Preetpal Singh, Tổng giám đốc điều hành tại Xebia – Loạt phỏng vấn

Preetpal Singh là Tổng giám đốc điều hành tại Xebia, nơi ông lãnh đạo các sáng kiến toàn cầu tập trung vào xây dựng và hiện đại hóa các nền tảng kỹ thuật số, ứng dụng doanh nghiệp và hệ thống dựa trên dữ liệu. Với hơn 26 năm kinh nghiệm trong các ngành dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, tiêu dùng và công nghệ cao, ông đã làm việc tại giao điểm của thực hiện công nghệ và chuyển đổi kinh doanh. Sự nghiệp của ông bao gồm giao hàng kỹ thuật, lãnh đạo tiếp thị và thay đổi hoạt động quy mô lớn, với sự tập trung nhất quán vào việc biến các công nghệ mới nổi thành các hệ thống hoạt động đáng tin cậy trong môi trường sản xuất.

Xebia là một công ty kỹ thuật số toàn cầu thiết kế, xây dựng và hiện đại hóa các sản phẩm và nền tảng kỹ thuật số cho các doanh nghiệp trên toàn thế giới. Công ty kết hợp kỹ thuật phần mềm, hiện đại hóa đám mây và dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo sinh và tự động hóa thông minh để giúp các tổ chức phát triển các ứng dụng có thể mở rộng, kiến trúc hiện đại và khả năng tích hợp AI. Với các đội ngũ hoạt động trên nhiều khu vực, Xebia làm việc với các doanh nghiệp để tích hợp các công nghệ mới vào các hệ thống cốt lõi và nền tảng đối mặt với khách hàng, đảm bảo rằng sự đổi mới được hỗ trợ bởi các nền tảng kỹ thuật vững chắc.

Bạn đã dành hơn 26 năm lãnh đạo các sáng kiến công nghệ, bán hàng và chuyển đổi kinh doanh trên nhiều ngành. Hành trình đó đã định hình cách bạn tiếp cận đổi mới và tăng trưởng như thế nào ngày nay?

Theo thời gian, tôi đã trở nên tập trung nhiều hơn vào độ bền hơn là tính mới. Đầu tiên trong sự nghiệp, tôi bị thu hút bởi sức mạnh của công nghệ itself. Với kinh nghiệm, tôi bắt đầu chú ý đến những gì xảy ra sau giai đoạn thí điểm, khi các hệ thống phải tích hợp với các nền tảng cũ, vượt qua các cuộc kiểm tra tuân thủ và hoạt động nhất quán dưới các tải làm việc thực. Trên các ngành, điểm chuyển tiếp luôn dường như đến khi một sáng kiến đầy hứa hẹn chuyển sang sản xuất. Sở hữu trở nên quan trọng. Sự phức tạp của tích hợp xuất hiện. Khả năng chấp nhận rủi ro được kiểm tra. Đó là nơi chuyển đổi либо trưởng thành либо bị đình trệ.

Ngày nay, tôi tiếp cận đổi mới với một ống kính thực tế. Tại Xebia, chúng tôi ưu tiên xây dựng và hiện đại hóa các nền tảng nằm ở trung tâm của hoạt động. Chúng tôi nghĩ về khả năng bảo trì lâu dài, kiểm toán và khả năng mở rộng từ đầu, vì tăng trưởng chỉ duy trì khi các hệ thống cơ bản được thiết kế để xử lý áp lực theo thời gian.

Các doanh nghiệp gặp khó khăn nhất khi nào trong việc thực hiện AI?

Các thách thức thường xuất hiện một lần AI vượt ra ngoài thí nghiệm và vào các hệ thống hoạt động. Xây dựng một mô hình là một cột mốc, nhưng tích hợp nó vào các quy trình underwriting, hệ thống ERP hoặc nền tảng yêu cầu giới thiệu một lớp phức tạp khác.

Trong một kịch bản triển khai, một mô hình đã hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm. Khi nó được kết nối với một luồng giao dịch trực tiếp, các câu hỏi về nhật ký kiểm toán, quyền vượt và cơ chế quay lại đã làm chậm quá trình triển khai. Các đội ngũ tuân thủ cần tính minh bạch. Các đội ngũ rủi ro yêu cầu sự rõ ràng về các đường dẫn nâng cao. Những chi tiết hoạt động cuối cùng đã quyết định thời gian biểu.

Các sáng kiến AI thu được động lực khi các môi trường dữ liệu được cấu trúc, giám sát sản xuất có sẵn và trách nhiệm được xác định rõ ràng. Các tổ chức lập kế hoạch cho những thực tế đó sớm có xu hướng mở rộng quy mô mượt mà hơn.

Bạn phân biệt giữa tự động hóa cải thiện hiệu quả và chuyển đổi định hình lại một doanh nghiệp như thế nào?

Tự động hóa tập trung vào hiệu quả thường tối ưu hóa các bước trong một quy trình hiện có. Chuyển đổi rộng lớn hơn xuất hiện khi các đội ngũ xem xét lại cách quy trình đó được cấu trúc.

Tôi đã thấy các trường hợp mà các tổ chức đang chuẩn bị tự động hóa các chuỗi phê duyệt bao gồm hơn một chục điểm chạm. Một khi logic quyết định được thiết kế lại và các điểm kiểm tra xác thực được hợp nhất, quy trình trở nên đơn giản hơn đáng kể. Tác động mở rộng ra ngoài thời gian chu kỳ; nó ảnh hưởng đến trách nhiệm và phân phối rủi ro cũng như.

Khi bạn đơn giản hóa dòng chảy quyết định với doanh nghiệp trước, tự động hóa trở nên dễ dàng hơn và các lợi ích vẫn còn.

Điều gì phân biệt chuyển đổi trong các ngành có quy định cao?

Các ngành có quy định cao có xu hướng tích hợp các xem xét về quản trị trực tiếp vào thiết kế hệ thống. Trong các ngành như dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, tính minh bạch và giải thích là yêu cầu trước khi triển khai, không sau đó.

Tôi đã làm việc với các đội ngũ đã tích hợp các cổng xác thực mô hình vào các đường ống CI/CD và thiết lập các tiêu chuẩn ghi nhật ký chi tiết từ đầu. Các đường dẫn nâng cao và khung giám sát được xác định sớm trong các cuộc thảo luận về kiến trúc. Sự kỷ luật đó hình thành các hệ thống mạnh mẽ hơn và chuẩn bị cho các tổ chức để tự chủ hơn trong các môi trường AI.

Bạn đảm bảo các khoản đầu tư AI phù hợp với các kết quả kinh doanh có thể đo lường như thế nào?

Tôi khuyến khích các đội ngũ lãnh đạo định nghĩa sự thay đổi hoạt động mà họ mong đợi. Đó có thể có nghĩa là giảm thời gian tuyển dụng, tăng khả năng dịch vụ mà không tăng trưởng tỷ lệ nhân viên, hoặc giảm tỷ lệ lỗi trong quá trình xử lý yêu cầu.

Công cụ đo lường đóng vai trò quan trọng. Các nền tảng chúng tôi cung cấp bao gồm theo dõi cho thông lượng, độ trễ, độ chính xác của quyết định và tỷ lệ áp dụng. Khi những chỉ số đó có thể nhìn thấy trong các bảng điều khiển sản xuất, các nhà lãnh đạo kinh doanh có thể kết nối đầu tư công nghệ với hiệu suất hoạt động.

Những quan niệm sai lầm bạn thấy xung quanh sự sẵn sàng của AI?

Nhiều tổ chức xem các thí điểm thành công là bằng chứng về sự sẵn sàng. Trong thực tế, sự sẵn sàng xuất hiện trong các môi trường dữ liệu được cấu trúc, các lớp tích hợp ổn định, các giao thức quản trị được xác định và các mô hình trách nhiệm rõ ràng.

Stability sản xuất và sự trưởng thành của quản trị định hình lại sự thành công lâu dài cũng như hiệu suất của mô hình. Một mô hình có thể hoạt động tốt trong thử nghiệm, nhưng một khi nó hoạt động ở khối lượng giao dịch đầy đủ, độ trễ, giám sát và xử lý lỗi trở nên quan trọng. Các đội ngũ cần có các thủ tục quay lại rõ ràng, phát hiện trôi dạt, tiêu chuẩn ghi nhật ký và trách nhiệm được xác định rõ ràng một khi mô hình đang hoạt động.

Khi các hệ thống AI chuyển từ vai trò tư vấn sang vai trò quyết định, sự rõ ràng về quyền vượt và đường dẫn nâng cao trở nên thiết yếu. Khi những rào cản đó được tích hợp vào kiến trúc sớm, việc mở rộng quy mô trở nên dễ dàng hơn.

Lãnh đạo nên suy nghĩ về việc cân bằng đổi mới và rủi ro khi AI trở nên nhúng trong hoạt động như thế nào?

AI có trách nhiệm được xây dựng vào hệ thống từ ngày đầu và được duy trì thông qua giám sát chủ động. Các tiêu chí rõ ràng về nơi các hệ thống có thể hoạt động độc lập và nơi giám sát của con người vẫn cần thiết giúp ngăn chặn sự模糊 sau này.

Giám sát liên tục cũng quan trọng, vì các mẫu dữ liệu thay đổi và các phong cảnh quy định phát triển. Các hệ thống AI yêu cầu việc hiệu chỉnh và xem xét định kỳ để duy trì sự phù hợp với các kỳ vọng kinh doanh và tuân thủ.

Bạn duy trì sự phù hợp giữa thực hiện kỹ thuật và chiến lược điều hành như thế nào?

Sự phù hợp trở nên dễ dàng hơn khi mọi người trung thực về các sự đánh đổi. Nếu bạn muốn di chuyển nhanh hơn, có các ý nghĩa kỹ thuật. Nếu bạn cho các hệ thống nhiều tự chủ hơn, bạn sẽ cần giám sát mạnh mẽ hơn. Nếu bạn tùy chỉnh sâu, bạn đang đưa ra các lựa chọn về việc nó sẽ dễ dàng bảo trì như thế nào sau này.

Không có gì trong số đó là xấu. Nó chỉ cần được rõ ràng. Khi những thực tế đó được thảo luận từ đầu, tham vọng và kỷ luật không cạnh tranh với nhau. Lãnh đạo có thể thúc đẩy tiến bộ, các kỹ sư có thể xây dựng một cách có trách nhiệm và mọi người hiểu rõ họ đang đăng ký gì. Loại minh bạch đó xây dựng niềm tin và giữ tiến bộ ổn định theo thời gian.

Các doanh nghiệp nên tập trung đầu tư chiến lược vào đâu trong vài năm tới?

Khả năng thích ứng sẽ phân biệt các nhà lãnh đạo với phần còn lại. Điều đó thường giảm xuống đến các nguyên tắc cơ bản: dữ liệu sạch, cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng, triển khai kỷ luật và tầm nhìn rõ ràng về cách các hệ thống đang hoạt động.

Các công ty đầu tư vào nền tảng đó, và xây dựng các quan hệ đối tác hệ sinh thái phù hợp xung quanh nó, có thể điều chỉnh khi các thị trường và quy định thay đổi. Trong dài hạn, lợi thế đến từ việc xây dựng các hoạt động và kiến trúc có thể xử lý bất kỳ làn sóng nào tiếp theo.

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