Como parte da série Mulheres na IA da TechCrunch, que busca dar destaque merecido — e atrasado — às mulheres acadêmicas e outras focadas em IA, a TechCrunch entrevistou Marissa Hummon, a diretora de tecnologia da empresa de energia Utilidata, onde ela está trabalhando para tornar a rede elétrica mais sustentável.
“O trabalho que estou fazendo na Utilidata está desafiando o status quo da indústria de utilidades,” disse Hummon à TechCrunch, acrescentando que a IA está prestes a ajudar o setor de utilidades a operar de maneira mais eficaz. “Ela dará às utilidades as ferramentas de que precisam para operar uma rede limpa, moderna e confiável que atenda melhor as pessoas e empresas conectadas a ela.”
Hummon começou sua carreira no Laboratório Nacional de Energia Renovável, onde se concentrou em como mover a indústria de energia de soluções intensivas em carbono para fontes mais limpas. Ela lembrou que teve que adotar uma nova abordagem de modelagem porque certas equações físicas eram “inresolúveis usando métodos analíticos tradicionais.”
“Em vez disso, precisávamos usar métodos numéricos e aprendizado de máquina,” disse ela. Isso foi em 2010.
Conselhos para mulheres
Hummon avançou em sua carreira, trabalhando na empresa de energia Tendril antes de assumir o cargo de CTO na Utilidata, posição que ocupa desde 2018. Ela recebeu um PhD em física aplicada de Harvard e disse que, ao fazer a transição da pós-graduação para o campo da engenharia, notou uma queda significativa no número de mulheres trabalhando na área. “Frequentemente senti a pressão de ser avaliada por um padrão mais elevado no local de trabalho em comparação com meus colegas homens,” disse ela.
Hummon afirmou que agora, como líder, tenta liderar pelo exemplo e criar oportunidades para que mulheres liderem e sejam reconhecidas. Ao mesmo tempo, os homens precisam ser responsáveis por criar espaço para que mais mulheres entrem e permaneçam no campo, disse ela.
“A mudança que precisamos não é apenas na prática; deve ser sistêmica e abrangente,” continuou. “Começa com recrutamento e contratação, passa pelo mentoreamento e coaching, e culmina com reconhecimento e promoção justos e equitativos — tudo isso enquanto criamos um ambiente de trabalho seguro e inclusivo.”
Seu conselho para mulheres que entram na área de IA é sempre lembrar que ser mulher pode ser uma vantagem. “Isso te deu uma perspectiva diferente de seus colegas homens, e as inovações em tecnologia sempre vêm de perspectivas únicas.”
Ela recomenda buscar oportunidades em empresas que demonstraram seu compromisso com a diversidade e que possuem líderes que evidenciaram seus esforços para apoiar mulheres e minorias. “Julgue um potencial empregador pela maneira como se apresenta no processo de entrevista, não pelas declarações ou relatórios que colocam em seu site.”
Construindo IA ética
Hummon disse que os usuários devem saber que a IA não é algo que pode resolver todos os problemas, mas sim um assistente especialista para aprimorar operações, melhorar a eficácia e ajudar no suporte.
“Reconhecer suas limitações e garantir que existam pontos de verificação adequados é fundamental,” disse ela.
Ela destacou que é sempre importante entender como a IA generativa foi treinada e construída para compreender quaisquer preconceitos que possa ter. “Esse conhecimento é uma ferramenta poderosa ao trabalhar com modelos de linguagem para análise de dados e avaliação da viabilidade de soluções,” continuou. “A IA é tão boa quanto os dados e informações com os quais foi treinada.”
Ela também deu algumas dicas sobre como construir uma IA segura, explicando que a Utilidata tomou uma decisão precoce de manter todos os seus dados localmente. “Abordar a construção de modelos utilizando computação de IA distribuída reduz a quantidade e a frequência de informações transmitidas para a nuvem e, portanto, diminui as chances de uma violação de segurança ou privacidade.”
Quanto aos investidores, ela disse — como todos os especialistas com quem conversamos — que eles precisam avaliar como uma empresa deseja usar a IA, especialmente uma vez que a IA responsável parece diferente em cada setor. “O investimento em IA responsável deve ser proporcional ao risco e à complexidade de qualquer empresa, não um padrão uniforme.”