Em 2022, propusemo-nos a repensar nossa estratégia de dados. A Inteligência Artificial Generativa (GenAI) requer uma base sólida de dados e APIs. A GP teve a visão de estabelecer uma base sólida que nos permitiu moldar nosso futuro com uma transformação responsável em IA.
Usamos a IA de forma responsável.
A conformidade em toda a organização está no nosso DNA. Como líderes do setor em conformidade trabalhista global, somos conhecidos por pensar profundamente em como proteger nossos clientes. Ao adotarmos e criarmos novas ferramentas, consideramos todos os ângulos: jurídico, trabalhista, político, de segurança, arquitetônico, de engenharia e de dados.
Modernização com foco em dados
Quando iniciamos nossa jornada de modernização, fizemos de dois componentes a pedra angular do nosso processo:
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Arquitetura orientada a domínio com uma conta AWS como limite. Cada contexto delimitado possui sua própria conta da AWS, pois uma única equipe é a proprietária integral desse contexto delimitado. Em qualquer arquitetura distribuída, a maior parte da comunicação é assíncrona e funciona por meio de eventos. Um contexto delimitado representa uma capacidade empresarial.
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O Data Lakehouse da Databricks contém todos os dados estruturados e não estruturados. Nós coletamos e limpamos dados por meio de um processo de promoção. Os dados em nosso nível ouro são aprovados, limpos, rotulados e validados. Enquanto a casa no lago escuta os acontecimentos, a ingestão ocorre de forma eficiente, sem esforço adicional.
, os dados ingeridos a partir de eventos não são apenas compatíveis e estruturados, mas também estão imediatamente prontos para insights e aplicações orientados por IA. Democratizamos os dados com um conjunto de produtos de dados que podem ser utilizados 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 de IA anual em 2023 como uma iniciativa fundamental. Claro, temos um laboratório de IA dedicado, mas a inovação não recai sobre uma única equipe. Todos na organização (não apenas a área de engenharia) podem participar e contribuir com ideias.
GenAI democratiza a inovação
Nosso produto mais recente, o GP Gia ™ , surgiu como um projeto vencedor em nosso primeiro hackathon. A premissa era simples: os líderes de RH têm dúvidas sobre conformidade e precisam de respostas rápidas. As perguntas mais comuns envolvem os 180+ países que atendemos. A solução para esse problema foi usar nossos dados proprietários para criar um modelo de IA específico para a empresa, capaz de responder a qualquer pergunta.
Gia — e nossos hackathons — são excelentes exemplos de uso responsável de IA na prática. Conseguimos testar ferramentas, explorar novas técnicas e capacitar a equipe, tudo ao mesmo tempo. Melhor ainda, poderíamos controlar os conjuntos de dados e ter especialistas internos à disposição para auxiliar a equipe.
O uso criterioso da IA pode ser um desafio para as organizações durante períodos de rápida adoção. Todas as empresas precisarão lidar com o uso dessas tecnologias e aprender a proteger clientes, funcionários e partes interessadas. Nossos primeiros experimentos levaram às diretrizes que nos orientam hoje. A principal lição: tenhamos cautela com as ferramentas que usamos, os dados que utilizamos para treinamento e como nos integramos aos sistemas existentes.
A ferramenta de IA certa para o trabalho
Na GP, alguns departamentos utilizam o Mapeamento Wardley para se concentrarem nas áreas de maior impacto para os nossos clientes. É fundamental que, em matéria de inovação tecnológica, pensemos de forma holística sobre a sua capacidade. Da mesma forma, iniciamos nossa jornada em IA antes do lançamento do ChatGPT pela OpenAI, mas fizemos a transição em nosso uso e escolha de ferramentas à medida que a febre da IA GenAI começou a se intensificar.
Quatro conclusões importantes surgiram rapidamente da experiência:
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A inovação de hoje se tornará a mercadoria de amanhã. Não faz sentido tentar competir com os grandes fornecedores de modelos de linguagem (LLM).
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Mantenha-se fiel aos seus princípios. Independentemente do caminho que a IA seguir, nossos valores fundamentais e as necessidades de nossos clientes permanecem inalterados. Codificamos nossa base e conhecimento com dados e APIs.
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Separe o agente do assistente. A IA pode tanto auxiliar o usuário em uma tarefa (como um copiloto inteligente) quanto atuar como um agente que realiza a tarefa em seu nome. Fazemos as duas coisas, mas não as confundimos.
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Confie em padrões, não em ferramentas. Mudamos de ferramentas quando elas não atendem às nossas necessidades. Trabalhar de
com padrões é uma boa prática – e nos dá liberdade para experimentar e inovar.
As ferramentas de IA que utilizamos 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 atritos (e em conformidade com as normas).
A adoção responsável da IA gera confiança.
O ponto forte da G-P é a nossa capacidade de adaptação e a nossa dedicação à conformidade – e trabalhar na área da tecnologia exige adaptação constante. Nossas diretrizes e uso intencional nos ajudam a adotar a IA e minimizar os riscos de maneiras que geram confiança em usuários e clientes.
Adotamos a IA sem qualquer hesitação. Existem muitas empresas e indivíduos que serão desafiados pela IA. Assim como muitas tecnologias, é incrível, mas não é mágica. Entendemos profundamente como a IA funciona e estabelecemos, antecipadamente, as bases que nos permitem gerar o máximo de valor possível para nossos clientes.
Estruture sua estratégia em torno do uso intencional e responsável da IA e você terá acesso à inovação, ferramentas confiáveis e crescimento ilimitado.
