Hannah Fry
Hannah Fry é matemática, académica e apresentadora de televisão que ajuda organizações e públicos a compreender o comportamento humano, dados, algoritmos e inteligência artificial através da matemática aplicada e da comunicação pública.
- Professor de Matemática das Cidades na University College London.
- Professor de Compreensão Pública da Matemática na Universidade de Cambridge.
- Presidente do Instituto de Matemática e suas Aplicações.
- Autor de vários livros populares sobre matemática e dados, incluindo Hello World: How to Be Human in the Age of the Machine.
- Apresentador e colaborador de programas de televisão e rádio da BBC, incluindo documentários e séries factuais.
- Coapresentador do programa The Curious Cases of Rutherford & Fry, da BBC Radio 4.
Full Profile
Principais tópicos de discussão
- Modelagem matemática do comportamento humano
- Sistemas urbanos e dados da cidade
- Algoritmos e inteligência artificial na sociedade
- Tomada de decisões baseada em dados
- Risco e probabilidade
- Compreensão pública da matemática
Ideal para
- Líderes seniores que lidam com IA e estratégias baseadas em dados
- Conferências sobre tecnologia e inovação
- Organizações que operam em ambientes urbanos ou de infraestrutura complexos
- Públicos que buscam uma compreensão mais clara dos algoritmos e do comportamento humano
Resultados para o público
- Compreensão clara de como os modelos matemáticos se aplicam aos sistemas do mundo real
- Visão sobre o impacto social dos algoritmos e da IA
- Maior confiança na interpretação de dados e probabilidades
- Perspetivas práticas sobre risco e tomada de decisões
Por que as organizações trabalham com Hannah Fry
- Combina pesquisa académica com experiência em transmissão televisiva convencional.
- Traz credibilidade por ter ocupado cargos de liderança na UCL, em Cambridge e em um órgão profissional nacional.
- Comunica conceitos técnicos complexos numa linguagem clara e estruturada.
- Relaciona a matemática e os dados com desafios organizacionais e sociais reais.
Biografia
Hannah Fry ocupa cargos académicos seniores na University College London e na Universidade de Cambridge, especializando-se em matemática das cidades e na compreensão pública da matemática. O seu trabalho aplica modelação matemática a sistemas do mundo real, ajudando organizações e públicos a compreender dados e algoritmos, juntamente com comportamentos humanos complexos.
A sua investigação centra-se em padrões dentro dos sistemas urbanos e da sociedade, incluindo transportes, criminalidade, compras e propagação de doenças. Ao traduzir conhecimentos matemáticos avançados em compreensão prática, ela preenche a lacuna entre a investigação académica e a tomada de decisões estratégicas em ambientes impulsionados pela tecnologia.
Além de sua liderança acadêmica, Hannah é uma proeminente apresentadora e autora. Ela apresentou e contribuiu para programas de televisão e rádio da BBC, incluindo documentários e séries factuais, e coapresentou o programa The Curious Cases of Rutherford & Fry da BBC Radio 4. Seu livro Hello World: How to Be Human in the Age of the Machine foi indicado para importantes prêmios de não ficção e explora as implicações sociais dos algoritmos e da inteligência artificial.
Como presidente do Instituto de Matemática e suas Aplicações, ela representa a comunidade matemática em geral, continuando a envolver o público empresarial e público em geral. Para organizações que navegam pela inteligência artificial, estratégia orientada por dados e transformação digital, Hannah Fry traz rigor académico, clareza de pensamento e a capacidade de comunicar ideias técnicas complexas com precisão e autoridade.
Talks
An examination of how data’s unearned reputation for objectivity leads organisations to embed bias into automated decisions – and what it takes to build genuine accountability into data-driven systems.
Key takeaways:
- Data reflects the choices made in its collection; it is not a neutral record of the world
- The instinct to quantify everything creates a systematic gap between what genuinely matters and what can be measured
- Organisations can build scrutiny into data-driven processes – but only if leaders understand where the gaps between the model and reality actually lie
An exploration of how automated decision-making intersects with human judgment, where the combination produces better outcomes, and where it creates new and under-examined categories of risk.
Key takeaways:
- Human decision-making is genuinely and consistently biased; algorithmic systems are an attempt to correct those biases – but they introduce new ones in the process
- The productive question is not human versus machine but how to design systems where each compensates for the other’s specific failures
- Practical guidance for leaders on when to trust algorithmic output and when to retain human oversight – drawn from the Hello World governance framework
Vídeos
Testemunhos
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