Adoptar soluciones de IA puede ser un desafío. Las empresas a menudo encuentran obstáculos, como datos limitados, infraestructura obsoleta o la dificultad de transformar ideas en herramientas que realmente brindan resultados. Sin embargo, a pesar de estos obstáculos, AI tiene el potencial de remodelar las industrias y abordar problemas significativos. Al darse cuenta de que el potencial requiere experiencia práctica, estrategias bien definidas y una comprensión profunda de cómo alinear la IA con las necesidades del mundo real.
Maryna Bautina ha dedicado su carrera a ayudar a las empresas a cerrar esta brecha. Desde sus primeros días en la ciencia de datos hasta las estrategias de adopción de IA para organizaciones globales, ha construido una reputación por resolver problemas complejos con un enfoque práctico y reflexivo. En esta entrevista, Maryna comparte su viaje, las lecciones que ha aprendido y su visión para el potencial transformador de la IA. Su historia es un poderoso testimonio del valor de la curiosidad, la adaptabilidad y el compromiso de impulsar el progreso significativo: una solución a la vez.
P: Maryna, ¿qué te inspiró a seguir una carrera en ciencias de datos e IA en primer lugar?
Maryna: Al crecer, siempre tuve una fuerte afinidad por las matemáticas y una curiosidad natural sobre las computadoras. Inicialmente, me imaginé como un desarrollador de software tradicional, pero lo que realmente me cautivó fue el poder transformador de los datos. Me fascinaron cómo podría usar datos históricos para predecir los resultados futuros. No se trataba solo de números; Se trataba de desbloquear ideas y crear un valor tangible a partir de datos. Esa realización me puso en un viaje para explorar este campo y comprender cómo se podrían aprovechar los datos para resolver problemas del mundo real.
P: ¿Dónde comenzó su carrera y cómo terminó trabajando para empresas internacionales?
Maryna: Mi carrera comenzó en el sector bancario, trabajando como científico de datos para un banco ucraniano. Allí, abordé proyectos como análisis de transacciones, detección de fraude, evaluaciones de riesgos de crédito y optimización de procesos. Estos no fueron solo ejercicios académicos; Eran desafíos de alto riesgo en los que las ideas basadas en datos marcaban una diferencia real en la toma de decisiones, a menudo con un impacto inmediato.
Después de ganar experiencia allí, quería ampliar mis horizontes y me uní a una firma de consultoría global. Ese cambio fue un cambio de juego. Trabajé con empresas líderes en varias industrias, resolviendo desafíos diversos y complejos a una escala mucho mayor. Desde modelos predictivos para cadenas de suministro hasta herramientas con IA para la industria minera, cada proyecto empujó los límites. Esa diversidad es lo que me mantiene motivado: es un viaje increíble.
P: Hablando de diversidad, ¿qué implica actualmente su papel como científico de datos principal?
Maryna: Mi papel va más allá de solo codificar y construir modelos de aprendizaje automático. Si bien todavía disfruto de los aspectos técnicos, mis responsabilidades incluyen desarrollar estrategias de adopción de IA, lluvia de ideas innovadoras y convertir ideas en prototipos. Una vez que construimos una solución de trabajo, ayudo a las empresas a integrar y adoptar estas herramientas de manera efectiva.
Es un trabajo multifacético: algún día, podría liderar una sesión de lluvia de ideas sobre innovaciones de IA, y al siguiente, estoy solucionando los desafíos de implementación con un cliente. Mi experiencia técnica ayuda a cerrar la brecha entre las discusiones comerciales y la ejecución técnica. Es exigente, pero ver el impacto tangible de la IA en las empresas es increíblemente satisfactorio.
P: ¿Cómo ayuda a las empresas a identificar dónde puede tener el impacto más significativo en sus operaciones?
Maryna: Comienza con una comprensión profunda del negocio: sus objetivos, desafíos y flujos de trabajo. Para garantizar un enfoque claro y estratégico, utilizo una metodología que desarrollé y refiné con el tiempo y lo llamo un plan de impacto de IA estratégico (SAIB). Con los años, esta metodología ha demostrado ser bastante efectiva para identificar y priorizar oportunidades donde la IA puede ofrecer los resultados más significativos. Consta de tres etapas clave:
- Descubrimiento y alineación de objetivos: colaborando con las partes interesadas para descubrir puntos de dolor e ineficiencias al tiempo que garantiza que las iniciativas de IA se alineen con los objetivos estratégicos de la organización.
- Mapeo de impacto y viabilidad: evaluación de oportunidades basadas en su impacto comercial y viabilidad de IA. Esto asegura que nos centremos en iniciativas que sean significativas y prácticas.
- Desarrollo de hoja de ruta a medida: creando una hoja de ruta de solución detallada con KPI medibles, fases de implementación y ROI esperado.
La clave es priorizar problemas que son significativos y solucionables con IA. No todos los problemas se prestan a una solución de IA, por lo que parte del proceso implica comunicar claramente las limitaciones de la IA y recomendar enfoques alternativos cuando sea necesario.
P: A veces, las empresas enfrentan desafíos como la falta de datos o infraestructura. ¿Cómo se aborda estos obstáculos?
Maryna: Estos desafíos son comunes, pero pueden superarse. Cuando los datos son escasos, busco formas de aumentarlo: a través de la generación de datos sintéticos, transferir el aprendizaje o aprovechar los conjuntos de datos externos. Para la infraestructura, a menudo recomiendo comenzar con poco. Las plataformas en la nube facilitan la construcción de soluciones escalables sin fuertes inversiones iniciales. El objetivo es crear una prueba de concepto y expandirse una vez que el negocio ve valor en la solución.
P: ¿Su reconocimiento como innovador de Google Cloud Champion ha influido en cómo abordar tales desafíos?
Maryna: Definitivamente. Ser reconocido como un innovador de Google Cloud Champion me ha conectado con una red global de expertos y recursos. Compartir ideas y mantenerse actualizado sobre soluciones de vanguardia ha sido invaluable para abordar desafíos como la escasez de datos o las limitaciones de infraestructura. El reconocimiento también ha reforzado mi credibilidad, lo que facilita abogar por enfoques innovadores como soluciones basadas en la nube. Es una fuente constante de motivación para empujar los límites de lo que es posible con la IA.
P: Sus soluciones claramente tienen un impacto tangible. ¿Puede compartir un ejemplo de una implementación de IA exitosa?
Maryna: Un proyecto del que estoy particularmente orgulloso involucró una solución de IA generativa para una compañía de comercio electrónico. Utilizamos modelos NLP avanzados para analizar los comentarios de los clientes, descubriendo tendencias que impulsaron un sistema de recomendación y estrategias de marketing adaptativas. El resultado? Un aumento de los ingresos del 20% en seis meses en 12 mercados regionales.
Otro ejemplo es una herramienta de pronóstico de demanda que dirigí el desarrollo para un minorista global. Al integrar el análisis de series de tiempo y el aprendizaje automático, reducimos las acciones en un 25%, mejoró la gestión de inventario e incluso apoyamos la sostenibilidad al reducir los desechos. Estos proyectos demuestran cómo la IA puede impulsar la eficiencia operativa y el crecimiento del negocio.
P: Muchos proyectos de IA luchan para hacer la transición del prototipo a la producción. ¿Cuál es tu secreto?
Maryna: La clave es diseñar con el objetivo final en mente, involucrar a las partes interesadas temprano y hacer que la iteración sea fácil. Un prototipo no es realmente exitoso si solo funciona en condiciones ideales. Es por eso que involucro a líderes empresariales, equipos de TI y usuarios finales desde el principio. La retroalimentación regular garantiza la alineación y evita las sorpresas de último minuto. Además, me concentro en flujos de trabajo que simplifican el monitoreo, el reentrenamiento y las actualizaciones. Si solucionar un problema se siente demasiado complicado, es una señal de que la planificación no fue exhaustiva. La iteración y la adaptabilidad son cruciales para el éxito.
P: Con una gama tan diversa de proyectos, ¿cómo se mantiene a la vanguardia en este campo de rápido evolución?
Maryna: Requiere una combinación de aprendizaje continuo, experimentación práctica y compromiso activo con la comunidad profesional más amplia. Dedico tiempo a permanecer actualizado a través de varios canales: leer trabajos de investigación, asistir a conferencias de la industria, participar en seminarios web y seguir a los líderes de opinión en mi campo. Sin embargo, el conocimiento por sí solo no es suficiente. El verdadero valor radica en aplicar lo que aprendo. Hago una prioridad experimentar con nuevas herramientas, marcos y metodologías, ya sea explorando algoritmos o aprovechando las últimas estrategias de implementación de la nube. También creo en el poder de la colaboración y la curiosidad continua. Comprometerse con redes y comunidades profesionales no solo amplía mi perspectiva, sino que también me permite intercambiar ideas e ideas con sus compañeros.
P: Recientemente, obtuviste el segundo lugar en el prestigioso Hackathon de Agentes Internacionales de LLM, organizado por Berkeley RDI. ¿Qué habilidades y estrategias clave crees que contribuyeron a tu éxito en la competencia?
Maryna: No era solo yo: nuestro éxito fue realmente un esfuerzo de equipo entre yo y un colega cercano. Cada uno trajo diversos experiencia en diferentes industrias y tecnologías, lo que nos dio una perspectiva única sobre cómo la IA puede impulsar un impacto real y tangible. Después de haber trabajado estrechamente con IA durante años, tuvimos la experiencia técnica para pasar rápidamente del concepto a la ejecución. Uno de los mayores desafíos fue equilibrar la competencia con nuestros compromisos profesionales y personales. Se necesitaron una cantidad significativa de energía y enfoque para transformar una idea simple en un prototipo funcional, uno que no era solo técnicamente impresionante, sino que también tenía aplicaciones del mundo real. Dado que estábamos compitiendo contra casi 3.000 participantes de todo el mundo, muchos de los cuales tenían ideas excepcionales y profundidad técnica, sabíamos que teníamos que refinar nuestra solución repetidamente para garantizar que fuera innovador, práctico y escalable. Más que nada, esta experiencia reforzó nuestra creencia en el potencial de IA para impulsar un cambio significativo, y el papel crucial que juega la colaboración para hacer que eso suceda.
P: Finalmente, ¿cómo ves la AI evolucionando en la próxima década y qué papel esperas jugar?
Maryna: La IA está evolucionando a un ritmo increíble, y veo que se está volviendo aún más integrado en nuestra vida diaria, industrias y procesos de toma de decisiones. Nos estamos moviendo más allá de solo automatizar tareas: la IA se está volviendo más autónoma, más consciente del contexto y cada vez más capaz de razonar en entornos complejos y dinámicos. Uno de los cambios más grandes será en cómo AI colabora con los humanos. Creo que el futuro no se trata de reemplazar a la IA, sino de aumentar las capacidades humanas, permitir la toma de decisiones más inteligentes e impulsar la innovación de una manera que aún no hemos imaginado. Las consideraciones éticas, la transparencia y el desarrollo responsable de la IA también serán críticos a medida que estos sistemas se vuelvan más poderosos. En cuanto a mi papel, quiero estar a la vanguardia de la construcción de soluciones de IA que creen un impacto real y medible. Ya sea a través de la investigación, el desarrollo de productos o la configuración de la estrategia de IA, me veo a mí mismo continuar cerrando la brecha entre la tecnología de vanguardia y las aplicaciones prácticas y escalables. Al igual que en el hackathon, creo que la colaboración es clave: reúne diversas perspectivas, experiencia técnica y una visión compartida para garantizar que la IA se desarrolle de una manera que realmente beneficie a la sociedad.
