Em dois anos, a Inteligência Artificial (IA) deu um salto absurdo em termos de evolução. A velocidade da tecnologia, contudo, só fez aumentar os desafios e as necessidades das empresas, inclusive do setor automotivo, de entender como aplicar a ferramenta da melhor forma para o negócio.
O tema da IA foi debatido em um dos painéis do Up Next Eletrificados 2024, evento promovido pela Automotive Business que aconteceu na penúltima semana de maio no Cinemark Cidade Jardim, em São Paulo (SP). No painel “O papel das lideranças diante da inteligência artificial exponencial”, executivos falaram das experiências, dos aprendizados – e, claro, dos desafios – que a tecnologia apresenta para suas empresas.
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Thayza Tabisz, consultora especializada em inteligência artificial e ESG da Kearney, ressaltou que os modelos de LLM (large language model) hoje não são os diferencias da IA e sim a forma com que as corporações trabalharão as múltiplas possibilidades da ferramenta.
“O tempero especial que a IA traz é como pegar esses modelos e transformá-los para a realidade do negócio. Existem soluções simples para implementar em casa, só que o grande desafio para implementar isso na sua empresa vai ser a sua qualidade de dados e como você usa e customiza sua solução”, explicou a executiva.
No gancho, Ricardo Santana, sócio da KPMG, reforçou a importância dos líderes e gestores. E destacou como a IA já vem otimizando processos em diferentes áreas da indústria automotiva.
“O papel da liderança é entender como aplicar a IA e tirar proveito dela. Nas áreas de supply chain, de atendimento ao cliente, de design, linhas de montagem quase que automáticas, com robôs,tendo capacidade muito melhor de analisar a qualidade de uma pintura, por exemplo”, destacou.
Carlos Bokor, principal analytics specialist seller da Amazon WS, falou sobre a importância da inteligência artificial na redução de custos. Além do ganho de tempo que a tecnologia traz no desenvolvimento de novos produtos.
“A IA vai trazer muitas oportunidades em toda a cadeia, desde a experiência do produto até o chão de fábrica. Aplicado nos processos da empresa e sendo uma ferramenta de apoio, a ideia é que se consiga ter ciclos de produtos e de inovação mais rápidos e mais baratos”, afirmou.
O outro lado da força: IA não é uma solução mágica
Apesar das vantagens inquestionáveis da IA para os processos produtivos, existem ainda muitas dúvidas e aspectos ainda nebulosos em relação à ferramenta. Uma delas diz respeito ao aperfeiçoamento da tecnologia.
Maurício Mazza, partner industrial manufacturing leader da IBM Consulting, defendeu que a IA ainda necessita de muita evolução e configuração de acordo com o tipo de negócio. Segundo ele, a sociedade vive um “deslumbre” com a inteligência artificial e que hoje, quando se fala em LLMs, se fala apenas de modelos de linguagem.
“Se perguntar para o Chat GPT quanto é dois mais dois ele vai saber pela probabilidade da resposta que um ser humano daria, mas ele não sabe fazer conta e não tem compromisso em acertar números. Preciso configurar fluxos e ensinar a IA a conversar umas com as outras, criando sociedades de inteligência artificial”, ponderou.
O executivo diz que essa diversidade e crescimento traz ainda mais desafios para as companhias.
“Treinar um LLM, que tem mais de 70 bilhões de parâmetros para dar respostas, é uma tarefa que consome muito tempo e que tem um risco de alucinação porque ele pode entender coisas erradas”, exemplificou. “É preciso treinar de forma mais específica, com base menor e respostas mais assertivas. Está ficando mais complicado, tem muitos cenários, não há uma resposta só e nem é simples” completou.
Santana alertou ainda para o risco de as empresas acharem que a IA é a resposta para todos os problemas. O executivo da KPMG afirmou que é preciso investimento por parte das empresas e lideranças para fazer com que a tecnologia trabalhe a favor dos negócios.
“Um dos pecados das empresas é achar que a IA é uma caixa mágica. A incerteza nesse campo é praticamente uma certeza”, observou.
A consultora da Kearney ainda defendeu que é preciso uma integração das áreas em relação à aplicação da IA na companhia.
“Existe o desafio de trazer as equipes de negócios junto com as de tecnologia. Não é só desenvolver no time de tecnologia e disponibilizar para o time de negócios, pois isso vai dar errado”, alertou Thayza Tabisz.