Muito mais do que uma tecnologia qualquer, o que diferencia a Inteligência Artificial é o esforço de mimetizar a capacidade humana de raciocinar e de tomar decisões autônomas. Trata-se, assim, de replicar uma das características que mais nos define como espécie: a inteligência. Isso constitui a base para inovações tão diferentes que vão desde a escrita inteligente do celular até as grandes máquinas nas fábricas. A indústria, aliás, é uma das áreas que mais tem se beneficiado dos impactos da tecnologia em questão.

Se no final do séc. XVII a máquina a vapor revolucionou a indústria, hoje, no séc. XXI, a ruptura fica por conta dos robôs integrados a sistemas ciber-físicos, produzidos com base na AI. No post de hoje, retomamos o tema da Inteligência Artificial, que já foi tratado recentemente aqui no blog, e mostramos, com recurso a exemplos práticos, quais os principais ganhos e benefícios para o setor industrial e quais os segmentos que mais estão lucrando com os avanços de tecnologias como a automatização e o machine learning. Continue a leitura e saiba mais sobre este tema tão essencial para os dias de hoje.

O limite das máquinas

Como vimos, a premissa da AI é a de que é possível imitar a inteligência humana, por meio de mecanismos ou de softwares. Mas será que as máquinas podem mesmo pensar? Esta é uma questão séria ainda discutida nos dias de hoje, cujas respostas permitem vislumbrar o quanto houve de avanços recentes nesta área.

Por exemplo, nos anos 1940, o neurocirurgião norte-americano Geoffrey Jefferson afirmou que a inteligência da máquina jamais poderia rivalizar com a inteligência humana uma vez que jamais poderia ser consciente daquilo que faz, limitando-se a pensar por meio de um aglomerado casual de símbolos pré-determinados. O tempo passou e Jefferson, que morreu em 1961, certamente ficaria impressionado com Sophia, um dos experimentos de IA mais sofisticados do mundo, criado em 2015.

Sophia é capaz de adquirir novos conhecimentos, além dos dados pré-programados, e quanto mais ela interage com pessoas, mais inteligente fica.   Outro exemplo é o de uma startup japonesa que, com base no “deep learning”  (ou “inteligência profunda”), está desenvolvendo um robô treinado para limpar quartos de adolescentes, ou seja, apto a trabalhar em um cenário caótico, repleto de imprevistos, onde não há o nível de organização de uma linha de montagem e onde os estímulos pré-programados não bastam.

Isto é para dizer, portanto, que as inovações nesta área têm surpreendido os próprios especialistas e abrem portas para uma miríade de possibilidades sem precedentes. Vejamos, a seguir, três exemplos dos benefícios da aplicação desta tecnologia em diferentes setores e tipos de indústria.

#1 Automação

A automação é, sem dúvida, um dos principais benefícios que a AI traz para a indústria, tornando todo o processo de fabricação mais rápido e padronizado. Vejamos, na prática, um exemplo que nos mostra o potencial de alcance deste benefício.

A Zume Pizza é empresa norte-americana baseada no Vale Silício e tornou-se conhecida por ser a “pizzaria dos robôs”. As máquinas fazem (quase) tudo:  os pedidos são recebidos por aplicativos do celular e, depois disso, os robôs espalham o molho de tomate na massa, colocam a pizza no forno para que seja pré-assada, retiram-na de lá e colocam-na em caminhões, também controlados por robôs, onde as pizzas são assadas durante o caminho da entrega.

Embora não se trate de uma indústria no sentido tradicional do termo, a Zume funciona, sim, como uma linha de produção e mostra-nos o poder da automação aplicada a segmentos menos tradicionais. A empresa acaba de receber um aporte de US$ 375 milhões do Softbank e já tem um valuation da ordem dos U$ 1,5 bilhão.

A automação envolvida faz com que a pizza chegue quentinha à casa do cliente e em velocidade recorde, com um tempo médio de entrega de 22 minutos. Além disso, a empresa já patenteou 1.500 inovações, que podem ser aplicadas, por exemplo, à indústria de frozen yogurt – onde, claro, não seriam necessários fornos, mas, sim, geladeiras.

#2 Maior controle e volume de produção

A fábrica da Siemens na Alemanha é um bom exemplo de como a IA pode ajudar as indústrias a terem um melhor controle de qualidade da produção.

Nessa fábrica, há um sistema conhecido como “Gêmeo Digital” que é programado para gerenciar quase todos os aspectos do chão da fábrica, desde o design de peças, identificando potenciais falhas, até ao monitoramento do desempenho de funcionários.

Com base em modelos digitais ou “gêmeos” de dois robôs, a Siemens consegue testar como essas máquinas operam juntas em uma mesma linha de montagem. Sendo assim, um gêmeo digital de uma broca pode moldar um bloco de metal virtual, o que faz com que os engenheiros encontrem a maneira mais eficiente de criar uma dada forma, sem precisar sair de suas mesas.

O uso dessa tecnologia permitiu à empresa reduzir em até 20% o custo de fabricação de suas peças, mantendo altíssimos padrões de qualidade. Além disso, a produção cresceu de 600 mil para 750 mil unidades por ano, sem a necessidade de expandir a força de trabalho.

#3 Maior poder de decisão

“Mais que um software: uma revolução”. É assim que a IBM tem se referido ao Watson, a famosa tecnologia de Inteligência Artificial 100% focada em negócios, que é capaz de interagir, entender linguagens, aprender novas habilidades e raciocinar.

A previsão é a de que – todas as indústrias sem exceção sejam impactadas por tecnologias como esta. Atualmente, calcula-se que cerca de um terço das decisões nos negócios em geral não sejam tomadas de forma certeira e fundamentada. Assim, há muito potencial para sistemas como o Watson, capazes de analisar quantidades insanas de dados e fornecer respostas objetivas.

Além de realizar avaliações financeiras tradicionais, a ferramenta consegue entregar relatórios de análise da concorrência. Com o IBM Watson Supply Chain e o Watson Supply Chain Insights, o trabalho dos gerentes da cadeia de suprimentos é simplificado. A tecnologia garante uma maior transparência na gestão cadeia de suprimentos, permitindo que os gerentes identifiquem possíveis interrupções e descubram a melhor solução para o problema. Os custos com perdas, estoque e frete são reduzidos em até 75%.

As aplicações também se estendem ao momento da contratação e de gerir o capital das fábricas. A ferramenta Watson Recruitment não apenas analisa currículos e cria uma pontuação para os candidatos, como também identifica os funcionários com melhor desempenho e oferece uma métrica de comparação para os gestores, que podem, assim, tomar decisões mais fundamentadas na hora de contratar e demitir.

 A IBM já lançou no mercado versões pré-programadas e customizadas do Watson, voltadas para diferentes tipos de indústrias, como agricultura, atendimento ao cliente, recursos humanos, manufatura e marketing.

Com tudo isto é mesmo caso para dizer que o futuro chegou – e está acontecendo perante nossos olhos. Assim, se você quer continuar se informando sobre os impactos da revolução que está em curso, cadastre-se agora mesmo para e receba a nossa newsletter.

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