REVISTA ANEFAC

Edição 191 Março, Abril, Maio


Artigo

Machine learning

Máquinas e humanos em prol da capacitação profissional

Por Pierre-Jean Quétant é Country Manager Brazil da Learning Tribes

É impossível fechar os olhos para um determinado fato: com a popularização e os constantes estudos sobre inteligência artificial o mundo está cada vez mais automatizado.

Quer dizer que as máquinas aprendem sozinhas? De certa forma, sim! O processo de machine learning acontece a partir da programação de um software para detectar padrões, observar possíveis resultados e, a partir dessa análise, adaptar o próprio comportamento para realizar uma tarefa com os melhores resultados possíveis. Se o sistema perceber a possibilidade de um novo padrão, que leva a realizar a tarefa de maneira mais ágil ou eficiente, ele será aplicado e passará a ser repetido pela máquina sempre que houver necessidade.

Não se trata de algo como a percepção humana, mas de correlacionar padrões com uma velocidade incrível e aplicar as observações ao comportamento. Um exemplo prático de machine learning é o uso de chatbots por diversas empresas no Facebook. Eles realizam as interações com os clientes e, de acordo com o volume de informações que recebem (dúvidas, solicitações, reclamações etc.), são capazes de atender cada vez mais rapidamente conforme o tempo avança, pois identificam os padrões.

A relação com machine learning

Deep learning é um método de inteligência artificial que usa redes neurais para aprender padrões, tanto os simples quanto os mais complexos, e identificar do que se trata cada um deles.

O deep learning é comumente utilizado em sistemas de reconhecimento de fala, traduções automáticas e a sua aplicação em assistentes pessoais automatizados (Google Home, Alexa, entre outros) está em constante estudo e evolução.

Embora com objetivos semelhantes: entender padrões e traçar as melhores soluções de tomadas de decisão, suas abordagens são diferentes – e ambos podem fazer parte do mesmo conjunto para maximizar os resultados.

“Aprendizados virtuais” e as práticas de T&D

Usando o machine learning, é possível liberar módulos de reforço automaticamente aos que passam mais tempo nos mesmos exercícios ou não alcançam determinadas pontuações, para citar alguns cenários. Se o obstáculo de aprendizado do colaborador for relacionado à forma como o conteúdo é apresentado, ocorre uma adaptação automática – conteúdos escritos passam a ser representados por meio de recursos visuais, por exemplo. Algoritmos de deep learning podem ser usados para adaptações de idiomas ou, até mesmo, diferenças sutis na mesma linguagem que variam entre uma região e outra no mesmo território. É preciso ressaltar que o programa de treinamento não se mostra perfeitamente ideal de maneira automática. O acúmulo de dados diversos é que levará o treinamento a progredir mais e mais.

Inovações como essas podem ser vistas em nossa plataforma de LMS, Triboo (goo.gl/S8dZEv), na qual procuramos aplicar sempre as novidades mais recentes, por meio da interatividade em tempo real que a solução permite e da realização de melhorias realizadas a partir de feedbacks dos usuários.

Outro detalhe importante é que o fator humano é insubstituível e a capacidade de analisar sutilezas em certos detalhes não pode ser reproduzida por máquinas. Community managers, instrutores, designers instrucionais, entre outros profissionais envolvidos em um programa de T&D são essenciais para mensurar resultados, aplicar melhorias e avaliar os sentimentos e as opiniões dos colaboradores em relação aos conteúdos, além de verificar se o aprendizado é bem assimilado por eles.

*Para acessar e conhecer a plataforma Triboo, siga os passos abaixo:



Android

  1. Abra o Messenger do Facebook.
  2. Vá à área de contatos.
  3. Selecione a opção "Ler Código do Messenger".
  4. Aponte para a imagem e escaneie o código (disponível no fim do artigo).

IOS

  1. Abra o Messenger do Facebook.
  2. Na página inicial, toque na sua foto de perfil.
  3. Na página que se abrirá, toque em sua foto na parte superior.
  4. Selecione a opção "Ler Código do Messenger".
  5. Aponte para a imagem e escaneie o código (disponívei no fim do artigo).

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