Richard Foster-Fletcher
A IA já ultrapassou a fase piloto e passou a fazer parte dos documentos, das decisões e do raciocínio em que as organizações se baseiam. O problema já não é a adoção. É o que acontece ao julgamento institucional quando as condições em que este se forma são silenciosamente reescritas pelos modelos integrados no processo.
Richard Foster-Fletcher é um consultor e investigador na área da IA que ajuda conselhos de administração, governos e altos dirigentes a gerir a inteligência artificial à medida que esta passa a integrar o processo formal de tomada de decisões, e não apenas as operações.
Full Profile
Por que razão as organizações trabalham com Richard Foster-Fletcher
- Apresenta uma prática de investigação estruturada, conduzida através da MKAI e da Reality & Reason, que publica instrumentos que as organizações podem utilizar para testar a integridade da informação de gestão assim que a IA é integrada no processo.
- Analisou o efeito da IA nos processos de divulgação e tomada de decisões através de um estudo de 150 relatórios 10-K apresentados à SEC por 50 empresas cotadas nos EUA, conferindo uma base quantitativa às afirmações que a maioria das palestras sobre IA se limita a apresentar como anedotas.
- Presta consultoria a um leque invulgarmente vasto de instituições: o Parlamento do Reino Unido, o Programa das Nações Unidas para o Ambiente, governos — incluindo o da Tunísia — e conselhos de administração de empresas da Fortune 500, pelo que a sua perspetiva não se limita a um único setor.
- Aborda a ética da IA como um problema operacional para a governação, a auditoria e a direção executiva, em vez de uma simples declaração de valores, o que corresponde à abordagem de que a maioria dos conselhos de administração necessita atualmente.
- Conta com o reconhecimento como um dos 20 melhores investigadores e empreendedores em IA da Favikon UK e como uma das «Top Voices» do LinkedIn em IA, o que reflete uma produção pública sustentada, em vez de uma classificação pontual.
Destaques da biografia
- Fundador e Presidente Executivo da MKAI.org, uma organização global dedicada à IA responsável, fundada em 2019.
- Fundador da Reality & Reason, editora do «Management Information Integrity Addendum» e do «Residual Logic Scanner».
- Autor da série semanal de ensaios «What Still Matters», com uma base de assinantes de mais de 6 000 leitores seniores.
- Ex-diretor de IA e Experiência do Cliente (CX) na Oracle; carreira anterior na BBC.
- Membro do Grupo Consultivo «Resilience Frontiers» do Programa das Nações Unidas para o Ambiente.
- Docente na LSE, na UCL, em Oxford, no Imperial College London, em Cranfield e na Henley Business School.
- Nomeado pela Favikon como um dos 20 melhores investigadores e empreendedores de IA do Reino Unido; «Top Voice» do LinkedIn na área da IA.
- Possui qualificações do MIT Sloan (Implicações da IA na Estratégia Empresarial) e da Universidade de Michigan (Ética na Ciência de Dados).
Biografia
Atualmente, a maioria das organizações integra IA generativa nos seus processos de redação, análise e tomada de decisões. Poucas têm uma visão clara do impacto que isso tem na qualidade do raciocínio que a administração acaba por analisar. É nessa lacuna que Foster-Fletcher atua.
Através da MKAI, a organização dedicada à IA responsável que fundou em 2019, e da Reality & Reason, o seu órgão editorial e de investigação, publica instrumentos práticos destinados a equipas de direção. O «Management Information Integrity Addendum» e o «Residual Logic Scanner» acompanham um estudo de 150 relatórios 10-K da SEC relativos a 50 empresas cotadas nos EUA, analisando a forma como a linguagem moldada pela IA entra na divulgação corporativa formal.
A sua atuação como consultor abrange o Parlamento do Reino Unido, o Grupo Consultivo «Resilience Frontiers» do Programa das Nações Unidas para o Ambiente, governos — incluindo o da Tunísia — e conselhos de administração de empresas da Fortune 500. Leciona na LSE, na UCL, em Oxford, no Imperial College London, em Cranfield e na Henley Business School, tendo, no início da sua carreira, ocupado cargos de direção na Oracle e na BBC.
A sua principal contribuição é um quadro sobre a dinâmica estrutural da adoção da IA nas empresas, que identifica sete padrões recorrentes, incluindo a acumulação privada de capacidades, a erosão da capacidade humana através da delegação de tarefas rotineiras e o estreitamento das alternativas estratégicas visíveis num contexto orientado por modelos. É a este quadro que os decisores de topo geralmente recorrem quando o contratam.
Principais temas das palestras
- Governança responsável da IA para conselhos de administração e equipas executivas
- Estratégia de IA para além de projetos-piloto e provas de conceito
- IA na informação de gestão, relatórios e divulgação
- O futuro do trabalho na era da IA generativa
- A ética da IA como capacidade operacional
- Tomada de decisões e julgamento humano quando os modelos estão envolvidos
- Liderança numa organização moldada pela IA
Ideal para
- Conselhos de administração, comissões de auditoria e diretores de risco (CROs) que enfrentam a IA como uma questão de governação e divulgação
- CIOs, CDOs e diretores de IA que estão a passar da fase experimental para a implementação operacional
- CEOs e equipas executivas em setores regulamentados onde a IA está a entrar nos processos de decisão
- Público governamental e de políticas responsável pela regulamentação da IA, pela adoção no setor público ou pelo reforço de capacidades
Resultados para o público-alvo
- Uma linguagem comum para compreender o impacto da IA na integridade da informação interna e dos documentos de decisão
- Um mapa claro dos modos de falha recorrentes na adoção da IA nas empresas, elaborado a partir do quadro de sete padrões
- Um ponto de vista fundamentado sobre a governação da IA, adequado para discussões no conselho de administração, com a comissão de auditoria e sobre a divulgação de informação
- Próximos passos concretos sobre onde a IA deve e não deve estar na cadeia de raciocínio
- Uma visão fundamentada do futuro do julgamento, da especialização e da capacidade humana no seio de organizações moldadas pela IA
Talks
An evidence-based read on where frontier models have reached, which advances materially change what AI can contribute, and how far workplace AI still lags.
Key takeaways:
- The reasoning and judgement now genuinely available in leading systems
- How to tell a material advance from repackaging or an unsupported claim
- The organisational cost of leaving the gap between frontier and workplace AI unexamined
A closed-door briefing on how organisations come to promise results that depend on AI capability no one has verified, and what it takes to close that gap.
Key takeaways:
- Separating the result promised, the system selected, and the evidence linking them
- Which functions need to be in the room when a commitment depends on AI
- What evidence is currently missing, and what would be required to establish capability