Венди Гилберт, старший вице-президент по продукту Mark43 – Интервью

Венди Гилберт, старший вице-президент по продукту в Mark43, имеет более двух десятилетий опыта в технологиях общественной безопасности, с карьерой, охватывающей руководящие роли по управлению продуктом в организациях such as CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems и VisionAIR. Постоянно продвигаясь через роли, сосредоточенные на системах управления записями (RMS) и платформах общественной безопасности, она теперь руководит стратегией продукта в Mark43, где она отвечает за формирование эволюции облачных решений, используемых правоохранительными органами. Ее опыт отражает глубокую специализацию в модернизации программного обеспечения критической миссии для первых респондентов, с фокусом на удобстве использования, соблюдении требований и операционной эффективности в высокорисковых средах.

Mark43 является ведущим поставщиком облачных программных решений для общественной безопасности, предлагающим интегрированную платформу, которая включает в себя управление записями (RMS), компьютерную систему управления вызовами (CAD), аналитику и мобильные инструменты, предназначенные для правоохранительных органов и служб экстренного реагирования. Построенная на архитектуре SaaS, платформа позволяет агентствам оптимизировать написание отчетов, управлять делами и получать доступ к информации в режиме реального времени из любой точки, значительно снижая административную нагрузку и улучшая время реагирования. Ее системы предназначены для замены устаревшей инфраструктуры на масштабируемые, безопасные и мобильные решения, помогая более чем сотне агентств повысить осведомленность о ситуации, сотрудничество и общую общественную безопасность.

Вы провели более двух десятилетий, создавая продукты в компаниях such as VisionAIR, TriTech, CentralSquare и теперь Mark43. Как изменилось ваше представление об технологиях общественной безопасности, и что фундаментально отличается в этой текущей волне принятия ИИ?

Технологии изменились много за последние два десятилетия. На протяжении большей части этого времени технологии были разработаны для поддержки миссии после факта. Системы захватывали, что произошло, но они не активно помогали формировать, что должно произойти дальше. Это то, что фундаментально отличается сейчас.

Впервые мы не просто добавляем технологии к рабочим процессам общественной безопасности. Мы переосмысливаем эти системы как ИИ-родные снизу вверх, что полностью меняет роль технологий. Мы переходим от систем записей к системам действий. Вместо того, чтобы просто документировать инциденты, мы помогаем агентствам интерпретировать, расставлять приоритеты и действовать в режиме реального времени. Это первый раз в моей карьере, когда я увидел, что технологии действительно работают на той скорости, которую заслуживает общественная безопасность, то есть доставляют продукты, которые могут изменить, как агентства функционируют ежедневно, и в конечном итоге обеспечивают лучшие результаты общественной безопасности.

Исследования Mark43 показывают сильную поддержку ИИ среди правоохранительных органов, но также четкое ожидание человеческого надзора. Что представляет собой осмысленное человеческое участие в повседневных операциях?

В каждом решении по продукту наш принцип ясен. ИИ поддерживает. Люди решают.

ИИ может структурировать отчет, выделять связи между записями или подчеркивать ключевую информацию в вызове. Но сотрудник, диспетчер или следователь всегда является тем, кто применяет суждение и принимает решение. На практике это означает, что ИИ ускоряет путь к пониманию, сохраняя при этом ответственность с человеком. Он черновик, предлагает и соединяет, но не решает.

Это особенно важно в рабочих процессах CAD и RMS, где решения имеют реальные последствия. Роль ИИ заключается в снижении трения и когнитивной нагрузки, чтобы профессионалы общественной безопасности могли сосредоточиться на том, что требует их экспертизы.

Повторяющаяся проблема заключается в том, будут ли решения и отчеты, поддержанные ИИ, выдерживать проверку в суде. Как вы проектируете системы, которые не только операционно полезны, но и юридически обоснованы?

Исходя из фона CAD и RMS, обоснованность не является “хорошо бы”. Если записи из системы не могут выдержать проверку в суде, инструменты не готовы для использования в общественной безопасности.

Это начинается с прозрачности. Каждый ИИ-генерируемый вывод должен быть напрямую связан с исходными данными. Пользователи должны быть в состоянии проследить, откуда взялась информация, как она была сгенерирована и как она была использована. Если эта цепочка не ясна, система не выдержит проверки. Система также должна знать свои пределы. Когда данные неполные, мы проектируем ИИ так, чтобы он выделил этот пробел, а не попытался решить его самостоятельно. Он не угадывает.

Другой критический аспект – соответствие тому, как агентства фактически работают. ИИ не может диктовать политику или рабочий процесс. Он должен соответствовать юридическим требованиям, стандартам отчетности и операционным реалиям каждого агентства.

Мы строим конфигурируемость直接 в систему. Валидации соответствия и разрешения ИИ могут быть установлены на уровне отчета и кода правонарушения, чтобы агентства могли выбрать, где поддержка ИИ уместна, а где нет. Например, агентство может включить поддержку ИИ для низкоуровневых инцидентов, а ограничить ее в случаях, которые несут более высокий стандарт доказательств.

Мы также сохраняем полную прозрачность в том, как используется ИИ. Каждый случай участия ИИ регистрируется, и полная история черновиков сохраняется в отчете. Это создает четкую, проверяемую запись, которая поддерживает как внутреннюю подотчетность, так и внешнюю юридическую проверку.

Эти системы должны выдержать проверку со стороны руководителей, юристов и общественности, чтобы быть операционно полезными и эффективными.

Из вашего опыта, где ИИ уже обеспечивает измеримую ценность в общественной безопасности сегодня, и где он все еще не оправдывает ожиданий?

Самая непосредственная ценность заключается в основных рабочих процессах, над которыми я работал на протяжении всей своей карьеры.

Написание отчетов является важным, но это также постоянный слив времени. ИИ меняет это, превращая документацию в нечто, что происходит вместе с работой, а не после нее. Это значительный сдвиг для сотрудников и агентств, управляющих ограничениями по персоналу.

Но более крупный сдвиг происходит в том, как агентства переходят от информации к действию. ИИ может выделять, что важно в режиме реального времени, а не только после факта. Где я вижу пробел, это не в технологии. Это в том, как организации операционализируют ее. ИИ требует четкой политики, управления и обучения, чтобы быть эффективным. Агентства, которые рассматривают его как трансформацию рабочего процесса, видят результаты. Если агентства видят в нем только функцию, он не откроет ту же возможность.

Предвзятость остается одной из наиболее критических проблем в ИИ, особенно в правоохранительных органах, где исторические данные могут отражать системные проблемы. Как Mark43 подходит к смягчению предвзятости, сохраняя при этом точность и доверие к своим системам?

Предвзятость является реальной проблемой, особенно в системах, которые полагаются на исторические данные.

С точки зрения продукта, ответ не в том, чтобы скрыть, как работает система. Это сделать ее более прозрачной и более подотчетной. Мы фокусируемся на улучшении качества данных на момент ввода, сохранении последовательности выводов и обеспечении того, что всегда есть человеческий обзор. В системах CAD и RMS лучшие данные приводят к лучшим решениям. ИИ должен подкрепить это, а не подорвать.

Цель – основать решения на более полной и последовательной информации, обеспечивая, что каждый вывод может быть проверен, проанализирован и улучшен со временем.

Прозрачность и аудитоспособность часто обсуждаются как требования для ответственного ИИ. Что представляет собой полная аудитоспособность в практике для агентств, использующих инструменты, поддержанные ИИ?

В системах общественной безопасности аудитоспособность всегда была важна. ИИ повышает планку.

Для агентств, использующих ИИ, должна быть полная видимость того, что было сгенерировано, каких данных оно информировало и как оно было использовано. Ничто не должно существовать без четкой связи с основной записью. Каждый вывод должен быть объяснимым. Каждый шаг должен быть проверяемым. Это то, как вы строите системы, которые могут быть доверены, не только операционно, но и публично.

Многие агентства общественной безопасности все еще полагаются на устаревшие системы и фрагментированные данные. Насколько важно модернизация инфраструктуры до того, как ИИ сможет действительно обеспечить измеримые результаты?

ИИ так же мощен, как и основа, на которой он стоит. Я работал с устаревшими средами CAD и RMS на протяжении большей части своей карьеры, и я видел лично, насколько фрагментированные системы ограничивают то, что могут сделать агентства. Следователи, использующие эти системы, часто должны запросить несколько инструментов, чтобы понять один случай. Это неустойчиво.

ИИ зависит от связанных, доступных данных. Если системы разрознены или требуют ручных обходов, ИИ не может обеспечить измеримые результаты. Он становится еще одним слоем сложности вместо силы умножения. Современная, облачная инфраструктура открывает возможность для ИИ на всей связанной платформе.

Есть растущий интерес к системам ИИ, которые могут действовать, а не просто обеспечивать информацию. Видите ли вы будущее, где ИИ активно участвует в рабочих процессах, таких как управление делами или диспетчеризация, и где должны быть установлены границы?

ИИ будет продолжать продвигаться глубже в рабочие процессы, особенно в таких областях, как обработка вызовов, триаж и управление делами. Он будет все больше координировать рабочие процессы, расставлять приоритеты действий и выделять следующий лучший шаг в режиме реального времени. Однако в общественной безопасности будут необходимы четкие границы. ИИ может рекомендовать, расставлять приоритеты и выделять ключевую информацию. Он может снизить время, необходимое для перехода от информации к действию. Но решения, которые влияют на жизнь людей, должны оставаться с обученными профессионалами. Наша цель – ясность и уверенность в нужный момент.

Доверие общественности является важным в полиции, особенно когда вводятся новые технологии. Какие меры наиболее эффективны для обеспечения того, чтобы ИИ укреплял доверие, а не подрывал его?

Мы признаем, что доверие является чем-то, что агентства общественной безопасности работают, чтобы заслужить каждый день. Технологии должны соответствовать этому же стандарту. Для ИИ это начинается с видимости и прозрачности. Пользователи должны понимать, что делает система и почему. Это также требует последовательности, управления и возможности проверить результаты со временем. Мы строим с обратной связью напрямую из поля, потому что доверие устанавливается через реальное использование и непрерывную проверку.

Оглядываясь вперед на следующие несколько лет, как вы ожидаете, что роль ИИ в общественной безопасности будет эволюционировать от административной поддержки к принятию решений в режиме реального времени?

ИИ станет встроенным во весь жизненный цикл общественной безопасности, от момента поступления вызова до того, как дело будет решено. Самый большой сдвиг будет в том, как быстро агентства могут перейти от информации к действию. Это всегда была проблема в системах CAD и RMS. Мы движемся к модели, в которой система понимает, как работает ваше агентство, предвидит первые шаги в рабочем процессе и помогает их выполнить, оставаясь при этом ориентированной на человека.

Роль ИИ заключается в снижении административной нагрузки, объединении фрагментированных систем, выделении правильной информации в нужный момент и поддержке лучших решений под давлением. ИИ не может заменить опыт. Он помогает обеспечить, чтобы люди на передовой были лучше информированы, подготовлены и поддержаны в каждом решении, которое они принимают.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Mark43.