Ritika Gunnar, VP de Expert Labs, IBM Cloud e Software Cognitivo – Série de Entrevistas

Ritika Gunnar é a Vice-Presidente de Expert Labs, IBM Cloud e Software Cognitivo. Ela também está muito envolvida no programa Women Leaders in AI da IBM. Anteriormente, ela gerenciou o negócio de Master Data Management & Information Integration e Governance da IBM e o negócio de Data Warehousing & Analytics, responsável pela estratégia, direções e gestão operacional do portfólio de Armazenamento de Dados.

Você estava originalmente interessada em matemática e linguística. O que a inspirou a mudar para ciência da computação e IA?

Quando eu era jovem, eu tinha interesse em tudo, menos em tecnologia. Como você notou, eu estava principalmente interessada em espanhol e línguas estrangeiras e linguística. Meus pais eram engenheiros e empresários e me incutiram um amor pela ciência. A tecnologia tem esse ponto de interseção de ser capaz de afetar todas as indústrias e todos os aspectos da nossa vida diária. Depois da minha primeira aula na faculdade, eu soube que era aqui que eu pertencia.

Embora eu tenha seguido meus interesses em direção a uma carreira em tecnologia, infelizmente, muitas jovens mulheres escolhem carreiras não-STEM. É por isso que estou tão animada que, pelo terceiro ano consecutivo, a IBM está homenageando mulheres líderes de negócios excepcionais por seu uso pioneiro de IA em empresas em todo o mundo, por meio de nossa iniciativa Women Leaders in AI. Outras jovens mulheres precisam ser capazes de se ver nelas e ter confiança e comunidade para encorajar perseguições em tecnologia e IA.

Você teve uma carreira incrível na IBM, poderia compartilhar conosco parte dessa jornada?

As pessoas frequentemente me perguntam por que eu tenho uma carreira tão longa aqui na IBM. Na IBM, eu pude crescer minhas habilidades em áreas de produtos e domínios funcionais. Eu comecei em nossa equipe de gerenciamento de sistemas como desenvolvedora e, desde então, progridi por meio de dados, análise e IA em funções de gerenciamento de produtos, vendas e serviços.

Foi altamente valioso para a minha carreira ser capaz de começar em uma área, expandir meu conhecimento sobre um domínio específico e, em seguida, mudar para outra área. Eu aprendi com cada mudança, desenvolvendo uma base sólida crítica para o meu papel atual, ajudando as empresas a adotar novas tecnologias.

Através de cada papel, eu encontrei útil me concentrar em 3 áreas para impulsionar o crescimento: (1) Encontrar uma comunidade para apoiar o aprendizado e o crescimento necessário para o novo papel. Isso pode ser feito por meio de grupos existentes, mentores e até mesmo mentoria reversa. (2) Ser curioso. Aprender sempre com trabalho prático, estudando e praticando sua arte e aprendendo continuamente. (3) Ter confiança nas suas habilidades, provavelmente o aspecto mais importante.

Você atualmente é a Vice-Presidente de Expert Labs, IBM Cloud e Software Cognitivo. Poderia compartilhar conosco o que esse papel envolve?

A equipe de Expert Labs ajuda as organizações a realizar totalmente o potencial da inteligência artificial para manter seus negócios fortes em um cenário altamente competitivo. Eu lidero uma equipe de mais de 2400 especialistas altamente técnicos focados em aconselhamento, arquitetura e entrega de sucesso do cliente com dados, automação e outros casos de uso de IA.

Nós trabalhamos com os clientes para garantir que seus projetos de tecnologia sejam bem-sucedidos, ajudando-os a entender seus objetivos e orientando-os em cada etapa de sua jornada para a transformação empresarial.

Você disse anteriormente que, para ter sucesso com a IA, tudo começa com os dados. Poderia elaborar sobre isso?

Como você disse, para cumprir a promessa da IA, as organizações precisam começar com seus dados. A IA tem o potencial de transformar como os negócios operam e entregam valor, no entanto, muitas continuam a lutar para superar a complexidade dos dados, a escassez de talentos e a falta de confiança nos sistemas de IA. Como estamos celebrando a diversidade na IA, eu me concentrarei em duas questões-chave que acho que são fundamentais para desenvolver confiança nos dados e sistemas de IA: é minha IA justa e é minha IA explicável?

Para garantir uma IA justa, devemos nos certificar de que os dados nos quais os modelos são construídos sejam justos e que os modelos em si sejam projetados para detectar e mitigar vieses à medida que novos dados são introduzidos. O mandato para remover vieses se tornou mais urgente em meio à nossa conversa global intensificada sobre justiça racial e econômica. Quando garantimos que a IA seja justa, ela pode ser uma ferramenta excelente para mitigar vieses humanos.

Se não podemos explicar por que a IA está tomando certas decisões, os medos de uma “caixa preta” de algoritmos misteriosos podem tornar impossível gerar confiança. Indústrias como serviços financeiros, saúde e seguros apresentam uma oportunidade enorme para implantar a IA em larga escala, no entanto, isso requer dados altamente sensíveis para tomar decisões que afetam significativamente a vida das pessoas. É fundamental que os clientes entendam como essas decisões estão sendo tomadas e por quê. Para garantir que as melhores e mais equitativas decisões sejam tomadas e para satisfazer os reguladores, precisamos de um rastro de dados auditável que forneça respostas precisas.

Garantir que a IA e os dados nos quais ela é construída sejam justos e explicáveis é a lente através da qual devemos ver os projetos de IA bem-sucedidos. Minha crença é de que um grupo diversificado de origens e experiências vividas é fundamental para esse processo.

Você está muito envolvida no programa Women of AI da IBM. Poderia nos contar mais sobre esse programa?

As mulheres pioneiras incluídas em nossa lista anual de Women Leaders in AI criaram um ambiente em que mais e mais mulheres podem empurrar os limites na indústria de tecnologia, fazer suas vozes ouvidas e abrir portas para a próxima geração. É fundamental celebrar e compartilhar essas histórias para manter esse ímpeto, é por isso que estamos homenageando 40 mulheres incríveis de 18 países ao redor do mundo que estão moldando o futuro da inteligência artificial e como os avanços no processamento de linguagem natural, automação e IA confiável podem ser usados para ajudar as organizações a prever melhor os resultados, automatizar processos e impulsionar novas eficiências.

A lista homenageia líderes da 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 e muitas mais. Essas líderes incríveis estão quebrando novos caminhos usando a IA para melhorar a eficácia da publicidade, empoderar os agricultores com ferramentas de previsão de colheita essenciais, ajudar a melhorar a segurança alimentar, manter os constituintes atualizados durante a pandemia de COVID-19 e muito mais.

Quão importante é ter uma equipe diversificada de minorias e mulheres para evitar vieses na IA?

No espaço de um ano, a pandemia de COVID-19 derrubou gerações de mulheres que trabalham, com mais de 5 milhões apenas nos EUA perdendo ou deixando seus empregos. De fato, nova pesquisa do IBM Institute for Business Value mostra que menos mulheres hoje ocupam cargos de vice-presidente sênior, vice-presidente, diretor e gerente do que em 2019. Criamos o programa anual Women Leaders in AI em 2019 para ajudar a encorajar a participação diversificada aumentada no campo e fornecer às homenageadas uma rede para aprendizado compartilhado. Minha esperança é que os outros leiam as histórias dessas líderes notáveis e encontrem inspiração – e, igualmente importante, vejam vislumbres de si mesmas.

Além disso, a importância de ter pensamento diversificado por trás das inovações na IA não pode ser subestimada. A diversificação do pensamento é fundamental para o desenvolvimento da IA. Nós vimos que, à medida que mais variedade de pensamento vai para a criação da tecnologia, há uma maior probabilidade de mitigar vieses, promover a operação ética da IA e melhorar a confiança nos sistemas de IA. Em última análise, mostrando que práticas de trabalho diversificadas permitem uma confiança mais profunda nos programas desenvolvidos, levando a melhores retornos econômicos e benefícios para todos. Nós celebramos os passos que foram dados para criar um campo de IA mais diversificado e inclusivo, à medida que continuamos a lutar para torná-lo ainda melhor.

O que as empresas podem fazer para atrair mais mulheres?

Se queremos aumentar o número de mulheres na IA – e aumentar a diversidade no campo em todas as dimensões – devemos celebrar a diversidade que existe. Devemos garantir que as pessoas que representam diferentes grupos e origens tenham comunidades de tecnologia de apoio onde elas se sintam confortáveis em fazer perguntas, cometer erros e aventurar-se em território desconhecido – todas as partes necessárias do aprendizado. À medida que a IBM celebra 40 mulheres que são verdadeiras pioneiras, estamos conectando-as umas às outras como uma nova rede para aprendizado, compartilhamento e apoio mútuo. Com base nos resultados encontrados na nova pesquisa do IBM Institute for Business Value, propusemos uma estrada para a mudança:

1. Combine pensamento ousado com grandes compromissos, tornando a igualdade de gênero uma prioridade de negócios formal.
2. Aplique intervenções específicas relacionadas à crise. Benefícios como apoio à creche de backup, recursos de saúde mental e locais de trabalho flexíveis e horários podem ser fundamentais.
3. Crie uma cultura de intenção e insista em fazer espaço. Empregadores e gerentes precisam adotar uma abordagem empática e inclusiva em relação aos seus funcionários.
4. Use a tecnologia para acelerar o desempenho. Isso significa hardwiring a justiça nos processos de triagem, usar ferramentas digitais para comunicação e feedback para mostrar o que está funcionando e o que não está, e investir em ferramentas colaborativas e práticas de equipe que permitam que as mulheres e os homens se engajem efetivamente em ambientes físicos e remotos, mesmo após a pandemia.

Obrigada pela grande entrevista, leitores que estão interessados devem visitar o Expert Labs da IBM ou o programa Women Leaders in AI da IBM.