Tia White
Atualmente, a maioria das empresas tem uma estratégia de IA no papel, mas muito pouco dela está em produção. O conselho de administração quer resultados, a equipa de engenharia continua a reescrever projetos-piloto, e a personalização, os agentes e a IA generativa encontram-se paralisados devido a questões por resolver relacionadas com dados, privacidade e modelo operacional. O fosso entre a ambição em matéria de IA e a contribuição da IA para as receitas é, neste momento, o problema tecnológico determinante deste ciclo.
Tia White é Diretora-Geral de IA e Aprendizagem Automática na Amazon Web Services, onde ajuda as empresas a passar da fase piloto para a implementação em sistemas de produção de IA generativa e personalização, que transformam a forma como os clientes são atendidos e como as receitas são geradas.
Full Profile
Por que razão as organizações trabalham com a Tia White
- Perspetiva de uma operadora no seio de uma empresa de hiperescala. Ela lidera as áreas de entrada no mercado, produto e engenharia de um portfólio de IA da AWS que gera mais de 25 milhões de dólares em lucros, incluindo alguns dos serviços de mais rápido crescimento da AWS.
- Um historial comprovado de transformar a IA generativa e a personalização da teoria em produtos voltados para o cliente. Liderou a introdução da Pesquisa Personalizada, da «Next Best Action» e de capacidades de IA generativa no Amazon Personalize.
- Fluência empresarial em vários setores. Antes da AWS, ocupou cargos séniores na área da tecnologia na Wells Fargo, na Capital One e no JPMorgan Chase, liderando programas de transformação digital regulamentados no setor dos serviços financeiros.
- Uma perspetiva específica sobre o que distingue os investimentos em IA que geram rendimentos compostos dos que estagnam, baseada no trabalho atual com os clientes da AWS, em vez de na abstração dos fornecedores.
- Uma voz credível sobre a construção de uma equipa de liderança técnica por trás da IA, incluindo mulheres e tecnólogos negros, algo que os conselhos de administração estão agora a ser chamados a ter em conta.
Destaques da biografia
- Diretora-geral de IA e Aprendizagem Automática, Amazon Web Services.
- Primeira mulher negra contratada como Diretora-Geral nas áreas de Aprendizagem Automática, IA e Análise de Dados na AWS.
- Diretora de Engenharia numa empresa da Fortune 100 antes dos 30 anos.
- Anteriormente, ocupou cargos de direção na área da tecnologia na Wells Fargo, na Capital One e no JPMorgan Chase.
- Liderou o lançamento de novas funcionalidades do Amazon Personalize, incluindo Pesquisa Personalizada, Próxima Melhor Ação e funcionalidades de IA generativa; oradora na AWS re:Invent 2022 sobre personalização.
- Destacada na Forbes; os seus créditos como oradora principal e apresentadora incluem o SXSW e a Grace Hopper Celebration. Os seus cargos em conselhos de administração e comissões consultivas incluem a Rewriting the Code.
Biografia
A IA generativa tem evoluído mais rapidamente do que a maioria dos modelos operacionais empresariais consegue absorver. Na AWS, Tia White dirige a área de IA e Aprendizagem Automática a que os clientes recorrem quando um projeto-piloto tem de se tornar um produto. É responsável pela estratégia de entrada no mercado, pelo produto e pela engenharia de um portfólio de IA que gera mais de 25 milhões de dólares em lucros, incluindo alguns dos serviços de mais rápido crescimento na AWS.
O seu trabalho na AWS inclui liderar a próxima geração do Amazon Personalize, com funcionalidades como a Pesquisa Personalizada, a «Próxima Melhor Ação» e capacidades de IA generativa agora utilizadas pelas empresas para aumentar o envolvimento e as receitas. Já foi oradora na AWS re:Invent sobre a personalização como uma disciplina operacional, em vez de uma funcionalidade de marketing, e é regularmente citada pela AWS como uma referência sobre o que os clientes das Gerações Y e Z esperam de experiências personalizadas.
Antes da AWS, ocupou cargos de direção na área da tecnologia na Wells Fargo, na Capital One e no JPMorgan Chase, incluindo a liderança de migrações para a nuvem pública no setor dos serviços financeiros. Alcançou o cargo de Diretora de Engenharia numa empresa da Fortune 100 antes dos 30 anos. Essa experiência no setor dos serviços financeiros dá-lhe uma resposta prática às questões que as indústrias reguladas estão agora a colocar sobre IA generativa, dados, privacidade e risco.
Foi a primeira mulher negra contratada como Diretora-Geral nas áreas de Aprendizagem Automática, IA e Análise de Dados na AWS, e utiliza essa plataforma para abordar a questão mais complexa subjacente à maioria dos planos de desenvolvimento de IA: se a organização dispõe do talento e da reserva de liderança necessários para os concretizar. Já foi destaque na Forbes, foi oradora principal e apresentadora no SXSW e na Grace Hopper Celebration, e integra conselhos de administração, incluindo o da Rewriting the Code.
Principais temas das palestras
- IA generativa na empresa
- A personalização como disciplina de receitas e envolvimento
- Agentes de IA e fluxos de trabalho baseados em agentes
- Aprendizagem automática em setores regulamentados
- Migração para a nuvem e transformação digital
- IA responsável e mitigação de preconceitos
- Desenvolvimento de uma liderança técnica diversificada em IA e engenharia
Ideal para
- CTOs, CIOs e diretores de dados e IA que estão a passar de projetos-piloto de IA para a fase de produção
- CMOs e diretores de experiência do cliente que investem em personalização, recomendações e envolvimento do cliente
- Conselhos de administração e comissões executivas nos setores dos serviços financeiros, retalho e indústrias reguladas que definem a estratégia de IA
- CHROs e responsáveis pela Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI), responsáveis pelo fluxo de talentos técnicos por trás da IA
Resultados para o público
- Uma visão mais clara sobre quais os casos de utilização de IA generativa que compensam e quais os que não compensam, com base em padrões reais de clientes da AWS.
- Uma visão prática da personalização como uma capacidade operacional que abrange dados, produto e engenharia, e não apenas uma campanha de marketing.
- Questões mais precisas para o conselho de administração sobre os riscos da IA, a privacidade e o modelo operacional em torno da IA generativa.
- Uma noção concreta de como se apresenta a equipa de liderança técnica subjacente a um plano de ação sério em matéria de IA e em que áreas a maioria das organizações apresenta lacunas.
Talks
Uma sessão de trabalho sobre onde a IA generativa e os grandes modelos de linguagem se enquadram efetivamente numa empresa e em que áreas a aprendizagem automática tradicional continua a ser superior.
Pontos-chave:
- Um filtro prático para distinguir os casos de utilização da IA generativa dos casos de utilização do aprendizado de máquina clássico.
- Padrões observados nos clientes da AWS na transição da IA generativa da fase piloto para a produção.
- As questões relacionadas com dados, privacidade e gestão da mudança que determinam se um programa de IA generativa é implementado.
Como os líderes estão a utilizar a aprendizagem automática e a IA para acelerar os ciclos de decisão, personalizar a experiência do cliente e reformular o modelo operacional.
Pontos-chave:
- Como identificar os casos de utilização de aprendizagem automática e IA de maior valor na sua empresa.
- Como é a tomada de decisões em tempo real e baseada em dados quando funciona.
- A mudança organizacional necessária para que um programa de ML perdure para além do seu patrocinador.
Uma explicação acessível sobre o que são os agentes de IA, onde estão a ser implementados atualmente e o que é necessário para os utilizar com segurança no seio de uma empresa.
Pontos-chave:
- O que é um agente de IA, em termos simples, e em que difere de um modelo ou de um copiloto.
- A estrutura tecnológica e de processos necessária para implementar agentes de forma responsável.
- Questões relacionadas com a privacidade, a governação e a gestão da mudança que os líderes devem colocar neste momento.
Uma introdução à aprendizagem federada como forma de as organizações reguladas treinarem modelos de IA entre instituições sem transferir dados sensíveis.
Pontos-chave:
- Como funciona a aprendizagem federada e por que razão é importante para os setores da saúde, dos serviços financeiros e da administração pública.
- As características de privacidade e conformidade que a tornam comercialmente relevante.
- O que os líderes de setores regulamentados devem perguntar às suas equipas de IA sobre abordagens federadas.