Preetpal Singh, Group Managing Director tại Xebia – Interview Series

Preetpal Singh là Group Managing Director tại Xebia, nơi anh 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 trên các lĩnh vực dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, tiêu dùng và công nghệ cao, anh đã làm việc tại giao điểm của việc thực hiện công nghệ và chuyển đổi kinh doanh. Sự nghiệp của anh bao gồm giao hàng kỹ thuật, lãnh đạo thị trường 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 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 Trí tuệ nhân tạo tích hợp. Với các đội 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. Làm thế nào hành trình đó đã định hình cách bạn tiếp cận đổi mới và tăng trưởng ngày nay?

Theo thời gian, tôi đã trở nên tập trung nhiều hơn vào độ bền hơn là tính mới. Đầu sự nghiệp, tôi bị thu hút bởi sức mạnh của công nghệ itself. Với kinh nghiệm, tôi bắt đầu chú ý nhiều hơn đến những gì xảy ra sau giai đoạn thử nghiệm, khi các hệ thống phải tích hợp với các nền tảng cũ, vượt qua các đánh giá tuân thủ và hoạt động nhất quán dưới các khối lượng công việc thực. Trên các ngành, điểm chuyển đổi 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 hoặc 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, kiểm toán và khả năng mở rộng lâu dài từ đầu, vì tăng trưởng chỉ bền vững 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 thực hiện Trí tuệ nhân tạo ở đâu?

Các thách thức thường xuất hiện khi Trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài thử 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 các 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 ghi nhật ký kiểm toán, quyền vượt và các cơ chế quay lại đã làm chậm quá trình triển khai. Các đội tuân thủ cần tính minh bạch. Các đội rủi ro yêu cầu sự rõ ràng về các đường dẫn leo thang. Những chi tiết hoạt động cuối cùng đã quyết định thời gian biểu.

Các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo đạt được lực kéo khi các đường ống dữ liệu được cấu trúc, giám sát sản xuất được đặt, và trách nhiệm được định nghĩa rõ ràng. Các tổ chức lập kế hoạch cho những thực tế đó sớm có xu hướng mở rộng quy mô mượt mà hơn.

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

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 tái xem xét 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 tiếp xúc. Một khi logic quyết định được thiết kế lại và các điểm kiểm tra xác nhận 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 lợi ích gắn bó.

Điều gì phân biệt chuyển đổi trong các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ?

Các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ có xu hướng nhúng 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.

Tôi đã làm việc với các đội 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 leo thang và các khuôn khổ giám sát được định nghĩa sớm trong các cuộc thảo luận về kiến trúc. Kỷ luật đó tạo ra các hệ thống mạnh mẽ hơn và chuẩn bị cho các tổ chức cho sự tự chủ ngày càng tăng trong các môi trường được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo.

Làm thế nào bạn đảm bảo rằng các khoản đầu tư Trí tuệ nhân tạo được căn chỉnh với các kết quả kinh doanh có thể đo lường được?

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

Công cụ đo lường đóng một vai trò quan trọng. Các nền tảng chúng tôi cung cấp bao gồm theo dõi cho thông lượng, độ trễ, độ chính xác 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 các khoản đầu tư công nghệ với hiệu suất hoạt động. Làm thế nào các đối tác chiến lược tăng tốc Trí tuệ nhân tạo ở quy mô?

Các sáng kiến Trí tuệ nhân tạo của doanh nghiệp bao gồm cơ sở hạ tầng, nền tảng dữ liệu, kiến trúc ứng dụng và bảo mật. Việc thực hiện phối hợp trên các lớp đó đòi hỏi phải có độ sâu và sự phù hợp. Các đối tác tạo ra động lực khi chúng được kết nối trực tiếp với khả năng kỹ thuật và thực hiện hoạt động.

Sự hợp tác mở rộng của chúng tôi với các đối tác như Google Cloud, Anthropic và các đối tác khác bao gồm việc phát triển các giải pháp ngành có thể lặp lại và thiết lập một Trung tâm xuất sắc toàn cầu để hỗ trợ giao hàng có thể mở rộng. Các cấu trúc như vậy giảm ma sát tích hợp và cung cấp sự nhất quán khi các triển khai mở rộng trên các khu vực và đơn vị kinh doanh.

Những quan niệm sai lầm nào bạn thấy xung quanh sự sẵn sàng của Trí tuệ nhân tạo?

Nhiều tổ chức xem các thử nghiệm 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 định nghĩa và các mô hình trách nhiệm rõ ràng.

Độ ổn định của sản xuất và sự trưởng thành của quản trị định hình 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 với khối lượng giao dịch đầy đủ, độ trễ, giám sát và xử lý lỗi trở nên quan trọng. Các đội cần có các thủ tục quay lại rõ ràng, phát hiện trôi dạt, tiêu chuẩn ghi nhật ký và quyền sở hữu được định nghĩa một khi mô hình đang hoạt động.

Khi các hệ thống Trí tuệ nhân tạo chuyển từ vai trò tư vấn sang vai trò ra quyết định, sự rõ ràng xung quanh quyền vượt và đường dẫn leo thang 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.

Làm thế nào các nhà lãnh đạo nên suy nghĩ về việc cân bằng đổi mới và rủi ro khi Trí tuệ nhân tạo được nhúng vào hoạt động?

Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm được xây dựng vào hệ thống từ ngày đầu và được duy trì thông qua giám sát tích cực. Các tiêu chí rõ ràng xung quanh 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 như vậy, vì các mẫu dữ liệu thay đổi và các phong cảnh quy định phát triển. Các hệ thống Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi phải điều chỉnh lại và xem xét định kỳ để duy trì sự phù hợp với các kỳ vọng kinh doanh và tuân thủ.

Làm thế nào bạn duy trì sự phù hợp giữa việc thực hiện kỹ thuật và chiến lược điều hành?

Sự phù hợp trở nên dễ dàng hơn khi mọi người trung thực về các lựa chọn thay thế. Nếu bạn muốn di chuyển nhanh hơn, có những ý nghĩa kỹ thuật. Nếu bạn đưa 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 sau này như thế nào.

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. Các nhà lãnh đạo có thể thúc đẩy tiến bộ, các kỹ sư có thể xây dựng 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 của họ vào đâu trong vài năm tới?

Khả năng thích ứng sẽ phân biệt các nhà lãnh đạo với phần còn lại. Điều đó thường đến từ các nền tảng vững chắc: 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.