інтерв'ю
Рітіка Гуннар, віце-президент Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software – Серія інтерв’ю
Рітіка Гуннар є віце-президентом Експертні лабораторії, IBM Cloud and Cognitive Software. Вона також дуже залучена до IBM Жінки-лідери в програмі ШІ. Раніше вона керувала бізнесом IBM Master Data Management & Information Integration and Governance, а також бізнесом IBM Data Warehousing & Analytics, відповідаючи за стратегію, напрямки та оперативне управління портфелем Warehousing.
Ви спочатку цікавилися математикою та лінгвістикою. Що надихнуло вас повернутися до інформатики та ШІ?
Коли я був молодим, мене цікавило все, крім технологій. Як ви зазначили, я в основному цікавився іспанською та іноземними мовами та лінгвістикою. Мої батьки були і інженерами, і підприємцями, і вони прищепили мені любов до науки. Технологія має точку перетину, здатну впливати на кожну галузь і кожен аспект нашого повсякденного життя. Після мого першого уроку в коледжі я зрозумів, що це моє місце.
Хоча я прагнув до кар’єри в галузі технологій, багато молодих жінок, на жаль, обирають кар’єру, не пов’язану зі STEM. Ось чому я так радий, що вже третій рік поспіль IBM відзначає виняткових жінок-лідерів бізнесу за новаторське використання штучного інтелекту в компаніях по всьому світу через наш Жінки-лідери в ШІ ініціатива. Інші молоді жінки повинні вміти бачити себе в цих жінках-лідерах ШІ та мати впевненість у спільноті, щоб заохочувати пошуки технологій та ШІ.
У вас була неймовірна кар’єра в IBM, не могли б ви поділитися з нами частиною цієї подорожі?
Люди часто запитують мене, чому я маю таку довгу кар’єру в IBM. У IBM я зміг підвищити свої навички в сферах продуктів і функціональних областях. Я починав у нашій команді управління системами як розробник і з тих пір просунувся в області даних, аналітики та штучного інтелекту в функціях управління продуктами, продажами та послугами.
Для моєї кар’єри було дуже цінно мати можливість розпочати в одній галузі, розширити свої знання про певну сферу, а потім перейти в іншу сферу. Я вчився з кожного кроку, розробляючи міцну основу, яка є критично важливою для моєї нинішньої ролі, допомагаючи підприємствам впроваджувати нові технології.
У кожній ролі я вважав корисним зосередитися на 3 сферах, щоб сприяти зростанню: (1) Знайти спільноту для підтримки сфер навчання та зростання, необхідних для нової ролі. Це можна зробити через існуючі групи, наставників і навіть зворотне наставництво. (2) Бути цікавим. Завжди вчіться на практиці, вивчаючи та практикуючи своє ремесло та постійно навчаючись. (3) Будьте впевнені у своїх силах, мабуть, найважливіший аспект.
Зараз ви віце-президент Expert Labs, IBM Cloud and Cognitive Software. Чи можете ви поділитися з нами, що передбачає ця роль?
Команда Expert Labs допомагає організаціям повною мірою реалізувати потенціал штучного інтелекту для підтримки свого бізнесу в умовах жорсткої конкуренції. Я очолюю команду з понад 2400 високотехнічних експертів, які зосереджені на консультуванні, розробці архітектури та досягненні клієнтами успіху з даними, автоматизацією та іншими випадками використання ШІ.
Ми працюємо з клієнтами, щоб переконатися, що їхні технологічні проекти успішні, допомагаючи їм зрозуміти їхні цілі та направляючи їх на кожному кроці їхнього шляху до трансформації бізнесу.
Раніше ви заявляли, що для досягнення успіху з ШІ все починається з даних. Чи могли б ви детальніше розповісти про це?
Як ви сказали, щоб виконати обіцянку штучного інтелекту, організації повинні почати зі своїх даних. ШІ має потенціал змінити те, як бізнес працює та забезпечує ефективність, однак багато хто продовжує боротися з подоланням складності даних, дефіциту талантів і відсутності довіри до систем ШІ. Оскільки ми відзначаємо різноманітність у ШІ, я зосереджуся на двох ключових питаннях, які, на мою думку, є ключовими для розвитку довіри до даних і систем ШІ: чи мій ШІ справедливий і чи можна пояснити мій ШІ?
Щоб забезпечити чесний штучний інтелект, ми повинні переконатися, що дані, на основі яких побудовані моделі, є чесними, а самі моделі розроблені для виявлення та пом’якшення упередженості, коли надходять нові дані. Мандат усунути упередженість став більш актуальним на тлі нашої активізації глобальної дискусії навколо расової та економічної справедливості. Коли ми гарантуємо справедливість штучного інтелекту, він може стати чудовим інструментом для пом’якшення людської упередженості.
Якщо ми не можемо пояснити, чому штучний інтелект приймає певні рішення, страх перед «чорною скринькою» таємничих алгоритмів може унеможливити виклик довіри. Такі галузі, як фінансові послуги, охорона здоров’я та страхування, дають величезні можливості для масштабного розгортання штучного інтелекту, однак для прийняття рішень, які суттєво впливають на життя людей, потрібні дуже конфіденційні дані. Дуже важливо, щоб клієнти розуміли, як і чому приймаються ці рішення. Щоб забезпечити прийняття найкращих і найбільш справедливих рішень, а також задовольнити вимоги регуляторів, нам потрібен контрольований слід даних, який дає точні відповіді.
Забезпечення того, щоб штучний інтелект і дані, на основі яких він побудований, були справедливими та доступними для пояснення, є тією лінзою, через яку ми повинні розглядати успішні проекти ШІ. Я вважаю, що різноманітна група досвіду та життєвого досвіду має вирішальне значення для цього процесу.
Ви активно берете участь у програмі IBM Women of AI. Чи могли б ви розповісти нам більше про цю програму?
Жінки-новаторки, включені до нашого щорічного списку Жінки-лідери в ШІ створили середовище, де все більше і більше жінок можуть розширювати кордони в технологічній індустрії, висловлювати свої думки та відкривати двері для наступного покоління. Важливо святкувати та ділитися цими історіями, щоб зберегти цей імпульс, тому ми вшановуємо 40 дивовижних жінок із 18 країн світу, які формують майбутнє штучного інтелекту та визначають, як можуть бути досягнення в обробці природної мови, автоматизації та надійному штучному інтелекті. використовується, щоб допомогти організаціям краще передбачити результати, автоматизувати процеси та підвищити ефективність.
У списку відзначаються лідери з AdMed, The Ad Council, The Clorox Company, City of Austin, EY, Ford Motor Company, Lloyds Banking Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac та багатьох інших. Ці неймовірні лідери відкривають нові шляхи, використовуючи штучний інтелект, щоб підвищити ефективність реклами, надати фермерам необхідні інструменти прогнозування врожаю, допомогти підвищити безпечність харчових продуктів, підтримувати компоненти в актуальному стані під час пандемії COVID-19 і багато іншого.
Наскільки важливо мати диверсифіковану команду меншин і жінок, щоб уникнути упередженості ШІ?
Протягом року пандемія COVID-19 перевернула покоління працюючих жінок, понад 5 мільйонів лише в США втратили або залишили роботу. Насправді, нові дослідження від IBM Institute for Business Value показує, що менше жінок сьогодні тримають старшого віце-президента, віце-президента, директора та менеджера сьогодні, ніж у 2019 році. Ми створили щорічний Жінки-лідери в ШІ програма в 2019 році, щоб допомогти заохотити більш різноманітну участь у цій галузі та надати відзнакам мережу для спільного навчання. Я сподіваюся, що інші читатимуть історії цих видатних лідерів і знайдуть натхнення — і, що не менш важливо, побачать проблиски самих себе.
Крім того, неможливо недооцінити важливість диверсифікованого мислення, що стоїть за інноваціями в ШІ. Диверсифікація мислення є ключем до розвитку ШІ. Ми побачили, що в міру того, як у розробку технології входить більше різноманітних думок, з’являється більша ймовірність пом’якшення упередженості, сприяння штучному інтелекту, що керується етично, і підвищення довіри до систем штучного інтелекту. Остаточно показуючи, що різноманітні практики роботи дозволяють глибше довіряти розробленим програмам, що призводить до кращих економічних прибутків і переваг для всіх. Ми відзначаємо кроки, зроблені для створення більш різноманітної та інклюзивної сфери штучного інтелекту, оскільки ми продовжуємо прагнути зробити її набагато кращою.
Які речі можуть зробити батьки, щоб надихнути дівчаток більше цікавитися інформатикою та ШІ?
Дві речі визначні для мене – цікавість і наставництво. З мого досвіду, найважливішою складовою успіху в ШІ є культура допитливості та постійного навчання. Загалом, у техніці середня тривалість життя навичок і інформації становить від трьох до п’яти років. З AI це від 12 до 18 місяців. Технологія розвивається настільки швидко, що допитливість і бажання вчитися є важливішими за будь-яку особливу майстерність. Розвивати допитливість можна з дитинства.
Для дівчат, які цікавляться технологіями, критично важливі системи підтримки та наставництво. Вся справа в тому, щоб створити культуру, де люди відчуватимуть, що можуть постійно розвиватися. Я дізнався про це на особистому рівні кілька років тому, коли відправив свого сина та доньку разом у табір кодування. Моєму синові це сподобалося, але донька прийшла додому й заявила: «Я більше не хочу кодувати, мамо». Після розмови я зрозумів, що вона єдина дівчина в класі. Тому я записав її на спеціальну програму, де дівчата кодують разом. Вона отримала задоволення, набула впевненості й тепер може триматися будь-де — у тому числі в кімнаті з десятками хлопців, які будують модулі Minecraft.
Що можуть зробити підприємства, щоб залучити більше жінок?
Якщо ми хочемо збільшити кількість жінок у штучному інтелекті та підвищити різноманітність у цій сфері в усіх вимірах, ми повинні відзначати різноманітність, яка існує. Ми повинні переконатися, що люди, які представляють різні групи та походження, мають підтримувальні технічні спільноти, де вони відчувають себе комфортно ставити запитання, робити помилки та вирушати на незнайому територію — все це є необхідними складовими навчання. Оскільки IBM відзначає 40 жінок, які є справжніми піонерами, ми також об’єднуємо їх одна з одною як нову мережу для навчання, обміну та підтримки одна одної. На основі результатів, знайдених у нові дослідження від IBM Institute for Business Value, ми запропонували дорожню карту змін:
- Поєднайте сміливе мислення з великими зобов’язаннями, зробивши гендерну рівність офіційним пріоритетом бізнесу.
- Застосовуйте конкретні втручання, пов’язані з кризою. Такі переваги, як резервна допомога з догляду за дітьми та ресурси для психічного здоров’я, а також гнучкі місця роботи та графіки можуть бути ключовими.
- Створіть культуру намірів і наполягайте на звільненні місця. Роботодавці та керівники повинні застосовувати емпатійний та інклюзивний підхід до своїх працівників.
- Використовуйте технології для прискорення продуктивності. Це означає жорстке включення справедливості в скринінг, використання цифрових інструментів для спілкування та зворотного зв’язку, щоб виявити, що працює, а що ні, а також інвестувати в інструменти співпраці та командні практики, які дозволяють жінкам і чоловікам ефективно працювати у фізичному та віддаленому середовищі навіть після того, як пандемія вщухне.
Дякую за чудове інтерв’ю, зацікавленим читачам слід відвідати IBM Експертні лабораторії, або IBM Жінки-лідери в програмі ШІ.
