Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) na indústria passa por um estágio avançado de desenvolvimento. Segue em evolução para o que chamamos de maturidade. Muitas empresas estão implementando soluções para otimizar processos, melhorar a eficiência operacional e até mesmo para reduzir custos.
No entanto, segundo Gabriel Pavão, Co-founder e Head of Partnerships da Fracttal Brasil, ainda há muito a ser explorado.
“A maturidade varia entre setores e regiões, com alguns liderando a adoção e a inovação, enquanto outros ainda estão nos estágios iniciais de integração da IA”, comenta.
Indicadores de maturidade da Inteligência Artificial
Gabriel destaca os principais indicadores de maturidade em soluções de IA industrial, os quais são apresentados a seguir.
Automatização e integração
Esse KPI se refere ao nível em que a IA está integrada aos processos industriais, de modo a automatizar tarefas complexas.
Precisão e confiabilidade
Nesse caso, o Head se refere à precisão dos modelos de IA e a capacidade de fornecer resultados confiáveis e consistentes.
Escalabilidade
Trata-se da capacidade de escalar as soluções de IA para diferentes unidades de negócio ou regiões.
Adaptação e aprendizado contínuos
A capacidade dos sistemas de IA para se adaptarem a novas condições e aprenderem continuamente com novos dados.
Impacto dos KPIs
É possível observar também o impacto mensurável nos principais indicadores de desempenho (KPIs) como redução de custos, aumento da eficiência e melhoria da qualidade.
Setores mais avançados
Os setores mais avançados na adoção de IA, conforme Gabriel, são o de manufatura, devido ao uso intensivo de robótica e automação para manutenção preditiva, controle da qualidade e otimização de processos, de logística e cadeia de suprimentos.
Também, o automotivo, com manufatura avançada e sistemas de segurança, de saúde, para diagnósticos, previsão de doenças e gestão hospitalar, e de energia, com a otimização de redes elétricas, manutenção de infraestrutura e previsão de demanda.
“Estes setores estão na vanguarda devido à grande quantidade de dados disponíveis e à necessidade de eficiência operacional”, explica Gabriel.
A propósito, para o especialista, as principais aplicações de IA que estão transformando os processos industriais, atualmente, são: manutenção preditiva, otimização de processos, controle da qualidade, gestão de cadeia de suprimentos, automação e robótica.
Impactos da IA na eficiência operacional e produtividade
A IA vem impactando sobremaneira a eficiência das operações na indústria e, consequentemente, a produtividade e a entrega. Os principais pontos apresentados por Gabriel Pavão ao portal A Voz da Indústria são:
- Redução de custos: “menor necessidade de manutenção e melhor utilização dos recursos”.
- Aumento da produtividade: “processos otimizados e menos tempo de inatividade”.
- Melhoria da qualidade: “produtos com menos defeitos e maior consistência”.
- Tomada de decisão informada: “dados e análises mais precisos para suportar decisões estratégicas”.
A IA tem ajudado na otimização de cadeias de suprimentos, por exemplo, ao analisar grandes volumes de dados para a previsão de demandas, otimização de rotas de transporte e gerenciamento efetivo de estoques.
Além disso, na manutenção preditiva, as tecnologias analisam dados de sensores e históricos de manutenção para prever falhas de equipamentos, de modo que intervenções possam ser planejadas e realizadas, reduzindo qualquer impacto na produção.
Além disso, “a IA pode ajudar na criação de indústrias mais sustentáveis e responsáveis por meio de eficiência energética, redução de desperdícios, gestão de recursos naturais e monitoramento ambiental”, destaca o representante da Fracttal.
Para ele, nos próximos 5 a 10 anos, a IA na indústria deverá evoluir para uma integração ainda mais profunda e onipresente, com sistemas autônomos e interconectados, capazes de aprender e se adaptar em tempo real.
Mais maturidade de IA para 2024 em diante
Espera-se uma maior democratização das tecnologias de IA, tornando-as acessíveis para empresas de todos os tamanhos. A colaboração entre humanos e máquinas deverá ser intensificada, com IA auxiliando em tarefas complexas e estratégicas. “Inclusive, as startups desempenham um papel crucial na inovação de IA industrial, trazendo agilidade, novas ideias e soluções disruptivas ao mercado”.
Tais empresas tendem a explorar nichos específicos, desenvolvendo tecnologias que podem ser adotadas ou adquiridas por grandes empresas. Por outro lado, as grandes companhias possuem recursos e escala, além de capacidade para investir em pesquisa e desenvolvimento, o que gera maturidade.
“A colaboração entre startups e grandes empresas é fundamental para acelerar a inovação e a adoção de IA na indústria.”
Para além da implementação da IA, saiba como funcionam as startups.
