Peter Wang, CEO e Co-Fundador da Anaconda – Série de Entrevistas

O que o atraiu inicialmente para a ciência da computação?

Eu comecei a programar em uma idade jovem, sem um diploma formal em ciência da computação. Enquanto inicialmente fui atraído por isso pelo prazer de comandar um computador para realizar tarefas, meu interesse se aprofundou quando descobri as possibilidades criativas – criando jogos e expressando ideias. Para mim, um computador transcende a mera funcionalidade; é um canvas ilimitado para autoexpressão. Na era inicial da computação, a criatividade não conhecia limites, e havia um fluxo contínuo entre diferentes empreendimentos. No entanto, com a industrialização e as camadas de abstração atuais, liberar a criatividade se tornou mais desafiador.

Pode compartilhar a história por trás da criação da Anaconda, Inc?

Meu co-fundador e eu começamos a Anaconda em 2012, mas as origens do negócio podem ser rastreadas até quando éramos consultores de software. Vimos a adoção em desenvolvimento da linguagem de programação Python para análise de dados de negócios e sabíamos que uma revolução estava em andamento. Indústrias que exigiam capacidades de computação numérica pesada, como finanças, se voltaram para o Python, e com o tempo a linguagem viu uma adoção rápida em saúde, manufatura, varejo e todas as indústrias que perseguem análise avançada para tomar decisões de negócios melhores. Mas, apesar do crescimento orgânico amplo do Python, sentimos que a indústria estava perdendo a história real: a necessidade maciça de ferramentas de análise avançada de alto desempenho que pudessem ser utilizadas por não programadores. Inicialmente, os investidores estavam incertos sobre linguagens de programação ou ecossistemas de código aberto e não viam o valor na comunidade de dados Python que a Anaconda havia criado. Mas essa estratégia de crescimento liderada por praticantes acabou levando a Anaconda e ao ecossistema Python a uma adoção rápida em todas as indústrias em todo o mundo.

A Anaconda está comprometida em fomentar a inovação de código aberto, por que o código aberto é tão importante?

Eu sou um firme defensor de que a transparência e a colaboração são fatores-chave para o desenvolvimento bem-sucedido de tecnologia e soluções para a sociedade como um todo. O código aberto não apenas garante a transparência, mas também melhora a colaboração e fomenta uma cultura de inovação entre os desenvolvedores. Quanto mais perspectivas e conhecimentos houver trabalhando juntos para desenvolver soluções, melhor será o resultado. Os princípios por trás do código aberto se alinham estreitamente com a missão da Anaconda de democratizar a tecnologia e melhorar a educação – o software de código aberto fornece oportunidades valiosas de aprendizado para desenvolvedores, estudantes e entusiastas, onde eles podem estudar o código, aprender as melhores práticas e ganhar experiência prática contribuindo para projetos de código aberto.

Em 2022, a Anaconda lançou o PyScript, uma ferramenta baseada na web para codificar no navegador e implantar aplicativos com um clique de botão. Pode compartilhar alguns detalhes sobre essa ferramenta e o que a torna tão poderosa?

Depois de estrear o projeto de código aberto PyScript no ano passado como conceito de prova, em março de 2023, lançamos PyScript.com, um site que permite que qualquer pessoa crie aplicativos web interativos e compartilháveis com base em Python diretamente no navegador. Essa plataforma de codificação flexível tem um ambiente de desenvolvimento modular plug-and-play e pode criar aplicativos web de próxima geração com interatividade e computação de dados baseada em Python, reduzindo drasticamente as barreiras de entrada que tornam a programação esmagadora para 99% dos cidadãos que não têm habilidades de codificação existentes. Com esse lançamento, a Anaconda está aumentando a acessibilidade, fornecendo um framework que equipa qualquer pessoa a ganhar experiência em desenvolvimento Python.

A indústria de ciência de dados explodiu nas últimas décadas, à medida que a tomada de decisões baseada em dados se tornou a norma – impulsionando os cientistas de dados para o #3 na lista das 50 Melhores Empregos nos EUA para 2022. Mas, enquanto a indústria está prosperando, ainda há espaço para melhorar as habilidades da força de trabalho atual e remover as barreiras existentes para aqueles curiosos sobre o mundo da codificação. Esse lançamento foi o primeiro passo para democratizar a ciência de dados. Além disso, indivíduos e organizações que se concentram em melhorar as habilidades e reciclar sempre terão uma vantagem competitiva. Ao fornecer uma plataforma online que qualquer pessoa pode acessar, sem o fardo de baixar arquivos e configurar ambientes, o PyScript fornece uma grande oportunidade de aprender Python, a linguagem de programação mais popular do mundo.

Quais são suas visões sobre o futuro da codificação?

A evolução à frente envolve um aumento na produção geral de código, com uma porção significativa gerada por máquinas. No entanto, a validação humana permanecerá integral. A imagem convencional de programação – digitar código em um arquivo de texto – se transformará. O futuro da construção de sistemas de informação divergirá das práticas de codificação tradicionais, abraçando um cenário onde o código é gerado. Eu também prevejo que os sistemas emergentes se concentrarão em especificação e modelagem de dados, redefinindo a codificação como a conhecemos hoje.

A Anaconda agora atende a mais de 35 milhões de usuários, a que você atribui esse sucesso?

Eu acredito que alcançamos essa escala de usuários oferecendo uma ampla variedade de materiais educacionais e ferramentas personalizadas para todos os tipos de usuários – desde estudantes até codificadores profissionais. À medida que a inovação tecnológica continua, há uma necessidade contínua de habilidades em Python em quase todas as indústrias. Com nossa missão de democratizar o Python, tornando a codificação e os fundamentos acessíveis a todos, podemos fornecer os recursos necessários para construir habilidades para empregos agora e no futuro.

Uma de suas paixões é expandir o acesso à alfabetização em dados, pode compartilhar alguns detalhes sobre seus esforços nesse sentido?

Eu acredito que, se alcançarmos os estudantes enquanto eles começam a ciência de dados, podemos fazer um progresso mais significativo em nossa missão de alcançar a alfabetização em dados em todo o mundo. Para apoiar isso, a Anaconda começou a se envolver com escolas de ensino médio nos EUA e globalmente para sediar uma Expo de Ciência de Dados que reúne estudantes para mostrar habilidades em Python, compartilhar projetos inovadores e possivelmente ganhar bolsas de estudo universitárias. Além disso, recentemente introduzimos Anaconda Learning, que oferece mais de doze cursos, concedendo aos estudantes que os concluem com sucesso um certificado que pode melhorar suas perspectivas de obter emprego ou avançar em sua jornada educacional. Anaconda Notebooks também é projetado para ajudar as pessoas a começar imediatamente a ciência de dados e a codificação em Python. Em maio de 2023, a Anaconda adquiriu EduBlocks, uma plataforma gratuita que traz habilidades de codificação fundamentais para estudantes do ensino fundamental e médio e profissionais iniciantes. Através da aquisição, o EduBlocks continuará a missão da Anaconda de democratizar habilidades em dados e Python para a força de trabalho futura. À medida que a ciência de dados e os modelos de IA/ML continuam a ganhar destaque no trabalho e na vida, a Anaconda pode ser a fonte de orientação e treinamento para aproveitar esse novo mundo.

Por que o futuro da IA deve ser completamente aberto?

Similar às minhas opiniões em torno do código aberto, a transparência e a colaboração levarão a um desenvolvimento mais bem-sucedido da tecnologia de IA e beneficiarão o bem maior da sociedade como um todo. Embora não haja como negar que a corrida armamentista de IA é um momento emocionante na tecnologia, o uso generalizado de modelos de IA pode inundar a Internet com informações não geradas por eventos do mundo real que contaminarão conjuntos de dados de treinamento futuros para modelos futuros. Isso levará a um efeito de “canibalismo de modelo” em que os modelos futuros amplificarão e serão eternamente tendenciosos pela saída dos modelos passados. À medida que os novos modelos são lançados, os debates éticos em torno da IA, como preocupações legais/direitos autorais e viés no treinamento do modelo, não podem mais permanecer no banco de trás. Com o desenvolvimento aberto, vem mais acessibilidade e a capacidade de um grupo mais amplo de origens, habilidades e experiências para trabalhar juntos – criando um efeito dominó em direção a resultados mais bem-sucedidos (e éticos).

Qual é sua visão para o futuro da IA?

Eu antecipo o surgimento de modelos de IA mais compactos e compreensíveis. Resolver questões relacionadas a direitos de conteúdo e direitos autorais será fundamental. Espere uma adoção generalizada dessas tecnologias de IA em cenários de negócios reais e experiências do cliente. O foco mudará para orientar e treinar a IA para utilização positiva. Essa transição pode ser comparada à evolução dos motores – mudando de grandes para pequenos, com um novo destaque para aplicações de motor.

Agora temos acesso a uma forma de “inteligência básica” capaz de realizar tarefas que antes exigiam expertise humana – não necessariamente difícil, mas exigindo agilidade dinâmica. Esses são casos de uso anteriormente negligenciados devido à necessidade de intervenção humana, mas com o advento da IA, o desafiador agora é alcançável.

Obrigado pelas grandes entrevistas, leitores que desejam aprender mais devem visitar Anaconda.