Irene

Een aantal jaar geleden behaalde Irene haar Bachelor en Master Econometrie & Operations Research aan de VU Amsterdam. Gedurende haar Master was zij werkstudent bij KLM, waar ze tevens haar afstudeerstage heeft volbracht. Na haar studie koos ze voor een data science positie bij KPN. Waar Irene aan diverse projecten heeft gewerkt zoals: customer journey analyses, het voorspellen van het aantal oproepen naar het callcenter van KPN en een rootcause analyse voor storingen bij klanten. Tijdens haar werkzaamheden heeft Irene naast haar hard skills ook flink geïnvesteerd in haar soft skills en consultancy vaardigheden. De beste les die ze hier heeft geleerd is dat het binnen het vakgebied niet altijd gaat om de meest geavanceerde machine learning modellen te gebruiken om de beste resultaten te behalen. De grootste winsten komen voort uit betere data of feature engineering. Daarnaast is het belangrijk dat een ontwikkeld model goed uitlegbaar en begrijpelijk moet zijn om geaccepteerd te worden binnen de business. Het overdragen van kennis is niet nieuw voor Irene. Vroeger wilde zij altijd als juf voor de klas staan om kinderen te leren het beste uit zichzelf te halen. In de toekomst wil ze nog veel verre reizen gaan maken, in het bijzonder een safari door Zuid-Afrika.

Volgens Irene wordt de rol van data translator en data engineer steeds belangrijker. Het modelleren zal steeds meer geautomatiseerd worden, terwijl het de kunst blijft om de vertaalslag te maken van het business vraagstuk naar een model, en van model weer naar het business vraagstuk. Vervolgens is het essentieel om het model daadwerkelijk in productie te brengen. Irene zou ooit nog willen werken aan een app welke op basis van persoonlijke voorkeuren haar weekmenu samenstelt. Natuurlijk moet hier wel een goede mengelsmoes van oude- en nieuwe recepten in zitten, ‘want wie wil nou iedere week hetzelfde eten?’ Én het moet direct in je digitale boodschappenmandje verschijnen, waardoor de ingrediënten maar één druk op de knop verwijderd zijn van aankoop.

Ook al maakt de gezondheidszorg revolutionair gebruik van AI, zoals het in een vroeg stadium herkennen van bijvoorbeeld verschillende soorten kanker, is er binnen deze sector nog zo veel winst te behalen. Het gaat uiteindelijk om het redden en verbeteren van levens, waardoor geen enkele ontwikkeling een overbodige luxe zou moeten zijn. Al is het vanwege de grote mate aan risico’s een ingewikkelde sector om AI toe te passen. Toch ziet Irene een hoop kansen. Deze mogelijkheden zijn voornamelijk toegespitst op het verlichten van administratief werk van specialisten. Hoe mooi zou het zijn als een persoon een foto kan maken van zijn of haar uitwendige klachten waarna vervolgens een diagnose gesteld kan worden in combinatie met het voorschrijven van het juiste recept. Dit kan de druk bij specialisten wegnemen, zodat zij meer tijd hebben voor complexere zaken waar AI ‘momenteel’ nog niet aan kan bijdragen.

Vragen?