Wendy Gilbert, Senior Vice President för Produkt, Mark43 – Intervju-serie

Wendy Gilbert, Senior Vice President för Produkt på Mark43, har mer än två decenniers erfarenhet av offentlig säkerhetsteknologi, med en karriär som spänner över produktledningsledande roller i organisationer som CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems och VisionAIR. Sedan hon stadigt avancerat genom roller med fokus på records management system (RMS) och offentlig säkerhetsplattform, leder hon nu produktstrategin på Mark43, där hon ansvarar för att forma utvecklingen av molnbaserade lösningar som används av brottsbekämpande myndigheter. Hennes tid på företaget speglar en djup specialisering inom modernisering av mission-kritisk programvara för första insatsgrupper, med fokus på användbarhet, regelefterlevnad och operativ effektivitet i högriskmiljöer.

Mark43 är en ledande leverantör av molnbaserad offentlig säkerhetsprogramvara, som erbjuder en integrerad plattform som inkluderar records management (RMS), datorstödd ledning (CAD), analyser och mobila verktyg som är utformade för brottsbekämpande myndigheter och nödtjänster. Byggt på en SaaS-arkitektur, möjliggör plattformen för myndigheter att rationalisera rapportering, hantera ärenden och komma åt realtidsdata från var som helst, vilket betydligt minskar den administrativa arbetsbördan och förbättrar svarstiderna. Systemen är utformade för att ersätta äldre infrastruktur med skalbara, säkra och mobila lösningar, som hjälper hundratals myndigheter att förbättra situationsmedvetenhet, samarbete och allmänna offentliga säkerhetsresultat.

Du har tillbringat över två decennier med att bygga produkter över företag som VisionAIR, TriTech, CentralSquare och nu Mark43. Hur har din syn på offentlig säkerhetsteknologi utvecklats, och vad känns grundläggande annorlunda om denna nuvarande våg av AI-antagande?

Teknologin har förändrats mycket under de senaste två decennierna. Under större delen av den tiden var teknologin utformad för att stödja uppdraget efteråt. Systemen fångade vad som hände, men de hjälpte inte aktivt till att forma vad som skulle hända nästa. Det är vad som är grundläggande annorlunda nu.

För första gången lägger vi inte bara till teknologi i offentliga säkerhetsflöden. Vi omformar dessa system som AI-nativa från grunden, vilket helt ändrar den roll teknologin spelar. Vi flyttar från system för registrering till system för handling. Istället för att bara dokumentera incidenter hjälper vi myndigheter att tolka, prioritera och agera i realtid. Detta är första gången i min karriär som jag har sett teknologin verkligen fungera i den hastighet som offentlig säkerhet förtjänar, vilket är att leverera produkter som kan omvandla hur myndigheter fungerar dagligen och slutligen leverera bättre offentliga säkerhetsresultat.

Mark43:s forskning visar starkt stöd för AI bland brottsbekämpande myndigheter, men också ett tydligt krav på mänsklig tillsyn. Vad innebär meningsfull mänsklig inblandning i praktiken i dagliga verksamheter?

I varje produktbeslut vi fattar är principen tydlig. AI stöder. Människor beslutar.

AI kan strukturera en rapport, identifiera länkar mellan register eller markera viktig information i ett samtal. Men en officer, en dispatcher eller en utredare är alltid den som tillämpar bedömning och fattar beslut. I praktiken innebär det att AI accelererar vägen till insikt samtidigt som den håller ansvar hos människan. Det utkastar, föreslår och kopplar, men det beslutar inte.

Det är särskilt viktigt i CAD- och RMS-flöden, där beslut har verkliga konsekvenser. AI:s roll är att minska friktionen och den kognitiva belastningen så att offentliga säkerhetsproffs kan fokusera på allt som kräver deras expertis.

En återkommande oro är om AI-stödda rapporter och beslut kommer att hålla i domstol. Hur utformar ni system som inte bara är operativt användbara utan också juridiskt försvarbara?

Att komma från en CAD- och RMS-bakgrund är försvarbarhet inte ett “nice-to-have”. Om register från ett system inte kan stå pall i domstol är verktygen inte redo för offentlig säkerhetsanvändning.

Det börjar med transparens. Varje AI-genererad utdata måste vara direkt länkad till dess källdata. Användare måste kunna spåra exakt var informationen kom ifrån, hur den genererades och hur den användes. Om kedjan inte är tydlig kommer systemet inte att hålla i sig under granskning. Systemet måste också känna till sina begränsningar. När data är ofullständig utformar vi AI för att markera glappet, inte försöka lösa det på egen hand. Det gissar inte.

En annan kritisk del är utformningen av systemen i enlighet med hur myndigheterna faktiskt opererar. AI kan inte diktera policy eller arbetsflöde. Det måste följa de juridiska kraven, rapporteringsstandarderna och de operativa realiteterna för varje myndighet.

Vi bygger konfigurerbarhet direkt in i systemet. Validering av regelefterlevnad och AI-behörigheter kan ställas in på rapport- och brottskods nivå, så att myndigheterna kan välja var AI-stöd är lämpligt och var det inte är. Till exempel kan en myndighet aktivera AI-stöd för lägre nivå incidenter medan de begränsar det i fall som har en högre bevisstandard.

Vi upprätthåller också full transparens i hur AI används. Varje instans av AI-engagemang loggas, och full utkastshistorik bevaras inom rapporten. Det skapar en tydlig, granskningsbar post som stöder både intern ansvarighet och extern juridisk granskning.

Detta system måste stå pall för granskning från chefer, advokater och allmänheten för att vara operativt användbart och effektivt.

Från din erfarenhet, var levererar AI redan mätbara värden i offentlig säkerhet idag, och var är det fortfarande under förväntningarna?

Det mest omedelbara värdet är i de kärnflöden jag har arbetat med under hela min karriär.

Rapportering är avgörande, men det är också en bestående dränering av tid. AI förändrar det genom att omvandla dokumentation till något som sker parallellt med arbetet, inte efteråt. Det är en meningsfull förändring för officerare och myndigheter som hanterar bemanningsbegränsningar.

Men den större förändringen sker i hur myndigheterna flyttar från information till handling. AI kan identifiera vad som är viktigt i realtid, inte bara efteråt. Där ser jag gapet är inte i teknologin. Det är i hur organisationer operationaliserar den. AI kräver tydliga policys, styrning och utbildning för att vara effektiv. Myndigheter som behandlar det som en arbetsflödesomvandling ser resultat. Om myndigheterna ser det bara som en funktion kommer det inte att låsa upp samma möjlighet.

Fördomar kvarstår som en av de mest kritiska utmaningarna i AI, särskilt inom brottsbekämpning där historiska data kan spegla systematiska problem. Hur närmar sig Mark43 att mildra fördomar samtidigt som man upprätthåller noggrannhet och förtroende i sina system?

Fördomar är en verklig oro, särskilt i system som förlitar sig på historiska data.

Från ett produkt perspektiv är svaret inte att dölja hur systemet fungerar. Det är att göra det mer transparent och ansvarsfullt. Vi fokuserar på att förbättra datakvaliteten vid ingången, göra utdata konsekventa och se till att det alltid finns mänsklig granskning. I CAD- och RMS-system leder bättre data till bättre beslut. AI bör förstärka det, inte undergräva det.

Målet är att grunda beslut i mer fullständig och konsekvent information, samtidigt som man ser till att varje utdata kan granskas, granskas och förbättras över tid.

Transparens och granskbarhet diskuteras ofta som krav för ansvarsfull AI. Vad ser full granskbarhet ut som i praktiken för myndigheter som använder AI-drivna verktyg?

I offentlig säkerhetssystem är granskbarhet alltid avgörande. AI höjer ribban.

För myndigheter som använder AI bör det finnas full synlighet i vad som genererades, vilken data som informerade det och hur det användes. Ingenting bör existera utan en tydlig koppling tillbaka till den underliggande posten. Varje utdata bör vara förklarlig. Varje steg bör vara granskningsbart. Det är så man bygger system som kan lita på, inte bara operativt, utan också offentligt.

Många offentliga säkerhetsmyndigheter förlitar sig fortfarande på äldre system och fragmenterad data. Hur viktigt är det att modernisera infrastrukturen innan AI kan leverera meningsfulla resultat?

AI är bara så kraftfull som den grund den vilar på. Jag har arbetat med äldre CAD- och RMS-miljöer under större delen av min karriär, och jag har sett hur mycket fragmenterade system begränsar vad myndigheterna kan göra. Utredare som använder dessa system måste ofta fråga flera verktyg bara för att förstå ett enda ärende. Det är inte hållbart.

AI är beroende av ansluten, tillgänglig data. Om systemen är isolerade eller kräver manuella arbetsrunaround kan AI inte leverera meningsfulla resultat. Det blir en ytterligare lager av komplexitet istället för en kraftmultiplikator. Modern, molnbaserad infrastruktur låser upp möjligheten för AI över hela den anslutna plattformen.

Finns det en framtid där AI aktivt deltar i arbetsflöden som ärendehantering eller ledning, och var bör gränserna sättas?

AI kommer att fortsätta flytta djupare in i arbetsflöden, särskilt inom områden som samtalshanteringen, triage och ärendehantering. Det kommer att öka samordna arbetsflöden, prioritera åtgärder och identifiera nästa bästa steg i realtid. Men i offentlig säkerhet kommer det att finnas tydliga gränser. AI kan rekommendera, prioritera och markera viktig information. Det kan minska den tid det tar att flytta från information till handling. Men beslut som påverkar människors liv måste förbli med utbildade proffs. Vårt mål är tydlighet och förtroende vid rätt ögonblick.

Offentligt förtroende är avgörande i polisverksamhet, särskilt när nya teknologier införs. Vilka skyddsåtgärder är mest effektiva för att säkerställa att AI stärker förtroendet snarare än undergräver det?

Vi erkänner att förtroende är något offentliga säkerhetsmyndigheter arbetar för att vinna varje dag. Teknologin måste möta samma standard. För AI börjar det med synlighet och transparens. Användare måste förstå vad systemet gör och varför. Det kräver också konsekvens, styrning och möjlighet att granska resultat över tid. Vi bygger med en återkopplingsloop direkt från fältet, eftersom förtroende etableras genom verklig användning och kontinuerlig validering.

Om man ser framåt de kommande åren, hur förväntar du dig att AI:s roll i offentlig säkerhet kommer att utvecklas från administrativt stöd till beslutsfattning i realtid?

AI kommer att bli inbäddat över hela livscykeln för offentlig säkerhet, från det ögonblick ett samtal kommer in till hur ett ärende löses. Den största förändringen kommer att vara hur snabbt myndigheterna kan flytta från information till handling. Det har alltid varit utmaningen i CAD- och RMS-system. Vi flyttar mot en modell där systemet förstår hur er myndighet opererar, förutser de första stegen i ett arbetsflöde och hjälper till att utföra dem, allt medan det förblir människocentrerat.

AI:s roll är att minska den administrativa bördan, ena fragmenterade system, identifiera rätt information vid rätt tid och stödja bättre beslut under tryck. AI kan inte ersätta erfarenhet. Det hjälper till att säkerställa att personerna på första linjen är bättre informerade, förberedda och stödda i varje beslut de fattar.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Mark43.