Wendy Gilbert, Mark43의 Senior Vice President of Product – 인터뷰 시리즈

웬디 길버트, Mark43의 Senior Vice President of Product는 공공 안전 기술에서 20년 이상의 경험을 가지고 있으며, CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems, 및 VisionAIR와 같은 조직에서 제품 관리 리더십 역할을 수행했습니다. 공공 안전 플랫폼과 기록 관리 시스템(RMS)에 초점을 맞춘 역할을 통해 꾸준히 발전한 그녀는 현재 Mark43에서 제품 전략을 이끌고 있으며, 법 집행 기관에서 사용하는 클라우드 네이티브 솔루션의 발전에 책임을 지고 있습니다. 그녀의 임기 동안 그녀는 첫 번째 응답자들을 위한 임무에 중요한 소프트웨어를 현대화하는 데 깊은 전문성을 보유하고 있으며, 높은 위험 환경에서 사용성, 규정 준수, 운영 효율성에 중점을 두고 있습니다.

Mark43는 공공 안전 소프트웨어의 선도적인 제공업체로, 법 집행 기관과 긴급 서비스를 위해 설계된 통합 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼에는 기록 관리(RMS), 컴퓨터 지원 디스패치(CAD), 분석, 및 모바일 도구가 포함되어 있으며, 보고서 작성, 사례 관리, 및 실시간 데이터 액세스를 간소화하여 행정 부담을 줄이고 응답 시간을 개선합니다. 이 시스템은 확장 가능하고 보안이 강화된 모바일 우선 솔루션으로 기존 인프라를 대체하여 수백 개의 기관이 상황 인식, 협력, 및 공공 안전 결과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

비전에어, 트라이테크, 센트럴스퀘어, 그리고 현재 마크43를 포함하여 20년 이상의 기간 동안 여러 회사에서 제품을 개발했습니다. 공공 안전 기술에 대한您的 관점은 어떻게 발전했으며, 현재의 AI 채택 물결에서 무엇이 근본적으로 다르다고 생각합니까?

과거 20년 동안 기술은 많이 발전했습니다. 대부분의 시간 동안 기술은 事後를 지원하기 위해 설계되었습니다. 시스템은 발생한 일을 캡처했지만, 다음에 무엇이 발생해야 하는지에 대해 적극적으로 도움을 주지 않았습니다. 그것이 지금과 다른 점입니다.

첫 번째로, 우리는 공공 안전 워크플로우에 기술을 추가하는 것이 아닙니다. 우리는 시스템을 AI 네이티브로 재구상하고 있으며, 기술이 하는 역할을 완전히 변경합니다. 우리는 기록 시스템에서 행동 시스템으로 이동하고 있습니다. 사건을 문서화하는 것뿐만 아니라, 해석, 우선순위 지정, 및 실시간으로 행동을 취하는 데 도움을 주고 있습니다. 이것은 제가 처음으로 기술이 공공 안전에 합당한 속도로 작동하는 것을 보는 것입니다. 이는 제품을 개발하여 기관의 일상적인 기능을 변革하고 궁극적으로 더好的 공공 안전 결과를 도출하는 데 도움이 됩니다.

Mark43의 연구에 따르면 법 집행 기관에서 AI에 대한 지지는 강하지만, 인간의 감독에 대한 명확한 기대도 있습니다. 일상적인 운영에서 의미 있는 인간 참여는 무엇을 의미합니까?

우리가 하는 모든 제품 결정에서 원칙은 명확합니다. AI는 지원합니다. 인간이 결정합니다.

AI는 보고서를 구조화하거나, 기록 간의 링크를 표면화하거나, 호출에서 중요한 정보를 강조할 수 있습니다. 그러나 경찰, 디스패처, 또는 조사자는 항상 판단을 적용하고 결정합니다. 실제로 이는 AI가 통찰로의 경로를 가속화하면서 인간에게 책임을 유지한다는 것을 의미합니다. 이는 제안, 연결, 및 초안을 작성하지만, 결정하지는 않습니다.

그것은 특히 CAD 및 RMS 워크플로우에서 결정이 실제 결과를 초래하는 경우에 중요합니다. AI의 역할은 공공 안전 전문가가 전문 지식이 필요한 모든 것에 집중할 수 있도록 마찰과 인지적 부담을 줄이는 것입니다.

AI 지원 보고서 및 결정이 법원에서 유지될 수 있는지에 대한 우려가 있습니다. 시스템을 운영적으로 유용하고 법적으로 방어할 수 있도록 어떻게 설계합니까?

CAD 및 RMS 배경에서 방어 가능성은 “nice-to-have”이 아닙니다. 시스템의 기록이 법원에서 유지되지 않는다면, 도구는 공공 안전 사용에 준비가 되지 않은 것입니다.

이것은 투명성에서 시작됩니다. AI 생성 출력은 직접적으로 소스 데이터에 연결되어야 합니다. 사용자는 정보가 어디에서 왔는지, 어떻게 생성되었는지, 어떻게 사용되었는지 추적할 수 있어야 합니다. 그 체인이 명확하지 않으면 시스템은 검토에耐えられない 것입니다. 시스템은 또한 자신의 한계를 알아야 합니다. 데이터가 불완전한 경우, AI는 그 격차를 표면화하도록 설계해야 합니다. 그 격차를 해결하려고 시도해서는 안 됩니다.

또 다른 중요한 부분은 기관이 실제로 작동하는 방식과 일치하는 것입니다. AI는 정책이나 워크플로우를 지시할 수 없습니다. 그것은 각 기관의 법적 요구 사항, 보고 표준, 및 운영 현실에 따라야 합니다.

우리는 시스템에 구성 가능성을 직접 구축합니다. 규정 검증 및 AI 권한은 보고서 및 범죄 코드 수준에서 설정할 수 있으므로 기관은 AI 지원이 적절한 곳과 그렇지 않은 곳을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 기관은 하위 수준의 사건에 대한 AI 지원을 활성화할 수 있지만, 더 높은 증거 표준을 갖는 경우에는 제한할 수 있습니다.

또한 우리는 AI 사용에 대한 전체 투명성을 유지합니다. AI 참여의 모든 인스턴스는 로그되며, 보고서 내에서 전체 초안 기록이 보존됩니다. 이것은 내부 책임성과 외부 법적 검토를 모두 지원하는 명확한 검토 가능한 기록을 생성합니다.

이 시스템은 운영적으로 유용하고 효과적인지 여부를 결정하기 위해 감독관, 변호사, 및 공중의 검토에耐えられる 것이 필수입니다.

공공 안전에서 AI가 이미 가치 있는 결과를 도출하고 있으며, 어디에서 아직 기대에 못 미치고 있는지에 대한 경험을 공유해 주십시오.

가장 즉각적인 가치는 제가 경력 전체를 통해 작업한 핵심 워크플로우에 있습니다.

보고서 작성은 필수적이지만,それは 또한 시간의 지속적인 배출입니다. AI는 문서화가 작업과 함께 발생하는 것으로 바꾸어 놓음으로써 이를 변경하고 있습니다. 그것은 인력 제약을 관리하는 경찰 및 기관에 의미 있는 변화입니다.

그러나 더 큰 변화는 정보에서 행동으로의 이동에서 발생합니다. AI는 실시간으로 중요한 것을 표면화할 수 있습니다. 제가 간격을 보는 곳은 기술이 아니라, 조직이 이를 운영하는 방식에 있습니다. AI는 워크플로우 변화를扱う 기관은 결과를 보이고 있습니다. 기관이 이를 기능으로만 본다면, 동일한 기회를 열어주지 않을 것입니다.

공공 안전에서 AI를 사용할 때 편향은 가장 중요한 도전 중 하나입니다. 특히 역사적인 데이터가 시스템적인 문제를 반영할 수 있는 법 집행에서 더욱 그렇습니다. Mark43는 편향을 완화하면서 시스템의 정확성과 신뢰성을 유지하는 방법으로 무엇을 사용합니까?

편향은 실제적인 우려이며, 특히 역사적인 데이터를 사용하는 시스템에서 그렇습니다.

제품 관점에서答案은 시스템이 작동하는 방식을 숨기는 것이 아닙니다. 그것은 더 투명하고 책임을 지는 것입니다. 우리는 데이터 품질을 개선하고, 출력을 일관되게 유지하며, 항상 인간의 검토를 보장합니다. CAD 및 RMS 시스템에서, 더好的 데이터가 더好的 결정으로 이어집니다. AI는 이를 강화해야 합니다. 약화해서는 안 됩니다.

목표는 결정이 더 완전하고 일관된 정보에 근거하도록 하는 것입니다. 또한 모든 출력이 검토, 감사, 및 개선될 수 있도록 하는 것입니다.

투명성 및 감사 가능성은 책임 있는 AI의 요구 사항으로 자주 논의됩니다. 기관이 AI 구동 도구를 사용할 때 완전한 감사 가능성은 어떻게 생길까요?

공공 안전 시스템에서 감사 가능성은 항상 필수적이었습니다. AI는 이 기준을 높입니다.

AI를 사용하는 기관은 무엇이 생성되었는지, 어떤 데이터가 정보를 제공했는지, 어떻게 사용되었는지에 대한 완전한 가시성을 가져야 합니다. 아무 것도 기본 기록에 대한 명확한 연결 없이 존재해서는 안 됩니다. 모든 출력은 설명 가능해야 합니다. 모든 단계는 검토 가능해야 합니다. 이것이 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 방법입니다. 운영적으로뿐만 아니라 공중으로도 신뢰할 수 있습니다.

许多 공공 안전 기관은 여전히 레거시 시스템과 단편적인 데이터에 의존합니다. AI가真正로 의미 있는 결과를 도출하기 전에 인프라 현대화를 얼마나 중요하게 생각합니까?

AI는 그것이 앉아 있는 기초만큼 강력합니다. 저는 대부분의 경력 동안 레거시 CAD 및 RMS 환경에서 일해 왔으며, 단편적인 시스템이 기관이 무엇을 할 수 있는지 얼마나 제한하는지 보았습니다. 이러한 시스템을 사용하는 조사자는 단일 사례를 이해하기 위해 여러 도구를 쿼리해야 할 수 있습니다. 그것은 지속 가능하지 않습니다.

AI는 연결된 접근 가능한 데이터에 의존합니다. 시스템이 분리되거나 수동 작업이 필요한 경우, AI는 의미 있는 결과를 도출할 수 없습니다. 그것은 복잡성의 또 다른 계층이 됩니다. 클라우드 네이티브 인프라는 전체 연결된 플랫폼에서 AI의可能性를解放합니다.

일부 AI 시스템은 정보를 제공하는 것뿐만 아니라 워크플로우에 참여할 수 있습니다. 케이스 관리 또는 디스패치와 같은 워크플로우에서 AI가 적극적으로 참여하는 미래를 보십니까? 그리고 어디에서 경계를 설정해야 합니까?

AI는 케이스 관리, 디스패치, 및_triage와 같은 워크플로우에서 더 깊이 참여할 것입니다. 그것은 워크플로우를 조정하고, 행동을 우선순위로 지정하며, 실시간으로 다음 최선의 단계를 표면화할 것입니다. 그러나 공공 안전에서, 명확한 경계가 설정되어야 합니다. AI는 추천, 우선순위 지정, 및 핵심 정보를 표면화할 수 있습니다. 그것은 정보에서 행동으로 이동하는 시간을 줄일 수 있습니다. 그러나 사람들의 삶에 영향을 미치는 결정은 훈련된 전문가에게 남겨져야 합니다. 우리의 목표는 올바른 순간에 명확성과 자신감을 제공하는 것입니다.

경찰에서 공중의 신뢰는 필수적이며, 새로운 기술이 도입될 때 특히 중요합니다. AI가 신뢰를 강화하는 대신 약화시키지 않도록 가장 효과적인 안전 장치는 무엇입니까?

우리는 공중의 신뢰가 공공 안전 기관이 매일 노력하여 얻는 것이라는 것을 인정합니다. 기술은 동일한 표준을 충족해야 합니다. AI의 경우,それは 투명성 및 가시성에서 시작됩니다. 사용자는 시스템이 무엇을 하는지 및 왜 하는지 이해할 수 있어야 합니다. 또한 일관성, 거버넌스, 및 결과를 검토할 수 있는 능력이 필요합니다. 우리는 현장에서 직접 피드백 루프를 구축하여 신뢰를 구축합니다. 신뢰는 실제 사용과 지속적인 검증을 통해 확립됩니다.

향후 몇 년 동안 공공 안전에서 AI의 역할은 어떻게 발전할 것으로 예상합니까? 행정 지원에서 실시간 결정 지원으로 어떻게 발전할 수 있을까요?

AI는 공공 안전의 전체 라이프사이클에 걸쳐 내장될 것입니다. 호출이 들어오는 순간부터 사례가 해결될 때까지, 가장 큰 변화는 정보에서 행동으로의 이동 속도입니다. 시스템은 기관이 작동하는 방식을 이해하고, 워크플로우의 첫 번째 단계를 예측하며, 인간 중심으로 유지하면서 이를 실행하는 데 도움을 줄 것입니다.

AI의 역할은 행정 부담을 줄이고, 단편적인 시스템을統一하고, 올바른 정보를 올바른 시간에 제공하며, 압력下的 결정 지원을 제공하는 것입니다. AI는 경험을 대체할 수 없습니다. 그것은 최전선에 있는 사람들이 더好的 정보를 가지고, 준비가 되고, 결정할 때 지원을 받도록 도와줍니다.

감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Mark43를 방문하십시오.