Cassie Kozyrkov
A maioria das organizações está a investir avultadamente em IA sem ter uma visão clara sobre quais as decisões que a tecnologia deveria, de facto, melhorar. Os modelos são implementados, os painéis de controlo proliferam e os líderes de topo continuam sem conseguir determinar se alguma destas medidas está a alterar a qualidade das escolhas que a empresa faz. O que falta não é mais dados nem melhores algoritmos, mas sim uma forma disciplinada de ligar os resultados da IA às decisões que a empresa está a tentar acertar.
Cassie Kozyrkov é a antiga cientista-chefe de tomada de decisões da Google e fundadora da Decision Intelligence, a disciplina que ajuda as organizações a transformar a IA e os dados em melhores decisões empresariais.
Full Profile
Por que razão as organizações trabalham com a Cassie Kozyrkov
- Ela criou do zero a função de Inteligência de Decisão no Google e dirigiu-a durante cinco anos, o que significa que os líderes recebem aconselhamento de alguém que já resolveu, em grande escala, o problema que estão a tentar resolver.
- Foi ela quem deu nome e codificou a 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, não uma intérprete do quadro conceptual de outra pessoa.
- Formou pessoalmente mais de 20 000 colaboradores do Google, de todas as funções, 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.
- Ela traduz a IA e a estatística para uma linguagem de decisão que os conselhos de administração e os operadores podem utilizar. O seu curso «Making Friends with Machine Learning», originalmente concebido apenas para a Google, é agora o guia de referência para milhares de líderes fora da empresa.
- Presta aconselhamento ao nível exigido pelo tema. O seu lugar no Conselho Consultivo de Inovação do Banco da Reserva Federal de Nova Iorque e o seu trabalho com a Forbes sobre IA demonstram que a sua análise é levada a sério por instituições políticas e meios de comunicação social, e não apenas por clientes empresariais.
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 seniores 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.
- Criador do «Making Friends with Machine Learning», originalmente um curso interno do Google, agora um curso público gratuito no YouTube.
- Autora do Decision Intelligence Substack e «Top Voice» do LinkedIn durante seis anos consecutivos; os seus artigos foram publicados na «Harvard Business Review», «Fortune», «Fast Company», «WIRED» e «The Wall Street Journal».
- 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
A maioria das empresas não tem um problema de dados, tem um problema de decisão. Os painéis, os fluxos de trabalho e os modelos estão implementados, mas mesmo assim os líderes seniores continuam sem conseguir determinar quais as decisões que são comprovadamente melhores graças a qualquer um desses elementos. Essa lacuna é o tema em que Cassie Kozyrkov tem vindo a trabalhar há uma década, primeiro no Google e agora com líderes de diversos setores.
No Google, tornou-se a primeira Cientista-Chefe 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, 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 transcende os limites do Google é que ela tornou o conteúdo acessível. O seu curso «Making Friends with Machine Learning», desenvolvido no Google e posteriormente divulgado na íntegra no YouTube, é uma das poucas explicações genuinamente em linguagem simples sobre como a aprendizagem automática se enquadra efetivamente 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 sobre Inteligência de Decisão tornou-se uma referência prática para os profissionais do setor.
Atualmente, dirige a Kozyr, prestando consultoria a equipas de liderança sobre estratégia de IA e conceção de decisões, e integra o Conselho Consultivo de Inovação do Banco da Reserva Federal de Nova Iorque sobre IA e mercados financeiros. A linha condutora é consistente. Ela é uma das raras vozes no campo da IA que parte da decisão que a organização procura acertar e trabalha de forma retroativa até à tecnologia, em vez de ser o contrário.
Principais temas das palestras
- Inteligência de Decisão
- Estratégia e adoção da IA
- Tomada de decisões baseada em dados
- Aprendizagem automática para líderes empresariais
- Utilização responsável e eficaz da IA
- Conhecimentos básicos sobre IA para executivos
- Preconceitos e julgamento nos sistemas de IA
Ideal para
- CEOs, conselhos de administração e equipas executivas que definem a estratégia de IA e a alocação de capital em função da mesma
- 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 empresariais
- Programas de liderança e sessões fora da sede que necessitem de conhecimentos genuínos sobre IA, e não de argumentos de venda de fornecedores
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 chavões.
- Técnicas específicas para testar as decisões face a preconceitos comuns, incluindo o preconceito de resultado e o preconceito de confirmação.
- Uma visão realista sobre o que os atuais sistemas de IA podem ou não fazer de forma fiável sem o envolvimento do julgamento humano no processo.
Talks
Uma palestra sobre o que a liderança centrada na IA realmente exige e como integrar a IA nas decisões, em vez de a contornar.
Pontos-chave:
- O que muda na função de um líder quando a IA passa de ferramenta a padrão.
- Qual é o lugar da IA no processo de decisão e em que aspetos o julgamento humano continua a ser fundamental.
- As condições organizacionais que distinguem as empresas que adotam a IA das empresas nativas da IA.
Uma análise direta das razões pelas quais a maioria dos programas de IA tem um desempenho abaixo do esperado, com base na experiência adquirida no Google e no aconselhamento prestado a líderes noutras organizações.
Pontos-chave:
- Os erros recorrentes que acabam com os projetos-piloto de IA antes mesmo de chegarem à fase de produção.
- Como distinguir o exagero em torno da IA das poucas decisões que realmente beneficiam desta tecnologia.
- Um teste simples para determinar se vale a pena financiar um projeto de IA.
Uma introdução à Inteligência de Decisão enquanto camada operacional entre os dados, a IA e as decisões que uma empresa efetivamente toma.
Pontos-chave:
- Os componentes essenciais de uma prática de Inteligência de Decisão.
- Como definir o âmbito das decisões para que os dados e a IA possam ser aplicados de forma útil às mesmas.
- O que medir para saber se a qualidade das decisões está a melhorar.
Uma sessão prática sobre os preconceitos e as falhas de processo que prejudicam as decisões dos executivos, com soluções que podem ser aplicadas logo na próxima reunião.
Pontos-chave:
- O viés de resultado e o viés de confirmação nas decisões de liderança.
- Separar a qualidade de uma decisão da qualidade do seu resultado.
- Intervenções simples para decisões de maior importância.
Uma palestra sobre como a homogeneidade de perspetivas no seio das equipas de dados e IA gera pontos cegos sistemáticos, e o que os líderes podem fazer para resolver esta situação.
Principais conclusões:
- Onde o preconceito entra efetivamente nos sistemas de IA: nas decisões, e não no código.
- Os hábitos organizacionais que agravam o preconceito na IA ao longo do tempo.
- Medidas práticas que os líderes podem adotar para alargar as fontes de informação no seu trabalho com IA.