Het aannemen van AI -oplossingen kan een uitdaging zijn. Bedrijven komen vaak wegversperringen tegen, zoals beperkte gegevens, verouderde infrastructuur of de moeilijkheid om ideeën te transformeren in tools die echt resultaten opleveren. Ondanks deze hindernissen heeft AI echter het potentieel om industrieën te hervormen en zinvolle problemen aan te pakken. Realiseren dat potentieel praktische expertise vereist, goed gedefinieerde strategieën en een diep begrip van hoe AI kan worden opgelijnd met real-world behoeften.
Maryna Bautina heeft haar carrière gewijd aan het helpen van bedrijven om deze kloof te overbruggen. Van haar vroege dagen in data science tot het leiden van AI-acceptatiestrategieën voor wereldwijde organisaties, heeft ze een reputatie opgebouwd voor het oplossen van complexe problemen met een praktische en doordachte aanpak. In dit interview deelt Maryna haar reis, de lessen die ze heeft geleerd en haar visie op het transformerende potentieel van AI. Haar verhaal is een krachtig bewijs van de waarde van nieuwsgierigheid, aanpassingsvermogen en een toewijding om zinvolle vooruitgang te besturen – één oplossing tegelijk.
Vraag: Maryna, wat inspireerde je om in de eerste plaats een carrière in data science en AI na te streven?
Maryna: Toen ik opgroeide, had ik altijd een sterke affiniteit met wiskunde en een natuurlijke nieuwsgierigheid naar computers. Aanvankelijk zag ik mezelf als een traditionele softwareontwikkelaar, maar wat me echt boeide, was de transformerende kracht van gegevens. Ik raakte gefascineerd door hoe je historische gegevens kon gebruiken om toekomstige resultaten te voorspellen. Het ging niet alleen om cijfers; Het ging over het ontgrendelen van inzichten en het maken van tastbare waarde uit gegevens. Dat besef zette me op een reis om dit veld te verkennen en te begrijpen hoe gegevens kunnen worden benut om problemen in de praktijk op te lossen.
Vraag: Waar is je carrière begonnen en hoe ben je voor internationale bedrijven gewerkt?
Maryna: Mijn carrière begon in de banksector en werkte als datawetenschapper voor een Oekraïense bank. Daar heb ik projecten zoals transactieanalyse, fraudedetectie, kredietrisicobeoordelingen en procesoptimalisatie aangepakt. Dit waren niet alleen academische oefeningen; Het waren high-stakes uitdagingen waar gegevensgestuurde inzichten een echt verschil maakten in de besluitvorming, vaak met onmiddellijke impact.
Nadat ik daar ervaring had opgedaan, wilde ik mijn horizon verbreden en trad ik toe tot een wereldwijd adviesbureau. Die verschuiving was een game-wisselaar. Ik werkte met toonaangevende bedrijven in verschillende industrieën, het oplossen van verschillende en complexe uitdagingen op een veel grotere schaal. Van voorspellende modellen voor supply chains tot AI-aangedreven tools voor de mijnindustrie, elk project verlegde grenzen. Die diversiteit houdt me gemotiveerd – het is een ongelooflijke reis.
Vraag: Over diversiteit gesproken, wat betreft uw rol als hoofdgegevenswetenschapper momenteel?
Maryna: Mijn rol gaat verder dan alleen coderingsmodellen en het bouwen van machine learning -modellen. Hoewel ik nog steeds geniet van de technische aspecten, omvatten mijn verantwoordelijkheden het ontwikkelen van AI -acceptatiestrategieën, brainstormen over innovatieve oplossingen en het omzetten van ideeën in prototypes. Zodra we een werkende oplossing hebben opgebouwd, help ik bedrijven deze tools effectief te integreren en aan te nemen.
Het is een veelzijdige taak – de ene dag kan ik een brainstormsessie leiden over AI -innovaties, en de volgende keer ben ik problemen met het oplossen van implementatie -uitdagingen met een klant. Mijn technische achtergrond helpt de kloof te overbruggen tussen zakelijke discussies en technische uitvoering. Het is veeleisend, maar het zien van de tastbare impact van AI op bedrijven is ongelooflijk bevredigend.
Vraag: Hoe helpt u bedrijven om te identificeren waar AI de belangrijkste impact kan hebben op hun activiteiten?
Maryna: Het begint met een diep begrip van het bedrijf – zijn doelstellingen, uitdagingen en workflows. Om een duidelijke en strategische aanpak te garanderen, gebruik ik een methodologie die ik in de loop van de tijd heb ontwikkeld en verfijnd en noem het strategische AI Impact Blueprint (SAIB). In de loop der jaren is deze methodologie bewezen behoorlijk effectief te zijn in het identificeren en prioriteren van kansen waarbij AI de meest betekenisvolle resultaten kan leveren. Het bestaat uit drie belangrijke fasen:
- Ontdekking en doeluitlijning: samenwerken met belanghebbenden om pijnpunten en inefficiënties aan het licht te brengen, terwijl AI -initiatieven aansluiten bij de strategische doelen van de organisatie.
- Impact en haalbaarheid in kaart brengen: kansen evalueren op basis van hun zakelijke impact en AI -haalbaarheid. Dit zorgt ervoor dat we ons concentreren op initiatieven die zowel zinvol als praktisch zijn.
- Op maat gemaakte routekaartontwikkeling: het creëren van een gedetailleerde oplossing routekaart met meetbare KPI’s, implementatiefasen en verwachte ROI.
De sleutel is het prioriteren van problemen die zowel significant als oplosbaar zijn met AI. Niet elk probleem leent zich voor een AI -oplossing, dus een deel van het proces omvat het duidelijk communiceren van de beperkingen van AI en het aanbevelen van alternatieve benaderingen indien nodig.
Vraag: Soms staan bedrijven voor uitdagingen zoals een gebrek aan gegevens of infrastructuur. Hoe gaat het met deze obstakels?
Maryna: Deze uitdagingen komen vaak voor, maar ze kunnen worden overwonnen. Wanneer gegevens schaars zijn, zoek ik naar manieren om deze te vergroten – door middel van synthetische gegevensopwekking, overdracht leren of externe datasets benutten. Voor infrastructuur raad ik vaak aan om klein te beginnen. Cloudplatforms maken het gemakkelijker om schaalbare oplossingen te bouwen zonder zware investeringen in de voorafgaande poging. Het doel is om een proof of concept te creëren en uit te breiden zodra het bedrijf waarde in de oplossing ziet.
Vraag: Heeft uw erkenning als Google Cloud Champion Innovator beïnvloed hoe u dergelijke uitdagingen aanpakt?
Maryna: Zeker. Erkend worden als een Google Cloud Champion Innovator heeft me verbonden met een wereldwijd netwerk van experts en bronnen. Het delen van ideeën en op de hoogte blijven van geavanceerde oplossingen is van onschatbare waarde geweest bij het aanpakken van uitdagingen zoals gegevensschaarste of infrastructuurbeperkingen. De erkenning heeft ook mijn geloofwaardigheid versterkt, waardoor het gemakkelijker is om te pleiten voor innovatieve benaderingen zoals cloudgebaseerde oplossingen. Het is een constante bron van motivatie om de grenzen te verleggen van wat mogelijk is met AI.
Vraag: Uw oplossingen hebben duidelijk een tastbare impact. Kun je een voorbeeld delen van een succesvolle AI -implementatie?
Maryna: Eén project waar ik bijzonder trots op ben, was een generatieve AI-oplossing voor een e-commercebedrijf. We hebben geavanceerde NLP -modellen gebruikt om feedback van klanten te analyseren en trends aan het licht te brengen die een aanbevelingssysteem en adaptieve marketingstrategieën hebben aangedreven. Het resultaat? Een omzetstijging van 20% in zes maanden op 12 regionale markten.
Een ander voorbeeld is een tool voor vraagvoorspelling die ik de ontwikkeling van een wereldwijde retailer heb geleid. Door tijdreeksanalyse en machine learning te integreren, hebben we de aandelenuitbruiken met 25%verminderd, een verbeterd voorraadbeheer en zelfs ondersteund duurzaamheid door afval te verminderen. Deze projecten laten zien hoe AI zowel operationele efficiëntie als bedrijfsgroei kan stimuleren.
Vraag: Veel AI -projecten worstelen om over te schakelen van prototype naar productie. Wat is je geheim?
Maryna: De sleutel is het ontwerpen met het einddoel in gedachten, waarbij belanghebbenden vroeg betrokken zijn en iteratie moeiteloos maken. Een prototype is niet echt succesvol als het alleen onder ideale omstandigheden werkt. Dat is waarom ik vanaf het begin bedrijfsleiders, IT-teams en eindgebruikers betrek. Regelmatige feedback zorgt voor uitlijning en vermijdt last-minute verrassingen. Bovendien concentreer ik me op workflows die monitoring, omscholing en updates vereenvoudigen. Als het oplossen van een probleem overdreven ingewikkeld aanvoelt, is het een teken dat de planning niet grondig was. Iteratie en aanpassingsvermogen zijn cruciaal voor succes.
Vraag: Hoe blijf je met zo’n divers scala aan projecten voorop in dit snel evoluerende veld?
Maryna: Het vereist een combinatie van continu leren, praktische experimenten en actieve betrokkenheid bij de bredere professionele gemeenschap. Ik besteed de tijd om op de hoogte te blijven via verschillende kanalen – onderzoeksdocumenten lezen, conferenties in de branche bijwonen, deelnemen aan webinars en het volgen van denkleiders in mijn vakgebied. Kennis op zichzelf is echter niet voldoende. De echte waarde ligt in het toepassen van wat ik leer. Ik maak er een prioriteit van om te experimenteren met nieuwe tools, frameworks en methoden, of het nu gaat om het verkennen van algoritmen of het gebruik van de nieuwste strategieën voor cloudimplementatie. Ik geloof ook in de kracht van samenwerking en continue nieuwsgierigheid. Het betrekken van professionele netwerken en gemeenschappen verbreedt niet alleen mijn perspectief, maar stelt me ook in staat om ideeën en inzichten uit te wisselen met collega’s.
Vraag: Onlangs heb je de tweede plaats gewonnen bij de prestigieuze International LLM Agents Hackathon, georganiseerd door Berkeley RDI. Welke belangrijke vaardigheden en strategieën gelooft u dat heeft bijgedragen aan uw succes in de concurrentie?
Maryna: Ik was het niet alleen – ons succes was echt een teaminspanning tussen mij en een nauwe collega. We hebben elk verschillende ervaring in verschillende industrieën en technologieën gebracht, die ons een uniek perspectief gaven op hoe AI een echte, tastbare impact kan veroorzaken. Nadat we jarenlang nauw hebben samengewerkt, hadden we de technische expertise om snel van concept naar uitvoering te gaan. Een van de grootste uitdagingen was het in evenwicht brengen van de concurrentie met onze professionele en persoonlijke verplichtingen. Het kostte een aanzienlijke hoeveelheid energie en focus om een eenvoudig idee om te zetten in een functioneel prototype-een dat niet alleen technisch indrukwekkend was, maar ook echte toepassingen had. Aangezien we concurreerden tegen bijna 3.000 deelnemers van over de hele wereld, van wie velen uitzonderlijke ideeën en technische diepgang hadden, wisten we dat we onze oplossing herhaaldelijk moesten verfijnen om ervoor te zorgen dat het innovatief, praktisch en schaalbaar was. Meer dan wat dan ook, deze ervaring versterkte ons geloof in het potentieel van AI om zinvolle verandering te stimuleren – en de cruciale rol die samenwerking speelt bij het laten gebeuren.
Vraag: Ten slotte, hoe zie je AI in het volgende decennium evolueren, en welke rol hoop je te spelen?
Maryna: AI evolueert in een ongelooflijk tempo en ik zie het nog dieper worden geïntegreerd in ons dagelijks leven, industrieën en besluitvormingsprocessen. We gaan verder dan alleen het automatiseren van taken-AI wordt meer autonoom, meer contextbewust en in toenemende mate in staat om te redeneren in complexe, dynamische omgevingen. Een van de grootste verschuivingen zal zijn in hoe AI samenwerkt met mensen. Ik geloof dat de toekomst niet gaat over AI die mensen vervangt, maar over het vergroten van menselijke capaciteiten, het mogelijk maken van slimmere besluitvorming en het stimuleren van innovatie op manieren die we ons nog niet eens hadden voorgesteld. Ethische overwegingen, transparantie en verantwoordelijke AI -ontwikkeling zullen ook van cruciaal belang zijn naarmate deze systemen krachtiger worden. Wat mijn rol betreft, ik wil voorop lopen in het bouwen van AI -oplossingen die echte, meetbare impact hebben. Of het nu gaat om onderzoek, productontwikkeling of het vormgeven van de AI-strategie, ik zie mezelf de kloof blijven overbruggen tussen geavanceerde technologie en praktische, schaalbare toepassingen. Net als in de hackathon geloof ik dat samenwerking de sleutel is – het samenbrengen van verschillende perspectieven, technische expertise en een gedeelde visie om ervoor te zorgen dat AI is ontwikkeld op een manier die de samenleving echt ten goede komt.
