Edição 2024 do HackaTIM
|Atualização em 12 de julho às 18h50 com nova redação das descrições das soluções| A TIM realizou recentemente a segunda edição do HackaTIM, um hackathon com funcionários da companhia para desenvolver soluções de melhoria da qualidade da sua rede através de inteligência artificial e machine learning. Ao todo, 132 funcionários do Brasil inteiro e com diferentes habilidades participaram da iniciativa divididos em 28 squads ao longo de quatro dias imersos na sede da TIM, no Rio de Janeiro.
Ao todo, 65 soluções foram inscritas, 28 foram selecionadas para serem desenvolvidas durante o HackaTIM e seis foram classificadas como finalistas e agora vão ter a sua produção refinada, podendo vir a serem implementadas pela operadora. Entre elas, há desde a criação de um gêmeo digital da rede da operadora para medir previamente o impacto de atualizações do core de rede na prestação de serviços, até o uso de IA associado ao NPS para definir a priorização no roll-out de novas antenas.
Daniela de Biscuccia, gerente de negócios e educação digital da TIM
“Criamos o HackaTIM como parte do projeto de onda digital, para evolução das nossas pessoas em competências digitais”, explica Daniela de Biscuccia, gerente de recursos humanos da TIM, em conversa com Mobile Time. “Novas competências digitais se tornam cada vez mais importantes para as empresas se manterem competitivas. O diferencial da TIM é esse trabalho de criar programas de educação em que trabalhamos upsklling e resklling dos nossos funcionários”, completou.
Vale acrescentar que parceiros tecnológicos da TIM, como Google, Microsoft e Alterix, ofereceram oficinas e conteúdos sobre IA e machine Learning aos participantes do HackaTIM, para auxiliá-los na construção das soluções.
Veja abaixo a lista e as descrições dos seis finalistas na edição deste ano do HackaTIM
1) Integração de NPS em Projetos de Rede de Acesso
Descrição: Solução com IA para determinar a priorização no roll-out da rede de acesso
2) Road to ECC: Coverage Analysis on Highways
Descrição: Solução com machine learning para planejar a cobertura de rodovias
3) Network Continuous Delivery
Descrição: Gêmeo digital da operadora para verificar impactos no serviço durante atualizações do core
4) HyperProbe – Sistema integrado de análise de dados ECQ
Descrição: Solução com machine learning para analisar dados da HyperProbe, automatizando a identificação de anomalias e degradação da rede
5) E2E SmartInventory
Descrição: Solução para melhorar a precisão do inventário de equipamentos
6) Sobressalentes | Governança fluxo fim a fim
Descrição: Aplicativo para técnicos consultarem a disponibilidade de peças sobressalentes em campo, localizar os estoques mais próximos e fazer reservas.
Participantes do HackaTIM 2024
