Como usar inteligência artificial (IA) na gestão do conhecimento (KM)

Atualmente, é impossível desassociar a gestão do conhecimento (KM – Knowledge Management) a sistemas de inteligência artificial. Muitas análises manuais ou com o auxílio de ferramentas tradicionais, como o MS-Excel, perdem espaço para os modelos matemáticos de inteligência artificial. Começam a ser comuns nomes como Random Forest, progressão logística, algoritmos genéticos, redes neurais artificiais, redes bayesianas, entre outras. Todos estes modelos são tão fáceis de se usar como o MS-Excel, usando softwares disponíveis no mercado, alguns até gratuitos. Ou seja, o seu uso além de ampliar a visão do conhecimento da organização em diversas áreas, ainda pode ser mais barato que as técnicas tradicionais. Existem duas barreiras para a adoção da inteligência artificial nas organizações: reunir dados relevantes para as análises e o conhecimento da equipe. Ambos podem ser ultrapassados com treinamentos eficazes.

Vamos imaginar algumas situações para compreender a importância do uso da inteligência artificial aplicada nas organizações.

Atualmente, como a área de RH, tradicionalmente, avalia o clima organizacional da organização? O caso mais comum é através de entrevistas com os funcionários, de forma presencial ou através de formulários, uma vez por ano. Algumas empresas investem grandes quantias na contratação de empresas especializadas em clima organizacional, justificando a possibilidade de um benchmarking com outras empresas e ser classificada entre as melhores para se trabalhar.

Uma alternativa mais eficaz e eficiente é fazer análises de sentimento dos textos escritos, cotidianamente, pelos funcionários em e-mails e mensagens instantâneas corporativas, usando computação afetiva. É possível e fácil, identificar palavras positivas, negativas e neutras que as pessoas escrevem e avaliar o clima organizacional. Isto é útil de várias formas, avaliar, antecipadamente, o impacto de uma mudança importante na empresa e, posteriormente, os resultados das mudanças.

Outra situação é avaliar a eficiência de uma nova norma interna na organização. Vamos considerar que uma organização esteja com um problema de conformidade – compliance – prejudicando um determinado indicador de desempenho (KPI). Aqui é possível utilizar uma técnica muito utilizada em marketing digital conhecida como teste A/B. Lance diferentes redações da nova norma e avalie qual das redações é mais eficiente para a compreensão dos funcionários e que mais rápido trás resultados de melhoria do indicador de desempenho. Para avaliar os resultados, podemos utilizar a análise textual da norma, avaliando palavra a palavra e escolhendo os textos com a melhor seleção de palavras.

O uso de inteligência artificial é típico em modelos de análise de falhas de equipamentos na linha de produção das fábricas. Analisando o histórico de falhas dos equipamentos, utilizando todos os dados internos e externos, é possível determinar quando um equipamento ou um sistema de produção pode apresentar uma falha e paralisar toda a produção. Estas técnicas, muito utilizadas para análise de risco e gestão da manutenção, reduzem as perdas financeiras das empresas, com programações mais eficientes de manutenções preventivas.

Atualmente, a inteligência artificial pode ser utilizada para quase todas as áreas de conhecimento, oferecendo novas perspectivas de melhoria organizacional e transformação digital das organizações.