Como implementar a Inteligência Artificial na sua empresa?

Como implementar a Inteligência Artificial na minha empresa? Nesse artigo você irá compreender todo o necessário para a implementação com sucesso da IA.

O uso da Inteligência Artificial tem feito com que as empresas gerem cada vez mais receita, de acordo com um levantamento global realizado recentemente pela consultoria McKinsey.

De acordo com a sondagem, muitas companhias estão gerando receitas e reduções de custos com o uso da tecnologia. As organizações estão usando cada vez mais a IA como uma ferramenta para gerar valor. Quem optou por usar a IA para otimizar o gerenciamento de talentos, relatou, ainda, uma redução nos custos.

Os desafios econômicos impostos pela pandemia do novo coronavírus não impediram as empresas de continuar investindo em tecnologia. Segundo o relatório, muitas organizações, inclusive, aumentaram o investimento em IA em resposta à Covid-19. Mas como implementar a Inteligência Artificial na minha empresa? Quais são os passos necessários?  Nesse artigo você irá compreender todo o necessário para a implementação com sucesso da IA no seu negócio.

A inteligência artificial mudando processos tradicionais

A Inteligência Artificial e tecnologias correlatas têm remodelado boa parte dos processos corporativos tradicionais de empresas de praticamente todos os segmentos. E um dos setores cuja aplicação da IA têm se mostrado mais eficaz é o de Recursos Humanos. Estima-se que esta área de conhecimento tenha registrado a maior evolução de sua história na última década.

Com ela, tarefas cotidianas, que tomam tempo e não possibilitam grandes retornos, podem ser automatizadas, deixando os profissionais livres para realizar funções mais rentáveis e estratégicas. Por exemplo, a implementação de práticas envolvendo IA e a criação de algoritmos personalizados resulta em processos de seleção mais ágeis. 

Contar com dados para otimizar o processo de contratação e otimizar a força de trabalho faz sentido para os líderes que operam em um mundo tecnologicamente avançado e orientado a resultados. Isso não significa necessariamente que não há espaço para o elemento humano da contratação. Isso demonstra que os gestores podem mudar mais de seu tempo, recursos e se concentrar no local mais adequado: alcançar a visão, a direção e a estratégia da força de trabalho da empresa.

Definição do escopo do projeto de inteligência artificial

Muito importante para definição do escopo é a avaliação dos processos realizados na empresa. Isso é necessário pois a Inteligência Artificial é capaz de auxiliar na resolução de problemas, com a programação e os dados adequados, visando conquistar resultados com uma possibilidade muito maior de acertos. 

Toda a implantação de Inteligência Artificial deve estar totalmente alinhada com a estratégia principal da empresa. Uma questão que sempre deve estar em mente: Quais são as metas (em todos os seus Departamentos) que a empresa possui?  

É necessário que haja uma integração entre o discurso da empresa e a realidade do seu dia a dia. As habilidades dos colaboradores estão sendo realmente valorizadas? O algoritmo será utilizado para evitar vieses inconscientes e sem favorecimento. Essa prática está adequada ao desejo da companhia?

Existe uma infinidade de possibilidades para o uso de IA, mas é necessário conter a ansiedade e aplicar tudo de uma vez. É necessário priorizar os projetos, identificar qual é o problema em que o projeto poderá  ter maior impacto. Por exemplo: Durante o recrutamento e seleção, identificar qual vaga ou área tem a maior demanda de contratação e que recebe maior volume de currículos. 

Em projetos ligados à gestão de pessoas, é adequado explorar quais são as metas gerais da empresa. Se a companhia tem a meta de aumentar vendas em 20%, e para isso é necessário aumentar a produtividade dos vendedores, então o projeto de IA pode ser focado nisso. Se uma das metas da empresa é diminuir turnover, o projeto estará voltado a esse problema, e assim sucessivamente. O projeto de implantação do uso da Inteligência Artificial sempre irá se alinhar com as metas globais da empresa, tornando mais fácil conseguir o apoio de outras áreas para a implementação. 

 

Coleta e análise de dados necessários para a implementação de inteligência artificial

Definido o escopo do projeto, o próximo passo é a coleta e análise de dados.

Os algoritmos usados na análise de dados têm como objetivo minimizar o trabalho do pensamento humano. 

A “matéria-prima” da Inteligência Artificial são os dados. Para que o conjunto de algoritmos tenham sucesso é imprescindível que se possa levantar a maior quantidade de dados (que inclusive poderão ser corrigidos, alterados e aprimorados, visando uma melhoria contínua). O único complicador pode ser o excesso de dados em papel. Informações em base de dados, mesmo que em planilhas de Excel, já são suficientes para dar início a coleta de informações. 

É fundamental garantir dados de alta qualidade e analisá-los continuamente para identificar possíveis inconsistências e corrigi-las prontamente. Também deve ser designado um responsável pelo projeto para fazer a ponte com os profissionais de TI que darão acesso a esses dados.

O time de Data Science irá analisar a qualidade dos dados, esmiuçando as características mais relevantes. Em cada projeto são coletados o histórico de dados das empresas para a composição de modelos matemáticos personalizados para cada negócio, garantindo fidedignidade absoluta de resultados, a máxima segurança, além do cumprimento da melhor prática de Compliance baseada na GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados). 

Em resposta a esse novo ambiente rico em dados, os fluxos de trabalho serão adaptados. É importante salientar que os processos da empresa irão mudar, de forma que as tomadas de decisão sejam feitas a partir de dados e não mais de opiniões subjetivas. Essa é uma mudança cultural muito grande, mas que traz resultados de fato para as organizações.

Adotar a IA nos fluxos de trabalho permite um melhor processamento de dados estruturados para que o homem contribua de maneiras complementares. O “julgamento humano” ainda é o processador central, mas agora usa dados como um novo aliado para tomar decisões.


Melhoria contínua utilizando o
Machine Learning

Depois de um modelo ser criado, ainda não é o fim do processo. A tecnologia de Machine Learning faz com que exista uma melhoria contínua da precisão do algoritmo, e que ele se adapte de acordo com os novos dados que irá receber. 

Definindo: É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

É alimentar o computador com bilhões de informações e treiná-lo para aprender com esta infinidade de dados, se valendo da probabilidade estatística para ‘prever’ a melhor decisão a ser tomada em ocasiões futuras que guardarem qualquer traço de similaridade. O aprendizado de máquina não é apenas automação, mas compreensão das rotinas de uma empresa para que seja estabelecido um padrão de funcionamento.

Uma grande vantagem nos algoritmos de Machine Learning é potencializar a “capacidade humana”, pois permite que sejam feitas previsões e análises rápidas de dados, o que aumenta a possibilidade de identificação de oportunidades que sejam lucrativas para o negócio. 

Por isso, existem ganhos de curto, médio e longo prazo com IA. Com essa tecnologia é possível aumentar a capacidade humana de resolver problemas e se antecipar a riscos, com base nos resultados levantados.

O Machine Learning colabora na redução das decisões baseadas em conceitos subjetivos, permitindo também mais agilidade na gestão, na entrega de análises que podem melhorar os resultados e a relação entre equipe e líderes. Com resultados mais confiáveis, a consequência é uma tomada de decisão mais adequada e assertiva. 

A utilização do Machine Learning pode garantir melhores resultados nos negócios ao auxiliar no mapeamento dos candidatos mais qualificados em escala, com maior probabilidade de retenção ao emprego, com perfil assertivo, capaz de aumentar a produtividade, nunca entrando em conflito com os humanos responsáveis ou os substituindo no trabalho. 

O uso da IA não se trata mais de uma previsão, mas de uma nova realidade, presente e necessária para garantir agilidade e competitividade para as empresas. O ganho imediato é de eficiência operacional, mas a precisão é algo que vai melhorando a medida que essa IA é utilizada e treinada com o Machine Learning, ou seja, no médio e longo prazo o benefício é ainda maior.

 

Algoritmos da Rocketmat

Os algoritmos da Rocketmat analisam milhões de padrões de um único candidato. A descoberta das características faz parte de um processo científico extremamente avançado que ao analisar os dados históricos de uma empresa se torna possível criar centenas e milhares de correlações de comportamentos e competências.

Em seguida, os algoritmos conseguem priorizar as características que realmente são importantes para o sucesso de um candidato na companhia. A metodologia adotada garante a personalização dos modelos matemáticos para cada empresa e o máximo de assertividade e segurança para a tomada de decisões nas contratações. Integramos com qualquer sistema e assim é possível realizar a entrega dos resultados sem que haja mudanças no processo seletivo da empresa.

A previsibilidade e inteligência através de um sistema capaz de analisar os dados do dia a dia do colaborador e retornar uma série de informações altamente avançadas para o desenvolvimento de pessoas e equipes. A verdadeira Inteligência Artificial implantada amplia expressivamente a eficiência operacional, além da possibilidade de escalar uma operação e obter melhores resultados de negócios.

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