Ritika Gunnar, Phó Chủ tịch Expert Labs, IBM Cloud và Phần mềm Nhận thức – Loạt Phỏng vấn

Ritika Gunnar là Phó Chủ tịch của Expert Labs, IBM Cloud và Phần mềm Nhận thức. Cô cũng rất tích cực trong chương trình Women Leaders in AI của IBM. Trước đó, cô đã quản lý kinh doanh Quản lý Dữ liệu và Tích hợp Thông tin của IBM và kinh doanh Data Warehousing & Analytics của IBM, chịu trách nhiệm về chiến lược, định hướng và quản lý hoạt động của danh mục Warehouse.

Bạn ban đầu quan tâm đến toán học và ngôn ngữ học. Điều gì đã khiến bạn chuyển hướng sang khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo?

Khi tôi còn trẻ, tôi quan tâm đến mọi thứ trừ công nghệ. Như bạn đã nói, tôi chủ yếu quan tâm đến tiếng Tây Ban Nha và ngôn ngữ nước ngoài và ngôn ngữ học. Bố 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 của việc có thể ảnh hưởng đến mọi ngành và mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Sau lớp học đầu tiên ở đại học, tôi biết đây là nơi tôi thuộc về.

Mặc dù tôi theo đuổi đam mê của mình trong sự nghiệp công nghệ, nhưng nhiều cô gái trẻ chọn con đường sự nghiệp không thuộc STEM. Đó là lý do tại sao tôi rất hào hứng khi IBM vinh danh những người phụ nữ lãnh đạo doanh nghiệp xuất sắc vì việc sử dụng AI tiên phong tại các công ty trên toàn cầu thông qua chương trình Women Leaders in AI của chúng tôi. Những cô gái trẻ khác cần phải nhìn thấy bản thân trong những Women Leaders in AI này và có sự tự tin và cộng đồng để khuyến khích theo đuổi sự nghiệp trong công nghệ và AI.

Bạn đã có một sự nghiệp tuyệt vời tại IBM, bạn có thể chia sẻ với chúng tôi một phần của hành trình này?

Người ta thường hỏi tôi tại sao tôi lại có một sự nghiệp dài như vậy tại IBM. Tại IBM, tôi đã có thể phát triển kỹ năng của mình trong các lĩnh vực sản phẩm và miền chức năng. Tôi bắt đầu trong đội quản lý hệ thống của chúng tôi với vai trò là nhà phát triển và đã tiến bộ qua các lĩnh vực dữ liệu, phân tích và AI trong các chức năng quản lý sản phẩm, bán hàng và dịch vụ.

Điều này đã rất có giá trị cho sự nghiệp của tôi khi tôi có thể bắt đầu trong một lĩnh vực, mở rộng kiến thức của mình về một miền cụ thể, sau đó chuyển sang một lĩnh vực khác. Tôi đã học hỏi từ mỗi bước chuyển, phát triển một nền tảng vững chắc quan trọng cho vai trò hiện tại của tôi trong việc giúp các doanh nghiệp áp dụng công nghệ mới.

Thông qua mỗi vai trò, tôi đã tìm thấy nó hữu ích khi tập trung vào 3 lĩnh vực để thúc đẩy sự phát triển: (1) Tìm một cộng đồng để hỗ trợ việc học và phát triển cần thiết cho vai trò mới. Điều này có thể thông qua các nhóm hiện có, người cố vấn và thậm chí là cố vấn ngược. (2) Hãy tò mò. Luôn học hỏi từ công việc thực tế, nghiên cứu và thực hành nghề nghiệp và liên tục 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, IBM Cloud và Phần mềm Nhận thức. Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi về vai trò này?

Đội Expert Labs giúp các tổ chức thực hiện đầy đủ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc giữ cho doanh nghiệp của họ mạnh mẽ trong một môi trường cạnh tranh cao. Tôi lãnh đạo một đội gồm hơn 2400 chuyên gia kỹ thuật cao tập trung vào việc tư vấn, thiết kế và giao hàng 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 rằng các dự án công nghệ của họ thành công bằng cách giúp họ hiểu rõ mục tiêu của mình và hướng dẫn họ trong từng bước của hành trình chuyển đổi kinh doanh.

Bạn đã từng nói rằng để thành công với AI, mọi thứ bắt đầu từ dữ liệu. Bạn có thể giải thích thêm về điều này?

Giống như bạn đã nói, để thực hiện lời hứa của AI, các tổ chức cần bắt đầu với dữ liệu của họ. AI có tiềm năng chuyển đổi cách các doanh nghiệp hoạt động và cung cấp giá trị, tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đang vật lộn để vượt qua sự phức tạp của dữ liệu, sự khan hiếm nhân tài và sự thiếu tin tưởng vào các hệ thống AI. Khi chúng tôi đang kỷ niệm sự đa dạng trong AI, tôi sẽ tập trung vào hai câu hỏi chính mà tôi nghĩ là quan trọng trong việc phát triển sự tin tưởng vào dữ liệu và hệ thống AI: Liệu AI của tôi có công bằng và liệu AI của tôi có thể giải thích được?

Để đảm bảo AI công bằng, chúng ta phải đảm bảo rằng dữ liệu mà các mô hình được xây dựng dựa trên là công bằng, và các mô hình đó được thiết kế để phát hiện và giảm thiểu sự thiên vị khi dữ liệu mới được giới thiệu. Việc loại bỏ sự thiên vị đã trở nên cấp thiết hơn trong cuộc trò chuyện toàn cầu về công lý chủng tộc và kinh tế. Khi chúng ta đảm bảo AI là 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 quyết định nhất định, nỗi sợ hãi về “hộp đen” của các thuật toán bí ẩn có thể khiến nó không thể tạo ra sự tin tưởng. Các ngành như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm, cung cấp một cơ hội巨 lớn để triển khai AI trên quy mô lớn, tuy nhiên nó đòi hỏi dữ liệu nhạy cảm để đưa ra quyết định có tác động đáng kể đến cuộc sống của mọi người. Điều quan trọng là khách hàng phải hiểu rõ cách thức đưa ra quyết định này và tại sao. Để đảm bảo rằng những quyết định tốt nhất và công bằng nhất được đưa ra, và để đáp ứng các quy định, chúng ta cần một dấu vết dữ liệu có thể kiểm toán cung cấp câu trả lời chính xác.

Đảm bảo rằng AI và dữ liệu mà nó được xây dựng là công bằng và có thể giải thích được là ống kính mà chúng ta cần xem xét các dự án AI thành công. Niềm tin của tôi là một nhóm đa dạng về nền tảng và kinh nghiệm sống là điều quan trọng trong quá trình này.

Bạn rất tích cực trong chương trình Women of AI của IBM. Bạn có thể kể cho chúng tôi nghe thêm về chương trình này?

Các phụ nữ tiên phong trong danh sách hàng năm của chúng tôi về Women Leaders in AI đã tạo ra một môi trường nơi ngày càng nhiều phụ nữ có thể vượt qua ranh giới trong ngành công nghệ, khiến tiếng nói của họ được lắng nghe và mở cửa cho thế hệ tiếp theo. Điều quan trọng là phải kỷ niệm và chia sẻ những câu chuyện này để duy trì động lực, đó là lý do tại sao chúng tôi đang vinh danh 40 phụ nữ tuyệt vời từ 18 quốc gia trên toàn thế giới, những người đang định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo và cách các tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa và AI đáng tin cậy có thể được sử dụng để giúp các tổ chức dự đoán kết quả tốt hơn, tự động hóa 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 (CLX ), City of Austin, EY, Ford Motor Company (F ), Lloyds Banking (LYG ) Group, Mitsui Chemical, Telstra, Vodafone New Zealand, Westpac và nhiều hơn nữa. Những nhà lãnh đạo đáng kinh ngạc này đang phá vỡ ranh giới mới bằng cách sử dụng AI để cải thiện hiệu quả của quảng cáo, trao quyền cho nông dân với các công cụ dự báo mùa màng thiết yếu, giúp cải thiện an toàn thực phẩm, giữ cho các cử tri cập nhật trong đại dịch COVID-19 và nhiều hơn nữa.

Làm thế nào để có một đội đa dạng về thiểu số và phụ nữ để tránh thiên vị AI?

Trong khoảng thời gian một năm, đại dịch COVID-19 đã đảo lộn nhiều thế hệ phụ nữ làm việc, với hơn 5 triệu phụ nữ chỉ ở Mỹ mất việc hoặc rời bỏ công việc. Trên thực tế, nghiên cứu mới từ Viện Giá trị Kinh doanh của IBM cho thấy ít phụ nữ hơn ngày nay nắm giữ các vị trí Phó Chủ tịch, Giám đốc và Quản lý so với năm 2019. Chúng tôi đã tạo ra chương trình Women Leaders in AI hàng năm vào năm 2019 để khuyến khích sự tham gia đa dạng hơn trong lĩnh vực này và cung cấp cho các người được vinh danh một mạng lưới để học hỏi và chia sẻ. Hy vọng của tôi là những người khác sẽ đọc những câu chuyện về những nhà lãnh đạo đáng kinh ngạc này và tìm thấy cảm hứng – và cũng quan trọng không kém, nhìn thấy bản thân trong họ.

Ngoài ra, tầm quan trọng của việc có suy nghĩ đa dạng đằng sau các đổi mới trong AI không thể bị đánh giá thấp. Sự đa dạng của suy nghĩ là chìa khóa cho sự phát triển của AI. Chúng tôi đã thấy rằng khi có nhiều sự đa dạng trong suy nghĩ được đưa vào việc tạo ra công nghệ, có nhiều khả năng giảm thiểu sự thiên vị, thúc đẩy AI hoạt động một cách đạo đức và cải thiện sự tin tưởng vào các hệ thống AI. Cuối cùng, điều này cho thấy rằng các thực tiễn làm việc đa dạng cho phép sự tin tưởng sâu sắc hơn vào các chương trình được phát triển, dẫn đến lợi ích kinh tế tốt hơn và lợi ích cho tất cả mọi người. Chúng tôi kỷ niệm những bước đã được thực hiện để tạo ra một lĩnh vực AI đa dạng và hòa nhập hơn, khi chúng tôi tiếp tục phấn đấu để làm cho nó tốt hơn.

Các bậc cha mẹ có thể làm gì để khuyến khích con gái quan tâm đến khoa học máy tính và AI?

Hai điều nổi bật với tôi – sự tò mò và cố vấn. Trong kinh nghiệm của tôi, thành phần quan trọng nhất cho thành công trong AI là một văn hóa tò mò và học hỏi liên tục. Trong công nghệ nói chung, tuổi thọ trung bình của kỹ năng và thông tin là từ 3 đến 5 năm. Với AI, nó là 12 đến 18 tháng. Công nghệ đang di chuyển rất nhanh như vậy mà một tâm trí tò mò và khát vọng học hỏi là quan trọng hơn bất kỳ kỹ năng cụ thể nào. Việc khuyến khích sự tò mò có thể bắt đầu từ khi còn nhỏ.

Đối với các cô gái quan tâm đến công nghệ, các hệ thống hỗ trợ và cố vấn là rất quan trọng. Đó là tất cả về việc tạo ra một văn hóa nơi mọi người cảm thấy họ có thể liên tục mở rộng mình. Tôi đã học được điều này trên cơ sở cá nhân một vài năm trước, khi tôi gửi con trai và con gái của mình đến trại lập trình cùng nhau. Con trai tôi yêu thích nó, nhưng con gái tôi về nhà và tuyên bố: “Tôi không muốn lập trình nữa, Mẹ.” Sau một cuộc trò chuyện, tôi nhận ra rằng cô ấy là cô gái duy nhất trong lớp học. Vì vậy, tôi đã đăng ký cho cô ấy một chương trình đặc biệt nơi các cô gái lập trình cùng nhau. Cô ấy đã có fun, tự tin và có thể tự đứng vững – ngay cả trong một phòng đầy những cậu bé xây dựng mô-đun Minecraft.

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

Nếu chúng ta muốn tăng số lượng phụ nữ trong AI – và tăng sự đa dạng trong lĩnh vực này trên mọi chiều – chúng ta phải kỷ niệm sự đa dạng hiện có. Chúng ta phải đảm bảo rằng những người đại diện cho các nhóm và nền tảng khác nhau có các cộng đồng công nghệ hỗ trợ nơi họ cảm thấy thoải mái khi đặt câu hỏi, mắc lỗi và bước vào lãnh thổ không quen thuộc – tất cả đều là những phần cần thiết của việc học. Khi IBM kỷ niệm 40 phụ nữ là những người 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 trên kết quả được tìm thấy 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 cam kết lớn, làm cho bình đẳng giới trở thành một ưu tiên kinh doanh chính thức.
2. Áp dụng các can thiệp liên quan đến khủng hoảng. Các lợi ích như hỗ trợ chăm sóc trẻ em dự phòng, tài nguyên sức khỏe tâm thần và lịch trình làm việc linh hoạt có thể là chìa khóa.
3. Tạo ra một văn hóa ý định và đòi hỏi phải tạo không gian. Các nhà tuyển dụng và quản lý cần phải tiếp cận với nhân viên của họ một cách đồng cảm và hòa nhập.
4. Sử dụng công nghệ để tăng tốc hiệu suất. Điều đó có nghĩa là gắn kết công bằng vào quá trình sàng lọc, sử dụng các công cụ kỹ thuật số cho giao tiếp và phản hồi để đưa ra những gì đang hoạt động và những gì không, và đầu tư vào các công cụ cộng tác và thực tiễn làm việc nhóm cho phép phụ nữ và nam giới tham gia hiệu quả trong môi trường vật lý và từ xa thậm chí sau khi đại dịch kết thúc.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc quan tâm nên truy cập Expert Labs của IBM, hoặc chương trình Women Leaders in AI của IBM.