Sebastian Enderlein, Diretor de Tecnologia da DeepL – Série de Entrevistas

Sebastian Enderlein, Diretor de Tecnologia da DeepL, é um tecnólogo nascido na Europa com mais de uma década de experiência no Vale do Silício, onde ocupou cargos de liderança em engenharia em empresas como Uber, Salesforce (CRM ) e Personio. Com uma forte formação em infraestrutura de nuvem, sistemas distribuídos e construção de organizações de engenharia de alto desempenho, ele ajudou a escalar algumas das empresas de tecnologia de crescimento mais rápido nos EUA e na Europa. Hoje, ele divide seu tempo entre São Francisco e a Europa, atuando como Diretor de Tecnologia da DeepL, além de aconselhar e investir em startups, com foco em resolver desafios técnicos complexos e ajudar scale-ups em seu caminho para se tornarem unicórnios.

DeepL, lançada em 2017, é um serviço de tradução neural reconhecido por fornecer traduções altamente precisas e naturais em mais de 30 idiomas. Usando redes neurais avançadas e melhorias de IA proprietárias, ele consistentemente supera os concorrentes em fluência e precisão. Disponível via web, aplicativos de desktop e móvel, extensões de navegador e API, a DeepL também oferece uma versão Pro com recursos de nível empresarial, uso ilimitado e segurança reforçada.

Você passou tempo construindo equipes de engenharia em ambos os lados do Atlântico – Vale do Silício e Europa. Quais lições pessoais moldaram sua abordagem para liderança e inovação nessas ecossistemas de tecnologia muito diferentes?

Ambos os ecossistemas têm suas forças e características únicas e estou grato por ter adquirido insights e experiências profundas em ambas as culturas. No Vale do Silício, há essa cultura de startup emocionante com engenheiros altamente motivados e diversificados globalmente perseguindo grandes ideias, apoiados por uma mentalidade que se move rapidamente e assume riscos ousados. Há também muita pressão e o ritmo pode ser intenso – as empresas frequentemente têm visões ambiciosas, crescem rapidamente e ou têm sucesso ou falham rapidamente. Meu tempo lá me ensinou muito sobre como escalar equipes e tecnologia rapidamente e como equilibrar ambição com as pressões que o ritmo pode trazer.

Na Europa, há também talento forte, ideias e inovação com equipes que são frequentemente multilíngues e multiculturais, e há um ênfase claro em segurança, conformidade e precisão. A diversidade do continente pode ser uma força, trazendo perspectivas ricas, mas também um desafio com mercados fragmentados, sistemas legais variados e maior demanda por conformidade. Também notei que as startups lá são mais propensas a se autofinanciar, o que às vezes pode desacelerar o crescimento, mas também constrói resiliência e poder de permanência a longo prazo. Para a DeepL, ter nossas raízes na Europa foi uma clara força. Isso moldou nosso foco em precisão, segurança e nuances culturais, ajudando a nos destacar como líder no cenário de IA em rápida evolução.

O que o motivou a se juntar à DeepL como Diretor de Tecnologia após seu tempo na Personio e sua experiência com empresas como Uber e Salesforce?

Quando eu primeiro conheci Jarek, CEO e fundador da DeepL, junto com o restante da equipe de liderança, fui imediatamente atraído por sua clareza de visão e paixão por resolver um problema verdadeiramente significativo com IA. A DeepL não está apenas construindo tecnologia de IA legal por causa da inovação. Eles estão focados em construir produtos que resolvem problemas reais e diários para pessoas e empresas – e estão apaixonados por isso. Esse senso de propósito e potencial, e a cultura da empresa, que está tão profundamente enraizada em inovação prática e impacto no mundo real, foi um grande motivador para mim e me fez ansioso para me juntar à equipe. Eu vi o impacto de equipes motivadas por uma missão durante meu tempo na Personio, Uber e Salesforce.

Como alguém que passa muito tempo em ambos os lados do Atlântico, a missão da empresa em quebrar barreiras linguísticas também se destacou para mim. A DeepL está resolvendo um desafio muito real enfrentado por pessoas e empresas em todos os lugares; um que eu tanto experimentei pessoalmente quanto vi em primeira mão. Seja em equipes globais tentando colaborar de forma mais eficaz ou empresas procurando crescer em novos mercados, as barreiras linguísticas podem desacelerar tudo. Então, eu também fiquei animado com a oportunidade de me juntar à equipe e ajudar a enfrentar esse desafio de uma maneira significativa.

Vamos falar sobre Clarify. Não é apenas um tradutor – é interativo, contextual e adaptativo. Qual foi o estímulo inicial para desenvolvê-lo e como ele empurra os limites do que a IA de linguagem pode fazer?

Um grande foco para nós este ano tem sido olhar para como podemos melhorar os produtos que oferecemos por meio de nossa plataforma de IA de Linguagem – desde o DeepL Translator até nossa solução de tradução de voz em tempo real, Deepl Voice – para que possam se tornar ainda mais personalizados, colaborativos e intuitivos. Queremos que a experiência DeepL se sinta menos como software tradicional e mais como trabalhar com um colaborador inteligente, e é exatamente isso que o Clarify entrega.

As línguas são incrivelmente nuances. Palavras e frases podem ter múltiplos significados, implicações culturais ou variações gramaticais, como substantivos genéricos ou expressões idiomáticas que não se traduzem limpa e claramente. O Clarify, que está disponível por meio do DeepL Translator, foi construído para ajudar nossos clientes a navegar por essas complexidades, agindo como um especialista em linguagem interativo que se envolve diretamente com os usuários para resolver ambiguidades e fornecer contexto mais profundo. Por exemplo, o Clarify ajudará a determinar se “banco” em uma frase pode se referir a um rio ou a uma instituição financeira, ou traduzir “o professor” sem saber o gênero.

O que é emocionante sobre o Clarify é que ele transforma o processo de tradução do DeepL de um modelo de entrada-saída unidirecional em uma verdadeira colaboração. Em vez de receber resultados passivamente, os usuários interagem com o Clarify ao longo do processo. A ferramenta proativamente sugere edições e sugestões, para que você chegue ao resultado mais preciso juntos.

Uma das elementos mais fascinantes do Clarify é sua capacidade de detectar ambiguidade e solicitar esclarecimentos aos usuários. Como você define tecnicamente “ambiguidade” de uma maneira que uma máquina possa reconhecer e agir?

É uma ótima pergunta – a ambiguidade é um desafio conhecido na tradução automática, mas é frequentemente ignorado ou contornado porque entender a intenção do usuário em tempo real pode ser desafiador. No entanto, a ambiguidade pode mudar completamente o significado de uma tradução, dependendo de como você entende a entrada. Para abordar isso, nossos pesquisadores colaboraram estreitamente com especialistas em linguagem para identificar instâncias onde isso acontece e desenvolver sistemas que possam responder adequadamente.

A DeepL tem uma reputação por precisão, mas agora está se movendo em direção à personalização e colaboração. Como você equilibra o desempenho do modelo com a experiência do usuário para garantir que a IA não forneça apenas “uma” tradução, mas a tradução certa para aquele usuário?

Como você está dizendo, a “tradução certa” não é sempre universal. Dependendo do contexto, do par de idiomas e do caso de uso, uma empresa pode exigir terminologia interna específica, enquanto outra pode precisar capturar um tom ou nuances específicos. Para nós, a precisão e a personalização não são metas separadas, mas trabalham juntas para garantir a qualidade.

Na DeepL, quando pensamos em qualidade, estamos focados em fornecer traduções e saídas que sejam tecnicamente precisas e contextualmente apropriadas, mas que também estejam alinhadas com a intenção do usuário. Nossa plataforma de IA de Linguagem reflete isso – estamos combinando o desempenho de modelo de ponta com UX inteligente para garantir que nossos clientes recebam saídas de tradução que atendam às suas necessidades.

Muitos modelos de propósito geral falham quando se trata de nuances linguísticas e contexto cultural. O que torna os modelos da DeepL diferentes e por que a especialização é uma vantagem crítica?

Os modelos que alimentam nossa plataforma de IA de Linguagem são construídos com o propósito específico de tradução e escrita. Essa focalização nos dá uma vantagem significativa na captura de nuances, contextos e tons em diferentes idiomas, o que é crítico em ambientes de negócios onde a precisão é fundamental.

Ao contrário dos modelos gerais treinados em dados de internet amplos, os LLMs proprietários da DeepL são treinados em 7+ anos de conteúdo específico de domínio e passam por um ajuste fino adicional por milhares de linguistas profissionais. Essa especialização nos permite entregar consistentemente qualidade e confiabilidade mais altas. Em testes cegos em 2024, tradutores profissionais encontraram que nosso LLM de próxima geração exigia 2-3x menos edições do que o Google (GOOGL ) ou o ChatGPT para alcançar a mesma qualidade. É por isso que mais de 200.000 clientes empresariais em todo o mundo confiam na DeepL. Em campos como direito, tecnologia, saúde e marketing, até mesmo pequenas traduções erradas podem ter consequências graves. A qualidade e a precisão não são opcionais.

Desde seu tempo gerenciando infraestrutura de nuvem na Uber até liderar engenharia na Personio e agora na DeepL, qual foi o maior desafio de engenharia que você enfrentou – e o que você aprendeu com isso?

Do ponto de vista das pessoas, o maior desafio foi liderar equipes durante longas fases de hipercrescimento, encontrando o equilíbrio certo entre se mover rapidamente e manter a eficiência, e também garantir que os novos contratados sejam bem integrados, entendam a missão da empresa e tenham oportunidades de crescer. Uma grande lição que aprendi lá foi evitar a oscilação entre extremos. Mudar rapidamente de “crescimento a qualquer custo” para “alta eficiência” é difícil para uma organização, e mais do que dobrar uma equipe de tecnologia em um ano inevitavelmente cria tensão – desde então, estabeleci isso como um limite superior aproximado.

Do ponto de vista tecnológico, passei grande parte da minha carreira escalando pilhas de tecnologia na nuvem e em todo o mundo, lidando com problemas complexos de consistência e confiabilidade para alguns dos serviços mais populares do planeta. Aprendi que a superarquitetura é um problema sério e que a “superplataformização” pode paralisar sua organização e tornar mais difícil alcançar a responsabilidade pelo impacto no cliente. Com a IA acelerando o ritmo dos negócios ainda mais – as empresas agora podem alcançar $100M em receita anual em menos de um ano, e as equipes estão vendo ganhos de produtividade sem precedentes – o foco e a simplicidade são mais importantes do que nunca.

A DeepL agora atende a mais de 200.000 empresas e instituições governamentais. Como você mantém o equilíbrio entre confiabilidade empresarial e inovação em velocidade?

É um equilíbrio que pensamos o tempo todo. Nossos clientes empresariais confiam na DeepL para comunicação de alto risco, então a confiabilidade, segurança e confiança são realmente essenciais. Ao mesmo tempo, sabemos que a inovação não pode desacelerar… a indústria de IA está se movendo a uma velocidade incrível! A chave, de certa forma, é o foco. Quando se trata de nossa plataforma de IA de Linguagem, estamos focados em resolver problemas de linguagem complexos com alta precisão. Esse foco nos permite nos mover rapidamente sem comprometer a qualidade.

Também somos altamente adaptáveis. Podemos introduzir novas capacidades ou recursos, entregando soluções inovadoras que impulsionam a indústria à frente, enquanto também mantemos a qualidade empresarial, precisão e desempenho que nossos clientes conhecem e continuam a esperar. Um ótimo exemplo disso é a recente expansão do DeepL Voice: acabamos de anunciar que agora oferece suporte a entrada de voz em mandarim, ucraniano e romeno, juntamente com recursos de produtividade de reunião aprimorados e uma integração importante com o Zoom Meetings, o que é realmente emocionante.

Finalmente, o que você acredita que o futuro reserva para a IA de linguagem?

A IA de linguagem já está transformando a forma como nos comunicamos globalmente, como empresas, funcionários e pessoas, permitindo uma conexão e colaboração mais profundas em todo o mundo. Estamos nos movendo em direção a um futuro onde empresas de todos os tamanhos podem operar e crescer internacionalmente sem serem limitadas por barreiras linguísticas, abrindo a porta para um mundo e economia mais conectados e inclusivos.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Deepl.