Ritika Gunnar, podpredsednica Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software – serija intervjujev

Ritika Gunnar je podpredsednica Strokovni laboratoriji, IBM Cloud and Cognitive Software. Zelo je vpletena tudi v IBM Ženske voditeljice v programu AI. Pred tem je vodila IBM-ovo podjetje Master Data Management & Information Integration and Governance ter IBM-ovo podjetje Data Warehousing & Analytics, ki je bilo odgovorno za strategijo, usmeritve in operativno upravljanje portfelja Warehousing.

Prvotno ste se zanimali za matematiko in jezikoslovje. Kaj vas je navdihnilo, da ste se usmerili v računalništvo in umetno inteligenco?

Ko sem bil mlad, me je zanimalo vse drugo razen tehnologije. Kot ste opazili, so me zanimali predvsem španščina in tuji jeziki ter jezikoslovje. Moja starša sta bila inženirja in podjetnika in sta mi privzgojila ljubezen do znanosti. Tehnologija ima to presečišče, da lahko vpliva na vsako panogo in vsak vidik našega vsakdanjega življenja. Po prvi uri na kolidžu sem vedel, da sem sem.

Medtem ko sem sledil svoji strasti do kariere v tehnologiji, žal veliko mladih žensk izbere poklicne poti, ki niso STEM. Zato sem tako navdušena, da IBM že tretje leto zapored nagrajuje izjemne vodje podjetij za njihovo pionirsko uporabo AI v podjetjih po vsem svetu prek Ženske voditeljice v umetni inteligenci pobuda. Druge mlade ženske se morajo znati videti v teh voditeljicah na področju umetne inteligence ter imeti zaupanje in skupnost, da spodbujajo prizadevanja na področju tehnologije in umetne inteligence.

Imeli ste neverjetno kariero v IBM-u, ali lahko z nami delite del te poti?

Ljudje me pogosto sprašujejo, zakaj imam tako dolgo kariero tukaj v IBM-u. Pri IBM-u sem lahko izboljšal svoje sposobnosti na področjih izdelkov in funkcionalnih področjih. Začel sem v naši skupini za upravljanje sistemov kot razvijalec in od takrat napredoval prek podatkov, analitike in umetne inteligence v funkcijah upravljanja izdelkov, prodaje in storitev.

Za mojo kariero je bilo zelo dragoceno, da sem lahko začel na enem področju, razširil svoje znanje o določenem področju in nato prešel na drugo področje. Učil sem se iz vsake poteze in razvil trdne temelje, ki so ključni za mojo trenutno vlogo pri pomoči podjetjem pri sprejemanju novih tehnologij.

Pri vsaki vlogi se mi je zdelo koristno osredotočiti se na 3 področja za spodbujanje rasti: (1) Poiščite skupnost, ki bo podpirala področja učenja in rasti, potrebna za novo vlogo. To je lahko prek obstoječih skupin, mentorjev in celo povratnega mentorstva. (2) Bodite radovedni. Vedno se učite iz rok pri delu, študirajte in vadite svojo obrt ter se nenehno učite. (3) Bodite prepričani v svoje sposobnosti, kar je verjetno najpomembnejši vidik.

Trenutno ste podpredsednik Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. Ali lahko z nami delite, kaj ta vloga zajema?

Ekipa Expert Labs pomaga organizacijam v celoti uresničiti potencial umetne inteligence pri ohranjanju močnega poslovanja v zelo konkurenčnem okolju. Vodim ekipo več kot 2400 visoko tehničnih strokovnjakov, ki se osredotočajo na svetovanje, arhitekturo in doseganje uspeha strank s podatki, avtomatizacijo in drugimi primeri uporabe umetne inteligence.

Sodelujemo s strankami, da zagotovimo uspeh njihovih tehnoloških projektov, tako da jim pomagamo razumeti njihove cilje in jih vodimo na vsakem koraku njihove poti do poslovne preobrazbe.

Prej ste izjavili, da se za uspeh z umetno inteligenco vse začne s podatki. Ali lahko to podrobneje opišete?

Kot ste rekli, morajo organizacije za izpolnitev obljub umetne inteligence začeti s svojimi podatki. Umetna inteligenca ima potencial za preoblikovanje delovanja podjetij in zagotavljanja vrednosti, vendar se mnogi še naprej borijo s premagovanjem kompleksnosti podatkov, pomanjkanja talentov in pomanjkanja zaupanja v sisteme umetne inteligence. Ko slavimo raznolikost v umetni inteligenci, se bom osredotočil na dve ključni vprašanji, za kateri menim, da sta ključni za razvoj zaupanja v podatke in sisteme umetne inteligence: ali je moja umetna inteligenca pravična in ali je moja umetna inteligenca razložljiva?

Da bi zagotovili pošteno umetno inteligenco, se moramo prepričati, da so podatki, na katerih temeljijo modeli, pošteni in da so modeli sami zasnovani tako, da zaznajo in ublažijo pristranskost, ko se uvajajo novi podatki. Mandat za odpravo pristranskosti je postal bolj nujen med našim vse močnejšim globalnim pogovorom o rasni in ekonomski pravičnosti. Ko zagotovimo, da je umetna inteligenca poštena, je lahko odlično orodje za ublažitev človeških pristranskosti.

Če ne moremo pojasniti, zakaj umetna inteligenca sprejema določene odločitve, lahko strah pred »črno skrinjico« skrivnostnih algoritmov onemogoči vzbuditev zaupanja. Industrije, kot so finančne storitve, zdravstvo in zavarovalništvo, predstavljajo ogromno priložnosti za uvedbo umetne inteligence v velikem obsegu, vendar zahteva zelo občutljive podatke za sprejemanje odločitev, ki pomembno vplivajo na življenja ljudi. Ključnega pomena je, da stranke razumejo, kako se te odločitve sprejemajo in zakaj. Da bi zagotovili sprejemanje najboljših in najbolj pravičnih odločitev ter zadovoljili regulatorje, potrebujemo podatkovno sled, ki jo je mogoče preveriti in daje natančne odgovore.

Zagotavljanje, da so AI in podatki, na katerih temelji, pošteni in razložljivi, je leča, skozi katero moramo gledati na uspešne projekte AI. Moje prepričanje je, da je raznolika skupina ozadij in življenjskih izkušenj ključnega pomena za ta proces.

Zelo ste vključeni v IBM-ov program Women of AI. Nam lahko poveste več o tem programu?

Piotorke, vključene na naš letni seznam Ženske voditeljice v umetni inteligenci so ustvarili okolje, v katerem lahko vedno več žensk premika meje v tehnološki industriji, se sliši njihov glas in odpre vrata naslednji generaciji. Ključnega pomena je proslaviti in deliti te zgodbe, da ohranimo ta zagon, zato počastimo 40 neverjetnih žensk iz 18 držav po vsem svetu, ki oblikujejo prihodnost umetne inteligence in kako so lahko napredki pri obdelavi naravnega jezika, avtomatizaciji in zaupanja vredni AI uporablja za pomoč organizacijam pri boljšem napovedovanju rezultatov, avtomatizaciji procesov in spodbujanju nove učinkovitosti.

Seznam odlikuje vodilna podjetja AdMed, The Ad Council, The Clorox Company, City of Austin, EY, Ford Motor Company, Lloyds Banking Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac in mnogih drugih. Ti neverjetni voditelji orjejo ledino z uporabo umetne inteligence za izboljšanje učinkovitosti oglaševanja, opolnomočenje kmetov z osnovnimi orodji za napovedovanje pridelka, pomoč pri izboljšanju varnosti hrane, posodabljanje komponent med pandemijo COVID-19 in še veliko več.

Kako pomembno je imeti raznoliko ekipo manjšin in žensk, da bi se izognili pristranskosti AI?

V enem letu je pandemija COVID-19 premagala generacije zaposlenih žensk, pri čemer jih je več kot 5 milijonov samo v ZDA izgubilo ali zapustilo službo. Pravzaprav, nove raziskave iz IBM Institute for Business Value kaže, da danes drži manj žensk višjega podpredsednika, podpredsednika, direktorja in menedžerja danes kot leta 2019. Ustvarili smo letno Ženske voditeljice v umetni inteligenci program v letu 2019 za pomoč pri spodbujanju povečane raznolike udeležbe na tem področju in zagotavljanje odlikovancem mreže za skupno učenje. Upam, da bodo drugi brali zgodbe teh izjemnih voditeljev in našli navdih – in, kar je prav tako pomembno, videli bleščice njih samih.

Poleg tega ni mogoče podcenjevati pomena raznolikega razmišljanja za inovacijami v AI. Diverzifikacija misli je ključna za razvoj umetne inteligence. Videli smo, da ko je v ustvarjanje tehnologije vključenih več različnih razmišljanj, obstaja večja verjetnost za ublažitev pristranskosti, spodbujanje etično upravljane umetne inteligence in izboljšanje zaupanja v sisteme umetne inteligence. Končno pokaže, da raznolike delovne prakse omogočajo globlje zaupanje v razvite programe, kar vodi do boljših gospodarskih donosov in koristi za vse. Slavimo korake, ki so bili narejeni za ustvarjanje bolj raznolikega in vključujočega področja umetne inteligence, saj si še naprej prizadevamo, da bi bilo še toliko boljše.

Katere stvari lahko naredijo starši, da bi dekleta spodbudili k večjemu zanimanju za računalništvo in umetno inteligenco?

Dve stvari mi izstopata – radovednost in mentorstvo. Po mojih izkušnjah je najbolj bistvena sestavina za uspeh v AI kultura radovednosti in nenehno učenje. V tehniki je na splošno povprečna življenjska doba veščin in informacij tri do pet let. Z AI je to od 12 do 18 mesecev. Tehnologija se premika tako hitro, da sta radovedna miselnost in želja po učenju pomembnejša od katere koli posebne spretnosti. Spodbujanje radovednosti se lahko začne že v mladosti.

Za dekleta, ki jih zanima tehnologija, so podporni sistemi in mentorstvo ključnega pomena. Gre za ustvarjanje kulture, kjer ljudje čutijo, da se lahko nenehno izpopolnjujejo. To sem se naučil na osebni ravni pred nekaj leti, ko sem svojega sina in hčer skupaj poslal na tabor kodiranja. Mojemu sinu je bilo všeč, vendar je moja hči prišla domov in izjavila: "Nočem več kodirati, mama." Po klepetu sem ugotovil, da je edina deklica v razredu. Zato sem jo prijavil na poseben program, kjer dekleta kodirajo skupaj. Zabavala se je, pridobila samozavest in zdaj se lahko drži kjer koli – tudi v sobi z desetinami fantov, ki sestavljajo module Minecraft.

Kaj lahko podjetja storijo, da bi pritegnila več žensk?

Če želimo povečati število žensk v umetni inteligenci – in povečati raznolikost na tem področju v vseh dimenzijah – moramo slaviti raznolikost, ki obstaja. Zagotoviti moramo, da imajo ljudje, ki predstavljajo različne skupine in ozadja, podporne tehnološke skupnosti, kjer se počutijo prijetno spraševati, delati napake in se podajati na neznano ozemlje – vse to so potrebni deli učenja. Medtem ko IBM praznuje 40 žensk, ki so prave pionirke, jih povezujemo tudi med seboj kot novo mrežo za učenje, izmenjavo in podporo druga drugi. Na podlagi rezultatov v nove raziskave iz IBM Institute for Business Value smo predlagali načrt za spremembe:

1. Združite pogumno razmišljanje z velikimi zavezami, tako da bo enakost spolov formalna poslovna prednostna naloga.
2. Uporabite posebne intervencije, povezane s krizo. Ugodnosti, kot so rezervna podpora za varstvo otrok in viri za duševno zdravje ter prilagodljive delovne lokacije in urniki, so lahko ključne.
3. Ustvarite kulturo namere in vztrajajte, da naredite prostor. Delodajalci in menedžerji morajo imeti empatičen in vključujoč pristop do svojih zaposlenih.
4. Uporabite tehnologijo za pospešitev delovanja. To pomeni vključevanje pravičnosti v presejalne preglede, uporabo digitalnih orodij za komunikacijo in povratne informacije, da se pokaže, kaj deluje in kaj ne, ter vlaganje v orodja za sodelovanje in timske prakse, ki ženskam in moškim omogočajo učinkovito sodelovanje v fizičnih in oddaljenih okoljih tudi po umiritvi pandemije.

Hvala za odličen intervju, bralci, ki jih zanima, naj obiščejo IBM Strokovni laboratoriji, ali IBM-a Ženske voditeljice v programu AI.