先ほども述べたように、次元には 2 つの次元があります。 1 つは技術的な ROI またはテクノロジー関連の ROI、もう 1 つはビジネス ROI です。 Asifa から聞いたように、技術面では、市場投入までの時間の短縮、プラットフォームの安定性、そしてプラットフォームの安定性による最大の利点は、もちろん、多くの場合、実際、ほとんどすべてのケースで、運用コストの削減です。これは、最新のアプリケーションの一部に関連する側面の 1 つです。

さらに、より広範でアクセスしやすい人材プールとセキュリティ管理にアクセスし、現在の環境の脆弱性からプラットフォームを可能な限り安全にします。同時に、イノベーションが容易になり、リリースが速くなり、機能をより早く市場に投入できるようになり、新たに発生する技術革新にも対応できるようになります。しかし、これはテクノロジー面に限った話です。

ただし、ビジネス面では、収益は顧客の成果に反映されることが多く、通常はネット プロモーター スコアなどの指標の改善が見られます。この場合は、たとえばアプリ ストアで表示されるアプリの評価です。実際、どちらも顧客満足度とデジタル エクスペリエンスの品質を示す非常に強力な指標です。両方のテクノロジーから ROI を検討することが重要ですが、それよりも重要なのはビジネスの観点からであると考えています。

質問の 2 番目の部分は、私がリーダーにどのようなアドバイスをするかということでした。アシファは、チーム アプローチについて言及し、何がうまくいっているのか、何がうまくいっていないのかをチームに伝えるための安全な環境を作り、最終結果に目を配り続けることについて、それを非常にうまく要約していたと思います。これらはとても大切なことだと思います。ただし、近代化を技術的な取り組みとして扱うべきではないことも付け加えておきたいと思います。これは、当社にとってビジネス プラットフォームを再考し、同様の移行に従うのではなく、お客様の投資を顧客エクスペリエンスの向上、プロセスの簡素化、リアルタイムのパーソナライゼーションやデータドリブンな意思決定などの機能の再構築に使用するまたとない機会です。最大の利益は、テクノロジーの変化が業績に直接結びついたときにもたらされます。

そして最後に、これは私が個人的な経験から何度も見てきたことですが、第一原則から考える必要があります。 AI は優れたエンジニアリング慣行に取って代わるものではありません。これにより、組織はこれらのプラクティスをより迅速に実装できるようになり、より迅速に実行できるだけでなく、より定期的かつ大規模に実行できるようになります。優れたアーキテクチャ、健全なエンジニアリング、明確なビジネス目標といった基本は今後も重要であり、実際、私たちが前進するにつれてその重要性はさらに高まるでしょう。私の知る限り、レガシーの近代化プログラムに着手している人は誰でもそれに注意を払うべきだと思います。

ミーガン: 移民だけの問題ではないと思います。自分に何ができるのか、何が可能なのかを改めて考える機会です。素晴らしい 今後の展望で終わりましょう。アシファさん、これまで不可能だったどのようなイノベーションを期待していますか?また、その先には何があると考えていますか?

アシファ： 間違いなく、さらなる可能性が見えてきます。しかし、私たちが最も興奮しているのは、特定のテクノロジーではなく、会話の中で質問がどのように変化したかです。以前はそうでしたが、私たちのプラットフォームはそれをサポートできますか?さて、これは顧客にとって正しいことなのでしょうか?そしてこれは重大な変化です。

ミーガン、以前は本当に不可能だったことが 3 つあります。私たちはそれについて少し触れましたが、サンジーブもそれについて触れました。恒常能力としては初速です。 Android と iOS のリリース以来、チームは新しい支払いゲートウェイへの移行を含め、いくつかのリリースを矢継ぎ早に出荷してきました。ビルドは 4 倍の速さで完了し、コードは 1 時間以内にテスターに​​届けられ、コードベースは 30%、アプリケーションのオーバーヘッドは 18% 削減されました。シンプルなプロパティはもはや美的好みではなく、次の変更を安くするためのものであり、私たちはそのために景品を購入しました。

2 つ目はスピードと品質ですが、これは約 5 年前に私たちが最も疑問を抱いていた部分です。 AI を活用したトリアージと欠陥の予測分析を、高リスクの旅行でのテストに重点を置くために約 1,400 件でテストしました。これは、セキュリティ欠陥がゼロで重大な欠陥が発生しない状態で直接作業を開始することを意味します。サンジーブ氏は前述しました。高速移動と安全な移動の間の古いトレードオフが私たちの目の前で再検討されており、それが 2 番目のポイントです。

3 つ目は、AI アクセシビリティのテストです。チームは、これはオプションではなく必須であると考えていました。医療業界では、私たちに最も連絡をくれる人々は、私たちの不十分に設計されたインターフェイスが大きな障壁となっている人々であることが多いため、定期的に大規模にテストできることは、私たちにとって大きな進歩でした。

そしてミーガン、あなたは地平線について言及しましたね。 AI エージェントの名前を出さないのは不謹慎です。タスクをサポートする AI から、重要な意思決定ポイントで適切な管理と人間の制御によって結果をもたらす AI への移行。このプログラムが私たちに示したのは、限界はもはやモデルではないということです。これは、プラットフォーム、データ、プロセスが AI が安全に動作するのに十分最新のものであるかどうかであり、それが今重要である理由です。 Sanjeev 氏は、その基本アーキテクチャについても言及しました。私は、責任ある AI は、順応性の行使ではなく、優位性の源泉であると言えます。健康において、人々がデータの使い方を信頼しなければ、あなたが他に何を作成しても意味がありません。最新のテクノロジーを導入するためのアップデートは行っていません。次の仕事を適切に実行し、数年ではなく数週間で完了できるように最新化しました。

ミーガン: 絶対に。そして、あなたが言うように、これらの基本ができたので、これらすべての可能性が開かれます。素晴らしいです。そしてサンジーブ、最後に、企業がこの移行を進める中で、どのようなイノベーションや利点があり、今後 5 年間で何を期待していますか?

サンジーブ: もちろん。また良い質問ですね、ミーガン。これは、これらの移行を実行する方法についてまだ合意が得られていないためです。前に述べたように、既存のコード ベースを持ち上げて新しいプラットフォームに移動するという同等の置き換えが行われる場合、その利点は通常限定的です。第一原則を適用する場合、システムの再考、再構築、リファクタリングを検討して、より柔軟なシステムの基盤を構築します。ルールはアーキテクチャに組み込まれるのではなく、より迅速に変更が加えられ、リアルタイムでパーソナライゼーションが達成され、市場投入までの時間が何倍も改善されるような方法で管理されます。ここが最も大きなメリットが得られると考えています。

Bupa を例に挙げると、顧客エクスペリエンスとチームが実際にどれだけ早く成果を出せるかという点の両方において、これは非常に明確なステップです。番組の視聴率はかなり上がったと思います。顧客エクスペリエンスの向上。ログイン成功率などの単純なことでも劇的に向上しました。また、エンジニアリング面では、現在、ほぼ 4 倍の速さで機能の構築とリリースを行っており、顧客のほぼ 100% が新しいプラットフォームに移行しています。