Patrick Leung, ex-funcionário do Google e atual diretor de tecnologia (CTO) na Califórnia, compartilhou ao Business Insider o que considera a principal dica para quem quer ingressar no setor de inteligência artificial (IA): ganhar experiência prática no mundo real.

Leung iniciou sua carreira no Google em 2007, integrando a equipe do sistema de pagamentos Google Checkout. Em 2017, passou a trabalhar no projeto Google Duplex, assistente de chamadas com voz semelhante à humana — tecnologia que impressionou o público por conseguir realizar ligações e agendar compromissos de forma autônoma.

“Quando vi a demonstração pela primeira vez, fiquei chocado. A voz soava tão real que parecia algo saído do filme Ela”, contou o executivo.

Carreira dentro do Google

Durante sua trajetória, Leung passou por várias áreas, incluindo Google Maps, mercados emergentes e engenharia corporativa. Ao ingressar no time de IA, ele precisou se adaptar rapidamente. “Eu já conhecia conceitos de machine learning, mas nunca tinha trabalhado diretamente com modelos. Precisei reaprender e me cercar de pessoas com mais experiência”, afirmou.

Ele relata que o aprendizado dentro da empresa foi acelerado pelo contato com equipes especializadas, como o Google Brain e o DeepMind, e que gostaria de ter aproveitado mais essas conexões.

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O impacto do Google Duplex

O lançamento do Duplex em 2018 gerou ampla repercussão. “Havia preocupação de que a IA pudesse tirar empregos, e parte da imprensa questionou a ética do projeto”, lembra Leung. O produto, no entanto, marcou um ponto de virada na aplicação comercial da inteligência artificial.

Após uma década no Google, Leung deixou a companhia em 2019 e passou a atuar como CTO no setor financeiro. Hoje, ele lidera projetos de IA na Faro Health, empresa voltada à otimização de ensaios clínicos com tecnologia de dados.

A principal dica para entrar em IA

Para Leung, o segredo é usar IA para resolver problemas reais, mesmo sem experiência prévia em programação.

“Uma amiga minha, sem saber programar, usou IA para personalizar mensagens de recrutamento e aumentou a taxa de resposta. Esse tipo de aplicação prática é o que mais chama atenção”, explica.

Ele destaca que nunca foi tão fácil começar na área: não é mais necessário treinar modelos do zero, e ferramentas acessíveis permitem desenvolver aplicações com linguagem natural. “Você não precisa ser especialista em machine learning para fazer coisas relevantes. Até o código já está sendo automatizado com o ‘vibe coding’”, diz.

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