Como parte da série Mulheres na IA da TechCrunch, que busca dar às mulheres focadas em IA, acadêmicas e outras, seu merecido (e atrasado) tempo ao sol, a TechCrunch entrevistou Sophia Velastegui. Velastegui é membro do comitê consultivo nacional de IA da National Science Foundation (NSF) e ex-diretora de IA na divisão de software empresarial da Microsoft.
Velastegui não planejava ter uma carreira em IA. Ela estudou engenharia mecânica como graduada no Georgia Tech. Mas após um emprego na Apple em 2009, ela se fascinou por aplicativos — especialmente os impulsionados por IA.
“Comecei a reconhecer que produtos infundidos com IA ressoavam com os clientes, graças à sensação de personalização”, disse Velastegui à TechCrunch. “As possibilidades pareciam infinitas para desenvolver IA que pudesse melhorar nossas vidas em pequenas e grandes escalas, e eu queria fazer parte dessa revolução. Então comecei a buscar projetos focados em IA e aproveitei todas as oportunidades para expandir a partir daí.”
Carreira voltada para IA
Velastegui trabalhou no primeiro MacBook Air — e no primeiro iPad — e logo depois foi promovida a gerente de produtos para todos os laptops e acessórios da Apple. Alguns anos depois, Velastegui se mudou para o grupo de projetos especiais da Apple, onde ajudou a desenvolver CarPlay, iCloud, Apple Maps e os sistemas de dados e IA da Apple.
Em 2015, Velastegui se juntou ao Google como chefe de arquitetura de silício e diretora da linha de produtos da marca Nest da empresa. Após uma breve passagem pela empresa de tecnologia de áudio Doppler Labs, ela aceitou uma oferta de emprego na Microsoft como gerente geral de produtos de IA e busca.
Na Microsoft, onde Velastegui acabou liderando todas as iniciativas de IA relacionadas a aplicativos empresariais, ela guiou equipes para infundir produtos como LinkedIn, Bing, PowerPoint, Outlook e Azure com IA. Ela também liderou explorações e projetos internos construídos com o GPT-3, o modelo de geração de texto da OpenAI, para o qual a Microsoft havia adquirido recentemente a licença exclusiva.
“Meu tempo na Microsoft realmente se destaca”, disse Velastegui. “Entrei na empresa quando estava passando por grandes mudanças sob a liderança do CEO Satya Nadella. Mentores e colegas me aconselharam contra essa mudança em 2017 porque viam a Microsoft como atrasada na indústria. Mas em um curto espaço de tempo, a Microsoft começou a fazer avanços reais em IA, e eu queria participar.”
Velastegui deixou a Microsoft em 2022 para fundar uma empresa de consultoria e liderar o desenvolvimento de produtos na Aptiv, a empresa de tecnologia automotiva. Ela se juntou ao comitê de IA da NSF, que colabora com a indústria, academia e governo para apoiar a pesquisa básica em IA, em 2023.
Navegando pela indústria
Quando perguntada sobre como navega pelos desafios da indústria de tecnologia dominada por homens, Velastegui credita às mulheres que considera suas mentoras mais fortes. É importante que as mulheres se apoiem, diz Velastegui — e, talvez mais importante, que os homens defendam suas colegas.
“Para mulheres na tecnologia, se você já fez parte de uma transformação, adoção ou gestão de mudanças, você tem o direito de estar à mesa, então não tenha medo de ocupar seu lugar lá”, disse Velastegui. “Levante a mão para assumir mais responsabilidades em IA, seja parte do seu trabalho atual ou um projeto desafiador. Os melhores gerentes irão apoiá-la e encorajá-la a continuar avançando. Mas se isso não for viável no seu trabalho das 9 às 5, procure comunidades ou programas universitários onde você possa fazer parte da equipe de IA.”
A falta de pontos de vista diversos no local de trabalho (ou seja, equipes de IA compostas principalmente por homens) pode levar ao pensamento de grupo, observa Velastegui, razão pela qual ela defende que as mulheres compartilhem feedback sempre que puderem.
“Eu encorajo fortemente mais mulheres a se envolverem em IA para que nossas vozes, experiências e pontos de vista sejam incluídos neste ponto crítico de início onde as tecnologias fundamentais de IA estão sendo definidas para agora e para o futuro”, disse ela. “É crítico que mulheres em todas as indústrias realmente se envolvam em IA. Quando nos juntamos à conversa, podemos ajudar a moldar a indústria e mudar esse desequilíbrio de poder.”
Velastegui afirma que seu trabalho agora, com a NSF, foca em enfrentar questões fundamentais pendentes em IA, como a falta do que ela chama de “representação digital”. Preconceitos e preconceitos permeiam a IA atual, afirma, em parte devido à composição homogênea das empresas que a desenvolvem.
“A IA está sendo treinada com dados de desenvolvedores, mas os desenvolvedores são principalmente homens com perspectivas específicas, e representam um subconjunto muito pequeno das 8 bilhões de pessoas no mundo”, disse ela. “Se não estamos incluindo mulheres como desenvolvedoras e se as mulheres não estão fornecendo feedback como usuárias, então a IA não as representará de forma alguma.”
Equilibrando inovação e segurança
Velastegui vê o ritmo acelerado da indústria de IA como um “grande problema” — na ausência de uma estrutura comum de segurança ética, ou seja. Tal estrutura, se algum dia fosse amplamente adotada, poderia permitir que os desenvolvedores construíssem sistemas com rapidez sem sufocar a inovação, acredita ela.
Mas ela não está contando com isso.
“Nunca vimos uma tecnologia tão transformadora evoluir em um ritmo tão implacável”, disse Velastegui. “Pessoas, regulamentação, sistemas legados… nada nunca teve que acompanhar a velocidade atual da IA. O desafio se torna como se manter informado, atualizado e com visão de futuro, enquanto também ciente dos perigos se nos movemos rápido demais.”
Como uma empresa — ou desenvolvedor — pode criar produtos de IA de forma responsável hoje? Velastegui defende uma abordagem “centrada no ser humano”, aprendendo com erros passados e priorizando o bem-estar dos usuários em seu núcleo.
“As empresas devem capacitar um conselho de IA diversificado e multifuncional que revise questões e forneça recomendações que reflitam o ambiente atual”, disse Velastegui, “e criar canais para feedback e supervisão regulares que se adaptarão à medida que o sistema de IA evolui. E deve haver canais para feedback e supervisão regulares que se adaptarão à medida que os sistemas de IA evoluem.