O dia a dia de profissionais em todas as áreas, inclusive de RH, tem sido invadida por vários termos. Os quais, há pouco tempo, eram usados apenas em filmes de ficção científica. Aposto que você já se deparou com conceitos como Big Data, redes neurais, Deep Learning, SaaS e Data Mining. Mas como isso impacta o seu dia a dia daqui em diante?

Neste artigo, abordaremos um desses recursos com potencial transformador para o desempenho dos negócios. Continue lendo e saiba o que é Machine Learning

O que é Machine Learning?

Se alguém falasse, há poucos anos, sobre a capacidade das máquinas de aprender com mínima ou interferência humana, poderia ser chamado de louco. Mas é exatamente isso o que ocorre em muitos processos atualmente.

Como o próprio nome diz, Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é um sistema em que algoritmos verificam dados. E, além disso, automatizam a criação dos seus modelos analíticos.

Segundo a definição do cientista da computação norte-americano Arthur Samuel, o que é Machine Learning pode ser considerado como o “campo de estudos que dá aos computadores a capacidade de aprender, sem ser explicitamente programados”.

Essa tecnologia tem a capacidade de analisar uma quantidade imensa de dados, utilizando procedimentos estatísticos. Com isso, são capazes de executar tarefas e encontrar padrões em bancos de dados. Para, a partir deles, fazer projeções e determinações.

Entretanto, o que difere esse de outros conceitos, como a mineração de dados, é o fato de dispensar rotinas implantadas à mão. O sistema tem capacidade e autonomia para aprender com a análise de informações e executar tarefa com precisão cada vez maior.

Isso é obtido a partir da habilidade em se adaptar à exposição de novos dados. Afinal, ele combina informações recentes com cálculos anteriores para oferecer resultados e decisões ainda mais confiáveis.

Na prática, essas máquinas inteligentes já são utilizadas em diversos setores. Agora, elas nos ajudam também nas atividades rotineiras do setor de Recursos Humanos, como veremos mais adiante.

machine learning
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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 deverenças.

A IA é um conceito mais amplo que engloba diversas metodologias, técnicas e algoritmos. As quais, quando combinadas, formam um sistema inteligente. Entre esses recursos, está o aprendizado de máquina. Assim, nós podemos dizer que o Machine Learning é considerado uma subcategoria de Inteligência Artificial

Tipos de Machine Learning

Os sistemas de Machine Learning não são todos iguais. Eles podem ser categorizados segundo seu tipo de aprendizagem. Conheça os mais utilizados, conforme o modo como os algoritmos aprendem: 

Aprendizagem Supervisionada

Nesse formato, o usuário informa ao algoritmo qual informação, ou conjunto de informações, deve ser o resultado de uma associação. 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 precisa do sistema a identificação de fotos de crianças brincando em um banco de dados. Para isso, um usuário alimenta o software com algumas 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. 

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. 

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. Podem ser estabelecidas recompensas e punições para identificar os dados da melhor forma possível. 

Talvez o melhor caso seja os carros autônomos. 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.  

Tecnologias de data mining

SaaS e o aprendizado de máquinas 

Agora que você já sabe o que é Machine Learning e como funciona, vamos aprofundar a sua capacidade de melhorar os processos em aplicativos SaaS. A verdade é que a existência dos Softwares as a Service é diretamente ligada ao desenvolvimento em IA… e muito beneficia o RH.

Todos os serviços desse gênero, como Netflix e Dropbox, só existem pelo atual estágio de 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.

Embora possamos dizer que IA e SaaS sejam intrinsecamente ligados, a verdade é que o potencial da geração de resultados ainda é grande. Isso se baseia em quatro parâmetros: 

#1 Automação 

A Machine Learning elevou definitivamente o patamar de automação. Ela é a base de muitos fatores que caracterizam os Softwares as a Service. Entre outros aspectos, estão a previsibilidade e a estabilidade do modelo de negócios. Além da possibilidade de oferecer um atendimento mais satisfatório, muitas vezes 24/7. 

#2 Personalização 

As formas de personalização vão além dos exemplos citados acima. Os especialistas creem que a Machine Learning conseguirá apoiá-las progressivamente. Melhorando, assim, a sua experiência de consumo. 

#3 Desenvolvimento

A vida dos desenvolvedores foi simplificada por ferramentas de IA, como o aprendizado de máquinas. Os ciclos de desenvolvimento foram bastante reduzidos. Produtos e atualizações que levariam meses para serem lançados podem estar disponíveis em segundos. 

#4 Segurança

Esse é um aspecto chave para SaaS. Já que, por definição, eles estão 100% online. Dessa forma, quanto mais estável e seguro, melhor o desempenho da ferramenta. Para isso, o Machine Learning melhora a proteção a partir da análise de uma série de comportamentos, sejam de usuários mal intencionados ou malwares.

A partir desses quatro pontos, podemos dizer que o aprendizado de máquinas possibilita uma série de vantagens competitivas ao SaaS:

  • 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.

Quer saber mais sobre o assunto e como o RH é impactado? Confira o artigo Machine Learning na gestão de pessoas: o que o RH pode esperar.

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