Cassie Kozyrkov

Perché le organizzazioni collaborano con Cassie Kozyrkov

• Ha creato da zero la funzione Decision Intelligence all’interno di Google, l’ha gestita per cinque anni e ha coniato il termine stesso. Quando un amministratore delegato chiede che cos’è la Decision Intelligence e perché i propri investimenti nell’IA dovrebbero rientrarvi, lei è la fonte primaria piuttosto che un’interprete del quadro concettuale elaborato da qualcun altro.
• Ha formato personalmente oltre 20.000 dipendenti di Google, in ogni funzione aziendale, sul processo decisionale basato sui dati e sull’IA, quindi sa come rendere il contenuto comprensibile sia ai dirigenti non tecnici che agli ingegneri.
• Il suo attuale lavoro, nell’ambito del percorso di leadership, verte su cosa cambia quando l’IA agisce anziché limitarsi a fornire consigli. Pone diverse domande ai dirigenti: se la roadmap dell’IA sia proattiva, se l’attenzione venga considerata un investimento e se un progetto pilota abbia un responsabile senior designato e un indicatore di business che dovrebbe influenzare.
• Insegna questi concetti su larga scala anche al di fuori delle sale del consiglio di amministrazione. “Making Friends with Machine Learning” è nato come corso interno di Google ed è ora accessibile al pubblico; inoltre, ha creato il corso certificato MasterClass “Data-Driven Decision-Making in the Age of AI”, basato sui suoi modelli e con la partecipazione di DJ Patil, il primo Chief Data Scientist degli Stati Uniti.
• Ha ricoperto un mandato completo presso il Consiglio consultivo per l’innovazione della Federal Reserve Bank di New York, occupandosi dell’impatto dell’IA sui mercati finanziari, e ha collaborato con dirigenti di alto livello presso Lenovo, la NASA e Gucci.

Punti salienti della biografia

• Prima Chief Decision Scientist di Google (dal 2018 al 2023), alla guida delle attività di “decision intelligence” dell’azienda all’interno del dipartimento Research and Machine Intelligence.
• Fondatrice e CEO di Kozyr, un’azienda di consulenza e formazione sull’IA al servizio dei dirigenti di alto livello e dei loro team.
• Ha formato personalmente oltre 20.000 dipendenti di Google sul processo decisionale basato sui dati e sull’intelligenza artificiale, e ha guidato più di 500 progetti di “decision intelligence” all’interno di Google.
• Ideatrice del corso certificato MasterClass “Data-Driven Decision-Making in the Age of AI” (Processo decisionale basato sui dati nell’era dell’IA), basato sui suoi modelli e con la partecipazione di DJ Patil, il primo Chief Data Scientist degli Stati Uniti. Ha inoltre creato “Making Friends with Machine Learning” (Fare amicizia con l’apprendimento automatico), originariamente un corso interno di Google e ora disponibile gratuitamente su YouTube.
• Ha tenuto conferenze in oltre 40 paesi e in tutti e sette i continenti, tra cui alle Nazioni Unite, al World Economic Forum, al Web Summit e al SXSW.
• Membro del Consiglio consultivo per l’innovazione della Federal Reserve Bank di New York (dal 2023 al 2024); “Few-Glasson Distinguished Alumna” della Duke University.

Biografia

I dashboard sono stati realizzati, i modelli sono in produzione, eppure i dirigenti di alto livello non riescono ancora a citare una sola decisione che sia dimostrabilmente migliore grazie a tutto ciò. Questo divario è l’argomento su cui Cassie Kozyrkov ha lavorato per un decennio, prima all’interno di Google e ora con i team dirigenziali di diversi settori.

In Google, nel 2018 è diventata la prima Chief Decision Scientist dell’azienda e ha ricoperto il ruolo fino al 2023. Ha creato una nuova funzione a cavallo tra Ricerca e Intelligenza Artificiale da un lato e le attività operative dall’altro, e l’ha utilizzata per applicare l’IA e i dati attraverso una disciplina che lei chiama “Decision Intelligence”. Al momento di lasciare l’azienda, aveva formato personalmente più di 20.000 dipendenti di Google e influenzato oltre 500 progetti nell’ambito di quel quadro di riferimento.

Il motivo per cui il suo lavoro va oltre i confini di Google è che ha reso il materiale accessibile a tutti. Il suo corso «Making Friends with Machine Learning», sviluppato all’interno di Google e successivamente pubblicato integralmente su YouTube, spiega in un linguaggio semplice come l’apprendimento automatico si inserisca nelle decisioni aziendali. I suoi articoli su Harvard Business Review, Fortune, Fast Company, WIRED e The Wall Street Journal hanno svolto la stessa funzione per i dirigenti non tecnici, mentre il suo Substack dedicato alla “Decision Intelligence” è diventato un punto di riferimento operativo per i professionisti del settore.

Oggi dirige Kozyr, fornendo consulenza ai team dirigenziali sulla strategia di IA e sulla progettazione delle decisioni. Il suo attuale lavoro dirigenziale si concentra su ciò che cambia quando l’IA smette di fornire consigli e inizia ad agire. Una delle prove che sottopone ai leader è schietta: indicare il dirigente di alto livello che desidera il risultato e la metrica che dovrebbe variare. La domanda più difficile è dove vengono reinvestite le ore che l’IA consente di risparmiare. Il suo corso certificato MasterClass “Data-Driven Decision-Making in the Age of AI”, che vede la partecipazione di DJ Patil, il primo Chief Data Scientist degli Stati Uniti, propone lo stesso approccio a un pubblico professionale più ampio.

Argomenti principali delle conferenze

• Intelligenza decisionale
• IA agentica e il ruolo in evoluzione del leader
• Strategia e adozione dell’IA
• Processo decisionale basato sui dati
• Apprendimento automatico per i dirigenti aziendali
• Alfabetizzazione in materia di IA per dirigenti e pubblico generale
• Pregiudizi e valutazioni nei sistemi di IA

Ideale per

• amministratori delegati, consigli di amministrazione e team esecutivi che definiscono la strategia di IA e l’allocazione del capitale in base ad essa
• Responsabili dei dati, dell’analisi e dell’IA impegnati a costruire un modello operativo di “decision intelligence”
• Responsabili della trasformazione e della strategia incaricati di tradurre i progetti pilota di IA in risultati aziendali
• Pubblico composto da tutto il personale e con competenze eterogenee in occasione di conferenze o giornate interne dedicate all’IA, in cui sia i tecnici che i non tecnici necessitano dello stesso punto di partenza

Risultati attesi per il pubblico

• Una definizione operativa di "Decision Intelligence" e la sua collocazione rispetto alla scienza dei dati, all’analisi dei dati e agli investimenti nell’IA.
• Una diagnosi più precisa dei motivi per cui i progetti di IA si arenano: definizione errata dell’ambito decisionale, responsabile inadeguato o domanda errata posta al modello.
• Un linguaggio comune tra i leader tecnici e non tecnici per discutere delle iniziative di IA senza ricorrere a parole alla moda.
• Un test da applicare a ogni progetto pilota di IA in azienda: chi è il responsabile senior e quale metrica dovrebbe influenzare.
• Una decisione su dove l’organizzazione reinvesta le ore che l’IA consente di risparmiare, prima che tale risparmio venga silenziosamente assorbito come produzione aggiuntiva.