{"id":25732,"date":"2023-11-08T17:46:16","date_gmt":"2023-11-08T20:46:16","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/mia-meetup-2023-uma-reuniao-para-mulheres-em-ia-generativa\/"},"modified":"2025-03-27T16:18:16","modified_gmt":"2025-03-27T19:18:16","slug":"mia-meetup-2023-uma-reuniao-para-mulheres-em-ia-generativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/mia-meetup-2023-uma-reuniao-para-mulheres-em-ia-generativa\/","title":{"rendered":"MIA Meetup 2023: uma reuni\u00e3o para mulheres em IA generativa"},"content":{"rendered":"\n

\u00c0 medida que as cadeiras cinzentas do colorido audit\u00f3rio da Sede 1 do Nubank em S\u00e3o Paulo eram ocupadas, um belo cen\u00e1rio foi sendo constru\u00eddo: uma presen\u00e7a quase inteiramente formada por mulheres.<\/p>\n\n\n\n

E n\u00e3o apenas na plateia, mas tamb\u00e9m em posi\u00e7\u00f5es de destaque como palestrantes e organizadoras que fizeram acontecer o evento <\/span>Mulheres na Intelig\u00eancia Artificial<\/b> (MIA) 2023, desta vez em formato h\u00edbrido.<\/span><\/p>\n\n\n\n

MIA \u00e9 um grupo nascido do encontro de embaixadoras da Women in Data Science (WiDS) no Rio de Janeiro e em S\u00e3o Paulo, que tem como miss\u00e3o desenvolver e fomentar uma comunidade global que empodere mulheres por meio da troca de conhecimento em IA, bem como realizando trabalho de mentoria.<\/p>\n\n\n\n

O evento contou com palestras sobre <\/span>gest\u00e3o de pessoas<\/b>, com Diandra Kubo, Gerente de Ci\u00eancia de Dados do Nubank; <\/span>evolu\u00e7\u00e3o de Grandes Large Language Models (LLMs)<\/b>, com Mirelle C. Bueno, Pesquisadora em Processamento de Linguagem Natural do Instituto de Pesquisa Eldorado; e <\/span>oportunidades e riscos da IA generativa<\/b>, com Kizzy Terra, S\u00f3cio Fundador do grupo Programa\u00e7\u00e3o Din\u00e2mica.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Quer saber tudo o que rolou no evento e entender as discuss\u00f5es nas tr\u00eas palestras? Leia aqui!<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Navegando a transi\u00e7\u00e3o: A jornada de Diandra Kubo de Cientista de Dados a Gerente de Pessoas no Nubank<\/h2>\n\n\n\n

Escolhendo o caminho da Gest\u00e3o de Pessoas<\/h2>\n\n\n\n

Diandra Kubo, Gerente de Ci\u00eancia de Dados do Nubank, abriu sua palestra discutindo uma encruzilhada cr\u00edtica que muitos profissionais seniores de ci\u00eancia de dados enfrentam: Eles deveriam permanecer como especialistas t\u00e9cnicos ou fazer a transi\u00e7\u00e3o para uma fun\u00e7\u00e3o de gest\u00e3o de pessoas?<\/p>\n\n\n\n

\n

O Nubank adota planos de desenvolvimento de carreira em Y\u2026 profissionais devem optar por seguir o caminho de especialista ou de gest\u00e3o de pessoas<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

A ideia da palestra veio de um <\/span>texto escrito por Matheus Facure<\/span><\/a>, Cientista de Dados do Nubank, que n\u00e3o se identificava com a carreira de gest\u00e3o. J\u00e1 Diandra se concentrou na gest\u00e3o de pessoas e trouxe outra perspectiva.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ela confessou suas hesita\u00e7\u00f5es iniciais:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Ela poderia ser respons\u00e1vel pela carreira de outras pessoas?<\/li>\n\n\n\n
  2. Seu papel era ser especialista ou ter um conhecimento razo\u00e1vel de diversas \u00e1reas?<\/li>\n\n\n\n
  3. A transi\u00e7\u00e3o para a gest\u00e3o significaria abandonar as suas ra\u00edzes t\u00e9cnicas?<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Por\u00e9m, ap\u00f3s introspec\u00e7\u00e3o, ela percebeu sua capacidade de ser uma profissional multifacetada e que ainda poderia ser profundamente t\u00e9cnica na gest\u00e3o de pessoas. Ela decidiu aceitar o desafio e abra\u00e7ar seu papel como Gerente de Ci\u00eancia de Dados.<\/p>\n\n\n\n

    Desafios na transi\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

    Diandra compartilhou abertamente os desafios que enfrentou em sua nova fun\u00e7\u00e3o. Ela enfatizou a import\u00e2ncia de:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Aprender a delegar tarefas de forma eficaz.<\/li>\n\n\n\n
    • Avaliar n\u00e3o apenas as entregas, mas tamb\u00e9m o desempenho geral dos membros da equipe.<\/li>\n\n\n\n
    • Manter avalia\u00e7\u00f5es imparciais.<\/li>\n\n\n\n
    • Maximizar o potencial dos talentos da equipe, incluindo os seus, para obter o maior impacto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \n

      \u00c9 preciso ter muito cuidado para n\u00e3o cair no microgerenciamento e identificar o que \u00e9 escal\u00e1vel dentro da realidade do time.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

      Ferramentas para o sucesso na Gest\u00e3o de Pessoas<\/h2>\n\n\n\n

      Diandra destacou as principais estrat\u00e9gias e ferramentas que foram fundamentais em sua jornada:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Escuta ativa:<\/strong> compreender as motiva\u00e7\u00f5es da equipe.<\/li>\n\n\n\n
      • Franqueza radical:<\/strong> criando um ambiente de comunica\u00e7\u00e3o seguro e honesto.<\/li>\n\n\n\n
      • Alinhando expectativas:<\/strong> objetivos e dire\u00e7\u00f5es claras.<\/li>\n\n\n\n
      • Sess\u00f5es de carreira:<\/strong> garantir que os membros da equipe estejam cientes de sua trajet\u00f3ria profissional.<\/li>\n\n\n\n
      • Oportunidades:<\/strong> criar momentos para os membros da equipe superarem as expectativas.<\/li>\n\n\n\n
      • Reconhecimento:<\/strong> celebrar pontos fortes e resultados para aumentar a confian\u00e7a da equipe.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        Disparidade de g\u00eanero na Ci\u00eancia de Dados<\/h2>\n\n\n\n

        Perto da conclus\u00e3o, Diandra abordou uma quest\u00e3o pertinente: a necessidade de mais mulheres em cargos de lideran\u00e7a em Ci\u00eancia de Dados.<\/p>\n\n\n\n

        \n

        Muitas vezes, as profissionais do sexo feminino s\u00e3o solicitadas a fazer coisas que nunca seriam consideradas parte do escopo de trabalho de um homem.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

        Ela enfatizou o infeliz estere\u00f3tipo que as mulheres enfrentam e a necessidade de mudan\u00e7a na ind\u00fastria.\n<\/p>\n\n\n\n

        Perguntas e respostas do p\u00fablico<\/h2>\n\n\n\n

        Na sess\u00e3o interativa de perguntas e respostas, Diandra compartilhou que o equil\u00edbrio entre sua fun\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica e suas fun\u00e7\u00f5es gerenciais foi facilitado pela natureza inerentemente t\u00e9cnica do Nubank.<\/p>\n\n\n\n

        \n

        Trabalhar no Nubank \u00e9 um privil\u00e9gio, porque \u00e9 um lugar t\u00e9cnico\u2026 mesmo quando n\u00e3o est\u00e1 escrevendo c\u00f3digo, ela ainda \u00e9 muito t\u00e9cnica no seu trabalho.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

        Ao ser questionada sobre o processo inclusivo de contrata\u00e7\u00e3o do Nubank, ela enfatizou:<\/p>\n\n\n\n

        O Nubank n\u00e3o filtra nenhuma faculdade, gradua\u00e7\u00e3o ou institui\u00e7\u00e3o de ensino em seus processos seletivos. Os processos s\u00e3o desenhados para avaliar com base apenas no processo e n\u00e3o na forma\u00e7\u00e3o acad\u00eamica.<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n

        A palestra de Diandra Kubo n\u00e3o s\u00f3 ofereceu informa\u00e7\u00f5es valiosas para aqueles que estavam \u00e0 beira de uma transi\u00e7\u00e3o de carreira, mas tamb\u00e9m esclareceu quest\u00f5es importantes do setor.<\/p>\n\n\n\n

        Uma breve hist\u00f3ria dos Large Language Models (LLMs) com Mirelle C. Bueno<\/h2>\n\n\n\n

        Mirelle Candida Bueno, uma proeminente pesquisadora em PNL, forneceu insights sobre os princ\u00edpios fundamentais dos Large Language Models (LLMs). Ela enfatizou:\n<\/p>\n\n\n\n

        \n

        Tudo por tr\u00e1s disso [ChatGPT] j\u00e1 estava em vigor. O que faltou foi organizar tudo em uma interface agrad\u00e1vel.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

        Remontando a mais de 50 anos de hist\u00f3ria, ela destacou que a tecnologia subjacente, apesar de parecer recente, tem profundas ra\u00edzes hist\u00f3ricas.\n<\/p>\n\n\n\n

        A ess\u00eancia dos modelos de linguagem<\/h2>\n\n\n\n

        Os modelos de linguagem natural operam com base na ideia central de prever a pr\u00f3xima palavra em uma frase com base no contexto anterior. Um conceito aparentemente simples, mas que demorou at\u00e9 2013 para funcionar de forma eficaz. Ela descreve esses modelos como um \u201cjogo de dados\u201d onde as previs\u00f5es s\u00e3o condicionadas ao contexto e ao conhecimento acumulado.<\/p>\n\n\n\n

        Os primeiros modelos<\/h2>\n\n\n\n

        O objetivo dos primeiros modelos de linguagem era automatizar a an\u00e1lise probabil\u00edstica. Sua inten\u00e7\u00e3o era avaliar erros e impor penalidades. A evolu\u00e7\u00e3o dos modelos probabil\u00edsticos simples para os sistemas automatizados atuais foi longa e teve marcos significativos.\n<\/p>\n\n\n\n

        Mirelle utilizou uma representa\u00e7\u00e3o 2D para elucidar a arquitetura desses modelos. Essa visualiza\u00e7\u00e3o ressaltou como palavras semelhantes residem no mesmo plano latente, enquanto contextos distintos est\u00e3o mais distantes.<\/p>\n\n\n\n

        A era Bi-LSTM e ELMO<\/h2>\n\n\n\n

        Em 2016, vimos o surgimento do deep learning que catalisou o desenvolvimento dos modelos Bi-LSTM e ELMO. Esses modelos se destacaram em discernir contextualmente o conte\u00fado mais pertinente. No entanto, Mirelle observou que eles \u201cnunca se tornaram extraordin\u00e1rios\u201d devido aos seus problemas de perda de mem\u00f3ria e desafios com o acabamento.<\/p>\n\n\n\n

        A revolu\u00e7\u00e3o dos Transformadores<\/h2>\n\n\n\n

        O termo \u201cTransformadores\u201d, no mundo do Deep Learning, refere-se a uma arquitetura inovadora introduzida em 2017. Diferentes de seus equivalentes cinematogr\u00e1ficos, esses Transformadores mudaram a maneira como pensamos sobre os LLMs.<\/p>\n\n\n\n

        Composta por duas camadas, uma para codificar texto em vetores e outra para gerar texto, essa arquitetura introduziu o mecanismo de aten\u00e7\u00e3o central. Isso garantiu que mesmo comandos longos mantivessem o contexto, resolvendo o problema de perda de mem\u00f3ria presente em modelos anteriores.<\/p>\n\n\n\n

        Ascens\u00e3o dos modelos GPT e BERT<\/h2>\n\n\n\n

        O GPT (Transformador Generativo Pr\u00e9-treinado) estreou em 2017. Apesar de seu come\u00e7o humilde, o princ\u00edpio do seu design persiste em seus sucessores como GPT-3.5 e GPT-4.<\/p>\n\n\n\n

        Em 2018, o BERT foi introduzido, um modelo conhecido por prever partes escondidas de frases. Mirelle destacou sua efici\u00eancia, afirmando que ele n\u00e3o requer muitos dados para treinamento, ao contr\u00e1rio de seus equivalentes GPT.<\/p>\n\n\n\n

        LLMs modernos e suas implica\u00e7\u00f5es<\/h2>\n\n\n\n

        Mirelle expressou preocupa\u00e7\u00e3o com o fato de modelos contempor\u00e2neos como GPT-3 e GPT-4 se tornarem cada vez mais propriet\u00e1rios. <\/p>\n\n\n\n

        \n

        Ao dificultarem o acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o, estes modelos tamb\u00e9m dificultam a investiga\u00e7\u00e3o e o desenvolvimento.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

        No entanto, ela tamb\u00e9m destacou outros LLMs dignos de men\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • LaMDA:<\/strong> o pioneiro em treinamento de dados de di\u00e1logo.<\/li>\n\n\n\n
        • Chinchila:<\/strong> um modelo que demonstra que o desempenho eficiente n\u00e3o necessita de bilh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/li>\n\n\n\n
        • PaLM:<\/strong> que lan\u00e7ou as bases para o Bard do Google.<\/li>\n\n\n\n
        • LLaMa:<\/strong> um modelo de pesquisa aberta muito louv\u00e1vel da Meta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          Considera\u00e7\u00f5es finais<\/h2>\n\n\n\n

          Mirelle concluiu ressaltando a import\u00e2ncia da abertura na pesquisa de LLM. Para aqueles interessados em se aprofundar no dom\u00ednio dos LLMs, ela recomendou cursos abrangentes em institui\u00e7\u00f5es como Stanford e plataformas como Coursera.<\/p>\n\n\n\n

          Oportunidades e riscos da IA generativa: insights de Kizzy Terra<\/h2>\n\n\n\n

          A palestra de Kizzy Terra no MIA 2023 mergulhou na \u00e9tica, nos riscos e nas oportunidades que cercam o campo emergente da IA generativa. Tra\u00e7ando paralelos com inova\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas e levantando quest\u00f5es cr\u00edticas, Terra explorou o potencial impacto transformador desta tecnologia na sociedade.<\/p>\n\n\n\n

          O lugar da IA na hist\u00f3ria<\/h2>\n\n\n\n

          Baseando-se no passado, Terra comparou a ascens\u00e3o da intelig\u00eancia artificial \u00e0 prensa de Gutenberg de 1430. Esta compara\u00e7\u00e3o sublinhou o potencial da IA para ser t\u00e3o perturbadora como a imprensa que tornou os livros e documentos amplamente acess\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n

          \n

          A intelig\u00eancia artificial \u00e9 t\u00e3o perturbadora quanto a imprensa.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

          Oportunidades de IA generativa<\/h2>\n\n\n\n

          1. Consumindo novas aplica\u00e7\u00f5es<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          A IA generativa deu origem a uma infinidade de aplicativos como ChatGPT e Midjourney. Terra destacou as discuss\u00f5es acad\u00eamicas em andamento sobre o uso da IA na produ\u00e7\u00e3o de trabalhos acad\u00eamicos.<\/p>\n\n\n\n

          \n

          N\u00e3o se trata de ignorar o uso desenfreado da IA, mas de realizar discuss\u00f5es t\u00e9cnicas para definir a melhor forma de utiliz\u00e1-la.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

          2. Criando novas aplica\u00e7\u00f5es<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Com a disponibilidade de APIs p\u00fablicas de modelos de linguagem grande, h\u00e1 uma abertura para inovadores criarem ferramentas que aumentem a acessibilidade, como modelos avan\u00e7ados de vis\u00e3o computacional.\n<\/p>\n\n\n\n

          3. Construindo o futuro<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Incentivando o p\u00fablico a contribuir ativamente para a narrativa da IA, Terra pediu:<\/p>\n\n\n\n

          \n

          N\u00e3o se trata de resolver problemas coletivos individualmente, mas de contar com a comunidade para tomar essa decis\u00e3o.<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

          4. Futuro do trabalho<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Habilidades interpessoais como criatividade, originalidade e pensamento cr\u00edtico dominar\u00e3o o futuro, fazendo ecoar os sentimentos do F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial.<\/p>\n\n\n\n

          Para Terra, muitas pessoas parecem n\u00e3o perceber que a decis\u00e3o de substituir humanos por m\u00e1quinas n\u00e3o ser\u00e1 tomada por m\u00e1quinas, mas por outras pessoas. Por\u00e9m, diferenciar-se desenvolvendo habilidades interpessoais \u00e9 uma forma de evitar ser substitu\u00eddo como profissional.<\/p>\n\n\n\n

          Riscos da IA generativa<\/h2>\n\n\n\n

          1. Opacidade e vieses discriminat\u00f3rios<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          Ecoando as preocupa\u00e7\u00f5es levantadas por Mirelle C. Bueno, Terra discutiu os perigos da opacidade nos modelos de IA, destacando o potencial para vieses e pr\u00e1ticas discriminat\u00f3rias.\n<\/p>\n\n\n\n

          2. Impacto ambiental, custos e viola\u00e7\u00f5es de direitos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          A IA generativa carrega uma forte pegada ecol\u00f3gica. Usando o exemplo do GPT-5, Terra questionou as motiva\u00e7\u00f5es por tr\u00e1s dos investimentos maci\u00e7os em IA:<\/p>\n\n\n\n

          \n

          Que empresa investiria essa quantia de dinheiro sem receber nada em troca?<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

          Ela tamb\u00e9m enfatizou os dilemas \u00e9ticos ao apontar que nossa sociedade atual gasta 700 mil d\u00f3lares por dia em uma m\u00e1quina e apenas 2 em seres humanos, referindo-se ao custo di\u00e1rio das GPUs do GPT e ao pagamento de apenas 2 d\u00f3lares por dia para os trabalhadores quenianos que participaram no treinamento LLM.<\/p>\n\n\n\n

          3. Modula\u00e7\u00e3o de interesses e gostos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

          A influ\u00eancia das IAs generativas nas nossas prefer\u00eancias e interesses n\u00e3o pode ser ignorada. Estas ferramentas, com as suas agendas ocultas, apresentam riscos.<\/p>\n\n\n\n

          Mais perguntas do que respostas<\/h2>\n\n\n\n

          A palestra de Terra foi conclu\u00edda com um segmento instigante questionando a prolifera\u00e7\u00e3o desenfreada da IA em nossas vidas:<\/p>\n\n\n\n

          \n

          Dever\u00edamos permitir que estas m\u00e1quinas inundassem os nossos canais de informa\u00e7\u00e3o com propaganda e inverdades?<\/span><\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

          Apoiando as preocupa\u00e7\u00f5es levantadas por l\u00edderes tecnol\u00f3gicos como Elon Musk, ela desafiou a autoridade desenfreada de magnatas tecnol\u00f3gicos n\u00e3o eleitos:<\/p>\n\n\n\n

          Para ela, estas decis\u00f5es n\u00e3o podem ser delegadas a l\u00edderes n\u00e3o eleitos do sector tecnol\u00f3gico, cuja autoridade prov\u00e9m exclusivamente do seu poder de compra.<\/p>\n\n\n\n

          A ado\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial \u00e9 realmente inevit\u00e1vel neste momento? E representa necessariamente um progresso para a nossa sociedade? Alguma coisa realmente vale a pena em nome da produtividade?<\/p>\n\n\n\n

          Talvez ainda n\u00e3o tenhamos as respostas para todas essas perguntas. Mas sem d\u00favida, mentes como a de Kizzy Terra podem nos ajudar a encontr\u00e1-las num futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n\n\n

          Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

          O MIA Meetup 2023 foi uma iniciativa apoiada pelo Nubank. Aqui, a presen\u00e7a das mulheres \u00e9 indispens\u00e1vel se quisermos colocar as grandes quest\u00f5es, n\u00e3o apenas na IA generativa, mas em todas as quest\u00f5es relacionadas com os ecossistemas tecnol\u00f3gicos e financeiros.<\/p>\n\n\n\n

          Se voc\u00ea quiser contribuir com essa discuss\u00e3o, junte-se a n\u00f3s. O Nubank est\u00e1 com vagas para mulheres em Ci\u00eancia de Dados!<\/p>\n\n\n\n

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