Maria Elena, Director of Solutions at Stradigi AI – Interview Series

Maria Elena Carbajal bringt über 25 Jahre Erfahrung in künstlicher Intelligenz, Informationstechnologie und Telekommunikation in ihre berufliche Laufbahn ein. Sie hat 18 Jahre Erfahrung in einem Telekommunikationsunternehmen in Kanada und Schweden sowie in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Energie und Informationstechnologie bei verschiedenen Unternehmen. Derzeit arbeitet sie für Stradigi AI, einem künstlichen Intelligenz-Anbieter in Kanada.

Maria Elena Carbajal hat in vielen funktionalen Rollen innerhalb von F&E, Engineering, Global Professional Services, Digitaler Transformation und Informationstechnologie gearbeitet. Ihre internationale Erfahrung umfasst die Arbeit und das Management von Teams in Ländern wie Peru, Kanada, USA, Mexiko, Brasilien, Schweden, Finnland, Norwegen, Russland, Estland und Weißrussland.

Was hat Sie ursprünglich zur künstlichen Intelligenz hingezogen?

Ich bin immer leidenschaftlich an der Arbeit im Techniksektor interessiert gewesen. Als Person bin ich immer daran interessiert, das Umfeld zu optimieren: von der Organisation meines Haushalts bis hin zur Effizienzsteigerung meiner Teams, Kunden und Unternehmen im Allgemeinen. Es liegt in meiner Natur. Ich hatte das Glück, in den letzten zwei Jahrzehnten sehr praktische Erfahrungen mit der Implementierung führender Technologien in verschiedenen Branchen zu sammeln, so dass meine Fähigkeiten sehr vielfältig und übertragbar sind.

Wenn man sich speziell mit künstlicher Intelligenz befasst, bin ich ein starker Befürworter, dass künstliche Intelligenz und Quantencomputing alle Branchen revolutionieren werden – ohne Ausnahme. KI ist entscheidend für die Freisetzung und Förderung der Optimierung in allen Bereichen: Geschäft, Beruf und Privatleben. Das hat mich angezogen und mich Tag für Tag engagiert und inspiriert.

Sie waren zuvor 18 Jahre bei Ericsson beschäftigt, was hat Sie dazu bewogen, zu Stradigi AI zu wechseln?

Ich war daran interessiert, meine beruflichen Bemühungen auf KI zu konzentrieren, weil es so sehr die Art und Weise beeinflussen wird, wie wir leben und arbeiten. KI öffnet die Tür zu einer Reihe von Problemen, die Sie lösen möchten, wenn Sie mit Unternehmen groß oder klein zusammenarbeiten, und gibt Ihnen die Chance, einen Unterschied zu machen, den Zeiger zu bewegen und Technologie für das Gute zu nutzen. Außerdem hatte ich umfangreiche Führungserfahrung bei Ericsson, was im Gegensatz dazu ein riesiges Unternehmen ist. Der Wechsel zu einem Startup wie Stradigi AI wollte ich mich aus meiner Komfortzone herausfordern und selbst erleben, was es bedeutet, Teil des blühenden, sich entwickelnden KI-Ökosystems zu sein, das sich in Montreal bildet. Es gibt etwas Motivierendes und Energisierendes daran, Teil dieser Gemeinschaft zu sein.

Ich bin jetzt seit einem Jahr bei Stradigi AI und nach einem Jahr der Arbeit mit einer großartigen Gruppe von Fachleuten und Innovatoren ist es klar, dass meine Erfahrungen bei Ericsson so wertvoll und übertragbar auf jedes Unternehmen sind, egal welcher Größe. Meine Philosophie war immer darauf ausgerichtet, den Technologie-Zeiger schrittweise bei jedem Kunden zu bewegen, und ich habe das auch bei Stradigi AI umgesetzt.

Stradigi AI ermöglicht es jemandem ohne Maschinenlern-Erfahrung, KI-Modelle zu erstellen, können Sie beschreiben, wie dies erreicht wird?

Ein großer Teil der Diskussion in der KI- und ML-Welt dreht sich um die “Demokratisierung”. Was man grob gesagt mit der Verfügbarkeit von KI für die Massen umschreibt. Aber Verfügbarkeit und Benutzerfreundlichkeit sind nicht dasselbe. Mit unserer Self-Service-ML-Plattform Kepler ist unser primäres Ziel, sicherzustellen, dass interne Fachleute und Analysten Modelle mit fortschrittlichen ML-Techniken erstellen können, ohne komplexen Data-Science-Arbeit oder die Einbindung ihrer Data-Science-Teams zu benötigen.

Aus praktischer und technischer Sicht wird dies durch die Automatisierung der schrittweisen Data-Science-Prozesse erreicht, die normalerweise Zeit und Expertenwissen erfordern, um abgeschlossen zu werden. Zum Beispiel automatisiert Kepler den Feature-Engineering-Prozess, ein komplexes, mehrschrittiges Unterfangen. Es erstellt auch automatisch eine Pipeline, indem es die besten Algorithmen auswählt, die automatische Konfiguration und Hyperparameter-Optimierung durchführt – alles ohne manuelle Eingriffe.

Das Ziel der Automatisierung dieser Schritte ist es, die Experten von der Verschwendung von Zeit auf banale und zeitaufwändige Aufgaben zu befreien. Durch die Automatisierung dieser Schritte gibt Kepler dem Team mehr Zeit, über die nächste große Innovation nachzudenken, anstatt über die alltäglichen Aufgaben. Für Analysten und Fachleute ist es auch ein Weg, um ihre Fähigkeiten zu erweitern: Durch die Implementierung von ML-Tools in ihren täglichen Aufgaben geben Sie ihnen die Chance, ihre Analyse und damit ihren Ansatz zu wichtigen Anwendungsfällen zu bereichern.

Welche interessanten KI-Modelle haben Sie von Unternehmen gesehen, die Kepler nutzen?

Die Schönheit von Kepler liegt darin, dass es eine breite Palette von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen abdeckt, wobei eine Reihe von Techniken von klassischem ML bis hin zu Deep Learning eingesetzt werden. Von Regierungen bis hin zu Investitionen kann Kepler helfen, Führungskräften messbare Ergebnisse zu liefern.

Einige bemerkenswerte Projekte, die mir einfallen und einen großen Einfluss auf die Art und Weise haben, wie wir leben und arbeiten, sind die Entwicklung innovativer Modelle im Gesundheitssektor, bei denen wir Bildsegmentierungsmodelle und Regressionsmodelle zur Erkennung von Krankheiten eingesetzt haben. Ein weiteres Beispiel ist unsere Arbeit mit Regulierungsbehörden in lokalen und nationalen Regierungen bei der Verwendung von Natural Language Understanding, um komplexe Textinformationen zu kategorisieren und neue Effizienzen in legacy-Prozessen zu bringen.

Auf der anderen Seite haben wir Kepler auch genutzt, um Handelsaktivitäten für einen Kunden im Finanzsektor zu optimieren.

Stradigi AI verwendet einen automatisierten Data-Science-Workflow. Für diejenigen, die damit nicht vertraut sind, können Sie beschreiben, was es ist und wie es bei Stradigi AI eingesetzt wird?

Automatisierte Data-Science-Workflows (ADSW) sind die End-to-End-Data-Science-Prozesse, die innerhalb von Kepler funktionieren. ADSWs wurden erstellt, um eine Reihe von Anwendungsfällen zu lösen, also haben wir jeden “Workflow” mit sehr praktischen Anwendungen ausgestattet. Zum Beispiel ist einer unserer Workflows die Zeitreihenprognose, die es Fachleuten in der Konsumgüter- oder Einzelhandelsbranche ermöglicht, vorherzusagen, wann der Lagerbestand aufgefüllt werden muss. Es gibt acht vordefinierte Workflows in Kepler, die alle intuitiv für Nicht-Data-Scientist konzipiert sind.

ADSWs sind fortschrittliche ML-Workflows, die wichtige Prozesse automatisieren, einige davon habe ich oben erwähnt. In einem ADSW automatisiert Kepler:

• Hyperparameter-Optimierung
• Konfiguration
• Modellauswahl
• Aufteilung von Trainings- und Testdaten
• Erstellung von Dashboards
• Auswertung von Modellmetriken

Alles, was der Benutzer benötigt, um ein deploybares Machine-Learning-Modell zu erhalten, sind Daten und ein Anwendungsfall, den er angehen möchte. Und je nach Datensatz kann all die komplexe Arbeit in einem ADSW innerhalb von Minuten abgeschlossen werden.

Welche Arten von Daten können verwendet werden?

Die Kepler-Plattform ermöglicht es, mit tabellarischen, Text- und Bildaten zu arbeiten.

Für diejenigen, die nicht mit Daten und Datentypen vertraut sind, werde ich sie kurz erläutern:

1. Tabellarisch: Dies wäre ein Spreadsheet mit wichtigen Informationen wie Verkaufsdaten oder eine Datenbanktabelle mit Kundeninformationen usw.
2. Text: Diese Art von Daten kann in vielen Formen auftreten, denken Sie an E-Mails, Kundenbewertungen, Social-Media-Inhalte, Bibliotheksarchive, Verträge usw.
3. Bilder: Denken Sie an Produktgalerien oder Fotos von Artikeln auf einer Montagestraße.

Video-Daten werden in Zukunft in Kepler verarbeitet werden. Auf unserer Website unter “Datentypen” erklären wir, welche Arten von Daten wichtige Anwendungsfälle lösen können. Sie würden sich wundern, wie viel Daten ungenutzt bleiben, insbesondere in größeren Unternehmen.

Haben Sie Tipps oder Strategien für Frauen, die sich für eine Karriere in der Technikbranche interessieren?

Ich habe drei Tipps, die ich für grundlegend für den Erfolg in der Technikbranche halte.

1 – Lernen. Dies sollte immer ein Teil Ihres Lebens sein. Egal, wie jung oder alt Sie sind, Sie sollten immer etwas Neues lernen. Es spielt keine Rolle, wie Sie lernen oder von wem Sie lernen, seien Sie einfach bereit, Wissen zu erhalten. Öffnen Sie Ihren Geist. Klären Sie Ihren Verstand, damit Sie bereit sind, mehr Wissen, mehr Liebe, mehr Mitgefühl… einfach mehr zu erhalten. Seien Sie besessen von Ihrer eigenen Entwicklung. Eine gute Erinnerung ist, dass das Lernen eine der wichtigsten Manifestationen von Empathie ist.

2 – Leidenschaft. Beispiele für harte Arbeit haben mich in meiner beruflichen Erfahrung nie enttäuscht. Ich bin immer bereit, meine Hand zu heben, um komplexe Situationen oder schwierige Aktivitäten zu übernehmen. Je mehr ich das tue, desto mehr realisiere ich, dass alles möglich ist. Ich würde nicht zögern, aus meiner Komfortzone auszubrechen und diese zusätzliche Herausforderung anzunehmen. Wenn Sie auf diese Weise arbeiten, müssen Sie nicht auf diese großartige Jobchance warten, die Ihr Leben verändern wird. Wenn Sie aufpassen, werden Sie feststellen, dass es viele kleine Aufgaben gibt, die Ihnen mehr Exposition gegenüber Entscheidungsträgern geben und Ihnen mehr Möglichkeiten bieten, zu lernen.

3 – Mentorship. Für mich ist Mentorship ein so mächtiges Werkzeug, da es Ihre Fähigkeiten zum Zuhören und Lernen trainiert. Mentorship kann Sie auch näher zu großartigen Führungskräften in Ihrem beruflichen Netzwerk oder Ihrem persönlichen Umfeld bringen. Während Ihrer Karriere ist es wichtig, die Art von Führungskräften zu identifizieren, denen Sie vertrauen und folgen können, und sie als Ihre Mentoren und Vorbilder auszuwählen.

Führungskräfte, die an Sie glauben, werden Sie aus Ihrer Komfortzone herausfordern und Ihnen helfen, Stärke zu gewinnen. Großartige Führungskräfte und großartige Mentoren können brutal ehrlich sein, aber sie können auch hervorragende Zuhörer sein. Das Finden selbstloser Menschen, die Ihnen helfen, Ihr volles Potenzial zu entfalten, kann Ihnen einige der besten Lektionen Ihres Lebens bieten. Jetzt ist es Ihre Aufgabe, diese Mentoren zu finden und zu erkennen – und ihnen zu vertrauen.

Vielen Dank für das Interview. Ihre drei Strategien für diejenigen, die in die Technikbranche einsteigen möchten, sind auf jeden anwendbar und ich stimme ihnen voll und ganz zu. Jeder, der mehr über Kepler oder dieses großartige Unternehmen erfahren möchte, sollte Stradigi AI besuchen.