Missão do Projeto
Preparando-se para a Era da Inteligência Artificial Generativa (Gen-AI) 

Objetivo Geral:

Criar propostas de recomendações para gerência de RH. 

Objetivos específicos:

Ler  o artigo  do autor McKinsey sobre o tema: Gen-AI’: a geração de trabalhadores que emerge com a inteligência artificial generativa.

Consolidar entendimento sobre o tema. 

Gerar recomendações com base no artigo.

 
Metodologia utilizada:

Base de dados foi o artigo da McKinsey e minhas experiências práticas, a metodologia apresentada para a confecção do slide inclui:

Coleta e Interpretação de Dados:

• Pesquisa: Estudo detalhado com base no artigo da McKinsey e experiências práticas na empresa.

• Insights: Análise dos impactos potenciais e recomendação de ações estratégicas.

Resumo do artigo:

A chegada da ‘Geração GenAI’ está redefinindo o mercado de trabalho, com a inteligência artificial generativa desempenhando um papel central. Esta nova geração valoriza mais as competências cognitivas e socioemocionais do que habilidades técnicas, já que muitas funções operacionais estão sendo automatizadas.

A pesquisa da McKinsey descreve diferentes perfis de uso da tecnologia, como criadores, heavy users, light users e não usuários. Até 2030, estima-se que 30% das atividades possam ser automatizadas. Apesar de apenas 4% dos profissionais estarem preocupados com a GenAI, mais da metade dos trabalhadores técnicos considera mudar de emprego em breve.

Os dados mostram que os trabalhadores valorizam mais a flexibilidade, o sentido de pertencimento e o apoio à saúde e ao bem-estar do que a remuneração. A qualidade dos relacionamentos no ambiente de trabalho é crucial, especialmente para criadores e heavy users, que enfrentam níveis elevados de esgotamento e alta intenção de deixar seus empregos.

Para as empresas, adaptar-se a essas novas demandas é essencial. Isso inclui redefinir a flexibilidade, avaliar o desempenho com base em resultados e ouvir os colaboradores de maneira mais eficaz. A GenAI oferece uma oportunidade para alinhar expectativas e melhorar a satisfação e lealdade dos funcionários.

Proposta de recomendações

Entendimento do negócio

• Descrição do problema
  
  A SeguraAí é uma fintech de venda de seguros para pessoas físicas. Empresas de Seguros, assim como qualquer outra, dependem da recorrência de gastos dos seus clientes. Em Seguros, essa recorrência vem da Renovação das apólices de Seguros dos clientes. 

• Objetivo Geral

Maximizar as renovações de contratos.  

• Objetivos específicos:

Listar os principais grupos de clientes.

Classificar os clientes que possíveis chances de não renovação de seguros.

Propor as principais possibilidades de plano de ação para maximizar as renovações de contratos.

• Premissas

A base de dados foi fornecida pelo curso Preditva.ai. No contexto do estudo de caso, foram destacados os principais fatores que influenciam a não renovação, os quais estão contidos na base. Os dados são atuais e indicam que os fatores relacionados à não renovação são perenes ao longo do tempo.

• Risco envolvidos

 
A base não representa o futuro, nem perca de faturamento ou aumento do custo de aquisição.

• Custos

Hora de estudo, custo do de máquinas e equipamentos. Possível pontecial de perda de R$ 1M de receita. 

• Critérios de sucesso
  
  Os fatores são relevantes. Não basta prever quem renova e quem não renova. Sugestões de ações concretas para aumentar taxa renovação. 

• Metodologia

 CRISP-DM
 

• Entendimento do Negócio: Definição clara dos objetivos e requisitos do projeto.

• Entendimento dos Dados: Coleta e análise inicial dos dados para compreender sua estrutura e qualidade.

• Preparação dos Dados: Limpeza, transformação e seleção dos dados relevantes para a análise.

• Modelagem/Análise: Aplicação de técnicas estatísticas, matemáticas e de machine learning para analisar dados.

• Validação: Etapa de testes de avaliação e desempenho do projeto para garantir a qualidade e confiabilidade das informações.

• Implementação: Disponibilizar o projeto em produção, integrando os insights gerados ao processo de tomada de decisão.

Técnicas

• Análise Unidimensional
  
  Tabela de Frequência,  Medidas Resumo e Gráficos.

• Análise Bidimensional
  
  IV (O Information Value é uma técnica estatística usada para quantificar a importância de uma variável na previsão de um resultado. Ele ajuda a entender quais variáveis são mais significativas em um modelo preditivo)|
  
  

1. Perfil de risco x Renovação sim ou não

2. idade do veículo x Renovação sim ou não

3.  Perfil de risco + Grupo de região

Entendimento do negócio

• Descrição do problema
  
  A empresa Fashion Co. é uma empresa do ramo de confecção de roupas sob medida para mulheres com ênfase na qualidade e no ajuste. A Fashion Co. se concentra em design, varejo e alfaiataria de roupas. A empresa foi lançada na cidade de Nova York há aproximadamente 3 anos e possui uma loja em Manhattan. A equipe executiva da empresa deseja entrar na área da baía de São Francisco e quer saber se essa expansão é uma boa ideia.
  
  

• Objetivo Geral

Avaliar se a expansão da empresa Fashion Co para a área da baía de São Francisco é uma boa ideia. 

• Premissas

      O estudo de caso com base em dados fornecidos pelo curso Eduka Negócios.  No contexto da análise, foi assumido que a receita de uma loja em São Francisco será equivalente à de Nova York. E outro critérios de avaliação foram deixados para etapas posteriores, como, por exemplo:

• O crescimento dos modelos Expansão + Online será sustentável a longo prazo?

• Existe realmente mais potencial de expansão?

• Qual é o nível de adesão para cada um desses modelos?

• Os custos com aluguel da loja podem aumentar?

• Qual desses modelos está mais alinhado com nossa estratégia de crescimento?

• Quais são nossos pontos fortes e fracos na operacionalização de cada modelo?

• Como é a concorrência em cada modelo? O que já está estabelecido na região?

• Risco envolvidos

  • Premissas que podem não se concretizar, como a expectativa de que a receita de uma loja em São Francisco será igual à de Nova York;

  • A possibilidade de os consumidores não se adaptarem ao modelo de compra, resultando em crescimento inferior ao esperado;

  • Potenciais aumentos nas taxas de aluguel;

  • A entrada de novos concorrentes ou mudanças no mercado;

  • A limitada experiência com esse modelo, que pode dificultar a implementação.

• Critérios de sucesso

Hora de estudo, custo do de máquinas e equipamentos. Possível pontencial de aumentar o lucro da empresa, focando em sucesso no longo prazo (sem meta específica) e Recuperar investimento dentro de 2 anos.

• Metodologia

 Pensamento Crítico utilizando do método “DEASA” que é uma abordagem estruturada para resolução de problemas de negócios, baseada nas práticas de consultorias estratégicas.

• Definição do problema: Identificar e delimitar claramente o problema a ser resolvido. 

• Estruturação: Organizar o problema em partes menores. 

• Análises: Coleta e análise de dados relevantes para entender melhor o problema e suas possíveis soluções. 

• Soluções: Desenvolver e avaliar diferentes alternativas para resolver o problema identificado. 

• Apresentação: Comunicar as descobertas e recomendar de forma clara e convincente. 

Técnicas

• Árvore de Hipótese
  
  Estruturação do Problema

• Análise Unidimensional
  
  Medidas Resumo e Gráficos.
  
  

1. PREVISÃO DE VENDAS DA LOJA EM São Francisco = SF POR TIPO DE ROUPA 

2. Qual seria a loja mais lucrativa no longo prazo e por quê?