Sebastian Enderlein, Chief Technology Officer na DeepL – Série de Entrevistas

Sebastian Enderlein, Chief Technology Officer na 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 sênior em empresas como Uber, Salesforce e Personio. Com uma forte formação em infraestrutura em 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 San Francisco e a Europa, atuando como CTO na DeepL, enquanto também assessora e investe 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 aprimorada.

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 nesses ecossistemas de tecnologia muito diferentes?

Ambos os ecossistemas têm suas forças e características únicas e sou grato por ter adquirido insights e experiência profunda em ambas as culturas. No Vale do Silício, há essa cultura de startup emocionante com engenheiros altamente motivados, diversificados globalmente, perseguindo grandes ideias, apoiados por uma mentalidade que se move rapidamente e aceita 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 esse ritmo traz.

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. Eu 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 acelerado de IA.

O que o motivou a se juntar à DeepL como CTO 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 realmente 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, do dia a dia, para pessoas e empresas – e eles são apaixonados por isso. Esse senso de propósito e potencial, e a cultura da empresa, que é tão profundamente enraizada na inovação prática e no impacto no mundo real, foi um grande motivador para mim e me fez ficar animado 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 de 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 um time global tentando colaborar de forma mais eficaz ou empresas procurando crescer em novos mercados, 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 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 eles 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 com gênero ou expressões idiomáticas que não se traduzem limpa e claramente. O Clarify, disponível via DeepL Translator, foi construído para ajudar nossos clientes a navegar por essas complexidades, atuando como um especialista em linguagem de IA interativo que se engaja diretamente com os usuários para resolver ambiguidades e trazer à tona um contexto mais profundo. Por exemplo, o Clarify ajudará a determinar se “bank” 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 da DeepL de um modelo de entrada-saída unidirecional em uma verdadeira colaboração. Em vez de receber passivamente os resultados, os usuários interagem com o Clarify durante todo o processo. A ferramenta proativamente sugerirá edições e sugestões, para que você chegue ao resultado mais preciso junto com ela.

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

É uma ótima pergunta – a ambiguidade é um desafio conhecido na tradução de máquina, mas é frequentemente ignorado ou contornado porque entender a intenção do usuário em tempo real pode ser desafiador. No entanto, a ambiguidade pode completamente mudar 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. Ela depende 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 particulares. 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 realmente 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. Esse foco 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.

Diferentemente dos modelos gerais treinados em dados amplos da internet, os LLMs proprietários da DeepL são treinados em mais de 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 uma qualidade e confiabilidade mais altas. Em testes cegos em 2024, tradutores profissionais encontraram que nosso LLM de próxima geração exigia 2-3 vezes menos edições do que o Google ou o ChatGPT para atingir 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 em nuvem no 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, encontrar 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 o balanço pendular 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 o “superplataformamento” pode paralisar sua organização e tornar a responsabilidade pelo impacto no cliente mais difícil de ser alcançada. Com a IA acelerando o ritmo dos negócios ainda mais – as empresas agora podem atingir $100M ARR 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 sobre o qual pensamos o tempo todo. Nossos clientes empresariais dependem da DeepL para comunicação crítica 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 relâmpago! A chave é, de certa forma, o foco. Quando se trata de nossa plataforma de IA de Linguagem, estamos focados em resolver problemas linguísticos complexos com alta precisão e precisão. Esse foco nos permite nos movermos 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, a precisão e o desempenho que nossos clientes sabem que podemos oferecer e continuam a esperar. Um ótimo exemplo disso é a recente expansão do DeepL Voice: acabamos de anunciar que agora ele oferece suporte a entrada falada em mandarim, ucraniano e romeno, juntamente com recursos aprimorados de produtividade de reuniões e uma integração importante com o Zoom Meetings, que é realmente emocionante.

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

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

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