Work experience robot: utilização de técnicas de processamento de linguagem natural para desenvolvimento de um sistema de interação com funcionários para medir a satisfação com o trabalho

• Processo: 20/12295-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Isabella de Arruda Botelho Lacerda
• Beneficiário: Isabella de Arruda Botelho Lacerda
• Empresa: Pin People Tecnologia Aplicada a Pessoas Ltda
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis ; Seleção e agenciamento de mão-de-obra ; Fornecimento e gestão de recursos humanos para terceiros
• Vinculado ao auxílio: 19/09032-9 - Work experience Robot - utilização de técnicas de processamento de linguagem natural para desenvolvimento de um sistema de interação com funcionários para medir a satisfação com o trabalho, AP.PIPE
• Assunto(s): Ciência de dados Processamento de linguagem natural Plataforma (computação) Bases de dados Experiência do usuário Monitoramento Atividades cotidianas Satisfação no trabalho Comunicação organizacional Recursos humanos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | chatbot | Data Science | natural language processing | Ciência de Dados

Resumo

O WexBot é uma plataforma de interação entre as equipes de recursos humanos e os funcionários da empresa. O produto vem de encontro a uma necessidade de conhecer o funcionário sem gerar mais trabalho para o próprio. O WexBot é, portanto, uma ferramenta de auxílio na comunicação entre equipes, calculando métricas de ambiência e indicando pontos de atenção - para análise dos recursos humanos - interagindo via chat com os funcionários, quando necessário. Tal como detalhado no item 3, o objetivo principal do projeto é desenvolver um sistema integrado de monitoramento da experiência do funcionário através de bases de dados que o mesmo já utiliza normalmente na sua rotina de trabalho. Espera-se chegar a este objetivo utilizando-se de fontes de informação disponibilizadas pelos clientes, tais como plataformas de comunicação corporativa como Slack, Workplace, ou emails, de forma a ter um fluxo contínuo de informações, frases, que são processadas por algoritmos de processamento de linguagem natural, de forma a extrair das mesmas coeficientes de favorabilidade não induzida, ou seja, o quão favorável está o funcionário com relação ao ambiente de trabalho. Tais coeficientes são agregados e apresentados ao departamento de recursos humanos como uma ferramenta de auxílio à gestão. Em contrapartida, em caso de redução dos níveis de favorabilidade, pode ser necessário entrar em contato com os funcionários para entender melhor determinadas questões. Nesse ponto o WexBot pode disparar mensagens aos funcionários de maneira autônoma, para coletar dados adicionais que possam fazer a equipe de recursos humanos agir com mais clareza. Espera-se que o serviço vinculado ao WexBot possa trazer como resultado uma diminuição (e mesmo eliminação) do tempo entre a identificação de uma demanda do funcionário e uma ação específica sobre essa demanda tomada pela equipe de recursos humanos. Espera-se, com isso, um aumento na satisfação com o trabalho, medido através do eNPS, e melhoria na qualidade de vida, reduzindo o turnover, aumentando por sua vez a retenção dos funcionários (medida pelo tempo médio de trabalho dos empregados na empresa). Para o mercado, entende-se que, não havendo concorrentes diretos, com soluções similares ou que tratem da mesma questão, o verdadeiro mercado potencial passa de 80 mil empresas de médio e grande, segundo o IBGE, o que significa que o mercado pode chegar a mais de R$ 2bilhões de reais. (AU)