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Machine learning e as vendas para você

Publicado Por: ADP LATAM on 28 junho 2017 in Inovação e Tecnologia, Non classé

Na era da informação, nós nos vemos cotidianamente diante de mais opções do que nunca – o que faz com que escolher seja, também, mais difícil do que nunca. Em uma livraria online, por exemplo, há milhões de títulos à disposição de qualquer um.

Isso já é sabido. O que muitos desconhecem é que vários e-commerces já encontraram uma solução para diminuir qualquer dificuldade, que tem sido chamada de “modelo de você”. Na prática, esse “modelo” pesquisa previamente tudo o que você fez no site e lhe apresenta escolhas específicas que, no conjunto, são diferentes do que é oferecido a qualquer outra pessoa. Tal mecanismo gera 33% das receitas da Amazon, para ficar em um caso bem conhecido.

Esse tipo de modelo que antecipa as preferências dos consumidores se tornou possível graças à crescente capacidade de aprender das máquinas – o machine learning. Mesmo supermercados como o Walmart já estão utilizando esse avanço tecnológico para saber que artigos estocar e onde expô-los na loja.

Assim, as máquinas que aprendem são os novos intermediários, presentes em praticamente todas as transações que fazemos – da compra de produtos à contratação de funcionários.

O próximo passo

Cada organização possui um modelo diferente, baseado nas interações de cada consumidor com ela, pois essas são as únicas informações a que tem acesso. Isso constitui um problema, na medida em que o modelo é extremamente restrito e incompleto.

Há uma imensa oportunidade de empresas reunirem todos os dados que você, consumidor, gera e, com base neles, criar um modelo de você completo, com alcance de 360 graus.

Pense em todas as variáveis que caracterizam você e como umas dependem das outras. Em princípio, as máquinas que aprendem conseguiriam descobrir como essas relações funcionam e, desse modo, seriam capazes de prever aquilo de que você precisa em cada momento. As máquinas seriam capazes, ainda, de saber se você se interessa por determinado cargo a ser preenchido ou sobre a empresa que está oferecendo a posição. 

Um banco

Não surpreende que grandes empresas estejam buscando oferecer esse tipo de sistema às pessoas. Não parece exagero afirmar que se trata da maior oportunidade de negócios da história. Em breve, tudo o que for comprado ou vendido se baseará em modelos conduzidos por máquinas que aprendem. Essa será a plataforma dominante, com base na qual a economia mundial funcionará.

O Google possui o Google Now, a Apple tem a Siri e a Microsoft dispõe da Cortana. Só que querem oferecer um serviço e, ao mesmo tempo, vender seus produtos ou valorizar os anúncios que veiculam.

O que precisamos, de fato, é avançar a um novo patamar no que diz respeito a modelos personalizados que atendam às necessidades de cada consumidor, o que exige um tipo diferente de empresa, que cuide de seus dados como um banco cuida de seu dinheiro.

O banco guarda seu dinheiro, mantendo-o seguro. E faz mais do que isso: investe esses recursos em seu nome. De modo semelhante, seu “banco de dados” vai guardar as informações que existem sobre você, aprender com elas e atualizar continuamente o modelo, a fim de que possa ser usado para lhe trazer benefícios.

Ou seja, seu modelo pessoal não servirá apenas para as empresas lhe oferecerem o que você quer comprar; se você estiver procurando um emprego, o modelo poderá agendar entrevistas para todos os cargos disponíveis que se encaixem no seu perfil. Isso acontecerá quando seu modelo pessoal puder interagir com os modelos dos departamentos de recursos humanos das organizações – velozmente.

Para que isso se viabilize, porém, faltam três avanços:

  1. Um modo de reunir todos os dados de uma pessoa em um só lugar. Todas as interações de uma pessoa devem ser direcionadas a um servidor “proxy”, possibilitando que tudo passe por um “intermediário” na nuvem que grave todos os dados, abrindo caminho para que o aprendizado comece.
  2. Algoritmos de aprendizado melhores do que os de hoje. Para criar modelos pessoais unificados, é preciso também unificar os algoritmos de aprendizado. Eles devem ser capazes de aprender com base nos diferentes tipos de informação sobre uma pessoa e integrá-los de maneira coerente. É necessário um algoritmo “máster”, e já há avanços importantes nesse sentido.
  3. Uma forma de captar dados constantemente, alimentando o modelo. A empresa que não possuir dados sobre as pessoas não terá nada a oferecer para elas no novo cenário. Nesse aspecto, companhias como Google e Apple saem em vantagem, uma vez que a interação que já têm com seus usuários gera grande volume de informações. 

A empresa que não tiver dados sobre as pessoas, por fim, não terá nada a oferecer para elas.

 

TAGS: adp innovation inovação Maquinas RH Tecnologia Vendas

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