机器学习的全球业务负责人致力于帮助初创公司和风险投资机构更好地理解和应用人工智能技术。其工作内容包括就如何在分布式环境中进行模型训练、如何从风险投资机构筹集资金，以及如何组建更具多元化的工程团队等议题提供咨询。
几乎每家公司都能通过将机器学习整合到其流程中而受益，因为公司捕获的绝大部分数据都是非结构化的。如果忽略了这些数据，就意味着可能错过从电子邮件、社交媒体、图像、视频以及其他资产中获得的潜在洞察，而这些都可以通过自然语言处理和计算机视觉技术来捕获和分析。
“人工智能的很大一部分在于能够考虑更多的数据源，并能够通过更智能的研究和算法来管理这些数据。”在加入某中心之前，曾在IBM Watson担任了三年首席产品经理，帮助该公司在对话式人工智能、计算机视觉和多模态人工智能方面推进产品开发。她享受在IBM的时光，但也怀念初创公司的世界，在达特茅斯学院毕业后，她曾作为产品负责人和顾问在多家初创公司工作数年。
作为一名认知科学专业的本科生，她学习了自然语言处理。“我喜欢你可以编写代码处理电子邮件这个想法，”她回忆道。人工智能领域中专注于理解人类如何思考和决策的部分深深吸引了她。“我是一个非常外向的人。所以，我喜欢人工智能这个领域，因为它让我能够将我对数学、统计和计算机的极端痴迷，与我喜爱与人相处并了解他们如何思考的爱好结合起来，”她解释道。
现在，她的使命不仅是将人工智能的获取途径扩展到企业，也将其作为一种职业选择。她被誉为LinkedIn 2019年和2020年数据和人工智能领域的顶尖声音，在该平台上拥有超过一百万关注者，并广泛撰写了关于如何开始机器学习、有趣的应用案例以及数据管理最佳实践等主题的文章。
她还活跃于各种演讲活动，并倡导“公开指导”的重要性，所有这些都是为了将代表性不足的群体引入该领域。今年早些时候，她是接受某机构合作伙伴德勤及其人工智能研究所采访的几位女性人工智能领导者之一。她说，她的目标是向十亿人普及人工智能知识。
作为扩大代表性努力的一部分，她共同创立了“未来女孩”组织，该组织重点介绍13至18岁在STEM领域进行创新的女孩。某机构的研究发现，“近80%的年轻女性表示，为了选择STEM作为职业，看到其他女性从事STEM至关重要。”
关于扩大多元化，商业领袖们存在的一个误解是，招聘、雇用并打勾表示已经做出了努力。但在行业中创造真正的变革远不止于此。“实际上，这是在创造包容的环境，是在建立透明的晋升机制，是在为他们提供指导机会，是提供明确的如何晋升到下一级别的指引，是提供学习预算以提升技能或免费培训的能力，是保证平等的管理机会，”她说，“招聘只是开始。”
许多人给她写信，想知道人工智能将如何影响他们所在的特定领域，以及他们如何开始学习相关知识。她建议人们不要被专业术语吓倒，从小处着手：阅读一篇文章，听一场讲座。主题专家可以先从了解自己所在领域的人工智能开始。“人工智能适合所有人，即使你看不到自己。它适用于所有领域，即使你没有听说过你所在的领域。而且它适用于所有层面——初创企业、大型企业、公共部门、学术界。无论你身处哪个行业，”她说，“每个人都可以参与进来。”
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