Segundo a IBM, 41% das empresas já usam IA em seus negócios, motivadas principalmente por avanços que estão tornando a tecnologia mais barata e pela necessidade de automatizar processos e reduzir custos.
Mas, afinal, o que é inteligência artificial? De maneira geral, podemos conceituar IA como a simulação da inteligência humana por meio da computação, já cujo objetivo é desenvolver sistemas que possam pensar e agir como seres humanos, realizando tarefas inteligentes.
Neste artigo, vamos explorar as vantagens e desafios da inteligência artificial na indústria, bem como as oportunidades que podem ser exploradas a partir da sua aplicação. Além disso, vamos ver alguns exemplos práticos de como a IA está sendo usada no setor industrial. Acompanhe.
A indústria 4.0 é um conceito que se refere à quarta revolução industrial, que promove a interligação digital de produtos, serviços, processos e infraestruturas.
Com o uso de tecnologias avançadas, ela permite que os empreendimentos industriais realizem processos automatizados, monitorem em tempo real os seus sistemas, adaptem-se às mudanças, otimizem os recursos, antecipem problemas e soluções, além de gerarem valor para as organizações e para a sociedade.
Entre as muitas tecnologias que fazem parte da indústria 4.0, destacam-se a inteligência artificial, a internet das coisas (IoT), computação em nuvem, big data, robótica, nanotecnologia, biotecnologia, entre outras.
Ou seja, a IA é considerada uma das principais tecnologias que estão transformando a indústria. Ao aplicar a inteligência artificial aos processos, as indústrias podem aumentar a eficiência, a produtividade, reduzir custos e melhorar a qualidade dos produtos.
Além disso, podem se tornar inovadoras, por meio da geração de novas ideias, soluções e oportunidades de negócio. Ainda, podem obter insights importantes que ajudam os gestores a tomar decisões estratégicas.
Apesar dos benefícios citados anteriormente, a IA também traz desafios para a indústria, que precisam ser enfrentados com planejamento, ética e responsabilidade. Veja a seguir os principais:
Um dos principais desafios da IA na indústria é a falta de profissionais qualificados para desenvolver, implementar e gerenciar os sistemas de IA.
Segundo um relatório da Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação), até 2024, o Brasil precisará de 70 mil profissionais de TI por ano. Entretanto, anualmente o país só forma 46 mil. Essa lacuna pode comprometer o avanço da IA na indústria e a competitividade do país no cenário global.
Outro desafio da inteligência artificial na indústria é a integração dos sistemas de IA com os sistemas já existentes e que não foram projetados para se comunicar com soluções inteligentes. Essa integração pode ser complexa, custosa e demorada, pois envolve questões técnicas, operacionais e culturais.
Para superar esse desafio, é preciso planejar bem o projeto de IA na indústria, levando em conta as necessidades, os objetivos e as limitações de cada contexto. Também é preciso escolher as ferramentas adequadas para facilitar a integração, como plataformas de nuvem, APIs e padrões abertos. Além disso, é preciso envolver e capacitar os usuários dos sistemas legados para que eles possam se adaptar às mudanças e aproveitar os benefícios da IA.
Um terceiro desafio da aplicação da inteligência artificial na indústria é a segurança dos dados e da privacidade dos clientes, fornecedores e parceiros. Até mesmo porque a IA depende de grandes volumes de dados para funcionar adequadamente. Porém, esses dados podem ser alvo de ataques cibernéticos, vazamentos ou uso indevido. Isso, por sua vez, pode gerar prejuízos financeiros, reputacionais e legais para a indústria.
Nesse caso, é preciso adotar boas práticas de segurança da informação na indústria, como criptografia, autenticação, backup e monitoramento. Também é preciso seguir as normas e regulamentações vigentes sobre proteção de dados pessoais, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. Além disso, é preciso ser transparente e ético sobre o uso dos dados pela IA na indústria, informando aos interessados sobre os fins, os meios e os direitos envolvidos.
A IA já está presente em diversas etapas da cadeia produtiva industrial, desde o planejamento até a distribuição. Alguns exemplos práticos da aplicação da tecnologia são:
O controle de qualidade é o processo de verificar se os produtos ou serviços estão segundo os padrões estabelecidos.
A IA pode automatizar a inspeção, a detecção de defeitos, a análise de dados e a tomada de decisão, por meio de técnicas como visão computacional, aprendizado de máquina e redes neurais, que ajudam a reconhecer padrões, identificar anomalias, classificar objetos e gerar relatórios.
Nesse contexto, a IA pode melhorar o controle de qualidade ao aumentar a precisão, a velocidade, a eficiência e a confiabilidade do processo.
A gestão da cadeia de suprimentos é o conjunto de atividades que envolvem o planejamento, a execução e o monitoramento do fluxo de materiais, serviços e informações desde os fornecedores até os clientes.
E mais uma vez a inteligência artificial pode ser uma grande aliada. Ela pode ajudar no gerenciamento da cadeia de suprimentos por meio de técnicas de análise preditiva, que utilizam dados históricos e atuais para prever cenários futuros e antecipar demandas, riscos e oportunidades.
Essas técnicas podem auxiliar na tomada de decisões estratégicas sobre planejamento, estoque, logística, distribuição e transporte. O gerenciamento da cadeia de suprimentos baseado em IA pode otimizar os recursos, reduzir os custos, aumentar a agilidade e melhorar o atendimento aos clientes. Com isso as indústrias podem melhorar o seu desempenho e a competitividade no mercado global.
Outra aplicação relevante da inteligência artificial na indústria é o recrutamento inteligente. O setor de RH também pode utilizar a tecnologia em seus processos de recrutamento e seleção, reduzindo o tempo, o custo e o direcionamento das contratações.
Para se ter uma ideia, a IA pode automatizar tarefas como triagem de currículos, análise de competências, entrevistas online, testes psicométricos e avaliação de candidatos. Com o auxílio de técnicas como processamento de linguagem natural, reconhecimento facial e emocional, a IA pode extrair informações relevantes, comparar perfis, gerar feedbacks e recomendar os melhores talentos para as indústrias.
Além disso, pode aumentar a diversidade, a qualidade e o engajamento dos candidatos, e melhorar a retenção e o desempenho dos contratados.
Por fim, uma das aplicações mais evidentes da IA na indústria é a produção e operação, que consiste na execução das atividades-fim das empresas.
Por meio da robótica inteligente - recurso tecnológico que combina sensores, controladores e outros dispositivos conectados para criar máquinas capazes de realizar tarefas complexas, repetitivas ou perigosas - a inteligência artificial pode substituir ou complementar o trabalho humano. Isso pode aumentar a produtividade, a precisão e a qualidade dos produtos, além de criar ambientes de trabalho mais seguros e saudáveis.
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