A Equipa Potenciada pela IA: Um Novo Manual para Líderes de Produto

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Estamos a experimentar transcrever os nossos podcasts utilizando um programa de software. Perdoe quaisquer gralhas, uma vez que o bot não está correto a 100% do tempo.

Hannah Clark: Uma das muitas coisas desorientadoras acerca desta revolução da IA é o facto de estarmos coletivamente a inventar uma nova realidade, que provavelmente não preciso de lhe dizer ser muito menos utópica do que parece. Mas também é interessante observarmos, em tempo real, como tanto os líderes como os colaboradores individuais estão, atrevo-me a dizer, a esforçar-se para lidar com a complexidade que acompanha a criação de um novo caminho.

As questões relacionadas com ética no local de trabalho, qualidade dos resultados e impacto nos resultados futuros ocupam a mente de todos os elementos do organograma. Mas isso também significa que temos uma excelente oportunidade para aprender com as descobertas uns dos outros e tomar as nossas próprias decisões com base na realidade que queremos alcançar.

O meu convidado de hoje é Andrew Saxe, Vice-Presidente de Produto da Smartling. A Smartling atua no setor da tradução e dos serviços linguísticos, que é praticamente um exemplo paradigmático de uma indústria afetada pela IA. Quando Andrew começou na Smartling, a equipa prestava serviços de tradução manualmente, e a IA era apenas uma personagem de um antigo filme de ficção científica, com Haley Joel Osment no papel de um Pinóquio robótico.

Escusado será dizer que as coisas mudaram. Neste episódio, ouvirá a perspetiva de Andrew sobre como separar o verdadeiro valor da IA do entusiasmo exagerado, as considerações éticas que os líderes devem ter em conta ao implementar fluxos de trabalho baseados em IA e a razão pela qual as competências mais procuradas mudaram mais depressa do que alguém esperava. Vamos começar.

Ah, já agora, temos conversas como esta todas as semanas. Por isso, se isto lhe parece interessante, porque não subscreve? Muito bem, vamos começar.

Bem-vindos novamente ao podcast do Gestor de Produto. Estou hoje com Andrew Saxe. É o Vice-Presidente de Produto da Smartling.

Andrew, muito obrigado por arranjar tempo na sua agenda ocupada para estar connosco hoje.

Andrew Saxe: Claro. É um prazer estar aqui.

Hannah Clark: Pode partilhar um pouco sobre o seu percurso e explicar como chegou onde está hoje?

Andrew Saxe: Sempre tive interesse na Internet, provavelmente desde meados dos anos noventa. Era algo novo e sempre estive ligado ao mundo da tecnologia. Estudei bastante tecnologia e todos os meus empregos foram nas áreas de desenvolvimento e produto.

Durante algum tempo fui uma espécie de falso programador Web, a criar websites e código que não eram propriamente os melhores, e acabei por passar para produto. Estou na Smartling há cerca de 14 anos — em julho farei 15 —, por isso já lá estou há bastante tempo. Mas sempre estive ligado ao produto na Smartling.

Hannah Clark: Quinze anos é bastante tempo, sem dúvida.

Andrew Saxe: Não é pouco tempo, isso é certo.

Hannah Clark: Especialmente no mundo tecnológico. São anos de cão.

Andrew Saxe: Sim. É provavelmente a minha relação mais longa.

Hannah Clark: Hoje vamos concentrar-nos na evolução da ética em torno da IA, sob a perspetiva da liderança. Para começar, gostaria de enquadrar a conversa com base nas suas observações na Smartling ao longo dos últimos 15 anos?

Durante esse período, viu obviamente grandes transições tecnológicas na indústria da tradução. Houve a adoção da nuvem, a transparência e, agora, estamos na era da IA. O que distingue esta mudança?

Andrew Saxe: Trabalho no setor da tradução, por isso posso transformar inglês em francês, espanhol e outros idiomas. Quando pensamos nesse processo, percebemos que sempre envolveu muitas pessoas. A tradução existe há séculos e sempre foi uma atividade centrada nas pessoas.

Ao pensarmos nos avanços tecnológicos dos últimos 15 anos, a nuvem foi provavelmente o maior deles. Esses avanços tiveram sobretudo impactos empresariais e organizacionais. A mudança para a IA já teve um impacto profundo no mundo da tradução e, provavelmente noutras áreas, começará a afetar cada vez mais os seres humanos.

Embora a nuvem tenha tido um impacto enorme e permitido às empresas crescer sem terem de instalar centros de servidores, os utilizadores finais talvez não tenham sentido tanto essa mudança, exceto pelo facto de terem passado a dispor de mais aplicações e serviços. Mas são os trabalhadores do dia a dia que, na minha opinião, estão a ser mais afetados pela mudança atual para a IA, e vemos isso claramente no mundo da tradução.

Hannah Clark: Consigo imaginar que o impacto seja particularmente forte nesse setor. Quando falamos de implementar IA nos serviços de tradução, existe um grande impacto na força de trabalho dos tradutores e nos utilizadores finais. Como equilibram os ganhos de eficiência com o impacto na força de trabalho e de que forma mudou o papel dessas pessoas?

Andrew Saxe: Somos simultaneamente uma empresa de software como serviço e uma empresa que fornece ferramentas para gerir traduções e todo o processo associado. Existem milhares ou centenas de milhares de pessoas a introduzir traduções, e fornecemos ferramentas para gerir esse trabalho.

Há também as pessoas que efetivamente fazem as traduções. Oferecemos esses serviços e, durante muito tempo, as pessoas introduziram as traduções, analisaram a qualidade, corrigiram erros e garantiram a voz da marca de uma organização.

Há alguns anos surgiu a tradução automática neuronal. O Google Tradutor já existia há muito tempo, mas passou a utilizar tradução automática neuronal, o que teve um impacto significativo na qualidade. Contudo, não foi uma mudança que permitisse retirar os seres humanos do processo.

Tradicionalmente, alguém introduzia a tradução, outra pessoa revia a qualidade e, depois, o resultado regressava ao proprietário do conteúdo. Com a IA, estamos a procurar retirar as pessoas desse fluxo de trabalho ou, pelo menos, alterar o seu papel. À medida que a IA e as ferramentas melhoram, as pessoas deixam de ter de introduzir a tradução e podemos gerar uma primeira tradução melhor. Podemos utilizar IA e modelos linguísticos de grande escala para avaliar a qualidade e decidir se o conteúdo deve ou não ser encaminhado para uma pessoa.

Assim, o papel humano passa a ser sobretudo de validação. Quando avaliamos que a qualidade precisa de ser verificada, uma pessoa analisa o resultado e identifica casos específicos que o modelo não consegue avaliar corretamente. Depois, essa informação pode regressar ao sistema para que este melhore.

O papel muda claramente do início e do meio do fluxo de trabalho para o final, com validações aleatórias ou amostragens de conteúdo para controlo de qualidade. É uma grande mudança na forma como as pessoas trabalham. Talvez, no futuro, alguns componentes de validação deixem de ser necessários, mas é essa a direção atual.

Hannah Clark: Acho isso muito interessante, sobretudo quando fala da voz da marca. É algo tão subtil que pode ser difícil de identificar e dominar, mesmo na nossa própria língua. Imagino que seja ainda mais complexo para uma ferramenta de IA avaliar adequadamente numa tradução.

Por isso, compreendo que essa camada continue a ser muito relevante e difícil de substituir.

Andrew Saxe: Sem dúvida. A voz da marca é um componente enorme, tal como a terminologia específica. As empresas têm palavras de marca, termos de glossário que querem utilizar e palavras que querem evitar.

É necessário garantir que as traduções respeitam tudo isso. A IA faz um trabalho bastante bom, mas também pode cometer erros. É preciso criar barreiras de proteção e, por vezes, o fator humano é precisamente essa barreira.

Hannah Clark: Exatamente. Mesmo quando utilizamos IA para gerar ideias de conteúdo, há muitas nuances. É interessante pensar no que a tecnologia pode fazer atualmente, mas também perceber que existem diferentes funções de intervenção. Nem sempre se trata de uma tradução direta e automática.

Se estamos a passar de uma tarefa de introdução humana para um papel de validação, como é o fluxo de trabalho atual comparativamente ao de há cinco anos, antes desta transformação provocada pela IA?

Andrew Saxe: O fluxo de trabalho mudou bastante. As traduções utilizam tecnologia há décadas, incluindo ferramentas para computadores e servidores, mas sempre existiram pessoas a introduzir traduções, rever resultados e avaliar a qualidade.

Quando pensamos nos custos, as organizações gastam centenas de milhões ou milhares de milhões de dólares em tradução. Se o trabalho for feito por pessoas, pode demorar algum tempo. Com a IA, o processo torna-se instantâneo e os custos diminuem rapidamente, porque deixa de ser necessário pagar pelo mesmo volume de trabalho humano.

O fluxo de trabalho torna-se muito mais eficiente e passa a concentrar-se nos casos excecionais. Ainda existem situações em que é necessário recorrer a pessoas. Por exemplo, no caso de documentos jurídicos ou de informação que tenha de ser absolutamente precisa, pode continuar a ser necessário que seres humanos revejam tudo.

Por isso, alguns tipos de conteúdo continuarão a precisar de intervenção humana, embora espere que isso também mude ao longo dos próximos anos.

Hannah Clark: À medida que a confiança na tecnologia aumenta e esta se torna mais eficaz, surgem também debates éticos. Que considerações éticas apareceram nas vossas discussões de liderança sobre a implementação da IA, internamente ou na indústria dos serviços de tradução em geral?

Andrew Saxe: No nosso caso, temos conseguido transferir os linguistas com quem trabalhamos para funções diferentes e garantir que continuam a receber valores semelhantes. Talvez consigam agora rever mais conteúdo, porque é necessária menos edição e revisão. A sua produtividade aumentou, mas o papel passou para outra fase do fluxo de trabalho.

Estamos ainda no início da utilização destas ferramentas, por isso teremos de analisar esta questão com muito mais atenção. Na indústria, existe certamente uma discussão sobre o destino de todas estas pessoas.

A tradução é um negócio muito especializado. Falar espanhol ou francês não significa necessariamente conseguir traduzir documentos especializados ou conteúdos específicos. É uma área que exige reflexão e conhecimento.

Continuará a existir espaço para estas pessoas e talvez o trabalho evolua para a criação de conteúdo numa determinada língua, em vez da simples edição de conteúdo existente para tradução. Haverá certamente funções para profissionais no setor da tradução.

Hannah Clark: Isto também se verifica no espaço do conteúdo. Agora que existem ferramentas para tornar o processo mais eficiente, as competências procuradas também mudaram. Antes, a capacidade de produzir conteúdo e cumprir requisitos técnicos, especialmente de SEO, era muito valorizada. Imagino que algo semelhante esteja a acontecer na tradução.

A capacidade de compreender nuances específicas, nuances linguísticas, estilo e os requisitos de um cliente parece ser mais importante do que simplesmente traduzir palavra por palavra. É interessante observar como estas mudanças tecnológicas produzem um efeito dominó em toda a indústria e alteram aquilo que é procurado.

Andrew Saxe: Sem dúvida. Estamos a realizar investigação para captar algumas dessas nuances, como compreender a forma como uma organização se vê a si própria ou como quer que os clientes falem dela.

Descrições desse tipo podem influenciar significativamente aquilo que a IA ou o modelo linguístico produz. Já observámos alterações na qualidade com base nessas informações. Atualmente, os seres humanos continuam envolvidos na validação e revisão de algumas dessas nuances, embora isso também possa mudar com o tempo.

Hannah Clark: Gosto de pensar que, sempre que o mercado cria um aumento num determinado aspeto, como o volume de produção, surge também uma procura por maior qualidade, ideias mais autênticas e conteúdos que se destaquem dos concorrentes.

É uma época muito interessante para estar vivo.

Andrew Saxe: É extremamente interessante ver uma mudança tão profunda acontecer num período tão curto.

Hannah Clark: Por vezes parece que estamos a assistir a uma transformação que normalmente demoraria várias décadas, mas que aconteceu em poucos meses. Continuo surpreendida. Sempre que tenho uma conversa sobre IA neste programa, fico impressionada.

Voltemos aos fluxos de trabalho. Quando tomam decisões sobre implementação e alterações ao processo, como determinam quais as tarefas que devem continuar a ser conduzidas principalmente por pessoas e quais devem ser atribuídas à IA?

Andrew Saxe: Depende. No mundo da tradução, existe uma matriz de custo, qualidade e velocidade. As pessoas procuram sempre a melhor qualidade ao preço mais baixo e com a maior rapidez possível.

Fazemos muita investigação, análise e testes para garantir que oferecemos a ferramenta certa para o tipo certo de conteúdo. Trabalhamos com níveis de confiança e, nas nossas ferramentas de IA, avaliamos se uma determinada tecnologia ou fluxo de trabalho consegue produzir um conteúdo cuja qualidade possamos garantir.

Quando conseguimos garantir essa qualidade, trabalhamos com o cliente para escolher o fluxo de trabalho adequado. Alguns clientes exigem que haja uma pessoa, ou até duas pessoas, envolvidas no processo, especialmente para determinados tipos de conteúdo.

No entanto, estamos a conseguir aplicar fluxos de trabalho apoiados por tecnologia a uma gama cada vez mais ampla de conteúdos. A exceção pode estar em idiomas com poucos recursos, para os quais talvez não existam dados suficientes nos modelos linguísticos. Nesses casos, a intervenção humana pode continuar a ser necessária.

Hannah Clark: Se olharmos para toda a organização Smartling, e não apenas para uma equipa específica, como estão a abordar a adoção da IA? A organização está a adotar a IA de forma uniforme ou existem diferenças relativamente às áreas onde é mais aplicável e às áreas onde há mais resistência?

Andrew Saxe: Existem talvez dois lados. Enquanto fornecedor de software, temos clientes que muitas vezes recebem internamente orientações para pedir soluções de IA. Querem utilizar IA, embora nem sempre saibam exatamente como. As organizações querem garantir ganhos de eficiência e que os seus fornecedores utilizam IA e conseguem demonstrar essa eficiência.

Estamos a tentar perceber que soluções podem gerar essa eficiência, poupança de custos ou outro resultado exigido pela organização. Internamente, todas as equipas utilizam ferramentas de IA. As equipas de engenharia e produto utilizam-nas, e as ferramentas de apoio ao cliente e o serviço de assistência também são apoiados por IA. Praticamente tudo está a avançar nessa direção.

Hannah Clark: Tenho observado cada vez mais mandatos relacionados com IA. Algumas organizações começam por incentivar a utilização da IA e, quando a adoção não atinge o nível pretendido, transformam esse incentivo numa obrigação. O objetivo é levar as pessoas a experimentar as ferramentas e a perceber como podem apoiar os seus fluxos de trabalho.

Andrew Saxe: Internamente, definimos algumas políticas e ferramentas autorizadas. Normalmente, os fornecedores que utilizamos já passaram por auditorias de segurança, o que nos permite criar algumas salvaguardas. Mas todos os dias surge uma nova ferramenta que qualquer pessoa pode experimentar.

Hannah Clark: No que diz respeito ao ciclo de entusiasmo, há novas tecnologias, mandatos, entusiasmo e muita especulação. Como ajudam a organização a separar o entusiasmo exagerado do valor real? Como evitam tanto a resistência à adoção como a adoção excessiva de ferramentas que não melhoram realmente a qualidade?

Andrew Saxe: Um dos nossos investigadores e engenheiros de IA costuma dizer que nem tudo tem de ser feito com IA. Se for possível resolver algo com uma regra ou uma instrução condicional, não devemos insistir que tudo seja baseado em IA.

Quando utilizamos ferramentas como o ChatGPT e ficamos surpreendidos por estas criarem um documento extenso ou apresentarem muita informação, isso contribui para o entusiasmo. Mas, quando aplicamos IA a soluções empresariais e a serviços para clientes, precisamos de um nível de confiança diferente.

É necessário perceber como aplicar a tecnologia de modo a melhorar o negócio ou os resultados dos clientes. Existe entusiasmo, mas, quando começamos a desenvolver ferramentas, a resposta torna-se mais ponderada. Queremos garantir que aquilo que estamos a construir é realmente útil e benéfico, e isso pode exigir mais tempo do que simplesmente escrever uma pergunta no ChatGPT.

Hannah Clark: Vejo um paralelo com as redes sociais. Houve uma altura em que todas as empresas tinham de estar nas redes sociais. Algumas não levaram isso suficientemente a sério; outras foram longe demais e investiram sem perceber qual era o retorno. É necessário encontrar um equilíbrio, criar um espaço para experimentar e identificar os casos de utilização adequados, mantendo apenas aqueles que demonstram um benefício real para o negócio.

Andrew Saxe: Fazemos muitas experiências. Quando testamos algo que acreditamos ser muito útil para os clientes, tentamos alcançar um nível de confiança de 80% ou 85% durante alguns meses.

Por vezes, é quase uma questão de cara ou coroa saber se funciona. A IA é excelente, mas ainda pode produzir o resultado desejado apenas metade das vezes. Por isso, existe uma camada importante de confiança, segurança e escolha correta dos casos de utilização.

Hannah Clark: Olhando para setores fora da tradução, que paralelos vê na integração da IA, particularmente no espaço de produto? Existem lições da sua experiência que sejam aplicáveis de forma mais ampla?

Andrew Saxe: Tento acompanhar as ferramentas mais recentes para equipas de produto e gestores de produto. Ainda não vi muitas aplicações que sejam extremamente úteis em determinadas áreas do desenvolvimento de produto, talvez porque estamos a inventar coisas que ainda não existem, novas ferramentas, interfaces e aplicações.

A IA pode ser útil na escrita: pode criar o esboço de uma especificação ou transformar esse documento em tarefas do Jira. Isso elimina parte da complexidade do trabalho dos gestores de produto. Também existem ferramentas que transformam um desenho num pedaço de papel num modelo visual e identificam áreas que podem ser desenvolvidas.

Acredito que veremos muitas aplicações que irão melhorar as tarefas quotidianas e menos estratégicas, libertando tempo para atividades que exigem mais reflexão, como inventar algo novo.

Hannah Clark: Falando em inventar algo novo, estou muito entusiasmada com a tendência da programação assistida por IA. Existe um enorme potencial para a colaboração entre equipas, permitindo ter uma ideia e gerar um protótipo que possa ser desenvolvido por uma equipa com as competências necessárias.

Andrew Saxe: Já viu algumas dessas ferramentas em funcionamento?

Hannah Clark: A nossa equipa interna tem experimentado bastante e é muito interessante ver aquilo que as pessoas estão a criar. Todos já tivemos aquele momento, como utilizadores de smartphones, em que pensamos que devia existir uma aplicação para resolver um problema muito específico. Agora temos a tecnologia para experimentar e perceber se é uma boa ideia ou não.

Andrew Saxe: É uma excelente forma de testar se uma ideia realmente resulta.

Hannah Clark: Exatamente. É interessante poder validar imediatamente uma ideia. Talvez alguém já esteja a fazer algo semelhante, mas talvez seja possível fazê-lo melhor.

Andrew Saxe: Exatamente.

Hannah Clark: Relativamente à relação entre a IA e os trabalhadores humanos, o que o entusiasma na forma como esta tecnologia está a permitir que a sua força de trabalho evolua? O que gostaria de ver nos próximos três a cinco anos?

Andrew Saxe: Na perspetiva de uma plataforma, especialmente no mundo da tradução, existe muita gestão de tarefas. Muitas pessoas passam o dia inteiro envolvidas nos detalhes e algumas plataformas ocupam todo o seu dia de trabalho.

Acredito que estamos a avançar para uma gestão por exceção. Se pudermos confiar que a IA ou os modelos linguísticos produzem o resultado desejado, as pessoas devem concentrar-se apenas nas situações em que o resultado não é o esperado.

Isso significa reposicionar e reinventar muitas ferramentas, incluindo plataformas como a Smartling, para que funcionem mais através da gestão por exceção. Se as pessoas já não precisarem de executar todas essas tarefas, a tecnologia e as ferramentas poderão estar presentes em mais contextos, e não apenas num local específico.

Hannah Clark: O que pensa desta ideia? Há muito que sou crítica da forma tradicional como as pessoas evoluem nas suas carreiras. Muitas pessoas que são excelentes numa tarefa específica ascendem com base nas suas competências técnicas e acabam por se tornar líderes sem terem desenvolvido competências de liderança.

Agora, como os colaboradores individuais supervisionam tecnologias que executam tarefas básicas, estamos a começar a ensinar competências de gestão a um nível mais inicial. As pessoas desenvolvem a capacidade de gerir ou compreender o que é necessário para supervisionar uma equipa antes de chegarem à camada de gestão de pessoas.

Andrew Saxe: Isso faz todo o sentido. Nunca tinha pensado dessa forma, mas vou certamente refletir sobre isso, inclusive ao observar a equipa da Smartling.

Hannah Clark: É interessante porque envolve as nuances da gestão de pessoas, mas é positivo ver que as pessoas começam a pensar como gestores antes de se tornarem gestores.

Estou também entusiasmada com essa mudança.

Andrew Saxe: Faz todo o sentido. Cria muitas novas oportunidades para as pessoas fazerem coisas que antes não fariam.

Hannah Clark: É muito interessante observar estes resultados inesperados que surgem quando uma tecnologia provoca uma mudança completa de paradigma.

Andrew Saxe: Sem dúvida.

Hannah Clark: Foi muito divertido. Agradeço imenso a sua participação. Adoro uma conversa animada sobre IA.

Andrew Saxe: Tenho a certeza de que terá muitas mais.

Hannah Clark: Provavelmente já no próximo mês. Onde é que as pessoas podem acompanhá-lo online, Andrew?

Andrew Saxe: Podem encontrar-me no LinkedIn. Penso que o meu nome de utilizador é ASaxe.

Hannah Clark: Excelente. Muito obrigada por ter vindo e por disponibilizar o seu tempo.

Andrew Saxe: Muito obrigado.

Hannah Clark: Obrigada por nos ouvir. Para obter mais ideias, guias práticos e análises de ferramentas, subscreva a nossa newsletter em theproductmanager.com/subscribe. Pode ouvir mais conversas como esta subscrevendo o The Product Manager na plataforma onde costuma ouvir os seus podcasts.