Maria Elena, ředitelka řešení ve společnosti Stradigi AI – rozhovor

Maria Elena Carbajal přináší do své profesionální kariéry více než 25 let zkušeností v oblasti umělé inteligence, informačních technologií a telekomunikací. Má 18 let zkušeností z práce v telekomunikační společnosti v Kanadě a Švédsku, stejně jako v oblasti leteckého průmyslu, energetiky a informačních technologií u různých společností. V současné době pracuje pro Stradigi AI, lídra v oblasti umělé inteligence v Kanadě.

Maria Elena Carbajal působila v mnoha funkčních rolích v rámci výzkumu a vývoje, inženýrství, globálních profesionálních služeb, digitální transformace a informačních technologií. Její mezinárodní zkušenosti zahrnují práci a řízení týmů v zemích, jako je Peru, Kanada, USA, Mexiko, Brazílie, Švédsko, Finsko, Norsko, Rusko, Estonsko a Bělorusko.

Co vás přitáhlo k AI na počátku?

Jsem vždy byla vášnivá pracovnice v technologickém sektoru. Jako jedinec, jsem vždy investovala do optimalizace toho, co mě obklopuje: od organizování mé domácnosti až po přinášení efektivity mým týmům, klientům a podnikům obecně. Je to jádro mé bytosti. Byl jsem šťastná, že jsem měla velmi praktické zkušenosti s implementací předních technologií v posledních dvou desetiletích v různých odvětvích, takže dovednosti se staly vysoce rozmanitými a přenositelnými.

Při bližším pohledu na AI, jsem silným zastáncem toho, že umělá inteligence a kvantové výpočty budou revolucionalizovat všechna odvětví – bez výjimky. AI je kritická pro uvolnění a pohonnou optimalizaci ve všech oblastech: podnikání, profesionální a osobní. To mě přitáhlo a udrželo mě zapojenou a inspirovanou, den za dnem.

Byla jste dříve zaměstnána u Ericssonu po dobu 18 let, co vás vedlo k rozhodnutí připojit se ke Stradigi AI?

Byla jsem zainteresována zaměřením svých profesionálních úsilí na AI kvůli tomu, jak bude mít dopad a změní způsob, jakým žijeme a pracujeme. AI otevírá dveře k řadě problémů, které se snažíte vyřešit při práci s podniky velkými i malými, což vám dává šanci učinit rozdíl, posunout jehlu a použít technologii pro dobro. Kromě toho jsem měla rozsáhlé zkušenosti s výkonnou funkcí u Ericssonu, což je obrovská organizace. Přechod na startup, jako je Stradigi AI, jsem chtěla vytlačit sebe sama z mé zóny komfortu a zažít, co to znamená být součástí rozvíjející se AI ekosystému, který se formuje v Montrealu. Je zde něco motivujícího a energizujícího být součástí této komunity.

Jsem u Stradigi AI již rok a po roce práce s úžasnou skupinou profesionálů a inovátorů je zřejmé, že mé zkušenosti z Ericssonu byly tak cenné a přenositelné do jakékoli organizace, bez ohledu na velikost. Má filozofie vždy byla o posunu technologického jehly jeden klient najednou a přinesla jsem to i do Stradigi AI.

Stradigi AI umožňuje komukoli bez zkušeností s machine learningem vytvářet AI modely, můžete popsat, jak se to dosahuje?

Velká část diskuse v AI a ML světě je kolem “demokratizace”. Která, volně řečeno, je vše o tom, aby AI byla dostupná masám. Ale dostupnost a použitelnost nejsou totéž. S naší samoobslužnou ML platformou, Kepler, je náš primární cíl zajistit, aby interní odborníci a analytici mohli vytvářet modely s pokročilými ML technikami, bez nutnosti učit se komplexní datové vědy nebo zapojit své datové vědecké týmy.

Z praktického a technického hlediska se to dosahuje automatizací krok za krokem datových vědeckých procesů, které obvykle vyžadují čas a odborné znalosti. Například Kepler automatizuje proces feature engineering, komplexní a vícekrokový proces. Automaticky také vytváří pipeline výběrem nejlepších algoritmů, prochází automatizovanou konfigurací a hyperparametrickou optimalizací – vše bez zásahu.

Cílem této úrovně automatizace v procesu je osvobodit vaše odborníky od plýtvání časem na triviální a časově náročné úkoly. Automatizací těchto kroků Kepler dává vašemu týmu více času na to, aby se mohl soustředit na další velkou inovaci, místo aby se zabýval banálními úkoly dne. Pro analytiky a odborníky je to také cesta k dalšímu vzdělávání: implementací ML nástrojů do jejich denní rutiny, dáváte jim šanci obohatit svou analýzu a tedy i přístup k hlavním případům použití.

Jaké zajímavé AI modely jste viděla od společností, které používají Kepler?

Krása Kepleru spočívá v tom, že pokrývá širokou škálu případů použití napříč několika odvětvími, pomocí široké škály technik od klasického ML po hluboké učení. Od vlád až po investice, Kepler může pomoci lídrům dosáhnout měřitelných výsledků.

Několik dopadů projektů, které mě napadají a které mají velký dopad na způsob, jakým žijeme a pracujeme, je vývoj inovativních modelů ve zdravotnickém sektoru, kde jsme použili modely segmentace obrazu a regresní modely k detekci onemocnění. Další je naše práce s regulačními orgány v místních a národních vládách při používání přirozeného jazykového porozumění k kategorizaci komplexních textových informací a přinášení nových eficiencí do legacy procesů.

Na druhé straně spektra jsme také využili Kepler k optimalizaci obchodních aktivit pro klienta ve finančním sektoru.

Stradigi AI používá automatizovaný datový vědecký workflow. Pro ty, kteří nejsou seznámeni s tímto, můžete popsat, co to je a jak ho Stradigi AI používá?

Automatizované datové vědecké workflow (ADSW) jsou koncové datové vědecké procesy, které fungují uvnitř Kepleru. ADSW byly vytvořeny pro řešení řady případů použití, takže jsme postavili každou “workflow” tak, aby měla vysoce praktické aplikace. Například jedna z našich workflow je Time Series Forecasting, která umožňuje profesionálům v CPG nebo maloobchodě předpovídat, kdy bude nutné doplnit zásoby. Existuje osm předem definovaných workflow v Kepleru, které jsou všechny intuitivně navrženy pro ne-datové vědce.

ADSW jsou pokročilé ML workflow, které automatizují klíčové procesy, některé z nich jsem zmínila výše. V ADSW, Kepler automatizuje:

• Hyperparametrickou optimalizaci
• Konfiguraci
• Výběr modelu
• Rozdělení trénovacích a testovacích dat
• Vytvoření dashboardu
• Posouzení modelových metrik

Vše, co uživatel potřebuje k získání nasaditelného modelu strojového učení, je data a případ použití, který chce řešit. A v závislosti na datovém souboru, veškerá složitá práce v ADSW může být dokončena během několika minut.

Jaké typy dat lze použít?

Platforma Kepler umožňuje pracovat s tabulkovými, textovými a obrazovými daty.

Pro ty, kteří nejsou seznámeni s daty a typy dat, vysvětlím je:

1. Tabulková: jedná se o tabulku obsahující klíčové informace, jako jsou prodejní data, nebo databázovou tabulku klientů, produktů atd.
2. Textová: tento typ dat může pocházet z mnoha zdrojů, jako jsou e-maily, zákaznické recenze, obsah sociálních médií, knihovní archivy, smlouvy atd.
3. Obrazová: jedná se o produktové galerie nebo fotografie položek na montážní lince.

Video data budou brzy dostupná v Kepleru. Na našich webových stránkách v části “Typy dat” vysvětlujeme, jaké typy dat lze použít pro řešení klíčových případů použití. Budete překvapeni, kolik dat zůstává nevyužito, zejména ve větších podnicích.

Máte nějaké tipy nebo strategie pro ženy, které se chtějí připojit k technologickému sektoru?

Mám tři tipy, které považuji za skutečně fundamentální pro úspěch v technologickém sektoru.

1 – Učení. To by vždy mělo být součástí vašeho života. Bez ohledu na to, jak jste mladí nebo staří, měli byste vždy mít něco, co se můžete naučit. Není důležité, jakým způsobem se učíte nebo od koho, stačí být otevřeni a připraveni přijmout nové znalosti. Otevřete svou mysl. Vyčistěte svůj mozek, abyste mohli přijmout více znalostí, více lásky, více empatie… prostě více. Buďte posedlí svým vlastním rozvojem. Velkým připomenutím je, že být připraveni učit se je jedním z klíčových projevů empatie.

2 – Passion. Příklady tvrdé práce nikdy nezklamaly ve své profesionální zkušenosti. Jsem vždy připravena zvednout ruku a převzít složitou situaci nebo komplikovanou činnost. Čím více to dělám, tím více si uvědomuji, že vše je možné. Nebála bych se vyskočit ze své zóny komfortu a převzít další výzvu. Když tak činíte, lídři mohou identifikovat a ocenit váš passion.

Když se této práci věnujete tímto způsobem, nemusíte čekat na tu velkou pracovní příležitost, která změní váš život. Pokud budete pozorní, všimnete si, že existuje spousta malých úkolů kolem vás, které vám dají více expozice vůči rozhodujícím osobám a především více možností učit se.

3 – Mentorství. Pro mě je mentorství tak silným nástrojem, protože rozvíjí vaše poslouchací a učící svaly nebo dovednosti. Mentorství může také přivést vás blíže k velkým lídrům z vašich profesních sítí nebo vašeho osobního kruhu. Během vaší kariéry je zásadní identifikovat typy lídrů, kterým můžete důvěřovat a následovat, a vybrat si je jako své mentory a vzory.

Lídři, kteří věří v vás, vás budou tlačit ze své zóny komfortu a budou vám pomáhat získat sílu. Velcí lídři a velcí mentoři mohou být brutálně upřímní, ale mohou také být vynikajícími posluchači. Najít sebeobětující lidi, kteří vám pomohou dosáhnout vašeho plného potenciálu, může nabídnout vám některé z nejlepších učitelských momentů vašeho života. Nyní je vaším úkolem najít a rozpoznat, kdo tito mentoři jsou nebo mohou být pro vás – a důvěřovat jim.

Děkuji za rozhovor. Vaše tři strategie pro ty, kteří se chtějí připojit k technologickému sektoru, jsou aplikovatelné na kohokoli a zcela souhlasím s nimi. Každý, kdo se chce dozvědět více o Kepleru nebo této úžasné společnosti, by měl navštívit Stradigi AI.