No setor automotivo, a falta de estrutura interna se mostra um obstáculo mais desafiador do que a própria tecnologia para a inserção da inteligência artificial. Um estudo recente do Automotive Business Experience revela que a desagregação de dados, a existência de processos desconectados e a indefinição de responsabilidades dificultam iniciativas em áreas cruciais como manufatura, engenharia e comercialização.
Integração é essencial para o crescimento da IA no setor automotivo
A inteligência artificial possui uma capacidade revolucionária em aspectos como controle de qualidade, manutenção preventiva, análise de demanda, logística, pesquisa e suporte ao consumidor. Porém, o sucesso dessas aplicações está diretamente ligado à disponibilidade de dados acurados. Divergências entre bases de dados e registros inadequados comprometem a habilidade dos modelos de IA em detectar padrões.
Um desafio crucial que também deve ser considerado é a evolução de um projeto piloto para uma operação em larga escala. Embora um modelo possa se destacar em um ambiente controlado, sua continuidade exige que esteja conectado aos sistemas existentes, além de contar com segurança, supervisão eficaz e critérios que possibilitem a interrupção de operações quando erros forem identificados.
A cadeia automotiva compreende desde montadoras até fornecedores, concessionárias, oficinas e serviços de transporte. A troca de informações entre essas entidades, que possuem estruturas e objetivos variados, é fundamental. O compartilhamento eficaz de dados pode aumentar a previsibilidade e a rastreabilidade, mas é vital estabelecer diretrizes claras sobre propriedade, acesso, uso e responsabilidades em casos de falhas ou acessos não autorizados.
Nos ambientes de produção, algoritmos podem identificar anomalias antes que produtos não conformes sejam enviados ao mercado. Contudo, a efetividade desta estratégia repousa na calibração precisa dos sensores e no devido registro de cada lote. A falta de documentação pode induzir o sistema a considerar condições distintas como idênticas, resultando em orientações erradas.
Organização como desafio na implementação da IA
A formação das equipes também é um fator determinante para o sucesso. Engenheiros, operários e profissionais de tecnologia da informação devem entender claramente como o modelo analítico processa os dados. A atribuição de responsabilidades por decisões não deve ficar apenas com o fornecedor de software, especialmente quando se trata de aspectos relacionados à qualidade, segurança e interação com o cliente.
As companhias brasileiras ainda precisam enfrentar o desafio de harmonizar sistemas legados e diferentes graus de digitalização entre fornecedores. Enquanto grandes corporações desenvolvem suas próprias soluções, empresas menores frequentemente dependem de ferramentas de terceiros. A integração deve permitir a participação de todos os elos da cadeia, evitando gastos que não sejam viáveis para os fornecedores menores.
O verdadeiro sucesso da inteligências artificial será medido pela sua capacidade de reduzir falhas, prazos e custos, sempre com supervisão adequada. Apenas implementar uma ferramenta não é o suficiente para transformar processos; é necessário instaurar uma governança sólida, assegurar a qualidade dos dados e engajar as áreas que utilizarão ou tomarão decisões baseadas nas análises do sistema.
Fonte: Alpha Autos
