A aplicação de IA na indústria necessita de estratégia para a convergência de tecnologias e definição clara de métricas
A inteligência artificial ocupa espaço relevante na indústria já há alguns anos. Os dados de 2024 indicam que a trajetória de adoção ganhou velocidade incomum. Em muitos casos a decisão de investir nasce da pressão competitiva mais do que de estratégias de negócio bem definidas, o que amplia o risco de iniciativas apressadas e com retorno restrito.
Os ganhos observado mostram, que existe um padrão entre as experiências mais consistentes. Organizações que iniciam pelo diagnóstico, estabelecem prioridades e definem métricas claras antes de buscar ferramentas tendem a conseguir associar a IA a ganhos concretos de produtividade e inovação, consolidando a tecnologia como parte de um processo estruturado de transformação.
Essa evolução mostra que a maturidade na aplicação de IA não avança de maneira uniforme entre os diversos setores. Aqueles de base tecnológica mais intensa, como o automotivo e o financeiro, conseguiram alcançar níveis sofisticados de integração, enquanto outras ainda percorrem estágios iniciais, em que prevalece a experimentação.
A diferença se explica pela capacidade de construir ecossistemas que conectam a IA a outras tecnologias de transformação. Soluções como machine e deep learning têm contribuído para análises preditivas mais refinadas, a Internet das Coisas (IoT) tem ampliado o volume e a qualidade de dados em tempo real e o blockchain já demonstra utilidade em cadeias de suprimentos que dependem de rastreabilidade e transparência.
A combinação desses elementos fortalece a autonomia e a resiliência dos processos produtivos, os ganhos mais expressivos surgem quando a aplicação da IA está associada a problemas bem definidos.
“Benefícios da inteligência artificial na indústria. Os avanços observados demonstram que a tecnologia, por si só, não garante resultados. A experiência prática mostra que as empresas que iniciaram pela identificação de lacunas, definição de métricas e análise detalhada de processos foram as que mais avançaram na incorporação estruturada da IA”, disse o diretor de Tecnologia da Informação e Planejamento da Termomecanica Walter Sanches https://www.termomecanica.com.br/ .
Obstáculos para a utilização da IA na indústria. A implementação da inteligência artificial na indústria ainda encontra obstáculos de natureza estrutural, ausência de dados de qualidade éum dos principais fatores de risco, já que compromete a confiabilidade das análises e pode induzir decisões equivocadas.
“A transformação depende da cultura organizacional, pois a introdução de tecnologias disruptivas exige o engajamento das lideranças e o preparo contínuo das equipes em todos os níveis, do operacional ao administrativo e técnico. O alinhamento entre pessoas, processos e objetivos é determinante para reduzir resistências, assegurar a adesão aos novos modelos de trabalho e consolidar o retorno sobre os investimentos realizados”, completa o diretor de Tecnologia da Informação e Planejamento da Termomecanica Walter Sanches https://www.termomecanica.com.br/ .
A criação de uma base sólida de dados configura um pré-requisito inegociável. Estruturar fluxos de coleta, padronizar informações e adotar modelos de governança robustos fortalece a efetividade dos sistemas baseados em IA, e garante que funcionem de maneira segura e integrada ao negócio.
O desenvolvimento da inteligência artificial aponta para um horizonte em que a tecnologia passa a influenciar as atividades operacionais, e as decisões estratégicas de maior complexidade. A convergência entre IA, IoT, computação em nuvem e analytics abre espaço para sistemas industriais capazes de antecipar oscilações de demanda.
