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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: 19/09032-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de julho de 2020 - 31 de dezembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Sociais Aplicadas - Administração - Administração de Empresas
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
Município: São Paulo
Pesquisadores principais:
Frederico de Barros Falcão de Lacerda
Pesq. associados: Caio Alexandre Torres ; Cristiano Roberto dos Santos ; Guilherme Gonçalves de Lima ; Vitor Paz Sales Ximenes Carmo
Bolsa(s) vinculada(s):20/12315-0 - 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, BP.TT
20/12295-9 - 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, BP.PIPE
Assunto(s):Recursos humanos  Processamento de linguagem natural  Relações de trabalho  Satisfação no trabalho  Interação  Trabalhadores 

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$ 2 bilhões de reais. (AU)

Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Empresas apoiadas pelo PIPE-FAPESP integram a lista das 100 Startups to Watch 
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
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