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

Maria Elena Carbajal porta con sé oltre 25 anni di esperienza in Intelligenza Artificiale, Information Technology e Telecomunicazioni nella sua carriera professionale. Ha 18 anni di esperienza lavorativa presso una società di telecomunicazioni in Canada e Svezia, nonché nei settori Aerospace, Energy e Information Technology con varie aziende. Attualmente lavora per Stradigi AI, un leader in Intelligenza Artificiale in Canada.

Maria Elena Carbajal ha ricoperto molti ruoli funzionali all'interno di ricerca e sviluppo, ingegneria, servizi professionali globali, trasformazione digitale e tecnologia dell'informazione. La sua esposizione internazionale comprende il lavoro e la gestione di team in paesi come Perù, Canada, Stati Uniti, Messico, Brasile, Svezia, Finlandia, Norvegia, Russia, Estonia e Bielorussia.

Cos'è che ti ha attratto all'IA inizialmente?

Ho sempre avuto la passione di lavorare nel settore tecnologico. Come individuo, sono sempre investito nell'ottimizzazione di ciò che mi circonda: dall'organizzazione della mia famiglia al portare efficienza ai miei team, clienti e aziende in generale. È al centro del mio essere. Ho avuto la fortuna di avere un'esperienza molto pratica con l'implementazione della tecnologia leader negli ultimi due decenni in vari settori, quindi le competenze diventano altamente diversificate e trasferibili.

Guardando più specificamente all'intelligenza artificiale, sono fermamente convinto che l'intelligenza artificiale e l'informatica quantistica rivoluzioneranno tutti i settori, senza eccezioni. L'intelligenza artificiale è fondamentale per scatenare e alimentare l'ottimizzazione in tutte le aree: aziendale, professionale e personale. Questo è ciò che mi ha attratto e mi ha tenuto impegnato e ispirato, giorno dopo giorno.

In precedenza hai lavorato con Ericsson per 18 anni, cosa ti ha fatto decidere di unirti a Stradigi AI?

Ero interessato a concentrare i miei sforzi professionali sull'intelligenza artificiale a causa di quanto avrà un impatto e cambierà il modo in cui viviamo e lavoriamo. L'intelligenza artificiale apre le porte a una serie di problemi che cerchi di risolvere quando lavori con aziende grandi o piccole che ti danno la possibilità di fare la differenza, spostare l'ago e utilizzare la tecnologia per sempre. Inoltre, ho avuto una vasta esperienza esecutiva presso Ericsson, che, al contrario, è un'organizzazione enorme. Passando a una startup come Stradigi AI, volevo spingermi fuori dalla mia zona di comfort e sperimentare in prima persona cosa vuol dire far parte del fiorente ecosistema di intelligenza artificiale in evoluzione che si sta formando a Montreal. C'è qualcosa di motivante ed energizzante nell'essere parte di questa comunità.

Lavoro in Stradigi AI ormai da un anno e dopo un anno di lavoro con un fantastico gruppo di professionisti e innovatori, è chiaro che le mie esperienze in Ericsson sono state così preziose e trasferibili a qualsiasi organizzazione, indipendentemente dalle dimensioni. La mia filosofia è sempre stata quella di spostare l'ago della tecnologia un cliente alla volta, e l'ho portato anche a Stradigi AI.

Stradigi AI consente a qualcuno senza esperienza di machine learning di produrre modelli di intelligenza artificiale, puoi descrivere come ciò avviene?

Gran parte del discorso nel mondo dell'IA e del machine learning riguarda la "democratizzazione". Il che, per dirla in modo approssimativo, consiste nel rendere l'IA disponibile alle masse. Ma disponibilità e usabilità non sono la stessa cosa. Con la nostra piattaforma ML self-service, Kepler, il nostro obiettivo principale è garantire che le PMI e gli analisti interni possano produrre modelli con tecniche ML avanzate, senza dover apprendere complesse attività di data science o coinvolgere i propri team di data science.

Da un punto di vista pratico e tecnico, ciò si ottiene automatizzando i processi di data science passo dopo passo che in genere richiedono tempo e competenze per essere completati. Ad esempio, Kepler automatizza il processo di progettazione delle funzionalità, un'attività complessa e in più fasi. Crea inoltre automaticamente una pipeline selezionando i migliori algoritmi, subisce la configurazione automatizzata e l'ottimizzazione degli iperparametri, il tutto a mani libere.

L'obiettivo di avere questo livello di automazione nel processo è liberare i tuoi esperti dal perdere tempo in attività banali e che richiedono tempo. Automatizzando questi passaggi, Kepler offre al tuo team più tempo per pensare alla prossima grande innovazione, piuttosto che ai compiti umili della giornata. Per gli analisti e le PMI, è anche un percorso verso il miglioramento delle competenze: implementando gli strumenti ML nella loro quotidianità, dai loro la possibilità di arricchire la loro analisi e quindi il loro approccio ai casi d'uso chiave.

Quali sono alcuni modelli di intelligenza artificiale interessanti che hai visto da aziende che utilizzano Kepler? 

La bellezza di Kepler è che copre un'ampia gamma di casi d'uso in diversi settori, utilizzando una serie di tecniche dal classico ML al deep learning. Dai governi agli investimenti, Kepler può aiutare i leader a ottenere risultati misurabili.

Alcuni progetti di grande impatto che mi vengono in mente che hanno un grande impatto sul modo in cui viviamo e lavoriamo, è lo sviluppo di modelli innovativi nel settore sanitario, dove abbiamo utilizzato modelli di segmentazione delle immagini e modelli di regressione per rilevare la malattia. Un altro è il nostro lavoro con gli organismi di regolamentazione dei governi locali e nazionali nell'utilizzo della comprensione del linguaggio naturale per classificare informazioni di testo complesse e apportare nuove efficienze ai processi legacy.

Dall'altra parte dello spettro, abbiamo anche sfruttato Kepler per ottimizzare le attività di trading per un cliente nel settore finanziario.

Stradigi AI utilizza un flusso di lavoro di data science automatizzato. Per coloro che non hanno familiarità con questo, puoi descrivere cos'è e come viene utilizzato da Stradigi AI?

I flussi di lavoro automatizzati di data science (ADSW) sono i processi di data science end-to-end che funzionano all'interno di Kepler. Gli ADSW sono stati creati per risolvere una serie di casi d'uso, quindi abbiamo creato ogni "flusso di lavoro" per avere applicazioni altamente pratiche. Ad esempio, uno dei nostri flussi di lavoro è Time Series Forecasting, che consente ai professionisti del CPG o della vendita al dettaglio di prevedere quando sarà necessario rifornire l'inventario. Esistono otto flussi di lavoro preesistenti in Kepler, tutti progettati in modo intuitivo per i non data scientist.

Gli ADSW sono flussi di lavoro ML avanzati che automatizzano i processi chiave, alcuni dei quali ho accennato sopra. In un ADSW, Kepler automatizza:

• Ottimizzazione dell'iperparametro
• Configurazione
• Selezione del modello
• Divisioni dei dati di addestramento e test
• Creazione dashboard
• Valutazione delle metriche del modello

Tutto ciò di cui l'utente ha bisogno per ottenere un modello di machine learning implementabile sono i dati e un caso d'uso da affrontare. E, a seconda del set di dati, tutto il lavoro complesso all'interno di un ADSW può essere completato in pochi minuti.

Quali tipi di dati possono essere utilizzati?

La piattaforma Kepler ti consente di lavorare con dati tabulari, di testo e di immagini.

Per coloro che non hanno familiarità con i dati e i tipi di dati, li analizzerò:

1. di tabella: questo potrebbe essere un foglio di calcolo contenente informazioni chiave come dati di vendita o una tabella di database di dati demografici dei clienti, prodotti, ecc.
2. Testo: questo tipo di dati può presentarsi in tante forme, pensa alle e-mail, alle recensioni dei clienti, ai contenuti dei social media, agli archivi delle biblioteche, ai contratti, ecc.
3. Immagini: pensa alle gallerie di prodotti o alle foto di articoli su una catena di montaggio.

I dati video saranno ingeribili in Kepler in futuro. Sul nostro sito Web, alla voce "Tipi di dati", spieghiamo quali tipi di dati possono risolvere casi d'uso chiave. Saresti sorpreso dalla quantità di dati che non vengono sfruttati, specialmente nelle aziende più grandi.

Hai qualche consiglio o strategia per le donne che sono interessate a unirsi alla tecnologia?

Ho tre suggerimenti che ritengo siano davvero fondamentali per il successo di chiunque possa prosperare nel settore tecnologico.

1 - Formazione. Questo dovrebbe essere sempre una parte della tua vita. Non importa quanto sei giovane o quanti anni hai, dovresti sempre avere qualcosa da imparare. Non importa come impari o da chi stai imparando, sii solo pronto a ricevere la conoscenza. Apri la tua mente. Svuota il cervello in modo da essere pronto a ricevere più conoscenza, più amore, più empatia... solo di più. Sii ossessionato dal tuo sviluppo. Un ottimo promemoria è che essere pronti a imparare è una delle manifestazioni chiave dell'empatia.

2 - Passione. Esempi di duro lavoro non sono mai venuti meno nella mia esperienza professionale. Sono sempre pronto ad alzare la mano al lavoro per affrontare situazioni complesse o attività complicate. Più lo faccio e più mi rendo conto che tutto è possibile. Non esiterei a saltare fuori dalla mia zona di comfort e affrontare quella sfida in più. Quando lo fai, i leader possono identificare e apprezzare la passione che mostri.

Quando ti avvicini al lavoro in questo modo, non devi aspettare quella grande opportunità di lavoro che cambierà la tua vita. Se presti attenzione, noterai che ci sono molti piccoli compiti intorno a te che ti daranno più visibilità ai decisori e, cosa più importante, più possibilità di imparare.

3 - tutoraggio. Per me, il mentoring è uno strumento così potente, in quanto flette i tuoi muscoli o abilità di ascolto e apprendimento. Il tutoraggio può anche avvicinarti a grandi leader delle tue reti professionali o all'interno della tua cerchia personale. Nel corso della tua carriera, è fondamentale identificare il tipo di leader di cui ti puoi fidare e seguire e selezionarli come mentori e modelli di ruolo.

I leader che credono in te ti spingeranno fuori dalla tua zona di comfort e saranno lì anche per aiutarti a guadagnare forza. Grandi leader e grandi mentori possono essere brutalmente onesti, ma possono anche essere eccellenti ascoltatori. Trovare persone altruiste che ti aiutino a raggiungere il tuo pieno potenziale può offrirti alcuni dei migliori momenti di insegnamento della tua vita. Ora, il tuo compito è trovare e riconoscere chi sono o potrebbero essere questi mentori per te e fidarti di loro.

Grazie per l'intervista. Le tue tre strategie per chi desidera entrare nel mondo della tecnologia sono applicabili a chiunque e sono completamente d'accordo con loro. Chiunque desideri saperne di più su Kepler o su questa fantastica azienda dovrebbe visitare Stradigi AI.