Adam Asquini, Director de Managementul Informației și Analitică de Date la KPMG – Seria de Interviuri

Adam Asquini este Director de Managementul Informației și Analitică de Date la KPMG în Edmonton. El este responsabil pentru conducerea proiectelor de date și analitică avansată pentru clienții KPMG din prairies. Adam este pasionat de construirea și dezvoltarea unor echipe de înaltă performanță pentru a oferi cele mai bune rezultate pentru clienți și pentru a permite o experiență de muncă implicată pentru echipele sale. A lucrat anterior la AltaML ca Vicepreședinte al Soluțiilor pentru Clienți, la Guvernul Albertei ca Manager de Programe și în Forțele Armate Canadiene ca Ofițer de Semnal. Având o carieră non-tradițională în domeniul AI, Adam este un mare susținător al valorificării diversității și experienței echipelor transfuncționale și crede că oricine poate să se alăture comunității în creștere a inteligenței artificiale.

Ne-am întâlnit pentru interviul nostru cu Adam la conferința anuală Upper Bound 2023 pe tema inteligenței artificiale, care a avut loc la Edmonton, AB și a fost găzduită de Amii (Institutul de Inteligență a Mașinilor din Alberta).

Aveți o carieră non-tradițională, puteți discuta despre cum ați ajuns în domeniul AI?

Am început cariera mea în Forțele Armate Canadiene ca ofițer de semnal, ofițerii de semnal fiind responsabili pentru sistemele de telecomunicații IT care ajută oamenii să comunice. Deci, în esență, a fost vorba despre o mulțime de tehnologii de bază, cum ar fi radiourile și sateliții. A existat și o anumită cantitate de date, dar a fost mai mult despre infrastructura de bază. Inițial, m-a îndreptat către tehnologie. Am studiat ingineria chimică la universitate, din cauza curiozității și dorinței mele de a învăța. A început de acolo și am început să mă specializez și să mă autodezvolt în tehnologie.

După 14 ani în armată, făcând diverse lucruri legate de semnal, de la a lucra pe o bază și a sprijini serviciile IT și de telecomunicații, până la a stabili sedii și a comunica unitățile din linia întâi, am trecut la guvernul provincial al Albertei. Eram în managementul de programe, privind unele inițiative tehnologice transguvernamentale. La acea vreme, guvernul centraliza IT-ul, lucram cu diverse ministere guvernamentale pentru a aduce împreună și a consolida serviciile lor, am făcut multă muncă acolo, precum și în managementul investițiilor. Și, într-adevăr, în timp ce făceam acea muncă, am început să văd unele dintre organizații care foloseau date și analize.

Acest lucru mi-a trezit curiozitatea și, fiind întotdeauna curios și înfometat de cunoaștere, am început să mă implic în aceasta, fie prin implicarea în unele proiecte acolo, fie prin autodidactism, lucruri precum Coursera sau alte instrumente de formare pentru a învăța puțin mai mult. Am făcut multă cercetare, am citit despre furnizorii și platformele care ofereau aceste instrumente. M-am interesat foarte mult de date și analize și, prin curiozitatea și dorința mea naturală de a învăța mai mult, am început să mă implic din ce în ce mai mult în acest domeniu.

În afara Coursera, există podcasturi sau cărți specifice pe care le-ați recomanda?

Urmez mulți urmăritori pe LinkedIn, dar unii care îmi vin în minte sunt Emerj. Dan Faggella este persoana din spatele acestuia. El aduce multă conducere în gândire în acest domeniu. Urmez și unele dintre cele mai cunoscute, cum ar fi HBR și Forbes. Un contact al meu, Andreas Welch, care lucrează la SAP, eliberează mult conținut în jurul inteligenței artificiale și adoptării acesteia, așa că l-am urmărit. Cred că, în ceea ce privește podcasturile, au fost câteva la care am ascultat și, de asemenea, cărți. O carte foarte bună pe care am citit-o recent se numește Infonomics de Doug Laney. El este fostul Gartner și MIT, și este o carte foarte bună care explică un cadru de monetizare pentru date. Încerc să mă implic în cât mai multe lucruri posibile, plus să mă conectez la proiecte pentru a învăța mai mult.

Cum v-a ajutat experiența militară în rolul dvs. actual?

În mai multe moduri. Cred că unele dintre abilitățile de bază pe care le-am învățat prin cariera mea militară, o abordare structurată a planificării, care este foarte bună. Managementul timpului și prioritizarea. Într-un mediu militar, te obligă să înveți ce este cel mai important și să lucrezi la un anumit ritm, evaluând compromisurile și înțelegând cum să găsești un curs de acțiune care să fie fezabil și care să te facă să progresezi. Găsesc că, într-un peisaj tehnologic dinamic, cum ar fi inteligența artificială, unde lucrurile se mișcă foarte repede, capacitatea de a procesa o cantitate mare de informații și de a avea o abordare structurată pentru a înțelege ce este important, ce nu este important, unde vrei să te concentrezi, a fost un set de abilități foarte bun.

Altul este leadershipul și munca în echipă. Lucrezi cu o organizație mare. În teren, echipele sunt organizate și reorganizate în permanență pentru a aduna cea mai bună echipă pentru a finaliza o misiune, având abilități interpersonale puternice, abilități de conducere, abilități de comunicare, toate acestea sunt abilități care sunt foarte accentuate în antrenamentul militar, cred că acestea au fost, de asemenea, foarte utile.

Ați fost vicepreședinte al soluțiilor pentru clienți la AltaML timp de peste doi ani, ce este AltaML și ce proiecte interesante ați lucrat?

AltaML este o companie de inteligență artificială aplicată și învățare automată. Are sediul în Alberta, cu sediu central în Edmonton, un birou mare în Calgary și unul în Toronto. Ceea ce fac ei este să lucreze cu alte afaceri pentru a dezvolta soluții software și produse care au inteligență artificială în centrul lor, este vorba despre o afacere cu afacere. Partea organizației în care am lucrat a fost partea de servicii, am lucrat cu companii din domeniul petrolului și gazelor, instituții financiare. Am lucrat în multe verticale industriale diferite. Am lucrat cu ei pentru a defini probleme de afaceri care erau relevante și puteau avea un impact semnificativ asupra clienților și pentru a putea operaționaliza și utiliza aceste soluții.

Funcția mea a fost cea de vicepreședinte al soluțiilor pentru clienți. Când am început, eram într-un rol de manager de proiect, conducând câteva angajamente de inteligență artificială, apoi am avansat în timp, iar funcția de vicepreședinte al soluțiilor pentru clienți a fost responsabilă pentru funcția de livrare, managementul resurselor pentru proiecte și managementul activ al conturilor, o parte semnificativă a lucrului cu clienții a căzut în sarcina echipei mele.

În ceea ce privește proiectele, au fost multe, aș spune că, într-un fel sau altul, fie ca manager de proiect, antrenor sau resursă de asigurare a calității, zeci de proiecte de inteligență artificială pe care le-aș fi lucrat în cei doi ani și jumătate, unul dintre favoritele mele a fost un proiect de incendiu. Am lucrat cu guvernul Albertei. Ei se luptau cu zilele în care exista un risc moderat de incendiu, pentru a înțelege dacă un incendiu era probabil să apară într-o anumită zonă. Când erau nesiguri, practica lor de programare era să programeze toate resursele disponibile, ceea ce includea contractarea de resurse suplimentare, echipamente grele, cum ar fi buldozere sau avioane, elicoptere, ceea ce, desigur, era foarte costisitor.

Scopul proiectului de inteligență artificială a fost să prevadă, pentru o anumită regiune, probabilitatea ca un incendiu să apară în acea regiune pentru ziua următoare, pentru a ajuta la luarea deciziilor cu privire la alocarea optimă a resurselor pentru un proces pe care îl numeau pre-supresie, care era, în esență, programarea proactivă și alocarea resurselor.

A fost foarte interesant să văd că, în anumite scenarii, puteți reduce resursele sau doar le puteți concentra în anumite momente ale zilei. Acest lucru ar putea salva o mulțime de bani, dar nu ar introduce un risc semnificativ de a pierde un incendiu, milioane de dolari de economii potențiale. Această muncă a continuat și până în prezent. Chiar și acum, ei sunt în proces de a extinde fereastra de timp puțin, de a face zonele mai mici și mai granulare pentru a optimiza resursele mai bine. Dar, privind cum a fost sezonul de incendii până acum în Alberta, orice informație pe care o puteți oferi dinainte despre unde sunt riscurile și puteți optimiza resursele sau, cel puțin, le puteți realoca în locurile potrivite, este o muncă cu adevărat impactantă, a fost foarte plăcut.

De asemenea, am făcut și o muncă în procesarea cererilor, de asemenea. Un furnizor de asigurări primea mii de cereri, care dintre ele puteau fi aprobate automat, care ar fi necesitat o revizuire umană, sau chiar la ce echipă ar trebui să fie trimisă cererea pentru a obține nivelul potrivit de revizuire. Acest tip de muncă este, de asemenea, foarte important și poate salva organizațiilor o mulțime de efort și bani în ceea ce privește modul în care își desfășoară activitatea,

Sunteți în prezent director de management al informației și analitică de date la KPMG. Ce implică exact acest rol?

Lucrăm cu afaceri pentru a le ghida prin călătoria de a rezolva aceste probleme prin, în acest caz, o gamă mai largă de capacități de date și analitică. Lucrăm de la strategia de date din față și ajutăm organizațiile să-și organizeze datele din sisteme disparate, le aducem împreună, raportarea și analiza, precum și inteligența artificială și învățarea automată. Este un rol puțin mai larg decât cel anterior, dar acesta este, de asemenea, foarte interesant pentru mine. Acesta alimentează pasiunea mea pentru învățare și autodezvoltare.

Ca director, de obicei lucrez cu lideri seniori din partea clientului pentru a-i ajuta să înțeleagă ce va implica această călătorie, ce vor fi proiectele, cum pot să se pregătească. Un accent mare pe adoptare, mai ales cu sistemele avansate de analitică care sunt noi și care, uneori, vin cu o conotație negativă din partea forței de muncă, deci lucrăm cu ei pentru a implementa aceste soluții și pentru a le ajuta să înțeleagă procesele și structurile de care au nevoie. Acesta este un aspect important al rolului. Intern, conduc angajarea și conduc echipele de proiect, ajut la stabilirea priorităților pentru echipa de proiect și la ghidarea lucrului, precum și la sincronizarea diferitelor echipe care lucrează la aceste proiecte.

Într-un interviu recent cu Calgary Herald, ați discutat despre faptul că a existat o adoptare semnificativă a inteligenței artificiale în Alberta. În ce industrii vedeți această adoptare?

Am văzut adoptarea într-o serie de industrii diferite în Alberta. Cu siguranță, energia are o adoptare semnificativă, așa că am văzut cazuri în care organizațiile folosesc inteligența artificială pentru a optimiza inspecțiile de întreținere și siguranță în conducte, unde ar trebui să aibă loc săpături. Am văzut, de asemenea, multă muncă în lanțul de aprovizionare. Atunci când organizațiile mari fac fuziuni și achiziții, datele lor sunt peste tot, uneori au dificultăți în a găsi articole în materialele lor, astfel încât să poată folosi aceste modele de limbaj care apar în acest moment pentru a organiza date, a le structura într-un mod care poate fi analizat. Am văzut o muncă semnificativă în consolidarea contractelor de aprovizionare prin simpla capacitate de a căuta și găsi informații mai bine. Acesta poate fi aplicat în multiple industrii, nu doar în energie, dar îl văd aplicat și aici.

Siguranța este un aspect important, deci folosind procesarea de imagini sau chiar modelele de limbaj pentru a găsi cel mai relevant tip de scurtă informare sau inspecție de siguranță care ar trebui să aibă loc într-un anumit sit, în serviciile financiare, o mulțime de muncă pentru a personaliza experiența pentru un client bancar, oferindu-i cel mai bun sfat și găsind soluții personalizate pentru oameni care se află în diferite scenarii financiare, este un aspect foarte important și am văzut o mulțime de muncă aici. Și, de asemenea, asigurările. Așa cum am menționat anterior, multă muncă în triajul și procesarea cererilor.

Încă o industrie pe care aș sugera este silvicultura și gestionarea terenurilor, văd o creștere a utilizării imaginilor satelitare pentru a detecta schimbări ale terenului, pentru a gestiona acorduri asupra terenurilor și pentru a folosi aceste tehnici de procesare a imaginilor pentru a identifica lucruri care ar trebui sau nu să fie acolo, sau lucruri care s-au schimbat în timp.

Acesta este un aspect foarte interesant și vedem că diferite organizații se află în stadii diferite de maturitate. Unele abia încep sau experimentează, altele sunt mai avansate și adoptă pe deplin, dar majoritatea organizațiilor recunosc că, dacă nu încep sau nu se mișcă înainte cu aceasta, vor fi lăsate în urmă și acest lucru va crea o dezavantaj competitiv semnificativ pentru ele, deci interesul este foarte ridicat peste tot. Și, desigur, cu capacitățile de inteligență artificială generativă, acesta generează un interes foarte mare.

Vorbind despre inteligența artificială generativă, cum o vedeți transformând viitorul?

Sunt foarte entuziasmat de aceasta. Văd potențialul. Cred, de asemenea, că este important să aveți controlul potrivit pentru inteligența artificială generativă, cred cu adevărat că există multe cazuri de utilizare în care aceasta poate fi aplicată pentru a obține câștiguri semnificative de productivitate sau eficiență pentru afaceri. Unele dintre acestea, cum ar fi cazul de utilizare pe care l-am menționat anterior, cu lanțul de aprovizionare, aceasta a folosit unele dintre aceste tehnici chiar înainte de a fi anunțat public ChatGPT. În ceea ce privește unde văd că se îndreaptă, una dintre tendințele interesante pe care le văd este că, din ce în ce mai mult, această tehnologie este încorporată în aplicații de afaceri mainstream în acest moment.

Microsoft (MSFT ) a anunțat uneltele lor Copilot care vor fi integrate cu aplicațiile Microsoft Office, am văzut în unele dintre materialele lor lucruri cum ar fi scrierea unei note de informare și simpla solicitare a procesorului de cuvinte să facă un paragraf mai scurt. Și pur și simplu o face pentru tine. Pe măsură ce aceste tehnologii de inteligență artificială generativă sunt încorporate în aplicații de afaceri mainstream, va forța afacerile să gândească despre cum și când să le adopte, cum să le controleze, cum să poată monitoriza asigurarea calității pentru produsele pe care le produc.

Când este o capacitate separată, este puțin mai ușor să o încetiniți sau să o ignorați, dar vederea acestei tehnologii încorporate în aplicații de afaceri mainstream și platforme va conduce, cu adevărat, discuția înainte.

Sunt, de asemenea, speriat că, odată cu această tehnologie și accentul actual pe utilizarea responsabilă a acesteia, că va ajuta organizațiile să pună accentul pe inteligența artificială responsabilă, să pună procesele și guvernanța potrivite pentru a se asigura că soluțiile lor de inteligență artificială sunt construite în mod eficient, că riscul este gestionat pe tot parcursul ciclului de viață, că există verificări ulterioare și că puteți avea încredere în ieșirile acestora. Sper că această senzație actuală a inteligenței artificiale generative va continua să conducă această discuție cu aceste capacități înainte.

Puteți discuta despre importanța inteligenței artificiale responsabile și reducerea bias-ului în inteligența artificială?

Absolut. Cred că trebuie să fie așa, din mai multe motive. Majoritatea oamenilor care construiesc aceste sisteme vor avea mândrie în munca pe care o fac și nu vor ca sistemele lor să aibă aceste caracteristici, deci va exista o nevoie internă de a avea acest lucru pentru a păstra forța de muncă implicată și fericită și protejată. Din punct de vedere legal, există exemple acolo unde organizațiile au întâmpinat provocări legale sau de reglementare pentru bias-ul din inteligența lor artificială. Există un studiu de caz clasic al unei organizații care a folosit inteligență artificială în angajări. Setul de date a fost suprasolicitat în favoarea bărbaților față de femei, astfel încât inteligența lor artificială a discriminat femeile.

Acesta a fost un instrument de inteligență artificială de la Amazon.

Lucruri de genul acesta s-au întâmplat deja și au potențialul de a continua să se întâmple dacă nu aveți controlul potrivit. Având un focus real pe acest lucru va fi critic pentru majoritatea organizațiilor. Și, desigur, riscul de reputație pentru organizații. Dacă greșiți, acest lucru poate avea un impact uriaș asupra afacerii dvs.

Sunteți, de asemenea, un mare susținător al valorificării diversității și experienței echipelor transfuncționale. De ce este diversitatea atât de importantă în opinia dvs.?

Acum, tipurile de probleme care sunt rezolvate cu inteligența artificială sunt atât de complexe, din punct de vedere al afacerii, din punct de vedere al datelor care stau la baza acestora, nicio persoană sau niciun rol nu poate rezolva toate aceste probleme singur. Având o echipă transfuncțională bună cu perspective și seturi de abilități diferite este foarte important, pentru a putea avea oameni care sunt puternici într-o anumită zonă, valorificând acea putere. În ceea ce privește partea de diversitate, un alt mare factor care determină diversitatea este acela că, în majoritatea cazurilor, utilizatorul final al acestor sisteme va fi un grup divers de oameni, și nu avea aceste perspective aduse în echipa dvs. atunci când construiți acestea, vă pregătește pentru a face greșeli pe parcurs sau pentru a pierde lucruri.

Lucruri pe care eu nu le-aș gândi, dar pe care altcineva le-ar putea gândi, și le-ar aduce înainte. Este mai ușor să rezolvați probleme și să ajustați pentru asta în ciclul de dezvoltare decât după lansare. Cred, de asemenea, puternic că avea perspective diferite este acolo unde obțineți cel mai bun dialog, obțineți întrebări foarte bune care vin de la oameni care privesc lucrurile dintr-un alt unghi. Acest lucru forțează conversația despre cum să abordați ceva. Vă face să întoarceți unele dintre aceste pietre pe care altfel nu le-ați fi întors, avea un grup divers de oameni care privesc o problemă vă permite să obțineți cel mai bun rezultat posibil și cea mai bună soluție.

Ce credeți că va fi următorul mare salt înainte în inteligența artificială?

În această optică a inteligenței artificiale generative, cred că, pe măsură ce vom vedea mai multă tehnologie încorporată în aplicații mainstream, și acest lucru a început deja, va fi foarte important pentru adoptarea tehnologiei, deoarece va fi acolo, în sistemele pe care oamenii le folosesc deja. Va fi foarte, foarte important, și poate că acesta va deschide ușa către unele dintre celelalte cazuri de utilizare, pe măsură ce oamenii devin mai familiarizați cu ceea ce poate face, cu limitările sale, cum poate fi utilizat optim, și poate că doar va declanșa gândirea oamenilor și îi va face să spună: “Acum, am o idee mai bună despre ce poate face, despre limitările sale, despre cum poate fi utilizat optim, și poate că doar va deschide ușa către unele dintre celelalte cazuri de utilizare”.

De asemenea, sper că această senzație actuală a inteligenței artificiale generative va continua să conducă discuția despre aceste capacități înainte. Sunt, de asemenea, speriat că reglementarea și politica vor fi o înaintare care va veni în curând, deoarece știu că există multă mișcare la nivelul legiferării și reglementării, dar ceea ce sper este că afacerile individuale vor găsi, de asemenea, singure cum să gândească despre aceasta și ce controale interne ar trebui să pună în aplicare în acest moment.

Legile și reglementările durează mult timp. Afacerile pot conduce multă schimbare prin adoptarea unor astfel de controale interne și prin gândirea la ceea ce ar trebui să facă. Există precedent pentru acest lucru, desigur, cu auditurile și lucrurile de genul acesta, ceva la care KPMG este foarte puternic. Dar gândindu-se la ceea ce ar putea fi aceste controale, cum ar putea controla, cum ar putea testa ieșirile, cum ar putea asigura că reduc halucinațiile, ce pași suplimentari ar putea face după ce modelul a produs ieșirea sa pentru a minimiza orice potențial de prejudiciu sau risc, acestea sunt tipurile corecte de întrebări și sper că o parte din senzația actuală, din nou, este o înaintare în ceea ce privește modul în care gândim despre aceasta și modul în care construim structurile, procesele și echipele potrivite pe partea de inteligență artificială responsabilă.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii care doresc să afle mai multe despre KPMG ar trebui să viziteze KPMG.