{"id":12069,"date":"2024-05-09T12:01:12","date_gmt":"2024-05-09T12:01:12","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=12069"},"modified":"2024-05-10T05:04:11","modified_gmt":"2024-05-10T05:04:11","slug":"interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2024\/05\/interview-chad-sanderson-ceo-of-data-contracts-platform-gable-ai\/","title":{"rendered":"Entrevista: Chad Sanderson, diretor executivo da plataforma de contratos de dados Gable.ai"},"content":{"rendered":"

Quando as empresas implementam ferramentas de IA empresarial, descobrem frequentemente que o seu lago de dados pode ser profundo, mas \u00e9 confuso. Mesmo que comecem com dados cuidadosamente seleccionados, uma m\u00e1 gest\u00e3o das altera\u00e7\u00f5es de dados pode ter consequ\u00eancias graves a jusante.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson \u00e9 o CEO e fundador da Gable.ai, onde ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a melhorar a qualidade dos dados em escala.<\/p>\n

Tive oportunidade de falar com ele sobre a import\u00e2ncia da qualidade dos dados e sobre a forma como os contratos de dados podem garantir que as aplica\u00e7\u00f5es baseadas em grandes quantidades de dados mant\u00eam a sua integridade.<\/p>\n

\"\"
Chad Sanderson. Fonte: Fornecido<\/figcaption><\/figure>\n

P: Tem experi\u00eancia como jornalista. Quer contar-nos como acabou por se dedicar aos dados e como se apaixonou pela ci\u00eancia dos dados e pela qualidade dos dados?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"A ci\u00eancia dos dados foi algo que comecei a praticar como jornalista porque tinha o meu pr\u00f3prio s\u00edtio Web e precisava de configurar a an\u00e1lise da Web. Aprendi tudo sobre o GA4, comecei a fazer testes A-B, ci\u00eancia de dados muito b\u00e1sica. Depois, gostei tanto que passei a trabalhar a tempo inteiro, aprendi estat\u00edstica e acabei por ir trabalhar para a Oracle<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span> como analista e cientista de dados.<\/em><\/p>\n

Depois, comecei a gerir equipas no dom\u00ednio dos dados. No in\u00edcio, era mais nas equipas de experimenta\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise. Depois, comecei a dedicar-me mais \u00e0 engenharia de dados e, por fim, \u00e0s infra-estruturas, \u00e0s plataformas de infra-estruturas de dados.<\/em><\/p>\n

Trabalhei na plataforma de Intelig\u00eancia Artificial da Microsoft. E tamb\u00e9m liderei a plataforma de IA e de dados numa empresa de tecnologia de transporte de mercadorias em fase avan\u00e7ada chamada Convoy.\"<\/em><\/p>\n

P: Falou recentemente no MDS Fest sobre contratos de dados e como isso permite \u00e0s empresas ter esta governa\u00e7\u00e3o de dados federada. Quer explicar brevemente do que se trata?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Os contratos de dados s\u00e3o uma esp\u00e9cie de mecanismo de implementa\u00e7\u00e3o da governa\u00e7\u00e3o de dados federados e da gest\u00e3o de dados federados.<\/em><\/p>\n

Basicamente, no mundo antigo, ou seja, no mundo legado, on-prem, h\u00e1 20 anos, havia arquitectos de dados que constru\u00edam todo um ecossistema de dados numa empresa, a come\u00e7ar pelas bases de dados transaccionais, os sistemas ETL, todos os v\u00e1rios mecanismos que transformam os dados e, basicamente, os preparam para an\u00e1lise e ci\u00eancia de dados e IA.<\/em><\/p>\n

E todos esses dados foram fornecidos aos cientistas por uma equipa centralizada. Pode pensar-se nisto da mesma forma que um bibliotec\u00e1rio gere uma biblioteca.<\/em><\/p>\n

Asseguram a entrada e sa\u00edda de livros, a organiza\u00e7\u00e3o dos livros, o que facilita aos investigadores encontrar a informa\u00e7\u00e3o de que necessitam para os seus projectos.<\/em><\/p>\n

Mas o que aconteceu 15 anos depois, 20 anos depois, foi que pass\u00e1mos para a nuvem e para os engenheiros de software, e o software comeu o mundo, como diz Mark Andreessen, e todas as empresas decidiram tornar-se uma empresa de software. A forma como as empresas geriam os neg\u00f3cios de software consistia em permitir que as equipas de engenharia se movessem o mais rapidamente poss\u00edvel para criar aplica\u00e7\u00f5es de uma forma super iterativa e experimental.<\/em><\/p>\n

Isto significava que todos os dados que estas aplica\u00e7\u00f5es estavam a gerar j\u00e1 n\u00e3o estavam sujeitos ao planeamento da estrutura e \u00e0 forma como foram concebidos e organizados pelo arquiteto de dados. Bastava pegar em toda esta informa\u00e7\u00e3o e atir\u00e1-la para um local chamado lago de dados. E o lago de dados era muito confuso.<\/em><\/p>\n

A responsabilidade de dar algum sentido a todo este tipo de informa\u00e7\u00e3o pantanosa recaiu sobre o engenheiro de dados. Assim, \u00e9 poss\u00edvel viver um pouco em ambos os mundos, com uma camada de aplica\u00e7\u00e3o descentralizada e totalmente federada e uma camada de dados muito, muito centralizada e equipas de engenharia de dados a fazer o seu melhor para lhes dar algum sentido.<\/em><\/p>\n

O contrato de dados \u00e9 um mecanismo para que as equipas de dados a jusante e as equipas de engenharia de dados digam: \"Estamos a come\u00e7ar a utilizar estes dados de uma determinada forma.<\/em><\/p>\n

Temos algumas expectativas em rela\u00e7\u00e3o a eles. E isso significa que os engenheiros que criam os dados assumem a sua propriedade da mesma forma que um arquiteto de dados assumiria a propriedade de todo o sistema um ano antes. E \u00e9 isso que permite que a governa\u00e7\u00e3o e a qualidade sejam dimensionadas.<\/em><\/p>\n

Se n\u00e3o tivermos isso, ficamos com este tipo de situa\u00e7\u00e3o ca\u00f3tica\".<\/em><\/p>\n

P: E \u00e9 o tipo de situa\u00e7\u00e3o em que o lixo entra e sai. Se alterarmos algo muito pequeno nos nossos dados, isso pode ter ramifica\u00e7\u00f5es profundas a jusante.<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Sim, \u00e9 exatamente isso. E h\u00e1 muitas empresas que tiveram impactos realmente infelizes nos seus modelos de IA apenas por altera\u00e7\u00f5es relativamente pequenas que os criadores de aplica\u00e7\u00f5es n\u00e3o consideram importantes.<\/em><\/p>\n

Por exemplo, digamos que est\u00e1 a recolher o anivers\u00e1rio de algu\u00e9m porque quer enviar-lhe automaticamente uma mensagem de anivers\u00e1rio muito bonita.<\/em><\/p>\n

Pode estar a armazenar essa informa\u00e7\u00e3o de anivers\u00e1rio em tr\u00eas colunas com o m\u00eas, o ano e a data de anivers\u00e1rio. Pegamos em toda essa informa\u00e7\u00e3o e podemos fazer algumas coisas interessantes com ela. Mas se o engenheiro disser: \"Sabes que mais, dividir isto em tr\u00eas colunas diferentes \u00e9 uma estupidez.<\/em><\/p>\n

S\u00f3 quero ter uma coluna para a data. N\u00e3o h\u00e1 problema. E eles v\u00e3o fazer isso porque torna a sua aplica\u00e7\u00e3o mais f\u00e1cil de utilizar.<\/em><\/p>\n

Mas quem est\u00e1 a jusante e est\u00e1 a utilizar esses dados est\u00e1 \u00e0 espera de tr\u00eas colunas. Por isso, se amanh\u00e3 s\u00f3 receberem uma e as duas que estavam a utilizar desaparecerem, tudo o que tinham constru\u00eddo vai por \u00e1gua abaixo.<\/em><\/p>\n

\u00c9 o tipo de coisa que est\u00e1 sempre a acontecer nas empresas\".<\/em><\/p>\n

P: \u00c9 o diretor executivo de uma empresa chamada Gable. Quais s\u00e3o alguns dos principais desafios que as empresas enfrentam e que espera resolver? Como \u00e9 que a vossa plataforma aborda alguns desses problemas?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"O maior desafio que ouvimos da maioria das empresas que est\u00e3o a entrar no espa\u00e7o da IA e do ML, pelo menos do lado dos dados, s\u00e3o realmente duas coisas. A primeira \u00e9 a propriedade. Ou seja, se sou algu\u00e9m que est\u00e1 a construir sistemas de IA, estou a construir os modelos, preciso de algu\u00e9m que se aproprie dos dados que estou a utilizar e que se certifique de que esses dados s\u00e3o tratados como uma API.<\/em><\/p>\n

Se \u00e9 um engenheiro de software e depende da aplica\u00e7\u00e3o de outra pessoa, est\u00e1 a faz\u00ea-lo atrav\u00e9s de uma interface. Essa interface est\u00e1 bem documentada. Tem expectativas muito claras.<\/em><\/p>\n

Existem SLAs. Espera-se que o sistema funcione durante um determinado per\u00edodo de tempo. Se houver bugs, algu\u00e9m vai l\u00e1 e corrige-os.<\/em><\/p>\n

E \u00e9 por esta raz\u00e3o que se pode sentir confort\u00e1vel em depender de aplica\u00e7\u00f5es que n\u00e3o s\u00e3o apenas as que construiu. E em dados, \u00e9 isso que estamos a fazer quando extra\u00edmos dados do conjunto de dados de outra pessoa, como uma base de dados, por exemplo. E depois estamos a construir um modelo em cima disso.<\/em><\/p>\n

Estamos a depender de uma interface, mas atualmente n\u00e3o h\u00e1 muita propriedade sobre essa interface. N\u00e3o existe um verdadeiro SLA. N\u00e3o h\u00e1 muita documenta\u00e7\u00e3o.<\/em><\/p>\n

Pode mudar a qualquer altura. E se fosse assim que as APIs funcionassem, todo o nosso ecossistema da Internet estaria num caos. Nada funcionaria.<\/em><\/p>\n

Por isso, o que muitas empresas e equipas de dados anseiam neste momento \u00e9 a capacidade de confiar que os dados que est\u00e3o a utilizar ser\u00e3o amanh\u00e3 os mesmos que eram ontem. Essa \u00e9 uma parte. E um dos resultados realmente essenciais disso \u00e9 a qualidade dos dados.<\/em><\/p>\n

Preocupamo-nos em garantir que os dados correspondem \u00e0s nossas expectativas. Digamos que estou a trabalhar com alguns dados de expedi\u00e7\u00e3o e estou a consumir algumas informa\u00e7\u00f5es sobre dist\u00e2ncias de expedi\u00e7\u00e3o de mercadorias. Esperaria sempre que essa funcionalidade de dist\u00e2ncia de transporte significasse aquilo que espero que signifique e n\u00e3o significasse subitamente uma coisa diferente, certo?<\/em><\/p>\n

Se eu disser que esta \u00e9 a dist\u00e2ncia de envio em milhas, amanh\u00e3 n\u00e3o quero que de repente signifique quil\u00f3metros, porque a IA n\u00e3o vai saber que mudou de milhas para quil\u00f3metros. Ela n\u00e3o tem o contexto para entender isso.<\/em><\/p>\n

O objetivo da Gable \u00e9 garantir que essas expectativas e SLAs muito claros est\u00e3o em vigor, que todos os dados que as equipas est\u00e3o a utilizar para a IA s\u00e3o claramente propriedade da empresa e que toda a organiza\u00e7\u00e3o compreende a forma como as diferentes pessoas dentro da empresa est\u00e3o a utilizar os dados e onde esse amor e cuidado s\u00e3o realmente necess\u00e1rios\".<\/em><\/p>\n

P: Grande parte da \u00eanfase \u00e9 colocada na garantia da qualidade dos dados para permitir a IA, mas a IA est\u00e1 a permitir-lhe fazer isso melhor?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"A IA \u00e9 espetacular, francamente. Penso que estamos a meio de um ciclo de moda, sem d\u00favida, 100%.<\/em><\/p>\n

Por isso, as pessoas v\u00e3o fazer algumas afirma\u00e7\u00f5es sobre o que a IA pode fazer que s\u00e3o bizarras. Mas penso que se formos realistas e nos concentrarmos apenas no que a IA pode fazer neste momento, j\u00e1 existe muito valor acrescentado para a nossa empresa em particular. Assim, o principal valor acrescentado da Gable, o que fazemos de forma diferente de todos os outros, \u00e9 a interpreta\u00e7\u00e3o de c\u00f3digos.<\/em><\/p>\n

Gable n\u00e3o \u00e9 uma ferramenta de dados. Somos uma ferramenta de engenharia de software concebida para as complexidades dos dados. E podemos interpretar c\u00f3digo que, em \u00faltima an\u00e1lise, produz dados para descobrir o que esse c\u00f3digo est\u00e1 a fazer.<\/em><\/p>\n

Assim, se eu tiver, digamos, um evento que est\u00e1 a ser emitido a partir de um sistema de front-end, e sempre que algu\u00e9m clica num bot\u00e3o, h\u00e1 um c\u00f3digo que diz: \"Este bot\u00e3o foi clicado\". Quero enviar um evento chamado bot\u00e3o clicado para uma base de dados. E depois, a partir dessa base de dados, vamos envi\u00e1-lo para o nosso lago de dados.<\/em><\/p>\n

E depois, a partir do nosso lago de dados, enviamo-lo para modelar o treino de um sistema de IA. E o que o Gable pode fazer \u00e9 dizer que, se um engenheiro de software decidir alterar a forma como o evento do bot\u00e3o clicado no c\u00f3digo est\u00e1 estruturado, o que teria um impacto em toda a gente a jusante, podemos reconhecer que isso aconteceu durante o processo DevOps.<\/em><\/p>\n

Por isso, quando um engenheiro de software est\u00e1 a consultar o GitHub e a fazer altera\u00e7\u00f5es ao seu c\u00f3digo, pode dizer, oh, espere um segundo, antes de fazer esta altera\u00e7\u00e3o, detect\u00e1mos que algo correu mal aqui.<\/em><\/p>\n

Grande parte dessa interpreta\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo foi desenvolvida utilizando mais aprendizagem autom\u00e1tica e m\u00e9todos baseados em an\u00e1lise est\u00e1tica.<\/em><\/p>\n

Mas a IA, que \u00e9 muito h\u00e1bil no reconhecimento de conven\u00e7\u00f5es, como padr\u00f5es de codifica\u00e7\u00e3o comuns, faz um excelente trabalho ao fornecer contexto sobre o motivo pelo qual as pessoas est\u00e3o a fazer altera\u00e7\u00f5es no c\u00f3digo ou qual \u00e9 a sua inten\u00e7\u00e3o. Por isso, h\u00e1 muitas formas interessantes de aplicar a IA ao nosso produto em particular.\"<\/em><\/p>\n

P: Se as empresas quiserem tirar partido da IA, v\u00e3o precisar de dados. Quais s\u00e3o, na sua opini\u00e3o, as maiores oportunidades para as empresas gerirem e desenvolverem os seus dados? Como \u00e9 que elas podem capitalizar e preparar-se para isso?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Por isso, penso que todas as empresas que pretendem tirar partido da IA t\u00eam de elaborar uma estrat\u00e9gia de dados. E penso que haver\u00e1 duas estrat\u00e9gias de dados que ser\u00e3o hiper-relevantes para todas as empresas.<\/em><\/p>\n

A primeira \u00e9 que, neste momento, os grandes modelos iterativos, os LLM, os LLM p\u00fablicos que todos conhecemos, como OpenAI<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Nuvem, Gemini<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>, Anthropic<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>A Comiss\u00e3o Europeia, por seu lado, est\u00e1 a utilizar principalmente dados dispon\u00edveis ao p\u00fablico, dados que se podem obter na Internet.<\/em><\/p>\n

E isto tem definitivamente utilidade para um modelo amplo e geral. Mas um dos desafios com estes LLMs \u00e9 algo chamado janelas de contexto, ou seja, quanto mais informa\u00e7\u00e3o t\u00eam para raciocinar, pior \u00e9 o seu trabalho. Assim, quanto mais restrita for a tarefa que lhes pudermos fornecer com uma quantidade limitada de contexto, mais eficazes ser\u00e3o.<\/em><\/p>\n

\u00c9 como uma pessoa, certo? Se eu lhe der a informa\u00e7\u00e3o de um livro e depois lhe perguntar sobre um par\u00e1grafo muito espec\u00edfico na p\u00e1gina 73, a sua capacidade de se lembrar dele ser\u00e1 provavelmente baixa. Mas se eu lhe der apenas um cap\u00edtulo para ler, \u00e9 prov\u00e1vel que fa\u00e7a um trabalho muito melhor.<\/em><\/p>\n

Por isso, penso que muitos destes modelos gerais n\u00e3o v\u00e3o ser t\u00e3o \u00fateis para as grandes empresas. E vamos come\u00e7ar a ver modelos cada vez mais pequenos que s\u00e3o mais orientados para o contexto. Portanto, s\u00e3o baseados em contextos mais pequenos.<\/em><\/p>\n

E a forma de obter um contexto de alta qualidade e bem sintonizado \u00e9 atrav\u00e9s da obten\u00e7\u00e3o de dados excelentes e bem sintonizados sobre esse aspeto espec\u00edfico, seja ele qual for, que estamos a analisar. E penso que os dados se v\u00e3o tornar o fosso competitivo para a maioria das empresas.<\/em><\/p>\n

Por isso, penso que esse vai ser um grande investimento que muitas empresas v\u00e3o ter de fazer. Precisamos de recolher o m\u00e1ximo de dados de alta qualidade poss\u00edvel para os podermos introduzir nestes modelos e n\u00e3o utilizar os modelos mais amplos com janelas de contexto mais alargadas.\"<\/em><\/p>\n

P: Como \u00e9 que coisas como o GDPR e a CCPA na Calif\u00f3rnia v\u00e3o afetar a forma como as pessoas ou as empresas lidam com a qualidade e a seguran\u00e7a dos dados?<\/strong><\/p>\n

Chad Sanderson: \"Penso que o RGPD e a CCPA s\u00e3o bons exemplos de como muitas empresas est\u00e3o preocupadas com a regulamenta\u00e7\u00e3o destes modelos generativos no futuro.<\/em><\/p>\n

Mesmo que os Estados Unidos digam \"isto est\u00e1 bem\", se a UE decidir que n\u00e3o est\u00e1, em \u00faltima an\u00e1lise, temos de aplicar estas normas a toda a gente, certo? O grande problema do RGPD \u00e9 que n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel saber se um cliente que acede ao seu s\u00edtio Web \u00e9 da Europa ou dos Estados Unidos.<\/em><\/p>\n

E, certamente, \u00e9 poss\u00edvel fazer a geolocaliza\u00e7\u00e3o e coisas do g\u00e9nero. Mas pode haver um europeu nos Estados Unidos que esteja a utilizar a sua aplica\u00e7\u00e3o e o RGPD n\u00e3o discrimina entre essa pessoa e algu\u00e9m que esteja a viver na Europa. Tem de ter a capacidade de os tratar da mesma forma.<\/em><\/p>\n

E isso significa que, efetivamente, \u00e9 preciso tratar todos os clientes da mesma forma, porque n\u00e3o se sabe quem \u00e9 a pessoa que est\u00e1 do outro lado. E isso exige muita governa\u00e7\u00e3o, muita inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica muito interessante, muitas mudan\u00e7as na forma como se lida com o marketing e coisas do g\u00e9nero. E penso que, provavelmente, vamos assistir a algo semelhante com a IA quando a regulamenta\u00e7\u00e3o come\u00e7ar a ser aplicada.<\/em><\/p>\n

A Europa j\u00e1 est\u00e1 a come\u00e7ar a pressionar nesse sentido. E \u00e9 por isso que \u00e9 mais seguro para muitas empresas fazerem as suas pr\u00f3prias coisas, certo? Eu tenho o meu pr\u00f3prio jardim murado.<\/em><\/p>\n

Estou a utilizar apenas os dados que recolho das nossas pr\u00f3prias aplica\u00e7\u00f5es. E esses dados n\u00e3o est\u00e3o a sair. N\u00e3o estamos a seguir os clientes pela Internet.<\/em><\/p>\n

Estamos apenas a analisar os padr\u00f5es de utiliza\u00e7\u00e3o efectiva dos nossos servi\u00e7os. Penso que isso se vai tornar muito importante. Outra coisa que penso que se vai tornar importante s\u00e3o os fornecedores de dados.<\/em><\/p>\n

Assim, os fornecedores de dados existem h\u00e1 muito tempo, ou seja, os dados como um servi\u00e7o, em que se diz: \"Olha, vou fornecer-te informa\u00e7\u00e3o actualizada sobre o tempo e tu pagas-me para ter acesso a essa informa\u00e7\u00e3o. E sou eu que j\u00e1 passei pelos obst\u00e1culos de a tornar segura, acess\u00edvel e fi\u00e1vel. E certifico-me de que a qualidade dos dados \u00e9 elevada.<\/em><\/p>\n

Isso j\u00e1 est\u00e1 a acontecer. Mas penso que isso vai explodir nos pr\u00f3ximos cinco a dez anos se precisarmos de dados que n\u00e3o podemos recolher nas nossas pr\u00f3prias aplica\u00e7\u00f5es internas. E penso que, nesse mundo, o conceito destes contratos vai tornar-se ainda mais importante.<\/em><\/p>\n

E isso vai estar associado a um contrato literal. Se estou a pagar para que os dados tenham um determinado aspeto, tenho certas expectativas em rela\u00e7\u00e3o a eles.<\/em><\/p>\n

N\u00e3o espero que esses dados mudem subitamente da \u00faltima vez que mos deu para hoje, porque agora podem realmente ter um impacto no meu modelo de aprendizagem autom\u00e1tica, que tem um impacto nos meus resultados.<\/em><\/p>\n

Interagimos diariamente com ferramentas de IA, mas quase nunca pensamos nos dados em que estes modelos se baseiam. A curadoria e a gest\u00e3o de dados v\u00e3o ser cruciais, especialmente para as empresas que est\u00e3o a implementar a IA internamente.\"<\/em><\/p>\n

A curadoria de dados, a gest\u00e3o da qualidade e o controlo v\u00e3o tornar-se mais cruciais \u00e0 medida que as empresas criam produtos que dependem de dados consistentemente bons.<\/p>\n

Se quiser saber mais sobre contratos de dados e como tirar o m\u00e1ximo partido dos dados da sua empresa, pode contactar Chad Sanderson<\/a> ou saber mais em Gable.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quando as empresas implementam ferramentas de IA empresarial, descobrem frequentemente que o seu lago de dados pode ser profundo, mas \u00e9 confuso. Mesmo que comecem com dados cuidadosamente seleccionados, uma m\u00e1 gest\u00e3o da altera\u00e7\u00e3o de dados pode ter consequ\u00eancias graves a jusante. Chad Sanderson \u00e9 o CEO e fundador da Gable.ai, onde ele ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a melhorar a qualidade dos dados em escala. Falei com ele sobre a import\u00e2ncia da qualidade dos dados e como os contratos de dados podem garantir que os aplicativos criados com base em grandes quantidades de dados mantenham sua integridade. P: Tem experi\u00eancia como jornalista. 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