A tendência de Machine Learning: IA sem estratégia são apenas números

Empresas de todos os setores estão investindo cada vez mais em tecnologias de inteligência artificial (IA) para automatizar tarefas e melhorar a eficiência, e com a transformação digital no RH, o setor segue a tendência. As operações de machine learning, também conhecidas como MLOps, são fundamentais para conectar as operações de uma organização às possibilidades do futuro, representadas por grandes oportunidades de crescimento. 

Como elemento fundamental da análise preditiva, sua aplicação é a base para a implementação e evolução de processos de Analytics, que oferecem subsídios valiosos para tomada de decisão. No entanto, apenas investir em machine learning não é suficiente. 

Para dimensionar a IA e obter os melhores resultados possíveis, é necessário adotar e implementar as MLOps. É por meio dessas operações que as organizações podem abrir a porta para um futuro promissor e alcançar suas aspirações de expansão. Continue a leitura para entender como a gestão de talentos, aliada a equipe de TI, deve se preparar para trabalhar com a tecnologia e utilizar os dados com estratégia. 

Antes de mais nada, o que é Machine Learning?

Machine Learning é um subcampo da Inteligência Artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que um sistema aprenda e melhore continuamente, sem ser explicitamente programado. Isso significa que, em vez de criar uma série de regras para um computador seguir, o sistema pode aprender com os dados e melhorar a si mesmo. 

Especialistas apontam que a machine learning é uma tecnologia promissora para aplicações de IA, pois ela é capaz de lidar com grandes quantidades de dados e descobrir padrões que seriam impossíveis para seres humanos detectarem.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Inteligência artificial?

É válido destacar que, embora muitas vezes sejam usados ​​indistintamente, machine learning e inteligência artificial são dois conceitos diferentes que se complementam. A IA é um campo mais amplo que engloba muitas outras tecnologias, como processamento de linguagem natural, robótica, visão computacional e muito mais. O machine learning é uma subcategoria da IA, que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que um sistema aprenda e melhore continuamente.

Faça tudo, menos ignorar a transformação digital e as IAs 

A transformação digital no RH é uma realidade. Mas, para que isso aconteça de forma consistente, é preciso investir em tecnologias que permitam a gestão de talentos de forma estratégica. 

Não basta investir em inteligências artificiais generativas e produzir inúmeros dados, estatísticas e relatórios. É preciso ter lideranças, gestores de RH e de TI preparados para saber o que fazer com essas informações de forma estratégica.

Uma pesquisa da RAM (Revista de Administração Mackenzie), identificou algumas barreiras específicas que uma organização deve superar para desenvolver a IA de forma eficaz. Como exemplo, a revista citou o entendimento e adoção das novas tecnologias pelas empresas e, ao mesmo tempo, compreensão de quais aspectos da cultura e dos processos devem ser mantidos ou modificados.

Mas, por que as empresas não alcançam as melhorias de negócio oferecidas no projeto?  

Especialistas em inteligência de dados e analytics, apontam que a dificuldade em obter melhorias baseadas nos resultados dos modelos de aprendizagem de máquina está relacionada à complexidade do processo de design, execução e mensuração das ações necessárias para alcançar tais aprimoramentos.

Ou seja, não basta investir na tecnologia. Para alcançar resultados com aplicabilidade e estratégia é importante que as empresas tenham líderes e equipes treinadas e especializadas para lidar com esses desafios, utilizando as melhores práticas e ferramentas disponíveis no mercado.  

Embora seja uma ferramenta poderosa, há desafios que podem dificultar a obtenção de resultados precisos. Um dos desafios é a expectativa das pessoas envolvidas no projeto. Muitas vezes, as pessoas esperam que o machine learning resolva todos os problemas e entregue resultados perfeitos. No entanto, é importante lembrar que o machine learning é uma ferramenta que requer uma preparação cuidadosa dos dados e uma compreensão clara do problema que se deseja resolver.

Outro desafio é a técnica usada. Nem todas as técnicas de machine learning são adequadas para todos os tipos de problemas. É importante escolher a técnica certa para cada problema e ajustar os parâmetros corretamente para obter os melhores resultados.

Por fim, a abordagem do projeto também pode afetar os resultados do machine learning. É importante ter uma compreensão clara do problema que se deseja resolver e do contexto em que ele está inserido. Além disso, é importante trabalhar em colaboração com outras áreas da empresa para obter uma visão completa do problema e identificar as melhores soluções.

Até onde sua empresa pode chegar com Analytics avançado?

Os dados são a chave para o sucesso da transformação digital no RH. Com o Analytics avançado, é possível extrair insights valiosos a partir dos dados e melhorar a tomada de decisão. As empresas que investem em plataformas de Analytics avançado podem ter uma visão mais clara do seu desempenho e dos seus funcionários. Isso também ajuda a detectar tendências e possíveis problemas antes que eles se tornem críticos.

Como ter resultados com Machine Learning?

Muitas vezes, mesmo com investimento e esforço, os resultados de um projeto de Analytics avançado podem ficar confusos ou abaixo das expectativas. Isso ocorre porque muitas vezes esses projetos não estão conectados aos problemas reais e administráveis da empresa. Para alinhar um projeto de machine learning ao negócio é fundamental seguir algumas práticas:

• Ajustar as expectativas entre gestores e analistas de dados: O gestor espera obter um conhecimento que o ajude a decidir quais ações ele deve tomar e quais serão os efeitos obtidos. Por outro lado, o foco do analista de dados é encontrar as variáveis e seus pesos que se identificam com os problemas previstos. Esses dois mundos precisam estar em sintonia para que o projeto realmente alcance resultados.
• Usar uma abordagem abrangente e que compreenda o negócio: Mais do que atender aos objetivos comerciais, é preciso identificar a metodologia própria de cada negócio. Só assim é possível cobrir integralmente a realidade da empresa, construir os componentes analíticos mais adequados, cobrir os casos de uso necessários (e detectar outros) e definir as formas de medição de resultados ideais.
• Escolher as técnicas para garantir a aplicabilidade e a mensuração: Dois erros técnicos frequentes se referem aos entregáveis do projeto e à viabilização de métricas. A aprendizagem de máquina por si só não gera entregas que apontam ações diretas! O projeto deve gerar conhecimento que a empresa possa usar. Os números e as estatísticas devem ser convertidos em recomendações práticas. E mais: é indispensável poder mensurar cada ação e seus fatores com precisão, para entender seu impacto. 

Como aplicar o Machine Learning na prática? 

Certamente, aplicar machine learning na prática é uma tarefa que exige planejamento e estratégia. É importante ter em mente que, apesar de ser uma tecnologia poderosa, não se trata apenas de encontrar a melhor solução no mercado. A solução pode identificar as necessidades específicas do seu negócio e oportunidades de como a tecnologia pode ser aplicada para atender essas necessidades.

E uma das etapas mais importantes para aplicação do machine learning, com estratégia e eficiência, é configurar a tecnologia de acordo com sua realidade. O tipo de inteligência artificial que você vai implementar depende bastante da realidade do negócio. 

É importante que você escolha a solução que melhor se adapta à sua realidade e que possa ser configurada de acordo com suas necessidades. Como a plataforma SAP SuccessFactors, que oferece recursos avançados de gestão de talentos impulsionados por IA.

SAP SuccessFactors

Primeiramente, o módulo SAP SuccessFactors - Aprendizagem LMS vai possibilitar treinar as lideranças, gestores e colaboradores para utilizar as funcionalidades da IA ao máximo. Nossas soluções, incluindo um sistema de gestão de aprendizagem (LMS) líder de mercado, podem ajudá-lo a oferecer tudo o que é necessário, desde treinamento personalizado e e-learning até desenvolvimento profissional e planejamento de sucessão.

Outro ponto de destaque, é que o SAP SuccessFactors já oferece um módulo People Analytics. A aplicação permite a coleta de dados de toda a gestão de talentos. Assim, a plataforma contribui para uma análise do desempenho e os resultados com funções analíticas e planejamento da força de trabalho inteligentes. 

A ferramenta possibilita que você tenha acesso a informações importantes sobre sua equipe, como desempenho, habilidades e histórico de trabalho. Dessa forma, você pode fazer escolhas informadas sobre promoções, contratações e demissões. Além disso, você pode usar os dados para identificar tendências e padrões, que podem ajudar a prever futuras necessidades e desenvolver planos estratégicos de negócios.

SAP anuncia Joule, novo assistente de IA generativa

Outro benefício das empresas que utilizam o SAP SuccessFactors é o anúncio da copiloto de IA generativa baseado em linguagem natural que transformará a maneira como os negócios são realizados, o Joule. 

A SAP, líder mundial em software de gestão empresarial e parceira da EPI-USE Brasil, realizou o anunciou do Joule na primeira semana de outubro, durante a SAP SuccessConnect .  A promessa é que ele irá funcionar como um assistente virtual, capaz de responder perguntas e solucionar problemas de forma inteligente e eficiente.  

Ao usar linguagem simples, os funcionários poderão enviar suas dúvidas e o Joule irá fornecer respostas precisas e relevantes. Uma vasta base de dados de negócios, textos, imagens e insights de todo o portfólio da SAP e de fontes de terceiros é usada para extrair essas respostas. A aplicação tem como função ser como um Chat GPT embedado na aplicação, que pode ajudar tanto o backoffice, quanto às áreas de operações e a implementação de projetos.

Investir em machine learning é fundamental para que as organizações possam dimensionar seus recursos de IA e alavancar suas estratégias de gestão de talentos. No entanto, é preciso ir além e preparar a gestão de talentos para essa transformação digital no RH, sabendo utilizar os dados de forma estratégica. 

A plataforma SAP SuccessFactors é a solução ideal para empresas que desejam se destacar nesse cenário, oferecendo recursos avançados de IA e auxiliando na implementação de uma cultura organizacional voltada para a inovação e o uso inteligente dos dados. Agende uma demonstração para conhecer melhor essa solução e impulsionar o sucesso de sua empresa.