Resumo

A Inteligência Artificial (IA) tem sido aplicada em diversos setores, como dispositivos móveis, análise de dados, robótica e veículos autônomos, melhorando a experiência nessas áreas. O mercado de IA está em expansão, com uma demanda crescente por ferramentas de análise, previsão e automação. No entanto, há preocupações em relação a escassez de talentos é uma das maiores ameaças para as organizações, e muitos funcionários estão buscando qualificações para adquirir as habilidades necessárias para o futuro. Milhões de trabalhadores precisarão passar por reciclagem ou requalificação nos próximos

A evolução da IA impulsiona a automação inteligente, reduzindo a intervenção humana em tarefas rotineiras. Ela é aplicada em diversos setores, como melhoria da experiência móvel e veículos autônomos. Porém, há preocupações sobre suas implicações sociais e a escassez de talentos. Este trabalho busca criar um método automatizado, usando IA e PLN, para extrair habilidades do futuro de relatórios técnicos. O objetivo é ajudar identificar as lacunas de habilidades no mercado de trabalho impulsionada pela IA.

A análise de dados desestruturados, inclui a extração de informações evoluiu de conteúdo estruturado para desestruturado. A extração de entidades nomeadas (NER) é essencial para identificar pessoas, lugares e organizações. Serviços de Cloud Computing, como o Text Analytics da Microsoft, são utilizados para processamento de linguagem natural (PLN). Esses recursos são aplicados no projeto de extração de habilidades de relatórios técnicos, com destaque para o uso do serviço Text Analytics da Microsoft devido à sua compatibilidade de identificar a entidade "habilidade".

A Revolução Industrial e a tecnologia moldaram o trabalho humano ao longo dos séculos, onde são exigidas novas habilidades. Este trabalho desenvolve um método automatizado com IA e PLN para extrair habilidades do futuro de relatórios técnicos. Cinco relatórios de referência foram selecionados, e o método utiliza reconhecimento de entidades nomeadas para identificar as habilidades. As habilidades extraídas são armazenadas e visualizadas interativamente. O método permite a submissão de novos relatórios. Profissionais interessados podem usar o método para ler as habilidades do futuro.

O método de extração de habilidades foi desenvolvido para identificar habilidades do futuro sem treinamento prévio específico. Ele se concentra na entidade "habilidade" e pode ser usado em recursos humanos e recrutamento. Cinco relatórios foram usados como base e a biblioteca spaCy inicialmente, mas exigia treinamento com exemplos de habilidades. Uma nova arquitetura usando serviços de Cloud Computing foi desenvolvida. Os resultados são armazenados em um arquivo CSV e visualizados no Power BI, eliminando a necessidade de treinamento prévio e aumentando as habilidades identificadas.

Neste trabalho, foi realizado um estudo para construir um protótipo de solução usando IA para extrair competências do futuro. Foram apresentadas as tecnologias utilizadas, destacando a importância da IA para lidar com dados complexos e desestruturados. Foi desenvolvido um método capaz de extrair as competências do futuro a partir de relatórios relevantes, utilizando NER para identificar a entidade habilidade em inglês. O modelo criado pode extrair as habilidades e exibi-las em um dashboard.

LAPRADE, Annette et al. The enterprise guide to closing the skills gap. 2019. Disponível em: . Acesso em: 23 fev. 2023. MARKIEWICZ, Tom; ZHENG, Josh. Getting Started with Artificial Intelligence: A Practical Guide to Building Enterprise Applications. 2. ed. Sebastopol, Ca: O’Reilly, 2020. 85 p. ZAGHLOUL, Waleed; TRIMI, Silvana. Developing an innovative entity extraction method for unstructured data. International Journal Of Quality Innovation. [S. l.], p. 1-10. 22 maio 2017.