阿尔查娜·乔希，策略负责人（BFS和企业AI），LTIMindtree – 采访系列

阿尔查娜·乔希拥有24年以上的IT服务行业经验，专长于AI（包括生成式AI）、敏捷和DevOps方法论以及绿色软件倡议。她目前领导LTIMindtree的企业AI服务线和银行及金融服务业务单位的增长策略和市场定位。乔希曾与各个地理区域的财富100强客户合作，并是行业论坛和活动的常客。

LTIMindtree是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，致力于通过数字技术支持企业跨各个行业的业务模式演变、创新和增长。服务超过700个客户，LTIMindtree提供领域和技术专业知识，以增强竞争差异、客户体验和业务成果，在日益相互连接的世界中。

鉴于您在各个组织中转型IT服务的丰富经验，您的个人领导风格如何在LTIMindtree演变，特别是在推动生成式AI的采用方面?

拥有二十多年的IT服务经验，我致力于为客户提供变革性的技术解决方案，无论是敏捷/DevOps还是生成式AI（GenAI）。在LTIMindtree，我专注于赋予组织通过GenAI来制定和执行数字化转型战略的能力。我优先考虑以客户为中心的策略，紧密合作 với客户以了解他们独特的挑战，并提供量身定制的AI解决方案来驱动业务价值。作为策略负责人，我需要与各个部门的团队合作，以推动GenAI的采用，并了解新发展以指导我的决策。GenAI处理大量数据以提供可行的见解。这种能力对像我这样的数据驱动型领导者特别有益，我重视基于证据的策略。

例如，每天早晨我都会使用基于GenAI的副驾驶来帮助我了解需要我关注的顶级事项或提供见解来创建可以与团队分享的报告。实际上，我经常告诉团队，基于GenAI的副驾驶已经成为我们团队的不可或缺的成员，就像值得信赖的副翼人一样。他们通过提供有价值的见解、自动化任务和让我们与战略目标保持一致来支持我们。

生成式AI如何重塑传统的IT服务模式，特别是在数字化转型采纳较慢的行业中?

GenAI正在通过显著提高IT开发人员的生产力而革新传统的IT服务模式。在所有行业中，从生成代码的副驾驶到用于测试和自动化IT运营的合成数据，每个IT方面都正在被转变。因此，IT服务模式的重点正在从成本驱动转向效率驱动和影响驱动的方法。这意味着IT服务的价值现在是通过其提供有形成果的能力来衡量的，而不仅仅是成本节约。这一转变也导致了IT服务中出现新型工作，例如开发自定义模型、为AI需求进行数据工程和实施负责任的AI。

仅仅18个月前，这些服务还不是常规的。即使在像医疗保健和金融服务这样的严格监管的行业中，遗留系统也很普遍，GenAI在提高运营效率方面的价值也越来越被认可。

我们在LTIMindtree的研究《生成式AI的采用现状》清楚地阐述了这些趋势。在医疗保健领域，我们看到GenAI通过自动化医疗诊断、数据分析和行政工作产生了重大影响。这有助于医生和医疗保健提供者做出更快、更准确的决定——尽管由于严格的合规性和监管框架，采用仍然谨慎。在金融服务领域，GenAI增强了风险管理、欺诈检测和客户服务，通过自动化手动任务。然而，该行业的采用是由对风险、治理和敏感数据的担忧驱动的。

您能否分享LTIMindtree成功将GenAI集成到传统IT工作流程中的具体例子，以驱动效率和创新?

在LTIMindtree，我们有一个三管齐下的AI战略。我们的“AI无处不在，所有为AI，AI为所有人”的理念体现了我们将AI融入所有运营和服务方面的承诺。这一方法确保AI不仅仅是一个附加组件，而是我们解决方案的核心组成部分，驱动创新和效率。

客户正在寻找AI来提高各个方面的效率。从减少花在重复性、耗时任务上的时间到扩大运营和提高业务流程的可靠性，AI正在成为他们战略的核心部分。我们的工程师专注于将AI副驾驶集成到他们的工作流程中，涵盖从编码、测试和部署到软件维护的所有内容。

例如，对于一家财富200强公司，我们采用了基于GenAI的副驾驶来将大量存储过程转换为Java，推动他们的现代化之旅。我们最近与一家大型保险公司合作，他们希望自动化其数据提取过程。他们在手动方法中面临可扩展性和准确性问题。因此，我们的团队开发了一个伴侣机器人，现在帮助处理多个文档，提取关键信息，如风险、资格、覆盖范围和定价详细信息。这大大减少了他们处理产品报价和管理各种覆盖范围所需的时间。

随着GenAI在各个行业的快速采用，企业应该注意哪些伦理考虑，并且LTIMindtree如何确保负责任的AI使用?

AI的演进很有前景，但也带来了许多企业挑战，特别是在其实施中的伦理考虑。

在LTIMindtree，我们有一个由AI、安全、法律、数据隐私和各个行业垂直领域的跨职能专家组成的AI委员会。该委员会已建立AI保证框架，并与行业机构合作制定AI监管指南。此外，它与实施AI的团队合作，以验证他们的道德风险态势。

为了有效实施GenAI，我们已建立了一套符合公司价值观的核心伦理原则，涵盖公平、问责、透明和隐私。这需要来自法律和安全团队的高层支持和赞助。接下来，我们将技术干预措施纳入内部流程，重点关注高质量、无偏见的数据，并采取措施确保数据完整性和公平性。培养负责任的AI文化需要持续的AI能力和潜在陷阱（如AI幻觉）的培训。最后，我们定期对AI系统进行审计和更新，以解决漏洞并确保AI输出的准确性。这一全面的方法确保GenAI以负责任和有效的方式实施，推动业务价值同时保持道德标准。

LTIMindtree的AI平台如何解决围绕AI伦理、安全和可持续性的问题?

随着我们继续推出新的AI工具和平台，我们必须确保它们符合我们对技术使用的标准和法规。除了保持数据质量以提供准确和无偏见的输出外，我们致力于满足安全和可持续性的高标准。

我们的平台围绕负责任和周到的AI原则构建。在可持续性方面，我们意识到支持AI模型（从训练到持续运行）所需的日益增长的能源需求。我们采用了减少、重用和回收的AI方法来解决碳足迹和创建环保和可持续的AI实践的重要性。通过这个过程，我们专注于通过关注较小、更具体的大型语言模型（LLM）来减少参数，这些模型可以高效地满足企业应用的需求，同时创建较小的碳足迹。此外，我们为各种应用和用例重用数据，以避免冗余，并重用可以用于类似任务的机制和提示，以促进效率和可持续性。我们还在探索量化模型，以减少内存占用、获得更快的推理、降低成本和构建可持续的应用程序。

如我之前提到的，安全是使用任何AI工具或应用程序的主要问题。在LTIMindtree，我们不仅优先考虑数据安全和公平使用，而且我们也将其作为我们AI战略的基石。我们还整合了来自第三方提供商（如Nvidia Nemo防护栏和IBM Watson治理模型）的50多个最佳实践的审查API和负责任的AI框架。我们的平台在利用健全的治理措施和完善的框架的同时，高效地管理数据，同时考虑到隐私、安全、伦理使用和可持续性。

GenAI如何影响LTIMindtree的敏捷项目管理？它为敏捷团队带来什么优势，并且是否存在任何权衡?

将GenAI集成到敏捷实践中正在改变团队的工作方式。它提高了生产力，简化了流程，并开辟了创新的大门。随着软件开发格局的演变，我们正在利用GenAI来自动化那些可能拖慢团队的重复性任务。这一转变使他们能够专注于创造性问题解决和创新——这正是他们应该做的。

当我们开始将GenAI集成到敏捷框架中时，有几个关键点我们想强调。首先，了解AI工具的性质及其对团队合作的潜在影响至关重要。例如，敏捷团队需要意识到这些工具的局限性。它们依赖于预先存在的数据，而不是提供实时见解，因此验证和完善它们的输出至关重要。

我们的AI原生DevOps利用了尖端技术，如知识图、自定义SLM（小型语言模型）以及软件开发生命周期（SDLC）代理。这有可能在企业的敏捷-DevOps周期中实现35-50%的生产力效率。它帮助敏捷团队在用户故事创建、冲刺规划、代码生成、CI/CD管道以及随后的事件管理中发挥作用。

随着AI转变IT行业，LTIMindtree如何解决新人才和技能的需求？您领导了哪些计划，以确保您的团队为AI驱动的未来做好准备?

IT行业中创新技术的兴起凸显了当前技能与在AI驱动的世界中茁壮成长所需技能之间的差距。GenAI有可能完全重塑许多员工的日常角色，因此为新技能和角色做好准备至关重要。

在LTIMindtree，我们在这一转变中发挥着领导作用，通过专注于提升员工技能以满足这些新兴需求。我们有一个名为GARUDA的计划，专门用于培训和介绍GenAI和企业AI的团队。我们认识到有效的培训和教育资源对于培养新技能至关重要，我们致力于创造持续学习的文化。

我们的培训策略包括数据驱动的适应、实时在线学习、高级强化学习、迁移学习和反馈循环。通过这种方式，我们确保我们的团队不仅跟上变化的步伐，而且真正能够在不断演变的角色中出类拔萃。这是一个令人兴奋的时刻，我们都在一起经历这段旅程。

此外，我们与七所学术机构合作，为未来人才提供AI技能的培训。我们参与了从课程设计到课程实施，以及通过培训师培训方法为教授提供培训。

您如何看待人类人才在日益以AI为驱动的工作场所中的角色演变？您采取了哪些措施来为这一转变做好您的员工的准备?

过去，创意人和技术专家有着明确的角色区分。然而，创意内容创作技术的采用、主流化和扩大正在模糊创意和技术之间的界限。这一集成正在影响各个行业，传统的创意角色和技术工作之间的分离正在逐渐消失。虽然这种演变很有前景，但也带来了挑战，表明在AI的益处中，重新技能化是至关重要的。

现在的主要讨论是如何让这种GenAI的变化持久并扩大。这里的变革管理变得至关重要。它需要一种结构化的方法和一个专门的团队来监督AI的采用过程。人，而不是技术，是GenAI成功采用的核心。它可以成为一种强大的赋权工具，甚至对于那些最初将其视为威胁的人来说也是如此。 Forrester预测，到2030年，只有1.5%的工作将被GenAI取代，而6.9%的工作将受到其影响。因此，领导者必须优先考虑透明度，并激励他们的员工了解GenAI在工作场所中的未来。

AI正在改变IT行业中的工作角色，自动化日常任务，并强调战略决策和复杂问题解决。在LTIMindtree，我们相信这是一个思维方式的转变，因此我们已经建立了一个名为GARUDA的集中计划，专注于这一采用。GARUDA计划不仅仅是关于基于角色的培训和提升技能，还包括创建可以在各个层面推动这一采用的人工智能大使。我们还与人力资源部门合作，研究对组织内各个角色、职业路径和相关奖励和认可的影响。今天，在LTIMindtree，我们有三个级别的提升路径——基础、从业者和专家。超过50,000名我们的员工已经完成了基础技能提升计划，包括AI概念、副驾驶使用以及负责任的AI考虑。

您最近看到的最具创新性的GenAI应用程序是什么，您预测这项技术在未来3-5年内将如何发展?

我们才刚刚开始探索GenAI可以做什么，我对其潜力感到非常兴奋。随着更多行业加入，我特别对其在转变人类生活方面的应用感到兴奋。

在LTIMindtree，我们与联合国难民署合作，利用GenAI增强其危机应对能力。这种合作旨在加速现场危机应对，提供及时的援助和支持给需要的难民。这项技术的创新应用为处于危机时期最脆弱的人们带来希望和救济。

展望未来，代理AI将实现自主任务执行和决策。到2027年，行业特定模型将占主导地位，合成数据的使用将增加，能源高效的实现将增长。集成文本、图像、音频和视频输入的多模态模型将增强能力，推动显著的经济影响和创新。GenAI有望为全球经济每年增加4.4万亿美元，革新行业，推动效率和可持续性，零售、医疗保健和生命科学等领域将尤其受益。

现实是，每个工作场所都将在某种程度上受到GenAI的影响，并将成为我们日常运营的一部分。随着我们继续这一转变，我很期待看到它如何演变以及哪些创新将会出现。