L’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale può essere una sfida. Le aziende spesso incontrano blocchi stradali come dati limitati, infrastrutture obsolete o la difficoltà di trasformare idee in strumenti che forniscono veramente risultati. Tuttavia, nonostante questi ostacoli, l’IA detiene il potenziale per rimodellare le industrie e affrontare problemi significativi. Realizzare che il potenziale richiede competenze pratiche, strategie ben definite e una profonda comprensione di come allineare l’IA con le esigenze del mondo reale.
Maryna Bautina ha dedicato la sua carriera ad aiutare le aziende a colmare questa lacuna. Sin dai suoi primi giorni in scienze dei dati alle principali strategie di adozione dell’IA per le organizzazioni globali, ha costruito una reputazione per risolvere problemi complessi con un approccio pratico e ponderato. In questa intervista, Maryna condivide il suo viaggio, le lezioni che ha imparato e la sua visione per il potenziale trasformativo dell’IA. La sua storia è una potente testimonianza del valore della curiosità, dell’adattabilità e dell’impegno a guidare progressi significativi – una soluzione alla volta.
D: Maryna, cosa ti ha ispirato a perseguire una carriera nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale in primo luogo?
Maryna: Crescendo, ho sempre avuto una forte affinità per la matematica e una naturale curiosità per i computer. Inizialmente, mi sono immaginato come uno sviluppatore di software tradizionale, ma ciò che mi ha davvero affascinato era il potere trasformativo dei dati. Sono rimasto affascinato da come si poteva utilizzare i dati storici per prevedere i risultati futuri. Non si trattava solo di numeri; Si trattava di sbloccare approfondimenti e creare valore tangibile dai dati. Questa realizzazione mi ha messo in viaggio per esplorare questo campo e capire come i dati potrebbero essere sfruttati per risolvere i problemi del mondo reale.
D: Da dove è iniziata la tua carriera e come hai finito per lavorare per le aziende internazionali?
Maryna: La mia carriera è iniziata nel settore bancario, lavorando come data scientist per una banca ucraina. Lì, ho affrontato progetti come analisi delle transazioni, rilevamento delle frodi, valutazioni del rischio di credito e ottimizzazione dei processi. Questi non erano solo esercizi accademici; Sono state sfide ad alto contenuto di poste in cui le intuizioni basate sui dati hanno fatto una vera differenza nel processo decisionale, spesso con impatto immediato.
Dopo aver acquisito esperienza lì, volevo ampliare i miei orizzonti e mi sono unito a una società di consulenza globale. Quel turno è stato un punto di svolta. Ho lavorato con aziende leader in vari settori, risolvendo sfide diverse e complesse su scala molto più ampia. Dai modelli predittivi per le catene di approvvigionamento agli strumenti basati sull’intelligenza artificiale per l’industria mineraria, ogni progetto ha spinto i confini. Quella diversità è ciò che mi tiene motivato: è un viaggio incredibile.
D: Parlando di diversità, cosa comporta attualmente il tuo ruolo di data scientist principale?
Maryna: Il mio ruolo va oltre la semplice codifica e la costruzione di modelli di apprendimento automatico. Mentre mi piacciono ancora gli aspetti tecnici, le mie responsabilità includono lo sviluppo di strategie di adozione dell’IA, il brainstorming di soluzioni innovative e la trasformazione di idee in prototipi. Una volta che abbiamo costruito una soluzione di lavoro, aiuto le aziende a integrare e adottare questi strumenti in modo efficace.
È un lavoro poliedrico: un giorno, potrei condurre una sessione di brainstorming sulle innovazioni di intelligenza artificiale e il prossimo, sto risolvendo le sfide di distribuzione con un cliente. Il mio background tecnico aiuta a colmare il divario tra discussioni aziendali e esecuzione tecnica. È impegnativo, ma vedere un impatto tangibile di AI sulle aziende è incredibilmente appagante.
D: Come aiutate le aziende a identificare dove l’IA può avere l’impatto più significativo nelle loro operazioni?
Maryna: Inizia con una profonda comprensione del business: i suoi obiettivi, sfide e flussi di lavoro. Per garantire un approccio chiaro e strategico, utilizzo una metodologia che ho sviluppato e perfezionato nel tempo e lo chiamo Blueprint di Impact AI strategico (SAIB). Nel corso degli anni, questa metodologia ha dimostrato di essere abbastanza efficace nell’identificare e dare la priorità alle opportunità in cui l’IA può offrire i risultati più significativi. È costituito da tre fasi chiave:
- Scoperta e allineamento degli obiettivi: collaborare con le parti interessate per scoprire punti deboli e inefficienze garantendo al contempo le iniziative di intelligenza artificiale in linea con gli obiettivi strategici dell’organizzazione.
- Mappatura di impatto e fattibilità: valutazione di opportunità in base all’impatto e alla fattibilità dell’intelligenza artificiale. Ciò garantisce che ci concentriamo su iniziative che sono sia significative che pratiche.
- Sviluppo della tabella di marcia su misura: creazione di una tabella di marcia dettagliata con KPI misurabili, fasi di implementazione e ROI previsto.
La chiave è dare la priorità ai problemi che sono sia significativi che risolvibili con l’IA. Non tutti i problemi si prestano a una soluzione di intelligenza artificiale, quindi parte del processo implica la comunicazione chiaramente dei limiti dell’IA e la raccomandazione di approcci alternativi quando necessario.
D: A volte le aziende affrontano sfide come una mancanza di dati o infrastrutture. Come affronti questi ostacoli?
Maryna: Queste sfide sono comuni, ma possono essere superate. Quando i dati sono scarsi, cerco modi per aumentarli: attraverso la generazione di dati sintetici, il trasferimento dell’apprendimento o sfruttare set di dati esterni. Per l’infrastruttura, ti consiglio spesso di iniziare in piccolo. Le piattaforme cloud rendono più semplice la creazione di soluzioni scalabili senza pesanti investimenti anticipati. L’obiettivo è creare una prova del concetto ed espandersi una volta che l’azienda vede valore nella soluzione.
D: Il tuo riconoscimento come innovatore del campione di Google Cloud ha influenzato il modo in cui affronti tali sfide?
Maryna: Decisamente. Essere riconosciuti come Google Cloud Champion Innotor mi ha connesso con una rete globale di esperti e risorse. La condivisione di idee e rimanere aggiornati su soluzioni all’avanguardia è stato prezioso per affrontare sfide come la scarsità di dati o le limitazioni delle infrastrutture. Il riconoscimento ha anche rafforzato la mia credibilità, rendendo più facile sostenere approcci innovativi come le soluzioni basate su cloud. È una fonte costante di motivazione per spingere i confini di ciò che è possibile con l’IA.
D: Le tue soluzioni hanno chiaramente un impatto tangibile. Puoi condividere un esempio di implementazione di intelligenza artificiale di successo?
Maryna: Un progetto di cui sono particolarmente orgoglioso di aver coinvolto una soluzione di intelligenza artificiale generativa per un’azienda di e-commerce. Abbiamo utilizzato modelli NLP avanzati per analizzare il feedback dei clienti, scoprendo le tendenze che hanno alimentato un sistema di raccomandazione e strategie di marketing adattive. Il risultato? Un aumento delle entrate del 20% in sei mesi in 12 mercati regionali.
Un altro esempio è uno strumento di previsione della domanda di cui ho guidato lo sviluppo per un rivenditore globale. Integrando l’analisi delle serie temporali e l’apprendimento automatico, abbiamo ridotto gli stock del 25%, un miglioramento della gestione dell’inventario e persino sostenuto la sostenibilità tagliando i rifiuti. Questi progetti dimostrano come l’IA può guidare sia l’efficienza operativa che la crescita del business.
D: Molti progetti di intelligenza artificiale lottano per passare dal prototipo alla produzione. Qual è il tuo segreto?
Maryna: La chiave sta progettando con l’obiettivo finale in mente, coinvolgendo presto le parti interessate e rendendo senza sforzo iterazione. Un prototipo non ha veramente successo se funziona solo in condizioni ideali. Ecco perché coinvolgo leader aziendali, squadre IT e utenti finali sin dall’inizio. Il feedback regolare garantisce l’allineamento ed evita sorprese dell’ultimo minuto. Inoltre, mi concentro su flussi di lavoro che semplificano il monitoraggio, la riqualificazione e gli aggiornamenti. Se la risoluzione di un problema sembra eccessivamente complicato, è un segno che la pianificazione non è stata accurata. Iterazione e adattabilità sono cruciali per il successo.
D: Con una gamma così diversificata di progetti, come rimani avanti in questo campo in rapida evoluzione?
Maryna: Richiede una combinazione di apprendimento continuo, sperimentazione pratica e coinvolgimento attivo con la più ampia comunità professionale. Dedico tempo a rimanere aggiornato attraverso vari canali: leggere documenti di ricerca, frequentare conferenze del settore, partecipare a webinar e seguire i leader del pensiero nel mio campo. Tuttavia, la conoscenza da sola non è sufficiente. Il vero valore sta nell’applicare ciò che imparo. Rengo la priorità sperimentare nuovi strumenti, framework e metodologie, che si tratti di esplorare algoritmi o sfruttare le ultime strategie di distribuzione del cloud. Credo anche nel potere della collaborazione e della curiosità continua. Impegnarsi con reti e comunità professionali non solo amplia la mia prospettiva, ma mi permette anche di scambiare idee e approfondimenti con i coetanei.
D: Proprio di recente, ti sei assicurato il secondo posto presso il prestigioso Hackathon di International LLM Agents, ospitato da Berkeley RDI. Quali abilità e strategie chiave ritieni abbiano contribuito al tuo successo nella competizione?
Maryna: Non ero solo io: il nostro successo è stato davvero uno sforzo di squadra tra me e un collega stretto. Ognuno di noi ha portato diverse esperienze in diversi settori e tecnologie, il che ci ha dato una prospettiva unica su come l’IA può guidare un impatto reale e tangibile. Avendo lavorato a stretto contatto con AI per anni, abbiamo avuto le competenze tecniche per passare rapidamente da un concetto a esecuzione. Una delle maggiori sfide è stata bilanciare la concorrenza con i nostri impegni professionali e personali. Ci è voluto una quantità significativa di energia e concentrazione per trasformare una semplice idea in un prototipo funzionale-uno che non era solo tecnicamente impressionante, ma aveva anche applicazioni del mondo reale. Dato che stavamo gareggiando contro quasi 3.000 partecipanti da tutto il mondo, molti dei quali avevano idee eccezionali e profondità tecnica, sapevamo che dovevamo perfezionare ripetutamente la nostra soluzione per garantire che fosse innovativa, pratica e scalabile. Più di ogni altra cosa, questa esperienza ha rafforzato la nostra convinzione nel potenziale di AI di guidare un cambiamento significativo – e il ruolo cruciale che la collaborazione gioca nel realizzare.
D: Infine, come vedi l’IA evolversi nel prossimo decennio e quale ruolo speri di svolgere?
Maryna: L’intelligenza artificiale si sta evolvendo a un ritmo incredibile e lo vedo diventare ancora più profondamente integrato nella nostra vita quotidiana, industrie e processi decisionali. Stiamo andando oltre l’automazione delle attività: l’IA sta diventando più autonoma, più consapevole del contesto e sempre più capace di ragionare in ambienti complessi e dinamici. Uno dei più grandi turni sarà il modo in cui l’IA collabora con gli umani. Credo che il futuro non riguardi l’IA che sostituisce le persone, ma l’aumento delle capacità umane, l’abilitazione di un processo decisionale più intelligente e la guida dell’innovazione in modi che non abbiamo nemmeno immaginato. Anche le considerazioni etiche, la trasparenza e lo sviluppo responsabile dell’IA saranno fondamentali poiché questi sistemi diventeranno più potenti. Per quanto riguarda il mio ruolo, voglio essere in prima linea nella costruzione di soluzioni di intelligenza artificiale che creano un impatto reale e misurabile. Che si tratti di ricerca, sviluppo del prodotto o modellatura della strategia di intelligenza artificiale, mi vedo continuare a colmare il divario tra tecnologia all’avanguardia e applicazioni pratiche e scalabili. Proprio come nell’hackathon, credo che la collaborazione sia fondamentale: riunire diverse prospettive, competenze tecniche e una visione condivisa per garantire che l’IA sia sviluppata in modo da beneficiare veramente la società.
