De IA Geradora para IA Confiável: Altos Riscos na Manufatura

O ciclo de hipe da IA explodiu em 2023 com o lançamento da IA geradora e as subsequentes injeções de financiamento. Com isso, surgiu um sentimento de otimismo cego em relação à IA, onde as organizações defendiam a tecnologia sem uma compreensão clara de seu ROI e casos de uso práticos. Algumas apenas seguiram a multidão da IA, adotando a tecnologia por medo de serem deixadas para trás. Olhando para trás e pensando no que está por vir em 2025, mudou muito em relação às expectativas em torno da IA? Ainda estamos na fase de otimismo cego em relação à IA?

Em resumo, não. Felizmente, avançamos mais ao longo do caminho da maturidade. Podemos ver o ciclo de hipe se dissipando e progredindo do otimismo cego em relação à IA para o otimismo comprovado em relação à IA – ou, IA confiável. A indústria de manufatura, que deu passos gigantescos com a IA confiável, serve como um estudo de caso para essa jornada, e um que outras indústrias podem aprender. Mas antes de seguirmos por esse caminho, temos que abordar a possibilidade real de uma bolha de IA que provavelmente irá estourar.

Exuberância Irracional de IA?

O otimismo cego em relação à IA – ou a empolgação em torno da tecnologia de IA mais nova e brilhante sem uma compreensão clara de suas implicações e realizações tangíveis – gerou muita atenção e capital. Por exemplo, os analistas estão observando a Microsoft (MSFT ), Meta e Amazon (AMZN ) fazerem investimentos significativos nos GPUs de IA da Nvidia (NVDA ), mas há preocupações de que esses investimentos não produzirão os ganhos de receita que essas empresas estão procurando.

Estamos começando a ver sussurros de que essa bolha de IA específica irá estourar. O economista do MIT Daron Acemoglu alertou que o dinheiro investido em infraestrutura de IA pode não atender às expectativas de ROI para os investidores. As pessoas estavam animadas com a promessa da IA, mas agora estão começando a se preocupar que isso irá espelhar a bolha das pontocom. Tal evento pode desencadear 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 há engano, a IA irá mudar a forma como as indústrias funcionam, mas isso não irá acontecer seguindo o objeto brilhante. A IA confiável é quantificável e entrega impacto real, geralmente por trás das cenas e incorporada a processos existentes.

Então, qual é um exemplo de IA confiável que já está mostrando sucesso e irá resistir 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. Ela investiu em uma solução de manutenção preditiva com IA que equipa suas equipes com insights de saúde de máquina e recomendações para abordar proativamente os problemas. Ela alcançou um ROI de 7 vezes em menos de um ano.

De forma semelhante, uma das principais empresas de alimentos e bebidas do mundo queria reduzir o desperdício de produtos e otimizar a capacidade de sua fábrica, então ela pilotou o monitoramento de máquinas com IA em quatro plantas. Ela viu 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 eles se alinham com tendências mais amplas da indústria. Em uma pesquisa recente de mais de 700 fabricantes globais, as principais áreas para quantificar o impacto da IA nos objetivos comerciais foram gestão/otimização da cadeia de suprimentos (41%), melhoria da tomada de decisões com análise prescritiva (41%) e saúde do processo/maximização da capacidade e do rendimento (40%).

Os resultados ano a ano revelam o progresso real que foi feito nessa jornada de otimismo cego para resultados comprovados. Em comparação com o ano anterior, três vezes mais respondentes agora são capazes de quantificar o impacto da IA na saúde do processo e duas vezes mais podem medir seu impacto em paradas de máquina não programadas. Isso demonstra que os fabricantes estão se tornando melhores e mais confortáveis ao usar a IA, o que os ajuda a realizar um retorno de investimento mais profundo.

Com essa confiança aumentada, 83% dos líderes de manufatura globais estão aumentando seus orçamentos de IA – o que é fundamental para o crescimento dos negócios e para visualizar e agir efetivamente em dados de fábrica. E quanto às outras indústrias que estão atrasadas no sucesso da IA? Elas não estão escalando rápido o suficiente.

Lento para Escalar

Até agora, os fabricantes e outros líderes de indústria têm sido lentos em escalar a IA, o que tem dificultado a velocidade com que vimos resultados significativos. De fato, quase 7 em 10 (67%) líderes de negócios estão adotando a IA de forma lenta, de acordo com um relatório da tech.co.

A IA é uma ferramenta, não um resultado. Tem que haver uma mudança cultural para realizar os benefícios reais desses investimentos – tem que ser mais do que apenas colocar sensores em máquinas. A mão de obra qualificada já é difícil de manter e ainda mais difícil de encontrar. A população dos EUA está envelhecendo a uma taxa mais rápida, com menos pessoas entrando na força de trabalho. Agora é a hora de avançar com a IA confiável, pois é essencial para reter conhecimento e impulsionar as indústrias para frente.

Ferramentas de IA geradora, como o ChatGPT, são impressionantes, mas o mundo dos negócios precisa de mais do que isso. Ela requer IA construída com propósito, direcionada a problemas específicos e difíceis – e ela precisa de resultados. É aí que entra a IA confiável, e a manufatura forneceu um livro de jogadas impressionante.