Cassie Kozyrkov tölti be a Google friss chief decision scientist pozícióját, ami épp annyira lehet küldetésének megnevezése, mint a beosztásának neve. Kozyrkov az alkalmazott adattudomány, a mesterséges intelligencia és az analitikák segítségével akar jobb eszközöket és termékeket fejleszteni – mindezt ő decision intelligence tudományágnak nevezi.
Kozyrkov számára a mesterséges intelligencia és a big data nemcsak olyan buzzword, amit jó ismerni és a megfelelő helyen ellőni, ezáltal tájékozottságot demonstrálva, miközben kellőképpen homályos is marad a mondanivaló, hanem a mindennapi munka szerves részei. Disztópia helyett számára ez nagyon is a kézzelfogható valóság, lényegében új eszközök, amiket az emberek használnak. Annak érdekében, hogy ezek az eszközök jobban működjenek, az adatokat viselkedéstudománnyal és az emberi döntések pszichológiájával ötvözi.
A Dél-Afrikában született Kozyrkov már gyerekkorában is inkább az adatokkal játszott, mint a többi gyerekkel: szívesebben rendszerezte Excelbe az ásvány gyűjteményét, míg a kortársai kint játszottak. Tiniként költözött az Egyesült Államokba, majd a Chicagói Egyetemen szerzett közgazdász diplomát, ahol egyúttal arra is rájött, hogy „milyen fantasztikus lehetőségek rejlenek az adatokban”.
Később statisztikából, neurológiából és pszichológiából szerzett képesítést, a kombinációt pedig sokan felhúzott szemöldökkel nézték. „A képzésem során nagyon szokatlan volt az embereknek, hogy valaki egyszerre foglalkozzon mindkettővel (az adatokkal és a döntések pszichológiájával)” – mesélte Kozyrkov. A külvilág nem értette, hogy miért akar látszólag teljesen különböző tárgyakkal foglalkozni, amiknek semmi közük egymáshoz.
Kozyrkov először egyetemi professzor akart lenni, de miután lehetősége nyílt egy nyári gyakorlat során találkozni a Google adattudósaival, más irányt vett a karrierje – statisztikus, illetve gépi tanulás szakértő lett a világ egyik vezető tech vállalatánál. Miután egy rövid ideig a Google Cloud chief data scientistje volt, 2018-ban került a Google chief decision scientist pozíciójába.
Hogy mivel foglalkozik a chief decision scientist?
Összeköti a különböző részlegeket, egészen a kutatástól azokig a csapatokig, akik az algoritmusokat az üzleti funkciókra alkalmazzák – eközben több mint 17 ezer Google alkalmazottat tréningez.
„Egy tipikus adattudományi tréning megtaníthatja, hogyan elemezd egy kérdőív adatait, de nem azt, hogy először is miként tervezz meg egy kérdőívet. Ha a kérdőívet rosszul tervezték meg, a matematika nem fog tudni segíteni” – mondja. Kozyrkov az alkalmazott adattudományt, mesterséges intelligenciát és analitikát hívja segítségül, hogy jobb eszközöket és termékeket hozzon létre a cég – ezt nevezi ő a decision intelligence tudományának.
A valóságban ez azt jelenti, hogy a jól átgondolt projekteket hagyják fejlődni, míg a kevésbé szerencséseket még azelőtt leállítják, hogy elkezdődtek volna. Azzal, hogy a pszichológiát is bevonja az adattudományba Kozyrkov azt reméli, hogy kiküszöböli a torzításokat az algoritmusokban.
(Kiemelt kép: Google / Dan Burn-Forti)
