Ritika Gunnar, Phó Giám đốc Phòng thí nghiệm Chuyên gia, Phần mềm Nhận thức và Đám mây của IBM – Loạt bài phỏng vấn

Ritika Gunnar là Phó chủ tịch của Phòng thí nghiệm chuyên gia, Phần mềm nhận thức và đám mây của IBM. Cô ấy cũng tham gia rất nhiều vào IBM's Nữ lãnh đạo trong chương trình AI. Trước đây, cô đã quản lý hoạt động kinh doanh Quản trị và Quản lý và Tích hợp Thông tin & Quản lý Dữ liệu Chính của IBM và hoạt động kinh doanh Kho dữ liệu & Phân tích của IBM chịu trách nhiệm về chiến lược, định hướng và quản lý hoạt động của danh mục Kho.

Ban đầu bạn quan tâm đến toán học và ngôn ngữ học. Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn để xoay quanh khoa học máy tính và AI?

Khi tôi còn trẻ, tôi quan tâm đến mọi thứ khác trừ công nghệ. Như bạn đã lưu ý, tôi chủ yếu quan tâm đến tiếng Tây Ban Nha và ngoại ngữ và ngôn ngữ học. Cha mẹ tôi đều là kỹ sư và doanh nhân và họ đã truyền cho tôi tình yêu khoa học. Công nghệ có điểm giao nhau là có thể ảnh hưởng đến mọi ngành và mọi khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Sau buổi học đầu tiên ở trường đại học, tôi biết đây là nơi mình thuộc về.

Trong khi tôi theo đuổi đam mê của mình để hướng tới sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ, thật không may, nhiều phụ nữ trẻ lại chọn những con đường sự nghiệp không thuộc lĩnh vực STEM. Đó là lý do tại sao tôi rất vui mừng khi năm thứ ba liên tiếp IBM vinh danh các nữ lãnh đạo doanh nghiệp xuất sắc vì những người tiên phong sử dụng AI tại các công ty trên toàn cầu thông qua chương trình của chúng tôi. Nữ lãnh đạo trong lĩnh vực AI sáng kiến. Những phụ nữ trẻ khác cần có thể nhìn thấy chính họ trong những Nữ lãnh đạo AI này và có sự tự tin cũng như cộng đồng để khuyến khích theo đuổi công nghệ và AI.

Bạn đã có một sự nghiệp đáng kinh ngạc tại IBM, bạn có thể chia sẻ với chúng tôi một phần của hành trình này không?

Mọi người thường hỏi tôi tại sao tôi lại có một sự nghiệp lâu dài như vậy tại IBM. Tại IBM, tôi đã có thể phát triển các kỹ năng của mình trong các lĩnh vực sản phẩm và lĩnh vực chức năng. Tôi bắt đầu trong nhóm quản lý hệ thống của chúng tôi với tư cách là nhà phát triển và kể từ đó đã phát triển thông qua dữ liệu, phân tích và AI trong các chức năng quản lý sản phẩm, bán hàng và dịch vụ.

Nó rất có giá trị đối với sự nghiệp của tôi khi có thể bắt đầu ở một lĩnh vực, mở rộng kiến ​​thức của tôi về một lĩnh vực cụ thể, sau đó chuyển sang một lĩnh vực khác. Tôi đã học được từ mỗi bước đi, phát triển một nền tảng vững chắc quan trọng đối với vai trò hiện tại của tôi là giúp các doanh nghiệp áp dụng các công nghệ mới.

Qua mỗi vai trò, tôi thấy hữu ích khi tập trung vào 3 lĩnh vực để thúc đẩy sự phát triển: (1) Tìm một cộng đồng để hỗ trợ các lĩnh vực học tập và phát triển cần thiết cho vai trò mới. Điều này có thể thông qua các nhóm, người cố vấn hiện có và thậm chí là cố vấn ngược. (2) Hãy tò mò. Luôn học hỏi từ thực tế công việc, nghiên cứu và thực hành nghề của bạn và không ngừng học hỏi. (3) Hãy tự tin vào khả năng của mình, có lẽ là khía cạnh quan trọng nhất.

Bạn hiện là Phó chủ tịch của Expert Labs, Đám mây của IBM và Phần mềm nhận thức. Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi những gì vai trò này đòi hỏi?

Nhóm Expert Labs giúp các tổ chức nhận ra đầy đủ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc duy trì hoạt động kinh doanh của họ vững mạnh trong bối cảnh cạnh tranh cao. Tôi lãnh đạo một nhóm gồm hơn 2400 chuyên gia kỹ thuật cao tập trung vào việc tư vấn, kiến ​​trúc và mang lại thành công cho khách hàng với dữ liệu, tự động hóa và các trường hợp sử dụng AI khác.

Chúng tôi làm việc với khách hàng để đảm bảo các dự án công nghệ của họ thành công bằng cách giúp họ hiểu mục tiêu của mình và hướng dẫn họ từng bước trong hành trình chuyển đổi doanh nghiệp.

Trước đây bạn đã tuyên bố rằng để thành công với AI, tất cả đều bắt đầu từ dữ liệu. Bạn có thể giải thích về điều này?

Như bạn đã nói, để thực hiện lời hứa của AI, các tổ chức cần bắt đầu với dữ liệu của họ. Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp và mang lại giá trị, tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn tiếp tục vật lộn với việc khắc phục sự phức tạp của dữ liệu, sự khan hiếm nhân tài và sự thiếu tin tưởng vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Khi chúng ta tôn vinh sự đa dạng trong AI, tôi sẽ tập trung vào hai câu hỏi chính mà tôi nghĩ là mấu chốt để phát triển niềm tin vào dữ liệu và hệ thống AI: AI của tôi có công bằng không và AI của tôi có thể giải thích được không?

Để đảm bảo AI công bằng, chúng ta phải đảm bảo rằng dữ liệu mà các mô hình được xây dựng dựa trên đó là công bằng và bản thân các mô hình được thiết kế để phát hiện và giảm thiểu sai lệch khi dữ liệu mới được đưa vào. Nhiệm vụ loại bỏ sự thiên vị đã trở nên cấp bách hơn trong bối cảnh cuộc trò chuyện toàn cầu ngày càng gay gắt của chúng ta về công bằng kinh tế và chủng tộc. Khi chúng tôi đảm bảo rằng AI công bằng, nó có thể là một công cụ tuyệt vời để giảm thiểu sự thiên vị của con người.

Nếu chúng ta không thể giải thích tại sao AI lại đưa ra một số quyết định nhất định, thì nỗi sợ hãi về một “hộp đen” chứa các thuật toán bí ẩn có thể khiến chúng ta không thể tạo được niềm tin. Các ngành như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm mang đến cơ hội to lớn để triển khai AI trên quy mô lớn, tuy nhiên, nó đòi hỏi dữ liệu có độ nhạy cao để đưa ra các quyết định có tác động đáng kể đến cuộc sống của mọi người. Điều quan trọng là khách hàng hiểu những quyết định này được đưa ra như thế nào và tại sao. Để đảm bảo rằng các quyết định tốt nhất và công bằng nhất được đưa ra, đồng thời để đáp ứng các cơ quan quản lý, chúng tôi cần một đường dẫn dữ liệu có thể kiểm tra để đưa ra câu trả lời chính xác.

Đảm bảo rằng AI và dữ liệu được xây dựng trên đó là công bằng và có thể giải thích được là lăng kính mà qua đó chúng ta cần xem xét các dự án AI thành công. Tôi tin rằng một nhóm đa dạng về nền tảng và kinh nghiệm sống là rất quan trọng đối với quá trình đó.

Bạn rất quan tâm đến chương trình Women of AI của IBM. Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về chương trình này?

Những người phụ nữ tiên phong được đưa vào danh sách hàng năm của chúng tôi Nữ lãnh đạo trong lĩnh vực AI đã tạo ra một môi trường nơi ngày càng nhiều phụ nữ có thể vượt qua các ranh giới trong ngành công nghệ, lên tiếng và mở ra cánh cửa cho thế hệ tiếp theo. Điều quan trọng là phải tôn vinh và chia sẻ những câu chuyện này để duy trì động lực đó. Đó là lý do tại sao chúng tôi vinh danh 40 phụ nữ tuyệt vời từ 18 quốc gia trên thế giới, những người đang định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo và những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa và AI đáng tin cậy có thể trở thành như thế nào. được sử dụng để giúp các tổ chức dự đoán kết quả tốt hơn, tự động hóa các quy trình và thúc đẩy hiệu quả mới.

Danh sách này vinh danh các nhà lãnh đạo từ AdMed, The Ad Council, The Clorox Company, City of Austin, EY, Ford Motor Company, Lloyds Banking Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac, v.v. Những nhà lãnh đạo đáng kinh ngạc này đang tạo ra bước đột phá mới khi sử dụng AI để cải thiện hiệu quả của quảng cáo, trao quyền cho nông dân bằng các công cụ dự báo cây trồng thiết yếu, giúp cải thiện an toàn thực phẩm, cập nhật các thành phần trong đại dịch COVID-19, v.v.

Việc có một nhóm thiểu số và phụ nữ đa dạng để tránh sự thiên vị của AI có tầm quan trọng như thế nào?

Trong khoảng thời gian một năm, đại dịch COVID-19 đã đảo lộn nhiều thế hệ phụ nữ đang đi làm, với hơn 5 triệu người chỉ riêng ở Hoa Kỳ bị mất việc hoặc phải rời bỏ công việc. Trong thực tế, nghiên cứu mới từ Viện Giá trị Kinh doanh của IBM cho thấy rằng ngày nay ít phụ nữ nắm giữ vai trò của phó chủ tịch cấp cao, phó chủ tịch, giám đốc và quản lý hiện nay so với năm 2019. Chúng tôi đã tạo báo cáo hàng năm Nữ lãnh đạo trong lĩnh vực AI chương trình vào năm 2019 để giúp khuyến khích sự tham gia đa dạng ngày càng tăng trong lĩnh vực này và cung cấp cho những người được vinh danh một mạng lưới học tập chia sẻ. Tôi hy vọng rằng những người khác sẽ đọc câu chuyện của những nhà lãnh đạo phi thường này và tìm thấy nguồn cảm hứng—và, cũng quan trọng không kém, nhìn thấy những nét tiêu biểu của chính họ.

Ngoài ra, không thể đánh giá thấp tầm quan trọng của việc có tư duy đa dạng đằng sau những đổi mới trong AI. Đa dạng hóa suy nghĩ là chìa khóa cho sự phát triển của AI. Chúng tôi đã thấy rằng khi có nhiều suy nghĩ khác nhau đi vào việc tạo ra công nghệ, thì càng có nhiều khả năng giảm thiểu sự thiên vị, thúc đẩy AI vận hành có đạo đức và cải thiện niềm tin vào các hệ thống AI. Cuối cùng cho thấy rằng các phương thức làm việc đa dạng tạo ra sự tin tưởng sâu sắc hơn vào các chương trình được phát triển, dẫn đến lợi nhuận và lợi ích kinh tế tốt hơn cho tất cả mọi người. Chúng tôi kỷ niệm các bước đã được thực hiện để tạo ra một lĩnh vực AI đa dạng và toàn diện hơn, đồng thời chúng tôi tiếp tục cố gắng làm cho lĩnh vực đó tốt hơn nhiều.

Một số điều mà cha mẹ có thể làm để truyền cảm hứng cho các cô gái quan tâm hơn đến cả khoa học máy tính và AI là gì?

Hai điều nổi bật với tôi - sự tò mò và cố vấn. Theo kinh nghiệm của tôi, thành phần thiết yếu nhất để thành công trong lĩnh vực AI là văn hóa tò mò và không ngừng học hỏi. Nói chung, trong lĩnh vực công nghệ, tuổi thọ trung bình của các kỹ năng và thông tin là từ ba đến năm năm. Với AI, đó là 12 đến 18 tháng. Công nghệ đang phát triển nhanh đến mức tư duy tò mò và khao khát học hỏi quan trọng hơn bất kỳ kỹ năng cụ thể nào. Nuôi dưỡng sự tò mò có thể bắt đầu từ khi còn nhỏ.

Đối với các cô gái quan tâm đến công nghệ, hệ thống hỗ trợ và tư vấn là rất quan trọng. Tất cả là về việc tạo ra một nền văn hóa nơi mọi người cảm thấy họ có thể liên tục vươn mình. Tôi đã học được điều này ở cấp độ cá nhân vài năm trước, khi tôi gửi con trai và con gái của mình đến trại lập trình cùng nhau. Con trai tôi thích nó, nhưng con gái tôi về nhà và tuyên bố: “Con không muốn viết mã nữa mẹ ạ”. Sau khi trò chuyện, tôi nhận ra rằng cô ấy là cô gái duy nhất trong lớp. Vì vậy, tôi đã đăng ký cho cô ấy một chương trình đặc biệt nơi các cô gái viết mã cùng nhau. Cô ấy đã vui vẻ, có được sự tự tin và giờ đây có thể tự lập ở bất cứ đâu — kể cả trong một căn phòng có hàng chục cậu bé đang xây dựng các mô-đun Minecraft.

Doanh nghiệp có thể làm gì để thu hút nhiều phụ nữ hơn?

Nếu chúng ta muốn tăng số lượng phụ nữ trong lĩnh vực AI—và tăng cường sự đa dạng trong lĩnh vực này ở mọi khía cạnh—chúng ta phải tôn vinh sự đa dạng đang tồn tại. Chúng ta phải đảm bảo rằng những người đại diện cho các nhóm và nền tảng khác nhau có cộng đồng công nghệ hỗ trợ, nơi họ cảm thấy thoải mái khi đặt câu hỏi, phạm sai lầm và mạo hiểm vào lãnh thổ xa lạ—tất cả các phần cần thiết của việc học. Khi IBM tôn vinh 40 phụ nữ tiên phong thực sự, chúng tôi cũng đang kết nối họ với nhau như một mạng lưới mới để học hỏi, chia sẻ và hỗ trợ lẫn nhau. Dựa vào kết quả tìm được trong nghiên cứu mới từ Viện Giá trị Kinh doanh của IBM, chúng tôi đã đề xuất một lộ trình thay đổi:

1. Kết hợp suy nghĩ táo bạo với các cam kết lớn, biến bình đẳng giới trở thành ưu tiên kinh doanh chính thức.
2. Áp dụng các can thiệp cụ thể liên quan đến khủng hoảng. Các lợi ích như hỗ trợ chăm sóc trẻ em dự phòng và nguồn lực sức khỏe tâm thần cũng như địa điểm và lịch làm việc linh hoạt có thể là chìa khóa.
3. Tạo ra một nền văn hóa có ý định và kiên quyết nhường chỗ. Người sử dụng lao động và người quản lý cần có cách tiếp cận đồng cảm và toàn diện đối với nhân viên của họ.
4. Sử dụng công nghệ để tăng tốc hiệu suất. Điều đó có nghĩa là tăng cường sự công bằng trong quá trình sàng lọc, sử dụng các công cụ kỹ thuật số để liên lạc và phản hồi để làm rõ những gì hiệu quả và những gì không hiệu quả, đồng thời đầu tư vào các công cụ hợp tác và thực hành làm việc theo nhóm cho phép phụ nữ và nam giới tham gia hiệu quả trong môi trường thực tế và từ xa ngay cả sau khi đại dịch qua đi.

Cảm ơn bạn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời, bạn đọc nào quan tâm có thể truy cập IBM's Phòng thí nghiệm chuyên gia, hoặc của IBM Chương trình Nữ lãnh đạo trong chương trình AI.