A inteligência artificial tornou-se prioridade estratégica nos negócios de praticamente todos os sectores. Pelo menos é o que as empresas comunicam ao mercado, quase fazendo crer que quem não está lá, seja a fornecer soluções de IA, seja a utilizar, está a perder terreno e oportunidades. Com toda esta euforia em torno do tema, a discussão parece já ter deixado de estar centrada apenas no potencial da tecnologia. A questão que começa agora a ganhar peso nas organizações é outra: onde está, afinal, o retorno? Entre ganhos de produtividade, automação de processos e aceleração da tomada de decisão, fornecedores e empresas utilizadoras defendem que a IA já está a produzir impacto real. Mas admitem também que os resultados dependem menos do entusiasmo em torno da tecnologia e mais da maturidade dos dados, da integração nos processos e da capacidade das organizações para transformar operações, equipas e modelos de trabalho.
A Siemens, por exemplo, olha para o retorno da IA de forma muito pragmática: não é a tecnologia, por si só, que gera valor, mas a sua aplicação concreta a processos de negócio, de engenharia, de produção, de edifícios e de infra-estruturas. «Por isso, o retorno deve ser medido por indicadores objectivos: tempo poupado, melhoria da qualidade, diminuição de paragens não planeadas, maior eficiência operacional, redução de custos ou aceleração dos ciclos de desenvolvimento e de novas cadeias de valor», disse à businessIT Hélio Jesus, responsável por tecnologia e inovação na Siemens Portugal. «Temos, essencialmente, duas frentes de actuação. A primeira está ligada à produtividade interna. Ferramentas como o SiemensGPT, que utiliza os principais modelos de inteligência artificial disponíveis, sempre numa instância privada e com ‘data fencing’, garantindo que a informação da Siemens permanece protegida e isolada de ambientes externos, apoiam os colaboradores na utilização de ferramentas e processos, na preparação e melhoria de documentos, na organização de tarefas e na elaboração de modelos e listas de verificação adaptadas ao dia a dia». O TenderGPT, explica o responsável, aplica a mesma lógica ao processo comercial, ajudando a organizar informação e a acelerar a preparação de propostas. «Nestes casos, os ganhos podem ser visíveis em prazos curtos, muitas vezes em semanas, porque incidem sobre tarefas repetitivas ou intensivas em conhecimento».
IA industrial ganha espaço
A segunda frente, «e provavelmente a mais relevante para os nossos clientes», é a IA industrial. «Estamos a viver uma nova fase, em que o verdadeiro valor da IA reside na ligação entre o mundo digital e o físico: máquinas, fábricas, infra-estruturas e processos produtivos». Ao contrário das aplicações generalistas de IA utilizadas no dia a dia, Hélio Jesus defende que a IA industrial distingue-se pela especialização: requer modelos treinados com dados específicos do sector, conhecimento aprofundado de processos, e integração de disciplinas como física, química ou engenharia. «Já não basta experimentar ou realizar pilotos; é essencial integrar a IA em operações críticas, com elevados padrões de qualidade de dados, cibersegurança, soberania da informação, integração com sistemas existentes e capacidade de operar em escala». Por isso, a Siemens fala de ‘industrial-grade’ AI: inteligência artificial desenhada para ambientes produtivos, com exigências de segurança, conformidade e fiabilidade significativamente superiores às das aplicações digitais generalistas. «Este é um caminho evolutivo, suportado por tendências como ‘foundation models’ industriais, agentes autónomos, modelos multimodais e computação no ‘edge’, que permitem acelerar a adopção, escalar soluções e garantir que a IA passa de teste a infra-estrutura operacional».
Em iniciativas ligadas à qualidade, à optimização de processos ou à produção, os resultados dependem, segundo este executivo, da maturidade operacional. «Uma das tendências mais marcantes é a virtualização crescente e o desenvolvimento de ‘digital twins’, ou em modelos mais avançados, no desenvolvimento de metaversos: modelos digitais avançados que simulam, testam e validam produtos, linhas de produção e instalações fabris em ambiente virtual». Esta abordagem, disse à businessIT, permite antecipar cenários, reduzir riscos e optimizar processos antes de qualquer implementação física, tornando possível identificar problemas e oportunidades que dificilmente seriam detectados de outra forma. «Nestes casos, o retorno mede-se pela produtividade, pela qualidade, pela redução de desperdício e pela estabilidade operacional».
