Ritika Gunnar, Wiceprezes Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software – Wywiad

Ritika Gunnar jest Wiceprezesem Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. Jest również bardzo zaangażowana w program Women Leaders in AI firmy IBM. Wcześniej kierowała biznesem Master Data Management & Information Integration and Governance oraz biznesem Data Warehousing & Analytics, odpowiedzialnym za strategię, kierunki i zarządzanie operacyjne portfolio Warehousing.

Początkowo interesowała się matematyką i lingwistyką. Co skłoniło ją do zainteresowania się informatyką i sztuczną inteligencją?

Kiedy była młoda, interesowała się wszystkim innym niż technologia. Jak zauważyliście, interesowała się głównie hiszpańskim i obcymi językami oraz lingwistyką. Jej rodzice byli inżynierami i przedsiębiorcami, którzy zaszczepili w niej miłość do nauki. Technologia ma punkt przecięcia, który pozwala wpływać na każdą branżę i każdy aspekt naszego życia codziennego. Po pierwszym kursie na studiach wiedziała, że to jest miejsce, w którym się należy.

Pomimo że podążała za swoimi pasjami w kierunku kariery w technologiach, wiele młodych kobiet wybiera nie-STEMowe ścieżki kariery. Dlatego jest tak podekscytowana, że po raz trzeci z rzędu IBM honoruje wyjątkowe kobiety-biznesmenki za ich pionierskie wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach na całym świecie poprzez nasz program Women Leaders in AI. Inne młode kobiety muszą móc widzieć siebie w tych Women Leaders in AI i mieć zaufanie oraz społeczność, która zachęca do podjęcia kariery w technologiach i sztucznej inteligencji.

Miała niesamowitą karierę w IBM, mogłaby opowiedzieć nam o części tej drogi?

Ludzie często pytają ją, dlaczego ma tak długą karierę w IBM. W IBM mogła rozwijać swoje umiejętności w obszarach produktowych i funkcjonalnych. Zaczynała w zespole zarządzania systemami jako programistka i od tego czasu awansowała przez obszary danych, analityki i sztucznej inteligencji w funkcjach zarządzania produktem, sprzedaży i usług.

Było to bardzo wartościowe dla jej kariery, aby móc zacząć w jednej dziedzinie, rozszerzyć swoją wiedzę o określonym obszarze, a następnie przenieść się do innej dziedziny. Nauczyła się z każdego przejścia, rozwijając solidne podstawy niezbędne dla jej obecnej roli, która pomaga firmom w przyjęciu nowych technologii.

Przez każdą rolę stwierdziła, że pomocne jest skupienie się na 3 obszarach, aby przyspieszyć wzrost: (1) Znajdź społeczność, która wspiera uczenie się i rozwój w nowej roli. Może to być przez istniejące grupy, mentorów i nawet odwrotnych mentorów. (2) Bądź ciekawa. Zawsze ucz się z ręką w rękę, studiuj i praktykuj swoje rzemiosło i nieustannie ucz się. (3) Bądź pewna siebie, najważniejszy aspekt.

Jest obecnie Wiceprezesem Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. Mogłaby opowiedzieć nam, co obejmuje ta rola?

Zespół Expert Labs pomaga organizacjom w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, aby utrzymać swoje firmy silne w wysoko konkurencyjnym krajobrazie. Prowadzi zespół ponad 2400 wysoko wykwalifikowanych ekspertów, którzy koncentrują się na doradztwie, architekturze i dostarczaniu sukcesu klientów z danymi, automatyką i innymi przypadkami użycia sztucznej inteligencji.

Pracują z klientami, aby upewnić się, że ich projekty technologiczne są udane, pomagając im zrozumieć ich cele i prowadząc ich przez każdy krok ich podróży do transformacji biznesowej.

Wcześniej stwierdziła, że aby odnieść sukces ze sztuczną inteligencją, wszystko zaczyna się od danych. Mogłaby wyjaśnić to?

Jak powiedzieliście, aby spełnić obietnicę sztucznej inteligencji, organizacje muszą zacząć od swoich danych. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby przekształcić, w jaki sposób firmy działają i dostarczają wartość, jednak wiele z nich nadal boryka się z pokonywaniem złożoności danych, niedoboru talentów i brakiem zaufania do systemów sztucznej inteligencji. Podczas gdy świętujemy różnorodność w sztucznej inteligencji, skupiam się na dwóch kluczowych pytaniach, które uważam za kluczowe w tworzeniu zaufania do danych i systemów sztucznej inteligencji: czy moja sztuczna inteligencja jest sprawiedliwa i czy moja sztuczna inteligencja jest wyjaśnialna?

Aby upewnić się, że sztuczna inteligencja jest sprawiedliwa, musimy upewnić się, że dane, na których budowane są modele, są sprawiedliwe, i że same modele są zaprojektowane tak, aby wykrywać i łagodzić uprzedzenia, gdy wprowadzane są nowe dane. Nakaz usunięcia uprzedzeń stał się bardziej pilny wśród naszego nasilającego się globalnego dyskursu wokół sprawiedliwości rasowej i ekonomicznej. Gdy upewnimy się, że sztuczna inteligencja jest sprawiedliwa, może być doskonałym narzędziem do łagodzenia uprzedzeń ludzkich.

Jeśli nie możemy wyjaśnić, dlaczego sztuczna inteligencja podejmuje pewne decyzje, obawy przed “czarną skrzynką” tajemniczych algorytmów mogą sprawić, że niemożliwe będzie wytworzenie zaufania. Branże takie jak usługi finansowe, opieka zdrowotna i ubezpieczenia prezentują ogromną okazję do wdrożenia sztucznej inteligencji na dużą skalę, jednak wymaga to bardzo wrażliwych danych, aby podejmować decyzje, które znacząco wpływają na ludzkie życie. Jest krytyczne, aby klienci zrozumieli, w jaki sposób te decyzje są podejmowane i dlaczego. Aby upewnić się, że najlepsze i najbardziej sprawiedliwe decyzje są podejmowane, i aby zadowolić regulatorów, potrzebujemy śladu audytowego, który daje dokładne odpowiedzi.

Upewnienie się, że sztuczna inteligencja i dane, na których jest budowana, są sprawiedliwe i wyjaśnialne, jest soczewką, przez którą należy patrzeć na udane projekty sztucznej inteligencji. Jej zdaniem różnorodna grupa osób o różnych doświadczeniach jest kluczowa w tym procesie.

Jest bardzo zaangażowana w program Women of AI firmy IBM. Mogłaby opowiedzieć nam więcej o tym programie?

Pionierskie kobiety włączone do naszej corocznej listy Women Leaders in AI stworzyły środowisko, w którym coraz więcej kobiet może przekraczać granice w branży technologicznej, upewniać się, że ich głosy są słyszalne, i otwierać drzwi dla następnego pokolenia. Jest krytyczne, aby świętować i dzielić się tymi historiami, aby utrzymać ten impet, dlatego honorujemy 40 niesamowitych kobiet z 18 krajów na całym świecie, które kształtują przyszłość sztucznej inteligencji i jak postępy w przetwarzaniu języka naturalnego, automatyce i godnej zaufania sztucznej inteligencji mogą być wykorzystane, aby pomóc organizacjom lepiej przewidywać wyniki, automatyzować procesy i napędzać nową wydajność.

Lista honoruje liderów z 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 i wielu innych. Te niesamowite liderki przełamują nowe granice, wykorzystując sztuczną inteligencję, aby poprawić skuteczność reklam, upewnić się, że rolnicy mają niezbędne narzędzia do prognozowania plonów, pomagać w poprawie bezpieczeństwa żywności, utrzymywać mieszkańców na bieżąco podczas pandemii COVID-19 i wiele więcej.

Jak ważne jest posiadanie zróżnicowanego zespołu mniejszości i kobiet, aby uniknąć uprzedzeń sztucznej inteligencji?

W ciągu roku pandemia COVID-19 wywróciła do góry nogami pokolenia pracujących kobiet, z ponad 5 milionami tylko w Stanach Zjednoczonych, które straciły lub opuściły swoje miejsca pracy. W rzeczywistości nowe badania z IBM Institute for Business Value pokazują, że mniej kobiet dzisiaj zajmuje stanowiska wiceprezesów, dyrektorów i menedżerów niż w 2019 roku. Stworzyliśmy coroczny program Women Leaders in AI w 2019 roku, aby zachęcić do zwiększonej różnorodności w tej dziedzinie i zapewnić wyróżnionym sieć wspólnego uczenia się. Jej nadzieją jest, że inni przeczytają historie tych niezwykłych liderów i znajdą inspirację – i, co równie ważne, zobaczą się w tych historiach.

Dodatkowo, ważność posiadania zróżnicowanego myślenia za innowacjami w sztucznej inteligencji nie może być przeceniona. Różnorodność myślenia jest kluczem do rozwoju sztucznej inteligencji. Zobaczyliśmy, że im więcej różnorodności myślenia wkładanej w tworzenie technologii, tym większe prawdopodobieństwo złagodzenia uprzedzeń, promowania etycznie działającej sztucznej inteligencji i poprawy zaufania do systemów sztucznej inteligencji. Ostatecznie pokazuje to, że różnorodne praktyki pracy umożliwiają głębsze zaufanie do programów, które są rozwijane, prowadząc do lepszych wyników ekonomicznych i korzyści dla wszystkich. Świętujemy kroki, które zostały podjęte, aby stworzyć bardziej różnorodne i inkluzywne pole sztucznej inteligencji, podczas gdy nadal dążymy do tego, aby było jeszcze lepsze.

Co rodzice mogą zrobić, aby zachęcić dziewczynki do zainteresowania się informatyką i sztuczną inteligencją?

Dwie rzeczy wyróżniają się – ciekawość i mentoring. W jej doświadczeniu najważniejszym składnikiem sukcesu w sztucznej inteligencji jest kultura ciekawości i ciągłego uczenia się. W technologiach, ogólnie rzecz biorąc, średni czas życia umiejętności i informacji wynosi od trzech do pięciu lat. W sztucznej inteligencji jest to 12-18 miesięcy. Technologia rozwija się tak szybko, że ciekawa postawa i głód wiedzy są ważniejsze niż jakiekolwiek konkretna umiejętność. Zachęcanie do ciekawości może zacząć się od młodego wieku.

Dla dziewczyn zainteresowanych technologią systemy wsparcia i mentoring są kluczowe. To wszystko o tworzeniu kultury, w której ludzie czują, że mogą ciągle się rozwijać. Nauczyła się tego na własnym przykładzie kilka lat temu, kiedy wysłała swojego syna i córkę do obozu programistycznego razem. Jej syn kochał to, ale jej córka wróciła i oświadczyła: “Nie chcę już programować, Mamo.” Po rozmowie zrozumiała, że córka była jedyną dziewczyną w swojej klasie. Więc zapisала ją na specjalny program, w którym dziewczyny programują razem. Córka bawiła się, zyskała pewność siebie i może teraz wytrzymać w każdym miejscu – w tym w pokoju z dziesiątkami chłopaków budujących moduły Minecraft.

Co przedsiębiorstwa mogą zrobić, aby przyciągnąć więcej kobiet?

Jeśli chcemy zwiększyć liczbę kobiet w sztucznej inteligencji – i zwiększyć różnorodność w tej dziedzinie we wszystkich wymiarach – musimy świętować różnorodność, jaka istnieje. Musimy upewnić się, że ludzie reprezentujący różne grupy i tła mają wspierające społeczności technologiczne, w których czują się komfortowo, zadając pytania, popełniając błędy i wkraczając w nieznane terytorium – wszystkie te elementy są niezbędne do uczenia się. Podczas gdy IBM świętuje 40 kobiet, które są prawdziwymi pionierkami, łączą je również ze sobą jako nową sieć do uczenia się, dzielenia się i wspierania się nawzajem. Na podstawie wyników nowych badań z IBM Institute for Business Value, zaproponowaliśmy mapę drogową dla zmian:

1. Połącz śmiałe myślenie z dużymi zobowiązaniami, czyniąc równość płci formalną priorytetem biznesowym.
2. Zastosuj specjalne interwencje związane z kryzysem. Korzyści takie jak wsparcie opieki nad dziećmi, zasoby zdrowia psychicznego, elastyczne miejsca i godziny pracy mogą być kluczowe.
3. Stwórz kulturę intencjonalności i nalegaj na robienie miejsca. Pracodawcy i menedżerowie muszą podejść do swoich pracowników w sposób empatyczny i inkluzywny.
4. Wykorzystaj technologię, aby przyspieszyć wyniki. Oznacza to wprowadzenie sprawiedliwości do screeningu, wykorzystanie cyfrowych narzędzi do komunikacji i informacji zwrotnej, aby ujawnić, co działa, a co nie, i zainwestuj w narzędzia współpracy i praktyki zespołowe, które pozwalają kobietom i mężczyznom na efektywne zaangażowanie w środowiskach fizycznych i zdalnych, nawet po ustaniu pandemii.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy zainteresowani powinni odwiedzić Expert Labs IBM lub program Women Leaders in AI.