Caroline Criado-Perez
De fleste organisationer træffer beslutninger om produkter, medarbejdere og politikker på baggrund af data, der ikke i tilstrækkelig grad afspejler halvdelen af deres marked. Denne forskel er strukturel, ikke tilfældig, og den kommer til udtryk i sikkerhedsmæssige fejl, tabte kunder og AI-systemer, der overtager fordomme fra de datamængder, de er trænet på. Ledere, der har mistanke om, at dette sker, har sjældent en holdbar måde at finde det, løse det eller forklare det for bestyrelsen.
Caroline Criado-Perez er forfatter til bogen *Invisible Women* og en aktivist, der viser virksomheder, hvordan manglende data om kvinder fører til mangelfulde produkter, usikre systemer og dårligere forretningsbeslutninger.
Full Profile
Hvorfor organisationer samarbejder med Caroline Criado-Perez
- Hun har opbygget den offentlige evidensbase om kønsdatagabet. Invisible Women ligger på skrivebordene hos tilsynsmyndigheder, ingeniører og politiske teams på mere end tredive sprog og er standardreferencen, når spørgsmålet rejses.
- Hun har vundet både Royal Society Science Book Prize og FT og McKinsey Business Book of the Year for det samme værk, en kombination, som næsten ingen anden forfatter kan prale af, og som signalerer hendes stringens over for både tekniske og kommercielle målgrupper.
- Hun oversætter problemet med kønsdata til konkrete eksempler: testdukker til bilulykker, medicinsk dosering, stemmegenkendelse, AI-træningsdata, byinfrastruktur, værktøjer på arbejdspladsen. Publikum går derfra med eksempler, de genkender fra deres egen organisation.
- Hun har faktisk ændret politikken. Jane Austen-sedlen og Millicent Fawcett-statuen er hendes kampagner; den troværdighed, hun bringer ind i et bestyrelseslokale, bygger på at ændre statslige institutioner, ikke på kommentarer.
Højdepunkter i biografien
- Forfatter til Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men, vinder af Royal Society Science Book Prize 2019 og FT og McKinsey Business Book of the Year 2019.
- OBE for indsatsen for ligestilling og mangfoldighed, 2015.
- Forfatter til Do It Like a Woman, der portrætterer banebrydende kvinder på verdensplan.
- Grundlægger af kampagnerne, der fik Jane Austen på Bank of Englands 10-pundseddel og Millicent Fawcetts statue på Parliament Square.
- Liberty Human Rights Campaigner of the Year, 2013; Finlands HÄN-pris, 2020; vinder af den første Unwin Award, 2025.
- Æresdoktorater fra University of Lincoln, University of Westminster og The Open University.
- Vært for podcasten Visible Women med Tortoise Media; skriver nyhedsbrevet Invisible Women Substack.
Biografi
Den crashtestdukke, der bruges til at certificere de fleste biler på vejene, er modelleret efter en gennemsnitlig mands krop. Medicinske lægemiddelforsøg, stemmegenkendelsessystemer, kontortemperaturer og skudsikre veste har en lignende historie. Invisible Women samlede disse beviser i et enkelt argument og gjorde det umuligt at ignorere.
Caroline Criado-Perez skrev den bog, der gjorde dette. Den vandt Royal Society Science Book Prize og FT og McKinsey Business Book of the Year i samme år, en dobbelt anerkendelse, der signalerer både videnskabelig stringens og kommerciel relevans. Den er blevet oversat til mere end tredive sprog og bruges af politikere, ingeniører og produktteams, der søger en holdbar forklaring på, hvor deres data er ufuldstændige.
Hendes troværdighed hos erhvervspublikummet kommer af, at hun ændrer institutioner, ikke kommenterer dem. Hun stod bag kampagnen, der fik Jane Austen på Bank of Englands 10-punds-seddel. Hun kæmpede for Millicent Fawcett-statuen på Parliament Square, den første statue af en kvinde, der står der. En OBE, en Liberty Human Rights Campaigner of the Year-pris og den første Unwin Award er det offentlige bevis på et arbejde, der ændrede det, staten valgte at præsentere for sine borgere.
Hendes nuværende fokus er på de operationelle konsekvenser af datagabet for virksomheder, der træffer beslutninger om AI, produktdesign, personalepolitik og kundeoplevelse. Gennem sin Invisible Women Substack og Visible Women-podcast med Tortoise Media fortsætter hun med at afdække de specifikke tilfælde, hvor manglende data om kvinder udgør en væsentlig forretningsrisiko.
Vigtigste foredragstemaer
- Kønsdatagabet
- Bias i AI-træningsdata og algoritmiske systemer
- Inkluderende produkt- og servicedesign
- Data om arbejdsstyrken og udformning af politikker
- Kønsbias i medicinsk forskning og sikkerhedsforskning
- Kampagner, indflydelse og institutionelle forandringer
Ideel til
- CHRO'er, Chief Diversity Officers og ledere inden for personaleanalyse, der gennemgår medarbejderdata
- Ledere af produkt-, design- og data science-teams i forbrugerorienterede eller sikkerhedskritiske brancher
- Ledere inden for AI og maskinlæring, der er ansvarlige for modelforudindtagelse og kvaliteten af træningsdata
- Bestyrelser og ESG-udvalg, der gennemgår, hvordan organisationen dokumenterer sine påstande om inklusion
Resultater for målgruppen
- Et arbejdsordforråd til at identificere, hvor kønsdatagabet viser sig i deres egne produkter, politikker og beslutninger
- Et klart overblik over de kommercielle og sikkerhedsmæssige risici, der opstår, når data underrepræsenterer halvdelen af kundebasen eller arbejdsstyrken
- Konkrete eksempler fra medicin, bilindustrien, teknologi og infrastruktur, der oversætter problemet til termer, som deres teams kan genkende
- En forståelse af, hvordan AI arver og forstærker eksisterende databias, og hvad det betyder for styringen
- En velbegrundet fornemmelse af, hvordan institutionelle forandringer rent faktisk sker, baseret på kampagner, der har haft succes
Samtaler
En gennemgang af den strukturelle mangel på kvinder i de data, der danner grundlag for produkter, politik og kunstig intelligens, med de casestudier, der har gjort bogen til en global reference.
Vigtige pointer:
- Hvor kønsdatagabet stammer fra, og hvorfor det fortsat eksisterer i moderne systemer
- De kommercielle, sikkerhedsmæssige og omdømmemæssige konsekvenser for organisationer, der stoler på ufuldstændige data
- Praktiske udgangspunkter for at gennemgå data og designantagelser internt i organisationen
En session med fokus på de praktiske konsekvenser af partiske data for virksomheder, der implementerer AI, udvikler produkter og udformer personalpolitik.
Hovedpunkter:
- Hvordan AI-systemer arver og forstærker eksisterende bias, når de trænes på ufuldstændige data
- De beslutningspunkter, hvor ledere kan gribe ind, før bias bliver indgroet
- Eksempler fra virksomheder og offentlige organer, der har lukket dele af kløften
Hvordan institutionelle forandringer rent faktisk sker, set i lyset af de kampagner, der førte til, at Jane Austen kom på Bank of Englands 10-pundseddel, og at Millicent Fawcetts statue blev opstillet på Parliament Square.
Vigtige pointer:
- Mekanismerne bag opbygningen af offentligt og institutionelt pres
- Hvad der adskiller kampagner, der ændrer politik, fra dem, der skaber opmærksomhed
- Hvordan virksomhedsledere kan anvende kampagnetænkning til interne forandringer