普里特帕尔·辛格（Preetpal Singh），Xebia集团董事总经理 – 采访系列

普里特帕尔·辛格 是Xebia集团董事总经理，他领导着全球范围内的数字平台、企业应用和数据驱动系统的建设和现代化工作。拥有超过26年的跨金融服务、医疗保健、制造业、消费品和高科技行业经验，他一直致力于技术执行和业务转型的交叉点。他的职业生涯涵盖了工程交付、市场领导和大规模运营变革，始终专注于将新兴技术转化为可靠的生产环境系统。

Xebia 是一家全球性的数字工程公司，设计、构建和现代化数字产品和平台，为全球企业提供服务。该公司结合软件工程、云和数据现代化、生成式AI和智能自动化，帮助组织开发可扩展的应用、现代化的架构和集成的AI能力。Xebia在多个地区运营，帮助企业将新技术嵌入核心系统和客户面向平台，确保创新建立在强大的工程基础之上。

您已经花费了26多年领导技术、销售和业务转型工作，跨越了多个行业。这种经历如何塑造您今天对创新和增长的看法？

随着时间的推移，我变得更加注重耐用性而不是新颖性。在职业早期，我被技术本身的力量所吸引。随着经验的积累，我开始更加关注试验阶段之后发生的事情，当系统需要与遗留平台集成、通过合规审查，并在实际工作负载下稳定运行时。跨行业，转折点总是出现在一个有前途的计划进入生产阶段时。所有权变得至关重要。集成复杂性浮现。风险耐受性受到考验。那是转型成熟或停滞的地方。

今天，我以实用主义的视角看待创新。在Xebia，我们优先构建和现代化运营的核心平台。我们从一开始就考虑长期的可维护性、可审计性和可扩展性，因为只有当底层系统能够承受时间的压力时，增长才能持续下去。

企业在执行AI时面临的最大挑战是什么？

挑战通常出现在AI从实验阶段转入运营系统时。构建一个模型是一个里程碑，但将其嵌入保险流程、ERP系统或索赔平台引入了不同层次的复杂性。

在一个部署场景中，模型在测试环境中表现良好。当它连接到实时事务流时，审计日志、覆盖权限和回滚机制等问题减缓了部署速度。合规团队需要可追溯性。风险团队需要明确的升级路径。这些运营细节最终决定了时间表。

当数据管道结构化、生产监控到位和责任明确时，AI计划就会获得动力。提前规划这些现实的组织往往能更顺利地扩展。

您如何区分提高效率的自动化和重塑业务的转型？

注重提高效率的自动化通常简化现有流程中的步骤。更广泛的转型出现，当团队重新考虑流程本身的结构时。

我见过组织准备自动化超过12个触点的批准链。一次逻辑重构和验证检查点的整合使工作流变得明显更简单。影响不仅仅是周期时间，还包括问责制和风险分配。

当您首先简化业务决策流程时，自动化变得更容易，收益也更持久。

高度监管行业的转型有什么特点？

高度监管的行业往往将治理考虑直接嵌入系统设计中。在金融服务和医疗保健等行业中，追溯性和可解释性是部署前的要求，而不是之后的。

我曾与将模型验证门槛纳入CI/CD管道并从一开始就建立详细日志标准的团队合作。升级路径和监控框架在早期架构讨论中就已定义。这种纪律造就了更有弹性的系统，并让组织为AI驱动环境中的日益增长的自治做好准备。

您如何确保AI投资与可衡量的业务成果保持一致？

我鼓励领导团队定义他们期望看到的运营转变。这可能意味着减少入职时间、在不成比例增加员工的情况下增加服务容量或降低索赔处理中的错误率。

仪表化在此起着至关重要的作用。我们交付的平台包括吞吐量、延迟、决策准确性和采用率的跟踪。当这些指标在生产仪表板中可见时，业务领导者可以将技术投资与运营绩效联系起来。如何通过战略伙伴关系加速AI的扩展？

企业AI计划涵盖基础设施、数据平台、应用架构和安全。这些层面的协调执行需要深度和对齐。伙伴关系在直接连接到工程能力和运营执行时会产生动力。

我们与Google Cloud、Anthropic等合作伙伴的扩大合作包括可重复的行业解决方案的开发和全球卓越中心的建立，以支持可扩展的交付。这样的结构减少了集成摩擦，并在部署扩展到各个地区和业务单元时提供一致性。

您认为人们对AI准备度有哪些误解？

许多组织认为成功的试点是准备就绪的证据。在实践中，准备就绪体现在结构化的数据环境、稳定的集成层、明确的治理协议和明确的问责制模型中。

生产稳定性和治理成熟度与模型性能一样重要。一旦模型在实际交易量下运行，延迟、监控和故障处理变得至关重要。团队需要清晰的回滚程序、漂移检测、日志标准和明确的所有权，一旦模型上线。

当AI系统从建议角色转变为决策角色时，明确的覆盖权限和升级路径变得至关重要。当这些防护措施在早期就嵌入到体系结构中时，扩展变得更加可控。

领导者如何在AI融入运营时平衡创新和风险？

负责任的AI从第一天开始就构建到系统中，并通过积极的监督来维护。明确的标准可以确定系统在哪里可以独立运行以及哪里需要人类监督，这有助于防止后续的模糊性。

持续的监控同样重要，因为数据模式会发生变化，监管格局也会演变。AI系统需要定期的重新校准和审查，以保持与业务和合规期望的一致性。

您如何在工程执行和高层战略之间保持一致性？

当人们对权衡做出诚实的评价时，保持一致性变得更容易。如果您想更快地行动，就会有技术影响。如果您给系统更多的自主权，您将需要更强的监控。如果您进行深度定制，您将对维护的难易程度做出选择。

这并不是坏事，只是需要明确。 当这些现实在开始时就被讨论时，雄心壮志和纪律就不会相互竞争。领导者可以推进，工程师可以负责任地建设，每个人都知道他们要面对什么。这种透明度建立了信任，并使进展随着时间的推移而稳定下来。

未来几年，企业应该在哪里进行战略投资？

适应性将领导者与其他人区分开来。这通常归结为坚实的基础：干净的数据、可扩展的云基础设施、有纪律的部署和对系统性能的清晰可见性。

投资于此基础并在此基础上建立正确的生态系统伙伴关系的公司可以在市场和监管变化时进行调整。从长远来看，优势来自于建立能够处理下一个波浪的运营和架构。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Xebia。