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:

  • 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.

  • 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:

  1. A inovação de hoje se tornará a mercadoria de amanhã. Não faz sentido tentar competir com os grandes fornecedores de modelos de linguagem (LLM).

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.