
Versão 2.0 oficialmente disponível para download em nosso site: www.canvascognitivo.com.br
Como desenvolver projetos de inteligência artificial
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Sérgio Viegas
Em palestra realizada no evento Somos+Q1 (#+Q1), promovido pela Universidade Una no final de 2017, falamos de um futuro real para a área de RH focando o processo de recrutamento e seleção. Aqui vai um resumo da mesma:
Perspectivas: Abordamos dois cenários futuros:
Cenário 1 – Trabalho remoto, por jobs, temporário, denominado pela Accenture de Mão de Obra Líquida.
Cenário 2 – Sem trabalho. Mostramos números que mostram a redução do tempo de trabalho atual no mundo (E a tendência de redução, baseada na série histórica do passado). Como este abaixo da OECD que nos leva a 20h semanais de trabalho até 2100:
Apresentamos alguns trabalhos que tendem e precisam desaparecer do mundo em que vivemos, e mais importante, que EMPREGO é um subitem de TRABALHO. As pessoas querem e precisam de trabalho e não de empregos, o que pode nos levar à Renda Básica Universal.
Comentamos sobre a Inteligência Artificial e os empregos em risco, mas focando no que realmente vai ocorrer, a substituição de tarefas que fazemos por IA mas não perda de empregos generalizada.
Na verdade é a IA que permitirá a divisão do trabalho futuro em tarefas (M.O. Líquida) com robôs e humanos trabalhando conjuntamente para uma produtividade e qualidade de vida melhor.
A Computação Cognitiva foi apresentada na figura do IBM WATSON, que tem capacidade de entender a linguagem natural, adaptar e aprender com dados e gerar e avaliar hipóteses.
Cenário 1
Enfim chegamos ao ponto do processo de seleção ser abordado. Esse, para se adaptar ao futuro, precisa ser digital, rápido e adaptado à M.O. líquida. O processo de seleção atual consiste de uma forma geral em:
O fato hoje é que praticamente toda a parte operacional acima já pode ser feita de forma digital, sem ou com pouco envolvimento de pessoas. Vejamos:
Portanto um processo completo como este abaixo de Seleção já pode ser automatizado, entrando o ser humano ao fim do processo para uma entrevista pessoal ou para ajustar questões que podem ocorrer durante o processo todo:
Daí vem a pergunta: Não seria o fim deste emprego? Não. É a partir desta automatização de tarefas previsíveis, que exigem alta coleta e processamento de dados que o profissional de RH poderá atuar no que realmente deveria.
Com tanto trabalho braçal, repetitivo e de alto esforço humano (Ex: Ler todos os cv´s com atenção) o profissional de RH deixa de fazer coisas mais importantes como:
O cenário 2, sem empregos, pode ser um cenário não de falta ou devastação, mas de abundância! Um possível futuro em que a humanidade não tenha que vir “a trabalho”, mas que possa usufruir de toda uma bonança e qualidade de vida, advinda da produtividade mundial aumentada pela IA e robôs. O que fariam?
Artes, lazer, música, filosofia, cultura, esporte, são algumas possibilidades, mas como o homem pode QUERER trabalhar (E deve), startups, especialistas, criação, inovação, enfim, existe uma imensa possibilidade de trabalhos que o homem poderá continuar exercendo, afinal, o futuro dependerá de nossas decisões e ações !
Sala lotada na UNIS, na apresentação da palestra: Inteligência Artificial, o futuro foi ontem, com demonstrações das tecnologias Watson e Amazon, além do lançamento do Canvas Cognitivo como metodologia para projetos de IA.
Antes de mais nada, é preciso entender que inteligência artificial, ou cognitiva, é uma tecnologia que busca executar as atividades que um ser humano consegue fazer, tais como ler, ver, falar, reconhecer imagens, entender linguagens, etc.
Estas capacidades cognitivas humanas são possíveis hoje em dia devido à alta capacidade de processamento de CPU e de imagens – GPU. Assim a IA ganhou notoriedade como fator diferenciador e competitivo das organizações.
Porém, não é mágica, não é um simples estalar de dedos. Os projetos cognitivos demandam treinamento e planejamento, assim como uma contratação de um novo funcionário poderia exigir. Entretanto, após treinado a tecnologia de IA não esquece e produzirá sempre, melhorando a cada dia.
Mesmo os projetos de Machine Learning e Deep Learning exigem dados, análises, ajuste e treinamento para chegar aos melhores modelos.
Assim sendo, pense sempre em alguns aspectos:
Qualquer dúvida escreva para nós: contato@canvascognitivo.com.br
Por : Sérgio Viegas
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