Holly Grant, Phó Chủ tịch cấp cao, Chiến lược & Đổi mới, DXC Technology – Loạt phỏng vấn

Holly Grant, Phó Chủ tịch cấp cao, Chiến lược & Đổi mới tại DXC Technology (DXC ), là một nhà điều hành công nghệ và hoạt động với kinh nghiệm sâu rộng trong lĩnh vực chiến lược AI doanh nghiệp, fintech, lãnh đạo startup và chuyển đổi hoạt động. Tại DXC, cô giúp định hình các sáng kiến đổi mới AI hàng đầu 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 hoạt động.

DXC Technology là một công ty dịch vụ và tư vấn CNTT toàn cầu tập trung vào việc 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 hoạt động 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 Enterprise (HPE ), công ty này làm việc với các tổ chức trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả 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, tự động hóa thông minh, quan sát, mô hình số và hiện đại hóa CNTT quy mô lớn vào các môi trường doanh nghiệp phức tạp.

Bạn đã xây dựng sự nghiệp của mình tại giao điểm của chiến lược, hoạt động và đổi mới – từ việc mở rộng các tổ chức trước đây trong sự nghiệp của bạn đến việc hiện đang lãnh đạo Chiến lược & Đổi mới tại DXC. Làm thế nào những kinh nghiệm đó đã định hình cách tiếp cận của bạn trong việc 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 nhiều môi trường khác nhau, từ văn phòng gia đình, startup, vốn đầu tư mạo hiểm, đến một công ty Fortune 500 đang trong quá trình chuyển đổi. Điều mà tôi đã thấy trên tất cả các môi trường đó là ý tưởng không tự nhiên thành công. Những ý tưởng thực sự tạo ra giá trị thường có ba yếu tố: một khách hàng thực sự ủng hộ, thời điểm thích hợp trên thị trường và phạm vi rõ ràng và phù hợp. Nếu thiếu bất kỳ yếu tố 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 chiến thắng – một chiến lược thực sự – nhưng bạn cũng cần cơ bắp hoạt động 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 sự thông thạo AI và đổi mới vào trung tâm của chiến lược chuyển đổi của chúng tôi. LabX là cách chúng tôi dịch niềm tin đó thành sản phẩm, khả năng và kết quả khách hàng – đủ nhanh để có ý nghĩa.

Nhiều doanh nghiệp đang thử nghiệm 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 ngăn cản các tổ chức mở rộng AI vượt ra ngoài các dự án thí điểm là gì?

Hai rào cản xuất hiện lại và lại, và không phải là về công nghệ.

Thứ nhất là quản lý thay đổi. AI thay đổi cách mọi người làm việc, những gì họ chịu trách nhiệm và cách quyết định được đưa ra. Nếu bạn không đưa lực lượng lao động của mình theo, ngay cả mô hình tinh tế nhất trên thế giới sẽ không được sử dụng. Thứ hai là các công ty bắt đầu mở rộng AI mà không thay đổi mô hình hoạt động cơ bản. Họ gắn trí tuệ vào một hệ thống hoặc ứng dụng cụ thể để một người dùng có thể sử dụng, nhưng phần còn lại của nhóm không thể. AI là một 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 hoạt động không thay đổi, giá trị đó sẽ bị mắc kẹt ở địa phương chứ không phải 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 trên toàn doanh nghiệp từ ngày đầu tiên.

LabX hoạt động trên một chu kỳ khái niệm đến MVP nhanh chóng 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 tư duy lớn nhất 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 sprint chống lại một vấn đề khách hàng thực sự. Họ xây dựng một sản phẩm tối thiểu có thể sử dụng, kiểm tra nó về giá trị và quy mô, và chúng tôi tốt nghiệp các ý tưởng thể hiện tiềm năng thương mại trong 90 ngày. Điều gì làm cho tốc độ đó 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 cùng. Mỗi sản phẩm đều trải qua một cuộc xem xét quản trị chính thức trước khi mở rộng quy mô.

DXC mô tả LabX như một cách để xác thực 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 dựa trên nhu cầu hoạt động thực tế chứ không phải các trường hợp sử dụng lý thuyết?

Khách hàng Zero,onestly, là 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, hệ thống cũ và các cổ phần hoạt động 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 một 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, quy trình làm việc thực và các ràng buộc quy định thực – những thứ sẽ xuất hiện trong môi trường khách hàng sáu tháng sau. Khi chúng tôi đưa một dịch vụ đến khách hàng, chúng tôi không đang đề xuất một lý thuyết. Chúng tôi có thể nói: ‘Đây là những gì nó đã làm bên trong hoạt động của chúng tôi, đây là những gì chúng tôi đã thay đổi, đây là những gì chúng tôi đã đo lường.’

Môi trường doanh nghiệp thường được lấp đầy bởi các hệ thống cũ, dữ liệu phân mảnh và các ràng buộc quy định. Làm thế nào bạn thiết kế các quy trình làm việc AI 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 cơ sở, không phải là ngoại lệ.

Kiến trúc, chúng tôi làm việc với một phương pháp phân hủy đối với các nền tảng của mình. Các công cụ AI hàng đầu đang thay đổi hàng tháng, không phải hàng năm. Nếu bạn gắn kết mình với một mô hình, nhà cung cấp hoặc khuôn khổ duy nhất, bạn đang đặt cược rằng nhà lãnh đạo ngày hôm nay vẫn sẽ là nhà lãnh đạo trong 18 tháng tới. Đó là một đặt cược tồi. Một kiến trúc phân hủy cho phép chúng tôi thay thế các thành phần khi tiền tuyến di chuyển, ở lại 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 ngay từ đầu. Mỗi sản phẩm đều 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 cùng. Hoạt động trong các ngành công nghiệp được quản lý cao trên 70 quốc gia buộc kỷ luật đó lên chúng tôi – điều đó 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.

Truyền thống tư vấn CNTT 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 giá trị đề xuất. Ngành công nghiệp đã dành nhiều thập kỷ để bán các giao hàng – các bản trình bày, 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 cam kết di chuyển từ tư vấn và rời đi đến xây dựng và vận hành. Giá cả thay đổi khỏi giờ. Những người làm việc cần cảm thấy 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. Làm thế nào quan trọng là thí nghiệm nội bộ khi cố gắng xây dựng sự thông thạo AI trên toàn tổ chức?

Nó là toàn bộ trò chơi. Bạn không xây dựng sự thông thạo AI bằng cách đọc về AI – bạn xây dựng nó bằng cách thử những việc, xem chúng bị hỏng và thử lại. Đó là điều 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 người dân phép nghĩ ngoài hộp. Sáng tạo đã tồn tại trong tổ chức. Công việc của chúng tôi là tạo ra không gian cho nó phát triển.

LabX cũng chạy một chương trình luân chuyển: các chuyên gia kỹ thuật từ khắp DXC dành sáu đến mười hai tuần gắn kết với chúng tôi, xây dựng các sản phẩm thực sự với các công cụ AI mới nhất. Khi họ trở lại các đội nhà của mình, họ mang theo một bộ kỹ năng mới và, quan trọng hơn, một cách suy nghĩ khác. Họ bắt đầu hỏi các câu hỏi khác với đồng nghiệp và khách hàng của mình. Họ trở thành những người đề xướng cho những gì có thể. Hiệu ứng tích lũy trên lực lượng lao động đáng giá hơn bất kỳ sản phẩm đơn lẻ nào chúng tôi giao hàng.

DXC định hình cách tiếp cận của mình như Human+, nhấn mạnh rằng AI nên mở rộng khả năng con người chứ không phải thay thế chúng. Trong các điều khoản thực tế, làm thế nào triết lý này ảnh hưởng 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 điều có giá trị nhất mà AI doanh nghiệp có thể làm cho một công ty là giảm số lượng nhân viên. Tôi nghĩ rằng đó là một thất bại của tưởng tượng.

Kỷ luật chi phí quan trọng, nhưng cơ hội thực sự là tăng trưởng: các dòng doanh thu mới, sản phẩm mới, dịch vụ mới mà đơn giản là không thể trước đây. Trường hợp sử dụng có giá trị cao nhất của AI 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 nhận được điều này đúng sẽ vượt trội so với những công ty coi AI là một bài tập 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, mối 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 mỗi triển khai, đặc biệt là khi 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. Thứ nhất là bắt đầu với công nghệ thay vì vấn đề. Một người nào đó yêu 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 đối với doanh nghiệp. Thứ hai là đối xử với 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 doanh nghiệp tiếp tục chạy không 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 chức năng chéo – 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 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 đối xử với nó như một dự án CNTT.

Nhìn về tương lai, bạn kỳ vọng 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 nguyên 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 trên các mô hình hoạt động, trên các chức năng và trên 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 bối 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 hào hứng nhất.

Các môi trường ấp ủ như LabX là nơi chúng tôi có được các lần lặp lại. Đó là nơi bạn học những gì bị hỏng khi mở rộng 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 nỗ lực 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, bởi vì công nghệ không chậm lại và cơ hội cũng không.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập DXC Technology.