Lernen Sie Nataliya kennen, eine KI-Beraterin, die akademischen Hintergrund mit praktischer Branchenerfahrung verbindet. Als leitende Datenwissenschaftlerin mit internationaler Erfahrung und ehemalige Dozentin für maschinelles Lernen hat Nataliya KI-Initiativen in der Fertigung, im Einzelhandel und im öffentlichen Sektor geleitet.
In diesem Interview spricht sie darüber, wie ihr Hintergrund und ihre Erfahrungen aus der Praxis ihre Herangehensweise an KI-Projekte prägen. Wir werden die Chancen und Verantwortlichkeiten der KI beleuchten und praktische Gedanken darüber austauschen, wohin sich die KI als nächstes entwickeln wird.
Nataliya, vielen Dank, dass du dabei bist. Könnten Sie uns zunächst etwas über Ihren Hintergrund erzählen und was Sie ursprünglich zur KI geführt hat?
Natürlich! Ich habe Mathe und das Lösen von Problemen schon immer genossen. Als ich Mathematik und Informatik studierte, entdeckte ich maschinelles Lernen und fand es faszinierend – es ermöglichte mir, Theorie mit praktischer Problemlösung in den unterschiedlichsten Branchen zu verbinden. Nachdem ich an einigen Projekten gearbeitet hatte, wurde mir klar, dass datengesteuerte Ansätze Unternehmen wirklich verändern können, und so beschloss ich, mich sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie auf maschinelles Lernen zu konzentrieren.
Sie sind derzeit als Hauptberater für KI tätig. Was beinhaltet diese Rolle im Alltag?
Es ist eine Mischung aus Strategie und praktischer Arbeit. Erstens helfe ich Unternehmen herauszufinden, wo KI wirklich einen Unterschied machen kann, sei es bei der Optimierung von Lieferketten oder der Personalisierung von Kundenerlebnissen. Dann leite ich Data-Science-Projekte – ich entwerfe Modelle, entwerfe Datenpipelines und stelle sicher, dass alles gründlich getestet wird. Es geht nicht nur um ausgefallene Algorithmen; Es geht darum, echte Probleme zu lösen und sicherzustellen, dass die Lösungen Bestand haben.
Apropos technische Lösungen: Auf welche Technologien verlassen sich KI-Anwender typischerweise, insbesondere bei der Entwicklung von Lösungen für Unternehmen?
Cloud-Plattformen sind in der Regel eine gute Wahl, da sie sich um viele grundlegende Dinge kümmern – Speicher, Rechenleistung, Experimentverfolgung usw. Das bedeutet, dass wir Prototypen schneller erstellen und testen, Bereitstellungen reibungsloser verwalten und bei Bedarf skalieren können. Sie verfügen außerdem über eine integrierte Überwachung und Versionierung, wodurch die Verfolgung der Modellentwicklung einfacher wird. Natürlich gibt es Zeiten, in denen Datenschutzbestimmungen oder sehr spezielle Anforderungen dazu führen, dass wir uns nicht einfach auf die Cloud verlassen können, also passen wir uns diesen Fällen an.
Sie werden außerdem als Google Cloud Champion Innovator anerkannt. Wie passt das zu Ihrem Ansatz für cloudbasierte KI-Lösungen?
Die Anerkennung unterstreicht eine ausgeprägte technische Begabung im Umgang mit Google Cloud-Produkten und sein Engagement, Wissen mit der Community zu teilen. Es ist eine wunderbare Bestätigung meiner Arbeit und eine Chance, mit einer lebendigen Community von Cloud-Experten in Kontakt zu bleiben. Dadurch kann ich auch direkt mit den Google-Teams zusammenarbeiten, sodass ich immer auf dem neuesten Stand neuer Funktionen und Best Practices bin, was letztendlich den Kunden, die ich berate, zugute kommt.
Generative KI ist ein ziemlich heißes Thema. Warum glauben Sie, dass es so transformativ ist?
Für mich zeichnet sich generative KI durch ihre Zugänglichkeit und schnelle Wirkung aus – fast jeder kann ein großes Sprachmodell ausprobieren und sofortige Ergebnisse sehen. Durch diese Greifbarkeit fühlt sich die Technologie kraftvoll und wertvoll an. Darüber hinaus haben wir das Spektrum an Aktivitäten, bei denen generative KI eine Rolle spielen kann, erheblich erweitert. Es geht nicht mehr nur darum, Text zu generieren; Es kann Bilder erstellen, Code schreiben und mehr. Die Herausforderung besteht darin, es verantwortungsvoll zu nutzen und es an den Bedürfnissen der realen Welt auszurichten und nicht nur an einem Hype.
Sie haben Ihre Erfahrung als Dozent für maschinelles Lernen an der Nationalen Universität Charkiw erwähnt. Wie hat die Lehre Ihren Umgang mit KI in der Industrie geprägt?
Der Unterricht war unglaublich wertvoll. Dadurch war ich gezwungen, komplexe Konzepte in einfachere Begriffe zu zerlegen, was sehr hilfreich ist, wenn ich Kunden oder Kollegen ohne technischen Hintergrund KI erklären möchte. Es hat mir auch ein stärkeres Verständnis für die grundlegende Theorie vermittelt, die meiner Meinung nach auf lange Sicht zu besseren, robusteren Lösungen führt.
Wie wird KI Ihrer Meinung nach einen nachhaltigen Einfluss auf die Bildung haben?
Ich bin wirklich begeistert vom Potenzial der KI, das Lernen zu personalisieren und vorherzusagen, wo Schüler möglicherweise zusätzliche Hilfe benötigen. Es kann dazu beitragen, dass die Lernenden engagiert und auf dem richtigen Weg bleiben. Gleichzeitig müssen wir insbesondere bei jüngeren Schülern darauf achten, dass KI-Tools verantwortungsvoll eingesetzt werden und nicht zu Ablenkungen führen. Der Schlüssel liegt darin, Innovation und Verantwortung in Einklang zu bringen.
Was sind Ihrer Erfahrung nach die größten Herausforderungen bei der KI-Entwicklung und wie gehen Sie mit ihnen um?
Die erste Herausforderung besteht darin, das „Shiny-Object-Syndrom“ zu vermeiden – nicht jede coole neue KI-Technik löst tatsächlich ein echtes Geschäftsproblem. Sie müssen sich auf klare Ziele und messbare Ergebnisse konzentrieren. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Bewältigung der rechtlichen und ethischen Aspekte: Sicherstellen, dass die Ergebnisse korrekt, fair und konform sind. Und natürlich können Daten eine Herausforderung sein – die richtigen Daten zu finden, sie zu bereinigen und ihre hohe Qualität sicherzustellen. Um diese zu bewältigen, plane ich Projekte sorgfältig, beziehe Fach- und Rechtsexperten ein und teste Modelle gründlich, bevor ich sie flächendeckend einführe.
Haben Sie abschließend einen Rat für angehende KI-Experten, die einen ähnlichen Weg wie Sie einschlagen möchten?
Ich bin ein großer Befürworter davon, tief in die technischen Details einzutauchen, aber KI ist mittlerweile ein so weites Feld, dass es keinen einheitlichen Weg mehr gibt. Sammeln Sie praktische Erfahrungen – das ist eine gute Möglichkeit zu lernen. Wählen Sie einen Bereich aus, der Sie interessiert, sei es Computer Vision oder große Sprachmodelle, und beginnen Sie mit echten Datensätzen zu experimentieren. Konzentrieren Sie sich auf das, was Sie begeistert, lernen Sie die Kerntheorie und bauen Sie so viele kleine, praktische Projekte wie möglich auf. Haben Sie keine Angst, ein paar Mal zu scheitern; Normalerweise lernt man dann am meisten. Behalten Sie auch neue Frameworks und Techniken im Auge – Dinge ändern sich schnell und es ist wichtig, anpassungsfähig zu bleiben.
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