リティカ・ガンナー、IBM Expert LabsVP、IBM Cloud and Cognitive Software – インタビュー・シリーズ

リティカ・ガンナーは、Expert LabsのVPであり、IBM Cloud and Cognitive Softwareでも活躍しています。また、IBMのWomen Leaders in AIプログラムにも深く関与しています。以前は、IBMのMaster Data Management & Information Integration and Governance businessおよびData Warehousing & Analytics businessを担当し、ウェアハウス・ポートフォリオの戦略、方向性、運用管理を担当していました。

あなたはもともと数学と言語学に興味がありました。コンピューターサイエンスとAIに興味を持ち始めたきっかけは何ですか?

私は若い頃、技術以外のすべてに興味がありました。数学と外国語、言語学に興味がありました。両親は両方ともエンジニアで起業家でしたが、私に科学への愛を植え付けました。技術には、すべての業界や私たちの日常生活のすべての側面に影響を与えることができる交差点があります。大学での最初の授業の後、私はここにいるべきだとわかりました。

私は技術へのキャリアを追求しましたが、多くの若い女性は非STEMのキャリアパスを選択しています。那は、私がIBMのWomen Leaders in AIイニシアチブを通じて、3年連続で世界中の企業でのAIの先駆的な使用を称える女性ビジネスリーダーを称賛していることをとてもうれしいです。他の若い女性は、これらのWomen Leaders in AIを見て自分自身をイメージし、自信とコミュニティを得て、技術とAIへの追求を奨励する必要があります。

あなたはIBMでの驚異的なキャリアを歩んでいます。キャリアのいくつかを共有してください。

人々は私に、IBMでの長いキャリアの理由を聞きます。IBMでは、製品エリアや機能ドメインでスキルを育むことができました。私はシステム管理チームで開発者として始め、データ、分析、AIの機能ドメインで製品管理、セールス、サービスを経て現在の役職に至りました。

私のキャリアにとって非常に価値のあることは、あるエリアで始めて、特定のドメインについての知識を広げ、別のエリアに移ることができたことです。各移動で学び、現在の役職でビジネスが新しいテクノロジーを採用するのを支援する上で重要な基盤を身に付けることができました。

各役割で、成長を促進するために3つの分野に焦点を当てることが役に立ちました。(1) 学習と成長が必要な分野をサポートするコミュニティを見つける。これは、既存のグループ、メンター、そして逆メンターを通じて可能です。(2) 好奇心を持つ。常に実践的な仕事、研究、練習を通じて学び、継続的に学び続ける。(3) 自分の能力を信じる。もしかしたら最も重要な側面です。

現在、Expert LabsのVPであり、IBM Cloud and Cognitive Softwareを担当しています。この役割について詳しくお話しください。

Expert Labsチームは、企業が高度に競争的な環境でビジネスを強力に維持するために、人工知能の潜在能力を完全に実現するのを支援します。私は、データ、自動化、その他のAIユースケースでクライアントの成功をアドバイス、設計、提供することに焦点を当てた2400人以上の高度な技術エキスパートチームを率いています。

クライアントと協力して、技術プロジェクトが成功することを支援し、目標を理解し、ビジネス変革の各ステップで導きます。

あなたは以前、AIに成功するにはすべてデータから始まる必要があると述べました。詳しくお話しください。

あなたが言ったように、AIの約束を果たすには、組織はデータから始める必要があります。AIは、ビジネスが運営され、価値が提供される方法を変革する可能性があります。しかし、多くの企業は、データの複雑さ、人材の不足、AIシステムへの信頼の欠如を克服するのに苦労しています。私たちは、AIの多様性を祝っているので、2つの重要な質問に焦点を当てます。私のAIは公平ですか?私のAIは説明可能ですか?

公平なAIを確保するには、モデルが構築されるデータが公平であること、およびモデル自体が新しいデータが導入されるときに偏見を検出して軽減するように設計されていることを確認する必要があります。偏見を除去するという義務は、人種的および経済的正義に関する世界的な会話の激化の中で、より緊急性を帯びてきました。私たちがAIを公平であることを保証するとき、AIは人間の偏見を軽減するための優れたツールになります。

AIが特定の決定を下す理由を説明できない場合、「ブラックボックス」の神秘的なアルゴリズムへの恐怖が生じ、信頼を築くことができなくなります。金融サービス、ヘルスケア、保険などの業界は、AIを大規模に展開するための巨大な機会を提供しますが、人々の生活に重大な影響を与える決定を下すために、非常に機密性の高いデータが必要です。顧客は、これらの決定がどのように下され、またなぜ下されたのかを理解する必要があります。最善かつ最も公平な決定を下し、規制当局を満足させるには、正確な回答を提供することができる監査可能なデータ・トレイルが必要です。

AIとその基礎となるデータが公平で説明可能であることを保証することは、成功したAIプロジェクトを通じて私たちが見るべきレンズです。私の信念は、多様な背景と生活経験を持つグループがそのプロセスに不可欠であるということです。

あなたはIBMのWomen of AIプログラムに深く関与しています。このプログラムについて詳しくお話しください。

私たちの毎年発表されるWomen Leaders in AIリストに含まれる先駆的な女性たちは、技術業界でより多くの女性が境界を押し広げ、声を聞かせ、次の世代の扉を開く環境を作り出しています。これらの物語を祝い、共有することは、勢いを維持するために重要です。そこで、私たちは、世界中の18カ国から40人の驚異的な女性を称賛しています。彼女たちは、自然言語処理、自動化、信頼できるAIの進歩を使用して、企業が予測を改善し、プロセスを自動化し、新しい効率性を生み出すのを支援するために、AIの未来を形作っています。

このリストは、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などのリーダーを称賛しています。これらの驚異的なリーダーは、AIを使用して広告の有効性を向上させ、農家に重要な作物予測ツールを提供し、食品の安全性を向上させ、COVID-19のパンデミック中に住民を最新の情報に保つなど、新しい境界を切り開いています。

AIに偏見を避けるために、少数派や女性を含む多様なチームを構築することはどれほど重要ですか?

1年間で、COVID-19のパンデミックは、米国だけで500万人以上の働く女性の世代を覆いました。実際、新しい研究から、現在、2019年よりも女性が上級副社長、副社長、ディレクター、管理職の役職に就いていることがわかりました。私たちは、2019年にWomen Leaders in AIプログラムを作成しました。AI分野での多様な参加を促進し、受賞者に共有の学習ネットワークを提供するためにです。私の希望は、他の人々がこれらの驚異的なリーダーの物語を読み、インスピレーションを見出し、自分自身を見てくれることです。

さらに、AIの革新に背後にある思考の多様性の重要性は強調できません。思考の多様性は、AIの開発の鍵です。多様な思考を技術に組み込むと、偏見を軽減し、倫理的に運用されるAIを促進し、AIシステムへの信頼を高める可能性が高くなります。最終的には、多様なワークプラクティスは、開発されたプログラムへの信頼を深め、すべての利害関係者にとって経済的利益と利益をもたらします。私たちは、AIおよび包括性の分野で進歩を祝いますが、さらに改善を目指して努力を続けています。

コンピューターサイエンスとAIに興味を持つ少女を育てるために、親ができることは何ですか?

2つのことが私にとって重要です。好奇心とメンターシップです。私の経験では、AIで成功するための最も重要な要素は、好奇心と継続的な学習の文化です。テクノロジー全般で、スキルと情報の平均寿命は3〜5年です。AIの場合は、12〜18か月です。テクノロジーは非常に速く進化しているため、好奇心と学習への欲求が最も重要なスキルです。好奇心を育てることは、幼い頃から始めることができます。

技術に興味を持つ少女にとって、サポートシステムとメンターシップは重要です。すべてについて自分自身を伸ばす文化を作ることです。私はこれを数年前に個人的に学びました。息子と娘を一緒にコーディング・キャンプに送りました。息子はそれを愛しましたが、娘は帰ってきて、「もうコーディングはしたくない、妈さん」と言いました。話を聞いてみると、彼女のクラスで唯一の女の子だったことがわかりました。そこで、彼女を特別なプログラムに登録し、他の女の子と一緒にコーディングをしました。彼女は楽しみ、自信を持ち、現在では何百人もの少年と一緒にMinecraftモジュールを構築することができます。

企業がAI分野でより多くの女性を引き付けるために何ができますか?

女性をAI分野に引き付けるには、存在する多様性を祝う必要があります。さまざまなグループや背景を代表する人々が、質問をして、間違いを犯して、未知の領域に踏み込むことができるサポート的なテクノロジー・コミュニティを持っていることを確認する必要があります。すべての学習の必要な部分です。IBMは、真のパイオニアである40人の女性を祝っています。また、彼女たちを互いにネットワーク化することで、学習、共有、サポートのための新しいネットワークを作ります。IBM Institute for Business Valueの新しい研究の結果に基づいて、変化のロードマップを提案します。

1. 大きなコミットメントとともに大胆な思考を組み合わせ、ジェンダー平等を正式なビジネス優先事項にする。
2. 特定の危機関連介入を適用する。バックアップ・チャイルドケア・サポート、メンタルヘルス・リソース、柔軟な作業場所やスケジュールなどの福利厚生は重要になります。
3. 意図と部屋を作る文化を作る。雇用主とマネージャーは、従業員に対して共感と包括性のあるアプローチで臨む必要があります。
4. パフォーマンスを加速するためにテクノロジーを使用する。公平性をスクリーニングに組み込み、デジタルツールを使用してコミュニケーションとフィードバックを行い、機能していることと機能していないことを浮き彫りにすることです。また、女性と男性が物理的およびリモート環境で効果的に関与できるコラボレーション・ツールとチーム作業の実践に投資する必要があります。パンデミックが終わった後もです。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございます。興味がある読者は、IBMのExpert LabsまたはIBMのWomen Leaders in AIプログラムを訪問してください。