Cassie Kozyrkov

Por que razão as organizações trabalham com a Cassie Kozyrkov

• Ela criou do zero a função de Inteligência de Decisão no Google, dirigiu-a durante cinco anos e deu nome à própria área. Quando um CEO pergunta o que é a Inteligência de Decisão e por que razão o seu investimento em IA deve enquadrar-se nessa área, ela é a fonte primária, em vez de ser uma intérprete da estrutura concebida por outra pessoa.
• Formou pessoalmente mais de 20 000 colaboradores do Google, de todas as áreas, em tomada de decisões baseada em dados e IA, pelo que sabe como transmitir o conteúdo de forma compreensível tanto a executivos sem conhecimentos técnicos como a engenheiros.
• O seu trabalho atual na linha de liderança centra-se no que muda quando a IA age, em vez de apenas aconselhar. Ela coloca várias questões aos executivos: se o roteiro de IA é proativo, se a atenção está a ser tratada como um investimento e se um projeto-piloto tem um responsável sénior designado e uma métrica de negócio que deve impulsionar.
• Ela ensina isto em grande escala fora da sala de reuniões. O curso «Making Friends with Machine Learning» começou como um curso interno do Google e agora é público; além disso, criou o curso certificado da MasterClass «Data-Driven Decision-Making in the Age of AI», baseado nos seus próprios modelos e com a participação de DJ Patil, o primeiro Cientista-Chefe de Dados dos EUA.
• Cumpriu um mandato completo no Conselho Consultivo de Inovação do Banco da Reserva Federal de Nova Iorque, trabalhando sobre a forma como a IA afeta os mercados financeiros, e colaborou com líderes seniores da Lenovo, da NASA e da Gucci.

Destaques da biografia

• Primeira Cientista-Chefe de Decisões do Google (2018 a 2023), liderando a prática de inteligência de decisão da empresa no âmbito da Investigação e Inteligência Artificial.
• Fundadora e CEO da Kozyr, uma empresa de consultoria e formação em IA que presta serviços a líderes de topo e às suas equipas.
• Formou pessoalmente mais de 20 000 colaboradores do Google em tomada de decisões baseada em dados e IA, e orientou mais de 500 projetos de inteligência de decisão no Google.
• Criadora do curso certificado da MasterClass «Tomada de Decisões Baseada em Dados na Era da IA», desenvolvido com base nos seus próprios modelos e com a participação de DJ Patil, o primeiro Cientista-Chefe de Dados dos EUA. Criou também «Making Friends with Machine Learning», originalmente um curso interno do Google e agora disponível gratuitamente no YouTube.
• Já proferiu palestras em mais de 40 países e nos sete continentes, incluindo as Nações Unidas, o Fórum Económico Mundial, a Web Summit e o SXSW.
• Membro do Conselho Consultivo de Inovação do Banco da Reserva Federal de Nova Iorque (2023 a 2024); Aluna Distinta «Few-Glasson» da Universidade de Duke.

Biografia

Os painéis de controlo estão criados, os modelos estão em produção e os líderes seniores continuam sem conseguir apontar uma única decisão que seja comprovadamente melhor em relação a tudo isto. Essa lacuna é o tema em que Cassie Kozyrkov tem vindo a trabalhar há uma década, primeiro no Google e agora com equipas de liderança de diversos setores.

No Google, tornou-se a primeira Diretora Científica de Decisões da empresa em 2018 e desempenhou essa função até 2023. Criou uma nova função que se situava entre a Investigação e a Inteligência Artificial, por um lado, e as operações comerciais, por outro, e utilizou-a para aplicar a IA e os dados através de uma disciplina a que chama «Inteligência de Decisão». Quando saiu da empresa, já tinha formado pessoalmente mais de 20 000 colaboradores do Google e influenciado mais de 500 projetos com base nesse quadro.

A razão pela qual o seu trabalho vai além do Google é que ela tornou o material acessível. O seu curso «Making Friends with Machine Learning», desenvolvido no Google e posteriormente divulgado na íntegra no YouTube, explica em linguagem simples como a aprendizagem automática se enquadra nas decisões empresariais. Os seus artigos na «Harvard Business Review», «Fortune», «Fast Company», «WIRED» e «The Wall Street Journal» fizeram o mesmo para executivos sem formação técnica, e o seu Substack «Decision Intelligence» tornou-se uma referência prática para os profissionais do setor.

Atualmente, dirige a Kozyr, aconselhando equipas de liderança sobre estratégia de IA e conceção de decisões. O seu trabalho executivo atual centra-se no que muda quando a IA deixa de aconselhar e começa a agir. Um dos testes a que submete os líderes é direto: indicar o responsável sénior que deseja o resultado e a métrica que este deve influenciar. A questão mais difícil é saber onde é que as horas que a IA liberta são reinvestidas. O seu curso certificado da MasterClass, «Data-Driven Decision-Making in the Age of AI» (Tomada de Decisões Baseada em Dados na Era da IA), que conta com a participação de DJ Patil, o primeiro Cientista-Chefe de Dados dos EUA, leva o mesmo método a um público profissional em geral.

Principais temas das palestras

• Inteligência de Decisão
• IA Agente e a evolução do papel do líder
• Estratégia e adoção da IA
• Tomada de decisões baseada em dados
• Aprendizagem automática para líderes empresariais
• Conhecimentos básicos sobre IA para executivos e público em geral
• Preconceitos e julgamento nos sistemas de IA

Ideal para

• CEOs, conselhos de administração e equipas executivas responsáveis pela definição da estratégia de IA e pela alocação de capital em função dessa estratégia
• Diretores de Dados, Análise e IA que estão a construir um modelo operacional de inteligência decisória
• Líderes de transformação e estratégia responsáveis por transformar projetos-piloto de IA em resultados de negócio
• Públicos compostos por todos os colaboradores e com diferentes níveis de competências, em conferências ou eventos internos dedicados à IA, onde profissionais técnicos e não técnicos necessitam de um ponto de partida comum

Resultados para o público

• Uma definição prática de «Inteligência de Decisão» e a sua posição em relação à ciência de dados, à análise de dados e ao investimento em IA.
• Um diagnóstico mais preciso das razões pelas quais os projetos de IA ficam estagnados: âmbito de decisão errado, responsável errado ou pergunta errada colocada ao modelo.
• Uma linguagem comum entre líderes técnicos e não técnicos para debater iniciativas de IA sem recorrer a termos da moda.
• Um teste a aplicar a todos os projetos-piloto de IA na empresa: quem é o responsável sénior e qual a métrica que deve influenciar.
• Uma decisão sobre onde a organização reinveste as horas que a IA poupa, antes que essa poupança seja discretamente absorvida como produção adicional.