Se dados são o novo petróleo, o machine learning é o motor das máquinas

Levee mostra que como o combustível, as informações precisam
ser refinadas e, mais que isso, necessitam de um processo
e uma máquina para serem funcionais

Antes de contratar um serviço baseado em inteligência artificial e usar ciência de dados para resolver um problema, é preciso verificar se há informações disponíveis para solucioná-lo. Para a Levee, empresa que desenvolve soluções de Machine Learning para aumentar a produtividade das empresas por meio da contratação de mão de obra operacional, a ciência de dados não pode ser uma estratégia isolada, mas deve estar integrada ao objetivo de negócios da organização.

“Muito se fala que os dados são o novo petróleo, mas proponho irmos além: o petróleo em si não tem uma função, ele sozinho não é nada. Para alcançar toda a sua valia, precisa ser refinado e, mais que isso, necessita de um processo e uma máquina que o faça ser funcional. Dentro desta alegoria dos dados como petróleo, os algoritmos de machine learning seguramente são os motores das máquinas, que funcionam alimentados pelo combustível”, afirma Marcos Coque Junior, Head de Data Science da Levee.

Segundo um estudo do Massachusetts Institute of Technology (MIT), em parceria com o Boston Consulting Group, apenas 23% das empresas já adotam inteligência artificial em algum de seus processos, e um número menor ainda, 5%, utiliza estas novas tecnologias de forma generalizada e sistemática na estrutura da companhia.

Com a Levee, o machine learning aparece como aliado das empresas, permitindo analisar quais são os candidatos com potencial para ter uma maior aderência. Para chegar a este perfil, é preciso definir as métricas, ou seja, o que será considerado para identificar quem é mais relevante para aquela empresa. Isso pode ser definido pela menor probabilidade de turnover ou o maior índice que este candidato possui de atingir metas, com base nas experiências anteriores.