A adoção de soluções de IA pode ser um desafio. As empresas geralmente encontram obstáculos, como dados limitados, infraestrutura desatualizada ou a dificuldade de transformar idéias em ferramentas que realmente fornecem resultados. No entanto, apesar desses obstáculos, a AI tem o potencial de remodelar as indústrias e enfrentar problemas significativos. Perceber que o potencial requer experiência prática, estratégias bem definidas e uma profunda compreensão de como alinhar a IA com as necessidades do mundo real.
Maryna Bautina dedicou sua carreira a ajudar as empresas a preencher essa lacuna. Desde seus primeiros dias na ciência de dados até as principais estratégias de adoção de IA para organizações globais, ela construiu uma reputação de resolver problemas complexos com uma abordagem prática e pensativa. Nesta entrevista, Maryna compartilha sua jornada, as lições que aprendeu e sua visão para o potencial transformador da IA. Sua história é um testemunho poderoso do valor da curiosidade, adaptabilidade e um compromisso de promover um progresso significativo – uma solução por vez.
P: Maryna, o que o inspirou a seguir uma carreira em ciência de dados e IA em primeiro lugar?
Maryna: Crescendo, eu sempre tive uma forte afinidade pela matemática e uma curiosidade natural sobre os computadores. Inicialmente, eu me imaginava como desenvolvedor de software tradicional, mas o que realmente me cativou foi o poder transformador dos dados. Fiquei fascinado com a forma como você poderia usar dados históricos para prever resultados futuros. Não era apenas sobre números; Era sobre desbloquear insights e criar valor tangível a partir dos dados. Essa realização me colocou em uma jornada para explorar esse campo e entender como os dados podem ser aproveitados para resolver problemas do mundo real.
P: Onde começou sua carreira e como você acabou trabalhando para empresas internacionais?
Maryna: Minha carreira começou no setor bancário, trabalhando como cientista de dados de um banco ucraniano. Lá, abordei projetos como análise de transações, detecção de fraude, avaliações de risco de crédito e otimização de processos. Estes não foram apenas exercícios acadêmicos; Eles eram desafios de alto risco, onde as idéias orientadas a dados fizeram uma diferença real na tomada de decisões, geralmente com impacto imediato.
Depois de ganhar experiência lá, eu queria ampliar meus horizontes e ingressar em uma empresa de consultoria global. Essa mudança foi uma mudança de jogo. Trabalhei com empresas líderes de vários setores, resolvendo desafios diversos e complexos em uma escala muito maior. Desde modelos preditivos para cadeias de suprimentos até ferramentas movidas a IA para a indústria de mineração, todo projeto ultrapassava os limites. Essa diversidade é o que me mantém motivado – é uma jornada incrível.
P: Falando em diversidade, o que seu papel como cientista de dados principal envolve atualmente?
Maryna: Meu papel vai além de apenas codificar e construir modelos de aprendizado de máquina. Enquanto eu ainda gosto dos aspectos técnicos, minhas responsabilidades incluem o desenvolvimento de estratégias de adoção de IA, brainstorming de soluções inovadoras e transformar idéias em protótipos. Depois que construímos uma solução de trabalho, ajuda as empresas a integrar e adotar essas ferramentas de maneira eficaz.
É um trabalho multifacetado – um dia, eu posso liderar uma sessão de brainstorming nas inovações da IA e, no próximo, estou solucionando problemas de implantação com um cliente. Minha formação técnica ajuda a preencher a lacuna entre discussões comerciais e execução técnica. É exigente, mas ver o impacto tangível da IA nas empresas é incrivelmente gratificante.
P: Como você ajuda as empresas a identificar onde a IA pode causar o impacto mais significativo em suas operações?
Maryna: Começa com uma profunda compreensão dos negócios – seus objetivos, desafios e fluxos de trabalho. Para garantir uma abordagem clara e estratégica, uso uma metodologia que desenvolvi e refinei ao longo do tempo e a chamo de plano estratégico de impacto de IA (SAIB). Ao longo dos anos, essa metodologia provou ser bastante eficaz na identificação e priorização de oportunidades em que a IA pode fornecer os resultados mais significativos. Consiste em três etapas principais:
- Descoberta e alinhamento de objetivos: colaborar com as partes interessadas para descobrir pontos problemáticos e ineficiências, garantindo que as iniciativas de IA se alinhem aos objetivos estratégicos da organização.
- Mapeamento de impacto e viabilidade: Avaliando oportunidades com base no impacto dos negócios e na viabilidade da IA. Isso garante que nos concentramos em iniciativas que sejam significativas e práticas.
- Desenvolvimento de roteiro personalizado: criando um roteiro detalhado de solução com KPIs mensuráveis, fases de implementação e ROI esperado.
A chave é priorizar problemas significativos e solucionáveis com a IA. Nem toda questão se presta a uma solução de IA, portanto, parte do processo envolve claramente comunicar as limitações da IA e recomendar abordagens alternativas quando necessário.
P: Às vezes, as empresas enfrentam desafios, como falta de dados ou infraestrutura. Como você aborda esses obstáculos?
Maryna: Esses desafios são comuns, mas podem ser superados. Quando os dados são escassos, procuro maneiras de aumentá -los – através da geração de dados sintéticos, transferir aprendizado ou alavancar conjuntos de dados externos. Para infraestrutura, muitas vezes recomendo começar pequeno. As plataformas em nuvem facilitam a criação de soluções escaláveis sem investimentos anteriores. O objetivo é criar uma prova de conceito e expandir quando a empresa vê valor na solução.
P: Seu reconhecimento como um campeão do Google Cloud Innovator influenciou como você aborda esses desafios?
Maryna: Definitivamente. Ser reconhecido como um campeão do Google Cloud Innovator me conectou a uma rede global de especialistas e recursos. Compartilhar idéias e manter-se atualizado sobre soluções de ponta tem sido inestimável para enfrentar desafios como escassez de dados ou limitações de infraestrutura. O reconhecimento também reforçou minha credibilidade, facilitando a defesa de abordagens inovadoras, como soluções baseadas em nuvem. É uma fonte constante de motivação para ultrapassar os limites do que é possível com a IA.
P: Suas soluções claramente têm um impacto tangível. Você pode compartilhar um exemplo de uma implementação de IA bem -sucedida?
Maryna: Um projeto de que tenho orgulho particularmente envolvido uma solução generativa de IA para uma empresa de comércio eletrônico. Utilizamos modelos avançados de PNL para analisar o feedback do cliente, descobrindo tendências que alimentavam um sistema de recomendação e estratégias de marketing adaptáveis. O resultado? Um aumento de receita de 20% em seis meses em 12 mercados regionais.
Outro exemplo é uma ferramenta de previsão de demanda da qual liderei o desenvolvimento de um varejista global. Ao integrar a análise de séries temporais e o aprendizado de máquina, reduzimos as saídas de estoque em 25%, melhoramos o gerenciamento de inventário e até apoiamos a sustentabilidade cortando resíduos. Esses projetos demonstram como a IA pode impulsionar a eficiência operacional e o crescimento dos negócios.
P: Muitos projetos de IA lutam para fazer a transição do protótipo para a produção. Qual é o seu segredo?
Maryna: A chave é projetar com o objetivo final em mente, envolvendo as partes interessadas mais cedo e tornando a iteração sem esforço. Um protótipo não é realmente bem -sucedido se funcionar apenas em condições ideais. É por isso que envolvo líderes empresariais, equipes de TI e usuários finais desde o início. O feedback regular garante o alinhamento e evita surpresas de última hora. Além disso, concentro -me em fluxos de trabalho que simplificam o monitoramento, reciclagem e atualizações. Se a correção de um problema parece muito complicada, é um sinal de que o planejamento não foi completo. Iteração e adaptabilidade são cruciais para o sucesso.
P: Com uma gama tão diversificada de projetos, como você fica à frente neste campo de evolução rápida?
Maryna: Requer uma combinação de aprendizado contínuo, experimentação prática e envolvimento ativo com a comunidade profissional mais ampla. Dedico tempo para me manter atualizado por vários canais – lendo trabalhos de pesquisa, participando de conferências do setor, participando de webinars e seguindo líderes de pensamento em meu campo. No entanto, o conhecimento por si só não é suficiente. O verdadeiro valor está em aplicar o que eu aprendo. Eu priorizo experimentar novas ferramentas, estruturas e metodologias, seja explorando algoritmos ou alavancando as mais recentes estratégias de implantação em nuvem. Eu também acredito no poder da colaboração e da curiosidade contínua. O envolvimento com redes e comunidades profissionais não apenas amplia minha perspectiva, mas também me permite trocar idéias e insights com colegas.
P: Recentemente, você garantiu o segundo lugar no prestigiado agente International LLM Hackathon, apresentado por Berkeley RDI. Que habilidades e estratégias -chave você acredita que contribuíram para o seu sucesso na competição?
Maryna: Não era apenas eu – nosso sucesso foi realmente um esforço de equipe entre mim e um colega próximo. Cada um de nós trouxe diversas experiência em diferentes indústrias e tecnologias, o que nos deu uma perspectiva única de como a IA pode impulsionar o impacto real e tangível. Tendo trabalhado em estreita colaboração com a IA por anos, tivemos a experiência técnica para passar rapidamente do conceito para a execução. Um dos maiores desafios foi equilibrar a competição com nossos compromissos profissionais e pessoais. Foi preciso uma quantidade significativa de energia e foco para transformar uma idéia simples em um protótipo funcional-que não era apenas tecnicamente impressionante, mas também tinha aplicativos do mundo real. Dado que estávamos competindo contra quase 3.000 participantes de todo o mundo, muitos dos quais tinham idéias excepcionais e profundidade técnica, sabíamos que tínhamos que refinar nossa solução repetidamente para garantir que fosse inovadora, prática e escalável. Mais do que tudo, essa experiência reforçou nossa crença no potencial da IA de impulsionar mudanças significativas – e o papel crucial que a colaboração desempenha em fazer isso acontecer.
P: Finalmente, como você vê a IA evoluindo na próxima década e que papel você espera desempenhar?
Maryna: A IA está evoluindo em um ritmo incrível, e vejo que está se tornando ainda mais profundamente integrado em nossas vidas diárias, indústrias e processos de tomada de decisão. Estamos indo além de apenas automatizar tarefas-a IA está se tornando mais autônoma, com mais precisão de contexto e cada vez mais capaz de raciocinar em ambientes complexos e dinâmicos. Uma das maiores mudanças será em como a IA colabora com os seres humanos. Acredito que o futuro não é sobre a IA substituir as pessoas, mas sobre aumentar as capacidades humanas, permitir a tomada de decisão mais inteligente e impulsionar a inovação de maneiras que ainda nem imaginamos. Considerações éticas, transparência e desenvolvimento responsável de IA também serão críticos, pois esses sistemas se tornarem mais poderosos. Quanto ao meu papel, quero estar na vanguarda da construção de soluções de IA que criam impacto real e mensurável. Seja através de pesquisa, desenvolvimento de produtos ou estratégia de IA, eu me vejo continuando a preencher a lacuna entre a tecnologia de ponta e as aplicações práticas e escaláveis. Assim como no hackathon, acredito que a colaboração é fundamental – reunindo diversas perspectivas, conhecimentos técnicos e uma visão compartilhada para garantir que a IA seja desenvolvida de uma maneira que realmente beneficie a sociedade.
