Edhe pse gratë përbëjnë rreth 35% të fuqisë punëtore në SAP, kur bëhet fjalë për formimin e AI, duket se ato po ecin mbi peshën e tyre.
Këtu, pesë punonjës të SAP ndajnë rolet, motivimet dhe këshillat e tyre për këdo që dëshiron të hyjë në AI. Gratë – Khawla Mallat, Camila Lombana Diaz, Xin Chen, Nadine Hoffmann dhe Puntis Palazzolo – përfshijnë katër vende dhe tre fusha: Inxhinieria e Shkencës së të Dhënave, Menaxhimi i Produkteve dhe Etika e AI.
Inxhinieri e Shkencës së të Dhënave
Dr. Khawla Mallat, Ekipi i Kërkimit Kuantik dhe Sigurisë, SAP Francë
“Jini gati për t’u sfiduar në çdo kohë”, thotë Mallat, nëse doni të ndërtoni një karrierë në AI.
Ndryshe nga shumica e shkencëtarëve të të dhënave në SAP, Mallat nuk punon drejtpërdrejt me produktin, por është i ankoruar në mënyrë të vendosur në kërkimin dhe adresimin e “disa prej sfidave teknike që lidhen me AI, përkatësisht drejtësinë, shpjegueshmërinë, privatësinë dhe sigurinë”.
Para se të anëtarësohej në SAP dy vjet më parë, Mallat u përball me paragjykimet e paqëllimshme të sistemeve të analizës së fytyrës. Disa grupe demografike, shpjegon Mallat, më parë hiqeshin ose nënpërfaqësoheshin pa dashje në grupet bazë të të dhënave, duke çuar në mangësi në aftësitë e analizës së fytyrës. Raste të tilla nxjerrin në pah çështjen më të gjerë të paragjykimit në aplikacionet e tjera të AI. Në fusha si HR, vazhdon ajo, heqja e të dhënave personale në grupet e të dhënave mund të duket se zgjidh çështjet e paragjykimeve, por AI ende mund t’i nxjerrë këto detaje. Kjo çon në rezultate potencialisht të njëanshme dhe mungesa e shpjegueshmërisë në modelet e AI e bën të vështirë identifikimin e paragjykimeve të tilla. Lejimi i grupeve të të dhënave si kjo të zënë rrënjë dhe të rriten në modele të fuqishme të dhënash që nuk i nënshtrohen shqyrtimit vetëm do të zmadhojë paragjykimet ose diskriminimin e qenësishëm.
Sot pasioni i Mallatit për të trajtuar një padrejtësi të tillë përputhet mirë me rolin e saj në identifikimin e rreziqeve të qenësishme të AI, edukimin e ekipeve rreth tyre dhe përcaktimin e zgjidhjeve teknologjike për t’i zbutur ato.
“Ne duhet të adoptojmë një qasje ndërdisiplinore ndaj AI, me ekspertë nga etika, pajtueshmëria ligjore dhe ekspertë të fushës, për shembull, dhe të abstragojmë veten nga roli i shkencëtarëve të të dhënave për të pasur sukses,” thotë Mallat.
“Më pëlqen të punoj në AI”, vazhdon ajo. “Gjithçka po përparon me një ritëm të jashtëzakonshëm, kështu që nëse doni të punoni në AI, duhet të keni një etje të caktuar për njohuri. Dhe, pavarësisht nga roli juaj, ju duhet ta merrni seriozisht etikën e AI – rregulloret dhe kornizat rregullatore – sepse këto kanë implikime të mëdha jo vetëm për SAP, por për individët dhe shoqëritë në përgjithësi.”
Etika e AI
Camila Lombana Diaz, Përgjegjëse AI, Gjermani
“AI është një pasqyrë e kapaciteteve tona si njerëz. Dhe përgjegjësia më e madhe për ata që punojnë në AI është, çfarë duam të shohim në atë pasqyrë?” shpjegon Lombana Diaz, eksperte e kërkimit të etikës së AI në ekipin e Etikës së AI / Përgjegjëse e AI që ndodhet në zonën e rritjes së SAP Business AI.
Përgjegjësitë e Lombana Diaz përfshijnë maturimin dhe zbatimin e politikës së Etikës Globale të SAP AI, krijimin dhe ofrimin e përmbajtjes së aktivizimit, përcaktimin e personave dhe proceseve të AI dhe dhënien e udhëzimeve për ta bërë AI përgjegjëse një realitet operacional për zhvillim, siç ilustrohet në manualin e etikës së AI të SAP.
Kur ajo iu bashkua SAP-it tetë vjet më parë, fillimisht si dizajnere UX dhe më pas si dizajnere strategjike, mësimi i makinerive dhe AI ishin temat kryesore. Por ajo u bë gjithnjë e më e qartë se “të kuptuarit e implikimeve njerëzore të AI për një AI të përgjegjshme dhe etike kërkon një perspektivë të përqendruar te njeriu”.
Edhe pse SAP është i përkushtuar ndaj zhvillimit etik të AI – zhvilluesit tani duhet të përfundojnë detyrat e vlerësimit të etikës së AI dhe një komitet drejtues shqyrton me kujdes të gjitha rastet e përdorimit me rrezik të lartë – Lombana Diaz thekson nevojën për të mbetur e përqendruar në rreziqet e qenësishme dhe dëmet e paqëllimshme që AI mund të prezente. Pjesë e rolit të saj është një vlerësim i vazhdueshëm i teknologjisë, identifikimi i rreziqeve dhe kufizimeve dhe komunikimi i tyre me ekipe të ndryshme.
Ndërsa AI vazhdon të evoluojë me shpejtësi, po ashtu edhe rolet. Lombana Diaz është e apasionuar për të parë AI përtej kufijve të një perspektive të përqendruar tek teknologjia. “AI është tani një teknologji e gjithanshme që formëson jetën tonë të përditshme; prandaj, ne kemi nevojë për individë që punojnë në këtë fushë, të cilët sfidojnë teknologjinë AI për të qenë në qendër të komunitetit. Etika e inteligjencës artificiale është një hapësirë për individë eksperimentalë, të hapur, kureshtarë, bashkëpunues dhe me në qendër njeriun, dhe, përfundon ajo, “koha për të hyrë në AI dhe për të ndërtuar një karrierë është tani sepse, ndryshe nga teknologjia, biznesi i AI, aspektet ligjore dhe etike, janë ende duke u formësuar.”
Inxhinieri e Shkencës së të Dhënave
Dr. Xin Chen, SAP HANA Machine Learning, Kinë
“Gjithmonë më ka pëlqyer të punoj në SAP që kur u bashkova nëntë vjet më parë. Më pëlqen mjedisi i punës dhe kolegët këtu dhe me të vërtetë dua të inkurajoj të tjerët që të bashkohen me ne këtu në AI”, thotë Chen, studiues i shkencës së të dhënave në ekipin SAP HANA Machine Learning.
Ekipi punon në një kuti veglash që ofron lloje të ndryshme të algoritmeve të mësimit të makinerive për regresion, klasifikim, grupim, e kështu me radhë për bibliotekën e analizave parashikuese SAP HANA.
Një pjesë e rolit të Chen është të hetojë dokumente kërkimore mbi algoritmet më të fundit të mësimit të makinerive dhe, së bashku me ekipin, të vendosë se cilët algoritme do të ishin të dobishëm për klientët. Pasi të zbatohen algoritmet e mësimit të makinerive, Chen dhe ekipi vlerësojnë reagimet nga klientët dhe ofrojnë përmirësime.
Kohët e fundit Chen dhe ekipi i saj hulumtuan algoritmet e mësimit të makinerive që hetojnë nocionet e drejtësisë. “Drejtësia është një temë shumë e nxehtë vetëm tani,” thotë ajo. “Në matematikë, ka nocione të ndryshme të drejtësisë, por është ende një temë komplekse dhe në zhvillim.”
Dhe këshilla e Chen për zhvilluesit e mundshëm të AI? “Mendimi kritik do të bëhet edhe më i rëndësishëm për të kuptuar se çfarë zgjidhjesh duhet të ofrohen, për të bërë gjykime mbi risitë tuaja dhe për të ditur nëse produkti i krijuar është i drejtë apo i gabuar”, thotë ajo, duke reflektuar se si kjo aftësi do të bëhet gjithnjë e më e rëndësishme për zhvilluesit e ardhshëm të AI.
Menaxhimi i produktit
Nadine Hoffmann, SAP Business AI, Gjermani
“Unë përkthej dhe dua të magjeps”, thotë Hoffmann, menaxher global i produkteve të AI në fushën e rritjes së SAP Business AI.
Edhe pas më shumë se 20 vitesh në SAP, idetë shkatërruese dhe ndryshimet e mentalitetit ende i japin energji Hoffmann. Të jesh ekspert në teknologjitë e reja dhe të jesh energjik dhe i entuziazmuar nga vëllimi dhe shpejtësia konstante e tyre, është thelbësore për të qenë i suksesshëm në ekipet e menaxhimit të produkteve të AI-së së sotme, sepse menaxhimi i produktit është ngjitësi midis partnerëve, klientëve, fushës, dhe zhvillimit.
“Nga njëra anë,” thotë Hoffmann, “SAP ka shkencëtarë të të dhënave, inxhinierë softuerësh dhe studiues që e çojnë softuerin tonë në një nivel tjetër. Dhe nga ana tjetër, ka ekspertë që përcaktojnë parmakët ligjorë dhe etikë.” Menaxhimi i produktit duhet të jetë i rrjedhshëm si në “flasin e softuerit teknik” dhe “flasin e klientit” për të kuptuar dëshirat, pikat e dhimbjes dhe proceset e biznesit.
Zhvendosja midis këtyre dhe përafrimi i të folurit të klientit me fjalimin teknik të softuerit është e ngjashme me të qenit një përkthyes, thotë Hoffmann. Softueri ynë do të përmbushë kërkesat e klientëve vetëm nëse ka një mirëkuptim të përbashkët midis ekipeve përgjegjëse për zhvillimin teknologjik, ekipeve ligjore përgjegjëse për pajtueshmërinë etike dhe ligjore dhe klientit.
Pavarësisht nga inovacioni më i fundit, Hoffmann thotë se suksesi në menaxhimin e produktit “nuk ka të bëjë vetëm me bindjen e ekipeve dhe partnerëve për lehtësinë dhe pozitivitetin e një teknologjie, por gjithashtu t’u mbushë me magjepsje rreth saj, në mënyrë që ata të bëhen avokatë të pasionuar dhe të jenë të motivuar në thelb. zbuloni më shumë vetë.”
Inxhinieri e Shkencës së të Dhënave
Puntis Palazzolo, Strateg dhe Drejtues i Etikës së AI, SAP SuccessFactors, SHBA
“Sfidat etike të paraqitura nga AI kanë tejkaluar fushëveprimin e ndërmarrjeve individuale, duke u shtrirë përtej subjekteve si SAP. Është thelbësore që ne të bashkëpunojmë me të tjerët për të trajtuar kolektivisht shqetësimet e shfaqura të AI”, thotë Palazzolo, i cili drejton ekipin e SAP SuccessFactors Data Science.
Ekipi vepron si një shërbim këshillimi për rastet e përdorimit të AI për ekipet e produkteve në SAP SuccessFactors, duke analizuar problemin, duke zhvilluar kode dhe algoritme dhe duke ndërtuar koncepte të vërtetuara. Rastet e suksesshme të përdorimit të AI integrohen më pas në zgjidhjet SAP SuccessFactors.
Shumica e të dhënave në zgjidhjet SAP SuccessFactors janë të dhëna të ndjeshme të klientit. Me rritjen dramatike të rasteve gjeneruese të përdorimit të AI, mbrojtja e të dhënave të klientëve duhet të ketë përparësi, thotë Palazzolo. “Inteligjenca artificiale gjeneruese është një teknologji e fuqishme që paraqet sfida të reja, siç janë halucinacionet dhe vendimmarrja e automatizuar. Në sektorët me rrezik të lartë si burimet njerëzore, ne duhet të shpjegojmë se si arrijmë vendime të caktuara, veçanërisht kur po ndikojmë në jetën e njerëzve.”
Palazzolo iu bashkua SAP 11 vjet më parë dhe ka qenë e vendosur në Palo Alto, Kaliforni, që nga viti 2013, ku ajo përfaqëson SAP në MLCommons – një bashkëpunim i akademisë dhe kompanive, të tilla si Google dhe NVIDIA, të dedikuara për zhvillimin e praktikave të sigurta dhe standardeve standarde të industrisë për të përmirësuar modelet e AI.
Këshillat e saj për praktikuesit aktualë dhe të ardhshëm të AI? Ndiqni pasionin tuaj, jini etikë dhe bëjeni zërin tuaj të dëgjohet ndërsa kemi ende kohë.
“Vetëm ligjvënësit nuk mund të shkruajnë rregullore të AI për ne, sepse ata nuk kanë një kuptim të plotë të kompleksitetit të saj,” thotë ajo. “Ne nuk mund t’i zgjidhim të gjitha problemet vetë, por duhet të dëgjojmë zërat tanë për të formuar të ardhmen e AI.”
Alexa MacDonald është një redaktor i SAP News.