Кімберлі Невала, директор бізнес-стратегій у SAS – Інтерв’ю

SAS – це глобальна компанія з аналітики та штучного інтелекту, яка пропонує рішення в галузі керування даними, просунутих аналітик та штучного інтелекту. Її флагманська платформа SAS Viya підкреслює швидкість, масштабованість та довірчу прийняття рішень для організацій різних галузей. Компанія демонструє випадки використання в галузі виявлення шахрайства, оптимізації маркетингу, IoT та керування ризиками, а також пропонує безкоштовні пробні версії, навчання та академічні програми для підтримки широкого впровадження аналітики.

Ви побудували свою кар’єру, направляючи організації через складні культурні, стратегічні та технічні трансформації – від консалтингу до керівництва бізнес-стратегією у SAS. Як це вплинуло на ваше бачення того, що потрібно організаціям для впровадження штучного інтелекту значущим та інклюзивним чином?

Незважаючи на розширений обсяг нових можливостей штучного інтелекту та їхніх рівнозначних наслідків, базові будівельні блоки для керування технічною трансформацією не змінилися. Хоча наслідки неправильного впровадження збільшені.

По-перше, потрібно чітке формулювання цінностей та пріоритетів організації. Разом із чітким розумінням того, як ці фактори впливають на те, як співробітники чи клієнти взаємодіють з брендом. Далі потрібно широке розуміння нової технології, включаючи її вроджені обмеження та обмеження. Нарешті, видимість у передбачуваних пробілах у навичках та бар’єрах для впровадження на основі вищезазначеного. Ця проблема не обмежується лише технічною експертизою, але також бізнес-розумінням.

Усі ці фактори повинні бути підтримані міцною, але адаптивною системою керування. Підтримуваною, звичайно, цілеспрямованими інвестиціями в людей та технології.

Ви говорили про те, що грамотність штучного інтелекту повинна бути на рівні інших лідерських навичок, таких як стратегічне мислення та фінансовий аналіз. Як виглядає грамотність штучного інтелекту на практиці для сучасних лідерів?

Тест на практичну грамотність простий. Чи мають лідери знання, необхідне для розумної оцінки запропонованого рішення штучного інтелекту?

Це не означає, що лідерам потрібно зануритися у код. Лідери на всіх рівнях повинні демонструвати контекстну компетентність. Це означає, що вони повинні бути освічені щодо факторів, які можуть вплинути на їхнє судження про систему штучного інтелекту. Ці фактори будуть змінюватися залежно від ролі лідера. Зокрема, обсягу рішення, яке вони повинні прийняти.

Просто кажучи, тест такий: чи знають вони, які питання запитувати? Наприклад, чи може виконавчий директор ідентифікувати людські та технічні фактори, які мають найбільший вплив на життєздатність та ризиковий профіль даного рішення штучного інтелекту? І в широкому, і в застосунку.

Ще краще: чи розуміють вони обмеження технології? PR та маркетинг зазвичай фокусуються на перевагах, тоді як тренінг з обмеженнями розкриває їх. Ці обмеження можуть диктувати процедурні та технічні обмеження, необхідні для впровадження даного рішення штучного інтелекту. У цьому відношенні ступінь, в якій лідери розуміють та ідентифікують такі обмеження, часто є різницею між значущим впровадженням та невдачею.

Чому гендерна рівність у лідерстві штучного інтелекту така важлива зараз – і які ризики ми несемо, якщо жінки залишаються пасивними приймачами, а не активними творцями розвитку та керування штучного інтелекту?

Я маю привілей працювати, спілкуватися та вивчати жінок, які працюють у всіх аспектах штучного інтелекту щодня. Тому rámування жінок як пасивних приймачів для мене викликає образи, які є дитячими та вводять в оману. Жінки активно займаються лідерством у зусиллях штучного інтелекту, хоча й у менших числах, ніж наш освічений населення вказує.

Гендерна нерівність у техніці – це багатовимірна проблема, яка передує штучному інтелекту. Не існує єдиного рішення, оскільки на грифу діють численні фактори. Деякі з них призводять до меншого фінансування жінок у галузі чи меншого визнання. Це іронічно, оскільки жінки, які отримують широке визнання, часто працюють у сфері відповідального чи етичного штучного інтелекту. Спочатку їхню роботу вважали анти-штучним інтелектом, але тепер її переоцінюють, оскільки ставлення змінюється.

Незалежно від цього, без цілеспрямованого втручання ми ризикуємо створити системи штучного інтелекту, які посилюють існуючі нерівності у великому масштабі. Ми бачимо це у використанні автоматизованих систем відбору та найму, які віддають перевагу чоловічим кандидатам через історичні упередження, закладені у дані.

Брак різноманітності на всіх рівнях означає, що рішення щодо того, які системи штучного інтелекту будуються, як вони впроваджуються, чиї точки зору та потреби вони задовольняють, а чиї ні, диктуються все більш ізольованою групою. Це погано для всіх. Різноманітні команди управління забезпечують кращі бізнес-результати. Різноманітні команди продукту забезпечують рішення штучного інтелекту, які є більш міцними, стійкими та працюють краще.

У кінцевому підсумку, якщо системи штучного інтелекту не задовольняють точки зору та потреби жінок (або будь-якої іншої недопредставленої демографічної групи) чи якщо вони виявляються активно шкідливими, яка є мотивація для їхнього впровадження? Окрім того, що ці системи будуть впроваджені з нашою участю чи без неї. Включення різноманітних голосів та забезпечення керування штучним інтелекту дозволяє виконати його обіцянку.

Враховуючи останні інновації SAS – такі як агенти штучного інтелекту у SAS Viya, інтелектуальні кадри прийняття рішень, інструменти синтетичних даних, таких як Data Maker, та настраєві моделі штучного інтелекту – як підприємства переосмислюють свої лідерські потоки, щоб підвищити як грамотність штучного інтелекту, так і рівність?

Підприємства розуміють, що масштаб і вплив цих застосунків перевищують можливості будь-якого окремого рішення чи виконавця. Впровадження просунутого штучного інтелекту залежить від довіри та участі “сільської громади”. Потенційні проблеми та підводні камені надто широкі, щоб будь-який лідер міг ефективно їх адресувати самостійно.

У визнанні цієї реальності провідні підприємства штучного інтелекту схиляються до участі у дизайні та керуванні. У цій моделі грамотність та рівність не підвищуються лише формальними літературними та навчальними програмами, а також знаннями та колективним прийняттям рішень, які відбуваються при поєднанні різноманітних точок зору з усієї екосистеми підприємства. Ці співробітництва не обмежуються суворо рішеннями, а активно включають людей, чиї роботи будуть вплинути на систему штучного інтелекту, що розглядається. Хоча це в основному належить до публічних та урядових агентств сьогодні, деякі організації активно залучили зовнішніх зацікавлених сторін, включаючи групи клієнтів та організації громадських інтересів.

Які практичні кроки можуть зробити прагнучі лідери – особливо жінки – сьогодні, щоб побудувати авторитет та агентство на ринку, який усе більше керується штучним інтелектом?

По-перше, потрібно визнати, що у нас є агентство. Кожна особа має можливість впливати на розвиток штучного інтелекту багатьма способами: через цілеспрямоване споживання та використання певних інструментів штучного інтелекту; через адвокатуру та колективну участь у громадських форумах та місцевій політиці; приєднавшись до груп інтересів працівників або мереж чемпіонів громади (і якщо таких немає, то створивши одну); та піднявши руку для участі в програмах штучного інтелекту чи керівництва ініціативами на роботі.

По-друге, потрібно інвестувати у свою власну грамотність на будь-якому рівні, який має сенс для вас. Існує багато онлайн-ресурсів, які охоплюють курси з керування штучним інтелектом та етики, онлайн-коледж-класи, які охоплюють весь спектр можливостей штучного інтелекту. Багато з цих варіантів надаються безкоштовно чи за номінальну плату.

Нарешті, потрібно приєднатися та активно внесок у групи мережування галузі штучного інтелекту чи спеціальних інтересів. Це надає можливість не лише поділитися знаннями, але й культивувати стосунки, які можуть забезпечити наставництво, союзи та авторитет, коли ви будуєте свою експертизу та мережу.

Ви довго підкреслювали культурну трансформацію, керування даними та відповідальне впровадження технологій. Як ці фундаментальні елементи підтримують розвиток лідерів, готових до штучного інтелекту?

Традиційна відповідь така, що ці фундаменти забезпечують лідерів інструментами для адресування складності, керування ризиком, зниження витрат та підвищення продуктивності. Всі ці результати справедливі, однак найменш оцінена перевага цих практик полягає у довірі.

Якщо все зроблено правильно, ці елементи створюють середовище, у якому співробітники можуть експериментувати та інновувати з впевненістю в межах етичного, юридичного та бізнес-етосу компанії.

Це особливо важливо, оскільки доступні рішення варіюються від особистих інструментів продуктивності до інженерних, вбудованих робочих процесів. Рішення щодо використання штучного інтелекту не відбуваються лише в залі засідань чи у контексті офіційного проекту штучного інтелекту. Від розробки до дослідження та впровадження та подальшого, безліч факторів впливає на те, як система працює та сприймається.