Como gerar projetos reais por meio da GEN IA?

Não há, principalmente no mundo dos negócios, quem não fale sobre Inteligência Artificial e Inteligência Artificial Generativa que, em linhas gerais, é um braço da IA que tem como objetivo gerar conteúdo original e autônomo, sendo capaz de aprender, de forma veloz, com grandes volumes de dados e produzir produtos personalizados.

O ponto é que vemos muitas (mas, muitas mesmo) empresas abordando o tema ou tentando surfar nessa onda sem saber como aplicar esse recurso no mundo real. É claro que fomentar as discussões é muito importante, mas também não podemos esquecer da relevância de mostrar projetos reais por meio da GEN IA.

Aqui dentro da GOK, a premissa aplicada antes de qualquer passo é ouvir, de forma aprofundada o negócio do cliente, quais são seus desafios e quais foram as tentativas já aplicadas no sentido de desenvolver projetos por meio da IA. Somente a partir daí será possível criar soluções aplicáveis.

Outro ponto que devemos levar em consideração é quais são os objetivos que desejamos obter por meio desses novos projetos. Sem ter claros os objetivos e as métricas a serem observadas, o projeto poderá se perder e, pior, gerar o escoamento desnecessário de verbas.

Por isso, antes de sair contratando desenvolvedores ou agências, tenha claro, para toda a companhia: qual é o problema a ser resolvido (ou, melhor ainda, a oportunidade a ser explorada); quem serão os profissionais impactados; quais áreas devem ser envolvidas no projeto; quais são os resultados esperados com o projeto; e até mesmo qual será o tempo de aplicação da nova solução.

Por fim, listo aqui problemas reais que já foram sanados por projetos que foram criados por nosso time, como automatização e análise de uma grande quantidade de dados; traçar perfis de consumidores de forma altamente personalizada; e até mesmo a geração de pushes para promoções e ativações que impactaram diretamente os resultados da empresa – além de muitos experimentos tanto de indivíduos quanto de times internos nos quais temos experimentado muita coisa boa e logo traremos mais novidades.

E você, já sabe quais são os projetos reais onde a GEN IA poderá ser sua aliada nos negócios?

Rudah Galli, CRO da GOK.

De mãos dadas com a IA, a análise avançada de dados já é indispensável no recrutamento

À medida que os dados se tornam cada vez mais valiosos no mundo corporativo, o recrutamento passa por uma transformação que redefine a forma como identificamos, avaliamos e contratamos talentos. Em vez de se apoiarem apenas em métodos tradicionais, os gestores e profissionais de recursos humanos (RH) agora utilizam informações baseadas em dados para uma visão mais completa e estratégica do mercado de trabalho. Essa abordagem não só possibilita decisões mais assertivas, como também representa uma vantagem competitiva para empresas que buscam construir equipes de alto desempenho e alinhadas com seus objetivos.

O conceito de recrutamento baseado em dados envolve a utilização de análises avançadas, permitindo aos profissionais de RH um olhar mais aprofundado sobre o mercado e os candidatos. Diferente do recrutamento tradicional, que muitas vezes se baseia em percepções subjetivas ou relações superficiais entre recrutador e empresa, o modelo orientado por dados oferece uma visão detalhada do perfil ideal de um candidato para uma posição específica. Esse modelo possibilita que gestores e decisores tracem um panorama de tendências e alternativas com uma base factual e estratégica, contribuindo para contratações mais assertivas.

A análise de dados, com o suporte da inteligência artificial (IA), traz para o processo de recrutamento elementos essenciais como indicadores de volumetria, dados demográficos, média salarial, diversidade e competências-chave. Esses dados são coletados e processados de maneira segura, respeitando práticas de proteção e privacidade, como as estabelecidas pela LGPD. A coleta, no entanto, é apenas o primeiro passo. Com a IA, esses dados podem ser processados e analisados de forma inteligente, usando metodologias avançadas que garantem sua confiabilidade e aplicabilidade ao contexto específico da empresa e da vaga.

Um dos grandes diferenciais deste modelo de recrutamento é a possibilidade de eliminar vieses comuns nos processos tradicionais. Gestores, por exemplo, podem ter preferências inconscientes por profissionais de determinados segmentos, o que muitas vezes limita a diversidade. Com o uso de dados, é possível explorar novas fontes e ampliar a base de candidatos, considerando aspectos como remuneração, senioridade e habilidades técnicas, além de alinhamento com o perfil cultural da empresa. Isso contribui para processos seletivos mais inclusivos, onde o foco é no talento e nas competências, e não em percepções preconcebidas.

A combinação de tecnologias de mercado, como CRMs e ferramentas de visualização de dados, proporciona uma análise avançada em tempo real de todo o processo, facilitando o acompanhamento por parte do cliente e garantindo mais transparência e segurança. Essas tecnologias também permitem que sejam feitos benchmarks de empresas concorrentes, oferecendo insights para ajustes nos requisitos da posição e ajudando a moldar um perfil de candidato mais adequado às necessidades da empresa.

Apesar das vantagens, há desafios na implementação de um processo de recrutamento tão estruturado. Para que os dados sejam de fato úteis, é necessário ter metodologias e ferramentas adequadas, além de uma equipe treinada para interpretar e aplicar essas informações. Ainda estamos nos primeiros passos dessa jornada, e a integração de plataformas e fontes de dados variadas é um dos principais pontos que devem evoluir nos próximos anos. Outro ponto de atenção é a ética e a privacidade dos candidatos: todos os dados devem ser coletados e utilizados de maneira responsável, com o consentimento dos envolvidos e em conformidade com a legislação.

Outro questionamento comum é se o recrutamento orientado por dados poderia limitar a diversidade. O uso de algoritmos, quando não bem calibrado, pode reforçar padrões de contratação, reproduzindo vieses já existentes. Porém, quando bem utilizado, o recrutamento baseado em dados se torna uma ferramenta poderosa para justamente combater essas limitações. Por meio de informações, é possível estruturar estratégias ativas de recrutamento que busquem perfis diversos, desde que os profissionais envolvidos estejam atentos a esse risco e tenham conhecimento técnico para lidar com ele.

Este tipo de recrutamento está transformando a forma como as empresas buscam talentos. Essa abordagem traz benefícios claros em termos de eficiência e assertividade, contribuindo para contratações mais precisas e, potencialmente, para a redução de turnover. No entanto, a chave para o sucesso desse modelo está na capacidade dos profissionais de RH e gestores de aplicar esses dados com responsabilidade, buscando sempre o equilíbrio entre eficiência e equidade.

À medida que o setor evolui, espera-se que as tecnologias se tornem ainda mais sofisticadas, permitindo um recrutamento cada vez mais integrado e automatizado. Para se destacar nesse cenário, é fundamental que recrutadores e gestores invistam em competências como análise de dados e pensamento crítico, mantendo o foco não só nos resultados, mas também na ética e na responsabilidade social. Afinal, o uso de dados no recrutamento tem o potencial de construir um mercado de trabalho mais diverso e inclusivo, mas depende da intencionalidade e do compromisso de quem conduz esses processos.

Diego Barbosa, cofundador da Rooby.

A Cibersegurança no Agronegócio: Um pilar essencial para sustentabilidade e produtividade

O agronegócio, responsável por sustentar economias e populações ao redor do mundo, vive uma transformação digital sem precedentes. Tecnologias como sistemas de gestão agrícola baseados em nuvem, drones e sensores inteligentes têm revolucionado o setor, promovendo maior eficiência e produtividade. Contudo, essa modernização também expõe o agronegócio a riscos cibernéticos que podem impactar negativamente tanto as operações das empresas quanto a própria economia do país, lembrando que o agronegócio representa substancial parcela do PIB. Nesse contexto, a cibersegurança surge como um pilar fundamental para proteger os dados e sistemas que sustentam essa cadeia produtiva essencial.

A digitalização do agronegócio traz consigo vulnerabilidades significativas. Ataques de ransomware, por exemplo, podem ocorrer durante períodos críticos como plantio e colheita, paralisando operações e comprometendo não apenas a produtividade, mas também a segurança alimentar em escala global. Sistemas automatizados e dados estratégicos tornam-se alvos atraentes para criminosos, que podem manipular informações sensíveis, como previsões de safra e decisões logísticas. Essas ações comprometem a capacidade de planejamento das empresas e afetam diretamente a competitividade do setor e porque não dizer a do Brasil e a economia global.

Além dos impactos econômicos, a cibersegurança no agronegócio possui implicações sociais e ambientais. A sabotagem de tecnologias agrícolas pode desestabilizar iniciativas de sustentabilidade, como a agricultura de precisão, que otimiza o uso de recursos naturais. Ataques cibernéticos direcionados podem interromper cadeias de abastecimento alimentar, colocando em risco a segurança alimentar de milhões de pessoas. Esses problemas ressaltam que a questão da cibersegurança não é apenas técnica, mas também estratégica, demandando esforços conjuntos entre empresas, governos e especialistas.

Para enfrentar essas ameaças, o agronegócio deve adotar uma abordagem proativa e abrangente. Investimentos em soluções tecnológicas avançadas, como sistemas de detecção de intrusões baseados em inteligência artificial, são fundamentais. Além disso, é essencial promover a educação contínua das equipes para identificar e mitigar riscos. Políticas públicas que incentivem a segurança cibernética no setor podem criar um ambiente mais resiliente, aumentando a capacidade do agronegócio de proteger seus ativos críticos.

Com uma estratégia robusta de cibersegurança, o agronegócio pode não apenas mitigar os riscos de ataques cibernéticos, mas também fortalecer sua posição como um setor essencial para o futuro da humanidade. A combinação de tecnologia avançada, capacitação humana e regulamentação adequada pode assegurar a sustentabilidade e a resiliência do setor, garantindo sua contribuição para a segurança alimentar global e para o desenvolvimento econômico sustentável.

Enio Klein, engenheiro de sistemas, influenciador e apoia  empresas a desenvolverem modelos de negócios digitais, colaborativos e sustentáveis. Foco em privacidade, proteção e governança de dados. Sócio da Doxa Advisers e Professor de Pós-Graduação.