O Departamento de Segurança Infantil do Arizona (DCS) simplifica processos com IA generativa

O Departamento de Segurança Infantil do Arizona (DCS) gerencia processos complexos como parte de sua missão de proteger crianças, reunir famílias, garantir ambientes seguros e prevenir traumas desnecessários.

No passado, o departamento enfrentava dificuldades para gerenciar casos complexos e acompanhar políticas em constante evolução. Além disso, os processos manuais atrasavam a tomada de decisões, gerando ineficiências e atrasos.

A natureza delicada do trabalho do DCS do Arizona exigiu uma abordagem cuidadosa. Para garantir que as mudanças no processo fossem tratadas com cuidado e consideração, o DCS de Arizona fez uma parceria com a IBM Consulting e aplicou uma abordagem em fases usando os recursos do Microsoft® Azure e IA generativa da Microsoft. Essa combinação possibilitou uma transformação estratégica, inovadora e orientada para resultados, especificamente adaptada às exigências distintas das operações do DCS. As equipes de entrega da IBM Consulting também usaram o IBM Consulting Advantage for Cloud Transformation (impulsionado pelo IBM® watsonx) para materiais de suporte a programas e fluxos de trabalho internos, o que aumentou a precisão e levou a decisões mais rápidas e bem-informadas.

A transformação e modernização do DCS de Arizona resultaram em melhorias na classificação do registro central, suporte de assistente virtual para mudanças de políticas e processos de desenvolvimento otimizados, que reduziram a carga de trabalho e aumentaram a produtividade. Isso permitiu que os profissionais do DCS passassem mais tempo com famílias e membros da comunidade, em vez de realizar tarefas administrativas.

"A equipe da IBM Consulting nos ajudou a implementar soluções fundamentais de IA generativa da Microsoft, que melhoraram significativamente a eficiência dos assistentes sociais, permitindo que eles se concentrem no que realmente importa: ajudar as famílias", afirma Frank Sweeney, diretor executivo de TI do DCS de Arizona.

O DCS de Arizona enfrentava um desafio na classificação de achados históricos de denúncias em seu registro central, um banco de dados de relatos sobre negligência e abuso infantil. O sistema existente dependia da análise manual de texto simples, dificultando o gerenciamento e a análise eficiente de um grande volume de dados. A classificação manual causava atrasos na tomada de decisões, e a falta de subcategorizações tornava desafiador identificar denúncias específicas e sua gravidade correspondente. A introdução de mudanças nas definições de subcategorizações por meio de estatutos, casos judiciais, políticas e procedimentos complicava ainda mais o processo de classificação.

Na Fase 1 da transformação, a equipe combinada do DCS de Arizona e da IBM Consulting concentrou-se em uma classificação aprimorada e eficiente, utilizando recursos do Microsoft OpenAI para desenvolver um sistema para classificação de alegações em quatro categorias principais.

Na Fase 2, a equipe trabalhou na melhoria da categorização usando ferramentas do Microsoft Azure OpenAI para gerar subcategorias para alegações classificadas com base em narrativas e definições de subclassificação. Esse sucesso ajudou a aprimorar o recurso de categorização do DCS de Arizona para alinhar melhor com a gravidade das infrações. Além disso, essa automação ajuda a impulsionar a tomada de decisão humana no DCS.

O DCS de Arizona está experimentando vários benefícios na classificação e categorização do registro central:

• A nova precisão de classificação do DCS ajuda a melhorar as decisões sobre períodos de retenção e permite uma tomada de decisão informada em relação aos períodos de retenção no registro central.
  
  
• A gravidade das infrações agora é um fator determinante adicional nas decisões sobre os períodos de retenção.
  
  
• A categorização aprimorada permite a tomada de decisão orientada por dados com maior precisão, para melhores resultados para crianças e famílias.
  
  
• A prevenção de custos e os ganhos de produtividade são alcançados por meio de uma classificação correta com intervenção manual e processamento manual minimizados.

O DCS de Arizona enfrentou dificuldades em manter os profissionais atualizados com as mudanças de políticas e atualizações de procedimentos no portal de políticas do programa, uma ferramenta criada para fornecer informações e responder a perguntas sobre políticas. A complexidade dos documentos de políticas e outros problemas de acessibilidade levaram a ineficiências na recuperação e compreensão de informações, resultando em perda de produtividade e desafios nos esforços de conformidade.

Trabalhando em conjunto com a IBM Consulting e usando a IA generativa do Microsoft Azure, a equipe entregou uma solução para enfrentar os desafios dos profissionais do DCS de Arizona; um assistente virtual com IA foi criado para simplificar o processo de acesso e compreensão dos documentos de políticas.

As novas funcionalidades do assistente virtual incluem uma interface amigável que permite aos profissionais do DCS de Arizona navegar por documentos de políticas complexos e fornecer um resumo desses documentos. Todos os resumos são organizados com base no nível de confiança e confiabilidade para garantir informações precisas, juntamente com links para a fonte da informação. O assistente virtual economiza tempo do usuário na busca por informações de políticas e ajuda a garantir uma compreensão clara para estar em conformidade.

Esta solução de assistente virtual com IA generativa agora está ativa e proporcionando os seguintes benefícios:

• A experiência de usuário aprimorada por meio de interface intuitiva oferece navegação sem dificuldades e acesso a documentos de políticas para profissionais do DCS.
  
  
• Busca e recuperação rápidas facilitam o acesso rápido e preciso a informações de políticas em resposta às consultas dos usuários.
  
  
• A linguagem de políticas simplificada para explicações claras ajuda a minimizar a probabilidade de violações de políticas.
  
  
• Aumento da produtividade e redução do tempo de revisão para alterações de políticas.

Essa solução também melhorou a experiência do usuário, simplificou a linguagem das políticas e reduziu o risco de violações das políticas.

O DCS de Arizona enfrentava desafios para lidar com obstáculos em seus processos, já que proprietários de produtos e analistas de negócios estavam gerenciando responsabilidades adicionais para dar suporte a assistentes sociais, o que levou a uma queda na produtividade. O processo demorado para proprietários de produtos e analistas de negócios criarem histórias de usuários e critérios de aceitação também atrasava o desenvolvimento de tarefas, impactava os cronogramas de projetos e diminuía a produtividade entre as equipes.

Após um design detalhado e planejamento, a equipe trabalhou para integrar o TachyonGPT, uma ferramenta de IA generativa fornecida pela Neudesic, uma empresa da IBM, com o Azure DevOps Board para gerar e refinar funcionalidades, histórias de usuários, critérios de aceitação e casos de teste. A equipe utilizou a sintaxe Gherkin para user histórias e critérios de aceitação, visando obter consistência e clareza. Com isso, o Arizona DCS conseguiu estabelecer uma maneira consistente de redigir itens de trabalho no Azure DevOps, reduzir erros e aumentar a produtividade, o que permitiu que proprietários de produtos e analistas de negócios se concentrassem em tarefas de alta prioridade e diminuíssem sua carga de trabalho.

Benefícios adicionais para o DCS de Arizona incluem:

• Ganhos de produtividade com um aumento de 40%, permitindo mais eficiência.
  
  
• Cronogramas de desenvolvimento acelerados que possibilitam entregas mais rápidas de projetos e funcionalidades.
  
  
• Desenvolvimento impulsionado por IA generativa, capacitando a equipe sem exigir amplo conhecimento técnico e gerenciando riscos de forma eficaz.
  
  
• A integração do TachyonGPT com o Azure DevOps simplifica os processos de desenvolvimento, reduz a carga de trabalho e demonstra o potencial da IA para transformar a forma como as equipes trabalham e entregam projetos em conjunto.