Венді Гілберт, Старший Віце-Президент з Продукту, Mark43 – Серія Інтерв’ю

Венді Гілберт, Старший Віце-Президент з Продукту в Mark43, має понад два десятиліття досвіду в сфері технологій громадської безпеки, включаючи керівні посади в компанії з управління продуктами в організаціях such as CentralSquare Technologies, TriTech Software Systems, і VisionAIR. Постійно просуваючись через посади, зосереджені на системах управління записами (RMS) та платформах громадської безпеки, вона зараз очолює стратегію продукту в Mark43, де вона відповідає за формування еволюції хмарних рішень, які використовуються правоохоронними органами. Її каденція відображає глибоку спеціалізацію в модернізації програмного забезпечення критичної місії для перших респондентів, з акцентом на зручності використання, дотриманні вимог та оперативній ефективності в умовах високого рівня ризику.

Mark43 є провідним постачальником хмарних програмних рішень для громадської безпеки, що пропонує інтегровану платформу, яка включає в себе управління записами (RMS), комп’ютерну систему диспетчеризації (CAD), аналіз даних та мобільні інструменти, призначені для правоохоронних органів та екстрених служб. Будучи побудованим на архітектурі SaaS, платформа дозволяє агентствам оптимізувати написання звітів, керувати справами та отримувати доступ до даних в режимі реального часу з будь-якого місця, суттєво скорочуючи адміністративне навантаження та покращуючи час реакції. Системи розроблені для заміни застарілих інфраструктур на масштабовані, безпечні та мобільні рішення, що допомагають сотням агентств покращити ситуаційну обізнаність, співробітництво та загальні результати громадської безпеки.

Ви провели понад два десятиліття, створюючи продукти в компаніях, таких як VisionAIR, TriTech, CentralSquare та зараз Mark43. Як змінилося ваше бачення технологій громадської безпеки, і що фундаментально відрізняється в цій поточній хвилі прийняття штучного інтелекту?

Технології змінилися значно за останні два десятиліття. Більшу частину цього часу технології були розроблені для підтримки місії після факту. Системи фіксували, що відбулося, але вони не активно допомагали формувати, що повинно статися далі. Це те, що фундаментально відрізняється зараз.

Вперше ми не просто додаємо технології до потоків роботи громадської безпеки. Ми переосмислюємо ці системи як штучно-інтелектуальні з самого початку, що повністю змінює роль технологій. Ми переходимо від систем реєстрації до систем дії. Замість того, щоб просто документувати інциденти, ми допомагаємо агентствам інтерпретувати, пріоритизувати та діяти в режимі реального часу. Це перший раз в моєй кар’єрі, коли я бачу, що технології真正 працюють на швидкості, яку заслуговує громадська безпека, тобто доставляють продукти, які можуть трансформувати, як агентства функціонують щоденно, і в кінцевому підсумку забезпечують кращі результати громадської безпеки.

Дослідження Mark43 показує сильну підтримку штучного інтелекту серед правоохоронних органів, але також чітке очікування щодо людського нагляду. Як виглядає значимий людський внесок у щоденній діяльності?

У кожному продукті, який ми приймаємо, принцип ясний. Штучний інтелект підтримує. Люди приймають рішення.

Штучний інтелект може структурувати звіт, виділяти зв’язки між записами або підкреслювати ключову інформацію в дзвінку. Але офіцер, диспетчер або слідчий завжди застосовує судження та приймає рішення. На практиці це означає, що штучний інтелект прискорює шлях до розуміння, залишаючи відповідальність за людиною. Він проектує, пропонує та з’єднує, але не приймає рішення.

Це особливо важливо у потоках роботи CAD та RMS, де рішення мають реальні наслідки. Роль штучного інтелекту полягає в тому, щоб зменшити тертя та когнітивне навантаження, щоб професіонали громадської безпеки могли зосередитися на всьому, що вимагає їхньої експертизи.

Одним із повторюваних проблем є те, чи будуть рішення, підтримувані штучним інтелектом, витримувати судові розгляди. Як ви проектуєте системи, які не тільки оперативно корисні, але й юридично обґрунтовані?

Відповідь на це питання полягає не в тому, щоб приховати, як працює система. Справжня відповідь полягає в тому, щоб зробити її більш прозорою та підзвітною. Ми зосереджуємося на поліпшенні якості даних на етапі введення, забезпеченні послідовності виведення даних та гарантії людської перевірки. У системах CAD та RMS краще дані означають кращі рішення. Штучний інтелект повинен підтримувати це, а не підірвати.

Мета полягає в тому, щоб ґрунтувати рішення на більш повній та послідовній інформації, забезпечуючи, щоб кожен вивід міг бути розглянутий, перевірений та покращений з часом.

Прозорість та аудитність часто обговорюються як вимоги до відповідального штучного інтелекту. Як виглядає повна аудитність у практиці для агентств, які використовують інструменти, підтримувані штучним інтелектом?

У системах громадської безпеки аудитність завжди була важливою. Штучний інтелект підвищує планку.

Для агентств, які використовують штучний інтелект, повинна бути повна видимість того, що було сгенеровано, яких даних воно було інформовано, та як воно було використано. Нічого не повинно існувати без чіткої зв’язку з основним записом. Кожен вивід повинен бути пояснюваним. Кожен крок повинен бути переглянутим. Це те, як ви будуєте системи, які можуть бути довіреними, не тільки оперативно, але й публічно.

Багато агентств громадської безпеки все ще використовують застарілі системи та фрагментовані дані. Наскільки важливим є модернізація інфраструктури до того, як штучний інтелект зможе真正 доставляти значимі результати?

Штучний інтелект є тільки так потужним, як і фундамент, на якому він побудований. Я працював з застарілими середовищами CAD та RMS протягом більшої частини своєї кар’єри, і я бачив, як фрагментовані системи обмежують те, що можуть робити агентства. Розслідувачі, які використовують ці системи, часто повинні запитувати кілька інструментів, лише щоб зрозуміти одну справу. Це не є сталим.

Штучний інтелект залежить від підключених та доступних даних. Якщо системи ізольовані або вимагають ручних обходів, штучний інтелект не може доставляти значимі результати. Він стає ще одним шаром складності замість сили множення. Сучасна, хмарна інфраструктура розблокує можливість штучного інтелекту по всій підключеній платформі.

Є зростаючий інтерес до систем штучного інтелекту, які можуть діяти, а не тільки надавати інформацію. Чи бачите ви майбутнє, де штучний інтелект активно бере участь у потоках роботи, таких як управління справами або диспетчеризація, і де повинні бути встановлені межі?

Штучний інтелект буде продовжувати рухатися глибше в потоки роботи, особливо в таких областях, як обробка дзвінків, тріаж та управління справами. Він буде все більш координувати потоки роботи, пріоритизувати дії та виділяти ключову інформацію в режимі реального часу. Однак у сфері громадської безпеки повинні бути чіткі межі. Штучний інтелект може рекомендувати, пріоритизувати та підкреслювати ключову інформацію. Він може зменшити час, необхідний для переходу від інформації до дії. Але рішення, які впливають на життя людей, повинні залишатися з підготовленими професіоналами. Наша мета полягає в тому, щоб забезпечити ясність та впевненість у правильний момент.

Довіра громади є важливою в поліцейській діяльності, особливо коли вводяться нові технології. Які заходи є найбільш ефективними для забезпечення того, щоб штучний інтелект зміцнював довіру, а не підірвав її?

Ми визнаємо, що довіра є тим, за що агентства громадської безпеки працюють щодня. Технології повинні відповідати цьому стандарту. Для штучного інтелекту це починається з видимості та прозорості. Користувачі повинні розуміти, що система робить і чому. Це також вимагає послідовності, управління та можливості перегляду результатів з часом. Ми будуємо зворотний зв’язок безпосередньо з поля, оскільки довіра встановлюється через реальне використання та постійну перевірку.

Оглядаючи перспективу найближчих років, як ви очікуєте, що роль штучного інтелекту в громадській безпеці буде розвиватися від адміністративної підтримки до прийняття рішень в режимі реального часу?

Штучний інтелект стане вбудованим у весь життєвий цикл громадської безпеки, від моменту прийому дзвінка до того, як справа буде вирішена. Найбільша зміна полягатиме в тому, як швидко агентства зможуть перейти від інформації до дії. Це завжди була викликом у системах CAD та RMS. Ми рухаємось до моделі, в якій система розуміє, як ваше агентство працює, передбачає перші кроки у потоці роботи та допомагає їх виконувати, залишаючись людсько-орієнтованою.

Роль штучного інтелекту полягає в тому, щоб зменшити адміністративне навантаження, уніфікувати фрагментовані системи, виділяти правильну інформацію в правильний момент та підтримувати кращі рішення під тиском. Штучний інтелект не може замінити досвід. Він допомагає забезпечити, щоб люди на передовій лінії були краще інформовані, підготовлені та підтримані у кожному рішенні, яке вони приймають.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Mark43.