Ritika Gunnar, Vice President of Expert Labs, IBM Cloud und Cognitive Software – Interview-Serie

Ritika Gunnar ist die Vice President von Expert Labs, IBM Cloud und Cognitive Software. Sie ist auch sehr engagiert in IBMs Women Leaders in AI-Programm. Zuvor leitete sie IBMs Master Data Management & Information Integration and Governance-Geschäft und IBMs Data Warehousing & Analytics-Geschäft, das für die Strategie, Richtlinien und operative Führung des Warehousing-Portfolios verantwortlich war.

Sie waren ursprünglich an Mathematik und Linguistik interessiert. Was hat Sie dazu bewogen, sich auf Informatik und KI zu konzentrieren?

Als ich jung war, hatte ich Interesse an allem anderen als Technologie. Wie Sie erwähnten, war ich hauptsächlich an Spanisch und Fremdsprachen sowie Linguistik interessiert. Meine Eltern waren beide Ingenieure und Unternehmer und haben mir eine Liebe zur Wissenschaft vermittelt. Technologie hat diesen Schnittpunkt, an dem sie jeden Bereich und jeden Aspekt unseres täglichen Lebens beeinflussen kann. Nach meinem ersten College-Kurs wusste ich, dass ich hierher gehöre.

Während ich meiner Leidenschaft für eine Karriere in der Technologie folgte, wählen viele junge Frauen leider nicht-STEM-Karrierewege. Deshalb bin ich so begeistert, dass IBM zum dritten Mal in Folge außergewöhnliche Frauen in Führungspositionen für ihre Pionierarbeit im Bereich KI in Unternehmen auf der ganzen Welt durch unser Women Leaders in AI-Initiative ehrt. Andere junge Frauen müssen sich in diesen Women Leaders in AI wiedererkennen und Vertrauen sowie eine Gemeinschaft haben, um sie in der Technologie und KI zu bestärken.

Sie haben eine außergewöhnliche Karriere bei IBM hinter sich. Könnten Sie uns einen Teil dieser Reise schildern?

Menschen fragen mich oft, warum ich so eine lange Karriere bei IBM habe. Bei IBM konnte ich meine Fähigkeiten in Produktbereichen und funktionalen Domänen ausbauen. Ich begann in unserem Systemmanagement-Team als Entwickler und bin seitdem in den Bereichen Daten, Analytics und KI in den Funktionen Produktmanagement, Vertrieb und Dienstleistungen aufgestiegen.

Es war für meine Karriere sehr wertvoll, in einem Bereich zu beginnen, mein Wissen über eine bestimmte Domäne zu erweitern und dann in einen anderen Bereich zu wechseln. Ich habe aus jedem Wechsel gelernt und eine solide Grundlage entwickelt, die für meine aktuelle Rolle bei der Unterstützung von Unternehmen bei der Einführung neuer Technologien entscheidend ist.

Bei jeder Rolle habe ich es hilfreich gefunden, mich auf 3 Bereiche zu konzentrieren, um mein Wachstum zu fördern: (1) Eine Gemeinschaft finden, die die notwendigen Lern- und Wachstumsbereiche für die neue Rolle unterstützt. Dies kann durch bestehende Gruppen, Mentoren und sogar Reverse-Mentoring geschehen. (2) Neugierig sein. Immer aus praktischer Arbeit, Studium und Übung lernen und kontinuierlich lernen. (3) Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten haben, wahrscheinlich der wichtigste Aspekt.

Sie sind derzeit Vice President von Expert Labs, IBM Cloud und Cognitive Software. Könnten Sie uns erläutern, was diese Rolle beinhaltet?

Das Expert Labs-Team hilft Organisationen, das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um ihre Geschäfte in einem hochkompetitiven Umfeld zu stärken. Ich leite ein Team von über 2400 hochqualifizierten Experten, die sich auf die Beratung, Architektur und Lieferung von Kunden Erfolg mit Daten, Automatisierung und anderen KI-Anwendungsfällen konzentrieren.

Wir arbeiten mit Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass ihre Technologieprojekte erfolgreich sind, indem wir ihnen helfen, ihre Ziele zu verstehen und sie auf jedem Schritt ihrer Reise zur Geschäftstransformation begleiten.

Sie haben zuvor gesagt, dass der Erfolg mit KI mit den Daten beginnt. Könnten Sie dies erläutern?

Wie Sie sagten, beginnt der Erfolg mit KI mit den Daten. KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen operieren und Wert liefern, zu transformieren, aber viele Unternehmen kämpfen immer noch mit der Überwindung von Datenkomplexität, Talentmangel und mangelndem Vertrauen in KI-Systeme. Wenn wir die Vielfalt in der KI feiern, konzentriere ich mich auf zwei wichtige Fragen, die ich für die Entwicklung von Vertrauen in Daten und KI-Systeme für entscheidend halte: Ist mein KI-System fair und ist mein KI-System erklärbar?

Um ein faires KI-System zu gewährleisten, müssen wir sicherstellen, dass die Daten, auf denen die Modelle aufbauen, fair sind und dass die Modelle selbst so konzipiert sind, dass sie Vorurteile erkennen und mildern, wenn neue Daten eingeführt werden. Die Notwendigkeit, Vorurteile zu entfernen, ist angesichts der intensivierenden globalen Diskussion über Rassen- und Wirtschaftsgerechtigkeit noch dringlicher geworden. Wenn wir sicherstellen, dass KI fair ist, kann sie ein hervorragendes Werkzeug zur Minderung von Vorurteilen sein.

Wenn wir nicht erklären können, warum KI bestimmte Entscheidungen trifft, kann die Angst vor einer “Black Box” von mysteriösen Algorithmen es unmöglich machen, Vertrauen zu gewinnen. Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Versicherungen bieten eine enorme Chance für die Einsatz von KI im großen Maßstab, aber sie erfordern hochsensible Daten, um Entscheidungen zu treffen, die das Leben von Menschen erheblich beeinflussen. Es ist entscheidend, dass Kunden verstehen, wie diese Entscheidungen getroffen werden und warum. Um sicherzustellen, dass die besten und gerechtesten Entscheidungen getroffen werden und um Regulierungsbehörden zu befriedigen, benötigen wir eine auditable Datenquelle, die genaue Antworten liefert.

Die Gewährleistung, dass KI und die Daten, auf denen sie basiert, fair und erklärbar sind, ist die Perspektive, aus der wir erfolgreiche KI-Projekte betrachten müssen. Meine Überzeugung ist, dass eine vielfältige Gruppe von Hintergründen und Lebenserfahrungen für diesen Prozess entscheidend ist.

Sie sind sehr engagiert in IBMs Women of AI-Programm. Könnten Sie uns mehr über dieses Programm erzählen?

Die bahnbrechenden Frauen, die in unserer jährlichen Liste der Women Leaders in AI aufgeführt sind, haben eine Umgebung geschaffen, in der immer mehr Frauen die Grenzen in der Technologieindustrie erweitern, ihre Stimmen erheben und Türen für die nächste Generation öffnen können. Es ist entscheidend, diese Geschichten zu feiern und zu teilen, um diesen Schwung aufrechtzuerhalten, weshalb wir 40 außergewöhnliche Frauen aus 18 Ländern auf der ganzen Welt ehren, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz und die Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung, Automatisierung und vertrauenswürdigen KI formen und wie diese zur Verbesserung der Vorhersage von Ergebnissen, Automatisierung von Prozessen und Steigerung der Effizienz in Unternehmen eingesetzt werden können.

Die Liste ehrt Führungskräfte von AdMed, The Ad Council, The Clorox Company (CLX ), City of Austin, EY, Ford Motor Company (F ), Lloyds Banking (LYG ) Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac und vielen mehr. Diese außergewöhnlichen Führungskräfte brechen neue Boden, indem sie KI nutzen, um die Wirksamkeit von Werbung zu verbessern, Landwirten mit wichtigen Vorhersage-Tools für ihre Ernte zu helfen, die Lebensmittelsicherheit zu verbessern, die Bevölkerung während der COVID-19-Pandemie auf dem Laufenden zu halten und vieles mehr.

Wie wichtig ist es, ein diversifiziertes Team von Minderheiten und Frauen zu haben, um KI-Vorurteile zu vermeiden?

Im Laufe eines Jahres hat die COVID-19-Pandemie Generationen von berufstätigen Frauen auf den Kopf gestellt, mit über 5 Millionen allein in den USA, die ihre Jobs verloren oder aufgegeben haben. Tatsächlich zeigt neue Forschung des IBM Institute for Business Value, dass weniger Frauen heute Führungspositionen wie Senior Vice President, Vice President, Director und Manager innehaben als 2019. Wir haben das jährliche Women Leaders in AI-Programm 2019 ins Leben gerufen, um eine erhöhte vielfältige Beteiligung in diesem Bereich zu fördern und den Geehrten ein Netzwerk für gemeinsames Lernen zu bieten. Meine Hoffnung ist, dass andere die Geschichten dieser außergewöhnlichen Führungskräfte lesen und Inspiration finden – und ebenso wichtig – sich in ihnen wiedererkennen.

Darüber hinaus kann die Bedeutung einer diversifizierten Denkweise bei der Entwicklung von KI nicht hoch genug eingeschätzt werden. Die Vielfalt der Denkweise ist der Schlüssel zur Entwicklung von KI. Wir haben gesehen, dass mit zunehmender Vielfalt der Denkweise, die in die Technologieentwicklung einfließt, die Wahrscheinlichkeit, Vorurteile zu mindern, ethisch betriebene KI zu fördern und das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken, größer wird. Letztendlich zeigt sich, dass vielfältige Arbeitspraktiken ein tiefes Vertrauen in die entwickelten Programme ermöglichen, was zu besseren wirtschaftlichen Erträgen und Vorteilen für alle führt. Wir feiern die Schritte, die unternommen wurden, um ein vielfältigeres und integrativere KI-Feld zu schaffen, während wir weiterhin danach streben, es noch besser zu machen.

Was können Eltern tun, um Mädchen für Informatik und KI zu begeistern?

Zwei Dinge fallen mir ein – Neugier und Mentoring. In meiner Erfahrung ist die wichtigste Zutat für Erfolg in KI eine Kultur der Neugier und des kontinuierlichen Lernens. Im Technologiebereich ist die durchschnittliche Lebensdauer von Fähigkeiten und Informationen drei bis fünf Jahre. Bei KI beträgt sie 12 bis 18 Monate. Die Technologie entwickelt sich so schnell, dass eine neugierige Einstellung und der Wunsch zu lernen wichtiger sind als jede bestimmte Fähigkeit. Die Förderung von Neugier kann bereits im frühen Alter beginnen.

Für Mädchen, die an Technologie interessiert sind, sind Unterstützungs- und Mentoring-Systeme entscheidend. Es geht darum, eine Kultur zu schaffen, in der Menschen sich kontinuierlich herausfordern können. Ich habe dies vor einigen Jahren auf persönlicher Ebene gelernt, als ich meinen Sohn und meine Tochter zusammen zum Programmier-Workshop schickte. Mein Sohn liebte es, aber meine Tochter kam nach Hause und erklärte: “Ich will nicht mehr programmieren, Mama.” Nach einem Gespräch erkannte ich, dass sie die einzige Girl in ihrer Klasse war. Also schrieb ich sie für ein spezielles Programm ein, in dem Mädchen zusammen programmieren. Sie hatte Spaß, gewann Vertrauen und kann sich jetzt in einem Raum mit Dutzenden von Jungen, die Minecraft-Module bauen, behaupten.

Was können Unternehmen tun, um mehr Frauen anzuziehen?

Wenn wir die Zahl der Frauen in KI – und die Vielfalt in diesem Bereich insgesamt – erhöhen wollen, müssen wir die bestehende Vielfalt feiern. Wir müssen sicherstellen, dass Menschen aus verschiedenen Gruppen und Hintergründen unterstützende Technologie-Communities haben, in denen sie sich wohlfühlen, Fragen stellen, Fehler machen und in unbekanntes Gebiet vorstoßen können – all dies ist notwendig, um zu lernen. Wenn IBM 40 Frauen feiert, die wahre Pioniere sind, verbinden wir sie auch miteinander als neues Netzwerk für Lernen, Teilen und Unterstützung. Basierend auf den Ergebnissen der neuen Forschung des IBM Institute for Business Value haben wir einen Fahrplan für Veränderungen vorgeschlagen:

1. Verbinden Sie kühnes Denken mit großen Verpflichtungen und machen Sie Gleichstellung ein formales Geschäftsziel.
2. Wenden Sie spezifische crisisbezogene Interventionen an. Vorteile wie Unterstützung für die Kinderbetreuung, Gesundheitsressourcen und flexible Arbeitszeiten und -orte können entscheidend sein.
3. Erstellen Sie eine Kultur der Absicht und bestehen Sie darauf, Platz zu schaffen. Arbeitgeber und Manager müssen einen empathischen und integrativen Ansatz gegenüber ihren Mitarbeitern verfolgen.
4. Nutzen Sie Technologie, um die Leistung zu beschleunigen. Das bedeutet, Fairness in die Auswahl, die Verwendung digitaler Tools für Kommunikation und Feedback zu integrieren, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, und in kollaborative Tools und Teamarbeit zu investieren, die es Frauen und Männern ermöglichen, sich in physischen und remote-Umgebungen auch nach der Pandemie effektiv zu engagieren.

Vielen Dank für das großartige Interview. Interessierte Leser sollten IBMs Expert Labs oder IBMs Women Leaders in AI-Programm besuchen.