Porsche Cup acelera com IA generativa e prevê ganhos de 40% no reparo de veículos

A Porsche Cup Brasil deu mais um passo na sua jornada de transformação digital com a adoção de uma nova solução de inteligência artificial (IA) generativa em suas operações. Desenvolvida em parceria com a Kumulus sobre uma infraestrutura da Microsoft, o projeto tira proveito da riqueza de dados telemétricos captados por dispositivos IoT da IturanMob nos veículos da competição para convertê-los em eficiência operacional.

Desenvolvida ao longo dos últimos dois anos, a solução entra em produção na etapa da Porsche Cup que acontece neste final de semana, em São Paulo. O foco inicial está na automação dos processos de preparação e manutenção dos veículos entre as etapas da competição.

Antes da adoção da inteligência artificial, o fluxo de recuperação dos carros após incidentes era integralmente manual e altamente dependente da experiência das equipes técnicas. Assim que um carro sofria uma batida, fosse em treinos ou corridas, ele era levado aos boxes, onde mecânicos e analistas iniciavam uma avaliação detalhada dos danos. O processo começava com um registro fotográfico básico e seguia para uma inspeção minuciosa, que analisava cada avaria munidos de pranchetas e anotações feitas à mão.

Thiago Iacopini, CEO da Kumulus; Paulo Henrique Andrade, CEO da IturanMob;

Priscyla Laham, presidente da Microsoft Brasil; e Dener Pires, CEO da Porsche Cup Brasil (Imagem: Rafael Romer/IT Forum)

Com a adoção da IA generativa, o fluxo pós-incidente passa a ser automatizado desde o primeiro registro da batida: as fotos enviadas ao sistema são analisadas por agentes especializados que identificam avarias, classificam danos por região do carro e geram automaticamente uma lista preliminar de peças, que depois passa por curadoria humana. O sistema consulta estoque, sugere substituições, organiza demandas e, ao final, produz a ordem de serviço com todos os itens e valores.

A solução já atinge 93% de assertividade e expectativa é de ganhos de até 40% em eficiência operacional. “O processo de inteligência artificial é uma jornada. Ao longo do tempo, com adaptação de processos e pessoas, esse número tende a subir”, explicou Enzo Morrone, diretor de Operações da Porsche Cup.

A arquitetura da solução combina o Azure OpenAI Service para tratamento de textos e imagens, o Azure AI Foundry para governança, o Azure AI Search para buscas semânticas e uma infraestrutura composta por Azure DevOps, Kubernetes, MySQL e Blob Storage. O arranjo possibilita processar, organizar e interpretar rapidamente o grande volume de dados gerados a cada etapa da competição.

“Quando falamos sobre inteligência artificial hoje, grande parte do que buscamos é observar diferentes indústrias e inspirá-las. Este é um projeto que faz isso. Com a experiência adquirida aqui, podemos levá-la a outros clientes e organizações”, disse Priscyla Laham, presidente da Microsoft Brasil.

Jornada de IA contínua

A adoção de IA não é inédita na Porsche Cup. Desde 2023, a competição utiliza processamento em nuvem para acelerar a leitura dos dados de performance e apoiar decisões em tempo real das equipes.

A nova fase, porém, representa um salto ao automatizar etapas consideradas críticas. Com mais de 40 corridas por temporada da Porsche Cup, inspeções, revisões e ajustes estruturais precisam ser conduzidos em prazos curtos. “São três dias com oitenta carros na pista. Às vezes, acabamos tendo quarenta incidentes, entre ocorrências menores ou maiores, ou colisões que precisam ser resolvidas rapidamente para o carro retornar à pista”, explicou Morrone.

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Nos próximos passos do projeto, a organização pretende ampliar o uso da inteligência artificial para além da análise de batidas e da geração automática de listas de peças. A partir das listas finais já curadas pelos engenheiros, a organização planeja treinar novos modelos de IA para criar cronogramas de oficina com base no histórico de manutenção da categoria, aumentando a eficiência operacional na garagem central, onde os carros são efetivamente reparados após as etapas.

Em seguida, o plano é aplicar modelos de machine learning e agentes de IA para atender diretamente os pilotos, com análises mais detalhadas de performance a partir dos dados de telemetria já integrados ao Fabric. Na etapa seguinte, o foco passa a ser o espectador, com o desenvolvimento de soluções de IA para entretenimento, como previsões de ultrapassagem e fornecimento de curiosidades em tempo real sobre a corrida.

A expectativa é que, com esse ecossistema de agentes de inteligência artificial atuando em camadas diferentes do negócio, a categoria consiga aumentar a eficiência interna, aprofundar o nível de análise esportiva e, ao mesmo tempo, enriquecer a experiência de quem acompanha o campeonato.