A implementação da IA no setor automóvel progride lentamente

Neste estudo, intitulado ‘Accelerating Automotive's AI Transformation: How driving AI enterprise-wide can turbo-charge organizational value’, foram entrevistados 500 responsáveis por grandes empresas da indústria automóvel, de oito países. Foi usado, como meio de comparação, um outro estudo de 2017, para identificar a evolução das tendências de investimento e a implementação de soluções de inteligência artificial nesta indústria. O relatório final identifica duas razões para a modesta adesão do setor a estas soluções:

• Os obstáculos à transformação tecnológica, tais como a existência continuada de sistemas de IT tradicionais, a falta de disponibilidade de dados e a carência de competências: são significativos
• À medida que as empresas enfrentam a realidade do processo de implementação dos sistemas de inteligência artificial, as elevadas expetativas iniciais dão lugar a uma visão mais pragmática do tema.

A implementação da IA em escala está a aumentar lentamente: Desde 2017 (ver gráfico acima), o número de empresas da indústria automóvel que implementaram com sucesso a IA em todos os níveis da organização (em escala) aumentou apenas marginalmente (de 7% para 10%). Pelo contrário, é cada vez maior o número de empresas que não utilizam IA (passou de 26%, em 2017, para 39%). De acordo com o relatório, apenas 26% das empresas têm projetos-piloto de IA implementados (contra 41% em 2017). Isto pode dever-se, segundo o estudo, ao facto de as empresas estarem a ter mais dificuldade em obter o retorno esperado do investimento.

Os resultados também revelam uma disparidade considerável entre regiões: 25% das empresas norte-americanas estão a adotar a IA em escala, enquanto que, na China, apenas 9% das empresas o estão a fazer (embora este último valor reflita um aumento significativo em comparação com os 5% de 2017). Em França, esse número baixa para 8%, em Itália para 5% e na Índia para 2%.

O setor pode retirar benefícios substanciais da adoção da inteligência artificial em escala: A pouca implementação de IA constitui uma oportunidade perdida para a indústria automóvel. De acordo com os modelos desenvolvidos para o estudo, a implementação em escala de IA por parte de qualquer um dos 50 maiores fabricantes mundiais poderia gerar um aumento no lucro operacional entre 5% (ou 232 milhões USD), de acordo com as estimativas mais conservadoras, e 16% (ou 764 milhões USD), de acordo com as estimativas mais otimistas. “Graças à inspeção visual baseada em IA, reduzimos consideravelmente a taxa de falsos positivos em comparação com os sistemas anteriores”, disse Demetrio Aiello, diretor do Laboratório de IA e Robótica da Continental. "Estou convencido de que, se formos capazes de aproveitar todo o potencial da IA, poderemos ter um impacto no desempenho, que quase duplicará a capacidade que temos hoje”.

Aos olhos da indústria automóvel, a IA cria empregos, não os destrói: O relatório mostra que a indústria está mais convencida do potencial de criação de emprego da IA. 100% dos gestores dizem que a IA está a criar novos empregos, em comparação com 84% em 2017.

A implementação da IA produz resultados: O estudo indica que a IA gera benefícios consistentes em todas as áreas da indústria automóvel. Em média, verificou-se um aumento de 16% na produtividade, na área de I&D, bem como uma melhoria de 15% na eficiência operacional da cadeia de logística e de 16% na área da produção. Simultaneamente, a IA reduziu em 14% os custos diretos na área de assistência ao cliente, e em 17%, na área de IT, enquanto que o ‘time to market’ diminuiu 15% na área de I&D e 13% nos departamentos de marketing e vendas.

Adicionalmente, o relatório identifica e detalha projetos de IA que foram desenvolvidos com sucesso na indústria automóvel. Um exemplo é o da empresa Continental, que utiliza simulações de IA capazes de gerar, por hora, dados de testes de veículos equivalentes a 5.000 milhas percorridas, quando antes, recorrendo à condução física, apenas conseguia dados referentes a 6.500 milhas percorridas por mês. Outros exemplos:

• A Volkswagen usa ‘machine learning’ para elaborar estimativas de vendas precisas, referentes a 250 modelos de carros em 120 países [2]
• A Mercedes-Benz está a testar um sistema de reconhecimento visual baseado em IA para serviços de entrega de encomendas, que pode reduzir o tempo de carregamento dos veículos em 15% [3]

Markus Winkler, vice-presidente executivo e responsável a nível mundial pelo Setor Automóvel da Capgemini, comenta: "Estes resultados mostram que o avanço da IA na indústria automóvel enfrenta numerosos obstáculos. Algumas empresas estão a fazer progressos consideráveis, mas outras têm dificuldade em concentrar-se nas aplicações mais eficazes. Os fabricantes de veículos devem começar a perceber que a IA não é uma oportunidade isolada, mas antes uma capacidade estratégica necessária para definir o futuro, e em torno da qual devem organizar o seu investimento, talento e governança.

E acrescenta: "Como este estudo revela, a IA pode gerar vantagens significativas para todos os fabricantes de automóveis, mas apenas se for implementada em escala. Para que a IA dê frutos, as organizações devem investir nas competências certas, ter dados de qualidade e uma estrutura de gestão que forneça o apoio necessário e indique o rumo a seguir”.

Para uma implementação em escala, é necessário investir, melhorar as competências da mão-de-obra e criar infraestruturas: O relatório também examinou o comportamento das empresas que foram bem-sucedidas na implementação em escala de IA (referidas no relatório como “vencedoras”[4]), e conclui que estas:

• Investiram muito em IA (86% dos “vencedores” investiram mais de 200 milhões de dólares por ano);
• Na contratação e formação de pessoal, centraram a sua atenção nas competências relacionadas com IA (32% referiram a contratação como um aspeto importante para a sua estratégia de IA, contra os 14% das restantes empresas; 25% ofereceram formação pró-ativa para melhorar e atualizar as competências dos trabalhadores, contra os 8% das restantes empresas);
• Estabeleceram uma estrutura de governança que prioriza e promove a IA, com medidas que incluem uma gestão centralizada que regula o investimento em IA e uma equipa transversal de especialistas em tecnologia, negócios e operações

Metodologia de Pesquisa

O Capgemini Research Institute entrevistou 500 executivos de grandes empresas da indústria automóvel, em oito países (China, França, Alemanha, Índia, Itália, Suécia, Reino Unido e Estados Unidos) e realizou entrevistas com especialistas da indústria e empresários. Os resultados foram então comparados com os de um outro estudo realizado em 2017.

Referências

[1] O termo Inteligência Artificial (IA) engloba as capacidades demonstradas pelos sistemas de aprendizagem que os humanos percebem como representativos de 'inteligência'. Recursos típicos de IA abrangem o reconhecimento da fala, de imagem ou de vídeo, objetos autónomos, processamento de linguagem natural, agentes de conversação, modelagem prescritiva, realidade aumentada, automação inteligente, simulação avançada, bem como análises e previsões complexas.

[2] Automotive World, 'VW says OK to AI', março de 2018.

[3] Website da Daimler, 'Vans as motherships', setembro de 2018.

[4] Empresas que implementaram pelo menos três utilizações de IA em escala.