Machine Learning é a capacidade de aprendizado que máquinas possuem, algo que acontece graças à análise de dados. A partir disso, a cada nova análise realizada, os resultados apresentados devem ser melhores. Essa é uma tecnologia que evoluiu muito nos últimos anos, expandindo a aplicação para variados segmentos.

Em suma, a rotina de profissionais de diversas áreas, inclusive de RH, tem sido revolucionada pela transformação digital. Conceitos que, há pouco tempo, eram usados apenas em filmes de ficção científica, como Big Data, redes neurais, Deep Learning, SaaS e Data Mining, por exemplo, hoje começam a fazer parte dos processos de diversas empresas.

Machine Learning é algo que vem ganhando cada vez mais espaço com o passar dos anos. Afinal, possui a capacidade de transformar negócios e entregar aos gestores dados precisos, o Pontoweb conta essa aplicação. Outras vezes, passa despercebido em nosso dia a dia.

O que é Machine Learning?

Como o próprio nome diz, Machine Learning, em português Aprendizado de Máquina, é um sistema em que algoritmos verificam dados. E, além disso, automatizam a criação dos seus modelos analíticos. Esse conceito vem sendo empregado em diferentes áreas, como nas traduções do Google e no uso em redes sociais, como Facebook, Twitter e Instagram.

Se alguém falasse, há poucos anos, sobre a capacidade das máquinas em aprender com mínima interferência humana, provavelmente ninguém acreditaria. Mas é exatamente isso o que ocorre em muitos processos atualmente. Até mesmo a gestão de ponto eletrônico pode ser beneficiada por isso.

Essa tecnologia tem a capacidade de analisar uma quantidade imensa de dados, utilizando procedimentos estatísticos. Com isso, os softwares que possuem machine learning são capazes de executar tarefas e encontrar padrões em bancos de dados. A partir destes resultados, é possível que sejam feitas avaliações, entregando relatórios completos.

O sistema tem capacidade e autonomia para aprender com a análise de informações e executar tarefas com precisão cada vez maior. Então, isso é obtido a partir da habilidade em se adaptar à exposição de novos dados. Afinal, a tecnologia combina informações recentes com cálculos anteriores para oferecer resultados e decisões ainda mais confiáveis.

Inteligência Artificial e Machine Learning

É comum haver confusão entre os conceitos de Machine Learning e Inteligência Artificial (IA). Isso é natural, já que ambos tratam de máquinas com capacidade analítica e alto nível de independência. É necessário esclarecer as diferenças:

Inteligência Artificial: IA é um conceito que engloba diversas metodologias, técnicas e algoritmos. As quais, quando combinadas, formam um sistema inteligente. Assim, entre esses recursos, está o aprendizado de máquina.

Machine Learning:  podemos dizer que é considerado uma subcategoria de Inteligência Artificial. Os resultados apresentados podem ser alterados, conforme o sistema aprende e identifica parâmetros.

Na prática, essas máquinas inteligentes já são utilizadas em diversos setores. Agora, elas nos ajudam também nas atividades rotineiras da área de Recursos Humanos, como veremos mais adiante. Aqui na Ahgora trabalhamos com esse conceito em nossos produtos.

Tipos de Machine Learning

Os sistemas de Machine Learning não são todos iguais. Eles podem ser categorizados segundo seu tipo de aprendizagem. Em suma, todos são baseados em lógica, contando com avaliação de um conjunto de dados, que permite prever e classificar os valores.

A programação normal entende que o sistema deve executar cada uma das etapas para o qual foi projetado. Mas, com Machine Learning isso é diferente, permitindo que o próprio programa entenda quais são os passos necessários para atingir o seu objetivo.

Aqui na Ahgora trabalhamos com SaaS (Software como Serviço), um modelo que permite a conexão de aplicativos por acesso em nuvem. Conheça os mais utilizados, conforme o modo como os algoritmos aprendem

Aprendizagem Supervisionada

Nesse formato, o usuário indica ao algoritmo qual dado, ou conjunto de informações, deve ser o resultado de uma associação. Em seguida, com esse dado, o sistema aprende quais são as características que o identificam para desempenhar a tarefa solicitada – como uma busca.

Imagine que sua empresa exige do sistema a identificação de fotos de crianças brincando, disponíveis em um banco de dados. Para isso, um usuário alimenta o software com indicações peculiares sobre a demanda. Ao percorrer as imagens, o algoritmo passa a identificar os elementos que distinguem crianças de adultos e brincadeiras de outras atividades. 

Aprendizagem Não Supervisionada

Nela, o usuário não precisa informar à máquina quais dados caracterizam a sua entrada. O sistema utiliza experiências passadas para isso. Dessa forma, é possível abordar problemas complexos sobre os quais não temos uma ideia exata em relação ao resultado. 

Por exemplo, uma imobiliária pretende classificar todos os imóveis sob sua responsabilidade. Utilizando a Aprendizagem Não Supervisionada, ela vai obter classificações em grupos semelhantes por critérios diversos. Assim, o sistema oferece um agrupamentos por número de quartos, cores das paredes e orientação solar, caso tenha acesso a essas informações. 

Aliás, existe uma combinação desses dois tipos de aprendizado, chamada de Aprendizagem Semi-Supervisionada. Nela, o computador faz suposições a partir da rotulagem fornecida e as utiliza para melhorar seu desempenho. 

Aprendizagem Por Reforço

De forma resumida, a Aprendizagem Por Reforço é uma metodologia que ensina à máquina como ela deve se comportar, a partir de um sistema de priorização. Desse modo, podem ser estabelecidas recompensas e punições para identificar os dados da melhor forma possível. 

Talvez o melhor exemplo sejam os carros autônomos, que estão ganhando espaço e deixando de ser apenas ficção. O algoritmo deve entender que a prioridade é a segurança sobre a rapidez do trajeto. Então, essas informações são reforçadas, criando o regulamento para o sistema.

O que é SaaS?

SaaS é um modelo que permite a conexão entre aplicativos por meio do acesso em nuvem. Aqui entram como exemplos o uso de e-mail, calendário online e ferramentas para a gestão de horas extras. As informações ficam armazenadas em um servidor externo, oferecido pelo provedor do serviço e podem ser acessadas de qualquer lugar, basta ter as credenciais.

Nesse modelo, toda a infraestrutura de TI fica armazenada nos servidores oferecidos pela prestadora do serviço. Ou seja, determinada empresa contrata um software e faz o pagamento para ter acesso a ferramenta, mas não é necessário instalar o programa nos computadores dessa organização. O acesso é feito por meio virtual.

O Pontoweb é um SaaS, que permite o registro de ponto eletrônico e o tratamento de dados, entregando informações precisas nas mãos dos gestores e RH. A expectativa é de que esse conceito ganhe ainda mais espaço nos RHs das empresas, tornando o setor mais ágil e estratégico, contribuindo inclusive para a tomada de decisões do negócio. 

3 vantagens do Machine Learning no SaaS

Nos últimos anos o mundo passou por muita transformação. A Era Digital permite que pessoas de diferentes partes do mundo troquem mensagens instantâneas ou que eventos sejam transmitidos ao vivo para os quatro cantos do planeta. Aliás, unindo Machine Learning e SaaS, a gestão de pessoas pode ser beneficiada.

Em suma, todos os serviços desse gênero, como Netflix e Dropbox, só existem pelo atual estágio da computação em nuvem e Inteligência Artificial. Mesmo os processos que parecem simples durante a experiência utilizam recursos de Machine Learning. Isso acontece, por exemplo, quando o Spotify indica alguma faixa baseada nas músicas que você escutou.

Quando os dois conceitos trabalham juntos, é possível perceber questões como:

  • Preços mais acessíveis e antecipados, a partir de subscrição;
  • Atualizações em tempo real;
  • Facilidade de utilização;
  • Interface amigável e intuitiva;
  • Integração simples com outros serviços.

Embora possamos dizer que IA e SaaS estão intrinsecamente ligados, a verdade é que o potencial da geração de resultados ainda é grande. Por isso, confira a seguir 5 vantagens de contar com um sistema que possua estes conceitos:

1. Automação 

A Machine Learning elevou definitivamente o patamar de automação, permitindo que novos sistemas pudessem ser desenvolvidos. Ela é a base de muitos fatores que caracterizam os SaaS, mostrando como trabalham bem juntos. Entre outros aspectos, estão a previsibilidade e a estabilidade do modelo de negócios.

Essa automação traz a possibilidade de oferecer um atendimento mais satisfatório. Então, no caso da gestão de pessoas, a máquina vai aprendendo aos poucos e cada vez passa a entregar resultados mais precisos. Isso possibilita a tomada de decisões estratégicas, com base em dados verdadeiros.

2. Personalização e desenvolvimento 

As formas de personalização vão além dos exemplos citados acima. Os especialistas creem que o Machine Learning conseguirá apoiá-las progressivamente. Cada vez mais as ferramentas estão intuitivas, indicando filmes que combinam com o nosso perfil e músicas que gostamos de ouvir.

A vida dos desenvolvedores foi facilitada por ferramentas de IA, como o aprendizado de máquinas. Os ciclos de desenvolvimento foram bastante reduzidos, o conhecimento dos programadores segue importante, mas o trabalho braçal já não é o mesmo. Produtos e atualizações que levariam meses para serem lançados podem estar disponíveis em tempo recorde.

3. Segurança

Machine Learning e SaaS trabalham muito bem no que diz respeito à segurança das informações. Em primeiro lugar, os Softwares de Serviço atuam totalmente online. Enquanto o aprendizado de máquinas é capaz de deixar o sistema ainda mais seguro, impedindo que usuários mal-intencionados e malwares invadam o sistema.

Cada vez mais as empresas têm investido nisso, para proteger as informações dos usuários. No caso da gestão de pessoas, por exemplo, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), indica que as empresas precisam resguardar os dados dos profissionais que compõem seus quadros. Tendo um sistema confiável, praticamente não há riscos.

Afinal, os softwares de ponto exigem algumas informações relacionadas aos colaboradores, no caso do Pontoweb, trabalhamos com biometria. Desse modo, existem protocolos de segurança, que impedem o vazamento de dados. Apenas pessoas credenciadas conseguem conferir as informações.

Como Machine Learning pode ser usada no RH?

Quem atua na área de Recursos Humanos lida todos os dias com diversas informações, sendo que muitas delas podem passar despercebidas. Afinal, não é fácil perceber algumas questões, ainda mais quando as anotações estão em papéis. Ter informações e não fazer a análise delas é a mesma coisa do que não ter.

O Pontoweb é um sistema completo, que vai desde as marcações de ponto até a entrega de relatórios precisos. Entre seus conceitos, além da tecnologia IoT e armazenamento em nuvem, está o Machine Learning. Ou seja, por meio do aprendizado, entrega resultados cada vez mais precisos.

O seu negócio pode ser beneficiado de uma maneira geral com esse tipo de tecnologia. Em suma, sobrará mais tempo para pensar em questões estratégicas, contando com dados precisos em mãos. Fale com a Ahgora e entenda mais sobre o sistema!

Compartilhe