采用AI解决方案可能具有挑战性。企业经常会遇到诸如有限数据，过时的基础架构或将想法转变为真正提供结果的工具的困难。然而，尽管有这些障碍，AI仍然有可能重塑行业并解决有意义的问题。意识到潜力需要实用的专业知识，定义明确的策略，并对如何使AI与现实世界需求保持一致。
Maryna Bautina致力于帮助企业弥合这一差距。从数据科学的早期到领导全球组织的AI采用策略，她在以动手和周到的方法来解决复杂问题方面建立了声誉。在这次采访中，玛丽娜（Maryna）分享了她的旅程，她学到的教训以及对AI变革潜力的愿景。她的故事证明了好奇心，适应性和对推动有意义进步的承诺的价值，这是一次解决方案。
问：玛丽娜，是什么促使您首先从事数据科学和AI的职业？
玛丽娜： 长大后，我总是对数学和对计算机的自然好奇心有很强的亲和力。最初，我设想自己是传统的软件开发人员，但是真正吸引我的是数据的变革力量。我对如何使用历史数据来预测未来的结果感到着迷。这不仅仅是数字；这是关于解锁见解并从数据中创建有形价值。这种意识使我踏上了探索这一领域的旅程，并了解如何利用数据来解决现实世界中的问题。
问：您的职业从哪里开始，您最终是如何在国际公司工作的？
玛丽娜： 我的职业生涯始于银行业，是乌克兰银行的数据科学家。在那里，我解决了诸如交易分析，欺诈检测，信用风险评估和过程优化等项目。这些不仅仅是学术练习；这是高风险的挑战，数据驱动的见解在决策中产生了真正的影响，通常会立即产生影响。
在那里获得经验后，我想扩大自己的视野并加入一家全球咨询公司。这种转变是改变游戏规则的。我与各个行业的领先公司合作，以更大的规模解决了各种各样的复杂挑战。从供应链的预测模型到采矿行业的AI驱动工具，每个项目都会推动界限。这种多样性使我有动力 – 这是一段令人难以置信的旅程。
问：说到多样性，您作为主要数据科学家目前涉及的角色何种？
玛丽娜： 我的角色不仅仅是编码和构建机器学习模型。尽管我仍然喜欢技术方面，但我的职责包括制定AI采用策略，集思广益的创新解决方案以及将思想变成原型。一旦我们建立了一个工作解决方案，我就可以帮助企业有效地集成并采用这些工具。
这是一项多方面的工作 – 有一天，我可能会在AI Innovations上进行集思广益的会议，接下来，我将与客户的部署挑战进行故障排除。我的技术背景有助于弥合业务讨论与技术执行之间的差距。这是要求的，但是看到AI对企业的切实影响是令人难以置信的。
问：您如何帮助公司确定AI可以在哪里对其运营产生最大的影响？
玛丽娜： 它始于对业务的深入了解 – 其目标，挑战和工作流程。为了确保一种清晰而战略的方法，我使用了我随着时间的推移开发和完善的方法，并将其称为“战略性AI Impact Blueprint（SAIB）”。多年来，这种方法已被证明在识别和优先考虑AI可以带来最有意义的结果的机会方面非常有效。它由三个关键阶段组成：
- 发现和目标一致性：与利益相关者合作，以发现痛苦点和效率低下，同时确保AI计划与组织的战略目标保持一致。
- 影响和可行性映射：根据其业务影响和AI可行性评估机会。这确保我们专注于既有意义又实用的计划。
- 量身定制的路线图开发：使用可衡量的KPI，实施阶段和预期的ROI创建详细的解决方案路线图。
关键是优先考虑AI既重要又可解决的问题。并非每个问题都适合AI解决方案，因此该过程的一部分涉及清楚地传达AI的局限性，并在必要时推荐替代方法。
问：有时公司面临挑战，例如缺乏数据或基础架构。您如何解决这些障碍？
玛丽娜： 这些挑战很普遍，但可以克服。当数据稀缺时，我会寻找通过合成数据生成，传输学习或利用外部数据集来增强数据的方法。对于基础架构，我通常建议从小开始。云平台使得无需大量前期投资就可以更轻松地构建可扩展的解决方案。目标是创建概念证明并扩展一旦业务在解决方案中看到价值。
问：您作为Google Cloud Champion Innovator的认可是否影响了您如何应对此类挑战？
玛丽娜： 确实。被公认为Google Cloud Champion Innovator，我将我与全球专家和资源网络联系起来。共享想法和有关最新解决方案的最新信息对于应对数据稀缺或基础设施限制等挑战是非常宝贵的。这种认可也加强了我的信誉，使倡导基于云的解决方案之类的创新方法变得更加容易。这是推动AI可能的界限的不断动力来源。
问：您的解决方案显然会产生切实的影响。您可以分享成功实施AI的示例吗？
玛丽娜： 我为一个电子商务公司涉及生成的AI解决方案而感到特别自豪的一个项目。我们使用高级NLP模型来分析客户反馈，发现为推荐系统和自适应营销策略提供动力的趋势。结果？在12个区域市场中，六个月的收入增加了20％。
另一个例子是我领导全球零售商开发的需求预测工具。通过将时间序列分析和机器学习整合，我们将库存量减少了25％，改善了库存管理，甚至通过减少浪费来支持可持续性。这些项目展示了AI如何推动运营效率和业务增长。
问：许多AI项目都难以从原型过渡到生产。你的秘密是什么？
玛丽娜： 关键是要牢记最终目标，尽早涉及利益相关者，并毫不费力。如果原型仅在理想条件下起作用，它就不会真正成功。这就是为什么我从一开始就吸引业务领导者，IT团队和最终用户的原因。定期反馈确保对齐并避免最后一刻的惊喜。此外，我专注于简化监视，再培训和更新的工作流程。如果解决问题感觉过于复杂，那是计划并不彻底的标志。迭代和适应性对于成功至关重要。
问：随着如此多种多样的项目，您如何在这个快速发展的领域保持领先地位？
玛丽娜： 它需要持续学习，实践实验以及与更广泛的专业社区的积极参与的结合。我花了一些时间来通过各种渠道进行更新 – 阅读研究论文，参加行业会议，参加网络研讨会以及我领域的思想领袖。但是，知识本身还不够。真正的价值在于应用我学到的知识。我将尝试新工具，框架和方法论的优先考虑，无论是探索算法还是利用最新的云部署策略。我也相信协作和持续好奇的力量。与专业的网络和社区互动不仅扩大了我的观点，而且还可以使我能够与同行交流想法和见解。
问：就在最近，您在伯克利RDI主持的著名国际LLM特工Hackathon获得了第二名。您认为哪些关键技能和策略为您的竞争成功做出了贡献？
玛丽娜： 这不仅仅是我 – 我们的成功确实是我和一个亲密同事之间的团队努力。我们每个人都在不同的行业和技术中带来了多样的经验，这使我们对AI如何推动真实，切实的影响有了独特的看法。与AI紧密合作多年后，我们拥有技术专长，可以迅速从概念到执行。最大的挑战之一是将竞争与我们的专业和个人承诺保持平衡。将一个简单的想法转变为功能原型的精力和重点需要大量的精力和重点，这不仅在技术上令人印象深刻，而且还具有现实世界中的应用。鉴于我们正在与来自世界各地的近3,000名参与者竞争，其中许多参与者具有出色的想法和技术深度，因此我们知道我们必须反复完整地完善解决方案，以确保它具有创新，实用和可扩展性。最重要的是，这种经历加强了我们对AI推动有意义变化的潜力的信念，以及协作在实现这一目标中所扮演的关键角色。
问：最后，您如何看待AI在未来十年中发展，您希望扮演什么角色？
玛丽娜： AI正在以令人难以置信的速度发展，我看到它变得更加深入地融入了我们的日常生活，行业和决策过程。我们不仅仅是自动化任务 – AI变得越来越自治，情境感知，并且在复杂，动态的环境中越来越有能力推理。最大的转变之一就是AI与人类的合作方式。我相信未来不是关于AI取代人的，而是关于增强人类能力，实现更智能的决策以及以我们甚至还没有想象的方式推动创新。道德考虑，透明度和负责的AI发展也将至关重要，因为这些系统变得越来越强大。至于我的角色，我想成为构建AI解决方案的最前沿，从而产生真实的，可衡量的影响。无论是通过研究，产品开发还是塑造AI策略，我都会看到自己继续弥合尖端技术与实用，可扩展应用之间的差距。就像在黑客马拉松中一样，我相信合作是关键 – 汇集了不同的观点，技术专长和共同的愿景，以确保AI以真正有益于社会的方式开发。
