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, Meta e Amazon fazerem investimentos significativos nos GPUs de IA da Nvidia, 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.