As operações físicas são centrais para nossa economia, impulsionando a vida cotidiana através do fluxo contínuo de bens e serviços — seja no transporte, desenvolvimento de infraestrutura ou gestão de utilidades. Esses setores abrangem indústrias como construção, transporte, logística e distribuição de alimentos, que juntos representam mais de 40% do PIB dos Estados Unidos. Apesar de sua importância, essas indústrias tradicionalmente recebem atenção limitada de tecnologias projetadas para enfrentar seus desafios específicos.
Enquanto a maioria dos setores adota avanços tecnológicos, as operações físicas frequentemente se apoiam em sistemas baseados em papel e processos manuais. No entanto, uma mudança está em andamento. Inovações tecnológicas estão permitindo a captura de grandes volumes de dados de ativos de campo, facilitando a transição de operações manuais para digitais e interconectadas.
Organizações que abraçam essa transformação digital agora podem aproveitar uma crescente gama de ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, melhorando os resultados para clientes, funcionários e suas finanças.
Por que essas indústrias são ideais para a transformação com IA?
A chave está nos dados. Empresas de operações físicas lidam com enormes volumes de dados — frequentemente na ordem de petabytes — armazenados na nuvem e aumentando significativamente na borda. Esses dados não se limitam a um único tipo; incluem diversas formas, como leituras de temperatura, saídas de sensores inerciais, textos e arquivos de vídeo. A complexidade e riqueza dessas informações exigem uma análise abrangente para gerar insights acionáveis. A IA é especialmente adequada para extrair valor desses dados operacionais, oferecendo insights mais profundos em menos tempo do que as análises tradicionais.
Modelos base são um ponto de partida promissor para empresas de todos os tamanhos. Esses modelos podem se adaptar rapidamente aos dados proprietários de uma empresa ou ser refinados em modelos especializados, permitindo uma implantação econômica, mesmo na borda.
Além disso, muitos trabalhadores nessas indústrias atuam fora de ambientes de escritório tradicionais. Enquanto alguns papéis gerenciais ocorrem em escritórios, grande parte da força de trabalho está envolvida em tarefas práticas — seja na coleta de resíduos, construção de rodovias, entrega de supermercado ou transporte de longa distância. Insights preventivos orientados por IA e alertas em tempo real são cruciais para apoiar esses funcionários da linha de frente, que dependem de comunicação remota eficaz.
As equipes de engenharia que desenvolvem modelos para esses ambientes devem garantir que seus modelos especializados possam operar de forma eficiente em diversas tarefas, equipamentos, climas, idiomas e sistemas de medidas. Além disso, os modelos devem ser multimodais, integrando vários tipos de dados do campo para gerar insights acionáveis.
IA para Impacto: Acelerando Insights e Melhorando Resultados
A IA transformadora nas operações físicas deve priorizar o impacto no mundo real em vez de mera implementação tecnológica. Seu objetivo é fornecer resultados tangíveis — que vão desde alertas em tempo real até avaliações preditivas de risco. Alguns casos notáveis incluem:
Melhorias de Segurança: Modelos de IA podem processar imagens de câmeras dash de veículos comerciais para identificar comportamentos de direção inadequados, desencadeando alertas sonoros imediatos para correções. Por exemplo, os produtos da Samsara evitaram 120.000 acidentes em 2022. Clientes como a DHL Express relataram uma redução de 26% nos acidentes e queda de 49% nos custos associados após integrar câmeras de IA.
Da Manutenção Preventiva para a Preditiva: A IA pode fazer com que as organizações passem da manutenção preventiva para a preditiva. Analisando tendências de dados históricos, modelos de aprendizado de máquina podem prever quando o equipamento precisará de manutenção, permitindo alertas proativos. Essa abordagem não apenas minimiza os custos de reparo, mas também permite que as equipes de manutenção atuem de forma mais eficiente.
Fluxos de Trabalho Automatizados: Muitos trabalhadores operacionais dependem de dispositivos móveis para tarefas diárias, como comprovantes de entrega e Relatórios de Inspeção de Veículos (DVIRs). A IA pode simplificar essas atividades automatizando tarefas específicas e fornecendo fluxos de trabalho personalizados, garantindo que os funcionários tenham acesso apenas às informações necessárias quando necessário.
O que o futuro reserva?
O futuro da IA nas operações físicas foca em fechar lacunas de conhecimento e automatizar fluxos de trabalho essenciais. Muitas organizações ainda dependem de registros em papel ou planilhas desatualizadas; a IA pode iluminar tendências dentro dos dados operacionais que podem ter passado despercebidas, apresentando essas informações em formatos acessíveis e acionáveis.
Em relação aos grandes modelos de linguagem (LLMs), como ChatGPT ou Llama, espera-se que esses originem modelos menores e especializados, adaptados a aplicações específicas na indústria. A integração de copilotos de IA também será significativa, permitindo que LLMs forneçam assistência enriquecida em contexto e automatizem tarefas administrativas rotineiras. Essa capacidade é crucial para capacitar não especialistas a navegar por tecnologias complexas usando uma linguagem cotidiana.
O cenário das operações físicas é intricado e em constante evolução. Embora a análise de formatos de dados diversos possa ser um desafio para as equipes de IA, existem oportunidades significativas para simplificar e aprimorar esses processos.
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