Conoce a Nataliya, un consultor de IA que combina antecedentes académicos con experiencia práctica en la industria. Científico principal de datos con experiencia internacional y ex profesor de aprendizaje automático, Nataliya ha dirigido iniciativas de IA en los sectores de fabricación, venta minorista y público.
En esta entrevista, analiza cómo sus antecedentes y su experiencia en el mundo real dan forma a su enfoque para los proyectos de IA. Arrojaremos luz sobre las oportunidades y responsabilidades de la IA y compartiremos pensamientos prácticos sobre hacia dónde se dirige la IA a continuación.
Nataliya, gracias por unirse a nosotros. ¿Podría comenzar diciéndonos un poco sobre sus antecedentes y qué le llevó inicialmente a la IA?
¡Por supuesto! Siempre he disfrutado las matemáticas y la resolución de problemas. Cuando estaba estudiando matemáticas y ciencias de la computación, descubrí el aprendizaje automático y lo encontré fascinante, me permite combinar la teoría con la resolución práctica de problemas en todo tipo de industrias. Después de trabajar en algunos proyectos, me di cuenta de que los enfoques basados en datos realmente podrían transformar las empresas, por lo que decidí centrarme en el aprendizaje automático tanto en la academia como en la industria.
Actualmente sirve como consultor principal de IA. ¿Qué implica ese papel en el día a día?
Es una combinación de estrategia y trabajo práctico. Primero, ayudo a las organizaciones a descubrir dónde la IA realmente puede marcar la diferencia, ya sea optimizando las cadenas de suministro o personalizando las experiencias de los clientes. Luego lidero proyectos de ciencia de datos: diseñar modelos, establecer tuberías de datos y asegurarme de que todo se pruebe a fondo. No se trata solo de algoritmos elegantes; Se trata de resolver problemas reales y asegurarse de que las soluciones duren.
Hablando de soluciones técnicas, ¿en qué tecnologías los profesionales de la IA confían generalmente, especialmente al construir soluciones para empresas?
Las plataformas en la nube suelen ser una gran opción porque se encargan de muchos de los conceptos básicos: almacenamiento, potencia de cálculo, seguimiento de experimentos, etc. Eso significa que podemos construir y probar prototipos más rápido, administrar las implementaciones de manera más suave y ampliar cuando sea necesario. También tienen monitoreo y versiones incorporadas, lo que hace que el seguimiento de la forma en que los modelos evolucionan más directamente. Por supuesto, hay momentos en que las reglas de privacidad de datos o las necesidades muy especializadas significan que no podemos confiar en la nube, por lo que nos adaptamos a esos casos.
También eres reconocido como un innovador de Google Cloud Champion. ¿Cómo se relaciona con su enfoque de las soluciones de IA basadas en la nube?
El reconocimiento destaca una fuerte aptitud técnica con Google Cloud Products y un compromiso de compartir conocimiento con la comunidad. Es una validación maravillosa de mi trabajo y una oportunidad de mantenerse conectado con una comunidad vibrante de profesionales de la nube. También me permite colaborar directamente con los equipos de Google, manteniéndome a la vanguardia de nuevas características y mejores prácticas, en última instancia, beneficiando a los clientes que consulto.
La IA generativa ha sido un tema bastante candente. ¿Por qué crees que es tan transformador?
Para mí, la IA generativa se destaca debido a su accesibilidad e impacto rápido, casi cualquiera puede probar un modelo de idioma grande y ver resultados inmediatos. Esa tangibilidad hace que la tecnología se sienta poderosa y valiosa. Más allá de eso, hemos ampliado drásticamente el rango de actividades donde la IA generativa puede desempeñar un papel. Ya no se trata solo de generar texto; Puede crear imágenes, escribir código y más. El desafío es usarlo de manera responsable y alinearlo con las necesidades del mundo real en lugar de solo exagerar.
Mencionó su experiencia como profesor de aprendizaje automático en la Universidad Nacional de Kharkiv. ¿Cómo dio forma a la enseñanza su enfoque para la IA en la industria?
La enseñanza fue increíblemente valiosa. Me obligó a romper conceptos complejos en términos más simples, lo que realmente ayuda al explicar la IA a los clientes o colegas que no tienen antecedentes técnicos. También me dio una mayor apreciación por la teoría fundamental, que creo que conduce a soluciones mejores y más robustas a largo plazo.
¿Cómo se ve a la IA teniendo un impacto duradero en la educación?
Estoy realmente entusiasmado con el potencial de AI para personalizar el aprendizaje y predecir dónde los estudiantes pueden necesitar ayuda adicional. Puede ayudar a mantener a los alumnos comprometidos y encaminados. Al mismo tiempo, debemos tener cuidado, especialmente con los estudiantes más jóvenes, para garantizar que las herramientas de IA se usen de manera responsable y no se conviertan en distracciones. Equilibrar la innovación con la responsabilidad es clave.
Según su experiencia, ¿cuáles son los desafíos importantes en el desarrollo de la IA y cómo se dirige a ellos?
El primer desafío es evitar el «síndrome de objetos brillantes», no todas las nuevas técnicas de IA geniales en realidad resuelven un problema comercial real. Debe mantenerse enfocado en objetivos claros y resultados medibles. Otro grande es navegar por el lado legal y ético: asegurarse de que las salidas sean precisas, justas y compatibles. Y, por supuesto, los datos pueden ser un desafío: encontrar los datos correctos, limpiarlos y garantizar que sea de alta calidad. Para abordar estos, planeo proyectos cuidadosamente, involucra expertos en dominio y legales, y pruebo modelos a fondo antes de implementarlos ampliamente.
Finalmente, ¿tienes algún consejo para los aspirantes a profesionales de IA que quieran seguir un camino similar al tuyo?
Soy un gran defensor de sumergirme en los detalles técnicos, pero la IA es un campo tan amplio ahora que no hay un solo camino. Obtenga experiencia práctica: es una buena manera de aprender. Elija un área que le interese, ya sea visión por computadora o modelos de lenguaje grande, y comience a experimentar con conjuntos de datos reales. Concéntrese en lo que lo emociona, aprende la teoría central y construya tantos proyectos pequeños y prácticos como pueda. No tengas miedo de fallar varias veces; Eso es generalmente cuando más aprendes. Además, vigile nuevos marcos y técnicas: las cosas cambian rápidamente y mantenerse adaptable es enorme.
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