ماريا إيلينا، مدير حلول في Stradigi AI – سلسلة المقابلات

ماريا إيلينا كارباخال تحمل أكثر من 25 عامًا من خبرة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات في مسيرتها المهنية. لديها 18 عامًا من الخبرة في العمل في شركة اتصالات في كندا والسويد، بالإضافة إلى مجالات الطيران والطاقة وتكنولوجيا المعلومات مع شركات مختلفة. وهي تعمل حاليًا في Stradigi AI، وهي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي في كندا.

ماريا إيلينا كارباخال قامت بأداء العديد من الأدوار الوظيفية داخل البحث والتطوير والهندسة والخدمات المهنية العالمية وتحويل الرقمية وتكنولوجيا المعلومات. وتشمل خبرتها الدولية العمل وإدارة الفرق في بلدان مثل بيرو وكندا والولايات المتحدة والمكسيك والبرازيل والسويد وفنلندا والنرويج وروسيا وإستونيا وروسيا البيضاء.

ما هو ما جذبك إلى الذكاء الاصطناعي في البداية؟

لقد كنت دائمًا مشغوفًا بالعمل في قطاع التكنولوجيا. كفرد، أنا دائمًا مستثمر في تحسين ما حولي: من تنظيم منزلي إلى جلب الكفاءة لفريقي وعميلي وأعمالي بشكل عام. إنه في صميم كياني. لقد كنت محظوظًا بوجود خبرة عملية كبيرة في تنفيذ التكنولوجيا الرائدة في العقدان الماضيين في مختلف الصناعات، لذلك أصبحت المهارات متنوعة ويمكن نقلها بسهولة.

نظرًا إلى الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تحديدًا، أنا مؤمن قوي بأن الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية ستحول جميع الصناعات – بدون استثناءات. الذكاء الاصطناعي حاسم لتحقيق وتحفيز التحسين في جميع المجالات: الأعمال والمهنية والشخصية. هذا ما جذبني وأبقىني منخرطًا وملهمًا، يومًا بعد يوم.

كنت تعمل سابقًا مع إريكسون لمدة 18 عامًا، ماذا دفعك إلى الانضمام إلى Stradigi AI؟

كنت مهتمًا بالتركيز على جهودي المهنية على الذكاء الاصطناعي بسبب تأثيره الكبير على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. الذكاء الاصطناعي يفتح الباب إلى مجموعة من المشاكل التي تبحث عن حلها عند العمل مع الشركات الكبيرة أو الصغيرة، مما يمنحك الفرصة لإحداث فرق وتحريك الإبرة واستخدام التكنولوجيا من أجل الخير. بالإضافة إلى ذلك، لدي خبرة تنفيذية واسعة في إريكسون، والتي، بالمقارنة، هي منظمة ضخمة. عند الانتقال إلى شركة ناشئة مثل Stradigi AI، كنت أريد دفع نفسي خارج منطقة الراحة وأنا أريد أن أكون جزءًا من النظام البيئي المتطور للذكاء الاصطناعي الذي يتكون في مونتريال. هناك شيء محفز ومركز في كونك جزءًا من هذه المجتمع.

لقد عملت في Stradigi AI لمدة سنة الآن، وبعد عام من العمل مع مجموعة رائعة من المحترفين والمبتكرين، أصبح واضحًا أن خبرتي في إريكسون كانت قيمة ويمكن نقلها إلى أي منظمة، بغض النظر عن الحجم. كان فلسفتي دائمًا حول تحريك إبرة التكنولوجيا عميلًا تلو الآخر، وقد جلبت ذلك إلى Stradigi AI أيضًا.

يسمح Stradigi AI لشخص بدون خبرة في تعلم الآلة بإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي، هل يمكنك وصف كيف يتم ذلك؟

الكثير من النقاش في عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة حول “الديمقراطية”. والتي، لو وضعتها ببساطة، هي جميعًا حول جعل الذكاء الاصطناعي متاحًا للجميع. لكن المتاح والقابل للاستخدام ليسا نفس الشيء. مع منصة تعلم الآلة الذاتية، كيبلر، هدفنا الرئيسي هو ضمان أن ي能够 الخبراء الداخليون والanalysts إنتاج نماذج مع تقنيات تعلم الآلة المتقدمة، دون الحاجة إلى تعلم عمل علمي بيانات معقد أو إشراك فرق علم البيانات.

من منظور عملي وتقني، يتم تحقيق ذلك من خلال توفير عمليات علم البيانات خطوة بخطوة التي تأخذ عادةً وقتًا وخبرة لاستكمالها. على سبيل المثال، يؤتم كيبلر عملية هندسة الميزات، وهي عملية معقدة متعددة الخطوات. كما يؤتم أيضًا إنشاء خط أنابيب عن طريق اختيار أفضل الخوارزميات، ويخضع للتهيئة التلقائية وتحسين المعاملات التلقائي – كل ذلك بدون أي تدخل.

الهدف من وجود هذا المستوى من التأتم في العملية هو تحرير خبرائك من تبديد الوقت على المهام التافهة والمستهلكة للوقت. من خلال توفير هذه الخطوات، يمنح كيبلر فريقك المزيد من الوقت للتفكير في التطورات الكبرى التالية، بدلاً من المهام اليومية التافهة. بالنسبة للanalysts والخبراء، إنه أيضًا طريق لتعزيز المهارات: من خلال تنفيذ أدوات تعلم الآلة في يومهم، أنت تمنحهم الفرصة لتطوير تحليلهم ومنهجهم لケースات الاستخدام الرئيسية.

ما هي بعض النماذج الذكية المثيرة للاهتمام التي رأيتها من الشركات التي تستخدم كيبلر؟

جمال كيبلر هو أنه يغطي مجموعة واسعة من کیسات الاستخدام عبر مختلف الصناعات، باستخدام مجموعة من التقنيات من تعلم الآلة الكلاسيكي إلى التعلم العميق. من الحكومات إلى الاستثمارات، يمكن لكيبلر مساعدة القادة في تحقيق نتائج قابلة للقياس.

هناك بعض المشاريع المؤثرة التي تذكرني والتي لها تأثير كبير على الطريقة التي نعيش ونعمل بها، وهي تطوير نماذج مبتكرة في قطاع الرعاية الصحية، حيث استخدمنا نماذج تقسيم الصور ونمذجة الانحدار لاكتشاف المرض. آخر هو عملنا مع الهيئات التنظيمية في الحكومات المحلية والوطنية باستخدام فهم اللغة الطبيعية لتصنيف المعلومات النصية المعقدة، وإحضار كفاءات جديدة إلى العمليات التقليدية.

في الطرف الآخر من الطيف، لقد استخدمنا أيضًا كيبلر لتحسين أنشطة التداول لعملاء في القطاع المالي.

يستخدم Stradigi AI سير عمل علم البيانات التلقائي. بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية به، هل يمكنك وصف ما هو وكيف يستخدم في Stradigi AI؟

سير عمل علم البيانات التلقائي (ADSW) هي عمليات علم البيانات الشاملة التي تعمل داخل كيبلر. تم إنشاء ADSWs لحل مجموعة من کیسات الاستخدام، لذلك بنينا كل “سير عمل” ليكون له تطبيقات عملية للغاية. على سبيل المثال، واحد من سير العمل لدينا هو التنبؤ بالسلسلة الزمنية، الذي يسمح للمهنيين في مجال السلع الاستهلاكية أو التجزئة توقع متى ستحتاج إلى إعادة تخزين المخزون. هناك ثمانية سير عمل مسبقًا في كيبلر، جميعها مصممة بذكاء للعلماء غير الخبراء.

ADSWs هي سير عمل تعلم الآلة المتقدمة التي تؤتم العمليات الرئيسية، بعضها ذكرتها أعلاه. في سير عمل تلقائي، يؤتم كيبلر:

• تحسين المعاملات التلقائي
• التهيئة
• اختيار النموذج
• تقسيم بيانات التدريب والاختبار
• إنشاء لوحة القيادة
• تقييم معايير النموذج

كل ما يحتاجه المستخدم للحصول على نموذج تعلم آلة قابل للنشر هو بيانات وكياسة لتحقيقها. واعتمادًا على مجموعة البيانات، يمكن إكمال جميع الأعمال المعقدة داخل سير عمل تلقائي في دقائق.

ما أنواع البيانات التي يمكن استخدامها؟

منصة كيبلر تسمح لك بالعمل مع بيانات الجدول والنص والصورة.

对于 أولئك الذين ليسوا على دراية بالبيانات وأنواع البيانات، سأشرحها:

1. الجدول: هذا سيكون جدولًا إلكترونيًا يحتوي على معلومات رئيسية مثل بيانات المبيعات أو جدول قاعدة بيانات من демوغرافيا العملاء والمنتجات، إلخ.
2. النص: هذا النوع من البيانات يمكن أن يأتي في أشكال كثيرة، فكر في البريد الإلكتروني أو تقييمات العملاء أو محتوى وسائل الإعلام الاجتماعية أو أرشيف المكتبات أو العقود، إلخ.
3. الصورة: فكر في معارض المنتجات أو صور الأشياء على خط التجميع.

بيانات الفيديو سوف تكون قابلة للاستخدام في كيبلر في المستقبل. على موقعنا الإلكتروني تحت “أنواع البيانات” ن объясن ما أنواع البيانات يمكن حل کیسات الاستخدام الرئيسية. سوف تكون مفاجئًا من كمية البيانات التي تذهب بدون استغلال، خاصة في الشركات الكبيرة.

هل لديك أي نصائح أو استراتيجيات للنساء اللواتي يرغبن في الانضمام إلى التكنولوجيا؟

لدي ثلاثة نصائح أعتقد أنها أساسية للنجاح لأي شخص في صناعة التكنولوجيا.

1 – التعلم. يجب أن يكون هذا دائمًا جزءًا من حياتك. بغض النظر عن سنك أو خبرتك، يجب أن يكون لديك دائمًا شيء لتتعلمه. لا يهم كيفية التعلم أو من تتعلمه، فقط كن مستعدًا لاستقبال المعرفة. افتح عقلك. أفرغ دماغك حتى تتمكن من استقبال المزيد من المعرفة والمزيد من الحب والمزيد من التعاطف… فقط المزيد. كن مهووسًا بتطويرك الخاص. تذكر رائع أن كونك جاهزًا للتعلم هو واحد من مظاهر التعاطف الأساسية.

2 – الشغف. الأمثلة على العمل الجاد لم تكن أبدًا ناقصة في تجاربي المهنية. أنا دائمًا جاهز لرفع يدي في العمل لاتخاذ المواقف المعقدة أو الأنشطة المعقدة. كلما فعلت ذلك، أدركت أن كل شيء ممكن. لن أتردد في الخروج من منطقة الراحة والقيام بالتحدي الإضافي. عندما تقترب من العمل بهذه الطريقة، لا تحتاج إلى انتظار تلك الفرصة العظيمة للوظيفة التي سوف تغير حياتك. إذا كنت تلاحظ، سوف تلاحظ أن هناك الكثير من المهام الصغيرة حولك التي سوف تمنحك المزيد من التعرض لقادة القرار والمزيد من الفرص للتعلم.

3 – التنمية. بالنسبة لي، التنمية هي أداة قوية للغاية، لأنها تمتد عضلات الاستماع والتعلم أو المهارات. التنمية يمكن أن تقربك أيضًا من قادة رائعين من شبكتك المهنية أو دائرةك الشخصية. على مدار مسيرتك المهنية، من المهم تحديد نوع القادة الذين يمكنك الوثوق بهم والاتباع، واختيارهم كمرشدين ونماذج لهم.

القادة الذين يؤمنون بك سوف يدفعونك خارج منطقة الراحة وسوف يكونون هناك لمساعدتك في الحصول على القوة أيضًا. القادة والنماذج العظيمة يمكن أن يكونوا صريحين للغاية، ولكنهم يمكن أن يكونوا أيضًا مستمعين رائعين. العثور على أشخاص غير أنانيين لمساعدتك في الوصول إلى إمكانياتك الكاملة يمكن أن يقدم لك بعض من أفضل دروس الحياة. الآن، مهمتك هي العثور على هؤلاء المرشدين والثقة بهم.

شكرًا على المقابلة. استراتيجياتك الثلاثة لأولئك الذين يرغبون في دخول التكنولوجيا قابلة للتطبيق على أي شخص وأنا أتفق تمامًا معهم. أي شخص يرغب في معرفة المزيد عن كيبلر أو هذه الشركة الرائعة يجب أن يزور Stradigi AI.