„Секој проблем има најмалку две решенија“ – интервју со Мартина Наумовска

intervju-so-martina-naumovska

Да се има отворен ум за прогресивно поле е посебен предизвик во денешно време. Уште поголем предизвик е да се препознае неговиот потенцијал и јасно да се пренесе на оние на кои им е потребно, како на индивидуално ниво, така и на ниво на бизнис. Земајќи предвид дека Мартина Наумовска е првата жена Data Scientist која влегла во претприемачките води во Македонија, таа има многу нешта да сподели на овие теми од свое искуство. Со неа разговаравме за привилегијата да се подучуваат првите генерации на Data Scientists, за предизвиците со кои се соочуваат дамите во ова поле и за просперитетот што Македонија може да го доживее благодарение на оваа наука. 

 

Скопје – Америка – Виена – Лисабон – Скопје. Твојот кариерен пат има интересно движење. Кога ќе погледнеш зад себе, како гледаш на сето тоа искуство?

 

Кога ќе погледнам назад, можам да сум само благодарна за можностите кои што ги имав во последните 11 години да живеам, учам и да се осознавам надвор од границите на нашата држава. Како љубител и практикувач на боречките вештини, искуството можам да го споредам буквално со една борба, за која што треба да си психички и физички спремен да ја издржиш, но падовите и успесите те прават подобар човек. Америка на мои 17 години ми даде јасна слика за бруталниот капитализам и опасноста на истиот, но ме научи дека воспитувањето од дома, снаодливоста и упорноста да успееш и да се снајдеш во секоја средина е круцијалниот дел за да преживееш во истиот. Виена ми го даде “австрискиот” начин на размислување, знаењето за вештачка интелигенција и ме научи дека секој проблем има најмалку две решенија. Лисабон беше како јаготка на шлагот во моето досегашно патешествие. После рационалната Виена, Лисабон ме научи да живеам. Дека добра музика, добра храна, добро друшто и добро вино се и те како голем и битен дел од живеењето. Ме научи дека бизнисот не фукнционира црно и бело и дека посветеното слушање на клиентите и колегите се клучот за успехот во консултантските води.

 

Изучувањето на Data Science се случи со намера или нештата се вклопија спонтано?

 

Вештачката интелигенција која што е капата и мајката на Data Science ми беа љубов од моите рани факултетски години. За жал, после завршување на Електротехничкиот факултет во Скопје, за да изучувам и навлезам во светот на вештачката интелигенција морав да одам и да се дообразувам надвор. Data Science е една премногу динамична област која што бара склоп на знаење од различни сектори како математика, статистика, програмирање и познавање на бизнисот на кој што се применува. Цел овој склоп за мене беше премногу голем предизвик и без размислување потрошив 3 години од мојот живот за да ја изучам материјата и притоа да ја имам честа да магистрирам на факултетот во Виена како прва жена на тој смер. Така што јас не верувам во случајни работи, јас верувам во слушање на сопствената интуиција која што ми кажуваше дека ќе се пронајдам во оваа наука, пред да влезам во истата.

 

Претприемач, предавач, ментор – од кои предизвици ги имаш научено најголемите лекции? Всушност, дали во некоја од овие улоги најмногу се пронаоѓаш? 

 

Јас доаѓам од професорска, претприемачка голема фамилија и целиот досегашен успех им го должам на нив. Растена сум од родители, баби, дедовци и многу тетки (;)) кои преку својот живот ми покажaле дека жената ја има најтешката улога на овој свет, а тоа е да биде најдобра на многу полиња, но и дека тоа и те како е возможно. Не би можела да кажам од кој дел ги имам научено најголемите лекции, бидејќи сите ме научиле нешто на свој начин. Но, дефинитивно работата со луѓе (клиенти, студенти или колеги) и решавање на проблеми заедно со нив, дефинитивно највеќе ми лежи. Јас сум растена да бидам тимски играч, па и затоа мислам дека тимската игра, менторирањето и предавањето на знаење дали било на студенти или на компании ме прави побогат човек.

 

На светско ниво Data Science има проблем со имиџот – постојат статистики кои велат дека присуството на жените кои работат Data Science е околу 15%. На што мислиш дека се должи ова и како може да се поправи?

 

Како што споменав, оваа наука е многу прогресивна и многу брзо се движи напред. За жал не би можела со сигурност да кажам зошто застапеноста на жените во истата е толку мала. Но, можам со сигурност да тврдам дека дел од најдобрите Data Scientists со кои што сум работела во светски рамки се жени. Data Science проектите се многу често како женскиот мозок, хаотични, неструктурирани, но сите делови работат заедно и креираат прекрасни решенија. Баш затоа мислам дека има многу голем простор во светот на Data Science за сите оние кои што сакаат да навлезат во истото.

 

Како македонското општество гледа на жените претприемачи? Од твое искуство ги  надминавме ли стереотипите и предрасудите околу тоа кој може да раководи со бизнис?

 

Ова е многу тешко прашање. Во моето искуство досега, сè зависи од човекот со кој се разговара на другата страна. Не би генерализирала. Има одредени генерации кај кои стереотипите сè уште постојат, но севкупно би кажала дека претприемачкиот пазар во Македонија и тоа како прогресира. Доколку решението е добро и решава одреден бизнис проблем не се разликува полот на претприемачот.

 

Работиш во поле кое придонесува да се промени светот. Каде ти ја гледаш убавината на Data Science и нејзината моќ да придонесе во напредокот?

 

Data Science веќе е секаде околу нас, тргнувајќи од предвидувањата на временската прогноза, па сè до автономните автомобили, полека, но сигурно, секоја индустрија имплементира дел од своите процеси потпирајќи се на предиктивни модели. Најголемата небулоза која што се шири годиниве низ светов e дека Data Science како наука ќе ги замени луѓето и нивните работни процеси. Баш напротив, јас сметам дека со користење на модели за предвидување или автоматизација на одредени бизнис процеси, вработените од секој сектор ќе можат побрзо да донесуваат одлуки и побрзо да генерираат идни планови сè со цел секоја индустрија да го достигне својот најдобар потенцијал. Целта на науката е да работи со количество на податоци кои што не можат да поминат брзо низ голем број на луѓе, а сè со цел да се донесе одредена бизнис одлука на дневно ниво. Многу е важно да се разбере дека моделите за предвидување не можат да работат без човечка интеракција, на крајот на денот претпримачите ги носат главните бизнис одлуки во една компанија.

 

На таа тема, како стоиме тука во Македонија? Сведоци сме дека интересот за оваа наука е сè поголем, работата на Data Masters Академијата го потврдува тоа. Но, дали допрва ќе се препознае нејзиниот потенцијал?

 

Во нашата земја свесноста за потребата на изучување на Data Science станува сè поголема од ден на ден и тоа премногу ме радува. Пред 2 години кога се вратив во Македонија и заедно со Дата Мастерс решивме да ја градиме првата и во моментов едиствена Data Science консултантска компанија, немаше никакво знаење и интерес за истата, не само од страна на компаниите туку и од моите колеги. Бевме спремни да го изодиме потешкиот пат на градење на кадар и знаење од нула, сè со цел да се разбуди свеста во Македонија за големата потреба и побарувачка за вештачка интелигенција. Сè уште мислам дека за голем дел на компании Data Science е тема која што им е далечна, но мојата претпоставка е дека во наредниве 12 – 24 месеци секоја поголема компанија во Македонија ќе започне со имплементација на барем едно AI решение и допрва ќе го види бенефитот од истото.

 

Како раководител на одделот за Data Science, предавач на Академијата и ментор на некој начин ја имаш привилегијата да гледаш како се обликуваат првите генерации на Data Scientists во нашата земја и имаш активно учество во тој процес. Во што е потребно да се инвестира на општествено ниво за да се постави уште подобра основа и да се искористи нивниот потенцијал?

 

За да се изгради еден Data Scientist не е потребно само да се знае да се куца во одреден јазик или да се поставува одредена математичка формула која што ќе оптимизира одреден проблем. За градење на еден Data Scientist многу е важно факултетите да почнат со имплементација на програми кои нема да се фокусираат само на техничкиот дел од доменот, туку ќе креираат една комплетна личност. Некој што ќе биде способен да рабере бизнис процеси, да комуницира со крајните корисници, да знае да ја поедностави таа “тешка и комплексна” математика која што ја носи самата проблематика, со цел кога ќе се изгради решението да биде технички употребливо од страна на бизнис корисниците. Од друга страна, бизнис секторите да сфатат дека имплементирање на едно Data Science  решение не е магија и Data Scientists не се магионичари. Имплементацијата на едно решение е процес низ кој компаниите мора да поминуваат секојдневно. На моите студенти најчесто Data Science процесот во една компанија им го објаснувам како новороденче во една фамилија. За да прооди детето и да стане свој човек, родителите мораат да му дадат простор да учи од своите грешки, но и да му помагаат кога ќе падне. Истото се случува со имплементација на AI решенија во компанијата. Потребно е на решението да му се даде простор да прооди – да може да биде корисно. Од друга страна, сметам дека е потребно да се поттикнуваат сè повеќе семинари, конференции, хакатони каде што ќе се шири и поттикнува знаењето за оваа нова и возбудлива област.

 

Изминативе години соочени сме со извоз на таленти и отселување на млади. Но, оваа наука охрабрува и е една од ретките кои ја имаат моќта да ги задржи тука, па и да ги врати дома. Ти си еден од примерите што го докажуваат тоа. Како гледаш на сето ова?

 

Во Македонија од странство сум вратена веќе трет пат и ова ми е трета среќа. За мене лично предизвикот да градам и создавам во мојата татковина секогаш бил поголем од тоа да работам за големи коорпорации и да бидам внесена во западното капиталистичко тркало. Мојата цел при моето враќање како и целта на Дата Мастерс е да го отвориме патот на помлади колеги и да им дадеме шанса да работат на проекти и предизвици слични како тие во странство. Од пред 2 години, тимот на Data Scientists во Дата Мастерс брои повеќе од 10 колеги, кои што излезени од факултетските клупи ги започнаа своите први чекори во светот на AI под мое менторство, како и повеќе од 150 студенти кои поминаа низ нашите академии и курсеви. Нивниот секојдневен напредок и желба за работа и успех ме прави да се чуствувам горда што сум дома и вреди за сите жртви кои што си доаѓаат со оваа работа.

Од досегашното мое искуство, можам да кажам дека работната навика која што ја бараат на Западот заедно со љубовта спрема работата е дефиниција за успех во нашето општество. За секој од нас има место, но ништо ни во Македонија не доаѓа без многу непроспиени ноќи, состаноци во 3,4 сабајле како и пропуштени добри дружби и добри кафани. Премногу сум среќна кога гледам дека Дата Мастерс станува „hub“ за колеги кои сакаат да си дојдат дома, а притоа да работат на светски проекти и да се соочуваат со светски предизвици. Не знам како ќе ми се развиваат работите понатака во животот, но можам со сигурност да кажам дека инвестицијата во земјата во која што инвестирале и работеле моите родители, баби и дедовци беше една од најдобрите одлуки што сум ги донела досега.

 

Покрај обликување на идните Data Scientists, Data Masters има уште една посебна визија и мисија – да им помогне на компаниите во Македонија преку едукација на нивните кадри. Дали веќе го фаќаме трендот навремено да се препознаат и да се имплементираат новитетите на едно компаниско ниво? 

 

Data Masters во досегашното работење изгради методологија на работа за компании која што се фокусира на едукција на кадрите во една компанија во Data Analysts, BI Engineers & Data Scientists. Нашата цел е кaj секој од нашите клиенти и соработници да оставиме кадар што ќе го продолжи процесот на растење и зреење во Data Science светот. Преку tailor-made обуки кои што ги креираме за потребите и барањата на компаниите го подигнуваме кадарот за да биде спремен и да може самиот да го води процесот на раст. Македонските компании покажуваат голем интерес за оваа методологија и во неколку од нив веќе имаме голем успех.

 

Да го заокружиме разговорот со предикција. Кои сектори ќе се сменат, трансформираат и напредуваат во следниве пет години како резултат на примената на Data Science?

Јас би рекла сите, но секако најпрво имплементацијата на Data Science ќе ја видиме во телекомуникацијата, банкарскиот сектор, продажниот сектор, производството и маркетингот.

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin