CTO da Autodesk, Raji Arasu, pede diversidade nas equipes que desenvolvem IA

Para dar às mulheres acadêmicas focadas em IA e a outros o tempo de merecido — e tardio — em destaque, o TechCrunch tem publicado uma série de entrevistas focadas em mulheres notáveis que contribuíram para a revolução da IA.

Raji Arasu, CTO da Autodesk, afirmou que ela tem utilizado a IA por “várias décadas” para resolver desafios relacionados a software.

“Quando as abordagens tradicionais de desenvolvimento de software — sejam determinísticas, procedimentais ou outros métodos convencionais — tiveram dificuldades para enfrentar problemas complexos, sempre recorri à IA como solução, especialmente para lidar com dados não estruturados,” Arasu disse ao TechCrunch em uma entrevista.

Arasu teve uma longa carreira na tecnologia. Em 1993, ela ingressou na Oracle como líder técnica de engenharia. Alguns anos depois, foi contratada como gerente sênior no eBay, onde subiu para o cargo de VP de tecnologia. Após passagens pela StubHub e Intuit, Arasu aceitou uma oferta na Autodesk, onde permanece há quatro anos.

Muitas dessas oportunidades foram possibilitadas por uma forte rede de suporte profissional, disse Arasu. Ela tentou ajudar outros a terem sucesso, tornando-se vocal sobre o apoio a mulheres na tecnologia e impulsionando iniciativas de DEI, especialmente para conselhos de administração.

“No início da minha carreira, tive a sorte de ter uma diversidade de mentores que desempenharam um papel crucial na formação da minha confiança, na defesa de minhas perspectivas e opiniões, na defesa de mim mesma e na garantia de que eu tivesse um assento à mesa,” disse Arasu. “É vital garantir que mulheres, pessoas de cor e indivíduos com origens diversas façam parte da tomada de decisões estratégicas.”

Em seus vários empregos ao longo dos anos, Arasu disse que teve um assento na primeira fila para desenvolvimentos empolgantes no espaço da IA. Por exemplo, na Autodesk, ela supervisionou a organização de P&D da empresa, que explorou aplicações de IA em áreas como automação de construção, modelagem 3D e design de engenharia.

“Avanços no poder computacional, IA generativa e o ajuste fino específico do domínio de grandes modelos romperam as fronteiras dos laboratórios de pesquisa e trouxeram essas tecnologias para o mundo real,” disse ela. “Estou cativada pela velocidade com que esta revolução da IA está prestes a transformar indústrias de maneira abrangente.”

Embora empolgante, a IA vem com riscos, reconheceu Arasu. Os sistemas de IA muitas vezes refletem os preconceitos e suposições de seus criadores, disse ela, e existem preocupações significativas sobre privacidade de dados, transparência e práticas de dados que precisam ser abordadas.

Arasu é a favor de “colaboração próxima” entre a indústria e o governo para criar políticas de IA “bem informadas” que comecem a abordar esses riscos. Mas ela alertou que políticas robustas só podem surgir de grupos colaborativos multidisciplinares e diversos.

“Diferente de revoluções passadas, agora há um reconhecimento claro de que a participação inclusiva — especialmente por mulheres — é essencial para alcançar resultados mais justos e inovadores na IA e em outras tecnologias emergentes,” disse Arasu. “À medida que a IA transforma indústrias como saúde, educação e finanças, a participação das mulheres garante que a tecnologia reflita uma gama mais ampla de experiências humanas.”

Independentemente da regulamentação, no que diz respeito à construção de IA de forma responsável, Arasu acredita que as empresas devem garantir que seus sistemas sejam claros sobre como funcionam, para que os usuários possam confiar — ou ao menos não desconfiar — das decisões que tomam. Isso começa, disse ela, com a compreensão das preocupações dos clientes sobre seus dados, colocando práticas em prática para proteger informações pessoais e proprietárias e mantendo a conformidade com políticas globais.

“O design ético deve guiar o processo de desenvolvimento,” disse Arasu, “incorporando perspectivas diversas e criando estruturas de governança para reduzir viés e gerenciar riscos. Monitoramento contínuo e responsabilidade são essenciais, garantindo que os sistemas de IA funcionem como pretendido, abordando problemas prontamente. Finalmente, fomentar a colaboração interdisciplinar centrada no cliente ajuda a garantir que a IA sirva ao bem comum, navegando riscos e maximizando seus benefícios para a sociedade.”