Die Übernahme von KI -Lösungen kann eine Herausforderung sein. Unternehmen begegnen häufig Straßensperren wie begrenzte Daten, veraltete Infrastruktur oder die Schwierigkeit, Ideen in Tools zu verwandeln, die wirklich Ergebnisse liefern. Trotz dieser Hürden hat KI das Potenzial, die Industrien zu neu zu verändern und sinnvolle Probleme anzugehen. Zu erkennen, dass Potenzial praktisches Fachwissen, gut definierte Strategien und ein tiefes Verständnis dafür erfordert, wie die KI mit realen Bedürfnissen in Einklang gebracht werden kann.
Maryna Bautina hat ihre Karriere darin gewidmet, Unternehmen bei der Überbrückung dieser Lücke zu helfen. Von ihren frühen Tagen in der Datenwissenschaft bis hin zu führenden Strategien für KI-Adoptionsstrategien für globale Organisationen hat sie sich den Ruf erarbeitet, komplexe Probleme mit einem praktischen und nachdenklichen Ansatz zu lösen. In diesem Interview teilt Maryna ihre Reise, die Lektionen, die sie gelernt hat, und ihre Vision für das transformative Potenzial von AI. Ihre Geschichte ist ein mächtiger Beweis für den Wert von Neugier, Anpassungsfähigkeit und ein Engagement für sinnvolle Fortschritte – eine Lösung jeweils.
F: Maryna, was hat Sie dazu inspiriert, in erster Linie eine Karriere in Data Science und KI zu verfolgen?
Maryna: Als ich aufwuchs, hatte ich immer eine starke Affinität zur Mathematik und eine natürliche Neugier für Computer. Anfangs stellte ich mich als traditioneller Softwareentwickler vor, aber was mich wirklich faszinierte, war die transformative Macht der Daten. Ich war fasziniert davon, wie Sie historische Daten verwenden konnten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Es ging nicht nur um Zahlen; Es ging darum, Erkenntnisse freizuschalten und greifbare Wert aus Daten zu schaffen. Diese Realisierung hat mich auf eine Reise gebracht, um dieses Feld zu erforschen und zu verstehen, wie Daten genutzt werden könnten, um reale Probleme zu lösen.
F: Wo begann Ihre Karriere und wie sind Sie für internationale Unternehmen gearbeitet?
Maryna: Meine Karriere begann im Bankensektor und arbeitete als Datenwissenschaftler für eine ukrainische Bank. Dort habe ich Projekte wie Transaktionsanalyse, Betrugserkennung, Kreditrisikobewertungen und Prozessoptimierung angepasst. Diese waren nicht nur akademische Übungen; Es waren hohe Herausforderungen, bei denen datengesteuerte Erkenntnisse einen wirklichen Unterschied bei der Entscheidungsfindung machten, oft mit sofortiger Auswirkungen.
Nachdem ich dort Erfahrungen gesammelt hatte, wollte ich meinen Horizont erweitern und schloss sich einer globalen Beratungsfirma an. Diese Verschiebung war ein Game-Changer. Ich habe mit führenden Unternehmen in verschiedenen Branchen zusammengearbeitet und vielfältige und komplexe Herausforderungen in viel größerem Umfang gelöst. Von Vorhersagemodellen für Lieferketten bis hin zu KI-angetriebenen Werkzeugen für die Bergbauindustrie hat jedes Projekt Grenzen überschritten. Diese Vielfalt hält mich motiviert – es ist eine unglaubliche Reise.
F: Was ist Ihre Rolle als leitender Datenwissenschaftler derzeit mit der Vielfalt?
Maryna: Meine Rolle geht über das Coding und das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen hinaus. Während ich immer noch die technischen Aspekte genieße, umfasst meine Verantwortung die Entwicklung von Strategien für KI -Akzeptanz, Brainstorming innovativer Lösungen und das Umwandeln von Ideen in Prototypen. Sobald wir eine funktionierende Lösung erstellt haben, helfe ich Unternehmen dabei, diese Tools effektiv zu integrieren und zu übernehmen.
Es ist ein facettenreicher Job – eines Tages könnte ich eine Brainstorming -Sitzung zu KI -Innovationen leiten, und am nächsten stöße ich mit einem Kunden mit Bereitstellungsherstellungen auf. Mein technischer Hintergrund hilft, die Lücke zwischen Geschäftsdiskussionen und technischer Ausführung zu überbrücken. Es ist anspruchsvoll, aber es ist unglaublich erfüllt, die greifbaren Auswirkungen von KI auf Unternehmen zu sehen.
F: Wie helfen Sie Unternehmen, zu ermitteln, wo KI die wichtigsten Auswirkungen auf ihren Betrieb haben kann?
Maryna: Es beginnt mit einem tiefen Verständnis des Geschäfts – seinen Zielen, Herausforderungen und Workflows. Um einen klaren und strategischen Ansatz zu gewährleisten, verwende ich eine Methodik, die ich im Laufe der Zeit entwickelt und verfeinert habe, und nenne es strategische KI -Impact Blueprint (SAIB). Im Laufe der Jahre hat sich diese Methodik als sehr effektiv erwiesen, um Möglichkeiten zu identifizieren und zu priorisieren, bei denen KI die sinnvollsten Ergebnisse liefern kann. Es besteht aus drei Schlüsselphasen:
- Entdeckung und Zielausrichtung: Zusammenarbeit mit den Stakeholdern, um Schmerzpunkte und Ineffizienzen aufzudecken und gleichzeitig sicherzustellen, dass KI -Initiativen mit den strategischen Zielen der Organisation übereinstimmen.
- Auswirkung und Durchführbarkeitskartierung: Bewertung von Möglichkeiten auf der Grundlage ihrer geschäftlichen Auswirkungen und ihrer Machbarkeit von KI. Dies stellt sicher, dass wir uns auf Initiativen konzentrieren, die sowohl sinnvoll als auch praktisch sind.
- GEMACHTE DREADMAP -Entwicklung: Erstellen einer detaillierten Lösungs -Roadmap mit messbaren KPIs, Implementierungsphasen und erwarteten ROI.
Der Schlüssel ist die Priorisierung von Problemen, die sowohl signifikant als auch löslich mit KI sind. Nicht jedes Problem eignet sich für eine KI -Lösung, sodass ein Teil des Prozesses eindeutig die Einschränkung der KIs und die Empfehlung alternativer Ansätze bei Bedarf umfasst.
F: Manchmal stehen Unternehmen vor Herausforderungen wie einem Mangel an Daten oder Infrastruktur. Wie sprechen Sie diese Hindernisse an?
Maryna: Diese Herausforderungen sind häufig, können aber überwunden werden. Wenn Daten knapp sind, suche ich nach Möglichkeiten, sie zu erweitern – durch synthetische Datenerzeugung, Übertragung von Lernen oder Nutzung externer Datensätze. Für die Infrastruktur empfehle ich oft, klein zu beginnen. Cloud -Plattformen erleichtern es einfacher, skalierbare Lösungen ohne starke Vorabinvestition zu erstellen. Ziel ist es, einen Beweis für das Konzept zu erstellen und zu erweitern, sobald das Unternehmen Wert in der Lösung sieht.
F: Hat Ihre Anerkennung als Google Cloud Champion Innovator beeinflusst, wie Sie solche Herausforderungen bewältigen?
Maryna: Definitiv. Als Google Cloud -Champion innovator wurde mich mit einem globalen Netzwerk von Experten und Ressourcen in Verbindung gebracht. Das Austausch von Ideen und das Aufbringen über hochmoderne Lösungen war für die Bewältigung von Herausforderungen wie Datenknappheit oder Einschränkungen der Infrastruktur von unschätzbarem Wert. Die Anerkennung hat auch meine Glaubwürdigkeit gestärkt und erleichtert es, sich für innovative Ansätze wie Cloud-basierte Lösungen einzusetzen. Es ist eine ständige Motivationsquelle, die Grenzen dessen zu überschreiten, was mit KI möglich ist.
F: Ihre Lösungen haben eindeutig einen konkreten Einfluss. Können Sie ein Beispiel für eine erfolgreiche KI -Implementierung teilen?
Maryna: Ein Projekt Ich bin besonders stolz darauf, dass eine generative KI-Lösung für ein E-Commerce-Unternehmen beteiligt ist. Wir haben fortschrittliche NLP -Modelle verwendet, um das Kundenfeedback zu analysieren und Trends aufzudecken, die ein Empfehlungssystem und adaptive Marketingstrategien betrieben haben. Das Ergebnis? Ein Umsatzsteigerung von 20% in sechs Monaten in 12 regionalen Märkten.
Ein weiteres Beispiel ist ein Tool für Nachfrageprognose, das die Entwicklung für einen globalen Einzelhändler leitete. Durch die Integration der Zeitreihenanalyse und des maschinellen Lernens haben wir die Lagerbestände um 25%reduziert, das Bestandsmanagement verbessert und sogar die Nachhaltigkeit durch Abfallabfall unterstützt. Diese Projekte zeigen, wie KI sowohl die betriebliche Effizienz als auch das Geschäftswachstum steigern kann.
F: Viele AI -Projekte haben Schwierigkeiten, vom Prototyp zur Produktion zu wechseln. Was ist dein Geheimnis?
Maryna: Der Schlüssel besteht darin, das Endziel zu entwerfen, die die Stakeholder frühzeitig einzubeziehen und die Iteration mühelos zu machen. Ein Prototyp ist nicht wirklich erfolgreich, wenn er nur unter idealen Bedingungen funktioniert. Deshalb engagiere ich Geschäftsführer, IT-Teams und Endbenutzer von Anfang an. Regelmäßiges Feedback gewährleistet die Ausrichtung und vermeidet Überraschungen in letzter Minute. Darüber hinaus konzentriere ich mich auf Workflows, die die Überwachung, Umschulung und Aktualisierungen vereinfachen. Wenn sich das Beheben eines Problems zu kompliziert anfühlt, ist dies ein Zeichen dafür, dass die Planung nicht gründlich war. Iteration und Anpassungsfähigkeit sind für den Erfolg von entscheidender Bedeutung.
F: Wie bleiben Sie mit einer so vielfältigen Reihe von Projekten in diesem sich schnell entwickelnden Bereich voran?
Maryna: Es erfordert eine Kombination aus kontinuierlichem Lernen, praktischem Experimentieren und aktivem Engagement mit der breiteren professionellen Gemeinschaft. Ich widme Zeit, über verschiedene Kanäle auf dem Laufenden zu bleiben – Forschungsarbeiten zu lesen, Branchenkonferenzen zu besuchen, an Webinaren teilzunehmen und Vordenker in meinem Bereich zu befolgen. Das Wissen selbst ist jedoch nicht ausreichend. Der wahre Wert liegt in der Anwendung dessen, was ich lerne. Ich mache es zu einer Priorität, mit neuen Tools, Frameworks und Methoden zu experimentieren, unabhängig davon, ob es sich um Algorithmen oder die neuesten Cloud -Bereitstellungsstrategien nutzt. Ich glaube auch an die Kraft der Zusammenarbeit und der kontinuierlichen Neugier. Wenn ich mich mit professionellen Netzwerken und Communities auseinandersetze, erweitert ich nicht nur meine Perspektive, sondern ermöglicht es mir auch, Ideen und Erkenntnisse mit Kollegen auszutauschen.
F: Erst kürzlich haben Sie beim prestigeträchtigen International LLM Agents Hackathon den zweiten Platz gewonnen, der von Berkeley RDI veranstaltet wurde. Welche wichtigsten Fähigkeiten und Strategien haben Ihrer Meinung nach zu Ihrem Erfolg im Wettbewerb beigetragen?
Maryna: Ich war nicht nur ich – unser Erfolg war wirklich eine Teamleistung zwischen mir und einem engen Kollegen. Wir haben jeweils vielfältige Erfahrungen in verschiedenen Branchen und Technologien gebracht, was uns eine einzigartige Perspektive dafür gab, wie KI die echten, greifbaren Auswirkungen haben kann. Nachdem wir jahrelang eng mit AI zusammengearbeitet hatten, hatten wir das technische Know -how, um schnell vom Konzept zur Ausführung zu wechseln. Eine der größten Herausforderungen bestand darin, den Wettbewerb mit unseren beruflichen und persönlichen Verpflichtungen in Einklang zu bringen. Es dauerte eine beträchtliche Menge an Energie und Fokus, um eine einfache Idee in einen funktionalen Prototypen zu verwandeln-einen, der nicht nur technisch beeindruckend war, sondern auch reale Anwendungen hatte. Angesichts der Tatsache, dass wir gegen fast 3.000 Teilnehmer aus der ganzen Welt antraten, von denen viele außergewöhnliche Ideen und technische Tiefe hatten, wussten wir, dass wir unsere Lösung wiederholt verfeinern mussten, um sicherzustellen, dass sie innovativ, praktisch und skalierbar war. Vor allem diese Erfahrung verstärkte unseren Glauben an das Potenzial von AI, sinnvolle Veränderungen voranzutreiben – und die entscheidende Rolle, die die Zusammenarbeit dazu spielt.
F: Wie sehen Sie sich endlich im nächsten Jahrzehnt, wie sich KI entwickelt und welche Rolle Sie spielen möchten?
Maryna: Die KI entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo und ich sehe, dass es noch tiefer in unser tägliches Leben, Industrien und Entscheidungsprozesse integriert wird. Wir bewegen uns über nur die Automatisierung von Aufgaben-KI wird autonomer, kontextbezogener und immer mehr in der Lage, in komplexen, dynamischen Umgebungen zu argumentieren. Eine der größten Verschiebungen wird darin bestehen, wie KI mit Menschen zusammenarbeitet. Ich glaube, es geht in der Zukunft nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern darum, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern, intelligenteren Entscheidungen zu ermöglichen und Innovationen auf eine Weise zu fördern, die wir uns noch nicht einmal vorgestellt haben. Ethische Überlegungen, Transparenz und verantwortungsbewusste KI -Entwicklung werden ebenfalls von entscheidender Bedeutung sein, da diese Systeme stärker werden. Was meine Rolle betrifft, möchte ich an der Spitze des Aufbaus von KI -Lösungen stehen, die echte, messbare Auswirkungen haben. Ob durch Forschung, Produktentwicklung oder Gestaltung der KI-Strategie, ich sehe, dass ich die Lücke zwischen hochmodernen Technologien und praktischen, skalierbaren Anwendungen weiter überbringe. Genau wie beim Hackathon glaube ich, dass die Zusammenarbeit der Schlüssel ist – die Zusammenführung verschiedener Perspektiven, technisches Fachwissen und einer gemeinsamen Vision, um sicherzustellen, dass KI auf eine Weise entwickelt wird, die der Gesellschaft wirklich zugute kommt.
