A inteligência artificial (IA) industrial atravessa uma nova fronteira, impulsionada por avanços em modelos de fundação, IA física e IA agentica. Essas tecnologias abrem caminho para a automação de tarefas mais complexas em ambientes industriais, um salto significativo em relação às décadas de análise preditiva e aplicações especializadas. No entanto, a IA industrial difere radicalmente de suas contrapartes puramente digitais: ela interage diretamente com sistemas físicos, onde decisões imprevistas podem ter consequências severas para a segurança, confiabilidade e infraestruturas críticas. Nesse cenário, a implantação responsável emerge como pilar central para a próxima onda de automação industrial.
"Como podemos alavancar essas tecnologias mantendo a segurança, a confiabilidade das operações e, ainda assim, entregar as promessas das novas capacidades?", questiona Arti Garg, tecnóloga-chefe da AVEVA. A complexidade aumenta à medida que os novos sistemas de IA se tornam mais capazes, mas também menos previsíveis e explicáveis. Um fundamento essencial para essa transição é a gestão de dados. Sistemas industriais frequentemente agregam informações de telemetria, logs de serviço, documentos de engenharia e outras fontes dispersas. Tecnologias emergentes prometem conectar e correlacionar esses dados de forma mais ágil, oferecendo suporte em tempo real para o diagnóstico de problemas. Robôs equipados com IA poderiam ir além, coletando dados em ambientes perigosos sem expor trabalhadores a riscos.
No entanto, a crescente autonomia demanda novas abordagens de governança. A AVEVA propõe um arcabouço para IA responsável que prioriza segurança, eficiência e supervisão humana. Garg argumenta que a IA deve atuar como um complemento, e não um substituto, das pessoas nos ciclos de decisão críticos, com barreiras de segurança definindo os limites de ação dos sistemas automatizados e a responsabilidade dos supervisores humanos. A sustentabilidade também compõe essa equação. A IA pode otimizar a gestão de sistemas de energia complexos com a expansão da geração renovável, ao mesmo tempo em que as organizações precisam compreender o impacto ambiental da própria IA. Garg participa de um grupo de trabalho do IEEE que desenvolve uma metodologia padrão para medir esse impacto em diversas áreas, como eletricidade, energia, recursos, água e carbono.
A próxima fase promete levar a IA industrial ainda mais para o mundo físico, com robôs e drones autônomos e codificação assistida por IA que permite a especialistas de domínio criar novas aplicações. Contudo, realizar esse potencial exigirá mais do que apenas a implantação de novas tecnologias. Será necessário repensar processos de negócio, estabelecer salvaguardas adequadas e capacitar trabalhadores experientes com novas formas de aplicar seu conhecimento, construindo um modelo de automação não apenas mais autônomo, mas também mais seguro, eficiente e sustentável. "Sistemas autônomos, sejam robôs ou drones, realmente mudarão a forma como trabalhamos em plantas, em sistemas de energia, em locais de mineração", afirma Garg. "De uma forma que tornará esses tipos de operações mais eficientes, muito mais seguras para os seres humanos envolvidos e mais produtivas."
O Desafio da Autonomia em Sistemas Físicos
A adoção de IA na indústria, embora não seja novidade para empresas como a AVEVA, que atua no setor há mais de duas décadas, atingiu um ponto de inflexão. A mudança não reside na existência da IA, mas na natureza das tecnologias emergentes: modelos de fundação de propósito geral, IA física e IA agentica. Estes últimos aceleram as capacidades de robótica e sistemas autônomos, e permitem automação em nível de software. Garg aponta um aumento de quase 78% na adoção de IA no setor industrial nos últimos dois anos, um crescimento exponencial que desafia as hesitações anteriores em relação a modelos com resultados menos previsíveis.
O cerne do desafio industrial reside na necessidade de coletar e correlacionar dados de sistemas díspares – telemetria de equipamentos, logs de manutenção, documentação de engenharia. A IA moderna, incluindo bancos de dados gráficos e algoritmos de correspondência de dados, pode acelerar drasticamente essa tarefa. Isso permite que operadores diagnostiquem problemas em tempo real com o auxílio de dispositivos móveis, acessando informações que antes exigiriam horas de pesquisa manual. A perspectiva de robôs coletando dados em ambientes perigosos, transmitindo-os para operadores remotos, exemplifica o potencial de segurança e eficiência. Contudo, essa maior autonomia levanta a questão fundamental da governança: como gerenciar sistemas cujos comportamentos podem ser menos previsíveis e explicáveis, especialmente quando interagem com o mundo físico e com a segurança humana?
Governança e Segurança: Pilares da IA Responsável
Para a AVEVA, a IA responsável se baseia em um tripé: segurança, eficiência (incluindo a ambiental) e a preservação da segurança e supervisão humana. Essa abordagem se traduz em um modelo de governança em camadas, aplicável tanto ao uso interno da IA pela empresa quanto à sua integração em produtos para clientes. Um princípio fundamental é manter o ser humano no centro do processo de tomada de decisão. A IA deve aumentar as capacidades humanas, não substituí-las, com a ética e o julgamento humano guiando onde a tecnologia pode agregar valor.
Os riscos associados à IA industrial são amplificados pela sua interação com sistemas físicos. Ao contrário de um ambiente puramente digital, um erro em uma planta industrial pode ter consequências diretas e graves para a segurança humana e a continuidade de operações essenciais, como fornecimento de energia ou extração de recursos. A natureza evolutiva e, por vezes, não explicável dos modelos de IA mais recentes exige cautela redobrada. A capacidade de aprendizado contínuo desses modelos, embora promissora para a adaptação, pode introduzir imprevisibilidade em sistemas críticos. A governança, portanto, deve ser robusta o suficiente para definir claramente onde a automação pode avançar e onde a intervenção humana é indispensável.
Implicações para o Futuro do Trabalho e Sustentabilidade
A transição para maior autonomia na indústria apresenta oportunidades significativas, especialmente diante de mudanças demográficas na força de trabalho. Com uma parcela considerável de trabalhadores experientes se aproximando da aposentadoria nos próximos anos, a IA pode ser crucial para capturar e transferir conhecimento tácito. Sistemas de IA que aprendem e aplicam experiências de diferentes locais podem mitigar a perda de expertise. Além disso, a IA desempenha um papel vital na transição para a sustentabilidade. Ela é fundamental para gerenciar a complexidade crescente das redes elétricas com maior penetração de fontes renováveis intermitentes, como a solar distribuída. A IA auxilia operadores a monitorar a oferta e a demanda de energia e a manter a qualidade da eletricidade, algo desafiador com a diversificação das fontes.
Paralelamente, a sustentabilidade da própria IA é uma preocupação crescente. A inexistência de uma metodologia padronizada para medir o impacto ambiental da IA – consumo de energia, água e recursos, emissões de carbono – é um obstáculo. O IEEE, através do grupo de trabalho P7100, liderado por Garg, busca estabelecer essa padronização. A escolha de modelos de IA adequados ao tamanho e complexidade da tarefa é uma estratégia inicial para otimizar o uso de recursos computacionais e, por consequência, reduzir a pegada ambiental da IA. Essa otimização também pode, de forma anexa, aumentar a previsibilidade do comportamento do sistema.
Perguntas em Aberto e o Caminho Adiante
O equilíbrio entre automação de ciclo fechado e a responsabilidade humana no controle de sistemas industriais ainda está sendo definido. A AVEVA explora modelos onde a IA sugere ajustes em pontos de operação, com pilotos bem-sucedidos na automação dessas mudanças, mas sempre com guardrails claros para evitar desvios perigosos. A natureza da IA, diferente da inteligência humana, exige a criação de barreiras de segurança adaptadas, um campo que ainda demanda aprendizado e experimentação. A capacidade da IA de sintetizar vastas quantidades de dados para destacar informações cruciais é um benefício inegável, mas a compreensão humana dos riscos associados a essas sugestões é primordial.
O futuro da IA industrial autônoma e responsável dependerá da capacidade das organizações de adaptar seus processos de negócio e desenvolver novas formas de colaboração entre humanos e máquinas. A lição de um cliente como a SCG Chemicals, que alcançou alta confiabilidade e ROI com uma plataforma de análise preditiva baseada em dados robustos, é que a fundação de dados é essencial. A hesitação em adotar IA, embora compreensível devido aos riscos, pode se tornar um custo maior a longo prazo, à medida que a tecnologia se torna cada vez mais transformadora. A indústria busca maneiras de testar essas inovações em ambientes controlados, reconhecendo o potencial para ganhos significativos em segurança, eficiência e produtividade.
Um dos avanços mais entusiasmantes para os próximos 18 meses é o potencial de técnicos com profundo conhecimento de domínio, mas sem formação em software, utilizarem técnicas de codificação assistida por IA para desenvolver novas aplicações. Isso democratiza a inovação e pode gerar soluções que os especialistas em software não antecipariam. Além disso, a rápida evolução de sistemas robóticos e autônomos promete transformar operações em plantas, sistemas de energia e mineração, tornando-as mais eficientes e seguras. A adoção dessas tecnologias, no entanto, exigirá uma mudança fundamental nos processos de negócio, mais do que um mero avanço tecnológico.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · MIT Technology Review
