Przyjęcie rozwiązań AI może być trudne. Firmy często spotykają blokady dróg, takie jak ograniczone dane, przestarzała infrastruktura lub trudność przekształcenia pomysłów w narzędzia, które naprawdę zapewniają wyniki. Jednak pomimo tych przeszkód AI ma potencjał przekształcania branż i rozwiązywania sensownych problemów. Uświadomienie sobie, że potencjał wymaga praktycznej wiedzy specjalistycznej, dobrze zdefiniowanych strategii i głębokiego zrozumienia, w jaki sposób dostosować AI z potrzebami w świecie rzeczywistym.
Maryna Bautina poświęciła swoją karierę pomaganiu firmom w wypełnianiu tej luki. Od wczesnych dni w naukach danych po wiodące strategie adopcyjne AI dla globalnych organizacji, zyskała reputację rozwiązywania złożonych problemów z praktycznym i przemyślanym podejściem. W tym wywiadzie Maryna dzieli się swoją podróżą, lekcjami, których się nauczyła, i jej wizję transformacyjnego potencjału AI. Jej historia jest potężnym świadectwem wartości ciekawości, zdolności adaptacyjnych i zaangażowania w prowadzenie sensownego postępu – jedno rozwiązanie na raz.
P: Maryna, co zainspirowało cię do kontynuowania kariery w nauce danych i sztucznej inteligencji?
Maryna: Dorastając, zawsze miałem silne powinowactwo do matematyki i naturalnej ciekawości komputerów. Początkowo wyobrażałem sobie siebie jako tradycyjnego programistę oprogramowania, ale to, co naprawdę mnie urzekało, była transformacyjna moc danych. Zafascynowało mnie to, jak można wykorzystać dane historyczne do przewidywania przyszłych wyników. Nie chodziło tylko o liczby; Chodziło o odblokowanie spostrzeżeń i tworzenie namacalnej wartości na podstawie danych. Ta realizacja sprawiła, że w podróży do zbadania tego pola i zrozumienia, w jaki sposób można wykorzystać dane w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów.
P: Gdzie zaczęła się Twoja kariera i jak pracowałeś dla międzynarodowych firm?
Maryna: Moja kariera rozpoczęła się w sektorze bankowym, pracując jako naukowiec danych w ukraińskim banku. Tam poradziłem sobie z projektami, takimi jak analiza transakcji, wykrywanie oszustw, oceny ryzyka kredytowego i optymalizacja procesu. Nie były to tylko ćwiczenia akademickie; Były to wyzwania o wysokiej stawce, w których oparte na danych spostrzeżenia dokonały rzeczywistej różnicy w podejmowaniu decyzji, często z natychmiastowym skutkiem.
Po zdobyciu tam doświadczenia chciałem poszerzyć swoje horyzonty i dołączyłem do globalnej firmy konsultingowej. Ta zmiana była przełomowa. Współpracowałem z wiodącymi firmami w różnych branżach, rozwiązywając różnorodne i złożone wyzwania na znacznie większą skalę. Od modeli predykcyjnych łańcuchów dostaw po narzędzia napędzane AI dla branży wydobywczej, każdy projekt przekroczył granice. Ta różnorodność sprawia, że mnie motywuje – to niesamowita podróż.
P: Mówiąc o różnorodności, co obecnie wiąże się twoja rola jako naukowca danych?
Maryna: Moja rola wykracza poza kodowanie i budowanie modeli uczenia maszynowego. Chociaż nadal lubię aspekty techniczne, moje obowiązki obejmują opracowanie strategii adopcyjnych AI, burzę mózgów innowacyjnych rozwiązań i przekształcenie pomysłów w prototypy. Po zbudowaniu działającego rozwiązania pomagam firmom skutecznie integrować i przyjmować te narzędzia.
Jest to wieloaspektowa praca – pewnego dnia mogę poprowadzić sesję burzy mózgów na temat innowacji AI, a następnie rozwiązywam problemy z wdrażaniem z klientem. Moje doświadczenie techniczne pomaga wypełnić lukę między dyskusjami biznesowymi a wykonaniem technicznym. Jest to wymagające, ale namacalny wpływ AI na firmy jest niezwykle satysfakcjonujący.
P: W jaki sposób pomagasz firmom określić, gdzie AI może wywrzeć największy wpływ na ich działalność?
Maryna: Zaczyna się od głębokiego zrozumienia firmy – jej celów, wyzwań i przepływów pracy. Aby zapewnić jasne i strategiczne podejście, stosuję metodologię, którą opracowałem i udoskonalałem w czasie i nazywam go strategicznym Blueprint Impact Blueprint (SAIB). Z biegiem lat ta metodologia okazała się dość skuteczna w identyfikowaniu i priorytetach możliwości, w których sztuczna inteligencja może przynieść najbardziej znaczące wyniki. Składa się z trzech kluczowych etapów:
- Odkrycie i wyrównanie celów: współpraca z zainteresowanymi stronami w celu odkrycia punktów bólu i nieefektywności przy jednoczesnym zapewnieniu, że inicjatywy AI są zgodne z celami strategicznymi organizacji.
- Mapowanie wpływu i wykonalności: ocena możliwości opartych na ich działalności i wykonalności AI. Zapewnia to, że skupiamy się na inicjatywach, które są zarówno znaczące, jak i praktyczne.
- Rozwój mapy drogowej: tworzenie szczegółowej mapy drogowej z mierzalnym KPI, fazami wdrażania i oczekiwanym ROI.
Kluczem jest priorytety problemów, które są zarówno znaczące, jak i rozwiązane w przypadku sztucznej inteligencji. Nie każdy problem nadaje się do rozwiązania AI, więc część procesu polega na jasnym przekazaniu ograniczeń AI i zalecaniu alternatywnych podejść w razie potrzeby.
P: Czasami firmy stoją przed wyzwaniami, takimi jak brak danych lub infrastruktury. Jak zajmujesz się tymi przeszkodami?
Maryna: Wyzwania te są powszechne, ale można je pokonać. Gdy dane są rzadkie, szukam sposobów na ich powiększenie – poprzez syntetyczne generowanie danych, przesyłanie uczenia się lub wykorzystanie zewnętrznych zestawów danych. W przypadku infrastruktury często polecam zacząć od małego. Platformy chmurowe ułatwiają budowanie skalowalnych rozwiązań bez dużych inwestycji z góry. Celem jest stworzenie dowodu koncepcji i rozwinięcie, gdy firma zobaczy wartość w rozwiązaniu.
P: Czy twoje uznanie jako innowatora Google Cloud Champion wpłynęło na to, jak rozwiązywasz takie wyzwania?
Maryna: Zdecydowanie. Bycie rozpoznanym jako innowator Google Cloud Champion połączył mnie z globalną siecią ekspertów i zasobów. Udostępnianie pomysłów i aktualizacja najnowocześniejszych rozwiązań było nieocenione w rozwiązywaniu wyzwań, takich jak niedobór danych lub ograniczenia infrastruktury. Uznanie wzmocniło również moją wiarygodność, ułatwiając opowiadanie się za innowacyjnymi podejściami, takimi jak rozwiązania w chmurze. Jest to stałe źródło motywacji do przekraczania granic tego, co jest możliwe z AI.
P: Twoje rozwiązania wyraźnie mają namacalny wpływ. Czy możesz podzielić się przykładem udanej wdrożenia AI?
Maryna: Jeden projekt jestem szczególnie dumny z zaangażowanego rozwiązania generatywnego AI dla firmy e-commerce. Wykorzystaliśmy zaawansowane modele NLP do analizy informacji zwrotnych od klientów, odkrywając trendy, które napędzały system rekomendacji i adaptacyjne strategie marketingowe. Wynik? Wzrost przychodów o 20% w ciągu sześciu miesięcy na 12 rynkach regionalnych.
Kolejnym przykładem jest narzędzie prognozowania popytu, które kierowałem rozwojem globalnego sprzedawcy detalicznego. Integrując analiza szeregów czasowych i uczenie maszynowe, zmniejszyliśmy zapasy o 25%, poprawiliśmy zarządzanie zapasami, a nawet wspieraliśmy zrównoważony rozwój poprzez ograniczenie odpadów. Projekty te pokazują, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zwiększyć efektywność operacyjną, jak i rozwój biznesu.
P: Wiele projektów AI stara się przejść z prototypu do produkcji. Jaki jest twój sekret?
Maryna: Kluczem jest projektowanie z myślą o celu końcowym, angażując się wcześnie interesariuszy i czynienie iteracji. Prototyp jest naprawdę skuteczny, jeśli działa tylko w idealnych warunkach. Dlatego od samego początku angażuję liderów biznesu, zespoły IT i użytkowników końcowych. Regularne informacje zwrotne zapewniają wyrównanie i pozwala uniknąć niespodzianek w ostatniej chwili. Ponadto skupiam się na przepływach pracy, które upraszczają monitorowanie, przekwalifikowanie i aktualizacje. Jeśli naprawienie problemu wydaje się zbyt skomplikowane, jest to znak, że planowanie nie było dokładne. Iteracja i zdolność adaptacyjna mają kluczowe znaczenie dla sukcesu.
P: Jak z tak różnorodnym zakresem projektów, jak pozostaniesz w tej szybko ewolucyjnej dziedzinie?
Maryna: Wymaga połączenia ciągłego uczenia się, praktycznego eksperymentów i aktywnego zaangażowania w szerszą społeczność zawodową. Poświęcam czas na aktualizację za pośrednictwem różnych kanałów – czytanie artykułów badawczych, uczestniczenie w konferencjach branżowych, uczestniczenie w seminariach internetowych i podążaniu za liderami myślowymi w mojej dziedzinie. Jednak sama wiedza nie jest wystarczająca. Prawdziwa wartość polega na stosowaniu tego, czego się uczę. Pierwszym z nich jest eksperymentowanie z nowymi narzędziami, ramami i metodologiami, niezależnie od tego, czy badają algorytmy, czy wykorzystuje najnowsze strategie wdrażania w chmurze. Wierzę również w siłę współpracy i ciągłej ciekawości. Angażowanie się z profesjonalnymi sieciami i społecznościami nie tylko poszerza moją perspektywę, ale także pozwala mi wymieniać pomysły i spostrzeżenia z rówieśnikami.
P: Niedawno zapewniłeś drugie miejsce w prestiżowych międzynarodowych agentach LLM Hackathon, prowadzonego przez Berkeley RDI. Jakie kluczowe umiejętności i strategie według ciebie przyczyniły się do Twojego sukcesu w konkurencji?
Maryna: To nie tylko ja – nasz sukces był naprawdę wysiłkiem zespołu między mną a bliskim kolegą. Każdy z nas przyniósł różnorodne doświadczenie w różnych branżach i technologiach, co dało nam wyjątkowe spojrzenie na to, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć prawdziwy, namacalny wpływ. Od lat ściśle współpracuje z AI, mieliśmy wiedzę techniczną, aby szybko przejść od koncepcji do wykonania. Jednym z największych wyzwań było równoważenie konkurencji z naszymi zobowiązaniami zawodowymi i osobistymi. Znaczna ilość energii i ostrości przekształcenia prostego pomysłu w funkcjonalny prototyp-taki, który nie był tylko technicznie imponujący, ale także miał rzeczywiste zastosowania. Biorąc pod uwagę, że rywalizowaliśmy z prawie 3000 uczestników z całego świata, z których wielu miało wyjątkowe pomysły i głębię techniczną, wiedzieliśmy, że musimy wielokrotnie udoskonalić nasze rozwiązanie, aby zapewnić, że było to innowacyjne, praktyczne i skalowalne. Przede wszystkim to doświadczenie wzmocniło naszą wiarę w potencjał AI do zwiększenia znaczących zmian – i kluczowej roli, jaką odgrywa współpraca w tworzeniu tego.
P: Wreszcie, jak widzisz ewolucję AI w następnej dekadzie i jaką rolę masz nadzieję odegrać?
Maryna: AI ewoluuje w niesamowitym tempie i widzę, że staje się jeszcze głębiej zintegrowana z naszym codziennym życiem, branżami i procesami decyzyjnymi. Wyciągamy poza tylko automatyzację zadań-sztuczna inteligencja staje się bardziej autonomiczna, bardziej świadomy kontekstu i coraz bardziej zdolna do rozumowania w złożonych, dynamicznych środowiskach. Jedną z największych zmian będzie to, jak AI współpracuje z ludźmi. Uważam, że przyszłość nie chodzi o zastępowanie ludzi, ale o rozszerzenie ludzkich zdolności, umożliwianie mądrzejszego podejmowania decyzji i kierowaniu innowacjami w sposób, w jaki jeszcze nie wyobrażaliśmy sobie. Rozważania etyczne, przejrzystość i odpowiedzialny rozwój sztucznej inteligencji będą również kluczowe, ponieważ systemy te staną się silniejsze. Jeśli chodzi o moją rolę, chcę być na czele budowy rozwiązań AI, które powodują prawdziwy, wymierny wpływ. Niezależnie od tego, czy chodzi o badania, rozwój produktu, czy kształtowanie strategii AI, widzę, że ciągle wypełniam lukę między najnowocześniejszą technologią a praktycznymi, skalowalnymi zastosowaniami. Podobnie jak w Hackathon, uważam, że współpraca jest kluczowa – łączenie różnorodnych perspektyw, wiedzy technicznej i wspólnej wizji zapewniającej opracowanie sztucznej inteligencji w sposób, który naprawdę przynosi korzyści społeczeństwu.
