Интервью
Ритика Ганнар, Вице-президент Expert Labs, IBM Cloud и Cognitive Software – Интервью
Ритика Ганнар является Вице-президентом Expert Labs, IBM Cloud и Cognitive Software. Она также очень вовлечена в программу Women Leaders in AI компании IBM. Ранее она управляла бизнесом по управлению мастер-данными и интеграции информации и управлению в IBM, а также бизнесом по хранилищам данных и аналитике, отвечая за стратегию, направления и оперативное управление портфелем хранилищ.
Вы изначально интересовались математикой и лингвистикой. Что вдохновило вас перейти к информатике и ИИ?
Когда я была молодой, у меня был интерес ко всему, кроме технологий. Как вы отметили, я в основном интересовалась испанским и иностранными языками и лингвистикой. Мои родители были инженерами и предпринимателями и они внушили мне любовь к науке. Технологии имеют ту точку пересечения, которая позволяет влиять на каждую отрасль и каждый аспект нашей повседневной жизни. После моего первого курса в колледже я знала, что это то, где мне место.
Хотя я следовала своим увлечениям к карьере в технологиях, к сожалению, многие молодые женщины выбирают некариерные пути в области STEM. Вот почему я так рада, что в течение третьего года подряд IBM отмечает выдающихся женщин-лидеров бизнеса за их пионерское использование ИИ в компаниях по всему миру через нашу инициативу Women Leaders in AI. Другие молодые женщины должны быть в состоянии видеть себя в этих женщинах-лидерах в ИИ и иметь уверенность и сообщество, чтобы поощрять занятия технологиями и ИИ.
У вас была невероятная карьера в IBM, можете ли вы рассказать нам часть этого пути?
Люди часто спрашивают меня, почему у меня такая долгая карьера здесь, в IBM. В IBM я смогла развить свои навыки в области продуктов и функциональных доменов. Я начала с нашей команды системного управления в качестве разработчика и с тех пор прошла через данные, аналитику и ИИ в функциях управления продуктами, продаж и услуг.
Было очень ценно для моей карьеры начать в одной области, расширить свои знания о конкретном домене, а затем перейти в другую область. Я многое узнала из каждого перехода, развивая прочную основу, критически важную для моей текущей роли, которая помогает бизнесу采用 новые технологии.
На каждом этапе я находила полезным сосредоточиться на 3 областях, чтобы стимулировать рост: (1) Найти сообщество, которое поддержит обучение и рост, необходимые для новой роли. Это может быть через существующие группы, наставников и даже обратное наставничество. (2) Будьте любопытны. Всегда учитеся на практическом опыте, изучая и практикуя свое ремесло и不断но учась. (3) Будьте уверены в своих способностях, вероятно, самый важный аспект.
Вы сейчас являетесь Вице-президентом Expert Labs, IBM Cloud и Cognitive Software. Можете ли вы рассказать нам, что включает в себя эта роль?
Команда Expert Labs помогает организациям полностью реализовать потенциал искусственного интеллекта, чтобы их бизнес оставался сильным в высококонкурентном ландшафте. Я руковожу командой из более 2400 высококвалифицированных экспертов, которые фокусируются на консультировании, архитектуре и доставке успеха клиентов с данными, автоматизацией и другими случаями использования ИИ.
Мы работаем с клиентами, чтобы убедиться, что их проекты по технологиям успешны, помогая им понять их цели и направляя их на каждом этапе их пути к трансформации бизнеса.
Вы ранее заявляли, что для успеха с ИИ все начинается с данных. Можете ли вы подробнее рассказать об этом?
Как вы сказали, чтобы выполнить обещание ИИ, организации должны начать с своих данных. ИИ имеет потенциал трансформировать, как работают бизнесы и доставляют ценность, однако многие продолжают бороться с преодолением сложности данных, нехватки талантов и отсутствия доверия к системам ИИ. Поскольку мы отмечаем разнообразие в ИИ, я сосредоточусь на двух ключевых вопросах, которые, по моему мнению, являются ключевыми для разработки доверия к данным и системам ИИ: является ли мой ИИ справедливым и является ли мой ИИ объяснимым?
Чтобы обеспечить справедливость ИИ, мы должны убедиться, что данные, на которых построены модели, являются справедливыми, и что сами модели предназначены для обнаружения и смягчения предвзятости при введении новых данных. Мандат на удаление предвзятости стал более срочным на фоне нашей интенсивной глобальной дискуссии о расовой и экономической справедливости. Когда мы обеспечиваем, что ИИ является справедливым, он может быть отличным инструментом для смягчения человеческой предвзятости.
Если мы не можем объяснить, почему ИИ принимает определенные решения, страхи перед “черным ящиком” загадочных алгоритмов могут сделать невозможным вдохновение доверия. Отрасли, такие как финансовые услуги, здравоохранение и страхование, представляют огромную возможность для развертывания ИИ в масштабе, однако для этого требуется высокочувствительные данные, чтобы принимать решения, которые существенно влияют на жизнь людей. Это крайне важно, чтобы клиенты понимали, как эти решения принимаются и почему. Чтобы обеспечить, что принимаются лучшие и наиболее справедливые решения, и чтобы удовлетворить регулирующие органы, нам нужен аудиторский след данных, который дает точные ответы.
Обеспечение того, что ИИ и данные, на которых он построен, являются справедливыми и объяснимыми, является линзой, через которую мы должны рассматривать успешные проекты ИИ. Моя убежденность заключается в том, что разнообразная группа фонов и жизненного опыта является критически важной для этого процесса.
Вы очень вовлечены в программу Women of AI компании IBM. Можете ли вы рассказать нам больше об этой программе?
Пионерские женщины, включенные в наш ежегодный список Women Leaders in AI, создали среду, в которой все больше и больше женщин могут расширять границы в технологической отрасли, делать свой голос слышным и открывать двери для следующего поколения. Это крайне важно отметить и поделиться этими историями, чтобы сохранить этот импульс, поэтому мы отмечаем 40 удивительных женщин из 18 стран мира, которые формируют будущее искусственного интеллекта и того, как достижения в обработке естественного языка, автоматизации и надежном ИИ могут быть использованы для того, чтобы помочь организациям лучше предсказывать результаты, автоматизировать процессы и стимулировать новые эффективности.
Список почетных лидеров из AdMed, The Ad Council, The Clorox Company, City of Austin, EY, Ford Motor Company, Lloyds Banking Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac и многих других. Эти невероятные лидеры прокладывают новый путь, используя ИИ для улучшения эффективности рекламы, наделения фермеров инструментами прогнозирования урожайности, помощи в улучшении безопасности продуктов питания, информировании избирателей во время пандемии COVID-19 и многое другое.
Насколько важно иметь разнообразную команду меньшинств и женщин, чтобы избежать предвзятости ИИ?
За год пандемия COVID-19 нарушила поколения работающих женщин, более 5 миллионов только в США потеряли или покинули свои работы. Фактически, новые исследования из IBM Institute for Business Value показывают, что меньше женщин сегодня занимают должности старшего вице-президента, вице-президента, директора и менеджера, чем в 2019 году. Мы создали ежегодную программу Women Leaders in AI в 2019 году, чтобы помочь стимулировать увеличение разнообразного участия в этой области и предоставить почетным лицам сеть для совместного обучения. Моя надежда заключается в том, что другие прочитают истории этих замечательных лидеров и найдут вдохновение – и, что не менее важно, увидят проблеск себя.
Кроме того, важность наличия разнообразного мышления за инновациями в ИИ не может быть переоценена. Диверсификация мысли является ключом к разработке ИИ. Мы видели, что по мере того, как больше мыслей вкладывается в создание технологий, существует большая вероятность смягчения предвзятости, содействия этически управляемому ИИ и улучшению доверия к системам ИИ. В конечном итоге это показывает, что разнообразные рабочие практики позволяют более глубоко доверять разработанным программам, что приводит к лучшим экономическим результатам и выгодам для всех. Мы отмечаем шаги, которые были предприняты для создания более разнообразной и инклюзивной области ИИ, поскольку мы продолжаем стремиться сделать ее еще лучше.
Что могут сделать родители, чтобы вдохновить девочек быть более заинтересованными в информатике и ИИ?
Две вещи выделяются для меня – любопытство и наставничество. В моем опыте наиболее важным ингредиентом для успеха в ИИ является культура любопытства и непрерывного обучения. В технологиях в целом средний срок службы навыков и информации составляет три-пять лет. С ИИ это 12-18 месяцев. Технология развивается так быстро, что любопытный ум и голод к обучению более важны, чем любой конкретный навык. Содействие любопытству может начаться в раннем возрасте.
Для девочек, интересующихся технологиями, системы поддержки и наставничество являются критически важными. Все дело в создании культуры, в которой люди чувствуют, что они могут постоянно расширять себя. Я узнала это на личном уровне несколько лет назад, когда отправила своего сына и дочь в лагерь программирования вместе. Мой сын любил это, но моя дочь пришла домой и заявила: “Я не хочу программировать больше, Мама”. После разговора я поняла, что она была единственной девочкой в своем классе. Итак, я записала ее на специальную программу, где девочки программировали вместе. Она получила удовольствие, приобрела уверенность и теперь может постоять за себя где угодно – включая в комнате с десятками мальчиков, строящих модули Minecraft.
Что могут сделать предприятия, чтобы привлечь больше женщин?
Если мы хотим увеличить количество женщин в ИИ – и увеличить разнообразие в этой области во всех измерениях – мы должны отмечать разнообразие, которое существует. Мы должны убедиться, что люди, представляющие разные группы и происхождение, имеют поддерживающие технологические сообщества, где они чувствуют себя комфортно, задавая вопросы, совершая ошибки и входя в незнакомую территорию – все это необходимо части обучения. Поскольку IBM отмечает 40 женщин, которые являются真正ми пионерами, мы также соединяем их друг с другом как новую сеть для обучения, обмена и поддержки друг друга. На основе результатов, найденных в новых исследованиях из IBM Institute for Business Value, мы предложили дорожную карту для изменения:
- Сочетайте смелое мышление с большими обязательствами, делая гендерное равенство формальной бизнес-приоритетом.
- Применяйте конкретные кризисные вмешательства. Преимущества, такие как поддержка резервного ухода за детьми и ресурсы психического здоровья, гибкие места и графики работы, могут быть ключевыми.
- Создайте культуру намерения и настаивайте на создании места. Работодатели и менеджеры должны подходить к своим сотрудникам с сочувствием и инклюзивным подходом.
- Используйте технологии, чтобы ускорить производительность. Это означает упрощение справедливости в скрининге, использование цифровых инструментов для общения и обратной связи, чтобы выявить, что работает, и что нет, и инвестиции в совместные инструменты и практику командной работы, которые позволяют женщинам и мужчинам эффективно взаимодействовать в физических и удаленных средах, даже после окончания пандемии.
Спасибо за отличное интервью, читатели, которые заинтересованы, должны посетить Expert Labs IBM или программу Women Leaders in AI компании IBM.
