在过去四年担任首席数字官期间，桑卡兰专注于业务的客户面向方面。自今年1月兼任CIO以来，他已大力转向解决这家价值470亿美元的建筑产品与服务帝国的内部数字化业务需求，包括其自身的数据中心。

江森自控为摩天大楼、多校区企业、机场以及日益增多的数据中心开发建筑控制系统和能源管理、物理安防、火灾探测与灭火、供暖与制冷以及视频监控应用程序。

因此，该公司既是微软Azure、谷歌和AWS的服务提供商，也是其客户。例如，江森自控的Silent-Aire部门正在为数据中心和模块化数据中心开发制冷解决方案。

这家在全球拥有10万名员工的公司，主要依赖Azure提供云和数据服务，已部署了多种ERP软件包，并维护着一个成熟的Snowflake数据湖库。江森自控甚至已涉足一些早期的GenAI应用，用于文档摘要和内容创作，但桑卡兰已着手进行全面改革。

即使该公司为其数据中心客户开发新业务线，并且许多企业在疫情后重返办公室，CDIO的首要目标仍是在多年过度依赖外部IT供应商之后，为江森自控的内部IT运营转型，以适应原生云和AI时代，桑卡兰表示。

“我们现在专注于构建我们的内部能力，”他说，“我们一直是一个高度外部化的组织，我们决定需要更多的内部人才，以便在我们开始推进时，对我们的业务流程、数据和分析有扎实的了解。我们正在审视我们在所有技术栈上的整体投资，并确保我们从中获得良好的投资回报率。”

江森自控现在拥有约4500名内部和外部IT专业人员，其中许多人位于印度，他们正在进行下一次转型。目标是简化、统一并优化公司的基于云的工作负载、数据和分析，使其更加高效，并“像技术组织一样优化”，桑卡兰说，并补充说网络安全是另一个关键重点。

CDIO桑卡兰成立了一个集中的AI团队，该团队将使用微软OpenAI Azure作为其核心平台来构建应用程序，并添加相关工具以提高效率。软件工程团队现在正在使用GitHub Copilot等工具来提高效率，并与微软合作，向所有员工传授使用Copilot进行文档摘要的方法，尽管这一过程仍处于早期阶段。

在Snowflake中，江森自控拥有一个灵活、基于云、具有“高尖峰利用率”的平台，用于处理复杂多样的数据工作负载，包括数据转换以及机器学习和GenAI建模，桑卡兰说。

除了建立他的技术组织外，桑卡兰面临的主要挑战之一是最大化公司内部大量ERP系统的使用。CDIO的任务是“弄清楚”这些程序是否为提高业务运营效率提供了预期价值。

解决这一挑战有多种方法。公司可以标准化ERP软件包，但桑卡兰目前正在评估“使用数据集成技术来提供统一视图，而不必进行大规模的ERP转型”，他说。

Palantir AI——提供AI驱动的自动化以实现实时决策——目前也在测试中。

“如果你有数据结构，它可以推导出多个不同数据结构之间的元匹配，这些数据结构可能格式不同，然后实时提供统一视图，”他说，“然后，它可以处理非结构化文档，如一堆PDF文件，从中推导出语义含义，然后使用其专有的大型语言模型技术汇总五到十个不同的数据源，并提供统一视图。”

江森自控是一家全球分布的现场组织，仍处于AI开发的早期阶段，但已为其现场技术人员部署了少数几个GenAI应用程序，并为顾客部署了一个应用程序，用于实时监控他们的建筑系统。

其中一个GenAI应用程序显著帮助现场技术人员更快、更高效地排查设备故障或进行维修，从而实现了显著的成本节约，另一个GenAI应用程序则用于全球招聘和培训技术人员，并加速技能提升。

“我们所做的是使用检索增强生成模式，该模式使用向量数据库查询我们内部专有的手册，然后使用OpenAI生成我们需要的摘要，并可能进行翻译，同时链接回原始手册，以便现场技术人员也可以参考原始手册。”CDIO桑卡兰说。

“我们以完全闭环的方式构建了它，因此可以在参考的同时保护我们自己的领域数据不被暴露到公共领域，”桑卡兰补充说，“考虑到我们全球的技术人员数量，即使每位技术人员每周节省30分钟的生产力，也是相当可观的。我们正在看到生产力的提升。”

桑卡兰此前曾是一家处于技术前沿的金融服务公司的CIO，2021年转投江森自控对他来说是一个重大挑战。

江森自控成立于1885年，收购了许多较小的公司，其投资组合中存在大量碎片化，桑卡兰说。现代化技术栈并将其大部分迁移到云端，使桑卡兰能够优化IT的成本结构，并专注于为全球顶级建筑解决方案和服务供应商提供价值驱动的交付。

自主式AI接下来将为员工和客户服务，但CDIO在提高用户体验效率方面的目标远未完成。桑卡兰说，最终，现在花时间准备公司的内部IT以完成这一旅程将被证明是无价的。

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