Ritika Gunnar, Vice President of Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software – Intervista

Ritika Gunnar è il Vice President of Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. È anche molto coinvolta nel programma Women Leaders in AI di IBM. In precedenza, ha gestito il business di Master Data Management & Information Integration and Governance di IBM e il business di Data Warehousing & Analytics, responsabile della strategia, delle direzioni e della gestione operativa del portfolio di Warehousing.

Lei era originariamente interessata alla matematica e alla linguistica. Cosa l’ha ispirata a cambiare direzione verso l’informatica e l’intelligenza artificiale?

Quando ero giovane, non ero interessata alla tecnologia. Come hai notato, ero principalmente interessata allo spagnolo e alle lingue straniere e alla linguistica. I miei genitori erano entrambi ingegneri e imprenditori e mi hanno instillato l’amore per la scienza. La tecnologia ha quel punto di intersezione che può influenzare ogni industria e ogni aspetto della nostra vita quotidiana. Dopo la mia prima lezione al college, sapevo che era lì che dovevo essere.

Mentre ho seguito le mie passioni verso una carriera nella tecnologia, purtroppo molte giovani donne scelgono percorsi di carriera non STEM. È per questo che sono così emozionata che, per il terzo anno consecutivo, IBM onora leader aziendali eccezionali per il loro uso pionieristico dell’intelligenza artificiale in aziende di tutto il mondo attraverso il nostro programma Women Leaders in AI. Altre giovani donne devono essere in grado di vedersi in queste leader e avere la fiducia e la comunità per incoraggiare la ricerca nella tecnologia e nell’intelligenza artificiale.

Ha avuto una carriera incredibile in IBM, potrebbe condividerne con noi una parte?

La gente mi chiede spesso perché ho una carriera così lunga qui in IBM. In IBM, ho potuto crescere le mie competenze in aree di prodotto e domini funzionali. Sono iniziata nel nostro team di gestione dei sistemi come sviluppatrice e sono poi passata attraverso dati, analisi e intelligenza artificiale in funzioni di gestione del prodotto, vendite e servizi.

È stato molto prezioso per la mia carriera poter iniziare in un’area, ampliare le mie conoscenze su un particolare dominio, poi passare a un’altra area. Ho imparato da ogni mossa, sviluppando una solida base critica per il mio ruolo attuale che aiuta le aziende ad adottare nuove tecnologie.

Attraverso ogni ruolo, ho trovato utile concentrarmi su 3 aree per propellere la crescita: (1) Trovare una comunità per supportare l’apprendimento e la crescita necessari per il nuovo ruolo. Ciò può essere fatto attraverso gruppi esistenti, mentori e anche mentoring inverso. (2) Essere curiosi. Imparare sempre attraverso il lavoro manuale, lo studio e la pratica del proprio mestiere e continuare a imparare. (3) Essere fiduciosi nelle proprie capacità, probabilmente l’aspetto più importante.

Attualmente è il Vice President of Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. Potrebbe condividerne con noi cosa comporta questo ruolo?

Il team di Expert Labs aiuta le organizzazioni a realizzare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale per mantenere la loro attività forte in un panorama competitivo. Guido un team di oltre 2400 esperti altamente tecnici focalizzati sulla consulenza, progettazione e consegna del successo dei clienti con dati, automazione e altri casi d’uso di intelligenza artificiale.

Lavoriamo con i clienti per assicurarci che i loro progetti tecnologici siano di successo aiutandoli a comprendere i loro obiettivi e guidandoli in ogni passo del loro percorso di trasformazione aziendale.

Ha affermato in precedenza che per avere successo con l’intelligenza artificiale, tutto inizia con i dati. Potrebbe approfondire questo concetto?

Come hai detto, per mantenere la promessa dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni devono iniziare con i loro dati. L’intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare il modo in cui le aziende operano e forniscono valore, tuttavia molte continuano a lottare per superare la complessità dei dati, la scarsità di talenti e la mancanza di fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale. Mentre celebriamo la diversità nell’intelligenza artificiale, mi concentrerò su due domande chiave che credo siano fondamentali per sviluppare la fiducia nei dati e nei sistemi di intelligenza artificiale: è il mio sistema di intelligenza artificiale equo e è il mio sistema di intelligenza artificiale spiegabile?

Per assicurare che l’intelligenza artificiale sia equa, dobbiamo assicurarci che i dati sui quali sono costruiti i modelli siano equi e che i modelli stessi siano progettati per rilevare e mitigare i pregiudizi man mano che vengono introdotti nuovi dati. Il mandato di rimuovere i pregiudizi è diventato più urgente nella nostra intensificata conversazione globale sulla giustizia razziale e economica. Quando assicuriamo che l’intelligenza artificiale sia equa, può essere uno strumento eccellente per mitigare i pregiudizi umani.

Se non possiamo spiegare perché l’intelligenza artificiale sta prendendo certe decisioni, le paure di una “scatola nera” di algoritmi misteriosi possono rendere impossibile instaurare la fiducia. Industrie come i servizi finanziari, la sanità e l’assicurazione presentano un’enorme opportunità per il dispiegamento dell’intelligenza artificiale su larga scala, tuttavia richiedono dati altamente sensibili per prendere decisioni che hanno un impatto significativo sulla vita delle persone. È fondamentale che i clienti comprendano come vengono prese queste decisioni e perché. Per assicurare che vengano prese le migliori e più eque decisioni e per soddisfare i regolatori, abbiamo bisogno di una traccia dei dati verificabile che fornisca risposte accurate.

Assicurarsi che l’intelligenza artificiale e i dati su cui si basa siano equi e spiegabili è la lente attraverso cui dobbiamo guardare i progetti di intelligenza artificiale di successo. La mia convinzione è che un gruppo diversificato di background e esperienze vissute sia fondamentale per questo processo.

È molto coinvolta nel programma Women of AI di IBM. Potrebbe dirci di più su questo programma?

Le donne pioniere incluse nella nostra lista annuale di Women Leaders in AI hanno creato un ambiente in cui più donne possono spingere i confini nell’industria tecnologica, farsi sentire e aprire porte per la prossima generazione. È fondamentale celebrare e condividere queste storie per mantenere questo slancio, ed è per questo che stiamo onorando 40 donne incredibili da 18 paesi di tutto il mondo che stanno plasmando il futuro dell’intelligenza artificiale e come i progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale, l’automazione e l’intelligenza artificiale affidabile possono essere utilizzati per aiutare le organizzazioni a prevedere meglio i risultati, automatizzare i processi e guidare nuove efficienze.

La lista onora leader da 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 e molte altre. Questi leader incredibili stanno facendo nuove scoperte utilizzando l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficacia della pubblicità, potenziare gli agricoltori con strumenti di previsione delle colture essenziali, aiutare a migliorare la sicurezza alimentare, tenere i costituenti aggiornati durante la pandemia di COVID-19 e molto altro.

Quanto è importante avere un team diversificato di minoranze e donne per evitare i pregiudizi nell’intelligenza artificiale?

Nel corso di un anno, la pandemia di COVID-19 ha capovolto generazioni di donne che lavorano, con oltre 5 milioni solo negli Stati Uniti che hanno perso o lasciato il loro lavoro. In realtà, nuove ricerche dell’Istituto IBM per il valore aziendale mostrano che meno donne oggi ricoprono ruoli di vicepresidente, direttore e manager rispetto al 2019. Abbiamo creato il programma annuale Women Leaders in AI nel 2019 per incoraggiare una partecipazione più diversificata nel campo e fornire ai vincitori una rete per l’apprendimento condiviso. La mia speranza è che gli altri leggano le storie di questi leader straordinari e trovino ispirazione – e, altrettanto importante, vedano barlumi di se stessi.

Inoltre, l’importanza di avere un pensiero diversificato dietro le innovazioni nell’intelligenza artificiale non può essere sottolineata abbastanza. La diversificazione del pensiero è fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Abbiamo visto che, man mano che più varietà di pensiero vengono incorporate nella creazione della tecnologia, c’è una maggiore probabilità di mitigare i pregiudizi, promuovere un’intelligenza artificiale operata in modo etico e migliorare la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale. In definitiva, mostrando che le pratiche di lavoro diversificate consentono una fiducia più profonda nei programmi sviluppati, portando a migliori ritorni economici e benefici per tutti. Celebriamo i passi che sono stati fatti per creare un campo di intelligenza artificiale più diversificato e inclusivo, mentre continuiamo a lavorare per renderlo ancora migliore.

Cosa possono fare i genitori per ispirare le ragazze a essere più interessate alla scienza informatica e all’intelligenza artificiale?

Due cose mi vengono in mente – la curiosità e il mentoring. Nella mia esperienza, l’ingrediente più essenziale per il successo nell’intelligenza artificiale è una cultura di curiosità e apprendimento continuo. In tecnologia, in generale, la durata media delle competenze e delle informazioni è di tre a cinque anni. Con l’intelligenza artificiale, è di 12 a 18 mesi. La tecnologia si sta muovendo così rapidamente che una mentalità curiosa e una sete di apprendimento sono più importanti di qualsiasi particolare competenza. La curiosità può iniziare a una giovane età.

Per le ragazze interessate alla tecnologia, i sistemi di supporto e il mentoring sono critici. Si tratta di creare una cultura in cui le persone si sentano in grado di allungarsi continuamente. L’ho imparato a livello personale diversi anni fa, quando ho mandato mio figlio e mia figlia al campo di coding insieme. Mio figlio l’ha amato, ma mia figlia è tornata a casa e ha dichiarato: “Non voglio più programmare, mamma”. Dopo una chiacchierata, mi sono resa conto che era l’unica ragazza nella sua classe. Quindi l’ho iscritta a un programma speciale in cui le ragazze programmano insieme. Si è divertita, ha guadagnato fiducia e adesso può tenere testa a chiunque – compresa una stanza piena di ragazzi che costruiscono moduli di Minecraft.

Cosa possono fare le aziende per attirare più donne?

Se vogliamo aumentare il numero di donne nell’intelligenza artificiale – e aumentare la diversità in ogni dimensione del campo – dobbiamo celebrare la diversità che esiste. Dobbiamo assicurarci che le persone che rappresentano gruppi e background diversi abbiano comunità tecnologiche di supporto in cui si sentano a loro agio a fare domande, commettere errori e addentrarsi in territori sconosciuti – tutte parti necessarie dell’apprendimento. Mentre IBM celebra 40 donne che sono vere pioniere, stiamo anche connettendole tra loro come una nuova rete per l’apprendimento, la condivisione e il sostegno reciproco. Sulla base dei risultati trovati nella nuova ricerca dell’Istituto IBM per il valore aziendale, abbiamo proposto una roadmap per il cambiamento:

1. Abbinare pensiero audace con grandi impegni, rendendo l’uguaglianza di genere una priorità aziendale formale.
2. Applicare interventi specifici legati alla crisi. Benefici come il supporto per l’assistenza ai bambini, le risorse per la salute mentale e gli orari di lavoro flessibili possono essere fondamentali.
3. Creare una cultura di intenzione e insistere nel fare spazio. I datori di lavoro e i manager devono adottare un approccio empatico e inclusivo nei confronti dei loro dipendenti.
4. Utilizzare la tecnologia per accelerare le prestazioni. Ciò significa incorporare la giustizia nei sistemi di selezione, utilizzare strumenti digitali per la comunicazione e il feedback per evidenziare cosa funziona e cosa no, e investire in strumenti di collaborazione e pratiche di lavoro di squadra che consentano alle donne e agli uomini di impegnarsi efficacemente in ambienti fisici e remoti anche dopo che la pandemia si sarà attenuata.

Grazie per la grande intervista, i lettori interessati possono visitare il sito web di IBM Expert Labs, o il programma Women Leaders in AI di IBM.