Phỏng vấn
Holly Grant, SVP, Chiến lược & Đổi mới, DXC Technology – Loạt phỏng vấn
Holly Grant, SVP, Chiến lược & Đổi mới tại DXC Technology, là một giám đốc công nghệ và vận hành với kinh nghiệm sâu rộng trong lĩnh vực chiến lược AI doanh nghiệp, fintech, lãnh đạo startup và chuyển đổi vận hành. Tại DXC, cô giúp định hình các sáng kiến đổi mới AI tiên phong của công ty, bao gồm cả việc điều hành AI quy mô doanh nghiệp, dịch vụ tư vấn và nỗ lực ấp ủ sản phẩm nhằm giúp các tổ chức chuyển từ các dự án thí điểm AI sang triển khai vận hành. Trước khi gia nhập DXC, cô đã giữ nhiều vị trí lãnh đạo tại Sàn Giao dịch Chứng khoán Dài hạn (LTSE), cuối cùng cô đã trở thành Giám đốc Vận hành, nơi cô tập trung vào việc mở rộng quy mô vận hành và tăng trưởng chiến lược trong lĩnh vực fintech.
DXC Technology là một công ty dịch vụ và tư vấn CNTT toàn cầu tập trung vào giúp các doanh nghiệp hiện đại hóa các hệ thống quan trọng của mình trên các lĩnh vực như điện toán đám mây, an ninh mạng, trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng dữ liệu và vận hành doanh nghiệp. Được thành lập thông qua việc sáp nhập giữa Công ty Dịch vụ Khoa học Máy tính và Bộ phận Dịch vụ Doanh nghiệp của Hewlett Packard, công ty này hợp tác với các tổ chức trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, sản xuất, bảo hiểm và chính phủ. Trong những năm gần đây, DXC đã ngày càng định vị mình xung quanh việc chuyển đổi doanh nghiệp bản địa AI, cung cấp các dịch vụ tích hợp trí tuệ nhân tạo tạo, tự động hóa thông minh, quan sát, bản sao số và hiện đại hóa CNTT quy mô lớn vào các môi trường doanh nghiệp phức tạp. Công ty cũng nhấn mạnh các mô hình vận hành “AI tiên phong” được thiết kế để giúp các doanh nghiệp triển khai AI một cách an toàn trong cơ sở hạ tầng hiện có thay vì thay thế hoàn toàn các hệ thống cũ.
Bạn đã xây dựng sự nghiệp tại giao điểm của chiến lược, vận hành và đổi mới – từ việc mở rộng các tổ chức trước đây trong sự nghiệp của bạn đến việc lãnh đạo Chiến lược & Đổi mới tại DXC. Những kinh nghiệm đó đã định hình cách tiếp cận của bạn như thế nào để ra mắt LabX và thiết kế một môi trường ấp ủ AI tập trung vào tác động kinh doanh thực tế?
Sự nghiệp của tôi đã đưa tôi qua các văn phòng gia đình, startup, vốn đầu tư mạo hiểm và hiện tại là một công ty trong Fortune 500 đang trong quá trình tái cấu trúc. Điều tôi đã thấy trên tất cả các môi trường đó là ý tưởng không tự nhiên xuất hiện. Những ý tưởng thực sự tạo ra giá trị thường chia sẻ ba điều: một khách hàng thực sự ủng hộ chúng, thời điểm thích hợp trên thị trường và phạm vi rõ ràng và phù hợp. Nếu bỏ lỡ bất kỳ điều nào trong số đó, ngay cả ý tưởng tuyệt vời cũng sẽ bị đình trệ.
Mẫu đó đã định hình cách tôi nghĩ về LabX. Bạn cần một lý thuyết về việc thắng – một chiến lược thực sự – nhưng bạn cũng cần cơ bắp vận hành để đưa nó vào cuộc sống và kỷ luật để thích nghi khi bạn học hỏi và điều kiện thay đổi. Chiến lược mà không có thực hiện là một bộ bài. Thực hiện mà không có chiến lược là chuyển động mà không có tiến bộ. LabX được thiết kế để giữ cả hai cùng một lúc.
Dưới sự lãnh đạo của CEO Raul Fernandez, DXC đã đặt khả năng và đổi mới AI vào trung tâm của chiến lược tái cấu trúc của chúng tôi. LabX là cách chúng tôi chuyển đổi niềm tin đó thành sản phẩm, khả năng và kết quả khách hàng – đủ nhanh để quan trọng.
Nhiều doanh nghiệp đang thử nghiệm với AI nhưng gặp khó khăn trong việc chuyển từ các dự án thí điểm sang sản xuất. Từ những gì bạn thấy tại DXC, những rào cản lớn nhất nào đang ngăn cản các tổ chức mở rộng AI vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm?
Hai rào cản xuất hiện lại và lại, và không ai trong số chúng là về công nghệ.
Rào cản đầu tiên là quản lý thay đổi. AI thay đổi cách mọi người làm việc, những gì họ phải chịu trách nhiệm và cách quyết định được đưa ra. Nếu bạn không mang lực lượng lao động của mình theo, ngay cả mô hình tinh tế nhất trên thế giới cũng sẽ không được sử dụng. Rào cản thứ hai là các công ty bắt đầu mở rộng AI mà không thay đổi mô hình vận hành cơ bản. Họ gắn trí tuệ vào một hệ thống hoặc ứng dụng cụ thể để một người dùng có thể sử dụng nó, nhưng phần còn lại của nhóm không thể. AI là trí tuệ ngang – nó tạo ra giá trị nhất khi nó có thể di chuyển qua các chức năng, dữ liệu và quy trình làm việc. Khi mô hình vận hành không thay đổi, giá trị đó sẽ bị mắc kẹt ở địa phương thay vì tích lũy trên toàn doanh nghiệp.
Vì vậy, dự án thí điểm hoạt động, mọi người ăn mừng và không có gì thực sự mở rộng quy mô. Đó là mẫu mà chúng tôi đang cố gắng phá vỡ tại LabX bằng cách thiết kế cho việc mở khóa toàn doanh nghiệp từ ngày đầu tiên.
LabX hoạt động trên một chu kỳ từ khái niệm đến MVP trong khoảng 90 ngày hoặc ít hơn. Những thay đổi về tư duy, quản trị hoặc quy trình phát triển nào là cần thiết cho các doanh nghiệp lớn để di chuyển với tốc độ như vậy?
Thay đổi lớn nhất về tư duy là sẵn sàng quyết định sớm hơn với thông tin không hoàn hảo – và kỷ luật để cắt bỏ những gì không hoạt động. Các doanh nghiệp lớn trở nên thoải mái với các chu kỳ lập kế hoạch dài vì họ cảm thấy an toàn. Họ không. Trong một thị trường di chuyển nhanh như vậy, một “có” chậm và một “không” chậm đều tốn kém.
Trong LabX, chúng tôi giao một nhóm nhỏ gồm thiết kế, sản phẩm và kỹ thuật để chạy một cuộc đua chống lại một vấn đề khách hàng thực sự. Họ xây dựng một sản phẩm có thể sử dụng được tối thiểu, kiểm tra giá trị và khả năng mở rộng, và chúng tôi tốt nghiệp các ý tưởng có tiềm năng thương mại trong 90 ngày. Điều gì làm cho tốc độ này có thể không phải là sự vắng mặt của quản trị, mà là sự hiện diện của quản trị đúng. An ninh, quyền riêng tư, tuân thủ và phê duyệt AI có trách nhiệm được tích hợp vào quy trình từ ngày đầu tiên, không phải là một suy nghĩ sau. Mỗi sản phẩm đều phải trải qua một cuộc xem xét quản trị chính thức trước khi mở rộng quy mô.
Đối với hầu hết các doanh nghiệp, việc đạt được tốc độ này đòi hỏi phải bảo vệ một không gian nơi nó hợp pháp để di chuyển theo cách này – mà không buộc mọi thí nghiệm phải đi qua cùng một chu kỳ thời gian như một dự án xây dựng nền tảng nhiều năm. Đó là những gì LabX dành cho chúng tôi.
DXC mô tả LabX như một cách để xác nhận các khái niệm AI có tiềm năng cao với khách hàng trước khi mở rộng quy mô chúng. Làm thế nào cách tiếp cận “Khách hàng Zero” này giúp đảm bảo các giải pháp AI được gắn với nhu cầu kinh doanh thực tế chứ không phải các trường hợp sử dụng lý thuyết?
Khách hàng Zero là,onestly, lợi thế của chúng tôi. Trước khi một sản phẩm LabX nào được đưa ra thị trường, nó phải sống sót bên trong DXC trước. Chúng tôi quản lý 115.000 nhân viên trên 70 quốc gia, các ngành công nghiệp được quản lý, các hợp đồng khách hàng phức tạp, các hệ thống cũ và các rủi ro vận hành thực sự. Đó không phải là một môi trường demo được vệ sinh – đó là thực tế doanh nghiệp.
Một startup truyền thống có thể di chuyển nhanh, nhưng họ không thể dễ dàng tái tạo kinh nghiệm sống trong sự phức tạp như vậy. Khi chúng tôi kiểm tra một sản phẩm trên chính mình trước, chúng tôi tìm thấy những nơi nó bị hỏng trên dữ liệu thực, các quy trình làm việc thực và các ràng buộc quy định thực – những điều sẽ xuất hiện trong môi trường khách hàng sáu tháng sau. Khi chúng tôi đưa một dịch vụ đến khách hàng, chúng tôi không trình bày một lý thuyết. Chúng tôi có thể nói: ‘Đây là những gì nó đã làm trong chính các hoạt động của chúng tôi, đây là những gì chúng tôi đã thay đổi, đây là những gì chúng tôi đã đo lường.’
Nó cũng giữ chúng tôi trung thực. Nếu một sản phẩm không thể chứng minh mình nội bộ, nó sẽ không tốt nghiệp. Đó là một tiêu chuẩn cao hơn nhiều so với việc nói ‘nó hoạt động trong một demo.’
Môi trường doanh nghiệp thường được lấp đầy bởi các hệ thống cũ, dữ liệu phân mảnh và các ràng buộc quy định. Bạn thiết kế các quy trình làm việc AI như thế nào để có thể hoạt động hiệu quả trong sự phức tạp của thế giới thực?
Chúng tôi bắt đầu từ giả định rằng môi trường là phức tạp – đó là mức cơ bản, không phải là ngoại lệ.
Về mặt kiến trúc, chúng tôi làm việc với một cách tiếp cận có thể phân chia cho các nền tảng của chúng tôi. Các công cụ AI hàng đầu đang thay đổi hàng tháng, không phải hàng năm. Nếu bạn gắn cứng mình với một mô hình, nhà cung cấp hoặc khuôn khổ duy nhất, bạn đang đặt cược rằng người lãnh đạo ngày hôm nay vẫn sẽ là người lãnh đạo trong 18 tháng. Đó là một đặt cược tồi. Một kiến trúc có thể phân chia cho phép chúng tôi hoán đổi các thành phần khi tiền tuyến di chuyển, ở lại thông thạo với những gì thực sự là hàng đầu và kiểm tra các công cụ chống lại các thách thức khách hàng thực sự chứ không phải tiếp thị của nhà cung cấp.
Về mặt quy định và dữ liệu, việc tuân thủ được thiết kế từ ngày đầu tiên. Mỗi sản phẩm đều phải trải qua một cuộc xem xét quản trị, và phê duyệt AI có trách nhiệm là một phần của quy trình, không phải là một suy nghĩ sau. Hoạt động trong các ngành công nghiệp được quản lý cao trên 70 quốc gia buộc kỷ luật đó lên chúng tôi – điều này hóa ra là một tính năng, không phải là một lỗi, khi chúng tôi đưa sản phẩm đến khách hàng có cùng các ràng buộc.
Các mô hình tư vấn truyền thống dựa trên các chu kỳ lập kế hoạch dài và các khuôn khổ triển khai cứng nhắc. Khi AI phát triển nhanh hơn những chu kỳ đó có thể thích nghi, các mô hình tư vấn cần thay đổi như thế nào?
Câu trả lời trung thực là toàn bộ mô hình phải thay đổi, nhưng nếu tôi phải chọn then chốt, đó là đề xuất giá trị. Ngành công nghiệp đã dành nhiều thập kỷ để bán các giao hàng – các bộ bài, bản đồ đường, kế hoạch triển khai – và được trả tiền cho nỗ lực. Trong một thế giới bản địa AI, khách hàng không muốn một giao hàng. Họ muốn một kết quả. Họ muốn quy trình làm việc thực sự chạy, chi phí thực sự giảm, doanh thu thực sự xuất hiện.
Khi bạn cam kết bán kết quả, mọi thứ khác phải thay đổi để hỗ trợ nó. Thành phần nhóm trở nên kỹ thuật hơn. Các cuộc tham gia chuyển từ tư vấn và rời đi sang xây dựng và vận hành. Giá cả chuyển đổi khỏi giờ. Những người làm việc cần phải thoải mái khi giao hàng mã cũng như chạy một ủy ban chỉ đạo.
Đó là một thay đổi văn hóa lớn cho ngành công nghiệp của chúng tôi, và không phải mọi người都会 làm được. Các công ty làm được sẽ trông rất khác trong năm năm tới so với ngày hôm nay.
LabX cũng hoạt động như một môi trường thí nghiệm cho nhân viên và đối tác công nghệ. Thử nghiệm nội bộ quan trọng như thế nào khi cố gắng xây dựng khả năng AI toàn tổ chức?
Nó là toàn bộ trò chơi. Bạn không xây dựng khả năng AI bằng cách đọc về AI – bạn xây dựng nó bằng cách thử những việc, xem chúng bị hỏng và thử lại. Đó là đúng cho một chuyên gia CNTT 30 năm cũng như cho một người mới ra trường được hai năm.
Chúng tôi gần đây đã chạy một thử thách AI bên trong một trong các đơn vị kinh doanh của chúng tôi và nhận được hơn 1.300 ý tưởng độc đáo trong hai tuần. Đó không phải là một thống kê về một công cụ – đó là một thống kê về những gì xảy ra khi bạn cho phép mọi người nghĩ ra ngoài hộp.
LabX cũng chạy một chương trình luân chuyển: các chuyên gia kỹ thuật từ khắp DXC dành sáu đến mười hai tuần gắn liền với chúng tôi, xây dựng các sản phẩm thực sự với các công cụ AI mới nhất. Khi họ trở lại với các nhóm nhà của mình, họ mang theo một bộ kỹ năng mới và, quan trọng hơn, một cách suy nghĩ khác. Họ bắt đầu đặt câu hỏi khác với đồng nghiệp và khách hàng của mình. Họ trở thành những người ủng hộ cho những gì có thể.
Tác động tích lũy này trên lực lượng lao động đáng giá hơn bất kỳ sản phẩm đơn lẻ nào chúng tôi giao hàng.
DXC định khung cách tiếp cận của mình như Human+, nhấn mạnh rằng AI nên mở rộng khả năng của con người chứ không phải thay thế chúng. Trong các điều khoản thực tế, triết lý này ảnh hưởng như thế nào đến việc thiết kế và triển khai các giải pháp AI trong các doanh nghiệp?
Tôi sẽ trực tiếp: có một quan điểm đang chiếm ưu thế trong ngành công nghiệp rằng việc sử dụng AI doanh nghiệp có giá trị nhất cho một công ty là giảm số lượng nhân viên. Tôi nghĩ rằng đó là một thất bại của trí tưởng tượng.
Kỷ luật chi phí quan trọng, nhưng cơ hội thực sự là tăng trưởng: các dòng doanh thu mới, các sản phẩm mới, các dịch vụ mới mà đơn giản là không thể trước đây. Trường hợp sử dụng AI có giá trị nhất là cho phép mọi người làm việc tạo ra giá trị kinh doanh mới, không chỉ tối ưu hóa những gì đã tồn tại. Các công ty hiểu điều này sẽ vượt trội so với những công ty coi AI như một bài tập giảm chi phí thuần túy.
Trong thực tế, Human+ có nghĩa là chúng tôi thiết kế AI để xử lý các quy trình thường xuyên với khối lượng lớn để mọi người của chúng tôi có thể tập trung vào công việc có giá trị cao hơn: tư duy chiến lược, giải quyết vấn đề sáng tạo, quan hệ khách hàng và các quyết định phán quyết phức tạp. Chúng tôi giữ chuyên môn và giám sát của con người ở trung tâm của mọi triển khai, đặc biệt là ở những nơi quyết định mang lại hậu quả thực sự. Đó là cách bạn xây dựng niềm tin với khách hàng, và đó là cách bạn mở khóa lợi thế cạnh tranh bền vững.
Khi các tổ chức cố gắng tích hợp AI vào các quy trình làm việc hiện có, những sai lầm phổ biến nào bạn thấy họ mắc phải mà làm chậm quá trình áp dụng hoặc hạn chế giá trị kinh doanh thực sự?
Hai sai lầm tôi thấy liên tục. Đầu tiên là bắt đầu với công nghệ thay vì vấn đề. Một người nào đó yêu thích một mô hình hoặc một bản demo của nhà cung cấp, và sáng kiến trở thành việc triển khai thứ đó thay vì giải quyết một điều gì đó thực sự quan trọng với kinh doanh. Sai lầm thứ hai là coi AI như một dự án CNTT thay vì một chuyển đổi kinh doanh. Nếu bạn giao AI hoàn toàn cho CIO và yêu cầu phần còn lại của kinh doanh tiếp tục chạy không thay đổi, bạn sẽ nhận được một công cụ mà không ai sử dụng và một ngân sách mà không ai muốn bảo vệ vào năm tới.
Phương thuốc cho cả hai là đơn giản để nói và khó để làm: bắt đầu với vấn đề kinh doanh, đặt đúng đội ngũ đa chức năng vào đó – người, quy trình, công nghệ – và xây dựng ngược lại từ kết quả bạn đang cố gắng tạo ra. Đó là thái độ chúng tôi thực hiện tại LabX, và đó là cách chúng tôi làm việc với khách hàng như Ferrovial, nơi chúng tôi đã giúp triển khai AI Workbench – một dịch vụ AI tạo kết hợp tư vấn, kỹ thuật và dịch vụ doanh nghiệp an toàn, hiện được hơn 24.000 nhân viên sử dụng với hơn 30 tác nhân AI đưa ra quyết định theo thời gian thực. Loại quy mô đó không xảy ra nếu bạn coi nó như một dự án CNTT.
Nhìn вперед, bạn dự đoán các môi trường ấp ủ AI như LabX sẽ định hình cách các doanh nghiệp phát triển, thử nghiệm và triển khai các công nghệ mới trong vài năm tới như thế nào?
Đây là điều tôi nghĩ sẽ rõ ràng khi nhìn lại: những người chiến thắng trong kỷ này sẽ không phải là những công ty có các giải pháp điểm sáng sủa. Họ sẽ là những người tích hợp – những người có thể khâu AI qua các mô hình vận hành, qua các chức năng và qua các quy trình làm việc để trí tuệ không bị mắc kẹt trong một công cụ hoặc màn hình người dùng duy nhất.
Đó là một vấn đề khó hơn nhiều so với việc triển khai một mô hình. Nó đòi hỏi một ngữ cảnh doanh nghiệp sâu sắc, khả năng làm việc trên các hệ thống cũ và hiện đại, và kỷ luật để thay đổi cách công việc thực sự được thực hiện. Đó cũng là cơ hội mà tôi quan tâm nhất.
Các môi trường ấp ủ như LabX là nơi chúng tôi có được các lần lặp lại. Đó là nơi bạn học được những gì bị hỏng ở quy mô, những gì quản trị thực sự trông như thế nào trong thực tế và những gì khách hàng sẽ và không采用. Các doanh nghiệp đầu tư vào không gian như vậy bây giờ – nội bộ hoặc thông qua các đối tác – sẽ có một đường cong khả năng rất khác vào ba năm từ bây giờ so với những người vẫn đang quyết định liệu nó có đáng để cố gắng hay không. Và những người chúng tôi xây dựng trong không gian này sẽ tiếp tục tìm thấy những vấn đề mới đáng giải quyết, vì công nghệ không chậm lại và cơ hội cũng không.
