Ayesha Khanna

Hvorfor virksomheder samarbejder med Ayesha Khanna

• Hendes diagnose, som hun kalder "pilot purgatory" (konstateringen af, at over 88 % af AI-pilotprojekter aldrig bliver skaleret), giver ledelsesteamene en præcis ramme for, hvorfor deres programmer går i stå, samt en struktureret vej til produktion. Dette er et feltprøvet argument med en klar strategisk implikation.
• Hun har erfaring med bestyrelsesarbejde, som de fleste AI-rådgivere ikke har: Johnson Controls (intelligente bygninger), NEOM Tonomus (national infrastruktur for intelligente byer i Saudi-Arabien), Mercy Healthcare (USA) og L'Oréals videnskabelige rådgivningsudvalg. Hun har styret AI-strategier, ikke kun rådgivet om dem.
• Hendes rådgivningsarbejde spænder over både national AI-strategi: hun var med til at forme Singapores SkillsFuture-program og sad i IMDA-bestyrelsen. Organisationer får en strateg, der har arbejdet på begge sider.
• Hendes tidligere bestyrelsespost i AVEVA og hendes nuværende rolle hos Johnson Controls giver hende direkte indsigt i, hvordan AI og digital transformation omformer kritisk infrastruktur, hvilket er yderst relevant for sektorer, hvor indførelsen af teknologi har langsigtede konsekvenser.
• Som forfatter til den kommende bog Gamechanger, en praktisk guide til forretningsstrategi inden for generativ AI, skaber hun det intellektuelle rammeværk for den aktuelle udfordring med implementering, mens den finder sted, ikke i bakspejlet.

Højdepunkter i biografien

• Medstifter og CEO, Addo AI; et globalt AI-løsningsfirma, hvis kunder har inkluderet Singtel, SMRT, Pfizer, Sompo Holdings, Habib Bank og Smart Dubai
• Bestyrelsesmedlem: Johnson Controls (NYSE: JCI); NEOM Tonomus, Saudi-Arabien; tidligere AVEVA (FTSE100, før overtagelsen af Schneider Electric)
• Videnskabeligt rådgivende udvalg, L'Oréal; Forbrugerudvalg, Mercy Healthcare; Singapore HTX (teknologi til indenrigssikkerhed)
• Medlem af World Economic Forums Global Future Councils; tidligere medlem af bestyrelsen for IMDA i Singapore og styregruppen for SkillsFuture under Undervisningsministeriet
• Udnævnt til en af Sydøstasien banebrydende kvindelige iværksættere af Forbes; Edelman Top 50 AI Creators (2025); Salesforce 16 AI Influencers to Know (2024)
• Forfatter til Straight Through Processing (2008) og medforfatter til Hybrid Reality (TED Books, 2012); kommende bog Gamechanger om generativ AI-forretningsstrategi
• Udgivet og citeret i The New York Times, Harvard Business Review, Forbes, TIME, Foreign Policy og Strategy+Business
• Ph.d. i informationssystemer (digital innovation i smarte byer), London School of Economics; MS, Columbia University; BA (Honours), Harvard University

Biografi

Ayesha Khanna har i to årtier arbejdet i krydsfeltet mellem AI-strategi og de beslutninger, som bestyrelser skal træffe. Hendes argument er konkret: De fleste organisationer fejler ikke med AI, fordi de mangler ambitioner eller budget. De fejler, fordi de opbygger pilotprojekter uden den forretningsmæssige arkitektur, der skal til for at skalere dem – det, hun kalder "pilot-skærsilden", en tilstand, som over 88 % af virksomhedernes AI-programmer er fanget i.

Ayesha arbejder med store virksomheder og regeringer gennem hele implementeringsforløbet, fra strategi til implementering, med kunder som Singtel, SMRT, Pfizer, Sompo Holdings, Habib Bank og Smart Dubai.

Khanna har brugt mere end et årti på Wall Street på at udvikle store handels-, risikostyrings- og dataanalysesystemer. Hendes ph.d. fra London School of Economics fokuserede på digital innovation i smarte byer, hvilket forankrer hendes praktiske arbejde i en stringent analytisk ramme.

Det, der adskiller Khanna fra de fleste AI-strateger, er karakteren af hendes bestyrelsesarbejde. Hun er i øjeblikket bestyrelsesmedlem hos Johnson Controls (smart bygningsteknologi, NYSE: JCI), NEOM Tonomus (teknologiinfrastrukturorganet for Saudi-Arabiens 500 milliarder dollars dyre NEOM-smartbyprojekt) og Mercy Healthcare, og hun sidder i L'Oréals videnskabelige rådgivningsudvalg.

Hun sad tidligere i bestyrelsen for AVEVA, da det var et FTSE100-selskab. Dette er ikke rådgivende roller, men ledelsesroller, hvor hun har været ansvarlig for teknologistrategi på ledelsesniveau inden for sundhedspleje, infrastruktur og forbrugervidenskab samtidigt.

Hendes kommende bog, Gamechanger, udvider dette praktikerperspektiv til en struktureret forretningshåndbog for generativ AI.

Hendes to tidligere bøger, Straight Through Processing (2008) og TED-bogen Hybrid Reality (2012), skrevet i samarbejde med Parag Khanna, fastslog hendes tidlige argument om, at forholdet mellem menneske og teknologi var ved at skifte fra sameksistens til co-evolution. Det argument har holdt sig godt. Khanna er blevet anerkendt af Forbes som en af Sydøstasien banebrydende kvindelige iværksættere, udnævnt til Edelmans Top 50 AI Creators i 2025 og citeret i The New York Times, Harvard Business Review og Foreign Policy.

Vigtigste foredragstemaer

• Generativ AI-strategi og implementering i virksomheder
• AI-styring og risikorammer
• Smarte byer og urban teknologiinfrastruktur
• AI inden for finansielle tjenester og sundhedspleje
• Fremtidens arbejdsliv i en AI-drevet økonomi
• National AI-strategi og samarbejde mellem det offentlige og det private
• Den hybride tidsalder: menneskets og teknologiens fælles udvikling

Ideel for

• CEO'er og ledelsesteam på C-niveau, der opbygger eller udvider virksomhedens AI-programmer
• Bestyrelsesmedlemmer og ikke-udøvende direktører med ansvar for teknologistyring og tilsyn med digitale risici
• Ledere i regeringen og den offentlige sektor, der udvikler nationale AI-strategier eller smart city-initiativer
• Organisationer inden for finansielle tjenester, sundhedspleje og infrastruktur, der er langt fremme i implementeringen af AI

Resultater for målgruppen

• En konkret diagnose af, hvorfor AI-pilotprojekter går i stå inden skalering, samt en ramme for opbygning af den forretningsresultatarkitektur, der er nødvendig for at gå fra eksperimentering til produktion
• Praktisk forståelse af, hvordan AI-styring ser ud på bestyrelsesniveau: hvad bestyrelserne skal tage ansvar for, hvad de skal delegere, og hvilke risici der kræver en formel ramme
• Sektorspecifikke eksempler på organisationer, der genererer målbare indtægter og operationelle effekter gennem AI, hentet fra en kundebase inden for telekommunikation, finans, sundhedspleje og infrastruktur
• Et struktureret perspektiv på den "hybride tidsalder" – skiftet i, hvordan mennesker og AI-systemer arbejder sammen – og hvad det betyder for personalestrategi og organisationsdesign
• Kriterier for prioritering af AI-investeringer ud fra forretningsresultater frem for teknologisk kapacitet, der kan anvendes på tværs af brancher i forskellige stadier af digital modenhed