No setor automotivo, a desorganização interna se mostra como um obstáculo tanto ou mais desafiador do que a tecnologia em si para a adoção da inteligência artificial. Segundo um estudo do Automotive Business Experience, a fragmentação de dados e processos, juntamente com a indefinição de responsabilidades, prejudica iniciativas em áreas como engenharia, manufatura e vendas.
Integração: chave para a evolução da IA no setor
A capacidade da inteligência artificial para revolucionar a qualidade de inspeções, a manutenção preventiva, a previsão de demandas, a logística e o relacionamento com o cliente é inegável. Entretanto, para que essa tecnologia funcione eficazmente, é preciso que os dados utilizados sejam confiáveis. Inconsistências nos bancos de dados e registros incompletos dificultam que os modelos de IA reconheçam padrões cruciais.
Um outro entrave importante é a transição de um projeto piloto para uma operação em grande escala. Embora um modelo possa se comportar bem em um ambiente controlado, sua aplicação contínua exige a integração com sistemas existentes e uma infraestrutura de segurança apropriada, além de critérios que permitam interromper decisões com erros identificados.
A cadeia produtiva automotiva envolve montadoras, fornecedores, concessionárias e prestadoras de serviços, onde a informação circula entre entidades com estruturas e interesses variados. O compartilhamento de dados é fundamental para melhorar a previsão e o rastreamento, porém, é necessário definir regras claras sobre a propriedade, acesso, utilização e responsabilidade em casos de falhas ou acessos indesejados.
Nas linhas de produção, algoritmos avançados podem identificar variações no processo antes que itens defeituosos sejam finalizados. No entanto, a eficácia dessa abordagem depende da calibração dos sensores e do registro adequado de cada lote. A ausência de documentação pode fazer com que o sistema considere condições diferenciadas como se fossem equivalentes, levando a sugestões errôneas.
Organização como desafio para a implementação da IA
A formação das equipes é igualmente vital para os resultados. Engenheiros, operadores e profissionais de tecnologia da informação precisam compreender como o modelo processa informações. A responsabilidade pelas decisões não pode ser transferida apenas ao fornecedor do software, especialmente em áreas críticas como qualidade, segurança e interações com o consumidor.
As empresas do Brasil ainda enfrentam o desafio de lidar com sistemas legados e a variabilidade no nível de digitalização entre fornecedores. Enquanto grandes corporações conseguem desenvolver suas próprias plataformas, empresas menores frequentemente dependem de soluções de terceiros. A integração deve ser viável para todas as partes da cadeia, permitindo participação sem a necessidade de investimentos desproporcionais.
O sucesso na adoção da inteligência artificial será medido pela redução de falhas, tempos de entrega e custos, tudo isso com um controle que possa ser verificado. Simplesmente adquirir uma tecnologia não é suficiente para transformar processos. É essencial estabelecer uma governança robusta, assegurar a qualidade dos dados e envolver as áreas que tomarão decisões baseadas nas recomendações do sistema.
Fonte: Alpha Autos
