---
sourceDocument: Xanadu Employee Service Management
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/employee-service-management

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - pt-BR

ft:publication_title :

    - Xanadu Employee Service Management

ft:clusterId :

    - emplsm

bundleId :

    - emplsm

workflow :

    - Employee


---

# Implementação de Workbench de inteligência preditiva de RH

# Implementação de Workbench de inteligência preditiva de RH {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

Você pode usar o aprendizado de máquina para otimizar seus processos de negócios. Você pode treinar e implementar Workbench de inteligência preditiva de RH casos de uso para aumentar seus fluxos de trabalho de aplicações existentes.

## Explorar modelos de caso de uso comuns {#hr-piwb-implementation-guidance__section_otc_5b4_qlb}

Com a função sn_piwb_hr_content.admin, você pode explorar os modelos de caso de uso e criar modelos preditivos de aprendizado de máquina. Para criar um modelo de aprendizado de máquina, primeiro selecione um modelo de caso de uso pré-criado. Você pode usar um dos modelos a seguir para configurar os casos de uso.

* Os modelosguiados incluem um processo de configuração abrangente para ajudá-lo na implementação. Modelos com modelos treinados automaticamente disponíveis aceleram o processo de configuração, fornecendo um modelo pré-gerado com base em seus dados.
* Os modelosclássicos incluem informações de configuração abrangentes para ajudá-lo na implementação. Aproveite os modelos existentes para configurar, testar e treinar os modelos com base em seus requisitos de negócios.
{#hr-piwb-implementation-guidance__ul_ywp_h3s_2qb}

Quando um modelo indica Modelo treinado automaticamente disponível, isso significa que você pode ir diretamente para a fase de avaliação da configuração do caso de uso. Se o modelo treinado automaticamente for aceitável, você poderá integrar diretamente o modelo aos seus processos de negócios. Caso contrário, você pode ajustar esse modelo ou criar outro. Você pode mudar o nome e a descrição do caso de uso mais tarde.

## Definições de solução {#hr-piwb-implementation-guidance__section_ifk_n1t_kbb}

Essas definições de solução estão disponíveis como modelos em instâncias em que Inteligência preditiva e RH estão ativos. Crie seus próprios registros de definição de solução para personalizar o comportamento.  
{#hr-piwb-implementation-guidance__table_dyg_yp3_gqb__entry__4}

| Tipo de Solução | Definição de Solução | Descrição | Implementação |
|-|-|-|-|
| Classificação | Prever o serviço de RH para casos de entrada | Prevê o serviço de RH correto para os casos. | Guiado |
| Classificação | Prever o grupo de atribuição para casos de entrada | Prevê o grupo de atribuição correto para casos. | Guiado |
| Classificação | Categorização de Caso de E-mail | Categoriza automaticamente o serviço de RH para os casos de e-mail para melhorar a produtividade, economizando tempo e custos. | Guiado |
| Semelhança | Casos de RH encerrados semelhantes | Recomenda casos semelhantes encerrados no passado para ajudar um agente de RH a obter uma resolução mais rápida e melhor. | Clássico |
| Semelhança | Recomendação baseada em perfil de usuário | Recomenda os 3 principais artigos relevantes e itens do catálogo com base em usuários com perfil semelhante para descoberta de conteúdo e experiência personalizada. | Clássico |
| Semelhança | Casos de RH semelhantes e conhecimento | Automatiza a descoberta de lacunas de conhecimento em suas bases de conhecimento e recomenda informações para melhorar o conhecimento que é orientado pela demanda. | Clássico |
| Semelhança | Artigos de Conhecimento Semelhantes para Tarefa de RH | Exibe artigos relacionados para ajudar os funcionários a concluir as tarefas pendentes de RH, Conteúdo ou Campanha. | Clássico |
| Semelhança | Artigos de conhecimento semelhantes para caso de RH | Usa ML para identificar os artigos de conhecimento mais relevantes para ajudar um agente de RH a obter uma resolução mais rápida e melhor. | Clássico |
| Regressão | Tempo de resolução de caso de RH | Determina o tempo de resolução esperado de um caso analisando casos encerrados semelhantes no passado para melhor visibilidade e transparência. | Clássico |
| Clustering | Informações de demanda: clusters de casos de RH precisam de conhecimento | Identifica os clusters de casos que não têm conhecimento e ajuda a preencher as lacunas de conhecimento em sua base de conhecimento. | Clássico |
[Tabela 1. Definições de solução de RH]

{#hr-piwb-implementation-guidance__table_dyg_yp3_gqb}

## Fases de criação de caso de uso {#hr-piwb-implementation-guidance__section_gwt_pml_rpb}

Criar um modelo de aprendizado de máquina preditivo envolve várias fases. Depois de criar e treinar seu modelo, avalie e ajuste, teste os resultados da previsão e integre o modelo ao seu processo de negócios. As fases de criação do modelo de caso de uso incluem:

* Criar e treinar modelos: defina parâmetros para criar um modelo que você treina com base em seus dados exclusivos. Crie vários modelos ao ajustar e refinar seus modelos definindo a combinação certa de cobertura e precisão a ser usada.
* Teste seus modelos: obtenha resultados de previsão de seus modelos para decidir qual é o melhor para integrar com seu processo de negócios. Para ver se um modelo retorna um resultado correto, você pode usar o processo de teste único ou em lote.
* Integre o melhor modelo: implante o melhor modelo em seu processo de negócios. Depois de determinar qual modelo retorna o melhor e mais correto resultado, integre-o à produção.
{#hr-piwb-implementation-guidance__ul_zjd_qml_rpb}

## Manutenção da precisão da previsão {#hr-piwb-implementation-guidance__section_pbx_k2v_bgb}

Você pode gerenciar o desvio de previsão retreinando, modificando ou criando novas soluções para refletir as mudanças nas condições de negócios. Teste e modifique sua regra de negócio ao longo do tempo para garantir que ela funcione conforme desejado em vários pontos de consumo e personas de usuário.
* **[Modelo de PIWB de RH: categorizar automaticamente casos de e-mail](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/P8kCiPHFxZss0wZQUvLnxQ)**   
  Use um modelo orientado que orienta você na configuração de um modelo de aprendizado de máquina para categorizar os casos de e-mail automaticamente para melhorar a produtividade e a economia de custos.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever o serviço de RH para casos de entrada](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/M5zWSHfMRtdoIHSOTuGqxw)**   
  Use um modelo orientado que orienta você na configuração de um modelo de aprendizado de máquina para prever o serviço de RH correto para os casos.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever o grupo de atribuição para casos de entrada](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vRQ58PzZHpEPTzja42wY3g)**   
  Use um modelo orientado que orienta você na configuração de um modelo de aprendizado de máquina para prever o grupo de atribuição correto para os casos.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever clusters de casos de conhecimento e informações de demanda](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/0LpJvvGZxzVi~el15gPxhA)**   
  Use o modelo de configuração clássica para configurar e treinar seu modelo de solução de cluster com modelo de aprendizado de máquina para prever os clusters de caso que não têm conhecimento, identificar a demanda de conhecimento e melhorar os artigos de conhecimento.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever lacunas de conhecimento e informações](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/bfH~Gq4LZCWfWGKt0b73gg)**   
  Use o modelo clássico que orienta você na configuração de um modelo de aprendizado de máquina para automatizar a descoberta de lacunas de conhecimento e recomendar informações para melhorar o conhecimento por demanda.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever conhecimento para resolução de casos de RH](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/05merWx2gVPibmSMeUZn5Q)**   
  Use o modelo de configuração clássica para configurar e treinar seu modelo de solução de semelhança com o modelo de aprendizado de máquina para recomendar artigos de conhecimento para ajudar um agente de RH a resolver casos com mais rapidez.
* **[Modelo de PIWB de RH: recomendar casos semelhantes por perfil do funcionário](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/WH6s9W08sbzueSUIwy6WnA)**   
  Use o modelo de configuração clássica para configurar e treinar seu modelo de solução de semelhança com o modelo de aprendizado de máquina para recomendar os principais artigos relevantes e itens do catálogo com base em um perfil de funcionário semelhante para descoberta de conteúdo e experiência personalizada.
* **[Modelo de PIWB de RH: prever conhecimento para conclusão de tarefa de RH](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8Cc1O4P7gTcH4Lb64nPEjA)**   
  Use o modelo de configuração clássica para configurar e treinar seu modelo de solução de semelhança com o modelo de aprendizado de máquina para recomendar artigos de conhecimento para que os funcionários concluam as tarefas de RH.
* **[Modelo de PIWB de RH: recomendar casos semelhantes](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XsMiIdL2fta3c~Lf4oJ~Bw)**   
  Use o modelo de configuração clássica para configurar e treinar seu modelo de solução de semelhança com o modelo de aprendizado de máquina para recomendar casos de RH encerrados semelhantes.
* **[Modelo de PIWB de RH: tempo estimado de resolução recomendado](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Z7Gi0wZcDanVRYJ2lj0Fjg)**   
  Treine sua solução usando dados históricos para prever saídas numéricas com base nos dados históricos. Configure a definição de solução para prever o tempo estimado para resolver um caso de RH.

**Tópicos relacionados**   

* [Inteligência preditiva](https://www.servicenow.com/docs/access?context=predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)
* [Para começar com Inteligência preditiva](https://www.servicenow.com/docs/access?context=install-predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&section=get-started-predictive-intelligence&ft:locale=en-US)

