Relatório da Aras aponta desafios na integração da IA ​​no setor industrial

A principal fornecedora de soluções PLM (gestão do ciclo de vida do produto) e de cadeia de valor digital, em seu relatório “2024 Spotlight on the Future”, indica uma grande discrepância no setor industrial em relação à prontidão para a adoção de IA. De acordo com o relatório, cerca de 80% das empresas envolvidas na fabricação e processamento de commodities industriais não conseguem compreender o conceito de IA ou a competência estratégica necessária para utilizá-la de forma eficaz. Apesar disso, observa-se um otimismo global — 84% das empresas esperam que a IA dê origem a serviços novos ou aprimorados, com 82% delas prevendo uma melhoria significativa nos padrões de qualidade.

Análises da pesquisa sobre preparação versus expectativa

O abrangente estudo realizado com 835 executivos de alto nível de empresas estrangeiras e locais dos Estados Unidos, Europa e Japão, com formações industriais heterogêneas, destaca um problema premente: o fato de uma parcela significativa dessas empresas enfrentar gargalos de capacidade (79%), falta de conhecimento especializado (77%), soluções de TI isoladas (75%) e preocupações com a qualidade dos dados (70%) representa um grande problema para o setor. 

Esses entraves compreendem elementos substanciais que prejudicam o uso harmonioso e o funcionamento adequado das tecnologias de IA no setor industrial. Em uma perspectiva mais positiva, o relatório tracpara um consenso em relação às possíveis vantagens da introdução da IA ​​como parte dos processos de PLM. Constatou-se que 75% dosdentapoiam a ideia de que a IA é um fator positivo da inteligência artificial em suas estratégias de negócios. É interessante notar que um terço dos participantes da pesquisa acredita que suas infraestruturas atuais de PLM e dados estão muito bem posicionadas para suportar tecnologias de IA, enquanto dois terços pensam o contrário. Isso indica uma divisão entre um número igual dedent.

O papel crucial da qualidade dos dados

O relatório da Ara prioriza dados de alta qualidade em suas iniciativas de IA e se concentra em como implementá-los. A pesquisa com os participantes reflete a importância dos dados de informações sobre produtos, dados de controle de qualidade, dados de produção e dados do consumidor, mas ainda há uma lacuna a ser superada para atingir os objetivos de negócios devido à qualidade dos dados atuais. Para combater esse problema crescente, 51% dos respondentes estão acelerando as atividades para aumentar os processos de produtividade, enquanto 46% estão focados em dados de serviços e 45% em conjuntos de dados de pesquisa e desenvolvimento. 

A natureza variável desses formulários de progresso do trabalho demonstra a mudança que se pode esperar na forma como a IA será utilizada na indústria, devido à crescente importância que o setor atribui à qualidade dos dados. Roque Martin, CEO da Aras, destaca a proatividade necessária na abordagem da empresa como um todo em relação à tecnologia inovadora de IA, desde o desenvolvimento do produto até sua produção e vendas. A empresa almeja que as companhias com sistemas PLM dinâmicos e obsoletos superem em muito aquelas que se adaptam bem às novas tecnologias ricas em dados. Com a adoção da IA, as empresas podem lucrar muito mais com o avanço tecnológico e as oportunidades que ele proporciona.

Otimismo em relação à IA em meio a desafios industriais

A outra parcela dos participantes da pesquisa demonstra otimismo, com 84% acreditando que a IA poderá oferecer serviços diferentes ou aprimorados e 82% contando com a qualidade e a confiabilidade dos serviços como uma melhoria. Essa perspectiva representa uma oportunidade para a IA beneficiar empresas e seus clientes, e as limitações atuais não devem ser motivo de temor. 

A prontidão do setor industrial para a implementação de IA pode ser observada no relatório “O Setor Industrial Hoje”, elaborado pela Aras. À primeira vista, os resultados refletem uma avaliação crítica impecável das defiem conhecimento, capacidade e qualidade dos dados. No entanto, há uma fortetronde otimismo subjacente em relação à IA como agente transformador. Com a Gestão Avançada do Ciclo de Vida (ALM) buscando lidar com esses desafios, ela mantém o foco na melhoria da qualidade e na modernização dos sistemas de Gestão do Ciclo de Vida de Produtos (PLM). Além do objetivo imediato de sucesso a curto prazo, trata-se de um esforço de longo prazo para a sustentabilidade e a sobrevivência competitiva em uma era na qual a IA é um fator determinante.

As informações geradas pela pesquisa servem de alerta para que as empresas percebam a necessidade de um novo modelo integrado de adoção de IA. Esse despertar também marca o início de uma nova era, na qual a tecnologia e a expertise humana unem forças para alcançar um nível de eficiência e inovação jamais visto.