Como parte del proceso continuo de TechCrunch Serie Mujeres en IAque busca dar Mujeres centradas en la IA académicos y otras personas su merecido (y retrasado) tiempo en el centro de atención, TechCrunch entrevistó a Marissa Hummon, directora de tecnología de la empresa de energía Utilidata, donde trabaja para hacer que la red eléctrica sea más sostenible.
“El trabajo que estoy haciendo en Utilidata va en contra del status quo de la industria de servicios públicos”, dijo Hummon a TechCrunch, y agregó que la IA está preparada para ayudar al sector de servicios públicos a operar de manera más efectiva. “Dará a las empresas de servicios públicos las herramientas que necesitan para operar una red limpia, moderna y confiable que servirá mejor a las personas y empresas conectadas a ella”.
Hummon comenzó su carrera en el Laboratorio Nacional de Energías Renovables, donde se centró en cómo alejar la industria energética de soluciones con uso intensivo de carbono hacia fuentes más limpias. Recordó haber tenido que adoptar un nuevo enfoque de modelado porque ciertas ecuaciones físicas eran “irresolubles usando métodos analíticos tradicionales”.
“En lugar de ello, necesitábamos utilizar métodos numéricos y aprendizaje automático”, afirmó. Esto fue allá por 2010.
Consejos a las mujeres.
Hummon ascendió, trabajando en la compañía de energía Tendril antes de conseguir el puesto de CTO en Utilidata, puesto que ocupa desde 2018. Recibió un doctorado en física aplicada de Harvard y dijo que mientras hacía la transición de la escuela de posgrado a la ingeniería campo, notó una caída significativa en el número de mujeres que trabajan en el campo. “A menudo he sentido la presión de tener que cumplir con estándares más altos en el lugar de trabajo en comparación con mis pares masculinos”, dijo.
Hummon dijo que ahora, como líder, intenta dar el ejemplo y crear oportunidades para que las mujeres lideren y sean reconocidas. Al mismo tiempo, los hombres deben ser responsables de crear espacios para que más mujeres entren y permanezcan en el campo, afirmó.
“El cambio que necesitamos no es sólo en la práctica; debe ser sistémico y generalizado”, continuó. “Comienza con el reclutamiento y la contratación, continúa con la tutoría y la capacitación, y culmina con un reconocimiento y promoción justos y equitativos, todo mientras se crea un lugar de trabajo seguro e inclusivo”.
Su consejo para las mujeres que ingresan al campo de la IA es que recuerden siempre que ser mujer puede ser una ventaja. “Te ha brindado una perspectiva diferente a la de tus pares masculinos y los avances en tecnología siempre provienen de perspectivas únicas”.
Ella dice buscar oportunidades con empresas que hayan demostrado su compromiso con la diversidad y que tengan líderes que hayan mostrado sus esfuerzos para apoyar a las mujeres y las minorías. “Juzgue a un empleador potencial por la forma en que se presenta en el proceso de entrevista, no por las declaraciones o los informes que publica en su sitio web”.
Construyendo una IA ética
Hummon dijo que los usuarios deben saber que la IA no es algo que pueda resolver todos los problemas, sino más bien un asistente experto para mejorar las operaciones, mejorar la efectividad y ayudar al soporte.
“Reconocer sus limitaciones y garantizar que existan puntos de control adecuados es clave”, afirmó.
Dijo que siempre es importante comprender cómo se entrenó y construyó la IA generativa para comprender cualquier sesgo potencial que pueda tener. “Este conocimiento es una herramienta poderosa cuando se trabaja con modelos de lenguaje para el análisis de datos y la evaluación de la viabilidad de las soluciones”, continuó. “La IA es tan buena como los datos y la información con los que fue entrenada”.
También dio algunos consejos sobre cómo construir una IA segura y explicó que Utilidata tomó una decisión temprana de mantener todos sus datos locales. “Abordar la construcción de modelos utilizando computación de IA distribuida reduce la cantidad y la frecuencia de la información que se transmite a la nube y, por lo tanto, reduce las posibilidades de una violación de la seguridad o la privacidad”.
En cuanto a los inversores, dijo, como todos los expertos con los que hablamos, necesitan evaluar cómo una empresa quiere utilizar la IA, especialmente porque la IA responsable se ve diferente en cada industria. “La inversión en IA responsable debe ser proporcional al riesgo y la complejidad de cualquier empresa determinada, no un estándar generalizado”.
