Desde os princípios da vida em sociedade, as revoluções aparecem com a inovação como principal arma. Atualmente, vê-se a revolução na área da Inteligência Artificial, trazendo novas tecnologias para o mercado e incitando o aprimoramento de técnicas e conhecimentos. Nesse cenário, várias tecnologias e expressões como Machine Learning e Deep Learning emergem como propostas de desenvolvimento pessoal e profissional.

Para entendermos melhor esse campo novo e amplo, é importante definirmos as diferenças entre os conceitos. A Inteligência Artificial engloba programas com a capacidade de pensar e aprender como os humanos, de maneira inteligente. Essa inteligência perpassa por caminhos traçados no Google Maps a decisões maiores como direção de um carro autônomo. Quando se trata de uma decisão baseada em uma heurística, falamos de Inteligência Artificial

O Machine Learning é uma das técnicas dentro do campo da inteligência artificial. Através dela, é possível aprender a tomar decisões baseados em exemplos de situações problemas, independente de uma programação específica. Para isso, alimentamos dados que consigam criar uma base de experiências que nutra o aprendizado para, assim, ter-se bagagem para decisões futuras. Já o Deep Learning consiste em um subgrupo das técnicas de Machine Learning. Esse subgrupo precisa de uma grande quantidade de dados para alimentação de redes neurais mais profundas afim de desenvolver o reconhecimento de fala, visão computacional e linguagem natural, por exemplo.

Na prática, o Deep Learnig treina um modelo computacional para que ele decifre a linguagem natural ao relacionar termos e palavras afim de um significado, alimentado por diversos dados componentes da rede neural. As máquinas, então, são ensinadas a ler os documentos e responder qualquer tipo de questionamento acerca do tema, mesmo necessitando de maior espaço devido ao grande tamanho dos arquivos que compõem a espécie de “dossiê”. Desse modo, essa técnica permite o armazenamento de grande quantidade de algoritmos.

Como posso usar o Deep Learning?

Uma das aplicações do Deep Learning é a análise do comportamento do cliente realizada por sites e-commerce mais consolidados, como o Amazon e eBay. Esses sites coletam os dados do cliente a partir do momento em que ele inicia uma busca no site e, assim, trabalha para que a experiência do site seja cada vez melhor para aquele consumidor. O direcionamento para itens mais buscado e a otimização da busca são alguns dos avanços proporcionados por essa técnica.

Quando postamos uma foto no Facebook, normalmente somos sugeridos com os nomes das pessoas a serem marcadas nessa foto e esse mecanismo acontece graças ao Deep Learning. O reconhecimento facial aparece como aliado não só em redes sociais, mas também em casos policiais para a identificação de suspeitos na cena do crime. Além disso, a classificação de doenças também recebe contribuições dessa técnica, uma vez que ajudam oftalmologistas a identificarem modificações na retina causadas por outras doenças e na identificação células cancerígenas por meio das imagens dos linfonodos.

O Deep Learning como aliado da Psicologia

Com o aprimoramento de processos padrões, o Deep Learning promete grande avanço na área da Psicologia Organizacional. O processo de Recrutamento e Seleção envolve um grande volume de dados, o que se torna o cenário ideal para aplicação dessa técnica, ao pensarmos que, através dela, poderemos diminuir o tempo e os gastos com dinâmicas e entrevistas. Com a alimentação de um banco de dados, será possível fazer uma triagem ainda mais assertiva, baseados nos feedbacks alimentados de processos anteriores. Como consequência, o tempo para fechamento de vagas diminuiria significativamente, assim como o turnover da empresa, que contaria agora com funcionários que passaram por um processo seletivo mais adaptado à realidade.

Outra proposta tentadora para os profissionais de RH é a inovação no campo de treinamentos. Uma empresa que adota essa técnica, terá um banco de dados contendo as informações detalhadas sobre cada setor e sobre cada colaborador desse setor. Dessa forma, treinamentos cada vez mais focados nos problemas referentes à interação entre setores ou à necessidade de especialização em uma área que determinado setor peca, será mais visível através do Deep Learning, que poderá traçar não só o tema do treinamento, mas a melhor maneira para ele ser realizado, baseado nas experiências passadas que envolveram a equipe.

O que vem sendo chamado de quarta Revolução Industrial surge como proposta de aprimoramento de processos, sendo um discurso recorrente de empresas que visam o crescimento futuro. Essas e outras técnicas vêm sendo desenvolvidas com o avanço tecnológico e quando nos aliamos a elas, a inovação passa a ser inevitável.