Match<IT>: uma plataforma inteligente B2B para oferta e seleção de fornecedores de tecnologias

• Processo: 22/04248-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Roseane Jamile Lopes Ramos
• Beneficiário: Roseane Jamile Lopes Ramos
• Empresa: Match It Serviços de Tecnologia Ltda
• CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda
• Pesquisadores principais: Didier Augusto Vega Oliveros
• Pesquisadores associados: Ivan Nevado ; Lilian Berton ; Marcelo da Silva Reis ; Pedro Augusto Palhares Braga
• Auxílio(s) vinculado(s): 23/06335-6 - Match<IT>: eficiência e inteligência de dados na conexão da oferta e demanda B2B de serviços de TI, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 22/15599-4 - Desenho e implementação do backend e banco de dados para aperfeiçoamento da recomendação de Sellers a Buyers, BP.TT; 22/14666-0 - Aplicação de processamento de linguagem natural e mineração de dados para compra e venda de serviços TI, BP.TT; 22/13857-6 - Otimização da estruturas de crescimento da base de usuários - Growth Marketing, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 22/14465-4 - Desenvolvimento e melhorias das estruturas de interfaces amigáveis da plataforma, BP.TT; 22/11104-0 - Incorporação na plataforma Match de mecanismos de recomendação baseados em aprendizado de máquina, BP.TT; 22/11620-9 - Conexão da pesquisa com o contexto especialista de mercado de TI, BP.TT - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Processamento de linguagem natural Aprendizado computacional Inteligência artificial Mineração de texto Tecnologia da informação Business-to-business Sistemas de recomendação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Desenvolvimento econômico por empresas de TI | Mineração de Textos | Plataforma B2B - Business to Business | Processamento de Linguagem Natural | Sistemas inteligentes de recomendação | Sistemas inteligentes, Aprendizado de máquina, Processamento de linguagem natural

Resumo

Em 2020 foram investidos mundialmente US$48 bilhões para a contratação de empresas de tecnologia da informação. No Brasil, onde existe uma escassez de pessoas qualificadas em tecnologia, o investimento em serviços de TI cresce em torno de 10% ao ano. A alocação para essa demanda é suprida mediante a contratação de empresas prestadoras de serviços, chamadas aqui de Sellers, que representam 30 mil empresas com esse perfil no mercado. No entanto, a contratação de serviços em tecnologia de informação é uma tarefa árdua e onerosa. O processo envolve um ecossistema complexo de fabricantes (marcas desenvolvedoras de software) e canais de vendas (distribuidores, resellers, solution partners) que é ineficiente na forma de apresentar soluções aos potenciais clientes, chamados aqui de Buyers. Adicionalmente, a confiança e as relações pessoais são elementos cruciais para uma negociação em muitos países. Nesse sentido, as redes sociais são plataformas que permitem a geração de meta-relacionamentos de confiança entre indivíduos do mundo real, como redes de amizade, oferta e busca de emprego, entre outras. Contudo, a confiança é uma métrica subjetiva, e as necessidades dessas empresas não são totalmente atendidas, principalmente devido a: I) Plataformas oferecendo funcionalidades de baixa qualidade e não focadas ao ambiente Business to Business (B2B) em TI, dada a falta de suporte científico-tecnológico no uso de algoritmos inteligentes; II) Direcionamento não é específico e na medida segundo as necessidades das empresas contratantes e dos portfólios das empresas de serviços; III) O desafio de gerar confiança na negociação entre empresas em um ambiente virtual e tecnológico, que pode ser muito impessoal e pouco previsível. Assim, e abordando essas lacunas neste projeto, propomos o desenvolvimento de uma plataforma inteligente B2B para oferta e procura de serviços de TI. Buscamos otimizar a conexão entre a oferta e a demanda de serviços corporativos, de forma intuitiva, eficiente, inteligente e rápida, como determina a atual era da meta-sociedade. Tal plataforma, chamada de Match, permite de forma simples e eficiente realizar o Match ou conexão assertiva entre as demandas de serviços e portfólios das empresas. Como principais diferenciais temos: I) O Match ou sugestão do ranking dos Sellers mais indicados para o Buyer, o qual acontece de forma automatizada a partir de uma base rica de conhecimento gerada do registro dos Sellers na plataforma e das interações, comentários e feedbacks dos clientes. II) Uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) que aprendem e evoluem de acordo com as novas demandas e avaliações por parte dos Buyers, de forma autossupervisionada e ativa. Por exemplo, os critérios de importância e características ótimas de inversão em TI variam conforme o cliente, embora trate-se da mesma demanda. III) Foco em serviços especializados e com valor agregado de inteligência de negócios, direcionados segundo a área de atuação da empresa e requisitos segundo os projetos, oferecendo posicionamento de mercado diferenciado que permita às empresas evoluir e alavancar-se para se tornarem mais competitivas. (AU)