阿奇纳·乔希，策略负责人（BFS和企业AI），LTIMindtree – 采访系列

阿奇纳·乔希拥有超过24年的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。乔希曾与各地的财富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各行业企业的商业模式演变、创新和增长。服务超过700家客户，LTIMindtree提供领域和技术专业知识，以增强竞争差异化、客户体验和业务成果，在日益相互连接的世界中。

凭借您在各个组织中转型IT服务的丰富经验，您在LTIMindtree的领导风格如何演变，特别是在推动生成式AI的采用方面?

在IT服务领域拥有超过二十年的经验，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，我专注于赋予组织采用GenAI的能力，以策划和执行他们的数字化转型之旅。我优先考虑以客户为中心的战略，与客户密切合作，以了解他们独特的挑战，并提供量身定制的AI解决方案，以推动业务价值。作为策略负责人，我需要与各个部门的团队合作，以推广GenAI的采用，并了解新的发展，以指导我的决策。GenAI处理大量数据以提供可行的见解。这一功能对于像我这样的数据驱动型领导者特别有益，我重视基于证据的战略。

例如，每天早晨，当我开始新的一天时，我使用基于GenAI的副驾驶来帮助我了解需要我关注的主要事项或提供见解，以便我可以与团队分享关于采用情况的报告。事实上，我经常告诉团队，基于GenAI的副驾驶已经成为我们团队不可或缺的一部分，就像值得信赖的副翼一样。他们通过提供有价值的见解、自动化任务并使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，特别是在采用数字化转型较慢的行业中?

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。从生成代码的副驾驶到合成数据用于测试和自动化IT运营，IT的每个方面都正在被转变。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服务中出现新的工作类型，例如开发定制模型、为AI需求开发数据工程和实施负责任的AI。

仅仅18个月前，这些服务并不是常规的。但即使在像医疗保健和金融服务这样的严格监管行业中，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，题为“生成式AI的采用现状”，清楚地突出了这些趋势。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和监管框架，采用仍然谨慎。在金融服务领域，GenAI通过自动化手动任务来增强风险管理、欺诈检测和客户服务。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。

您能分享LTIMindtree如何成功地将GenAI集成到传统的IT工作流中，以推动效率和创新吗?

在LTIMindtree，我们有一个关于AI的三管齐下的战略。我们的哲学是“AI无处不在，一切为了AI，AI为所有人”，这体现了我们将AI融入我们运营和服务的各个方面的承诺。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，推动创新和效率。

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

例如，在为一家财富200强公司进行转型时，我们采用了基于GenAI的副驾驶来将大量存储过程转换为Java，实现了他们的现代化之旅。我们最近与一家大型保险公司合作，该公司希望自动化其数据提取流程。他们面临着手动方法的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，它现在帮助处理多个文档，提取关键信息，例如风险、资格、覆盖范围和定价详细信息。这大大减少了他们提交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，企业应该意识到的伦理考虑是什么？LTIMindtree如何确保AI的负责任使用?

AI的演变很有前景，但也带来了许多企业挑战，特别是在其实施中的伦理考虑方面。

在LTIMindtree，我们有一个由AI、安全、法律、数据隐私和各个行业的跨职能专家组成的AI委员会。该委员会已经建立了AI保证框架，并与行业机构合作制定AI监管指南。另外，它与实施AI的团队合作，以验证他们的伦理风险态势。

为了有效地实施GenAI，我们已经建立了一套与公司价值观相一致的核心伦理原则，涵盖公平、问责、透明和隐私。这需要来自高管的赞助和支持，以及来自法律和安全团队的支持。接下来，我们将技术干预措施纳入内部流程，重点是高质量、无偏见的数据，并采取措施确保数据完整性和公平。培养一种负责任的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，我们定期审计和更新AI系统，以解决漏洞并确保AI输出的准确性。这一综合方法确保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平台如何解决人们对AI伦理、安全和可持续性的担忧?

当我们继续推出新的AI工具和平台时，我们必须确保它们符合我们的标准和监管要求。除了保持数据质量以提供准确和无偏见的输出外，我们致力于满足高标准的安全性和可持续性。

我们的平台围绕着负责任和周到的AI原则构建。从可持续性的角度来看，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、重复使用和回收的方法来解决AI的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，这些模型可以有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复使用数据，以避免冗余，并重复使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。

正如我之前提到的，安全性是使用任何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 Governance模型）的50多个最佳实践的审查API和负责任的AI框架。我们的平台通过利用健全的治理措施和周密的框架，有效地管理数据，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？它为敏捷团队带来了什么优势？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，并为创新开辟了新的途径。随着软件开发格局的演变，我们正在利用GenAI来自动化那些可能让团队陷入困境的重复任务。这一转变使他们能够专注于创造性问题解决和创新——正是他们应该做的。

当我们开始将GenAI集成到敏捷框架中时，有几个关键点需要强调。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。他们依赖于预先存在的数据，而不是提供实时见解，因此验证和完善他们的输出至关重要。

我们的AI原生DevOps利用了最先进的技术，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。对于企业来说，这有可能在敏捷-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管道和随后的事件管理期间发挥作用。

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

IT行业中新兴技术的兴起凸显了当前工作人员技能与在AI驱动世界中茁壮成长所需的技能之间的差距。GenAI有可能完全改变许多员工的日常角色，因此为新技能和角色做准备至关重要。

在LTIMindtree，我们正在领导这一转变，专注于让我们的员工掌握新兴的需求。我们有一个名为GARUDA的计划，专门为团队提供GenAI和企业AI的培训和入职。我们认识到有效的培训和教育资源对于这一转变至关重要，我们致力于创造一个持续学习的文化。

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期，我们都在一起踏上这段旅程。

此外，我们与七所学术机构合作，为未来的人才提供AI技能。我们参与了从课程设计到课程管理，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劳动力的准备?

过去，创意人和技术专家有着不同的角色。然而，采用创新内容创作技术、主流化和扩大规模的趋势日益明显，模糊了创造力和技术之间的界限。这一整合影响了各个行业，传统的创造性角色和技术工作之间的界限逐渐消失。虽然这种演变很有前景，但也带来了挑战，表明对再培训的关注是为了利用AI的好处至关重要。

现在的主要讨论是如何使这种GenAI的变化持久并扩大规模。这就是变革管理变得至关重要的地方。它需要一个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。根据Forrester的预测，到2030年，只有1.5%的工作岗位会因GenAI而流失，而6.9%的工作岗位将受到其影响。因此，领导者必须优先考虑透明度，并激励他们的劳动力为AI在工作场所的未来做好准备。

AI正在改变IT行业的工作角色，自动化日常任务，并强调战略决策和复杂问题解决的重要性。在LTIMindtree，我们相信这是一个心态转变，因此我们已经建立了一个名为GARUDA的专门倡议，专注于这一转变。GARUDA倡议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转变的AI大使。我们还与人力资源部门合作，研究组织内的各个角色、职业路径以及相关的奖励和认可。今天，在LTIMindtree，我们有三个提升技能的途径：基础、实践者和专家。我们已经有超过50,000名员工完成了基础技能提升计划，包括AI的概念、副驾驶的使用以及负责任的AI考虑因素。

您最近看到的最具创新性的GenAI应用程序是什么？在接下来的3-5年内，您预计该技术将如何发展?

我们才刚刚开始探索GenAI的潜力，我对其在IT行业和其他领域的潜力感到非常兴奋。随着更多行业加入，我特别兴奋地看到其应用于改变人类生活的潜力。

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，及时为需要帮助的难民提供援助和支持。技术的创新应用为最需要帮助的人们在最困难的时期带来希望和救济。对于一家美国人寿保险公司，我们开发了一个GenAI解决方案，可以实时翻译口语，显著改善了客户体验。通过弥合沟通差距，这项技术促进了人们之间的更好理解和联系，确保语言障碍不再阻碍有效体验。

展望未来，代理AI将实现自主任务执行和决策。到2027年，行业特定模型将占据主导地位，合成数据的使用将增加，节能实施将增长。集成文本、图像、音频和视频输入的多模态模型将增强功能，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得到重塑。

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