Da IA Generativa à IA Confiável: Grandes Riscos na Fabricação

O ciclo de hype da IA ​​explodiu em 2023 com a estreia de IA generativa e injeções de financiamento subsequentes. Com isso veio uma sensação de otimismo cego da IA, onde as organizações defenderam a tecnologia sem uma compreensão clara de seu ROI e casos de uso prático. Alguns apenas seguiram a multidão da IA, adotando a tecnologia por medo de serem deixados para trás. Olhando para trás e pensando sobre o que está por vir em 2025, muita coisa mudou em relação às expectativas da IA? Ainda estamos no estágio de otimismo cego da IA?

Em suma, não. Felizmente, avançamos mais no caminho da maturidade. Podemos ver o ciclo de hype se dissipando e estamos progredindo do otimismo cego da IA ​​para comprovado Otimismo de IA – ou IA confiável. A indústria de manufatura, que fez enormes avanços com IA confiável, serve como um estudo de caso para essa jornada, e um com o qual outras indústrias podem aprender. Mas antes de seguirmos por esse caminho, temos que abordar a possibilidade real de uma bolha de IA que provavelmente estourará.

Exuberância irracional da IA?

Otimismo cego em relação à IA – ou entusiasmo em torno da mais nova e brilhante tecnologia de IA sem uma compreensão clara de suas implicações e realizações tangíveis – gerou muita atenção e capital. Por exemplo, analistas estão observando a Microsoft, a Meta e a Amazon fazerem investimentos consideráveis ​​nas GPUs com tecnologia de IA da Nvidia, mas há preocupações de que esses investimentos não produzirão os ganhos de receita que essas empresas estão buscando.

Estamos começando a ver rumores de que essa bolha específica de IA está estourando. Economista do MIT, Daron Acemoglu alertou que o dinheiro investido em investimentos em infraestrutura de IA pode não corresponder às expectativas de ROI para os investidores. As pessoas estavam animadas com a promessa da IA, mas agora estão começando a se preocupar que ela irá espelhar a bolha das pontocom. Tal evento pode fazer com que outros investidores se tornem mais céticos em relação à narrativa da IA ​​e busquem prazos de retorno mais rápidos ou reduzam esses investimentos. A desilusão está borbulhando.

Não se engane, a IA vai mudar a maneira como as indústrias trabalham, mas isso não vai acontecer seguindo o objeto brilhante. A IA confiável é quantificável e proporciona impacto real, normalmente nos bastidores e incorporada em processos existentes.

Então, qual é um exemplo de IA confiável que já está mostrando sucesso e resistirá ao teste do tempo? A indústria de manufatura apresenta casos de uso significativos.

Medindo o sucesso da manufatura

Uma empresa química líder queria melhorar a eficiência e a confiabilidade em suas máquinas para evitar paradas não programadas e interrupções operacionais. Eles investiram em uma solução de manutenção preditiva alimentada por IA que equipa suas equipes com insights e recomendações sobre a saúde da máquina para abordar problemas de forma proativa. Eles alcançaram 7x ROI em menos de um ano.

De forma semelhante, uma das maiores empresas de alimentos e bebidas do mundo queria reduzir o desperdício de produtos e otimizar a capacidade de sua fábrica, então eles pilotaram o monitoramento de máquinas habilitado para IA em quatro plantas. Eles viram a capacidade aumentar em 4,000 horas por ano e uma redução no desperdício de mais de 2 milhões de libras de produto. Os resultados foram tão impactantes que o piloto foi escalado para todas as suas instalações na América do Norte.

Esses exemplos do mundo real demonstram o impacto mensurável da IA ​​confiável e se alinham com tendências mais amplas do setor. Em um pesquisa recente de mais de 700 fabricantes globais, as principais áreas para quantificar o impacto da IA ​​nos objetivos de negócios foram gerenciamento/otimização da cadeia de suprimentos (41%), melhoria da tomada de decisões com análises prescritivas (41%) e saúde do processo/maximização do rendimento e capacidade (40%).

As descobertas ano a ano revelam o verdadeiro progresso que foi feito nessa jornada do otimismo cego para resultados comprovados. Em comparação com o ano anterior, três vezes mais entrevistados agora conseguem quantificar o impacto da IA ​​na saúde do processo e o dobro de pessoas consegue medir seu impacto no tempo de inatividade não planejado da máquina. Isso demonstra que os fabricantes estão ficando melhores e mais confortáveis ​​com o uso da IA, o que os ajuda a obter um retorno mais profundo sobre o investimento.

Com essa confiança aumentada, 83% dos líderes globais de manufatura estão aumentando seus orçamentos de IA – o que é essencial para o crescimento dos negócios e para visualizar e agir efetivamente sobre os dados da fábrica. Então, o que dizer de outras indústrias que estão ficando para trás no sucesso da IA? Elas não estão escalando rápido o suficiente.

Lento para escalar

Até agora, os fabricantes e outros líderes da indústria têm sido lentos em escalar a IA, o que tem dificultado a velocidade com que temos visto resultados significativos. Na verdade, quase 7 em cada 10 (67%) líderes empresariais estão adotando lentamente a IA, de acordo com um relatório tech.co.

A IA é uma ferramenta, não um resultado. Tem que haver uma mudança de cultura para perceber os verdadeiros benefícios desses investimentos – tem que ser mais do que apenas colocar sensores em máquinas. Mão de obra qualificada já é difícil de manter e ainda mais difícil de encontrar. A população dos EUA está envelhecendo em um ritmo mais rápido, com menos pessoas entrando na força de trabalho. Agora é a hora de avançar com uma IA confiável porque ela é essencial para reter conhecimento e impulsionar as indústrias.

Ferramentas de IA generativas como ChatGPT são impressionantes, mas o mundo dos negócios precisa de mais do que isso. Ele requer IA construída para um propósito específico, voltada para problemas específicos e difíceis – e precisa de resultados. É aí que entra a IA confiável, e a manufatura forneceu um manual impressionante.