A inteligência artificial está revolucionando a manufatura? Nesta entrevista, Barbara Caputo, professora da Universidade Politécnica de Turim, na Itália, nos guia pela promessa de maior eficiência de processos e soluções digitais inovadoras, além de abordar os desafios que as empresas podem enfrentar ao integrar a IA em seus fluxos de trabalho.
Barbara Caputo
- Professora Titular na Universidade Politécnica de Turim, Itália, onde dirige o Centro de Inteligência Artificial da Universidade.
- Cofundadora do Laboratório para a Aprendizagem e a Sociedade de Sistemas Inteligentes, bolsista ELLIS e líder do programa de doutorado em IA e Indústria 4.0 de 2021 a 2022.
- Assessora do Reitor para IA na Politécnica.
- Contribuiu como especialista na elaboração da Estratégia Nacional Italiana para IA.
- Incluída no ""Inspiring Fifty"" e no ""100 Experts for Italy"" de 2018 pela Fundação Bracco.
- Diretora independente nos Conselhos da Ites Reale, Ites Reale España, Teoresi SpA e Infocamere.
- Cofundadora e Presidente da FocoosAI, uma spin-off da Polito.
- Vencedora do PNI 2023, o Prêmio Nacional de Inovação da Itália.
Inteligência Artificial é um conceito amplo. Como você a definiria em relação à indústria?
Hoje, na indústria, a IA aplicada consiste principalmente na automação do processamento digital de dados. Tudo se transforma em dados: nossas conversas, imagens e gestos são transformados em informações por sensores cada vez mais acessíveis. Comprar uma câmera costumava ser um grande investimento; agora, é fato que todo dispositivo possui uma. Esses dados representam uma fonte de valor infinito, pois não se desgastam e podem ser reutilizados indefinidamente. Ao automatizar o processo de extração de valor, a IA nos permite analisar em tempo real uma massa de dados e informações que nossa capacidade humana analógica não consegue processar com a mesma velocidade. Do ponto de vista industrial, há cada vez mais aplicações que demonstram o valor do uso e da transformação de dados; é por isso que a inteligência artificial é e continuará sendo fundamental.
Quais são as principais aplicações da IA na indústria de manufatura atualmente?
Todos os setores já estão se beneficiando enormemente do que chamamos de IA generativa. A IA generativa simplifica a elaboração de documentos como manuais e folhetos, permitindo a criação de uma versão inicial na qual uma pessoa pode então verificar informações e adicionar detalhes exclusivos.
No setor de manufatura, vejo três aplicações distintas: análise e rastreamento para detectar com rapidez e precisão qualquer imperfeição ou defeito no produto prototipagem digital, ou gêmeos digitais, para testar produtos sem a necessidade de fabricá-los fisicamente, reduzindo estoques e inventários não vendidos manutenção preditiva, por meio da qual as cadeias de produção podem ser otimizadas, intervindo com pequenas alterações para evitar paradas dispendiosas e reduzir a queda na produtividade.
Quais são os desafios que as empresas enfrentam ao integrar a IA em seus processos de produção?
Por um lado, existe uma incerteza sobre “a quem recorrer”. As empresas sentem que, se não agirem com rapidez suficiente, correm o risco de ficar para trás, ficando de braços cruzados enquanto os concorrentes se lançam e conquistam participação de mercado. As informações sobre o tema são confusas e variadas, dificultando saber o que fazer. Outro desafio são os diferentes níveis de digitalização. Em muitos setores – especialmente em pequenas e médias empresas – a digitalização ocorreu em momentos diferentes: na década de 1980, uma tecnologia foi introduzida, na década de 1990, outra, e assim por diante. O resultado são sistemas operacionais desatualizados, muitas vezes carentes de interoperabilidade; para uma empresa cujo objetivo é vender produtos e garantir que as receitas superem os custos, atualizar e padronizar os sistemas de TI é um enorme desafio. Mas, sem uma base digital sólida, a IA generativa e a prototipagem permanecem fragmentadas. É como passar de um molde de papel bruto para uma costureira que cria um terno sob medida: a IA, em seu estado atual, precisa daquele “pequeno detalhe” para ser adaptada às necessidades específicas de cada empresa. Em tempos de expansão, e para empresas com recursos, esse investimento pode valer a pena; mas para empresas menores, que talvez ainda não estejam crescendo, representa um desafio considerável.
Quais competências as empresas precisam desenvolver para aproveitar a IA?
Se você quer se tornar uma empresa de IA, precisa de uma equipe técnica de alto nível – pessoas com competências em engenharia da computação ou áreas STEM, capazes não apenas de implementar, mas de criar soluções de IA, pois as mudanças nesse campo ocorrem mensalmente. Por outro lado, se uma empresa do setor industrial pretende introduzir a IA como parte de sua digitalização, é essencial contar com especialistas internos em TI ou recorrer a consultores especializados. No entanto, sem uma base digital sólida, corre-se o risco de pagar consultorias caras sem obter resultados concretos.
Como você vê a relação entre Inteligência Artificial e sustentabilidade?
Do ponto de vista ambiental, tenho que admitir que, atualmente, a IA não está muito bem vista. Os modelos executados em data centers consomem muita energia: além disso, o resfriamento, que geralmente é feito usando sistemas primitivos à base de líquidos – principalmente água –, tem um impacto significativo. Para que a IA se torne uma tecnologia abrangente e vantajosa para todos, a eficiência dos sistemas deve ser aprimorada para que os benefícios realmente superem os custos ambientais.
Quais desenvolvimentos você prevê para a IA na indústria nos próximos 5 a 10 anos?
O setor manufatureiro está se concentrando em IA e em uma melhor gestão da automação e da robótica. O modelo de código aberto com o qual a IA foi desenvolvida até agora tornou essa tecnologia muito acessível. O resultado será o aumento da capacidade de produção para as empresas que a adotarem e, consequentemente, um aumento na oferta de produtos e serviços e a consequente economia de custos. No entanto, a abordagem de código aberto, que permitiu o rápido crescimento da IA nos últimos 3 a 4 anos, também pode ser ameaçada pelas atuais tensões geopolíticas. A mudança para um novo modelo mudará a linha evolutiva da IA e a forma como a tecnologia é acessada. Falar sobre o prazo de 5 a 10 anos para a IA hoje é quase como perguntar como será o mundo daqui a 100 anos, porque estamos evoluindo a um ritmo incrível! No entanto, estamos confiantes de que a IA continuará a transformar radicalmente a automação industrial, tornando-a mais inteligente e integrada; o desafio continua sendo equilibrar inovação, custo e complexidade.
O que você recomenda para empresas que desejam aproveitar o potencial da IA?
Meu conselho é simples: comece de baixo. Se você está atrasado em digitalização, atualize e padronize seus sistemas antes de pensar em IA. Depois, equipe-se com especialistas internos que realmente saibam o que significa criar e implementar soluções de IA. Aproxime-se do mundo acadêmico e de consultores para avaliar e mensurar cada investimento, sem ceder à pressão emocional ao seu redor.
Do ponto de vista industrial, há cada vez mais aplicações que demonstram o valor do uso e da transformação de dados; é por isso que a inteligência artificial é e continuará sendo fundamental. No entanto, estamos confiantes de que a IA continuará a transformar radicalmente a automação industrial, tornando-a mais inteligente e integrada; o desafio continua sendo equilibrar inovação, custo e complexidade.
CONTEÚDO CRIADO COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Esta entrevista foi inicialmente extraída e processada com o apoio da IA, com base no tema abordado. O resultado foi refinado por um editor para garantir fidelidade, consistência e aquele toque humano indispensável. Optamos por essa abordagem híbrida para experimentar o poder da IA, combinando-o com a experiência e a consciência humanas.
