Setor Industrial Enfrenta Desafios de Integração de IA, Revela Relatório Aras

O principal provedor de soluções PLM (gerenciamento do ciclo de vida do produto) e do fio digital, o exhibit “2024 Spotlight on the Future” indica uma enorme discrepância na prontidão de adoção de IA no setor Industrial. De acordo com o relatório, cerca de 80% das empresas, que estão envolvidas na fabricação e processamento de commodities industriais, são incapazes de compreender o conceito de IA ou a competência de nível estratégico necessária para usar a IA efetivamente, conforme encontrado. No entanto, um sentimento otimista global — 84% das empresas — espera que a IA dê vida a novos ou melhorados serviços, com 82% deles prevendo uma melhoria súbita nos padrões de qualidade.

Insights da pesquisa sobre prontidão vs. expectativa

O estudo pervasivo conduzido entre 835 executivos sênior de prestígio, tanto de empresas estrangeiras quanto locais, dentro dos Estados Unidos, Europa e Japão, era composto por um fundo industrial heterogêneo. Ele destaca uma questão urgente: o fato de que um segmento importante das empresas experimenta gargalos de capacidade (79%), falta de expertise (77%), suas soluções de TI sendo geralmente isoladas (75%) e preocupações com a qualidade dos dados (70%) é um problema importante para a indústria. 

Esses impedimentos compreendem elementos substanciais que minam o uso harmonioso e o funcionamento adequado das tecnologias de IA no setor industrial. Indo além para uma luz mais positiva, o relatório mantém o acompanhamento de um consenso sobre as possíveis vantagens da introdução da IA como parte dos processos PLM. Foi ascertainado que 75% dos entrevistados apoiam a ideia de que a IA é um fator positivo sobre inteligência artificial em suas estratégias de negócios. É mais interessante notar que um terço daqueles que participaram da pesquisa acham que suas infraestruturas PML e de dados atuais estão muito bem posicionadas para suportar tecnologias de IA, enquanto dois terços acham o oposto. Isso é um sinal de divisão entre um número igual de entrevistados.

O papel crítico da qualidade dos dados

O relatório da Ara coloca os dados de alta qualidade em primeiro lugar em suas iniciativas de IA e se concentra em como. A pesquisa dos participantes reflete a importância dos dados de informações do produto, dados de controle de qualidade, dados de produção e dados do consumidor, mas ainda pode ficar aquém dos objetivos de negócios devido à qualidade dos dados atuais. Para combater o aumento deste problema, 51% dos respondentes estão acelerando atividades para aumentar os processos de produtividade, enquanto 46% estão nos dados de serviços e 45% nos conjuntos de dados de pesquisa e desenvolvimento. 

A natureza variável dessas formas de progresso de trabalho mostra a mudança que agora pode ser esperada na forma como a IA será usada na indústria, o que é devido à indústria agora olhar para o papel que os dados de qualidade desempenham. Enquanto Roque Martin, CEO da Aras, aponta a proatividade bem necessária na abordagem da empresa como um todo em direção à tecnologia inovadora de IA, desde o desenvolvimento do produto até sua produção e vendas, eles querem ver as empresas com PLM dinâmico e desatualizado serem muito mais do que aquelas que se encaixam bem nas esferas de novas e tecnologias ricas em dados. Através da adoção da IA, as empresas podem lucrar muito mais com o avanço tecnológico e as chances que ele abre.

Otimismo de IA em meio a desafios industriais

A outra proporção de participantes da pesquisa declara otimismo, com 84% pensando na IA enviando outros ou melhorados serviços e 82% contando com a qualidade e confiabilidade dos serviços como uma melhoria. Essa perspectiva apresenta a oportunidade para a IA tornar as empresas e seus clientes melhores, e as limitações atuais não devem ser um ímpeto de medo. 

A prontidão do setor industrial para a implementação da IA pode ser observada no relatório "The Industrial Sector Today", realizado pela Aras. Na superfície, os resultados incorporam uma avaliação crítica impecável das deficiências em conhecimento, capacidade e qualidade dos dados. No entanto, há uma forte corrente subterrânea de otimismo em relação à IA como um agente transformador. Com a ALM tentando lidar com esses desafios, ela mantém sua atenção na melhoria da qualidade e modernização dos sistemas PLM. Além de seu objetivo atual de sucesso a curto prazo, trata-se de um esforço de sustentabilidade e sobrevivência competitiva a longo prazo em uma era em que a IA é um determinante importante.

As informações geradas pela pesquisa tornam-se um alerta para as empresas perceberem a necessidade de um novo modelo integrado de adoção de IA. Esse despertar também traz o amanhecer de uma nova era, onde a tecnologia e a expertise humana entrelaçam suas forças para impor um nível de eficiência e inovação nunca visto até então.