Mark Clayman, CEO của Netrio – Loạt Phỏng Vấn

Mark Clayman, CEO của Netrio, là một nhà điều hành công nghệ kỳ cựu với hơn hai thập kỷ kinh nghiệm lãnh đạo trong lĩnh vực điện toán đám mây, dịch vụ CNTT được quản lý, an ninh mạng và cơ sở hạ tầng doanh nghiệp. Trước khi gia nhập Netrio vào năm 2024, ông từng là CEO của Navisite thông qua việc mua lại bởi Accenture, và trước đó đã lãnh đạo RDX và TriCore Solutions trong thời kỳ tăng trưởng đáng kể và mua lại thành công. Sớm trong sự nghiệp của mình, Clayman đã nắm giữ các vị trí lãnh đạo cấp cao tại Navisite và từng là CIO của Surebridge, xây dựng danh tiếng về việc mở rộng các tổ chức công nghệ, tích hợp các công ty được mua lại và hiện đại hóa các hoạt động dịch vụ được quản lý cho khách hàng doanh nghiệp và trung bình.

Netrio là một nhà cung cấp dịch vụ CNTT được quản lý ở Bắc Mỹ, tập trung vào việc giúp các tổ chức nhỏ và trung bình hiện đại hóa và bảo mật môi trường công nghệ của họ. Công ty chuyên về dịch vụ CNTT được quản lý, dịch vụ đám mây, an ninh mạng, quản lý cơ sở hạ tầng và các giải pháp chuyển đổi số, với chuyên môn跨 các ngành như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và bán lẻ. Sau khi sáp nhập với SUCCESS Computer Consulting, Netrio đã mở rộng phạm vi và khả năng của mình, định vị mình như một MSP quy mô lớn hơn được thiết kế để cung cấp hỗ trợ công nghệ cấp doanh nghiệp, hiệu quả hoạt động và bảo vệ an ninh mạng cho các doanh nghiệp đang phát triển và điều hướng các môi trường CNTT ngày càng phức tạp.

Bạn đã lãnh đạo nhiều công ty dịch vụ được quản lý và đám mây thông qua các vụ mua lại lớn, bao gồm các vai trò tại RDX, Navisite, TriCore Solutions và bây giờ là Netrio. Quan điểm của bạn về chuyển đổi CNTT doanh nghiệp đã thay đổi như thế nào qua các thời kỳ khác nhau, và điều gì đã thuyết phục bạn rằng AI sẽ trở thành sự thay đổi cơ bản tiếp theo cho các Nhà cung cấp Dịch vụ Quản lý?

Trong những năm qua, tôi đã nhận thấy rằng chuyển đổi CNTT doanh nghiệp không chỉ là về một loại công nghệ mới. Nó có thể bắt đầu như vậy với lưu trữ được quản lý, đám mây, bảo mật, tự động hóa và bây giờ là AI, nhưng sự chuyển đổi thực sự xảy ra khi công nghệ đó thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động và cạnh tranh. Sớm trong sự nghiệp của mình, trọng tâm là về cơ sở hạ tầng: nơi các công việc được thực hiện, cách hệ thống được quản lý, cách cải thiện thời gian hoạt động và cách giảm chi phí. Theo thời gian, cuộc trò chuyện đã chuyển sang cách và nơi công nghệ có thể tạo ra giá trị cho tổ chức. Khách hàng bắt đầu hỏi không chỉ ‘Bạn có thể chạy môi trường này không?’ mà ‘Bạn có thể giúp tôi trở nên hiệu quả hơn, an toàn hơn, linh hoạt hơn và cạnh tranh hơn không?’ AI là một sự thay đổi cơ bản vì nó chạm vào tất cả những câu hỏi cùng một lúc. Đối với các MSP, AI không chỉ là một công cụ mới mà chúng tôi thêm vào danh mục đầu tư… Mà nó là một sự thay đổi mô hình thay đổi cách dịch vụ được cung cấp, cách kỹ sư làm việc, cách khách hàng tiêu thụ hỗ trợ và cách chúng tôi tạo ra giá trị kinh doanh.

Bạn đã mô tả AI như một xương sống mới cho các MSP. Một MSP bản địa AI sẽ trông như thế nào sau năm năm so với mô hình MSP truyền thống mà các doanh nghiệp đang quen thuộc ngày nay?

Mô hình MSP truyền thống đã được xây dựng xung quanh con người, quy trình và công cụ phản hồi với các vấn đề: giám sát môi trường, mở một vé, phân công một kỹ sư, giải quyết vấn đề và báo cáo lại cho khách hàng. Một MSP được thúc đẩy bởi AI sẽ trông rất khác. AI sẽ ngồi trên toàn bộ mô hình giao hàng, từ giám sát và ITSM đến bảo mật, quản lý điểm cuối, giao tiếp với khách hàng, phân tích và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Trong vòng 2-3 năm tới, các nhà lãnh đạo MSP sẽ không chỉ sử dụng AI để trả lời các câu hỏi nhanh hơn; họ sẽ sử dụng nó để phát hiện mẫu, ưu tiên rủi ro, khắc phục các vấn đề đã biết, tóm tắt và cập nhật vé, phân tích cảm xúc và hướng dẫn kỹ sư đến hành động tiếp theo tốt nhất. Ngoài ra, và quan trọng nhất, trải nghiệm khách hàng sẽ trở nên tự phục vụ và được thúc đẩy bởi nền tảng AI nhiều hơn.

Netrio đang thúc đẩy một triết lý hỗ trợ “AI trước, con người sau”. Điều gì đã thay đổi trong hành vi của người dùng khiến khách hàng ngày càng thoải mái khi tương tác với AI trước khi nói chuyện với một kỹ thuật viên con người?

Thay đổi lớn nhất là kỳ vọng của mọi người đã được đặt lại bởi công nghệ họ sử dụng hàng ngày. Trong cuộc sống cá nhân, người dùng đã quen với việc nhận được câu trả lời tức thì, tìm kiếm sự giúp đỡ của riêng họ, tương tác với các bot trò chuyện và trợ lý thông minh, và giải quyết các vấn đề cơ bản mà không cần chờ ai đó gọi lại. Hành vi đó bây giờ đang xuất hiện trong nơi làm việc. Nếu một hệ thống AI có thể giúp ai đó mở khóa tài khoản, chẩn đoán một vấn đề kết nối, trả lời một câu hỏi “làm thế nào để” hoặc định tuyến một yêu cầu đúng cách trong vài giây, nhiều người dùng sẽ thích điều đó hơn là mô hình cũ của việc gửi vé và chờ ai đó gọi lại. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là AI trước không có nghĩa là không bao giờ có con người. Nó có nghĩa là chúng tôi nên sử dụng AI ở nơi nó tạo ra tốc độ, nhất quán và tiện lợi, và sau đó đưa con người vào khi vấn đề là phức tạp, nhạy cảm hoặc đòi hỏi phán quyết.

Nhiều công ty nói về các phi công AI, nhưng bạn đang nhấn mạnh AI có chủ động và khắc phục tự động. Chúng ta đang gần với việc các hệ thống AI giải quyết độc lập hầu hết các sự cố CNTT cơ bản mà không cần can thiệp của con người?

Chúng tôi đang đến gần, nhưng tôi nghĩ điều quan trọng là phải thực tế về những gì tự động thực sự có nghĩa là. Hiện tại đã có nhiều sự cố cơ bản mà AI có thể chẩn đoán vấn đề, đề xuất hành động, thực hiện hành động và cập nhật vé theo cách trông rất giống với những gì một kỹ sư con người sẽ làm. Đó là rất khác so với một bot trò chuyện đơn giản hoặc phi công chỉ gợi ý một câu trả lời.

Có một cơ hội lớn khi tận dụng AI có chủ động có thể hoạt động trong các rào cản được xác định: nó biết môi trường, hiểu chính sách, có quyền truy cập đúng và có thể khắc phục các vấn đề đã biết một cách an toàn. Tại Netrio, do sự phức tạp của các môi trường của chúng tôi, chúng tôi suy nghĩ cẩn thận về nơi sử dụng AI bản địa của đối tác và nơi chúng tôi cần xây dựng các khả năng của riêng mình. Chúng tôi hỗ trợ nhiều khách hàng trên các môi trường khác nhau, và một đại lý AI phải hiểu sự phức tạp đa thuê bao đó. Trong một số lĩnh vực, như cảnh báo cơ sở hạ tầng hoặc hợp nhất cảnh báo bảo mật, AI trưởng thành của nhà cung cấp có thể là câu trả lời đúng.

Một trong những ý tưởng thú vị nhất bạn đưa ra là phân tích cảm xúc AI trên mọi vé hỗ trợ. Cảm xúc và cảm nhận của khách hàng sẽ trở nên quan trọng như thế nào trong thế hệ tiếp theo của các hoạt động CNTT doanh nghiệp?

Tôi nghĩ nó sẽ trở thành một phần quan trọng của cách chất lượng dịch vụ được đo lường. Trong dịch vụ được quản lý, không đủ để biết liệu vé đã được đóng hay liệu SLA đã được đáp ứng. Bạn cũng cần biết khách hàng cảm thấy như thế nào trong quá trình tương tác đó. Họ có thất vọng không? Họ có bối rối không? Họ có cảm thấy được lắng nghe không? Vấn đề có tiếp tục không? Lịch sử, các MSP có thể biết những mẫu đó trong một đánh giá kinh doanh hàng tháng hoặc hàng quý hoặc từ một cuộc khảo sát sự hài lòng của khách hàng, điều này hữu ích nhưng thường quá muộn. Phân tích cảm xúc AI cho chúng tôi khả năng hiểu trải nghiệm khách hàng gần như thời gian thực. Điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể xác định nơi khách hàng đang cảm thấy thất vọng, nơi giao tiếp không rõ ràng, hoặc nơi một vấn đề lặp lại đang làm hỏng niềm tin, và chúng tôi có thể can thiệp nhanh chóng. Đó là điểm mà AI khuếch đại phía con người của dịch vụ, thay vì thay thế nó.

Bạn đã đề cập rằng nhiều tổ chức đang đấu tranh với “bóng tối AI” trong công ty của họ. Những sai lầm quản trị lớn nhất mà các doanh nghiệp đang mắc phải ngay bây giờ khi nhân viên nhanh chóng áp dụng các công cụ AI trên riêng họ?

Sai lầm lớn nhất là để việc áp dụng AI xảy ra theo cách phân mảnh hoàn toàn. Nhân viên sẽ thử nghiệm, và trong nhiều trường hợp, đó là một điều tốt, nhưng tổ chức cần hiểu những công cụ nào đang được sử dụng, những dữ liệu nào đang được nhập, và những rủi ro nào đang được tạo ra. Hiện tại, nhiều công ty có các cá nhân sử dụng AI trong các túi trên toàn doanh nghiệp, nhưng không có chính sách chung, không có khuôn khổ đo lường, không có mô hình đào tạo, và không có con đường rõ ràng để phù hợp với các mục tiêu của tổ chức.

Điều đó tạo ra rủi ro bảo mật, rủi ro tuân thủ, và lãng phí nỗ lực. Cách tiếp cận lý tưởng không phải là tắt thử nghiệm xuống, mà là chính thức hóa và tổ chức nó. Các công ty cần có khuôn khổ quản trị, kiểm soát truy cập, đào tạo nhân viên, các trường hợp sử dụng được phê duyệt, và cách đo lường giá trị. Điều này đặc biệt đúng trong thị trường trung bình, nơi các công ty thường có áp lực tương tự từ các hội đồng và lãnh đạo để tận dụng AI, nhưng họ có thể không có chuyên môn AI nội bộ, bảo mật và tuân thủ để hướng dẫn nỗ lực.

Như AI tự động hóa các nhiệm vụ CNTT cơ bản hơn, bạn có thấy kinh tế của dịch vụ được quản lý thay đổi cơ bản trong thập kỷ tới không?

Có, tôi nghĩ kinh tế sẽ thay đổi khá nhiều. Mô hình dịch vụ được quản lý truyền thống thường được xây dựng xung quanh lao động, công cụ và lợi nhuận. Nếu AI và tự động hóa giảm số lượng nỗ lực của con người cần thiết cho hỗ trợ cơ bản, giám sát và khắc phục, thì áp lực giá trên các dịch vụ được tiêu chuẩn hóa đó là không thể tránh khỏi. Nhưng tôi không coi đó là một điều tiêu cực. Tôi coi đó là một yếu tố buộc các MSP phải di chuyển lên chuỗi giá trị. Giá trị sẽ ngày càng đến từ việc giúp khách hàng áp dụng công nghệ vào kết quả kinh doanh: cải thiện hoạt động, tự động hóa quy trình, tăng cường bảo mật, và đưa ra quyết định tốt hơn.

Điều đó là lý do tại sao các cuộc trò chuyện chiến lược với khách hàng rất quan trọng. Các MSP cần hiểu cách khách hàng chạy doanh nghiệp của họ – chuỗi cung ứng, mô hình dịch vụ khách hàng, quy trình nội bộ, kế hoạch tăng trưởng, và hồ sơ rủi ro. Sau đó, chúng tôi có thể sử dụng AI và tự động hóa để giải quyết các vấn đề có giá trị cao hơn. Sau đó, kinh tế sẽ chuyển từ số lượng người cần thiết để hỗ trợ một môi trường sang giá trị đo lường mà MSP đang tạo ra cho một doanh nghiệp.

Nhiều cuộc trò chuyện về AI tập trung vào các doanh nghiệp lớn, nhưng các công ty trung bình thường thiếu chuyên môn nội bộ để triển khai AI một cách có trách nhiệm. Những thách thức độc đáo mà các tổ chức trung bình đang đối mặt đang bị ngành công nghiệp rộng lớn hơn bỏ qua?

Các công ty trung bình đang ở một vị trí rất thú vị. Họ có áp lực kinh doanh thực sự để áp dụng AI, và trong nhiều trường hợp, họ có sự cấp bách giống như các doanh nghiệp lớn hơn. Các nhóm lãnh đạo và hội đồng của họ đang hỏi chiến lược AI của chúng tôi là gì, nơi là hiệu quả, và công ty sẽ cạnh tranh như thế nào. Nhưng như đã đề cập trước đó, họ không có cùng tài nguyên nội bộ như một công ty Fortune 500. Họ không có một đội quản trị AI chuyên dụng, một tổ chức bảo mật lớn, một chức năng khoa học dữ liệu trưởng thành, hoặc các tài nguyên quản lý thay đổi cần thiết để di chuyển từ các thí điểm AI đến sản xuất. Vì vậy, họ có thể bị kẹt giữa thử nghiệm và thực hiện. Họ biết AI quan trọng, nhưng họ cần giúp đỡ để xác định các trường hợp sử dụng đúng, thiết lập quản trị, bảo mật môi trường, đào tạo nhân viên, và tích hợp AI vào các quy trình thực sự. Đó là lý do tại sao cách tiếp cận của chúng tôi tại Netrio tập trung vào việc áp dụng thực tế: sẵn sàng, quản trị, chiến lược, triển khai nền tảng, kích hoạt, và phát triển và hỗ trợ liên tục.

Netrio hoạt động trên các ngành công nghiệp bao gồm chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính và bán lẻ. Bạn có tin rằng những người chiến thắng trong tương lai trong các dịch vụ được quản lý có khả năng AI sẽ là những công ty có chuyên môn dọc sâu nhất chứ không phải là những công ty có ngăn xếp công nghệ rộng nhất?

Có, tôi có. Một ngăn xếp công nghệ rộng là quan trọng, nhưng nó không đủ alone. Giá trị thực sự đến khi bạn hiểu doanh nghiệp của khách hàng đủ sâu để biết nơi AI thực sự có thể tạo ra sự khác biệt. Chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, bán lẻ, sản xuất, khách sạn – mỗi ngành công nghiệp có các quy trình, áp lực quy định, kỳ vọng của khách hàng, hồ sơ rủi ro, và thực tế hoạt động khác nhau. Một triển khai AI chung chung có thể tạo ra một số hiệu quả, nhưng một giải pháp chuyên ngành có thể giải quyết một vấn đề có ý nghĩa hơn. Ví dụ, cách bạn nghĩ về AI trong một môi trường dịch vụ tài chính được quản lý khác với cách bạn nghĩ về AI trong các hoạt động bán lẻ hoặc quy trình khách sạn. Những MSP chiến thắng sẽ là những người kết hợp AI, tự động hóa, bảo mật, và chuyên môn dọc.

Nhìn về tương lai, bạn tin rằng những phần nào của quản lý CNTT doanh nghiệp sẽ vẫn được thúc đẩy bởi con người cơ bản bất kể các hệ thống AI trở nên tiên tiến như thế nào?

Các phần được thúc đẩy bởi con người sẽ là những lĩnh vực đòi hỏi niềm tin, phán quyết, đồng cảm, và ngữ cảnh chiến lược. AI sẽ tiếp tục đảm nhận nhiều công việc vận hành lặp đi lặp lại, và đó là một điều tốt. Nó sẽ giúp các kỹ sư di chuyển nhanh hơn, cải thiện thời gian phản hồi, xác định mẫu, và tự động hóa các vấn đề đã biết. Nhưng khách hàng vẫn cần những người hiểu doanh nghiệp của họ, có thể giúp họ đưa ra các quyết định phân chia, và có thể đứng sau các khuyến nghị được đưa ra. Bảo mật là một ví dụ tuyệt vời. AI có thể phát hiện các mối đe dọa, ưu tiên cảnh báo, và tự động hóa phản hồi, nhưng xây dựng một văn hóa bảo mật vẫn phụ thuộc rất nhiều vào con người, đào tạo, lãnh đạo, và phán quyết. Điều tương tự cũng đúng với việc áp dụng AI. Bạn có thể triển khai các công cụ mạnh mẽ, nhưng ai đó vẫn phải quyết định những trường hợp sử dụng nào quan trọng, những rủi ro nào có thể chấp nhận được, cách nhân viên nên được đào tạo, và cách thành công nên được đo lường.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Netrio.