مقابلة مع دريشدي كوليشيرن: كيف تستخدم TEXpert AI البيانات لتحقيق تأثير اجتماعي

تم تسليط الضوء على مقابلة مع دريشدي كوليشيرن: كيف تستخدم TEXpert AI البيانات لتحقيق تأثير اجتماعي من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطها بالبنية التحتية للإنترنت أو الحوكمة أو التبعيات التشغيلية أو رؤية السوق.

• TEXpert AIتسخّر الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل البيانات الاجتماعية غير المنظمة إلى مؤشرات جاهزة للاستثمار، مما يمكّن المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات مسؤولة اجتماعيًا.
• تدعم المنصة بنشاط توجيه رؤوس الأموال إلى المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا، مثل الشركات التي تقودها النساء، وتعزز الوصول العادل إلى العقود المؤسسية.
• تنتقد المؤسس دريشدي مبادرات التنوع الرمزية البحتة وتدعو إلى إدماج ورؤية حقيقيين، مؤكدة أن النساء لا يحتجن إلى تدريب إضافي بل إلى فرص متساوية.

حول الشخص الذي أجريت معه المقابلة

دريشدي كوليشيرن هي المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة TEXpert AI، وهي شركة مقرها لندن تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لدمج المؤشرات الاجتماعية ومؤشرات الحوكمة في عملية صنع القرار للشركات والمستثمرين. بخبرتها في إدارة المخاطر المالية التي تبلغ قيمتها مليارات الدولارات، تقود الآن جهودًا لجعل الاستدامة الاجتماعية قابلة للقياس والتنفيذ والرؤية، خاصة للمجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا. بصفتها مدافعة عن UNGC وعضوًا في Minority Supplier Diversity UK، فإنها تروج للإدماج القائم على البيانات في القطاع المالي.

اقرأ أيضًا:النساء في التكنولوجيا: المفتاح لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للصناعة

السؤال 1: استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز الاستثمار المستدام

عند سؤالها عن كيفية استفادة TEXpert AI من الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدة المؤسسات المالية على دمج الاستدامة الاجتماعية في عمليات صنع القرار، حددت دريشدي مشكلة مركزية: المشكلة ليست نقص البيانات، بل تعقيدها وطبيعتها الزمنية. وأوضحت أنه على الرغم من أن المؤسسات المالية لديها إمكانية الوصول إلى كميات هائلة من البيانات الاجتماعية، إلا أن هذه المعلومات غالبًا ما تكون غير منظمة ونصية ويصعب قياسها بطريقة تتوافق مع النماذج المالية التقليدية. تعالج TEXpert AI ذلك عن طريق تحويلالبيانات النوعيةإلىمؤشرات جاهزة للاستثمار وذات جودة قرارية. وهذا يسمح لمديري المحافظ بالتفاعل مباشرة مع بحيرة البيانات، وطرح أسئلة مثل أي الشركات لديها مخاطر اجتماعية أو تساهم في القيمة الاجتماعية، وتلقي إجابات قائمة على الأدلة ومحدثة من تقارير ومجموعات بيانات متعددة.

في سلاسل التوريد الخاصة بالشركات، كما شددت، يكمن التحدي غالبًا في تحديد المخاطر الخفية مثل ممارسات العمل السيئة أو الأجور غير الكافية. من خلال الإبلاغ عنها بسرعة، يمكن للشركات تجنب الانخراط في ممارسات ضارة مع اكتشاف موردين متوافقين معأهداف ESG. « لا يتعلق الأمر فقط بفعل الخير، كما أكدت، بل يتعلق بعدم الإضرار ».

السؤال 2: تضخيم الأصوات الممثلة تمثيلاً ناقصًا من خلال البيانات

ثم ناقشنا كيف تستخدم TEXpert AI البيانات لرفع صوت المجتمعات الممثلة تمثيلاً ناقصًا في سياقات الاستثمار والمشتريات.

« نحن نقدم الرؤية للشركات التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد ».

وأوضحت دريشدي كيف تساعد المنصة في إعادة توجيه رؤوس الأموال نحوالشركات التي تقودها النساء، والتي تتلقى عادةً أقل من 2% من رأس المال الاستثماري العالمي. تمكن TEXpert AI الصناديق من تحديد ودعم هذه الشركات، وتصحيح الاختلالات النظامية والمواءمة مع أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة مثل المساواة بين الجنسين والحد من عدم المساواة. على جانب الشركات، تحدد المنصة الشركات الصغيرة ذات التأثير العالي والتي غالبًا ما يتم تجاهلها والتي تلبي متطلبات الموردين. من خلال جعل هؤلاء الموردين مرئيين، تمكن TEXpert AI الشركات من منح عقود لشركات في مناطق أو قطاعات تعاني من نقص الخدمات، مما يولد خلق فرص العمل وفوائد اقتصادية أوسع. وأشارت دريشدي إلى أنه حتى العقد الصغير يمكن أن يكون له آثار مضاعفة عميقة عندما يتم توجيهه بشكل استراتيجي.

اقرأ أيضًا:نساء تونجا في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات يدافعن عن محو الأمية الرقمية في منتدى حوكمة الإنترنت في المحيط الهادئ

السؤال 3: واقع التنوع الجندري في التمويل

بالتفكير في عقدها في عالم التداول وإدارة المخاطر الذكوري، سألت دريشدي عن رأيها في تطور الصناعة المالية فيما يتعلق بالتنوع الجندري. اعترفت أنه على الرغم من أن مبادرات التنوع والإدماج أصبحت أكثر شيوعًا اليوم، إلا أنها غالبًا ما تكون مساء فهمها أو سيئة التنفيذ. في كثير من الحالات، كما قالت،أصبح التنوع مجرد تمرين لتفقد المربعات: تقوم الشركات بالتوظيفبناءً على حصصدون إدماج حقيقي أو هياكل دعم.

«النساء لا يحتجن إلى مزيد من التدريب، نحن بحاجة إلى فرص متساوية ورؤية.»

والأهم من ذلك، أنها شككت في الافتراض السائد بأن النساء بحاجة إلى تدريب إضافي. غالبًا ما تُعرض على النساء، كما أوضحت، برامج « تمكين » تحمل تحيزًا ضمنيًا: أنهن يفتقرن إلى المعرفة التجارية. بدلاً من ذلك، دعت إلى تغيير في المنظور، والاعتراف بالمناهج المتميزة والخبرات الحياتية للنساء كأصول يتم دمجها، وليس تصحيحها.

السؤال 4: الذكاء الاصطناعي، تحدٍ وحل في مكافحة التحيز

نظرًا لمهمة TEXpert AI، سألت كيف يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن يساهم في العدالة بين الجنسين والاستدامة الاجتماعية.

اعترفت دريشدي بصراحة أن الذكاء الاصطناعي يحملتحيزات عميقة الجذور، خاصة في نماذج اللغة الكبيرة. يصعب القضاء على هذه التحيزات، مثل تحيز البقاء أو التحيز الديموغرافي، تمامًا. ومع ذلك، جادلت بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون أيضًا أداة لكشف ما كان يحجبه سابقًا. TEXpert AI، كما قالت، مصممة بدقة لهذا الغرض: الكشف عن الأشخاص الممثلين تمثيلاً ناقصًا، أولئك الذين لا يُسمعون والذين يتم تجاهلهم. من خلال تصميم أنظمة بوعي لإظهار البيانات المخفية، تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تصحيح نقاطه العمياء وبناء نظام مالي أكثر إنصافًا.

ملخص

يُظهر عمل دريشدي في TEXpert AI تقاطع التكنولوجيا والمالية والأخلاق. نهجها فريد في الطريقة التي تستخدم بها الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتبسيط قرارات الاستثمار، ولكن لإعادة توجيه محورها بشكل أساسي نحو الاستدامة والإدماج. من خلال إعطاء الأولوية للأصوات الممثلة تمثيلاً ناقصًا والمشتريات الأخلاقية، تدعو TEXpert AI بشكل مقنع لأن تكون التكنولوجيا قوة للخير.

نقدها الصريح لجهود التنوع السطحية يدعو إلى إعادة نظر ضرورية في كيفية تعامل الصناعات مع الإدماج، ليس كمربع لتفقده، ولكن كتغيير ثقافي. مع TEXpert AI، لا تبني شركة فحسب، بل تخلق سابقة لكيفية يمكن للابتكار أن يخدم الربح والأشخاص على حد سواء.