Em 2022, decidimos repensar nossa estratégia de dados. A IA Generativa (GenAI) requer uma base sólida de dados e APIs. G-P teve a previsão de estabelecer uma base sólida que nos permitiu moldar nosso futuro com uma transformação responsável da IA.

Usamos a IA com responsabilidade

A conformidade em toda a organização está em nosso DNA. Como líderes do setor em conformidade global de emprego, somos conhecidos por pensar profundamente sobre como protegemos nossos clientes. Quando adotamos e criamos novas ferramentas, consideramos todos os ângulos: jurídico, trabalhista, político, de segurança, arquitetônico, de engenharia e de dados.

Modernização com dados em primeiro lugar

Quando começamos nossa jornada de modernização, tornamos dois componentes a base de nosso processo:

  • Arquitetura orientada por domínio com uma conta AWS como limite. Cada contexto limitado tem sua própria conta AWS porque uma única equipe é totalmente proprietária desse contexto limitado. Com qualquer arquitetura distribuída, a maior parte da comunicação é assíncrona e funciona por meio de eventos. Um contexto limitado representa uma capacidade de negócios.
  • O Data Lakehouse da Databrick contém todos os dados estruturados e não estruturados. Ingerimos e limpamos dados por meio de um processo de promoção. Os dados em nosso nível ouro são aprovados, limpos, rotulados e validados. À medida que o lago ouve os eventos, a ingestão acontece com eficiência sem esforço extra.

Agora, os dados ingeridos dos eventos não são apenas compatíveis e estruturados, mas também estão imediatamente prontos para insights e aplicativos orientados por IA. Democratizamos dados com um conjunto de produtos de dados que podem ser consumidos em toda a organização para IA, agentes, relatórios, processos e produtos.

A inovação começa com a experimentação

A inovação acontece quando todos têm voz. Introduzimos um Hackathon anual de IA em 2023 como uma iniciativa fundamental. Claro, temos um laboratório de IA dedicado, mas a inovação não recai sobre uma equipe. Todos na organização (não apenas engenharia) podem participar e contribuir com ideias.

A GenAI democratiza a inovação

Nosso mais novo produto, G-P Gia™, começou como uma entrada vencedora em nossa hackathon inaugural. A premissa era simples: os líderes de RH têm perguntas sobre conformidade e precisam de respostas rapidamente. As perguntas mais comuns envolvem os mais de 180 países que atendemos. A solução para esse problema era usar nossos dados proprietários para criar um modelo de IA específico da empresa que pudesse responder a qualquer consulta.

Gia — e nossos hackathons — são exemplos importantes do uso responsável da IA em ação. Conseguimos testar ferramentas, explorar novas técnicas e educar a equipe de uma só vez. Melhor ainda, poderíamos controlar conjuntos de dados e ter especialistas internos à mão para ajudar a equipe.

O uso cuidadoso de IA pode ser um desafio para as organizações durante a adoção rápida. Cada empresa precisará navegar pelo uso e aprender como proteger clientes, funcionários e partes interessadas. Nossos primeiros experimentos nos levaram às proteções que nos guiam hoje. A lição principal: Tenha cuidado com as ferramentas que usamos, os dados que usamos para treinar e como nos integramos aos sistemas existentes.

A ferramenta de IA certa para o trabalho

Na G-P , alguns departamentos usam o mapeamento Wardley para se concentrar nas áreas mais impactantes para nossos clientes. É fundamental, com a inovação tecnológica, que pensemos holisticamente sobre a capacidade. Da mesma forma, começamos nossa jornada de IA antes que a OpenAI lançasse o ChatGPT, mas fizemos a transição de nosso uso e escolha de ferramentas à medida que a loucura da GenAI começava a acelerar.

Quatro percepções surgiram rapidamente da experiência:

  1. A inovação de hoje se tornará a mercadoria de amanhã. Não faz sentido tentar competir com fornecedores de modelos de linguagem grandes (LLM).
  2. Mantenha-se fiel à sua base. Não importa o caminho da IA, nossos valores essenciais e as necessidades do cliente permanecem inalterados. Codificamos nossa base e conhecimento com dados e APIs.
  3. Separe o agente do assistente. A IA pode ajudar um usuário com uma tarefa (como um copiloto inteligente) ou atuar como um agente que executa a tarefa em seu nome. Fazemos os dois, mas não confundimos os dois.
  4. Confie em padrões, não em ferramentas. Mudamos as ferramentas quando elas não atendem às nossas necessidades. Trabalhar de acordo com os padrões é uma boa prática – e nos libera para experimentar e inovar.

As ferramentas de IA que usamos variam de acordo com a necessidade, mas nosso princípio orientador permanece o mesmo: os clientes não compram IA de nós. Eles compram tecnologia de RH sem atrito (e compatível).

A adoção responsável da IA gera confiança

G-PA força da é nossa capacidade de adaptação e nossa dedicação à conformidade – e trabalhar em tecnologia exige adaptação constante. Nossas proteções e o uso intencional nos ajudam a adotar a IA e minimizar os riscos de maneiras que geram confiança nos usuários e clientes.

Adotamos a IA sem perder nada. Há muitas empresas e indivíduos que serão desafiados pela IA. Como muitas tecnologias, é incrível, mas não mágica. Entendemos profundamente como a IA funciona e implementamos as bases, com antecedência, que nos permitem criar o máximo de valor possível para nossos clientes.

Molde sua estratégia em torno do uso intencional e responsável da IA e você terá acesso a inovação, ferramentas confiáveis e crescimento ilimitado.

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