Ritika Gunnar, Wakil Presiden Expert Labs, IBM Cloud dan Cognitive Software – Seri Wawancara

Ritika Gunnar adalah Wakil Presiden Expert Labs, IBM Cloud dan Cognitive Software. Dia juga sangat terlibat dalam program Women Leaders in AI dari IBM. Sebelumnya, dia mengelola bisnis Master Data Management & Information Integration and Governance dari IBM dan bisnis Data Warehousing & Analytics yang bertanggung jawab atas strategi, arah, dan manajemen operasional portofolio Gudang Data.

Anda awalnya tertarik dengan matematika dan linguistik. Apa yang menginspirasi Anda untuk beralih ke ilmu komputer dan AI?

Ketika saya masih muda, saya memiliki minat pada semua hal kecuali teknologi. Seperti yang Anda catat, saya terutama tertarik dengan bahasa Spanyol dan bahasa asing serta linguistik. Orang tua saya adalah insinyur dan wirausahawan dan mereka menanamkan dalam diri saya cinta terhadap sains. Teknologi memiliki titik pertemuan yang dapat memengaruhi setiap industri dan aspek kehidupan sehari-hari. Setelah kelas pertama saya di kuliah, saya tahu ini adalah tempat saya berada.

Sementara saya mengikuti passion saya menuju karir di teknologi, sayangnya banyak wanita muda memilih jalur karir non-STEM. Itulah mengapa saya sangat senang bahwa untuk tahun ketiga berturut-turut IBM menghormati wanita-wanita bisnis yang luar biasa untuk penggunaan AI yang berani di perusahaan di seluruh dunia melalui inisiatif Women Leaders in AI kami. Wanita-wanita muda lainnya perlu dapat melihat diri mereka sendiri dalam Women Leaders in AI ini dan memiliki kepercayaan diri dan komunitas untuk mendorong pengejaran di teknologi dan AI.

Anda telah memiliki karir yang luar biasa di IBM, dapatkah Anda berbagi dengan kami sebagian dari perjalanan ini?

Orang sering bertanya kepada saya mengapa saya memiliki karir yang panjang di IBM. Di IBM, saya telah dapat mengembangkan keterampilan saya di area produk dan domain fungsional. Saya memulai di tim manajemen sistem kami sebagai pengembang dan sejak itu saya telah berkembang melalui data, analitik, dan AI dalam fungsi manajemen produk, penjualan, dan layanan.

Sangat berharga bagi karir saya untuk dapat memulai di satu area, memperluas pengetahuan saya tentang domain tertentu, kemudian beralih ke area lain. Saya telah belajar dari setiap langkah, mengembangkan fondasi yang solid yang sangat penting untuk peran saya saat ini dalam membantu bisnis mengadopsi teknologi baru.

Melalui setiap peran, saya telah menemukan bahwa sangat membantu untuk fokus pada 3 area untuk mendorong pertumbuhan: (1) Cari komunitas untuk mendukung pembelajaran dan pertumbuhan yang diperlukan untuk peran baru. Ini dapat melalui grup yang ada, mentor, dan bahkan mentoring terbalik. (2) Jadilah penasaran. Selalu belajar dari pekerjaan tangan, mempelajari dan mempraktikkan keterampilan Anda dan terus belajar. (3) Percayalah pada kemampuan Anda, mungkin aspek yang paling penting.

Saat ini Anda adalah Wakil Presiden Expert Labs, IBM Cloud dan Cognitive Software. Dapatkah Anda berbagi dengan kami apa yang dimaksud dengan peran ini?

Tim Expert Labs membantu organisasi untuk sepenuhnya merealisasikan potensi kecerdasan buatan dalam menjaga kekuatan bisnis mereka di lanskap yang sangat kompetitif. Saya memimpin tim yang terdiri dari lebih dari 2400 ahli teknis yang sangat fokus pada memberikan saran, merancang, dan mengirimkan keberhasilan klien dengan data, otomatisasi, dan kasus penggunaan AI lainnya.

Kami bekerja dengan klien untuk memastikan bahwa proyek teknologi mereka berhasil dengan membantu mereka memahami tujuan mereka dan membimbing mereka melalui setiap langkah perjalanan mereka menuju transformasi bisnis.

Anda telah menyatakan sebelumnya bahwa untuk sukses dengan AI, semua dimulai dengan data. Dapatkah Anda menjelaskan lebih lanjut tentang hal ini?

Seperti yang Anda katakan, untuk memenuhi janji AI, organisasi perlu memulai dengan data mereka. AI memiliki potensi untuk mengubah cara bisnis beroperasi dan memberikan nilai, namun, banyak masih terus berjuang untuk mengatasi kompleksitas data, kelangkaan talenta, dan kurangnya kepercayaan pada sistem AI. Ketika kami merayakan keberagaman di AI, saya akan fokus pada dua pertanyaan yang saya pikir sangat penting dalam mengembangkan kepercayaan pada data dan sistem AI: apakah AI saya adil dan apakah AI saya dapat dijelaskan?

Untuk memastikan AI yang adil, kami harus memastikan bahwa data yang digunakan untuk membangun model tersebut adil, dan bahwa model itu sendiri dirancang untuk mendeteksi dan memitigasi bias ketika data baru diperkenalkan. Mandat untuk menghilangkan bias telah menjadi lebih mendesak di tengah-tengah percakapan global yang intensif tentang keadilan rasial dan ekonomi. Ketika kami memastikan bahwa AI adil, itu dapat menjadi alat yang sangat baik untuk memitigasi bias manusia.

Jika kita tidak dapat menjelaskan mengapa AI membuat keputusan tertentu, ketakutan akan “black box” dari algoritma misterius dapat membuat mustahil untuk membangun kepercayaan. Industri seperti jasa keuangan, perawatan kesehatan, dan asuransi, menawarkan kesempatan besar untuk mengirimkan AI dalam skala besar, namun memerlukan data yang sangat sensitif untuk membuat keputusan yang sangat memengaruhi kehidupan orang. Sangat penting bahwa pelanggan memahami bagaimana keputusan tersebut dibuat dan mengapa. Untuk memastikan bahwa keputusan terbaik dan paling adil dibuat, dan untuk memuaskan regulator, kami memerlukan jejak data yang dapat diaudit yang memberikan jawaban yang akurat.

Memastikan bahwa AI dan data yang dibangun atasnya adil dan dapat dijelaskan adalah lensa melalui mana kami perlu melihat proyek AI yang sukses. Keyakinan saya adalah bahwa kelompok yang beragam dengan latar belakang dan pengalaman hidup sangat penting dalam proses tersebut.

Anda sangat terlibat dalam program Women of AI dari IBM. Dapatkah Anda memberitahu kami lebih lanjut tentang program ini?

Wanita-wanita yang mempelopori yang termasuk dalam daftar tahunan Women Leaders in AI telah menciptakan lingkungan di mana lebih banyak wanita dapat mendorong batas-batas di industri teknologi, membuat suara mereka terdengar, dan membuka pintu untuk generasi berikutnya. Sangat penting untuk merayakan dan berbagi cerita-cerita ini untuk menjaga momentum, itulah mengapa kami menghormati 40 wanita luar biasa dari 18 negara di seluruh dunia yang membentuk masa depan kecerdasan buatan dan bagaimana kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami, otomatisasi, dan AI yang dapat dipercaya dapat digunakan untuk membantu organisasi memprediksi hasil, mengotomatisasi proses, dan mengarahkan efisiensi baru.

Daftar ini menghormati pemimpin dari AdMed, The Ad Council, The Clorox Company, City of Austin, EY, Ford Motor Company, Lloyds Banking Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac, dan banyak lagi. Pemimpin-pemimpin luar biasa ini memecahkan batas-batas baru dengan menggunakan AI untuk meningkatkan efektivitas iklan, memberdayakan petani dengan alat ramalan tanaman yang penting, membantu meningkatkan keamanan pangan, menjaga konstituen tetap terkini selama pandemi COVID-19, dan banyak lagi.

Seberapa penting memiliki tim yang beragam dari minoritas dan wanita untuk menghindari bias AI?

Dalam jangka waktu setahun, pandemi COVID-19 mengguncang generasi wanita yang bekerja, dengan lebih dari 5 juta hanya di AS kehilangan atau meninggalkan pekerjaan mereka. Faktanya, penelitian baru dari IBM Institute for Business Value menunjukkan bahwa lebih sedikit wanita hari ini yang memegang posisi wakil presiden, direktur, dan manajer dibandingkan dengan tahun 2019. Kami membuat program tahunan Women Leaders in AI pada 2019 untuk membantu mendorong partisipasi yang lebih beragam di bidang ini dan memberikan penghargaan kepada jaringan untuk pembelajaran bersama. Harapan saya adalah bahwa orang lain akan membaca cerita-cerita pemimpin luar biasa ini dan menemukan inspirasi—dan, sama pentingnya, melihat kilasan dari diri mereka sendiri.

Selain itu, pentingnya memiliki pemikiran yang beragam di balik inovasi AI tidak dapat dilebihkan. Diversifikasi pemikiran adalah kunci pengembangan AI. Kami telah melihat bahwa semakin banyak variasi pemikiran yang masuk ke dalam pembuatan teknologi, semakin besar kemungkinan untuk memitigasi bias, mempromosikan AI yang dioperasikan secara etis, dan meningkatkan kepercayaan pada sistem AI. Pada akhirnya, menunjukkan bahwa praktik kerja yang beragam memungkinkan kepercayaan yang lebih dalam pada program yang dikembangkan, mengarah ke pengembalian ekonomi yang lebih baik dan manfaat bagi semua. Kami merayakan langkah-langkah yang telah diambil untuk menciptakan bidang AI yang lebih beragam dan inklusif, karena kami terus berusaha untuk membuatnya lebih baik.

Apa yang dapat orang tua lakukan untuk menginspirasi gadis-gadis untuk lebih tertarik pada ilmu komputer dan AI?

Dua hal yang menonjol bagi saya – rasa ingin tahu dan mentoring. Dalam pengalaman saya, bahan penting untuk sukses di AI adalah budaya rasa ingin tahu dan pembelajaran terus-menerus. Dalam teknologi secara umum, umur rata-rata keterampilan dan informasi adalah tiga hingga lima tahun. Dengan AI, itu 12 hingga 18 bulan. Teknologi berkembang sangat cepat sehingga pikiran yang ingin tahu dan lapar untuk belajar lebih penting daripada keterampilan tertentu. Membangun rasa ingin tahu dapat dimulai dari usia dini.

Untuk gadis-gadis yang tertarik dengan teknologi, sistem pendukung dan mentoring sangat penting. Ini semua tentang menciptakan budaya di mana orang merasa mereka dapat terus-menerus meregangkan diri mereka sendiri. Saya belajar ini secara pribadi beberapa tahun yang lalu, ketika saya mengirim putra dan putri saya ke kamp pemrograman bersama. Putra saya menyukainya, tetapi putri saya pulang dan menyatakan, “Saya tidak ingin memprogram lagi, Ibu.” Setelah berbicara, saya menyadari bahwa dia adalah satu-satunya gadis di kelasnya. Jadi saya mendaftarkannya ke program khusus di mana gadis-gadis memprogram bersama. Dia bersenang-senang, mendapatkan kepercayaan diri, dan sekarang dapat mempertahankan dirinya sendiri — termasuk di ruangan dengan lusinan anak laki-laki yang membangun modul Minecraft.

Apa yang dapat perusahaan lakukan untuk menarik lebih banyak wanita?

Jika kita ingin meningkatkan jumlah wanita di AI — dan meningkatkan keberagaman di bidang ini di setiap dimensi — kita harus merayakan keberagaman yang ada. Kita harus memastikan bahwa orang-orang yang mewakili kelompok dan latar belakang yang berbeda memiliki komunitas teknologi yang mendukung di mana mereka merasa nyaman bertanya, membuat kesalahan, dan memasuki wilayah yang tidak familiar — semua bagian penting dari pembelajaran. Ketika IBM merayakan 40 wanita yang benar-benar pelopor, kami juga menghubungkan mereka satu sama lain sebagai jaringan baru untuk pembelajaran, berbagi, dan mendukung satu sama lain. Berdasarkan hasil yang ditemukan dalam penelitian baru dari IBM Institute for Business Value, kami telah mengusulkan peta jalan untuk perubahan:

1. Padukan pemikiran yang berani dengan komitmen besar, membuat kesetaraan gender sebagai prioritas bisnis formal.
2. Terapkan intervensi krisis terkait. Manfaat seperti dukungan pengasuhan anak, sumber daya kesehatan mental, dan lokasi kerja yang fleksibel dapat menjadi kunci.
3. Buatlah budaya niat dan insiatif. Pemberi kerja dan manajer perlu mengambil pendekatan yang empatik dan inklusif terhadap karyawan mereka.
4. Gunakan teknologi untuk mempercepat kinerja. Itu berarti memasang keadilan ke dalam penyaringan, menggunakan alat digital untuk komunikasi dan umpan balik untuk mengetahui apa yang berhasil dan apa yang tidak, dan berinvestasi dalam alat kolaborasi dan praktik tim yang memungkinkan wanita dan pria untuk berinteraksi secara efektif dalam lingkungan fisik dan jarak jauh bahkan setelah pandemi mereda.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang tertarik harus mengunjungi Expert Labs dari IBM, atau program Women Leaders in AI dari IBM.