Sebastian Enderlein, Chief Technology Officer la DeepL – Seria de interviuri

Sebastian Enderlein, Chief Technology Officer la DeepL, este un tehnolog european cu peste un deceniu de experiență în Silicon Valley, unde a ocupat roluri de conducere în inginerie la companii precum Uber, Salesforce (CRM ) și Personio. Cu o puternică experiență în infrastructura cloud, sisteme distribuite și construirea unor organizații de inginerie de înaltă performanță, el a ajutat la scalarea unora dintre cele mai rapide companii de tehnologie atât în Statele Unite, cât și în Europa. Astăzi, el își împarte timpul între San Francisco și Europa, servind ca CTO la DeepL, dar și ca consultant și investitor în startup-uri, cu accent pe rezolvarea unor provocări tehnice complexe și ajutarea scale-up-urilor pe drumul lor către a deveni unicorni.

DeepL, lansat în 2017, este un serviciu de traducere neuronală recunoscut pentru livrarea unor traduceri extrem de precise și cu sunet natural în peste 30 de limbi. Utilizând rețele neurale avansate și îmbunătățiri AI proprietare, el depășește constant concurenții în ceea ce privește fluența și precizia. Disponibil prin web, aplicații desktop și mobile, extensii de browser și API, DeepL oferă și o versiune Pro cu caracteristici de nivel întreprindere, utilizare nelimitată și securitate îmbunătățită.

Ați petrecut timp construind echipe de inginerie pe ambele părți ale Atlanticului—Silicon Valley și Europa. Care sunt lecțiile personale care v-au modelat abordarea conducerii și inovării în aceste ecosisteme tehnologice atât de diferite?

Ambele ecosisteme au puncte forte și caracteristici unice, și sunt recunoscător pentru experiența și insight-ul pe care le-am dobândit în ambele culturi. În Silicon Valley, există o cultură startup extrem de interesantă, cu ingineri foarte motivați și diversi la nivel global, care urmăresc idei mari, sprijiniți de o mentalitate care se mișcă rapid și îmbrățișează riscuri îndrăznețe. Există și o presiune mare, iar ritmul poate fi intens – companiile au adesea viziuni ambițioase, se extind rapid și fie reușesc, fie eșuează rapid. Timpul meu acolo mi-a învățat multe despre scalarea echipelor și tehnologiei rapide, și despre cum să echilibreze ambiția cu presiunile care vin odată cu ritmul.

În Europa, există și talente puternice, idei și inovări cu echipe care sunt adesea multilingve și multiculturale, și există un accent clar pe securitate, conformitate și precizie. Diversitatea continentului poate fi o forță, aducând perspective bogate, dar și o provocare cu piețe fragmentate, sisteme juridice variate și o cerere mai mare de conformitate. Am observat și că startup-urile de aici sunt mai predispuse să se autofinanțeze, ceea ce poate încetini creșterea, dar și construiește reziliență și putere de a dura pe termen lung. Pentru DeepL, a avea rădăcini în Europa a fost o forță clară. A modelat focusul nostru pe precizie, securitate și nuanță culturală, ajutându-ne să ne diferențiem ca lideri în peisajul rapid al IA.

Ce v-a motivat să vă alăturați DeepL ca CTO după timpul petrecut la Personio și experiența cu companii precum Uber și Salesforce?

Când l-am întâlnit pentru prima dată pe Jarek, CEO și fondator al DeepL, împreună cu restul echipei de conducere, am fost atras imediat de claritatea viziunii lor și de pasiunea pentru rezolvarea unei probleme cu adevărat semnificative cu ajutorul IA. DeepL nu construiește doar tehnologie IA inovatoare pentru sake-ul inovării. Ei sunt concentrați pe construirea unor produse care rezolvă probleme reale, de zi cu zi, pentru oameni și companii – și sunt pasionați de asta. Acest sentiment de scop și potențial, și cultura companiei, care este atât de profund înrădăcinată în inovarea practică și impactul real, a fost un motivator major pentru mine și m-a făcut să fiu entuziasmat să mă alătur echipei. Am văzut impactul echipelor conduse de misiune în timpul meu la Personio, Uber și Salesforce.

Ca cineva care petrece mult timp pe ambele părți ale Atlanticului, misiunea companiei de a rupe bariera lingvistică mi-a atras atenția. DeepL rezolvă o provocare foarte reală cu care se confruntă oamenii și companiile peste tot; una pe care am experimentat-o personal și am văzut-o și în primul rând. Indiferent dacă este vorba de echipe globale care încearcă să colaboreze mai eficient sau de companii care doresc să crească în noi piețe, bariera lingvistică poate încetini totul. Așa că am fost și eu entuziasmat de oportunitatea de a mă alătura echipei și de a ajuta la abordarea acestei provocări într-un mod semnificativ.

Hățișăm despre Clarify. Nu este doar un translator – este interactiv, contextual și adaptiv. Care a fost scânteia inițială pentru dezvoltarea sa, și cum împinge el limitele a ceea ce poate face IA lingvistică?

Un focus mare pentru noi în acest an a fost să ne uităm la modurile în care putem îmbunătăți produsele noastre prin platforma noastră de IA lingvistică – de la DeepL Translator la soluția noastră de traducere vocală în timp real, Deepl Voice – astfel încât acestea să poată deveni și mai personalizate, colaborative și intuitive. Vrem ca experiența DeepL să se simtă mai puțin ca un software tradițional și mai mult ca lucru cu un colaborator inteligent, și asta este exact ceea ce oferă Clarify.

Limbile sunt incredibil de nuanțate. Cuvintele și propozițiile pot avea multiple înțelesuri, implicații culturale sau variații gramaticale, precum substantivele de gen sau idiomurile care nu se traduc curat. Clarify, care este disponibil prin DeepL Translator, a fost construit pentru a ajuta clienții noștri să navigheze aceste complexități, acționând ca un expert lingvistic interactiv care se angajează direct cu utilizatorii pentru a rezolva ambiguitatea și a aduce la suprafață un context mai profund. De exemplu, Clarify va ajuta la determinarea dacă “bank” într-o propoziție se referă la o instituție financiară sau la malul unui râu, sau traducerea “profesorului” fără a ști genul.

Ceea ce este interesant despre Clarify este că transformă procesul de traducere DeepL dintr-un model de intrare-ieșire într-o colaborare adevărată. În loc să primească pasiv rezultate, utilizatorii interacționează cu Clarify pe tot parcursul procesului. Uneltele vor sugera editări și sugestii proactive, astfel încât să ajungeți la cel mai precis rezultat împreună.

Una dintre cele mai fascinante elemente ale Clarify este capacitatea sa de a detecta ambiguitatea și de a solicita clarificări de la utilizatori. Cum definiți tehnic “ambiguitatea” într-un mod în care o mașină o poate recunoaște și acționa?

Este o întrebare excelentă – ambiguitatea este o provocare cunoscută în traducerea mașinilor, dar este adesea ignorată sau ocolită pentru că înțelegerea intenției utilizatorului în timp real poate fi dificilă. Cu toate acestea, ambiguitatea poate schimba complet înțelesul unei traduceri, în funcție de modul în care se înțelege intrarea. Pentru a aborda această problemă, cercetătorii noștri au colaborat strâns cu experți în limbă pentru a identifica instanțe în care se întâmplă acest lucru și pentru a dezvolta sisteme care pot răspunde corespunzător.

DeepL are o reputație pentru precizie, dar acum se mută spre personalizare și colaborare. Cum echilibrați performanța modelului cu UX pentru a vă asigura că IA nu oferă doar “o” traducere, ci cea potrivită pentru utilizator?

Așa cum spuneți, “traducerea corectă” nu este întotdeauna universală. Depinde de context, pereche de limbă și caz de utilizare. O companie poate necesita terminologie internă specifică, în timp ce alta poate necesita să capteze un anumit ton sau nuanță. Pentru noi, precizia și personalizarea nu sunt scopuri separate, ci mai degrabă lucrează împreună pentru a asigura calitatea.

La DeepL, când ne gândim la calitate, ne concentrăm pe furnizarea unor traduceri și ieșiri care sunt atât tehnic precise, cât și contextual adecvate, dar și aliniate cu intenția utilizatorului. Platforma noastră de IA lingvistică reflectă acest lucru – combinăm performanța modelului de ultimă generație cu UX inteligent pentru a ne asigura că clienții noștri primesc ieșiri de traducere care să le satisfacă nevoile.

Modelele generale nu reușesc adesea să atingă nivelul de nuanță lingvistică și context cultural. Ce face modelul DeepL diferit, și de ce este specializarea atât de critică?

Modelele care alimentează platforma noastră de IA lingvistică sunt create special pentru traducere și scriere. Acest focus ne oferă un avantaj semnificativ în capturarea nuanțelor, contextelor și tonurilor din limbaje, ceea ce este critic în mediile de afaceri unde precizia este esențială.

În contrast cu modelele generale antrenate pe date internet largi, LLM-urile proprietare DeepL sunt antrenate pe peste 7 ani de conținut specific domeniului și suportă o finisare suplimentară de către mii de lingviști profesioniști. Această specializare ne permite să livrăm constant calitate și fiabilitate superioară. În teste oarbe din 2024, traducători profesioniști au constatat că LLM-ul nostru de ultimă generație necesită 2-3 ori mai puține editări decât Google (GOOGL ) sau ChatGPT pentru a atinge aceeași calitate. De aceea, peste 200.000 de clienți de afaceri din întreaga lume au încredere în DeepL. În domenii precum drept, tehnologie, sănătate și marketing, chiar și mici traduceri greșite pot avea consecințe grave. Calitatea și precizia nu sunt opționale.

De la gestionarea infrastructurii cloud la Uber la conducerea ingineriei la Personio și acum la DeepL, ce a fost cea mai dificilă provocare inginerească cu care v-ați confruntat – și ce ați învățat din aceasta?

Din punct de vedere al oamenilor, cea mai dificilă provocare a fost conducerea echipelor prin faze lungi de creștere rapidă, găsirea echilibrului corect între mișcare rapidă și eficiență, și asigurarea faptului că noii angajați sunt bine integrați, înțeleg misiunea companiei și au oportunități de creștere. O lecție importantă pe care am învățat-o acolo a fost să evităm oscilarea între extreme. Trecerea rapidă de la “creștere cu orice preț” la “eficiență ridicată” este grea pentru o organizație, și mai mult decât dublarea unei echipe tehnice într-un an inevitabil creează tensiuni – de atunci, am stabilit această limită ca o limită superioară aproximativă.

Din punct de vedere tehnologic, am petrecut o mare parte a carierei mele scalând stive tehnologice în cloud și în jurul lumii, făcând față unor probleme complexe legate de consistență și fiabilitate pentru unele dintre cele mai populare servicii de pe planetă. Am învățat că supra-ingenieria este o problemă gravă, și “supra-platformarea” poate paraliza organizația și face mai greu de realizat responsabilitatea pentru impactul asupra clienților. Cu IA accelerând ritmul afacerilor și mai mult – companiile pot ajunge acum la 100 de milioane de dolari venit anual în mai puțin de un an, iar echipele văd câștiguri de productivitate fără precedent – focusul și simplitatea sunt mai importante ca niciodată.

DeepL deservește acum peste 200.000 de afaceri și instituții guvernamentale. Cum mențineți echilibrul între fiabilitatea întreprinderii și inovarea la viteză?

Este un echilibru la care ne gândim tot timpul. Clienții noștri de afaceri se bazează pe DeepL pentru comunicare critică de înaltă miză, astfel încât fiabilitatea, securitatea și încrederea sunt esențiale. În același timp, știm că inovarea nu poate încetini… industria IA se mișcă cu o viteză fulgerătoare! Cheia este, într-un fel, focusul. Când vine vorba de platforma noastră de IA lingvistică, ne concentrăm pe rezolvarea unor probleme lingvistice complexe cu o precizie ridicată. Acest focus ne permite să ne mișcăm rapid fără a compromite calitatea.

Suntem, de asemenea, foarte adaptați. Putem introduce noi capacități sau funcții, oferind soluții care împing industria înainte, în timp ce menținem, de asemenea, calitatea, precizia și performanța de nivel întreprindere pe care clienții noștri le cunosc și le așteaptă în continuare. Un exemplu excelent în acest sens este extinderea recentă a DeepL Voice: am anunțat recent că aceasta oferă acum suport pentru intrări vocale din chineză mandarină, ucraineană și română, împreună cu funcții îmbunătățite de productivitate a întâlnirilor și o integrare majoră cu Zoom Meetings, care este foarte interesant.

În cele din urmă, ce credeți că rezervă viitorul pentru IA lingvistică?

IA lingvistică transformă deja modul în care comunicăm global, ca afaceri, angajați și oameni, permițând o conectare și colaborare mai profundă între afaceri, culturi și industrii. Ne îndreptăm spre un viitor în care companiile de toate dimensiunile pot opera și crește la nivel internațional fără a fi împiedicate de barierele lingvistice, deschizând ușa către o lume și o economie mai conectate și incluzive.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorilor care doresc să afle mai multe despre DeepL.