Desenvolvimento de uma ferramenta baseada em aprendizado de máquina para previsão de participantes de processos avaliativos
processos seletivos; eficiência logística; aprendizado de máquina; previsão de dados; sistemas de apoio à decisão.
Com a popularização e avanço dos recursos de tecnologia da informação, surgem mais possibilidades
para as organizações fazerem uso dessas ferramentas na resolução de problemas
cotidianos. O bom funcionamento de uma instituição passa por várias vertentes, dentre
essas vertentes podem ser citadas a eficiência logística e a gestão de pessoas. A base de
qualquer organização são as pessoas que a compõem. São estas pessoas que irão realizar
seus processos internos e garantir que uma organização tenha continuidade. Segundo
(CHIAVENATO, 2009), toda organização é feita por pessoas e dessas pessoas, depende a
organização, para que funcione bem e tenha sua continuidade garantida.
Para o preenchimento das vagas que essas pessoas irão ocupar, na grande maioria dos
casos, são realizados processos seletivos, seja no contexto da iniciativa pública ou privada.
Em ambos os cenários, além das pessoas, é necessário que haja o planejamento logístico
eficiente para o bom funcionamento de uma instituição, seja ela pequena, média ou de
grande porte. A logística intervém em toda a cadeia de abastecimento, dentro e fora de
uma organização, não sendo possível existir de forma isolada, é o que diz (MOURA, 2006).
Por consequência, a eficiência logística torna-se tão importante para uma organização
podendo ter reflexos em toda a cadeia de valor da qual faz parte. Para que todas as peças
dessa engrenagem se encaixem bem é de suma importância que os processos de seleção
de pessoal consigam identificar os profissionais mais bem qualificados para a execução de
suas funções.
Este trabalho foi desenvolvido dentro do Núcleo Permanente de Concursos da UFRN, a
Comperve. Toda a gestão dos processos avaliativos que são organizados por este Núcleo,
derivam diretamente da quantidade de participantes inscritos em seus processos avaliativos.
Partindo dessas premissas, esse trabalho apresenta um modelo de utilização de técnicas de
aprendizado de máquina sobre a organização logística dos processos avaliativos organizados
pela Comperve. O modelo apresentado aqui, foi criado a partir das bases de dados
disponíveis no Núcleo, que continham informações sobre os processos avaliativos realizados
pela Comperve desde o início dos anos 2000. Para realização deste trabalho, foi investigado
o contexto de execução das atividades onde atualmente está inserido este Núcleo, analisando
como é feita a organização logística de seus processos, realizando a integração dos dados
que se encontravam descentralizados e despadronizados e criando o modelo de treinamento
que atingiu mais de 91% de acurácia na classificação da quantidade de participantes
inscritos em seus processos. Para a aplicação desse modelo, será desenvolvido nos trabalhos
futuros, deste trabalho, uma aplicação utilizando a infraestrutura do sistema de gestão
dos processos avaliativos, que atualmente está sendo desenvolvido.