Os desafios das aplicações de IA na indústria

Por Tássio Simioni

As ferramentas baseadas em Inteligência Artificial estão cada vez mais presentes, nos mais diversos setores, integrando-se de forma natural ao nosso cotidiano. É inegável o potencial de transformação que essas tecnologias proporcionam, o que se reflete no crescimento acelerado do mercado global de produtos e serviços relacionados à IA. Estudo da consultoria americana Bain & Company estima que esse mercado vem crescendo rapidamente e deve atingir US$ 990 bilhões (R$ 5,4 trilhões) até 2027, com uma taxa de crescimento anual entre 40% e 55%.

Se os planos para o futuro da IA parecem grandiosos, os desafios não são menores: a sua adoção não é simples e nem “pronta para uso”, sobretudo na indústria. O mínimo para obter um bom funcionamento e, consequentemente, soluções eficazes é ter acesso claro a dados consistentes, organizados e qualificados. Só assim a indústria poderá ver melhorias operacionais efetivas e tomadas de decisão mais assertivas.

No campo da IA, dois grandes segmentos vêm ganhando destaque por oferecerem oportunidades concretas de inovação e produtividade: a IA generativa e a IA discriminativa.

A IA generativa é voltada à criação autônoma de novos conteúdos, como textos, imagens, áudios ou códigos, com base em padrões aprendidos a partir de grandes volumes de dados. Na indústria, essa abordagem já vem sendo aplicada, por exemplo, na geração de relatórios operacionais a partir da interpretação de dados de sensores, históricos de manutenção e registros de produção. A automação dessas análises acelera significativamente a consolidação de informações e apoia decisões mais ágeis, reduzindo drasticamente o tempo de consolidação de informações e geração de análises.

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Por outro lado, a IA discriminativa atua na distinção, categorização e classificação de dados, identificando padrões, detectando anomalias e prevendo eventos com alto grau de precisão. Diferentemente da IA generativa, que tenta modelar como os dados são produzidos, a IA discriminativa foca em aprender as fronteiras entre categorias distintas. Essa abordagem é mais adequada para resolver problemas industriais complexos, pois oferece maior rigor em tarefas de classificação e regressão, como previsão de falhas, análise de eficiência e otimização de processos.

Ambos os segmentos não são excludentes entre si e podem ser combinados de forma complementar. A IA generativa pode ser empregada no pré-processamento de dados, organizando textos não estruturados ou sintetizando informações para alimentar modelos discriminativos. Essa combinação é o ponto alto das aplicações industriais: a IA generativa pode acelerar o preparo e interpretação dos dados, enquanto a IA discriminativa, mais precisa e especializada, executa tarefas como classificação de alertas, previsão de falhas e otimização de processos. Quando integradas, oferecem agilidade e confiabilidade às operações industriais.

É importante lembrar que, quanto maior o volume e a complexidade dos dados, maior é o desafio para gerar valor. Por isso, a qualidade e a integração dos dados são determinantes para o desempenho dos modelos. Nesse contexto, a IA discriminativa se consolida como uma ferramenta particularmente robusta para a indústria. Embora a IA generativa ofereça recursos avançados para complementar soluções industriais, ela ainda não é ideal para resolver sozinha muitos problemas industriais complexos que exigem alta precisão.

Para que a aplicação de IA seja realmente eficaz, é essencial que as indústrias contem com uma infraestrutura capaz de consolidar e integrar seus dados, desde logs de sensores e relatórios técnicos até ordens de serviço e históricos de manutenção. É claro que vão precisar da parceria de especialistas para que ocorra essa transformação digital. Como profissional de tecnologia, posso afirmar que o mercado está sedento para descobrir novos caminhos que resolvam os seus desafios tecnológicos de forma efetiva.

Vale reforçar, no entanto, que a implementação de IA deve ser orientada pelas necessidades do negócio. O mesmo pensamento se aplica à governança. Antes de automatizar tarefas, é preciso definir diretrizes claras de segurança e fluxo de valor. Vejo muitos projetos que exigem o desenho de uma arquitetura de dados e uma governança sólida para garantir escalabilidade e sustentabilidade.

Embora historicamente menos digitalizada, a indústria de energia já vem explorando aplicações práticas de IA com resultados promissores. Entre os destaques estão sistemas de manutenção preditiva, capazes de antecipar falhas em máquinas e estruturas com base em vibrações anormais, desgaste de materiais e sinais de corrosão. Em Centros de Operação, modelos de IA vêm sendo utilizados para correlacionar dados de alarmes, sensores e áudios entre operadores, agilizando a identificação de erros.

Um dos casos de uso de IA no setor de óleo e gás utiliza aplicações de visão computacional embarcada em navios-sonda. Câmeras acopladas a sistemas inteligentes identificam riscos à integridade dos trabalhadores, como carga suspensa, proximidade de veículos, violação de zonas de exclusão e uso inadequado de equipamentos de proteção.

Que a IA vai revolucionar a sociedade e as indústrias, disso não tenho dúvidas. Os benefícios, entretanto, não surgirão ao estalar os dedos. O grande desafio das indústrias atualmente está em entender qual modelo de IA melhor se adapta ao seu negócio, além de construir uma arquitetura de dados sólida, escalável e conectada que permita extrair valor real por meio da tecnologia. Isso significa potencializar ativos, elevar a eficiência operacional, antecipar falhas e acelerar inovações, diferenciando-se no mercado.

Separar o modismo da aplicação concreta é o primeiro passo. E, com as estratégias certas, a indústria pode transformar desafios em vantagens competitivas duradouras.

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