Wendy Gilbert, Senior Vice President for Produkt, Mark43 – Intervju-serie

Wendy Gilbert, Senior Vice President for Produkt i Mark43, har mer enn to tiår med erfaring innen offentlig sikkerhetsteknologi, med en karriere som omfatter produktledelseslederroller i organisasjoner som CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems og VisionAIR. Hun har jevnt og trutt fremmet seg gjennom roller med fokus på records management system (RMS) og offentlig sikkerhetsplattformer, og leder nå produktstrategi i Mark43, der hun er ansvarlig for å forme utviklingen av skybaserte løsninger brukt av politiet. Hennes periode reflekterer en dypt spesialisering i å modernisere kritiske programvare for førstereaksjonsstyrker, med fokus på brukervennlighet, overholdelse og operasjonell effisiens i høyrisikomiljøer.

Mark43 er en ledende leverandør av skybasert offentlig sikkerhetssprogramvare, og tilbyr en integrert plattform som inkluderer records management (RMS), datamaskinbasert dispatch (CAD), analyse og mobile verktøy designet for politi og nødetater. Bygget på en SaaS-arkitektur, muliggjør plattformen at etater strømlinjeformer rapportering, håndtere saker og få tilgang til sanntidsdata fra hvor som helst, noe som betyr at den administrative arbeidsbyrden reduseres og responstidene forbedres. Systemene er designet for å erstatte legacy-infrastruktur med skalerbare, sikre og mobile-førsteløsninger, og hjelper over hundre etater å forbedre situasjonsbevissthet, samarbeid og offentlig sikkerhetsresultater.

DU har brukt over to tiår på å bygge produkter over bedrifter som VisionAIR, TriTech, CentralSquare og nå Mark43. Hvordan har din perspektiv på offentlig sikkerhetsteknologi utviklet seg, og hva føles fundamentalt annerledes om denne nåværende bølgen av AI-tilpasning?

Teknologien har endret seg mye over de siste to tiårene. For det meste av denne tiden var teknologien designet for å støtte oppdraget etterpå. Systemene fanget hva som skjedde, men de hjalp ikke aktivt til å forme hva som skulle skje neste. Det er hva som er fundamentalt annerledes nå.

For første gang er vi ikke bare tilføyer teknologi til offentlig sikkerhetsarbeidsflyter. Vi gjenskaper disse systemene som AI-naturlige fra bunnen av, noe som helt endrer rollen teknologien spiller. Vi flytter fra systemer for å registrere til systemer for handling. I stedet for bare å dokumentere hendelser, hjelper vi etater å tolke, prioritere og handle i sanntid. Dette er første gang i min karriere at jeg har sett teknologien virkelig operere med den hastighet offentlig sikkerhet fortjener, som er å levere produkter som kan transformere hvordan etater fungerer dag for dag og til slutt levere bedre offentlig sikkerhetsresultater.

Mark43s forskning viser sterk støtte for AI blant politiet, men også et klart forventning om menneskelig tilsyn. Hva betyr meningsfullt menneskelig engasjement i dag-til-dag-operasjoner?

I hver enkelt produktbeslutning vi tar, er prinsippet klart. AI støtter. Mennesker bestemmer.

AI kan strukturere en rapport, overflate koblinger over poster eller høydepunkter viktig informasjon i en samtale. Men en betjent, en dispatcher eller en etterforsker er alltid den som anvender dom og tar avgjørelsen. I praksis betyr det at AI akselerer veien til innsikt mens den holder ansvar med mennesket. Det utkaster, foreslår og kobler, men det bestemmer ikke.

Dette er spesielt viktig i CAD- og RMS-arbeidsflyter, der avgjørelser har reelle konsekvenser. Rollen til AI er å redusere friksjon og kognitiv belastning, så offentlig sikkerhetsprofesjonelle kan fokusere på alt som krever deres ekspertise.

En gjentakende bekymring er om AI-støttede rapporter og avgjørelser vil holde i retten. Hvordan designer du systemer som ikke bare er operasjonelt nyttige, men også juridisk forsvarlige?

Kommer fra en CAD- og RMS-bakgrunn, er forsvarlighet ikke et “nice-to-have”. Hvis poster fra et system ikke kan stå i retten, er verktøyene ikke klare for offentlig sikkerhetsbruk.

Dette starter med åpenhet. Hver AI-generert utgang må være direkte koblet til dens kilde-data. Brukere må kunne spore eksakt hvor informasjonen kom fra, hvordan den ble generert og hvordan den ble brukt. Hvis denne koblingen ikke er klar, vil systemet ikke holde i retten under skarpskyting. Systemet må også kjenne til sine grenser. Når data er ufullstendig, designer vi AI til å overflate gapet, ikke forsøke å løse det på egen hånd. Det gjetter ikke.

En annen kritisk del er å møte hvordan etater faktisk opererer. AI kan ikke diktere politikk eller arbeidsflyt. Det må konformere til de juridiske kravene, rapporteringsstandardene og operative realitetene til hver enkelt etat.

Vi bygger inn konfigurasjonsmuligheter direkte i systemet. Overholdelsesvalideringer og AI-tilganger kan settes på rapport- og lovkode-nivå, så etater kan velge hvor AI-støtte er passende og hvor det ikke er. For eksempel kan en etat aktivere AI-støtte for lavere hendelser mens det begrenser det i saker som har en høyere bevisstandard.

Vi opprettholder også full åpenhet i hvordan AI brukes. Hver instans av AI-deltagelse er logget, og fullt utkasthistorikk er bevart innenfor rapporten. Det skaper en klar, gjennomgangbar post som støtter både intern ansvarlighet og ekstern juridisk skarpskyting.

Disse systemene må kunne stå i retten fra tilsyn, advokater og allmennheten for å være operasjonelt nyttige og effektive.

Fra din erfaring, hvor er AI allerede i gang med å levere målbare verdi i offentlig sikkerhet i dag, og hvor er det fortsatt ikke oppfyller forventningene?

Den mest umiddelbare verdien er i de grunnleggende arbeidsflytene jeg har arbeidet med hele min karriere.

Rapportering er essensiell, men det er også en varig drenering av tid. AI endrer dette ved å gjøre dokumentasjon til noe som skjer sammen med arbeidet, ikke etterpå. Det er en betydelig skift for betjenter og etater som håndterer bemanningsbegrensninger.

Men den større skiftet skjer i hvordan etater flytter fra informasjon til handling. AI kan overflate hva som betyr noe i sanntid, ikke bare etterpå. Der jeg ser gapet, er ikke i teknologien. Det er i hvordan organisasjoner operationaliserer det. AI krever klare politikker, styring og opplæring for å være effektivt. Etater som behandler det som en arbeidsflyttransformasjon ser resultater. Hvis etater ser det bare som en funksjon, vil det ikke låse opp den samme muligheten.

Fordommer er ett av de mest kritiske utfordringene i AI, spesielt i politiet der historiske data kan reflektere systemiske problemer. Hvordan nærmer Mark43 seg å mildne fordommer samtidig som det opprettholder nøyaktighet og tillit i sine systemer?

Fordommer er en reel bekymring, spesielt i systemer som avhenger av historiske data.

Fra et produktstandpunkt, er svaret ikke å skjule hvordan systemet fungerer. Det er å gjøre det mer åpent og ansvarlig. Vi fokuserer på å forbedre datakvaliteten på inngangspunktet, gjøre utgangene konsistente og sikre at det alltid er menneskelig gjennomgang. I CAD- og RMS-systemer, bedre data fører til bedre avgjørelser. AI skal forsterke det, ikke undergrave det.

Målet er å grunne avgjørelser i mer fullstendig og konsistent informasjon, samtidig som det sikres at hver utgang kan undersøkes, auditeres og forbedres over tid.

Gjennomsiktighet og gjennomgangbarhet diskuteres ofte som krav for ansvarlig AI. Hva betyr full gjennomgangbarhet i praksis for etater som bruker AI-drevne verktøy?

I offentlig sikkerhetssystemer, har gjennomgangbarhet alltid vært essensiell. AI øker kravene.

For etater som bruker AI, bør det være full visibilitet i hva som er generert, hva data informerte det, og hvordan det ble brukt. Ingenting bør eksistere uten en klar kobling tilbake til den underliggende posten. Hver utgang bør være forklarlig. Hver skritt bør være gjennomgangbar. Det er hvordan du bygger systemer som kan være tillitsfulle, ikke bare operasjonelt, men også offentlig.

Mange offentlig sikkerhets-etater avhenger fortsatt av legacy-systemer og fragmentert data. Hvor viktig er infrastruktur-modernisering før AI kan virkelig levere målbare resultater?

AI er bare så kraftig som grunnlaget det sitter på. Jeg har arbeidet med legacy CAD- og RMS-miljøer mye av min karriere, og jeg har sett hvordan fragmenterte systemer begrenser hva etater kan gjøre. Etterforskere som bruker disse systemene må ofte spørre flere verktøy bare for å forstå en enkelt sak. Det er ikke bærekraftig.

AI avhenger av koblet, tilgjengelig data. Hvis systemer er siloet eller krever manuelle arbeidsomganger, kan AI ikke levere målbare resultater. Det blir en ekstra lag med kompleksitet i stedet for en kraftmultiplier. Moderne, skybasert infrastruktur låser opp muligheten for AI over hele den koblete plattformen.

Det er en økende interesse for AI-systemer som kan handle i stedet for bare gi innsikt. Ser du en fremtid der AI aktivt deltager i arbeidsflyter som sakshåndtering eller dispatch, og hvor bør grensene settes?

AI vil fortsette å flytte dyptere inn i arbeidsflytene, spesielt i områder som anropshåndtering, triage og sakshåndtering. Det vil øke koordinere arbeidsflyter, prioritere handlinger og overflate neste beste skritt i sanntid. Men i offentlig sikkerhet, vil det være klare grenser. AI kan anbefale, prioritere og overflate viktig informasjon. Det kan redusere tiden det tar å flytte fra informasjon til handling. Men avgjørelser som påvirker menneskers liv, må forbli hos trente fagfolk. Vårt mål er klarhet og tillit på rett øyeblikk.

Offentlig tillit er essensiell i politiarbeid, spesielt når nye teknologier introduseres. Hva er de mest effektive sikringene for å sikre at AI styrker tillit i stedet for å undergrave den?

Vi erkjenner at tillit er noe offentlig sikkerhets-etater arbeider for å tjene hver dag. Teknologien må møte samme standard. For AI, begynner det med åpenhet og gjennomsiktighet. Brukere må forstå hva systemet gjør og hvorfor. Det krever også konsistens, styring og mulighet til å se på resultater over tid. Vi bygger med en tilbakemeldingsloop direkte fra feltet, fordi tillit etableres gjennom virkelig bruk og kontinuerlig validering.

Ser fremover de neste årene, hvordan forventer du at rollen til AI i offentlig sikkerhet vil utvikle seg fra administrativ støtte mot sanntids-avgjørelser?

AI vil bli innbygget over hele livssyklusen til offentlig sikkerhet, fra øyeblikket et anrop kommer inn til hvordan en sak blir løst. Den største skiftet vil være hvor raskt etater kan flytte fra informasjon til handling. Det har alltid vært utfordringen i CAD- og RMS-systemer. Vi flytter mot en modell der systemet forstår hvordan et ditt etat opererer, forutser de første skrittene i en arbeidsflyt og hjelper å utføre dem, samtidig som det forblir menneskesentrert.

Rollen til AI er å redusere den administrative byrden, samle fragmenterte systemer, overflate riktig informasjon på rett tid, og støtte bedre avgjørelser under press. AI kan ikke erstatte erfaring. Det hjelper å sikre at personer på frontlinjen er bedre informert, forberedt og støttet i hver enkelt avgjørelse de tar.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Mark43.