Conheça Nataliya, uma consultora de IA que combina formação acadêmica com experiência prática no setor. Principal cientista de dados com experiência internacional e ex-professora de aprendizado de máquina, Nataliya liderou iniciativas de IA nos setores industrial, varejista e público.
Nesta entrevista, ela discute como seu histórico e experiência no mundo real moldam sua abordagem aos projetos de IA. Iremos lançar luz sobre as oportunidades e responsabilidades da IA e partilhar ideias práticas sobre o próximo rumo que a IA tomará.
Nataliya, obrigado por se juntar a nós. Você poderia começar nos contando um pouco sobre sua experiência e o que inicialmente o levou à IA?
Claro! Sempre gostei de matemática e resolução de problemas. Quando eu estava estudando matemática e ciências da computação, descobri o aprendizado de máquina e o achei fascinante – ele me permitiu combinar a teoria com a solução prática de problemas em todos os tipos de setores. Depois de trabalhar em alguns projetos, percebi que as abordagens baseadas em dados poderiam realmente transformar os negócios, então decidi focar no aprendizado de máquina tanto na academia quanto na indústria.
Atualmente você atua como consultor principal de IA. O que esse papel implica no dia a dia?
É uma mistura de estratégia e trabalho prático. Primeiro, ajudo as organizações a descobrir onde a IA pode realmente fazer a diferença, seja na otimização das cadeias de fornecimento ou na personalização das experiências dos clientes. Em seguida, lidero projetos de ciência de dados – projetando modelos, delineando pipelines de dados e certificando-me de que tudo seja testado minuciosamente. Não se trata apenas de algoritmos sofisticados; trata-se de resolver problemas reais e garantir que as soluções durem.
Falando em soluções técnicas, em quais tecnologias os profissionais de IA normalmente confiam, especialmente quando criam soluções para empresas?
As plataformas em nuvem geralmente são uma grande opção porque cuidam de muitos dos aspectos básicos: armazenamento, poder de computação, rastreamento de experimentos, etc. Isso significa que podemos construir e testar protótipos com mais rapidez, gerenciar implantações com mais facilidade e aumentar a escala quando necessário. Eles também possuem monitoramento e controle de versão integrados, tornando mais simples o rastreamento de como os modelos evoluem. É claro que há momentos em que as regras de privacidade de dados ou necessidades muito especializadas significam que não podemos confiar apenas na nuvem, por isso nos adaptamos a esses casos.
Você também é reconhecido como Google Cloud Champion Innovator. Como isso se relaciona com sua abordagem às soluções de IA baseadas em nuvem?
O reconhecimento destaca uma forte aptidão técnica com os produtos Google Cloud e um compromisso em compartilhar conhecimento com a comunidade. É uma validação maravilhosa do meu trabalho e uma oportunidade de permanecer conectado com uma comunidade vibrante de profissionais de nuvem. Também me permite colaborar diretamente com as equipes do Google, mantendo-me na vanguarda de novos recursos e práticas recomendadas, beneficiando, em última análise, os clientes que consulto.
A IA generativa tem sido um tema bastante quente. Por que você acredita que é tão transformador?
Para mim, a IA generativa se destaca por sua acessibilidade e impacto rápido – quase qualquer pessoa pode experimentar um grande modelo de linguagem e ver resultados imediatos. Essa tangibilidade faz com que a tecnologia pareça poderosa e valiosa. Além disso, expandimos drasticamente a gama de atividades onde a IA generativa pode desempenhar um papel. Não se trata mais apenas de gerar texto; ele pode criar imagens, escrever código e muito mais. O desafio é usá-lo com responsabilidade e alinhá-lo com as necessidades do mundo real, em vez de apenas exageros.
Você mencionou sua experiência como professor de aprendizado de máquina na Universidade Nacional de Kharkiv. Como o ensino moldou sua abordagem à IA na indústria?
Ensinar era incrivelmente valioso. Isso me forçou a dividir conceitos complexos em termos mais simples, o que realmente ajuda ao explicar a IA para clientes ou colegas que não têm formação técnica. Também me deu uma apreciação mais forte da teoria fundamental, que acredito que leva a soluções melhores e mais robustas no longo prazo.
Como você vê a IA tendo um impacto duradouro na educação?
Estou muito entusiasmado com o potencial da IA para personalizar a aprendizagem e prever onde os alunos podem precisar de ajuda extra. Isso pode ajudar a manter os alunos envolvidos e no caminho certo. Ao mesmo tempo, devemos ter cuidado, especialmente com os estudantes mais jovens, para garantir que as ferramentas de IA sejam utilizadas de forma responsável e não se tornem distrações. Equilibrar inovação com responsabilidade é fundamental.
Com base na sua experiência, quais são os desafios significativos no desenvolvimento da IA e como você os aborda?
O primeiro desafio é evitar a “síndrome do objeto brilhante” – nem toda nova técnica de IA realmente resolve um problema real de negócios. Você tem que manter o foco em objetivos claros e resultados mensuráveis. Outro grande problema é navegar pelo lado legal e ético: garantir que os resultados sejam precisos, justos e compatíveis. E, claro, os dados podem ser um desafio: encontrar os dados certos, limpá-los e garantir sua alta qualidade. Para lidar com isso, planejo projetos cuidadosamente, envolvo especialistas jurídicos e de domínio e testo modelos minuciosamente antes de lançá-los amplamente.
Por fim, você tem algum conselho para aspirantes a profissionais de IA que desejam seguir um caminho semelhante ao seu?
Sou um grande defensor do mergulho profundo nos detalhes técnicos, mas a IA é um campo tão amplo agora que não existe um caminho único. Obtenha experiência prática – é uma boa maneira de aprender. Escolha uma área de seu interesse, seja visão computacional ou grandes modelos de linguagem, e comece a experimentar conjuntos de dados reais. Concentre-se no que o entusiasma, aprenda a teoria básica e construa tantos projetos pequenos e práticos quanto possível. Não tenha medo de falhar algumas vezes; geralmente é quando você aprende mais. Além disso, fique de olho nas novas estruturas e técnicas – as coisas mudam rapidamente e permanecer adaptável é enorme.
Crédito da imagem em destaque: Matt Botsford/Unsplash
