DINO DIVULGADOR DE NOT\u00cdCIAS<\/b><\/p>\n
(DINO<\/a> – 07 dez, 2023) – O projeto teve como base a cria\u00e7\u00e3o de novos modelos de previs\u00e3o para fazer o dimensionamento de equipes de acordo com diferentes vari\u00e1veis externas, como eventos e condi\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas, e sua aplica\u00e7\u00e3o, com o intuito de diminuir eventuais erros.<\/p>\n ‘O objetivo \u00e9 utilizar os dados (data science) de forma autom\u00e1tica para realizar forecast (previs\u00e3o) e dimensionamento de equipes sem interven\u00e7\u00e3o humana’, afirma Jorge Costa, CPO (Chief Product Officer) da SISQUAL WFM.<\/p>\n Para Pedro Cabral, COO da SISQUAL WFM, o projeto representa um marco significativo na vanguarda da tecnologia para equipes de varejo, destacando a capacidade de colabora\u00e7\u00e3o entre a ind\u00fastria e a academia. ‘Os avan\u00e7os conquistados refor\u00e7am o compromisso da marca com a inova\u00e7\u00e3o no setor de RH (Recursos Humanos) e na gest\u00e3o da for\u00e7a de trabalho’, diz Cabral. <\/p>\n A iniciativa surge em um contexto em que a IA (Intelig\u00eancia Artificial) tem ganhado uma ader\u00eancia crescente e j\u00e1 faz parte da rotina de 12% dos profissionais em todo o mundo, segundo dados do estudo ‘The State of Automation Professional<\/a>‘, realizado pela UiPath<\/a>, A pesquisa entrevistou 1.639 profissionais de diversas ind\u00fastrias entre mar\u00e7o e maio deste ano a fim de tra\u00e7ar um panorama do mercado de automa\u00e7\u00e3o e suas perspectivas.<\/p>\n Novas tecnologias facilitam processos<\/strong><\/p>\n O projeto RH 4.0 FeD teve como base a implementa\u00e7\u00e3o de tecnologias emergentes, como ML (Machine Learning), a fim de realizar tarefas de forma autom\u00e1tica por meio de dados hist\u00f3ricos. ‘O algoritmo utilizado trabalha a partir de dados dispersos transformando-os para que foquem na mesma dimens\u00e3o’, explica Martim Sousa, t\u00e9cnico superior de sistemas de informa\u00e7\u00e3o da UA, que participou do projeto.<\/p>\n Na primeira fase, foram utilizados modelos de ML para fazer a previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais para determinar fluxos de clientes. Ap\u00f3s a fase explorat\u00f3ria, e depois da testagem de v\u00e1rios modelos de previs\u00e3o, a equipe da universidade portuguesa identificou um modelo com performance superior para previs\u00e3o de clientes\/dimensionamento de equipas, permitindo a integra\u00e7\u00e3o de modelos de aprendizagem autom\u00e1tica com a SISQUAL\u00ae WFM.<\/p>\n ‘Passamos a ter um m\u00f3dulo de forecast\/dimensionamento completamente diferente em termos de automatiza\u00e7\u00e3o, podendo vender o modelo como servi\u00e7o, projeto ou, inclusive, como consultoria’, ressalta o CPO Jorge Costa.<\/p>\n
\nRecentemente, a SISQUAL WFM apresentou ao mercado um novo modelo de previs\u00e3o, desenvolvido em parceria com a UA (Universidade de Aveiro), em Portugal. No final de junho de 2023, foram divulgados os resultados do Projeto ‘RH 4.0 FeD – Forecast e Dimensionamento Autom\u00e1tico para Equipes de Varejo’, concebido pela empresa, que atua com ferramentas de WFM (Workforce Management – gerenciamento de for\u00e7a de trabalho).<\/p>\n