As palavras Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Deep Learning já são conhecidas no mundo da tecnologia, mas você sabia que elas já estão disponíveis para auxiliar no dia a dia da sua empresa?

Essa resposta a LEVEE trouxe durante o webinar “Inteligência Artificial no recrutamento e seleção: futuro ou realidade?” realizada na tarde de quinta-feira, 14 de maio.

O responsável por tratar do tema foi o especialista em Ciência de Dados Vitor Falleiros, que já liderou diversos projetos desde a concepção até a operação. Além da experiência acadêmica como Mestre em Engenharia pela Poli (USP) há mais de 12 anos, Vitor usa dados para resolver problemas em empresas de diversos tamanhos, indústrias e países. Hoje atua como consultor em IA no Canadá, centro mundial do setor.

Durante a apresentação, Falleiros tratou de quatro temas: Desmistificação dos conceitos de IA; O papel da IA para a área de Recursos Humanos; Como atrair candidatos de forma rápida e assertiva e Tecnologia a serviço da diversidade e inclusão.

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

 Logo no início, o palestrante tratou de diferenciar Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. A distância entre os termos não é grande, mas os conceitos são bem diferentes.

Simplificando:

Inteligência Artificial (um termo mais abrangente) – Ciência que visa replicar com máquinas habilidades cognitivas vistas em humanos e tidas como inteligentes;

Machine Learning – Conjunto de técnicas matemáticas para tomar decisões guiadas por experiências anteriores (“dados”);

Deep Learning – Técnica avançada que combina centenas de pequenas aplicações de Machine Learning em rede.

Vitor Falleiros cita o filme Jogo da Imitação, que conta a vida do matemático britânico Alan Turing, considerado uns dos pais da computação moderna.

“Sua invenção foi justamente para aplicar este tipo de metodologia para ser utilizada na Segunda Guerra Mundial para decifrar o código secreto dos alemães”, explica.

Nos anos 50, Alan Turing resolveu fazer testes para mensurar a capacidade das máquinas de aprender por meio da comunicação humana. Embora ele não tenha conseguido desenvolver um sistema que alcançasse suas expectativas, foi depois desse seu teste que muitos outros sistemas foram desenvolvidos.

A IA sempre foi discutida como uma ferramenta do futuro e muitas vezes vista como fantasia de ficção científica. Ela engloba vários métodos, técnicas e algoritmos que convertem um software em um sistema inteligente. Por isso, ela tem várias aplicações que já podem ser vistas em diversas áreas.

Vitor cita uma analogia, que é o paralelo com o que acontece com os seres humanos: o homem nasce pequeno e com um cérebro com muita capacidade, mas que não consegue fazer muitas atividades. Porém, ele consegue receber rapidamente muita informação. Essa absorção de informações permite que o ser humano desenvolva suas capacidades.

“Quando falamos de Inteligência Artificial e Machine Learning, criamos um modelo que é um conjunto de fórmulas matemáticas que vamos calibrar com as informações que estamos estudando (imagens, sons, linguagens), que irá se desenvolver”, explica.

Segundo o consultor depende do referencial para a quantidade de informações necessárias para a base de dados de um sistema de IA.

Como aplicar?

A Inteligência Artificial já está no dia a dia das pessoas. Um exemplo muito bacana são os sistemas de recomendação como as publicidades de Facebook e Instagram.

“Há um modelo de Machine Learning escolhendo propagandas específicas para determinadas pessoas. Outro exemplo é a Netflix que é bastante assertiva e dá ideias muito legais baseadas no que o público assistiu e se gostou ou não”, revela Vitor Falleiros.

(Uso de imagem: https://towardsdatascience.com/netflix-and-chill-building-a-recommendation-system-in-excel-c69b33c914f4)

 

 

 

 

 

 

 

 

Machine Learning e Deep Learning já fizeram grandes avanços e começaram a ser utilizados em um número crescente de campos. Até nos e-mails, como seus filtros de spam e respostas padrão, facilitam e economizam tempo do usuário.

“As aplicação de visão computacional também estão no dia a dia, como as câmeras de celular, que trabalham com focos, iluminação, tempo de exposição. É o uso da Inteligência Artificial que permite isso”, explica.

E reforça:

“Temos um mundo de aplicações avançadas que estão sendo desenvolvidas, como os veículos autônomos, por exemplo”.

(Banco de imagens)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A grande vantagem da Inteligência Artificial é a capacidade de lidar com situações inexatas e incertezas.

“Assim como os humanos, os algoritmos cometem erros. É importante levar em conta que não há um jeito único de fazer Inteligência Artificial. Temos que conhecer o modelo do negócio que estamos trabalhando”, admite.

Os algoritmos de Inteligência Artificial têm a capacidade de “aprender e evoluir” – o chamado Machine Learning. Ou seja, não são estáticos como na computação tradicional, mas que aprendem por meio dos dados. Quanto mais dados e testes são feitos, mais os sistemas de IA evoluem.

RH

Uma discussão que sempre aparece entre as pessoas ligadas ao RH é se a Inteligência Artificial irá acabar com os empregos no mundo.

“Não. Qualquer mudança que aconteça será gradual, mas o que se espera, e isso tem caminhado para um consenso entre os especialistas da área é um deslocamento dos empregos, ou seja, irá continuar tendo atividades, porém diferentes do que se fazia há 20, 30, 40 anos. É um processo similar ao que aconteceu na Revolução Industrial. A perspectiva é que se crie 30% mais empregos do que os eliminados”, fundamenta Falleiros.

Candidatos de forma rápida e assertiva

A Inteligência Artificial está transformando a dinâmica das contratações.  Por meio de algoritmos, é possível detectar os candidatos mais qualificados e selecionar aqueles com maior potencial de produtividade. Na etapa dos processos seletivos, o uso da tecnologia proporciona maior produtividade ao permitir uma busca mais assertiva, além de maior agilidade na contratação. Ela consegue tornar o processo de seleção muito mais rápido e eficiente, proporcionando redução de custos e ganho de produtividade.  A IA é ideal para as etapas iniciais, onde o volume é alto e pode-se diferenciar com fatores objetivos.

“A análise humana é importante para fase final, onde o volume é menor. A IA é ágil para fazer a análise, com um volume muito alto de informações e fatores objetivos para diferenciar”, esclarece.

Diversidade

Outro ponto, importante é o uso da Inteligência Artificial para eliminar o viés inconsciente e promover a diversidade. Plataformas baseadas em Machine Learning ajudam a neutralizar fases sensíveis dos processos de contratação, reduzindo vieses envolvidos. A IA se baseia em critérios exclusivamente técnicos na avaliação e cruza com características objetivas da vaga, apresentando os melhores candidatos. O resultado é um processo de seleção de candidatos rico em múltiplos perfis, gêneros e classes sociais.

O exemplo da LEVEE:

Hoje, 28% das pessoas que trabalham na LEVEE não se identificam como heterossexuais e a empresa pretende aumentar essa porcentagem nos próximos anos. Atualmente 43% do quadro é composto por mulheres, que ocupam cargos de diversos níveis hierárquicos e 30% dos colaboradores não se identificam como brancos. Toda essa diversidade torna a empresa cada vez mais integradora, diversificada e qualificada.

É a tecnologia a favor da diversidade e da inclusão. Ela pode quebrar essas barreiras e pode ampliar a inclusão de pessoas desfavorecidas”, ressalta. Falleiros.   

Para assistir o webinar completo CLIQUE AQUI.

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