Mukund Kalmanker, Trưởng bộ phận Dữ liệu, Phân tích và Trí tuệ nhân tạo tại Apexon – Loạt phỏng vấn

Mukund Kalmanker, Trưởng bộ phận Dữ liệu, Phân tích và Trí tuệ nhân tạo tại Apexon, mang hơn hai thập kỷ kinh nghiệm lãnh đạo các sáng kiến chuyển đổi doanh nghiệp quy mô lớn, với sự nghiệp bao gồm các vai trò lãnh đạo cấp cao tại Wipro, nơi ông đã xây dựng và mở rộng các thực hành trí tuệ nhân tạo toàn cầu, ấp ủ các nền tảng tự động hóa như HOLMES và giúp định hình chiến lược công nghệ doanh nghiệp trên các ngành công nghiệp, bao gồm dịch vụ tài chính, viễn thông và chăm sóc sức khỏe. Công việc của ông đã tập trung liên tục vào việc chuyển đổi các công nghệ mới nổi – đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật dữ liệu và tự động hóa – thành các kết quả kinh doanh thực tế, kết hợp chuyên môn kỹ thuật sâu với thành tích xây dựng các đội ngũ toàn cầu, thúc đẩy các chiến lược số hóa và mang lại hiệu quả hoạt động có thể đo lường được cho các doanh nghiệp lớn.

Apexon là một công ty dịch vụ công nghệ số đầu tiên giúp các doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi kinh doanh bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu và kỹ thuật số để tạo ra các hệ thống và trải nghiệm khách hàng thông minh, có thể mở rộng. Thông qua các khả năng tích hợp trên đám mây, tự động hóa và phân tích nâng cao, công ty làm việc với các tổ chức để hiện đại hóa hoạt động, cải thiện việc ra quyết định và cung cấp các giải pháp số từ đầu đến cuối, đặc biệt là trong các ngành như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống.

Sau hai thập kỷ lãnh đạo các sáng kiến trí tuệ nhân tạo và phân tích tại các công ty như Wipro và hiện tại là Apexon, kinh nghiệm nào đã định hình cách tiếp cận của bạn đối với chuyển đổi số?

Trong những năm qua, điều đã định hình cách tiếp cận của tôi nhiều nhất là nhận thức rằng chuyển đổi số thành công không chỉ là về công nghệ – mà về việc căn chỉnh công nghệ đó để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế và phù hợp với các hành vi của con người đang thay đổi. Đó là về việc tận dụng đổi mới như một đòn bẩy chiến lược để dẫn đầu ngành và làm cho thế giới trở thành một nơi tốt đẹp hơn để sống. Cho dù đó là giúp một ngân hàng giải quyết các nhu cầu quy định hoặc một thương hiệu bán lẻ tưởng tượng lại sự tham gia của khách hàng hay cho phép một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định nhanh hơn, dựa trên dữ liệu, tôi đã thấy tác động lớn nhất khi chúng tôi bắt đầu với trải nghiệm cuối cùng trong tâm trí. Trong cuộc đời trước và hiện tại tại Apexon, các đội của tôi và tôi đã làm việc chặt chẽ với khách hàng trên các ngành để biến Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo tổng quát, Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Tự động hóa quy trình bằng robot và Dữ liệu từ những từ khóa thành kết quả kinh doanh – mở khóa thông tin, cải thiện hiệu quả, cải thiện trải nghiệm khách hàng, giúp quản lý rủi ro và tạo ra lợi thế cạnh tranh cho khách hàng của chúng tôi. Sự hợp tác và tập trung vào kết quả liên tục này là những gì tiếp tục định hình tư duy của tôi.

Điều gì đã thu hút bạn đến Apexon và cách tiếp cận hiện tại của công ty đối với dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo phù hợp với tầm nhìn cá nhân của bạn về tương lai của công nghệ doanh nghiệp như thế nào?

Điều đã thu hút tôi đến Apexon là cam kết rõ ràng của công ty trong việc giúp khách hàng chấp nhận đổi mới với mục đích. Văn hóa đổi mới và tư duy tăng trưởng được gắn kết trong mọi người liên quan đến Apexon và điều đó thể hiện trong cách chúng tôi học hỏi, đổi mới và đẩy ranh giới cùng nhau. Với khả năng sâu về Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo cùng với độ sâu về kỹ thuật và tập trung sắc nét vào các ngành được quản lý như BFSI và Chăm sóc sức khỏe, Apexon không coi dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo là các khả năng bị cô lập – mà coi chúng là tài sản cơ bản để giúp xây dựng các Doanh nghiệp Thông minh, để xây dựng các giải pháp và nền tảng kinh doanh có thể mở rộng, được thúc đẩy bởi sở hữu trí tuệ. Điều này phù hợp với niềm tin của tôi rằng tương lai của công nghệ doanh nghiệp nằm ở việc tạo ra các hệ thống thông minh không chỉ thích nghi mà còn có thể mở rộng, lặp lại và được xây dựng cho giá trị lâu dài.

Làm thế nào các vải thông minh giúp xây dựng một doanh nghiệp kết nối và triển khai thực tế của chúng trông như thế nào?

Các vải thông minh không phải là một sản phẩm hay một nền tảng. Đó là một sự thay đổi kiến trúc. Chúng kết nối các điểm giữa các đơn vị kinh doanh, hệ thống, dữ liệu và quyết định, để trí tuệ không phải là thứ bạn chỉ chạm vào thỉnh thoảng; nó luôn bật. Điều này biến các tổ chức từ việc bị thúc đẩy bởi dữ liệu thành thực sự bị thúc đẩy bởi trí tuệ.

Đến tác động thực tế – hãy nghĩ về một nhà bán lẻ điều chỉnh hoạt động chuỗi cung ứng theo thời gian thực dựa trên nhiều yếu tố như hành vi mua, gián đoạn trong các đường dây cung cấp, sự phát triển địa chính trị, thời tiết thay đổi hoặc thậm chí là thảm họa địa phương. Hoặc một bệnh viện đưa ra các khuyến nghị điều trị trong khi bác sĩ vẫn đang xem xét kết quả xét nghiệm. Hoặc các ngân hàng có thể khâu dữ liệu trên nhiều giao dịch để xác định các hoạt động chống rửa tiền phức tạp. Sức mạnh nằm ở việc dệt trí tuệ trực tiếp vào dòng công việc, không thêm nó sau khi thực tế. Đó là cách các doanh nghiệp trở nên thực sự kết nối – trí tuệ được tạo ra ở bất kỳ phần nào của tổ chức và trí tuệ đó được tiêu thụ bởi toàn bộ tổ chức.

Làm thế nào Apexon sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo ra như Copilot để mang lại giá trị cho khách hàng và bạn đã thấy sự áp dụng mạnh nhất ở những lĩnh vực nào?

Chúng tôi xem các công cụ như GitHub Copilot không chỉ là trợ lý mã hóa, mà là chất xúc tác cho việc tưởng tượng lại cách phần mềm được lên kế hoạch, xây dựng và kiểm tra. Tại Apexon, Copilot được nhúng trên toàn bộ vòng đời kỹ thuật – từ soạn thảo các câu chuyện người dùng và tinh chỉnh các yêu cầu đến tạo các trường hợp kiểm tra và dự đoán các khiếm khuyết. Nó đang giúp các đội di chuyển nhanh hơn với độ chính xác cao hơn.

Làm thế nào các quan hệ đối tác học thuật với các cơ sở như IIT Madras và Imperial College London ảnh hưởng đến chiến lược nghiên cứu và phát triển tài năng trí tuệ nhân tạo của bạn?

Các quan hệ đối tác của chúng tôi với IIT Madras và Imperial College London đóng vai trò quan trọng trong việc định hình cả chương trình nghiên cứu và cách chúng tôi xây dựng tài năng sẵn sàng cho tương lai. Chúng tôi không chỉ tài trợ cho các dự án – chúng tôi làm việc chặt chẽ với các nhà nghiên cứu hàng đầu để khám phá các lĩnh vực tiền phong như Trí tuệ nhân tạo có chủ đích, hệ thống đa tác nhân và Trí tuệ nhân tạo tổng quát. Những quan hệ đối tác này cung cấp cho chúng tôi cái nhìn sâu sắc hơn về nhiều lĩnh vực mới nổi – ví dụ, cách các mô hình ngôn ngữ lớn hành xử và phát triển, khiến chúng trở nên phù hợp trong các lĩnh vực khác nhau.

Trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính hoặc viễn thông, hãy đưa ra một ví dụ về giải pháp trí tuệ nhân tạo hoặc phân tích của Apexon đã cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động hoặc mở khóa các mô hình kinh doanh mới.

Một ví dụ tốt là công việc của chúng tôi với một tổ chức tài chính hàng đầu ở Bắc Mỹ để hiện đại hóa quy trình đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng một khuôn khổ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tự động hóa việc tiêu thụ dữ liệu, tiêu chuẩn hóa các nguồn bị phân mảnh và triển khai một động cơ rủi ro theo thời gian thực, chúng tôi đã giảm công sức thủ công xuống 90% và tăng tốc các đánh giá lên 4 lần. Các cảnh báo dự đoán tích hợp và theo dõi tuân thủ đã giúp cắt giảm các khoản phạt quy định xuống 30% và giảm phơi nhiễm tài chính xuống 40%. Xây dựng trên một kiến trúc đám mây gốc, native, giải pháp không chỉ cải thiện độ chính xác và tốc độ, mà còn định vị khách hàng cho việc quản lý rủi ro dựa trên dữ liệu có thể mở rộng trong một môi trường quy định thay đổi nhanh chóng.

Những công nghệ mới nổi hoặc xu hướng trí tuệ nhân tạo nào bạn đang tập trung vào như biên giới lớn tiếp theo cho đổi mới doanh nghiệp?

Tại Apexon, chúng tôi xem Trí tuệ nhân tạo có chủ đích là bước nhảy vĩ đại tiếp theo trong Trí tuệ doanh nghiệp trong thời gian tới. Không giống như trí tuệ nhân tạo truyền thống phản ứng với các lời nhắc, các hệ thống Trí tuệ nhân tạo có chủ đích có thể giải thích ngữ cảnh động một cách tự chủ, thiết lập và theo đuổi các mục tiêu, cộng tác trên các hệ thống và liên tục cải thiện thông qua phản hồi. Chúng tôi đã xây dựng một khuôn khổ từ đầu đến cuối, AgentRise, để đưa điều này vào cuộc sống. AgentRise kết hợp não Trí tuệ nhân tạo có chủ đích, điều phối đa tác nhân, giám sát của con người và khả năng quan sát cấp doanh nghiệp.

Kết quả là trí tuệ nhân tạo không chỉ hỗ trợ mà còn thực hiện tự chủ các quy trình công việc kinh doanh phức tạp, từ phân loại tài liệu trong chăm sóc sức khỏe đến xử lý ngoại lệ theo thời gian thực trong tài chính.

Làm thế nào bạn đánh giá sự thành công của các triển khai Trí tuệ nhân tạo tổng quát tại Apexon – có những KPI hoặc khuôn khổ cụ thể nào bạn sử dụng để đo lường hiệu quả trên các môi trường khách hàng khác nhau?

Tại Apexon, chúng tôi đã thiết lập các khuôn khổ mạnh mẽ, được hỗ trợ bởi một danh mục IP, giải pháp và công cụ tăng tốc, để giúp cả các đội của chúng tôi và khách hàng đo lường hiệu quả của các triển khai Trí tuệ nhân tạo tổng quát và Trí tuệ nhân tạo có chủ đích.

Trước hết, chúng tôi tập trung vào tác động kinh doanh. Điều này bắt đầu với các mục tiêu cấp miền hoặc quy trình được xác định rõ ràng, nhưng cuối cùng tập trung vào việc đo lường các kết quả chiến lược như cải thiện trải nghiệm khách hàng, tăng trưởng doanh thu, tối ưu hóa chi phí, hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro mạnh mẽ hơn. Khung M4 của chúng tôi hỗ trợ điều này bằng cách cung cấp một mô hình thực hiện cấu trúc cho các dự án phân tích. M4 cung cấp một chiến lược đã được chứng minh và các bước có thể dự đoán để hiện đại hóa dữ liệu, giúp các tổ chức lập bản đồ các trường hợp sử dụng, hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu và chuyển sang các môi trường phân tích dựa trên đám mây trong khi đảm bảo rằng các sáng kiến trí tuệ nhân tạo vẫn gắn chặt với các KPI kinh doanh có thể đo lường được.

Thứ hai, chúng tôi đánh giá việc áp dụng và nhận thức giá trị. Triển khai trí tuệ nhân tạo tạo ra tác động có ý nghĩa chỉ khi chúng được tin cậy, được áp dụng rộng rãi và hiệu quả tăng cường khả năng của con người. Tại Apexon, việc áp dụng toàn doanh nghiệp của chúng tôi đối với Trí tuệ nhân tạo tổng quát và Trí tuệ nhân tạo có chủ đích đã phục vụ như một mô hình thực tế cho khách hàng. Chúng tôi bắt đầu bằng cách cho phép nhân viên trên toàn tổ chức với các khả năng Trí tuệ nhân tạo tổng quát và Trí tuệ nhân tạo có chủ đích, trang bị cho họ các công cụ, chính sách và hướng dẫn cho việc sử dụng có trách nhiệm, đồng thời theo dõi các kết quả kinh doanh mà họ đã mang lại. Các khuôn khổ quản trị, chính sách và KPI mà chúng tôi đã phát triển thông qua hành trình này hiện giúp khách hàng của chúng tôi tăng tốc và mở rộng việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo tổng quát.

Thứ ba, chúng tôi đo lường hiệu suất kỹ thuật. Các công cụ tăng tốc của chúng tôi trong nền tảng Genysys cho phép theo dõi liên tục các chỉ số hoạt động chính như độ chính xác của phản hồi, tốc độ ảo giác, chi phí trên mỗi suy luận, khả năng mở rộng và hiệu suất của toàn hệ thống. Genysys, nền tảng Trí tuệ nhân tạo tổng quát độc quyền của Apexon, hợp nhất các khả năng của nhiều mô hình ngôn ngữ lớn vào một môi trường thống nhất với tích hợp liền mạch trên hơn mười mô hình LLM. Điều này cho phép các tổ chức chọn các mô hình phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng khác nhau trong khi vẫn duy trì khả năng hiển thị vào hiệu suất, độ tin cậy và hiệu quả chi phí trên các triển khai.

Cuối cùng, chúng tôi đánh giá quản trị và rủi ro. Khung rào doanh nghiệp của chúng tôi, một phần của AgentRise, giúp các tổ chức giải quyết các lĩnh vực quan trọng như quản trị, rủi ro và tuân thủ. Dữ liệu làm việc sâu với các ngành được quản lý, chúng tôi giúp khách hàng đánh giá khả năng giải thích, khả năng kiểm toán, nguồn gốc dữ liệu, các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư và sự phù hợp với các tiêu chuẩn trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm để đảm bảo rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo không chỉ có thể mở rộng mà còn đáng tin cậy.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Apexon.