Rafael Guzmán Robles - About Failure And Growth (eng)

00:00:00: Herzlich willkommen zu einer neuen Folge von People of Tech, dem Podcast von Career.

00:00:05: Unser Ziel?

00:00:07: Schülerinnen und Schüler über KI-Karriere Chancen zu informieren.

00:00:10: Dazu und starte durch!

00:00:12: Los geht's!

00:00:14: Hallo, Janis.

00:00:16: Danke für mich hier zu haben.

00:00:27: Was mache ich als AI-Liter?

00:00:30: Ich helfe jeden in der Firma oder den verschiedenen Teams von verschiedenen Funktionen, wenn sie eine A.I.

00:00:47: brauchen oder eine Idee haben und wollen, dass die A. I.-Solution sein wird.

00:00:54: Dann bin ich da, um ihnen helfen zu können.

00:00:58: Framing the problem they have, and eventually thinking about their solution based on AI.

00:01:05: That sounds awesome!

00:01:07: And how did you get into the AI industry?

00:01:10: Was working in AI already your plan when you were high school?

00:01:16: Not at all.

00:01:16: I'm an old man.

00:01:17: now so am forty three...and by that time i was a highschool..I never had of AI.

00:01:26: to be honest it was before im Jahr two thousand.

00:01:30: And then I studied computer science engineering and at the university, At that time in two thousand two i had my first course on artificial intelligence.

00:01:43: That was my first touch point with AI but never considered as a potential career path.

00:01:51: so I completed my studies and joined Airbus.

00:01:55: Aber seit ich begonnen habe, war es mehr auf dem Geschäfts- und Operationenbereich.

00:02:03: So nah zu Plänen, Operationen immer mit einem digitalen Background, aber nicht necessarierend.

00:02:15: zu AI.

00:02:16: Es war Zeit für mich, dass ich mit Daten gearbeitet habe.

00:02:22: real-time data from planes to measure the health of a plane.

00:02:26: And given that we had massive amount of data, I started realizing the power of data analytics in AI.

00:02:36: and thats when i really felt like i have to jump into the AISphere sphere.

00:02:43: so yeah i studied it, completed a master's degree Und thanks to that, I finally could join the AI team and for last six years have been working actively on the AI space.

00:03:02: That's awesome!

00:03:03: And what does an AI lead actually do in a day-to-day basis?

00:03:08: Well it is difficult question because its quite diverse activity.

00:03:15: mostly i try.

00:03:16: Ich bin sehr nah zu den verschiedenen Businessen, die Hilfe brauchen.

00:03:22: Und ich habe Zeit mit ihnen zu verstehen, in ihrem Geschäftskontext.

00:03:28: Das ist wichtig, weil wir wissen, was der Wert hinter den Ideen ist und wie wir uns damit identifizieren können, dass wir das AI lösen können.

00:03:38: Also sagen wir mal, dass eine große Zahl meiner Zeiten im Geschäftsk Kontext von den verschiedenen Teams geht.

00:03:46: Und dann denken wir auch über Lösungen, nicht nur um Probleme.

00:03:53: Und das ist also wo ich meine Zeit spenden kann, nachdenken wie die AI diese besonderen Netze lösen kann.

00:04:01: Und beyond that I also spent a lot of time.

00:04:04: as you can imagine AI is kind-of trendy in these days.

00:04:08: it wasn't six years ago when they joined but this now so yeah big amount um die Erwärmung der Sessionen zu bringen, mit den Leuten zu sprechen.

00:04:22: Um diese Erwährung durch das Unternehmen zu schaffen.

00:04:29: Was ist eine average Self-Doubt-Pflege?

00:04:32: Wie du hier alle the time bist.

00:04:34: Ist es wie ein Mainstream-Self-Doublier hier über AI?

00:04:39: Ich weiß nicht.

00:04:41: Das ist definitiv ein Pattern jetzt... Ja, mit ChatGPT in Jahrzehnte.

00:04:52: Wir haben viele Begründungen von verschiedenen Leuten in der Firma starten.

00:05:01: Ich möchte ChatGPD nutzen, um meine Probleme zu lösen.

00:05:05: Was wir mehr und mehr haben ist die Leute, die uns enttäuscht sind über generative AI, also die Technologie hinter dem ChatGDP und Gemini und all diese Applikationen.

00:05:20: In some cases, we need to make them aware that the best solution is not always a chat GPT-like solution.

00:05:30: Sometimes it is but I would say like ninety nine percent of requests these days comes from...I want build something similar for my business.

00:05:43: Ich sehe.

00:05:44: Und wie ist A.I.

00:05:44: heute verwendet?

00:05:46: Kannst du dir ein paar spannende Projekte zeigen, auf die du gearbeitet

00:05:51: hast?

00:05:51: Ja!

00:05:51: Wir haben in A.i.

00:05:54: seit den letzten drei Jahren gebraucht.

00:05:57: Es ist kein neues Thema.

00:06:00: Das neue Thema ist generative A. I., aber A. i. wurde für ca.

00:06:06: zwanzig Jahre gebraut.

00:06:09: Wie wir es in den letzten Tagen genannt haben, war mehr auf die predictive

00:06:13: A.I.,

00:06:14: oder analytische A.i.-Area.

00:06:19: In dieser Art von A. I., man benutzt Modellen mit Business Data zu trainieren, sodass das Modell von Daten lernen kann.

00:06:30: Wir haben das viel zu überlegen, z.B.

00:06:35: die Erleichterungen.

00:06:38: Die Pläne ist fliegend und produziert Data in realen Zeit.

00:06:44: Wir haben Algorithmen, AI-Models hinter uns, die diese Daten analysieren.

00:06:49: Datapointe sind in realer Zeit.

00:06:52: Es gibt auch Airlines bestimmte Suggestionen für eine korrektive Erleuchtung.

00:06:58: Sie können einen anderen, please check this component of these specific aircraft, because there is a degradation and it might fail in the next ex-flying hours.

00:07:11: So let's say traditional use of it.

00:07:16: More or more with generative AI.

00:07:19: what we are building?

00:07:21: basically agents that help people automate their tasks.

00:07:28: In diesem Fall haben wir eine Projekte, um unsere Ingenieuren zu helfen, die die Airlines unterstützen, wenn sie ein technisches Problem haben.

00:07:39: Unsere Ingenienerinnen und Ingeniusen haben diese Agents, die ihnen die Analyse von der Airline anholen und durch verschiedene technische Dokumentationen, die wir in Airbus haben, produzieren einen sinnvollen Ansatz für die Airlines.

00:07:56: Das sounds so exciting.

00:07:58: I heard about AI agents before but that is also used in such a big company like Airbus, it's crazy.

00:08:04: and what skills do you think are most important for someone who wants to succeed your role?

00:08:12: And thats very good question because back in the days being an AI engineer meant Es gab viel technische Knowledge.

00:08:25: Man musste sehr gut programmieren, Mathematik und so weiter.

00:08:33: Es gab eine große Entransferierung.

00:08:38: Jetzt mit der Internet-AI hat es sich verändert.

00:08:41: Die Technologie ist mehr erforderlich.

00:08:44: Es gibt keine technischen Entransperierungen.

00:08:47: Für mich ist das perfekte Skill ... um die Technologie zu benutzen und die Probleme zu lösen.

00:08:57: Es ist nicht so, dass man die Technologien bilden kann, sondern dass man sie benutzen kann, sich abzudaten und den letzten Vorteilen der Technologie nutzen, um wirkliche Businessprobleme zu lössern.

00:09:12: Für mich ist es für jemanden, der eine simile Rolle will, als ich bin, kein Supertechie.

00:09:20: Es ist mehr um das Verständnis der Business-Wahl und auch eine technische Unterrichtung von wie die AI funktioniert.

00:09:30: Und mit ihnen beide zusammen zu schaffen den Wert.

00:09:34: Das ist cool!

00:09:34: Und du musst wissen, wie man in der AI arbeiten kann?

00:09:37: Du hast es schon gesagt, dass du nicht ein Checker bist.

00:09:42: Aber du denkst, dass es notwendig ist, dass ihr computerseins vorher

00:09:47: studiert?

00:09:48: Yes and no.

00:09:49: I mean AI is a very wide field, depending on the role you want to have... ...you may need or may not need coding skills for a role like mine which is more linked with business.

00:10:06: You don't really need that coding skill.

00:10:10: if you have coding skills then it's good.

00:10:12: why not?

00:10:13: It´s a good tool but its not a must.

00:10:15: Natürlich, wenn du dich auf etwas mehr technisch und mehr wie die Forschung willst.

00:10:21: Und du bist sehr interessiert in wie diese großen Unternehmen, wie OpenAI oder Meta, diese LLMs, diesen langen Sprache-Modellen bilden.

00:10:33: Dann natürlich musst du den Mastercoding machen.

00:10:37: Aber wir haben auch eine Transition gesehen.

00:10:40: In den letzten paar Monaten, wahrscheinlich Jahre, aber Monate... Wir sehen mehr und mehr, wie die LLMs lernen zu kodieren sogar besser als Senior- oder Software-Engineers.

00:10:53: Das macht mir denke ich, dass in der Zukunft die meisten Lines von Koden in der Welt betrachten werden.

00:11:02: In einer jetzigen Zukunft, also nicht in zehn Jahren, aber wahrscheinlich heute im Moment.

00:11:07: Die meisten Linen von Kodern sind durch AI.

00:11:12: Also, auch wenn du die Code willst, musst du nicht mit naturaler Sprache kodieren.

00:11:21: Natürlich hat es eine Rückgründung, weil sie dich auf den Code der AI produziert.

00:11:29: Aber ich würde sagen, das ist eine große Barriere für jemanden, der nicht weiß, wie

00:11:35: zu kommen.

00:11:36: Und nach mir zurück, welcher Schulterstück dir am meisten in deinem

00:11:41: Leben hilft?

00:11:42: Hier, ich bin ein bisschen pessimistisch.

00:11:47: Ich kann nicht sagen, dass es nur eine einzige Kurs war, die mein Leben verändert hat.

00:11:59: Meistens macht mich derjenige, den ich heute sehe in dem Sinne, dass alle Erlebnisse von der Universität nicht für das Technische Dinge, die ich gelernt habe.

00:12:14: Vielmehr für das, wie sie mir meine Art und Weise nachdenken hat.

00:12:20: Wie sie mich eine hohe Fundation gegeben haben um neue Technologien zu verabschieden.

00:12:28: In den Tagen, als ich studierte, war es nichts über LLMs.

00:12:31: Aber ich versteh aber auch die Fundation durch was ich studiert habe.

00:12:35: Ich konnte nicht sagen, dass es nur einer ist.

00:12:40: Und welche AI-related careers du denkst, wird in den höchsten Demand über die nächsten fünf bis zehn Jahre sein?

00:12:50: Ich bin nicht sicher, ob jemand in der Welt natürlich diese Frage ansagt.

00:12:56: Denn Dinge gehen so schnell, dass es fünf oder zehn Jahre sind wie Science Fiction für mich.

00:13:08: Du fragst mich über die Skills.

00:13:13: Ich denke, dass es wichtig ist, eine Foundation zu haben, wie diese Technologie funktioniert und von dieser Foundation bleiben Sie interessiert und versuchen mit der Technologie ein neues Thema zu spielen.

00:13:30: Und das bringt mich zu meiner nächsten Frage.

00:13:37: Meine nächste Frage war, was conseilst du dir zu einem

00:13:50: jährlichen oder sechsten Jahrzehnt?

00:13:53: Wer will heute eine Karriere A.I.

00:13:57: starten?

00:13:59: Eine Karrierei A. I. would be number one and also cautious about.

00:14:05: die Risiken und Limitations der Technologie sind Nummer zwei.

00:14:11: Und dann betrifft es wirklich, was das Fokus auf die Karriere ist.

00:14:18: Wenn du in der Akademie oder im Forschungsfeld willst, dann solltest du als stärkeres Mathematik- und Programmen-Konferenz besser werden.

00:14:30: Wenn du auf der anderen Seite nicht so interessiert bist, auf das Technische und die Tatsache anzusehen, dann würde ich sagen, mach alles was du möchtest.

00:14:47: Wenn es Medizin ist, dann geht es für Medizin, wenn es Maths geht für Maths.

00:14:53: Und wenn es whatever Engineering hat, dann kann man das machen.

00:15:01: Dann wird ein AI... In diesem Spiel wird die Technologie wiederholen und die Technologien in dieses Spiel beherrschen.

00:15:10: Aber ich denke, das ist der Fall, wenn jemand über ein Spiel eine Technologie betrachtet, dass er oder sie einen Master hat.

00:15:23: Und dann explodiert es sich, wenn der Value-Kreation explodieren kann.

00:15:27: Ich würde sagen, nicht stoppen!

00:15:30: whatever you are passionate about, just remain curious with technology and try to use it in that field.

00:15:37: Ich denke, das ist so eine wertvolle Advice.

00:15:40: Denn du musst nicht einfach was machen, was für ein Joy zu dir bringt oder was für einen Faszinierende, weil AI die Trend ist jetzt.

00:15:49: Es gibt auch etwas, mit dem du kombinieren kannst.

00:15:52: Du musst nichts für dich verändern.

00:15:54: Ich liebe diese Advice!

00:15:55: Was war dein größtes Erlebnis?

00:15:58: Was war der größte Fehler, das du gemacht hast?

00:16:07: Okay.

00:16:08: Too many!

00:16:10: How long do we have?

00:16:13: I failed quite a lot of times, I think failure should be natural part of the process of learning so we all must fail and...I failed plenty of time.

00:16:27: if you want one example yeah i can give you one.

00:16:36: Als ich die AIT-Team in Erbas zuerst begann, war es sechs Jahre ago.

00:16:39: Wenn man nach vorne schaut, war das der Moment, als Covid kam.

00:16:48: In den ersten wenigen Monaten im Team habe ich diesen Projekt gezeichnet, um Menschen's Willenheit zu verabschieden.

00:17:04: Ich fand es sehr interessant.

00:17:06: Es war mein erster großes Projekt als Data-Scientist, also ich bin sehr stolz auf es.

00:17:12: Und dann habe ich schnell nachgedacht und gesagt, ja, ja!

00:17:15: Lass uns das machen.

00:17:16: Und ich begann zu schauen in die Daten, Bildungsmodelle, alles, was ich in meinem Master gelernt habe.

00:17:24: Ich versuchte ihn sofort weg.

00:17:27: Der Result war nicht gut.

00:17:33: Dann habe ich realisiert, dass das eine Sache ist, was man in einem kontrollierten Umgebung an der Universität macht.

00:17:40: Und etwas ganz anders ist, wenn du ein wirkliches Weltproblem fährst.

00:17:46: Dieses wirkliche Weltproblem war, dass die Welt verändert hat.

00:17:51: Von einer Zeit zu anderen hat sich die ganze Aviation geimpakt, also die Pläne waren gegründet und die Borders waren aufgeräumt.

00:18:02: Die Leute konnten nicht fliegen.

00:18:05: Wir hatten keine solche Situation als in der Industrie.

00:18:08: Alle Pläne, wir haben, ich weiß nicht genau, aber etwas um zwölf Tausend Airplanes fliehen heute, sind alle gegründet.

00:18:18: Wir haben nie eine solche Situation gehabt.

00:18:23: Ich versuchte mit den historischen Daten, dass wir viele Daten hatten.

00:18:27: Ich sagte, okay, ich habe genug Daten!

00:18:29: Lass es versuchen.

00:18:30: Aber das Problem ist, wenn der Kontext so drastically verändert wird, dass du die historischen Daten nicht mehr nötig bist, weil sie keine neue Realität betreffen.

00:18:43: Ich versuchte, meine Modelle zu bauen und habe alles, was ich aufgedrückt hatte, gebraucht.

00:18:48: Und der Resultat war schlecht.

00:18:50: War es denn, dass ich diese Skills nicht haben konnte?

00:18:55: Nein!

00:18:55: War es also, dass man nicht den guten Knoten schreiben kann?

00:18:57: Nein.

00:18:58: Und war es das, weil ich nicht den richtigen Modell benutze?

00:19:00: Nein.

00:19:00: Es war einfach, weil der Kontext verändert wurde und ich mich nicht über die Probleme beantworten konnte.

00:19:09: Ich habe so ein Problem gemacht, dass jemand fragt, wenn ich meine Hand rieche.

00:19:13: Ich sage, ja, ich werde es tun!

00:19:13: Aber ich hatte nicht mehr die Frage zu挑angen, also für mich war es eine große Erleichterung, dass man auf die Herausforderung gehen sollte... Die Frage, die du askst selbst ist das Hauptsache.

00:19:25: Wenn die Frage klar ist, dann kannst du für die Antwort schauen.

00:19:29: Aber das war eines der Tausend oder Trillionen Fähigkeiten, die ich in meiner Karriere gemacht

00:19:35: habe.

00:19:36: Und was denkst du?

00:19:37: Was sind die größten Mistakes jungen Menschen tun, wenn man versucht zu brechen in den Tech-Industrie?

00:19:46: Das ist schwer zu antworten, denn die Realität, die ich vor zwei Jahren fahre, ist wahrscheinlich anders.

00:19:55: Aber mein Stück von Erwärmungen wäre Remain Humble, auch wenn du wirklich denken kannst, dass man das tun kann.

00:20:13: Ich bin sicher.

00:20:14: Und Remain Humble!

00:20:17: Nicht überschägen und nicht zu schnell gehen.

00:20:23: Also gibt es immer eine Aufmerksamkeit.

00:20:32: Ich habe eine

00:20:35: Frage.

00:20:35: Also, wenn du wieder um acht bist ... A.I.

00:20:41: would be trendy and relevant in the working industry, what you do to have a good start with your industry?

00:20:51: Would go for internships or something that you love ?

00:20:56: Or would you do everything ?

00:20:59: What I don't want to say.

00:21:02: advice again !

00:21:04: Why would you recommend us especially ... Vielleicht wollen wir in AI arbeiten.

00:21:11: Wie können wir einen AI-Leit sein?

00:21:13: Okay, du hast gesagt etwas, das ich sehr mag.

00:21:17: Ich denke, die Frage, was du möchtest, wäre für mich die Nummer eine.

00:21:23: Was du magst, geht für dich nicht.

00:21:27: Verkommst dich nicht vor jemandem, der dir den Knall geben will.

00:21:32: Gehen wir es versuchen.

00:21:34: Wenn du auf dem AI-Spiel willst ... Ich glaube, ich habe die Antwort mit dem, was ich vorhin schon gesagt habe.

00:21:45: Wenn du dich wirklich in der Schuhe von jemandem im AI sehen wirst, dann startest du alle Disziplinen um den AI zu studieren.

00:21:58: Und wenn nicht, dann versuch es!

00:22:02: Es ist auch ein Weg, dass... generation should not discard, which is creating your own company.

00:22:11: Your own startup.

00:22:12: if you have a very well defined dream business niche maybe why not becoming your own employer and becoming your on AI lead in your own AI Company?

00:22:33: so Ja, ich denke das ist ein sehr guter Bisschen von Erwärmungen.

00:22:39: Wenn es in einem privaten Sektor ist, dann macht man sicher, dass du genug bist, damit du einen kompetitiven und attraktiven Profil hast.

00:22:53: Und wenn es in deinem eigenen Geschäft ist, wirst du brav sein, um die Technologie zu bringen.

00:23:03: Das ist es!

00:23:05: Don't say no.

00:23:06: Bevor they didn't say No, was that right?

00:23:09: Something like that!

00:23:10: Yeah something Like That but I love that sentence.

00:23:13: Don't be you the one who give you the know.

00:23:15: I love this

00:23:16: answer because AI is so much more besides coding and tech.

00:23:20: it's about following your dreams and accomplishing things that you really love & enjoy.

00:23:26: Thank You So Much!

00:23:27: There was such an awesome episode.

00:23:29: thankyouso much!

00:23:30: Perfect

00:23:30: It's a wrap.

00:23:35: Das war People of Tech, ein Podcast von Curia.

00:23:39: Lasst dich auch durch unsere Social Media Kanäle und unsere Homepage von einer Karriere mit KI begeistern!

00:23:45: Bau deine KI-Kompetenzen aus, siehe in unvermeidbaren Fehlern positive Lerdenchancen und stärke dein Profil durch Engagement und Praktika.