Ritika Gunnar, VP van Expert Labs, IBM Cloud en Cognitive Software – Interviewreeks

Ritika Gunnar is de Vice President van Expert Labs, IBM Cloud en Cognitive Software. Ze is ook zeer betrokken bij IBM’s Women Leaders in AI-programma. Eerder beheerde ze IBM’s Master Data Management & Information Integration and Governance business en IBM’s Data Warehousing & Analytics business, verantwoordelijk voor de strategie, richtingen en operationeel beheer van de Warehousing-portfolio.

U was oorspronkelijk geïnteresseerd in wiskunde en taalkunde. Wat inspireerde u om over te stappen naar informatica en AI?

Toen ik jong was, had ik interesse in alles behalve technologie. Zoals u opmerkte, was ik voornamelijk geïnteresseerd in Spaans en vreemde talen en taalkunde. Mijn ouders waren beiden ingenieurs en ondernemers en zij hebben mij een liefde voor wetenschap bijgebracht. Technologie heeft dat kruispunt van kunnen beïnvloeden elke industrie en elk aspect van ons dagelijks leven. Na mijn eerste college, wist ik dat dit waar ik thuishoorde.

Terwijl ik mijn passies volgde naar een carrière in technologie, kiezen veel jonge vrouwen helaas voor niet-STEM-carrièrepaden. Daarom ben ik zo enthousiast dat IBM voor de derde keer op rij uitzonderlijke vrouwenbedrijfsleiders eert voor hun baanbrekende gebruik van AI bij bedrijven over de hele wereld via ons Women Leaders in AI-initiatief. Andere jonge vrouwen moeten zichzelf kunnen zien in deze Women Leaders in AI en vertrouwen en gemeenschap hebben om technologie en AI te stimuleren.

U hebt een geweldige carrière bij IBM gehad, kunt u ons een deel van deze reis vertellen?

Mensen vragen me vaak waarom ik zo’n lange carrière hier bij IBM heb. Bij IBM heb ik mijn vaardigheden in productgebieden en functionele domeinen kunnen ontwikkelen. Ik begon in ons systeembeheerteam als ontwikkelaar en ben sindsdien doorgegroeid naar data, analytics en AI in functies van productmanagement, verkoop en diensten.

Het is zeer waardevol voor mijn carrière geweest om te kunnen starten in een bepaald gebied, mijn kennis over een bepaald domein uit te breiden en vervolgens over te stappen naar een ander gebied. Ik heb van elke overstap geleerd en een solide basis ontwikkeld die essentieel is voor mijn huidige rol bij het helpen van bedrijven bij het adopteren van nieuwe technologieën.

Door elke rol heb ik het nuttig gevonden om me te concentreren op 3 gebieden om groei te stimuleren: (1) Zoek een gemeenschap om de leer- en groeigebieden die nodig zijn voor de nieuwe rol te ondersteunen. Dit kan via bestaande groepen, mentoren en zelfs reverse-mentoring. (2) Wees nieuwsgierig. Leer altijd van hands-on werk, studie en oefening van je vak en leer continu. (3) Wees vertrouwd in je capaciteiten, waarschijnlijk het belangrijkste aspect.

U bent momenteel de Vice President van Expert Labs, IBM Cloud en Cognitive Software. Kunt u ons vertellen wat deze rol inhoudt?

Het Expert Labs-team helpt organisaties om het volledige potentieel van kunstmatige intelligentie te realiseren om hun bedrijf sterk te houden in een zeer concurrerende omgeving. Ik leid een team van meer dan 2400 zeer technische experts die zich richten op het adviseren, ontwerpen en leveren van klantensucces met data, automatisering en andere AI-use cases.

We werken met klanten om ervoor te zorgen dat hun technologieprojecten succesvol zijn door hen te helpen hun doelen te begrijpen en hen te begeleiden bij elke stap van hun reis naar bedrijfstransformatie.

U hebt eerder verklaard dat het voor succes met AI allemaal begint met de data. Kunt u hierop uitbreiden?

Net zoals u zei, moet een organisatie beginnen met hun data om de belofte van AI te vervullen. AI heeft het potentieel om de manier waarop bedrijven opereren en waarde leveren te transformeren, maar veel bedrijven worstelen nog steeds met het overwinnen van datacomplexiteit, talenttekorten en een gebrek aan vertrouwen in AI-systemen. Terwijl we diversiteit in AI vieren, zal ik me concentreren op twee belangrijke vragen die ik denk dat essentieel zijn voor het ontwikkelen van vertrouwen in data en AI-systemen: is mijn AI eerlijk en is mijn AI uitlegbaar?

Om ervoor te zorgen dat AI eerlijk is, moeten we ervoor zorgen dat de data waarop de modellen zijn gebouwd eerlijk is en dat de modellen zelf zijn ontworpen om vooroordelen te detecteren en te mitigeren wanneer nieuwe data wordt geïntroduceerd. De opdracht om vooroordelen te verwijderen is nog dringender geworden in ons intensiverende wereldwijde gesprek over raciale en economische rechtvaardigheid. Wanneer we ervoor zorgen dat AI eerlijk is, kan het een uitstekend instrument zijn voor het mitigeren van menselijke vooroordelen.

Als we niet kunnen uitleggen waarom AI bepaalde beslissingen neemt, kunnen angsten voor een “black box” van mysterieuze algoritmen het onmogelijk maken om vertrouwen te wekken. Industrieën zoals financiële dienstverlening, gezondheidszorg en verzekeringen bieden een enorme kans voor het inzetten van AI op grote schaal, maar dit vereist zeer gevoelige data om beslissingen te nemen die een aanzienlijke invloed hebben op het leven van mensen. Het is essentieel dat klanten begrijpen hoe deze beslissingen worden genomen en waarom. Om ervoor te zorgen dat de beste en meest eerlijke beslissingen worden genomen en om regulators tevreden te stellen, hebben we een auditable datatraject nodig dat accurate antwoorden geeft.

Ervoor zorgen dat AI en de data waarop het is gebouwd eerlijk en uitlegbaar zijn, is de lens door welke we succesvolle AI-projecten moeten bekijken. Mijn overtuiging is dat een diverse groep achtergronden en levenservaringen essentieel is voor dat proces.

U bent zeer betrokken bij IBM’s Women of AI-programma. Kunt u ons meer vertellen over dit programma?

De pionierende vrouwen die zijn opgenomen in onze jaarlijkse lijst van Women Leaders in AI hebben een omgeving gecreëerd waarin meer en meer vrouwen de grenzen in de technologie-industrie kunnen verleggen, hun stemmen kunnen laten horen en deuren kunnen openen voor de volgende generatie. Het is essentieel om deze verhalen te vieren en te delen om die impuls te behouden, waarom we 40 geweldige vrouwen uit 18 landen over de hele wereld eren die de toekomst van kunstmatige intelligentie vormgeven en hoe vooruitgang in natuurlijke taalverwerking, automatisering en betrouwbaar AI kan worden gebruikt om organisaties te helpen beter resultaten te voorspellen, processen te automatiseren en nieuwe efficiëntie te stimuleren.

De lijst eert leiders uit 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 en vele anderen. Deze geweldige leiders breken nieuwe grond met AI om de effectiviteit van advertenties te verbeteren, boeren te empoweren met essentiële oogstprognose-instrumenten, voedselveiligheid te verbeteren, burgers op de hoogte te houden tijdens de COVID-19-pandemie en veel meer.

Hoe belangrijk is het om een gediversifieerd team van minderheden en vrouwen te hebben om AI-vooringenomenheid te vermijden?

In de loop van een jaar heeft de COVID-19-pandemie generaties van werkende vrouwen omvergeworpen, met meer dan 5 miljoen alleen al in de VS die hun baan zijn kwijtgeraakt of hebben opgezegd. In feite nieuw onderzoek van het IBM Institute for Business Value toont aan dat minder vrouwen vandaag senior vice president, vice president, directeur en manager-rollen hebben dan in 2019. We hebben het jaarlijkse Women Leaders in AI-programma in 2019 opgericht om meer diverse deelname in het veld te stimuleren en eerbetonen een netwerk voor gedeeld leren. Mijn hoop is dat anderen de verhalen van deze opmerkelijke leiders zullen lezen en inspiratie zullen vinden – en, net zo belangrijk, een glimp van zichzelf zullen zien.

Daarnaast kan de belangrijkheid van het hebben van gediversifieerd denken achter innovaties in AI niet worden overschat. Diversificatie van denken is essentieel voor de ontwikkeling van AI. We hebben gezien dat hoe meer variatie in denken wordt geïnvesteerd in de technologie, hoe groter de kans is om vooroordelen te mitigeren, ethisch geopereerde AI te stimuleren en vertrouwen in AI-systemen te vergroten. Uiteindelijk toont dit aan dat diverse werkpraktijken een dieper vertrouwen in de programma’s die worden ontwikkeld mogelijk maken, wat leidt tot betere economische rendementen en voordelen voor iedereen. We vieren de stappen die zijn genomen om een meer diverse en inclusieve AI-veld te creëren, terwijl we blijven streven naar het nog beter maken ervan.

Wat kunnen ouders doen om meisjes meer geïnteresseerd te maken in zowel informatica als AI?

Twee dingen springen voor me uit – nieuwsgierigheid en mentoring. In mijn ervaring is de meest essentiële ingrediënt voor succes in AI een cultuur van nieuwsgierigheid en continu leren. In tech, in het algemeen, is de gemiddelde levensduur van vaardigheden en informatie drie tot vijf jaar. Met AI is het 12 tot 18 maanden. De technologie beweegt zich zo snel dat een nieuwsgierige mindset en honger naar leren belangrijker zijn dan enige specifieke vaardigheid. Het stimuleren van nieuwsgierigheid kan beginnen op jonge leeftijd.

Voor meisjes die geïnteresseerd zijn in technologie zijn ondersteuningsystemen en mentoring essentieel. Het gaat allemaal om het creëren van een cultuur waarin mensen zich kunnen blijven uitstrekken. Ik leerde dit enkele jaren geleden op persoonlijk niveau, toen ik mijn zoon en dochter samen naar een codeercamp stuurde. Mijn zoon hield ervan, maar mijn dochter kwam thuis en verklaarde: “Ik wil niet meer programmeren, mama.” Na een gesprek realiseerde ik me dat ze de enige meisje in haar klas was. Dus schreef ik haar in voor een speciaal programma waar meisjes samen programmeren. Ze had plezier, kreeg vertrouwen en kan nu haar mannetje staan – zelfs in een kamer met tientallen jongens die Minecraft-modules bouwen.

Wat kunnen ondernemingen doen om meer vrouwen aan te trekken?

Als we het aantal vrouwen in AI willen vergroten – en diversiteit in het veld over elk dimensie willen vergroten – moeten we de diversiteit die bestaat vieren. We moeten ervoor zorgen dat mensen uit verschillende groepen en achtergronden ondersteunende technologiegemeenschappen hebben waarin ze zich comfortabel voelen om vragen te stellen, fouten te maken en zich in onbekend terrein te wagen – allemaal noodzakelijke onderdelen van leren. Terwijl IBM 40 vrouwen viert die echte pioniers zijn, verbinden we hen ook met elkaar als een nieuw netwerk voor leren, delen en ondersteunen. Op basis van de resultaten van nieuw onderzoek van het IBM Institute for Business Value, hebben we een roadmap voor verandering voorgesteld:

1. Combineer moedig denken met grote toezeggingen, maak gendergelijkheid een formeel bedrijfsprioriteit.
2. Pas specifieke crisisgerelateerde interventies toe. Voordelen zoals back-up kinderopvangondersteuning en mentale gezondheidsbronnen en flexibele werklocaties en -schedules kunnen essentieel zijn.
3. Creëer een cultuur van intentie en dring er bij managers en werkgevers op aan om een empathische en inclusieve aanpak te hanteren.
4. Gebruik technologie om prestaties te versnellen. Dat betekent dat eerlijkheid moet worden ingebouwd in het screenen, digitale tools voor communicatie en feedback moeten worden gebruikt om te zien wat werkt en wat niet, en investeren in collaboratieve tools en teampraktijken die vrouwen en mannen in staat stellen om effectief te engageren in fysieke en remote-omgevingen, zelfs nadat de pandemie is afgenomen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die geïnteresseerd zijn, moeten IBM’s Expert Labs bezoeken, of IBM’s Women Leaders in AI-programma.