Muito antes de discutir inteligência artificial, governança de dados e ética digital, Javam de Castro Machado aprendia sobre disciplina, estratégia e trabalho em equipe nas quadras de voleibol. O esporte marcou sua juventude e chegou a levá-lo a representar o Ceará em competições nacionais. Mas foi a descoberta da computação, ainda durante o ensino médio, que definiu o rumo de sua carreira acadêmica.

Professor da Universidade Federal do Ceará (UFC) há mais de 30 anos, Javam construiu sua trajetória na área da computação, acompanhando as transformações tecnológicas das últimas décadas. Atualmente, é uma das principais referências em pesquisas sobre privacidade de dados e equidade algorítmica, além de integrar o corpo docente do MBA em Inteligência Artificial e Big Data do ICMC-USP, onde ministra disciplinas voltadas à gestão e governança de dados.

O primeiro encontro com a computação

Caçula de uma família com 12 irmãos, o pesquisador nasceu e cresceu em Fortaleza (CE), numa época em que a computação ainda estava longe de fazer parte do cotidiano das pessoas. Ele conta que o interesse pela área surgiu quase por acaso, já que, durante o ensino médio, cogitava seguir carreira na área da saúde. 

No início dos anos 1980, aos 17 anos, teve a oportunidade de cursar o último ano do ensino médio nos Estados Unidos, onde pôde montar uma grade de estudos personalizada. “Fui para uma high school e lá a gente podia escolher as disciplinas, assim como fazemos na universidade. Optei por cursar computação e programação”, relembra.

Segundo o professor, a disciplina que o apresentou à área era bastante básica, mas suficiente para despertar seu interesse e motivá-lo na escolha da graduação. “Quando voltei para Fortaleza, decidi cursar computação porque tinha gostado da atividade de programação. Prestei vestibular na UFC e ingressei em 1984 no curso que, na época, se chamava Processamento de Dados”, conta. 

Desbravando novos caminhos

Ainda durante a graduação na UFC, se manteve pelo caminho que se desenhava de forma natural em seu processo formativo: mergulhar na carreira acadêmica. “Minha família aceitou bem, mas eu teria que fazer toda a minha formação em outro local”, explica. 

Logo após concluir a graduação, mudou-se para a região Sul do país, onde realizou o mestrado pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Na sequência, deu continuidade à sua formação acadêmica no doutorado, desenvolvido na Université Joseph Fourier, na cidade de Grenoble, na França. Já de volta ao Brasil, Javam dá início à sua jornada como docente na UFC em 1994. 

A vida acadêmica e profissional construída entre Fortaleza, Porto Alegre e Grenoble também se reflete na família. O pesquisador é casado e pai de dois filhos, que assim como o Javam, seguiram caminhos que desbravam outros territórios. O mais velho, de 38 anos, atua como médico patologista nos Estados Unidos, onde vive com a esposa e os três filhos do casal; o mais novo, de 34,  é capelão do Exército Brasileiro e atualmente serve em Tefé, no Amazonas.

Laboratório de Sistemas e Bancos de Dados

Ao longo de sua carreira na universidade, Javam conciliou simultaneamente atividades de pesquisa, docência e gestão. Ocupou também cargos estratégicos na administração acadêmica, tendo atuado como diretor de Tecnologia da Informação, coordenador de Inovação Tecnológica da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação e diretor acadêmico do Centro de Ciências. Para Javam, a proximidade com a gestão institucional contribuiu para a concretização de uma de suas principais realizações: a fundação do Laboratório de Sistemas e Bancos de Dados (LSBD) da universidade. 

O laboratório tem como áreas de atuação a privacidade de dados, a aprendizagem de máquina, e o diagnóstico de hardware, incluindo a predição de falha. O professor explica que a atuação do LSBD se organiza em duas principais vertentes: uma voltada à interação com a indústria, alinhada a projetos desenvolvidos em parceria com empresas multinacionais; e outra dedicada à investigação científica, na qual estudantes de iniciação científica, mestrado e doutorado desenvolvem suas pesquisas. “É perceptível que essas duas frentes estão muito entrelaçadas, temos muito a ganhar quando essas atividades são feitas dentro do mesmo grupo de pesquisa”, avalia.

Privacidade de dados e a justiça algorítmica 

Javam conta que, desde o início da carreira, atuou no campo dos grandes volumes de dados, especialmente no processamento de consultas e análise do núcleo dos sistemas de bancos de dados. Há cerca de uma década, porém, seus interesses migraram para a área de privacidade de dados e não-discriminação em técnicas de aprendizagem automática, área conhecida como fairness (equidade algorítmica). 

A privacidade é a área que se dedica a proteger as informações pessoais dos usuários diante da coleta e do uso massivo de dados por serviços digitais. Muitas vezes de forma pouco perceptível, plataformas e organizações capturam esses dados e os utilizam para direcionar conteúdos, ofertas e decisões automatizadas com diferentes interesses, sejam econômicos ou políticos. Nesse contexto, a privacidade de dados busca garantir que as pessoas mantenham sua autonomia e não sejam indevidamente influenciadas ou expostas. “Queremos tomar nossas decisões independentemente dessas coisas. E a privacidade vai servir justamente para proteger a gente de tudo isso, nos proteger dessa invasão”, elucida. 

Já o fairness – ou o estudo da não discriminação em técnicas de aprendizagem de máquina – trata da busca por equidade nos sistemas algorítmicos. Esse campo se dedica a identificar e mitigar vieses em processos automatizados, analisando decisões tomadas por modelos de inteligência artificial e evidenciando distorções quando elas se baseiam em variáveis como gênero, raça, idade ou condição socioeconômica. A intenção é evitar a reprodução de preconceitos estruturais, como explica o professor: “Se os dados que o modelo coleta são sempre referentes a pessoas do gênero masculino, é muito provável que os algoritmos perpetuem essa tendência. E sabemos que isso não é adequado do ponto de vista social e humano”. 

Fora do ofício como professor e pesquisador, Javam revela que prefere programas simples. Gosta de encontrar amigos para uma boa conversa, frequentar a igreja e assistir a filmes quando surge alguma produção que desperte seu interesse. A rotina segue fortemente ligada ao trabalho na UFC, mas sempre que possível reserva tempo para pequenas viagens e para visitar os netos que vivem no exterior. É uma forma de equilibrar a dedicação à pesquisa com os vínculos que construiu ao longo de uma carreira que já atravessa mais de quatro décadas.

A entrada no MBA

Javam ingressou como docente do MBA em IA e Big Data em 2021, a convite do também docente Caetano Traina Jr. “Nos encontramos em um evento e ele me disse: ‘Acho que você se encaixa, tem o perfil que buscamos e precisamos desse conteúdo’. Achei que seria uma boa oportunidade”. 

No curso, atua no módulo de fundamentação, lecionando a disciplina de Gestão e Governança de Dados, ao lado de Marcela Mattiuzzo e Caetano Traina Jr. Javam destaca que o MBA prepara estrategicamente profissionais capazes de atuar em todas as etapas do ciclo de dados – da coleta e organização à criação e avaliação de modelos. “Eles são a entrada mais valiosa para a construção de modelos de IA. Vão trabalhar nesse pipeline que envolve grandes volumes de dados, desenvolvimento de modelos. Esse é o perfil do profissional que o mercado e também a academia precisam, que o MBA está formando”, conclui.