De acordo com o artigo "The Impact of Artificial Intelligence on Enterprise Decision-Making Process", publicado pelo site ARXIV, 93% das empresas já utilizam alguma ferramenta de inteligência artificial (IA), sobretudo em áreas como atendimento ao cliente, previsão de dados e suporte à decisão.
O estudo aponta ainda que fatores organizacionais têm peso maior do que limitações tecnológicas no processo de adoção dessas ferramentas. Entre as competências consideradas essenciais para o uso eficaz da IA estão a compreensão dos mecanismos algorítmicos e a capacidade de gestão da mudança.
Dentro desse cenário, José Pedro Fernandes, vice-presidente executivo da SISQUAL®WFM, afirma que a evolução do Workforce Management, desde o uso de planilhas como o Excel até as soluções modernas baseadas em IA, foi profunda e estrutural.
"Saímos de um modelo totalmente manual, baseado em planilhas como o Excel, sujeito a erros e com baixa capacidade de adaptação, para plataformas inteligentes que automatizam processos e antecipam necessidades", analisa.
Segundo o especialista, atualmente, com o uso de inteligência artificial, é possível migrar de uma gestão reativa para uma abordagem preditiva, na qual as decisões são suportadas por dados em tempo real e algoritmos avançados. "Isso só é possível graças à existência de ferramentas de Workforce Management", acrescenta.
Da gestão manual à inteligência preditiva
A adoção de soluções avançadas de previsão, como as desenvolvidas pela SISQUAL® WFM, permite alinhar com maior precisão a disponibilidade das equipes à demanda real, reduzindo desperdícios, como o sobreaproveitamento e o subaproveitamento de recursos, e aumentando a produtividade.
Além disso, as ferramentas automatizam tarefas administrativas, liberando tempo para atividades de maior valor. "Isso traduz-se em maior eficiência operacional e melhor controle de custos", observa o executivo.
Fernandes ressalta ainda que, com a IA, é possível analisar grandes volumes de dados em segundos, identificar padrões e gerar previsões de cenários de forma automática. Segundo ele, isso permite ajustar escalas em tempo real, responder rapidamente a imprevistos e garantir uma alocação mais eficiente dos recursos humanos.
"A tomada de decisão deixa de basear-se em suposições e passa a ser orientada por dados concretos e atualizados, o que é uma vantagem competitiva no mercado atual", frisa.
O representante da SISQUAL®WFM explica também que, com o uso de sistemas modernos, as empresas conseguem monitorar com mais precisão indicadores como absenteísmo, produtividade por colaborador, cumprimento de escalas e níveis de serviço.
Segundo ele, um dos principais diferenciais é a disponibilidade dessas informações em tempo real, o que possibilita uma gestão mais proativa e facilita a tomada de decisões rápidas e embasadas.
Tecnologia e flexibilidade no centro da estratégia
Nesse mercado em ascensão, a SISQUAL®WFM busca se destacar pela forte integração de inteligência artificial e pela capacidade preditiva. As soluções da empresa utilizam mecanismos de machine learning para automatizar processos essenciais, como a gestão de escalas e a previsão de demandas operacionais. As ferramentas também se diferenciam pela flexibilidade para se adaptar a diferentes setores e realidades operacionais, além da facilidade de integração com sistemas de ERP.
Na análise de Fernandes, a tendência para os próximos anos é de maior automação baseada em IA, com sistemas cada vez mais robustos, autônomos e inteligentes. Além disso, ele projeta uma integração crescente com dados externos, o que deve permitir previsões ainda mais precisas. Outro ponto fundamental, segundo o executivo, será o foco no bem-estar dos colaboradores, aliado a modelos de trabalho mais flexíveis.
"No fundo, o futuro do Workforce Management será cada vez mais orientado por dados; contudo, é importante ressalvar que, aliado à vertente tecnológica, também o fator humano deverá estar sempre presente — e é nesse sentido que trabalhamos diariamente", conclui.
Para mais informações, basta acessar: https://www.sisqualwfm.com/.
