã phát triển như thế nào tới vai trò lãnh đạo AI hiện tại của bạn?

Trong suốt sự nghiệp, tôi luôn bị cuốn hút bởi các cách tiếp cận quản lý khác nhau để hoàn thành công việc. Mỗi cách đều có ưu và nhược điểm, nhưng tôi luôn tin rằng quy trình tốt nhất là đưa thông tin vào tay những người gần công việc nhất và sau đó trao cho họ quyền tự chủ cần thiết để đưa ra quyết định ngay trong thời gian thực. Đây là một trong những trụ cột tôi đã áp dụng khi quản lý cả các tổ chức lớn và nhỏ.

Cách tiếp cận này áp dụng cho mọi lĩnh vực chức năng, nhưng tôi đặc biệt bị thu hút bởi Kỹ thuật, nơi các nhà phát triển chỉ muốn tập trung vào công việc của mình và giảm thiểu tối đa các gián đoạn.

AI là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để hiện thực hoá lý tưởng này. Nó thực sự dân chủ hoá kiến thức, cho phép mọi người thực sự sở hữu ý tưởng và công việc của mình và thúc đẩy kết quả một cách có hệ thống hơn. Tôi đam mê việc giúp đội ngũ tại Progress tận dụng AI để làm cho công việc của họ dễ dàng hơn, và tôi cũng đồng thời nỗ lực tìm cách khai thác AI trong bộ sản phẩm của chúng tôi để tạo ra giá trị lớn hơn cho khách hàng.

Trước khi trở thành CAIO, bạn đã lãnh đạo kỹ thuật cho các sản phẩm quan trọng của Progress như WhatsUp Gold, Flowmon và Chef. Những bài học nào từ việc quản lý hạ tầng và quy mô vận hành đã ảnh hưởng đến cách bạn nhúng AI vào toàn bộ bộ sản phẩm doanh nghiệp?

Yếu tố then chốt cho bất kỳ triển khai AI thành công nào là dữ liệu chất lượng cao. Dữ liệu toàn diện hơn cho phép chúng ta tạo ra những hiểu biết và hành động tốt hơn cho khách hàng và giúp chúng tôi, với tư cách là nhà cung cấp, tùy chỉnh trải nghiệm tốt hơn cho họ. Chúng tôi đang thực hiện một sáng kiến liên tục tại Progress để liên kết các khả năng giám sát của các sản phẩm Loadmaster, Flowmon và WhatsUp Gold lại với nhau, nhằm cung cấp những hiểu biết toàn diện hơn về môi trường của khách hàng.

Chúng tôi cho rằng có một cơ hội thú vị với Progress Chef để thực hiện các thay đổi trong môi trường khách hàng dựa trên các sự kiện. AI thực sự cho phép chúng tôi tăng tốc công việc này, không chỉ trong khả năng đưa các tính năng mới ra thị trường nhanh hơn, mà còn bằng cách đưa ra các mục tiêu hành động cho đội vận hành hiện tại và cho các tác nhân AI trong tương lai.

Tại Progress, bạn đã nhấn mạnh việc tạo ra “không gian học AI an toàn” cho phép thử nghiệm mà không sợ hãi. Bạn cân bằng như thế nào giữa việc thúc đẩy đổi mới và duy trì quản trị AI có trách nhiệm trong những môi trường như vậy?

Về phía phát triển, chúng tôi có các pipeline và tiêu chuẩn mã nguồn mạnh mẽ, đã được tinh chỉnh trong một số trường hợp qua nhiều thập kỷ, và chúng tôi luôn có con người trong vòng lặp để xem xét mọi thay đổi. Điều quan trọng là chúng tôi sử dụng cơ hội này để nâng cao, không hạ thấp, tiêu chuẩn về chất lượng và độ hoàn thiện của mã, và trong một số trường hợp, AI cho phép chúng tôi đẩy việc kiểm tra sang giai đoạn sớm hơn với bảo mật và đánh giá mã được cải thiện.

Chúng tôi tổ chức các hackathon AI thường xuyên trong các sản phẩm để đưa ra các ý tưởng mới và cách tự động hoá hoặc tối ưu hoá sản phẩm. Chúng tôi có một quy trình chính thức mà các sản phẩm phải trải qua nếu muốn đưa bất kỳ ý tưởng nào này vào sản xuất, trong đó chúng tôi kiểm tra kỹ lưỡng tính đạo đức và rủi ro tuân thủ, cùng với nhiều yếu tố khác, cùng với sự tham gia của các lãnh đạo từ khắp tổ chức.

Nhiều dự án AI trong môi trường doanh nghiệp không bao giờ vượt qua giai đoạn chứng minh khái niệm. Từ kinh nghiệm của bạn, những rào cản phổ biến nhất đối với việc áp dụng AI là gì—và bạn đang giúp khách hàng của Progress vượt qua chúng như thế nào?

Có một khoảng cách giữa sự hào nhoáng và thực tế về những gì có thể thực hiện một cách thực tiễn trong môi trường doanh nghiệp liên quan đến AI. Các rào cản ở đây giống như bất kỳ công nghệ mới nào; bạn cần thực dụng trong việc hiểu rủi ro, phạm vi và lợi ích—rồi thiết kế các thí nghiệm nhỏ mà bạn có thể triển khai an toàn để có được kinh nghiệm và dữ liệu cần thiết cho việc lặp lại tiếp theo.

Vì vậy đây là cách tiếp cận mà chúng tôi đang thực hiện tại Progress hiện nay, xác định các giải pháp có giá trị cao, rủi ro thấp, có con người can thiệp mà khách hàng có thể trải nghiệm để xây dựng niềm tin và sau đó phát triển từ đó. Niềm tin là yếu tố then chốt vì chúng tôi muốn chứng minh giá trị đề xuất một cách an toàn, khi phần mềm của chúng tôi là trung tâm của nhiều doanh nghiệp khách hàng.

Bạn đã dẫn dắt các sáng kiến trong lĩnh vực phân tích, DevOps và kiến trúc đám mây. Những lĩnh vực này tích hợp như thế nào với các triển khai AI hiện nay, và bạn thấy sự hội tụ thú vị nhất đang diễn ra ở đâu?

Tiến bộ lớn nhất ở đây là mục tiêu tối thượng của việc giám sát sự kiện thời gian thực và hành động ngay lập tức mà hiện nay trở nên khả thi nhờ AI. Thách thức với bất kỳ bộ dữ liệu nào là rút ra các mục tiêu hành động hoặc xu hướng, đặc biệt trong môi trường hiện nay, nơi bạn có thể có nhiều hệ thống cung cấp thông tin. Việc lọc những tin nhắn này để xác định những gì cần làm tiếp theo là rất khó khăn và tốn thời gian. Chúng ta đang bước vào một thế giới mới, nơi hệ thống sẽ có khả năng cung cấp những hiểu biết đó một cách động cho bạn, và bạn chỉ cần hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để nhận được thông tin cần thiết.

Bạn ủng hộ việc gắn AI vào logic kinh doanh thay vì chỉ chạy theo xu hướng. Bạn có thể chia sẻ một ví dụ về việc đồng bộ phát triển AI với các kết quả kinh doanh có thể đo lường đã dẫn đến thành công thực tế—ở Progress hoặc trong các vai trò trước đây của bạn?

Tại Progress, chúng tôi ưu tiên giá trị kinh doanh hơn các từ khóa AI bằng cách tập trung vào các kết quả có thể đo lường, trực tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận của khách hàng.

Một ví dụ là cách tiếp cận của chúng tôi với tích hợp AI trong Progress Sitefinity. Thay vì thêm các tính năng AI chỉ vì muốn có chúng, chúng tôi xác định những điểm đau cụ thể mà khách hàng đang gặp phải và phát triển các khả năng AI mục tiêu để giải quyết những thách thức đó, bao gồm tối ưu hóa nội dung thông minh, phân tích hiệu suất dựa trên AI và tìm kiếm phương tiện tự động. Với các khả năng AI mới nhất trong Sitefinity 15.3, các nhà tiếp thị, nhà phát triển và đội ngũ nội dung có thể tạo ra trải nghiệm kỹ thuật số giúp họ cạnh tranh và chiến thắng trong một thế giới do AI chi phối.

Một ví dụ khác là nền tảng Progress Flowmon. Được hỗ trợ bởi AI, Flowmon hoạt động như một nhà phân tích an ninh mạng luôn bật, có khả năng tóm tắt và lọc ra những sự kiện và phát hiện quan trọng nhất, cung cấp hiểu biết ngữ cảnh về các sự cố và những insight then chốt về động lực của bất kỳ tình huống an ninh nào trong môi trường hybrid phức tạp. Với việc giám sát mạng Flowmon, các đội an ninh có thể tập trung vào các mối đe dọa thực sự thay vì phải lọc qua tiếng ồn, cải thiện thời gian phản hồi và giảm nguy cơ bỏ lỡ các sự cố quan trọng trong môi trường hybrid phức tạp.

Với Progress phục vụ hàng trăm ngàn khách hàng toàn cầu, làm thế nào bạn đảm bảo chiến lược AI của mình mở rộng một cách có trách nhiệm trên một hệ sinh thái lớn và đa dạng gồm các nhà phát triển và doanh nghiệp?

Chúng tôi muốn khách hàng có quyền truy cập vào công nghệ tốt nhất để thành công và cho phép họ khai thác tối đa giá trị từ các sản phẩm của chúng tôi. Progress có nhiều sản phẩm, mỗi sản phẩm đều tận dụng AI để mang lại các giải pháp sáng tạo ra thị trường. Một trong những lợi thế của chúng tôi là có thể lấy những bài học đó, chuẩn hoá và cung cấp cho các sản phẩm khác trong danh mục, từ đó tăng tốc khả năng của chúng. Ở cốt lõi, các khái niệm như ngữ nghĩa, xử lý tài liệu và tóm tắt, quan sát và phát hiện bất thường có thể được áp dụng trên nhiều sản phẩm.

Bạn đã đóng góp vào các chương trình cố vấn tại MIT và University of New Hampshire. Bạn cho rằng những kỹ năng hoặc tư duy nào mà thế hệ lãnh đạo AI tiếp theo cần phát triển để xây dựng các giải pháp vừa đạo đức vừa có tác động?

Một điều tôi cố gắng truyền đạt cho các sinh viên tôi cố vấn là khái niệm và giá trị của “học cách học”. Họ có thể lấy một dự án phức tạp đã hoàn thành, tổng hợp những bài học và sau đó trừu tượng hoá chúng để áp dụng vào một lĩnh vực vấn đề mà họ chưa từng gặp? Bạn càng làm được điều này, nó càng trở thành một siêu năng lực, giúp bạn xây dựng niềm tin rằng bất kể vấn đề nào bạn gặp, bạn luôn có bộ công cụ thành công để phân tích và đạt được kết quả. Kỹ năng này sẽ cho phép sinh viên thích nghi với những thay đổi công nghệ.

Nhưng hơn nữa, chúng tôi muốn sinh viên tò mò, có cách tiếp cận khoa học và tìm công việc mà họ đam mê. Nếu bạn thực sự quan tâm đến công việc của mình và tự hào về nó, các khía cạnh đạo đức và tác động thường sẽ tự nhiên xuất hiện—miễn là tổ chức của bạn thiết lập các rào cản bảo vệ phù hợp để hướng dẫn quá trình này.
 
Progress đã tích hợp AI vào các sản phẩm của mình trong nhiều năm. Những tiến bộ hoặc thay đổi gần đây nào trong lĩnh vực AI mà bạn cho rằng đã làm cho việc triển khai AI quy mô lớn trở nên khả thi hơn bao giờ hết?

Rõ ràng, công nghệ đã cải thiện đáng kể và trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều. Bạn không còn phải tự xây dựng hoặc đào tạo mô hình để khai thác giá trị từ một LLM hoặc phải có một đội ngũ nhà khoa học dữ liệu để tối ưu hoá thuật toán.

Nhưng thực tế, tôi nghĩ mọi thứ bắt đầu từ nhận thức—OpenAI/ChatGPT đã đưa AI lên ánh sáng và làm cho nó trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Sự tiếp cận rộng rãi này tạo dựng niềm tin cho mọi người về những gì có thể và các loại vấn đề mà AI có thể giải quyết. Không tránh khỏi, điều này dẫn đến sự tự tin hơn cho những người đang xây dựng các giải pháp có thể giải quyết các vấn đề thực tế, cũng như cho người dùng cuối của những giải pháp đó.

Nhìn về phía trước, bạn hình dung vai trò của Giám đốc Trí tuệ Nhân tạo sẽ phát triển như thế nào khi AI ngày càng được nhúng sâu vào DNA của tổ chức? Liệu nó sẽ vẫn là một vị trí riêng biệt, hay trở thành năng lực cốt lõi mà tất cả các lãnh đạo cấp C-level phải có?

Tôi tin rằng AI sẽ phải trở thành năng lực cốt lõi của tất cả nhân viên, không chỉ các nhà lãnh đạo trong tổ chức, để các tổ chức có thể phát triển. Đây là điều chúng tôi đang thúc đẩy tại Progress và đang nỗ lực để cho các đội ngũ của mình có thể tham gia vào cuộc chuyển đổi này. Thực tế, tôi cho rằng đó là một phần của công thức bí mật—cùng với các sản phẩm tuyệt vời, khách hàng và đối tác—sẽ thực sự thúc đẩy việc áp dụng và đổi mới. Tôi tin rằng các tổ chức nắm bắt được điều này sẽ trở thành những nhà lãnh đạo mới trong ngành của họ. Công việc của tôi là giúp đảm bảo điều này xảy ra và chúng tôi đồng bộ với những xu hướng ngành phù hợp sẽ mang lại thành công.

Cảm ơn bạn đã tham gia phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Progress Software.