O setor industrial é uma das áreas da economia que mais tem vindo a utilizar a inteligência artificial (IA) no redesenho dos seus processos e na redefinição das suas estratégias. No entanto esta tecnologia não se limite a uma aplicação meramente industrial e tem implicações em todos os setores da economia e da sociedade.
Já abordámos aqui o tema da Indústria 4.0, um termo que tem vindo a ganhar relevância ao longo dos anos e se cruza com muitos dos seus conceitos com a IA.
Antes de mais importa definir o conceito de inteligência artificial. Esta definição não é consensual entre todos os agentes do setor, por ser uma área em rápida evolução e cujos limites se têm vindo a alargar.
Podemos definir IA com a área das ciências de computadores que promove o desenvolvimento de máquinas “inteligentes” que tenham uma perceção do ambiente onde se encontram e tomem decisões que maximizem as possibilidades de sucesso de determinada ação. Andreas Kaplan e Michael Haenlein, definem IA como “a capacidade de um sistema em interpretar de forma correta informação externa, aprender com essa informação e usar essa aprendizagem para atingir objetivos específicos e executar tarefas específicas de forma dinâmica”.
A IA tem impacto na melhoria da eficiência através de nomeadamente, melhoria da manutenção com impacto na redução dos tempos de paragem, melhor qualidade dos produtos e na implementação de produtos com melhores desenhos e construção e no desenvolvimento de cadeias de valor inteligentes. Os grandes fabricantes incorporam cada vez mais sistemas de análise de informação que se baseiam em IA.
Qual o impacto da IA na área de fabricação industrial?
Manutenção inteligente – Na indústria assume particular relevância a área de manutenção industrial. A manutenção dos equipamentos e das linhas de produção, bem como os tempos de paragem não planeados com origem em avarias representam uma importante fonte de custos para as empresas. Em 2013 um estudo da consultora Solomon Associates, especializada no setor energético, defende que os tempos de paragem não planeados representam 50 mil milhões de dólares anualmente e que estas paragens têm como causa falhas nos equipamentos resultantes de manutenção ineficiente.
A utilização de sistemas preditivos, com algoritmos de IA incorporados é essencial para as empresas industriais e permite efetuar previsões sobre o mau e bom funcionamento dos seus equipamentos e componentes e planear antecipadamente a manutenção com base nessa informação. A manutenção inteligente permite reduzir drasticamente os tempos de paragem não planeados e aumentar o período de vida útil dos ativos produtivos.
Qualidade 4.0 – Os produtos atuais incorporam cada vez mais características únicas, ao permitirem a customização total pelo cliente. A indústria 4.0 aproxima o cliente final dos fabricantes, mas aumenta a complexidade dos processos produtivos. As quantidades produzidas de cada produto são cada vez menos. Por outro lado, os tempos de entrega e os requisitos de qualidade por parte dos clientes são cada vez mais exigentes.
A qualidade 4.0 incorpora os princípios da indústria 4.0 e utiliza algoritmos de IA para detetar antecipadamente anomalias na produção que poderão provocar problemas de qualidade nos produtos. Ao detetar e corrigir estas falhas numa fase preliminar do processo, é maximizada a qualidade dos produtos e a eficiência dos processos. Este conceito inclui também a possibilidade dos fabricantes recolherem informação sobre a utilização dos seus produtos pelo cliente final e usar essa informação para o desenvolvimento de produtos novos e melhorados.
Melhores produtos e mais adaptados ao mercado – O design e desenvolvimento de produtos mais ajustados às necessidades do mercado com recurso a algoritmos de IA é uma realidade. Estes algoritmos recolhem toda a informação disponível (materiais, métodos de produção, limitações orçamentais, restrições temporais e outras, etc.), testam todas as soluções possíveis e apresentam as melhores propostas.
Cadeias de valor inteligentes – A utilização de IA na gestão de cadeia de valor é já uma realidade nas grandes empresas. A IA tem uma utilização extensa neste campo, mas um exemplo poderá ser a utilização de IA para efetuar previsões de inventário, procura de fornecedores e compras, cujo contributo para a tomada de decisão será muito importante para a gestão de armazém de forma automática. Poderão também ser utilizados chatbots para contactar fornecedores em alguns assuntos, efetuar encomendas e outras tarefas de procurement e que representam autênticos assistentes virtuais. Uma utilização possível também e cada vez mais próxima da realidade são os veículos autónomos, cujo impacto na logística poderá representar tempos de entrega menores e mais precisos, menor impacto no ambiente e menores custos com mão-de-obra. A utilização de drones e robots autónomos para a realização de entregas é também uma realidade já anunciada e que está em vias de ser implementada por alguns gigantes da logística (Amazon Prime Air).
Estes são apenas alguns exemplos de aplicações possíveis de IA no setor industrial. Existem aplicações infinitas para a utilização de IA ao serviço das empresas, mas esta utilização traz também exigências acrescidas à gestão das empresas e à sociedade.
Quais são as implicações da utilização de IA nas empresas?
Kaplan e Haenlein definiram os principais campos onde a utilização de IA poderá ter impacto nas empresas, os 3 C’s das implicações organizacionais (Confidence, Change e Control):
Este quadro resume os possíveis impactos internos e externos da utilização da IA nas organizações, que podem ser divididos também pelos vários shareholders mencionados no mesmo:
Gestores – Os gestores terão desafios constantes na gestão de um ambiente de trabalho dinâmico e alterado pelos impactos da IA. Será necessário adotar um estilo de liderança que transmita confiança aos colaboradores, ao mesmo tempo que a tecnologia implementada lhes permite ser mais eficiente e trabalhar com eles e não contra eles. Os gestores têm agora mais e melhor informação disponível, alavancada em algoritmos de IA, que permitirá tomar decisões mais sustentada e robustas. Esta grande quantidade de informação não deverá substituir a intuição dos gestores na tomada de decisão, mas sim ajudar neste processo.
Colaboradores – A IA irá alterar o tipo de trabalho desenvolvido. À medida que a tecnologia for evoluindo, cada vez mais tarefas serão atribuídas à IA. Os colaboradores deverão ser capazes de se adaptar, alterando e desenvolvendo as suas competências de forma constante, para acompanhar os avanços tecnológicos da IA.
Máquinas – Toda a tecnologia utilizada, sejam máquinas ou sistemas de IA, têm obrigatoriamente de ser controlada por humanos. Até os sistemas mais avançados de IA têm falhas, ou até poderão mesmo sofrer ataques de vírus ou hackers. A qualidade e fiabilidade da informação que se transmite aos sistemas de IA será essencial para dotar esses sistemas de capacidade de decisão e reação adequada. Este controlo da informação e dos sistemas terá, obrigatoriamente, de ser feito por humanos.
Consumidores – Os consumidores avaliam a performance de um produto/serviço pela diferença entre a qualidade desse mesmo produto/serviço e as suas expectativas. Existe ainda um caminho a percorrer para que os clientes confiem nas capacidades de um sistema de IA para gerir os seus dados pessoais e dar recomendações com base nos mesmos. Existem já sistemas de IA que permitem avaliar os resultados de exames clínicos (RX por exemplo) tão bem, ou melhor, que um especialistas. No entanto alguns pacientes terão resistência em confiar no veredicto de uma máquina.
Concorrentes – Tal como em todos os setores, as inovações introduzidas poderão significar vantagens competitivas sustentáveis. Os conceitos inerentes à IA estão amplamente divulgados, pelo que o caminho da diferenciação será trilhado por hardware mais rápido e robusto e uma maior quantidade de informação disponível para alimentar os sistemas.
Estados – O avanço dos sistemas de IA traz também responsabilidades e desafios acrescidos às nações. Os Estados deverão capazes de regular e legislar a utilização de IA para estabelecer um modelo de controlo eficiente que permita ao mesmo tempo o desenvolvimento da tecnologia e da economia e proteja o direito à privacidade dos cidadãos. A proteção de dados e a privacidade tem sido um tema central nesta discussão. A União Europeia implementou recentemente regulamentos que demonstram esta preocupação (R.G.P.D.). Ao mesmo tempo que estas regras protegem os cidadãos, colocam restrições ao avanço da IA no continente, pelo que será muito improvável que a Europa consiga ombrear com os E.U.A. ou com a China pelo domínio da IA. Estes dilemas serão uma preocupação nos próximos anos. Qual a “quantidade” de privacidade que estamos dispostos a perder para salvaguardar o desenvolvimento económico.
A IA está aí e representa fatores de inovação e de estabelecimentos de vantagens competitivas sustentáveis para as empresas. Ao mesmo tempo existem responsabilidade acrescidas de todos os intervenientes na procura de equilíbrio entre o desenvolvimento económico e na proteção da sociedade e apresentará nos próximos anos um vasto leque de dilemas para resolver.
Quem vai ganhar? Só o futuro o dirá, mas o futuro está já aqui!
“ Talvez devêssemos parar por um momento e focarmo-nos não só em tornar a IA melhor e mais bem-sucedida como também colocá-la ao serviço da humanidade.”
Stephen Hawking, Web Summit Lisboa – Novembro 2017
Fontes:
“Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence”, 2018 Kelley School of Business, Indiana University. Published by Elsevier Inc.;
“5 ways industrial AI is revolutionizing manufacturing”, Philip Kushmaro, CIO Magazine, Setembro 2018;
“Using AI To Streamline The Supply Chain” Andres Richter, Forbes Technology Council, Novembro 2018.
