O boom da IA
Faça um teste simples: digite “Inteligência Artificial” em qualquer motor de busca da internet. No momento que este artigo foi escrito, o termo já acumulava centenas de milhões de resultados, um número impressionante para uma tecnologia que só alcançou o grande público recentemente.
Apesar do boom recente, impulsionado por ferramentas como o ChatGPT da OpenAI e o Bard (Gemini) do Google, a história da IA remonta a anos atrás. Suas raízes estão nos avanços em aprendizado profundo (Deep Learning), um campo familiar para cientistas e pesquisadores há bastante tempo. Poucos devem se lembrar, mas no início dos anos 2000, o tema estava sendo discutido, incluindo o lançamento do filme A.I. – Inteligência Artificial, dirigido por Steven Spielberg em 2001. Mas isso não expressa a verdadeira idade dessa tecnologia: o conceito de Redes Neurais apareceu em 1943!
Embora os limites dessa tecnologia e seu potencial ainda sejam incertos, ao contrário de outras inovações recentes como o metaverso, a IA ganhou popularidade rapidamente em seu uso e conceitos – e os números não mentem.
Qual o potencial impacto da IA?
A Gartner prevê que o mercado de software de IA crescerá para US$ 297 bilhões até 2027. E isso é apenas o começo. A projeção é de um crescimento anual composto de 19,1% nos próximos seis anos. A IA generativa, especificamente (gastos com software GenAI), deve aumentar de 8% em 2023 para 35% até 2027.
Espera-se que a transformação digital da indústria continue em um ritmo acelerado. Mas, se os planos para o futuro dessa tecnologia parecem grandiosos, os desafios não são menores: a adoção da IA não é simples nem “pronta para uso” – as empresas precisam de acesso claro a dados limpos para criar soluções de IA eficazes, e a TI precisa conectar a tecnologia aos negócios para garantir que dados e IA resultem em melhorias operacionais.
É essencial que a indústria analise cuidadosamente como a IA se integra às suas estratégias digitais atuais e se prepare para os desafios que existem ao tentar aproveitar todo o seu potencial.
O papel dos dados na IA
O potencial da IA para impulsionar o crescimento e reduzir custos não pode ser subestimado, especialmente em energia e manufatura, onde a dependência e análise de dados são cruciais para a inovação. Esses setores são construídos com processos cada vez mais complexos e sutis, e a IA, especificamente a GenAI, oferece um potencial para uma redução muito necessária na complexidade.
É uma das muitas razões pelas quais empresas como a GlobalData estão prevendo que, “A IA pode gerar US$ 2,4 trilhões em valor para o setor de energia até 2035, representando um aumento de 11% na receita do setor.”
Alcançar os benefícios da IA exige que as empresas a definam, reconheçam os desafios na implementação eficaz dessas soluções e desenvolvam o roteiro e as estratégias necessárias para superá-los.
Definindo IA
Segundo a Gartner, IA é o processo de aplicar técnicas avançadas de análise e baseadas em lógica, incluindo aprendizado de máquina (Machine Learning), para interpretar eventos, apoiar e automatizar decisões e tomar ações.
A chave para essa definição é a visão de que essa tecnologia adiciona inteligência acionável aos bons dados, capacitando a tomada de decisões e o desempenho operacional.
Na Radix, utilizamos essa abordagem à IA para apoiar clientes e parceiros, especificamente em setores que geram grande quantidade de dados, a alcançar insights de Gestão de Desempenho de Ativos (APM) que:
- Impulsionam a produção e a produtividade.
- Aumentam a eficiência operacional, sustentabilidade e segurança.
- Escalam melhor para atender à demanda, descobrir e remover gargalos.
Desde logs de sensores e relatórios de engenharia até ordens de trabalho e registros de manutenção, ajudamos nossos clientes a implementarem soluções e programas de IA, como a IA generativa, para entender e aproveitar melhor suas fontes de dados ricas para otimizar operações e tomar decisões mais informadas.
Os Desafios para uma IA Eficaz
Alguns dos principais obstáculos na implementação da IA incluem:
- Definição de termos e clareza sobre o que são os sistemas de IA, como funcionam e quais são os resultados esperados e os desafios potenciais.
- Seleção das técnicas de IA adequadas (existem dezenas delas) para cada caso de uso, evitando modismos atuais.
- Acesso eficiente aos dados certos em tempo real.
- Uma abordagem para construir uma plataforma inteligente multiagente que permita a integração de modelos e ferramentas de IA de fornecedores terceiros.
- Melhoria da capacidade de monitorar controles continuamente, durante o desenvolvimento de modelos e aplicações, testes e implantação, e operações contínuas.
- Necessidade de novos métodos para testar, validar e melhorar fluxos de trabalho alimentados por IA.
- Enfrentar o cenário regulatório em mudança.
O que a IA com a Radix Pode Fazer por Mim?
Converter o desempenho dos seus ativos em excelência dos ativos em toda a sua empresa e em cada etapa do ciclo operacional.
Recentemente, a Radix utilizou IA Generativa, junto com outras soluções, para otimizar operações em um grande cliente industrial que buscava transitar de ferramentas manuais e planilhas para uma plataforma digital – em escala global. Com a ajuda da Radix, eles aproveitaram a IA para melhorar a gestão de desempenho de ativos em mais de 100 plantas globalmente.
Os resultados da parceria com a Radix para integração da IA levaram a:
- Finanças mais simplificadas e precisas, que geraram economias anuais de milhões.
- Redução nos custos de eletricidade e utilidades obtida com a otimização de energia nos equipamentos da planta e melhores decisões baseadas em insights operacionais do monitoramento em tempo real do uso de eletricidade durante aumentos de preços para evitar gastos excessivos.
- Economia de mais de US$ 5 milhões anuais com manutenção ao mitigar o tempo de inatividade inesperado e otimizar o tempo de inatividade planejado (aumento de receita não contabilizado).
- Modelo de balanceamento de materiais em tempo real para rastreamento de produção, inventário, matérias-primas, produção, desperdício e perdas não contabilizadas. O modelo opera com menos de 0,5% de desvio e permite previsões em tempo real da produção mensal.
- Redução de US$ 2 milhões por ano em perdas de produção com previsão em tempo real das propriedades físicas dos polímeros e estratégias de controle aprimoradas.
Como Começar?
As empresas precisam se associar a parceiros que as ajudem na jornada de integração bem-sucedida da IA. Na Radix, não apenas resolvemos os desafios acima, mas também projetamos e validamos a arquitetura, incluindo o rigor de programas e projetos que garantem um planejamento de comunicação eficiente e uma governança sólida.
A implementação de IA deve ser orientada pelas necessidades de negócios. O mesmo pensamento se aplica à governança. Fluxos de valor priorizam tarefas e detalhes específicos após o estabelecimento do primeiro conjunto de diretrizes e limites de segurança.
A Radix já oferece soluções avançadas de IA para empresas em todo o mundo, fazendo uso inteligente e estratégico dessa tecnologia. Ajudamos a enfrentar todos esses desafios para otimizar a integridade dos ativos, melhorar a eficiência da manutenção, acelerar a descoberta de novos produtos, criar consultores virtuais e otimizar a produção.
Temos um histórico de sucesso em ajudar nossos clientes a implementar IA para que possam realizar os seguintes benefícios, conforme a Gartner:
- Até 2026, organizações que operacionalizarem a transparência, confiança e segurança da IA verão seus modelos de IA alcançar uma melhoria de 50% em termos de adoção, metas de negócios e aceitação dos usuários.
- Até 2026, empresas que adotaram práticas de engenharia de IA para construir e gerenciar sistemas de IA adaptativos superarão seus pares no número e no tempo necessário para operacionalizar modelos de IA em pelo menos 25%.
Sobre o autor
Geraldo Rochocz, CTO (Chief Technology Officer) da Radix e responsável pela área de novos negócios e produtos, projetos de PD&I, parcerias tecnológicas, gestão de TI, gestão de performance e definição da estratégica de evolução do portfólio da Radix, com ênfase em Transformação Digital. Graduado em Engenharia Química pelo Instituto Militar de Engenharia (IME-RJ) e Mestre em Engenharia Química pela COPPE-UFRJ, Geraldo é também um dos sócios fundadores da Radix, onde já ocupou os cargos de Diretor de PD&I e Diretor Financeiro.
Se você quer saber mais sobre Inteligência Artificial e como podemos ajudá-lo a aproveitar essa solução para os resultados do seu negócio, entre em contato hoje mesmo em: Contato – Radix (radixeng.com.br)
