Entenda o uso da inteligência artificial na indústria de todo o mundo, os motivos do investimento e quais os desafios a serem superados
A inteligência artificial é a grande aposta da indústria para elevar os resultados de diversas áreas a um outro patamar. A IA tem ganhado cada vez mais espaço no segmento e, segundo uma pesquisa do Google realizada em sete países (mas não o Brasil), a pandemia do coronavírus pode ter acelerado o processo. Alguns números comprovam o fato:
– 76% dos fabricantes recorreram a facilitadores digitais e tecnologias disruptivas, como análise de dados, nuvem e IA devido à pandemia;
– 64% confiam mais na IA; e
– 25% já alocam metade ou mais do budget de TI em IA.
Não por acaso, o uso da inteligência artificial na indústria promete ter grande impacto, segundo estudo da IDC, sobre o mercado da tecnologia. De acordo com a previsão, a receita mundial no segmento deve aumentar 16,4% em 2021, chegando a US $327,5 bilhões. Em 2024, espera-se que o mercado ultrapasse a marca de US$ 500 bilhões.
O que isso significa a indústria brasileira? Dado o estado da inteligência artificial no país, ainda incipiente, esses números são um recado. Todos os sinais apontam que o rumo do mundo é em direção a um investimento maior em IA. Não acompanhar esse movimento, como sabemos, aumentará ainda mais a distância entre quem está na frente e quem está atrás.
Para entender o que precisamos, nada como olhar para o cenário internacional. Então, continuando a mirar o exemplo internacional, onde e por que estão sendo investidos recursos de IA? Quais os principais desafios que os pioneiros estão enfrentando em sua jornada? É o que você verá neste artigo.
Onde a IA está sendo usada na indústria
Além do aumento da confiança e do investimento em IA na indústria, a pesquisa do Google citada anteriormente traz dados sobre onde a tecnologia está sempre aplicada. São cinco principais frentes, que você vai conferir abaixo:
1. Inspeção de qualidade
A inteligência artificial surge como uma solução para que os gestores possuam uma visão completa e ágil de tudo o que está acontecendo em tempo real, permitindo prevenir ao invés de reparar problemas.
Por meio de câmeras, integração e armazenamento de dados de diversos dispositivos, os sistemas inteligentes são capazes de oferecer respostas precisas e diretas para problemas detectados no processo produtivo.
Assim, o gestor de qualidade terá em mãos um panorama completo da produção, ficando livre para se concentrar em resolver diretamente os problemas detectados pelo sistema, deixando de se preocupar com a sua origem.
Com uma gestão de qualidade munida de tecnologia, por obter todos os dados registrados e processos mapeados, a IA facilita a obtenção de certificações de qualidade, como a ISO 9001.
2. Gestão da cadeia de suprimentos
Com a utilização de sensores e machine learning, é possível monitorar as condições operacionais e obter análises preditivas sobre possíveis falhas nos equipamentos – reduzindo os custos com reparações.
Além disso, os sistemas de transporte e entrega se tornam mais eficientes com o uso da inteligência artificial. Sensores meteorológicos, por exemplo, enviam informações aos centros de distribuição, permitindo prever com maior precisão os prazos de entrega e se haverá atrasos por conta de algum evento climático.
A integração entre os envolvidos na cadeia de suprimentos é outra vantagem. A IA conecta informações, desde os fornecedores até clientes. Os gestores de supply chain terão acesso a dados oriundos de todo o processo e não de áreas isoladas, tornando sua visão mais estratégica.
3. Gestão de riscos
O setor industrial, como outros segmentos, está sujeito a diversos riscos. Tanto do ponto de vista financeiro quanto da segurança dos trabalhadores. Nos dois casos, a IA proporciona uma avaliação mais precisa e reduz inconvenientes.
No primeiro, ela auxilia no sentido de promover acesso rápido às informações referentes aos negócios e possibilita ações preditivas para mitigar prejuízos. No segundo, a IA atua em atividades perigosas ao invés do ser humano.
Indo além, sensores podem ser instalados com o objetivo de detectar níveis de contaminação no ar, temperatura, entre outras condições do ambiente, e alertar antecipadamente sobre possíveis riscos à saúde das pessoas.
Saiba mais sobre IoT: Quanto e como as empresas estão investindo em internet das coisas?
4. Qualidade de produtos ou linhas de produção
A tecnologia permite identificar falhas em equipamentos, mensurar a produtividade de máquinas e colaboradores e, consequentemente, elevar a qualidade dos produtos e do processo produtivo em si.
Com a tecnologia trabalhando na coleta de dados e identificação de desvios de padrão de qualidade, os gestores ficam livres para tomar decisões de valor e encontrar soluções para o que o sistema informa de maneira ágil e eficiente.
5. Gestão de estoques
A IA oferece integração de informações entre fornecedores e clientes, sendo possível identificar as quantidades exatas de mercadorias nas prateleiras.
É possível, também, programar pedidos automáticos assim que o sistema alertar baixa de produtos. Por meio de sensores instalados no estoque, a inteligência artificial detecta a necessidade de realizar novos pedidos e automaticamente informa o fornecedor. Isso garante mais previsibilidade e eficiência na gestão de mercadorias e auxilia na redução de custos com desperdícios, além de reduzir as chances de faltar produtos.
Por que a indústria está investindo em IA
Segundo a pesquisa do Google, os entrevistados revelaram os principais motivos para investir em Inteligência artificial na indústria. São estes:
1. Aumentar a eficiência
O modelo preditivo proporcionado pela IA reduz atrasos causados por problemas que, antes, não eram detectados a tempo. Dessa forma, reduz o tempo de inatividade da linha de produção.
2. Auxiliar a continuidade dos negócios
A pandemia forçou o setor industrial a adotar tecnologias disruptivas para acompanhar as transformações no modelo de consumo da sociedade. Além da disrupção sobre a cadeia de suprimentos, o atendimento a protocolos de segurança trouxe a necessidade de um uso mais amplo tecnologia.
3. Ajudar os colaboradores em atividades gerais
Usando a visão de IA, os trabalhadores da linha de produção investem menos tempo em inspeções repetitivas de produtos e focam seus esforços em tarefas mais complexas, como identificar a causa raiz do problema levantado pela análise de dados automatizada.
No entanto, nesse processo, encontram-se vários desafios inerentes a projetos de IAs a ser superados. A seguir, elencamos alguns dos principais.
Desafios no uso de IA na indústria
Como em qualquer negócio, aplicar tecnologia nova promove benefícios, no entanto, não podemos deixar de lado os possíveis riscos e desafios que acompanham o processo.
Quais os desafios no uso de Inteligência artificial na indústria?
1. Falta de talentos com habilidades digitais desenvolvidas
Não basta dispor de diversas soluções tecnológicas se elas não forem compreendidas e aplicadas corretamente. O mercado ainda carece de profissionais qualificados nesse sentido.
Em uma pesquisa da TalentNeuron, 53% dos entrevistados disseram que a incapacidade de identificar as habilidades necessárias era o impedimento número um da transformação da força de trabalho.
No entanto, esse problema pode ser resolvido com a contratação de empresas parceiras especializadas em outsourcing de profissionais de TI, como a Supero. Elas fazem todo o processo: o recrutamento e seleção de profissionais adequados à necessidade, a contratação e o onboarding do colaborador na sua empresa.
Saiba mais: Como funciona o outsourcing de profissionais de TI na Supero
2. Falta de infraestrutura de TI
Para obter sucesso nos projetos de AI é fundamental ter uma infraestrutura de TI robusta, dado o volume de dados gerados. Preparar a sua empresa para operar em cloud computing ou para viabilizar a promissora edge computing será uma necessidade primordial para o sucesso de iniciativas mais robustas em IA.
Outro ponto relacionado a isso é a conectividade. Muitas empresas do setor industrial ficam afastadas, o que pode afetar a qualidade de sua conexão.
Saiba mais: Edge computing na indústria: conceito, aplicações e desafios
3. Custos
Um dos grandes desafios enfrentados pelos CIOs é em relação aos custos de projetos de IA, muitas vezes sem garantia de sucesso. De fato, o custo pode ser alto, sobretudo em um projeto mal-sucedido.
O investimento vai de equipes especializadas e equipamentos que suportem o processamento de softwares adequados, até o desenvolvimento, prova de conceito e escala do projeto em IA.
Ter uma estratégia abarcante de transformação digital e começar pequeno são algumas maneiras de evitar que os custos saiam do controle.
4. Falta de garantia de sucesso
Tirar o projeto piloto do papel e colocar em prática é uma das principais dificuldades – e poucas empresas conseguem o êxito. Segundo estudo realizado pela Accenture, apenas 20% atingem a maturidade nos projetos de IA. O dado vem corroborado por pesquisa realizada pela Gartner, que mostra que apenas 21% das indústrias possuem iniciativas ativas de IA em produção.
No entanto, por mais dificuldades que existam, os mesmos estudos mostram que as organizações que implementaram uma cultura digital alinhada com as estratégias do negócio, com o apoio do C-level, duplicaram seus resultados. Mas o apoio de executivos e stakeholders costuma ser outra dificuldade.
5. Falta de apoio de stakeholders
O uso da inteligência artificial, bem como outras inovações tecnológicas, gera um medo comum. As máquinas vão substituir o trabalho humano? O medo do desconhecido, chamado pela Gartner, gera desconforto, tanto que 42% dos respondentes de sua pesquisa não entendem completamente os benefícios da IA.
Aqui entra a necessidade de um líder engajado e reconhecido patrocinar iniciativas que disseminem uma cultura digital alinhada às estratégias da empresa, ao passo que os colaboradores se sintam confortáveis para enfrentar os riscos das suas tomadas de decisão.
Veja agora: Sua organização está preparada para a IA?
6. Qualidade de dados
Grande volume de dados não é sinônimo de qualidade de dados. Inclusive, decisões baseadas em informações erradas podem – e com certeza vão – acarretar prejuízos.
Problemas comuns enfrentados pelas empresas em relação a esse ponto são:
- Diversas fontes para a mesma informação;
- Sistemas não integrados;
- Grande volume de dados;
- Dados não coletados.
7. Segurança e privacidade de dados
Assim como a tecnologia avança rapidamente para promover benefícios, ameaças relacionadas à segurança e privacidade de dados acompanham o mesmo ritmo.
Para enfrentar problemas dessa natureza é importante estar atento às atualizações de segurança para softwares de IA e também as normas regulatórias para evitar processos judiciais.
Tenha em sua indústria os benefícios da utilização da IA
Grandes projetos e mudanças não acontecem sem o enfrentamento de alguns desafios. E os investimentos em inteligência artificial na indústria, mostrados no artigo, comprovam que o futuro é promissor.
Porém você não precisa, desenvolver e executar seus projetos sem apoio especializado. Converse com um de nossos consultores e entenda como podemos apoiar sua indústria em projetos de AI.
Para se aprofundar ainda mais nas tendências e aplicações das tecnologias na indústria, não deixe de conferir o episódio de nosso Superocast sobre indústria 4.0 e lean.
