Co interesowało Cię w podczas studiów? Jak wspominasz ten czas?

Studia wspominam bardzo pozytywnie, a moje zainteresowania w tym czasie były dość różnorodne. Z jednej strony bardzo dobrze odnajdowałam się w matematyce, w czym pomagała mi umiejętność analitycznego myślenia. Z drugiej – zawsze ciekawiły mnie relacje międzyludzkie, dynamika zachowań, kultura i języki. To spowodowało, że podjęłam studia międzywydziałowe na Uniwersytecie Warszawskim, decydując się na matematykę i psychologię. W ten sposób szukałam swojego docelowego kierunku rozwoju.

Pod koniec studiów magisterskich, z polecenia jednej z wykładowczyń, trafiłam do zespołu zaawansowanych analiz w firmie, która zajmowała się badaniami rynku. Odnalazłam się w temacie modelowania danych, bo łączył oba interesujące mnie obszary – wykorzystywał matematykę do opisu otaczającej nas rzeczywistości. Doktorat realizowałam już w zakresie tak zwanej zaawansowanej analizy danych, co później zaczęło być nazywane machine learningiem.

Obszar modelowania danych łączy obydwa światy, które mnie absorbowały. Dawał możliwość pozyskiwania informacji z modeli matematycznych o konkretnych ludzkich zachowaniach, np. pozwalał zrozumieć preferencje klientów dotyczące ich zakupów. Takie dane mogły być kolejno wykorzystane do budowania strategii sprzedażowych, komunikacyjnych czy tworzenia nowych produktów.

Jak potoczyła się Twoja dalsza droga zawodowa?

Pracowałam w zespole zaawansowanych analiz, gdzie niedługo później zostałam poproszona, by stworzyć Center of Excellence na region Europy Środkowo-Wschodniej. To było bardzo ciekawe zadanie, które cieszyło się dużym zainteresowaniem klientów w regionie. Moją rolą było rozpropagowanie odpowiednich kompetencji, zbudowanie zaufania z regionalnymi zespołami i relacji, które punktują nawet do dziś.

Następnie przeprowadziłam się do USA, gdzie zostałam zatrudniona w amerykańskim zespole tej samej firmy. W tamtym czasie w Polsce dane, na których można było pracować, nie były rozbudowane, co dawało ograniczone możliwości analizy, natomiast w USA było zupełnie inaczej. Amerykański rynek już wtedy przechodził ewolucję technologiczną i pozwalał na ciągły rozwój i doskonalenie swoich umiejętności.  

Na czym skupiała się Twoja praca w USA?

Podczas pracy z telekomami realizowaliśmy pierwsze projekty, które wykorzystywały duże dane i modelowanie na zbiorach, które w znacznej mierze pochodziły z ruchu sieci komórkowych. W pewnym sensie wprowadzało to analitykę w nowe obszary, jakim było big data. Pozwalało to na wykorzystanie bardziej rozbudowanych modeli – analizy, które wykonywaliśmy, umożliwiłyły jeszcze szerzej badać zachowania konsumentów i rozumieć ich potrzeby.

To był okres dużych zmian w branży badań rynku – zbierane dane były coraz częściej dostępne po stronie klienta, co wymagało strategicznego podejścia i odpowiedniego zaadresowania ewolucji w branży. Zostałam zaproszona do tego, by tę transformację pomóc zdefiniować. Oczywiście moje działania cały czas toczyły się w obszarze danych: analizowałam rozmaite źródła, szukając synergii wynikających z potencjalnych akwizycji dodatkowych danych.

Jak trafiłaś do Niemiec? Z czym tam się mierzyłaś?

W konsekwencji transformacja stworzyła potrzebę otwarcia korporacyjnego startupu w Niemczech, którego zadaniem było przetransformowanie kluczowych produktów. Byłam tam odpowiedzialna za całą część data science. To była bardzo innowacyjna inicjatywa, w której tak naprawdę budowaliśmy organizację przyszłości. Pracowaliśmy nad tym, aby narzędzia mogły wykorzystywać duże dane, oraz  nad nowoczesnymi sposobami ich modelowania. To było ciekawe doświadczenie także pod kątem mojego zespołu, który stworzyłam – byliśmy z różnych stron świata, pracowałam zarówno z osobami z Indii, Syrii, Niemiec, czy Polski. Składało się to na bardzo ciekawą kombinację kulturową i kompetencyjną w zespole, która świetnie poradziła sobie z realizacją zamierzonych celów.

Jaki potencjał, według Ciebie, mają dane?

Dane są dla mnie platformą do tego, żeby wykorzystać matematykę do lepszego rozumienia świata. Dziś już praktycznie wszyscy zdajemy sobie sprawę, że w danych zaszyty jest ogrom informacji. Technologia, którą dysponujemy, w coraz większym zakresie pozwala te dane przechowywać, przetwarzać i wydobywać z nich informację, która w danym momencie jest potrzebna. Modele matematyczne przyłożone do danych – czyli to, co nazywamy machine learningiem, albo teraz szerzej sztuczną inteligencją – pozwalają możliwości wykorzystania danych posunąć o krok dalej. Takie automatyzacje mają potencjał, żeby odciążyć nas z tego, co mało istotne i pozwolić skupić się na tym, co ważne – zarówno w życiu prywatnym, jak i w zawodowym.

Kiedy dołączyłaś do EY? Z czym wiąże się Twoja obecna rola w firmie?

Do EY dołączyłam w 2018 roku. Zbudowałam zespół projektujący i wdrażający rozwiązania wykorzystujące dane i sztuczną inteligencję. Początkowo był to przede wszystkim zespół wewnętrzny – budowaliśmy rozwiązania wspierające procesy dostarczania usług naszym klientom. Z czasem nasze doświadczenie i kompetencje były coraz bardziej poszukiwane i doceniane na rynku. Zaczęliśmy uczestniczyć w przygotowywaniu ofert i realizacji projektów dla klientów.

Bardzo doceniam nasze doświadczenie płynące z wewnętrznej transformacji, bo często pomaga ono lepiej zrozumieć wyzwania, przed którymi stoją klienci. W dobie modeli generatywnych cały czas wspieramy technologicznie wewnętrzne inicjatywy, ale przede wszystkim koncentrujemy się na pracy z klientami i pomagamy im efektywnie wykorzystać możliwości, które dają dane i sztuczna inteligencja.

Na czym skupiają się Twoje codzienne zadania?

O zadaniach nie myślę jak o obowiązkach, a raczej jako o ciekawych aktywnościach w ramach pracy. Najwięcej czasu i uwagi zajmują mi rozmowy z klientami. Zależy mi na tym, żeby dobrze rozumieć ich potrzeby i to, z czym się zmagają. Dużo czasu spędzam też ze swoim zespołem. Wspólnie myślimy nad tym, co możemy zaproponować naszym klientom i jakie kierunki obrać, by odpowiadać na ich potrzeby. To właśnie wyznaczanie tych kierunków jest niesamowicie ciekawe, zwłaszcza w tak szybko zmieniającym się kontekście, w którym pracujemy.

Kto tworzy Twój zespół?

Kompetencje w moim zespole są różnorodne. Najważniejsza część skupia się na analitycznej pracy, czyli na projektowaniu i budowie systemów. Zajmują się tym architekci i inżynierowie systemów AI. Żeby systemy mogły powstać, muszą zostać zasilone danymi, w czym ważną rolę pełnią inżynierowie danych. Kolejno potrzebna jest platforma, na której to wszystko może działać, więc niezbędna jest praca DevOps’ów. W ramach naszych działań powstają też aplikacje, które testują deweloperzy. Oprócz tego oczywiście analitycy biznesowi i Product Owner odpowiednio kierują budową tego, co powstaje.

Co stanowi źródło Twoich decyzji dotyczących działań transformacyjnych?

Źródłem i inspiracją do podejmowania działań jest dla mnie synergia dwóch rzeczy – z jednej strony są to rozmowy z klientami, rozumienie ich potrzeb, poznanie ich aspiracji i wymagań, z drugiej podążanie za rozwojem technologicznym i obserwacja ewoluujących możliwości. W pracy łączę te dwie kwestie, dzięki czemu staram się trafnie odpowiadać na wyzwania stawiane przez klientów i nie tylko.

W jaki sposób działania Twojego zespołu wpływają na sukces organizacji?

Jesteśmy świadkami szczególnych czasów – teraz, bardziej niż kiedykolwiek, widzimy ogromne zainteresowanie sztuczną inteligencją, która wykorzystywana w odpowiedni sposób staje się narzędziem dającym ogromne wsparcie w biznesie.

Mój zespół działa dwutorowo – z jednej strony tworzymy transformację wewnętrzną, z drugiej pomagamy rozwijać się naszym klientom.

Jaka cecha liderska jest według Ciebie najważniejsza?

Bardzo istotna jest autentyczność. Pozwala ona na budowanie trwałych relacji opartych na szacunku. Te stanowią pomoc w radzeniu sobie z rozmaitymi wyzwaniami podczas pracy i znajdywaniu właściwych rozwiązań.

Na co zwracasz uwagę podczas zarządzania zespołem?

Mój zespół tworzą eksperci o różnych kompetencjach. Taki charakter grupy wymaga zarządzania poprzez kontekst, a nie kontrolę. Dzięki nakreśleniu wizji i bieżącemu przekazywaniu  informacji członkowie zespołu mogą wykorzystywać swoją ekspertyzę i kreatywność w realizacji zadań. Dawanie odpowiedniej przestrzeni zwiększa ich poczucie odpowiedzialności i w konsekwencji również satysfakcji, co jest dla mnie kluczowe. Przy projektach głównie działamy zespołowo – jesteśmy różni, mamy uzupełniające się kompetencje i doświadczenia, ale pracujemy nad wspólnym celem. Ważne jest więc dla mnie to, aby zadbać o dobrą i efektywną współpracę. Kolejnym istotnym aspektem jest docenienie – tak, żeby każdy czuł się częścią tego, co tworzymy i miał poczucie wartości swojej pracy.

Które z zadań należą do Twoich ulubionych? Czy są jakieś, które Cię szczególnie motywują?

Najwięcej satysfakcji daje mi projektowanie rozwiązań. Im bardziej skomplikowana kwestia, tym bardziej mnie ona motywuje. Realizacja jednak nie jest możliwa w pojedynkę. Szczególnie w takim obszarze, gdzie każdy wnosi swoją ekspertyzę w swojej wąskiej dziedzinie, praca wymaga współpracy opartej na dobrej komunikacji, wspólnej burzy mózgów i wzajemnego motywowania się. Jesteśmy trochę jak układanka – każdy wniesiony w projekt kawałek musimy wziąć pod uwagę i stworzyć z nich jedną całość.

Czy możesz powiedzieć o kilku rozwiązaniach, które miałaś okazję tworzyć w EY?

Rozwiązania, które budowaliśmy wraz z zespołem skupiały się głównie na obszarze analizy dokumentów, które stanowią lwią część danych w profesjonalnych usługach, które oferuje EY. Nasze narzędzia wspierają m.in. doradców podatkowych w wyszukiwaniu odpowiednich regulacji, decyzji, orzeczeń sądów i organów podatkowych. W ramach działań naszego zespołu zbudowaliśmy więc konkretne narzędzia, które pomagają w codziennych obowiązkach pracownikom zarówno doradztwa podatkowego, jak i kancelarii prawnej czy audytu finansowego.

Oprócz tego stworzyliśmy platformę AI Factory, która pozwala nam bardzo sprawnie przechodzić przez cały proces analityczny projektu – od eksperymentacji do udostępnienia rozwiązania z procesem biznesowym. Cenimy sobie doświadczenie, które płynęło z transformacji wewnętrznej i teraz przekładamy je na pracę z klientami, którym pomagamy korzystać z możliwości, które daje technologia.

Dlaczego praca w obszarze danych i sztucznej inteligencji jest według Ciebie atrakcyjna?

Jest to bardzo szeroki i dynamicznie rozwijający się obszar, w którym odnajdą się osoby z różnymi kompetencjami. Przykładem jest mój zespół ekspertów, w którym projektują rozwiązania, procesują dane, rozwijają platformy, budują produkty czy zajmują się analizą potrzeb biznesowych. Osób uczestniczących w procesie transformacyjnym jest więc sporo. To, co je łączy, to na pewno chęć ciągłego uczenia się i poznawania nowych rzeczy – tworzymy innowacje, więc konieczna jest obserwacja ciągłych zmian, przewidywanie kolejnych i umiejętność pracy w zespole.

Obszar danych i związanych z nimi technologii jest bardzo atrakcyjny ze względu na nowe możliwości, które nieustannie się pojawiają, np. ostatnio dzięki ChatGPT czy modelom generatywnym. Dla tych wszystkich, którzy lubią się uczyć i podejmować skomplikowane wyzwania, zespoły wymagające zarówno umiejętności technicznych, jak i konieczności komunikacji, to idealne miejsce do rozwoju. Chętnie takie osoby poznam i zaproszę do swojego teamu.  

Rozumiem, że traktujesz nowe technologie jako potencjał zmiany na lepsze, nie jako zagrożenie dla rynku pracy?

Zdecydowanie widzę je w tej pierwszej kategorii. Uważam, że przede wszystkim mają ułatwiać nam życie i pracę. Gdy spojrzymy historycznie na różne rewolucje, które dotychczas miały miejsce, ludzie zawsze obawiali się zmian. Martwili się, że nowa technologia zabierze pracę i przyniesie wiele innych szkód. Wątpię, żeby ktokolwiek chciał jednak wracać do czasów, gdy nie było takich możliwości, jakie są teraz. Dziś możemy działać na większą skalę i z większą efektywnością. Co więcej narzędzia sztucznej inteligencji pozwalają nam skupiać się na tym, co ciekawsze, bo wyręczają nas w powtarzalnych, monotonnych czynnościach.

Wytłumacz, jak z Twojej perspektywy wygląda bycie mamą i piastowanie wysokiego stanowiska w globalnej firmie?

Nie jest to łatwe wyzwanie, bo wymaga dużo energii i zaangażowania. W moim przypadku – a mam trójkę dzieci – obserwuję jednak taką zależność, że jedno pomaga drugiemu. Praca pomaga mi w byciu lepszą mamą i żoną, a z kolei dom pomaga mi być bardziej efektywną w pracy. Istotne w tym wszystkim jest to, by odpowiednio rozdysponować swoją dostępność zarówno dla koleżanek i kolegów w pracy oraz klientów, jak i dla rodziny – tak, żeby osoby z każdej z tych przestrzeni czuły się odpowiednio ważne. Należy zdawać sobie sprawę z tego, że na obu frontach priorytety zmieniają się praktycznie każdego dnia i na bieżąco trzeba podejmować jak najlepsze decyzje.

Czyli możesz powiedzieć, że jesteś zadowolona ze swojej pracy i jednocześnie spełniona życiowo? 

Zdecydowanie tak i myślę, że szczęśliwa mama to też taka, która, jeśli chce, realizuje się zawodowo i dzięki temu nie tylko czuje się jeszcze bardziej spełniona, ale może też być przykładem i mentorem dla swoich dzieci. Dostałam kiedyś bardzo cenną radę od jednej z bardziej doświadczonych partnerek, która ma czworo dzieci. Zdradziła mi, że najważniejsza jest kwestia świadomej priorytetyzacji nie tylko w pracy – do czego jesteśmy przyzwyczajeni – ale i w domu. Warto zastanowić się, jakie zadania w życiu prywatnym i zawodowym są dla nas najważniejsze, i z których nie chcemy rezygnować. Te, które są dla nas najmniej istotne – oddelegować. Dzięki temu skupiamy się tylko na tym, co jest dla nas najważniejsze i możemy żyć esencją życia.

Czy są jakieś ciekawe inicjatywy w EY, w które jesteś zaangażowana?

W EY wierzymy w innowacyjność naszych pracowników – ja i mój zespół jesteśmy zaangażowani między innymi w wewnętrzny program innowacyjno-inwestycyjny, który umożliwia przełożenie pomysłów na projekty i pozyskiwanie finansowania na ich na rozwój i wdrożenie.

Mamy też wewnętrzny HackEYton, który w tym roku poświęcony jest w pełni specyficznym tematom dotyczącym sztucznej inteligencji. Nasi pracownicy mogą zgłaszać tam swoje pomysły i następnie rozwijać je pod okiem ekspertów. To bardzo satysfakcjonujące widzieć tę kreatywność. Personalnie biorę również udział w Perspektywy Women in Tech Summit oraz otrzymałam nominację do Top 100 Women in AI, inicjatywy, która jest świetnym przykładem i inspiracją dla młodszych dziewczyn, które są na początku swojej kariery.

Angażuję się także we wszelkie inicjatywy związane ze wspieraniem kobiet, zarówno te szkoleniowe, jak i mentoringowe. W szczególności staram się być przykładem dla młodszych dziewczyn, które budują swoje ścieżki kariery w obszarze technologii. To dla mnie osobiste zaangażowanie, ponieważ w każdej z nich widzę kawałek siebie.