57 DIGITALIZAÇÃO DA INDÚSTRIA é por isso que é considerada como uma das principais forças impulsionadoras da quarta revolução industrial. AS EMPRESAS SUBESTIMAM OS DESAFIOS SISTEMÁTICOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL No entanto, após vários anos emilhares de artigos de imprensa e relatórios de analistas, a situação pode parecer um pouco dececionante. Embora a adoção global da IA continue a aumentar, de acordo com a McKinseys em “State of AI in 2021”, o fabrico ainda está muito desfasado. Ummotivo chave para isto é que umgrande número de projetos de IA não passamda fase de teste, a chamadaprovade conceito (PoC). As causas deste fracasso são mais profundas do que, por exemplo, a falta de experiência ou de orçamento: emmuitos casos, as empresas produtoras subestimam os desafios sistemáticosda introduçãoda IA. A forma como as PoC são configuradas é apenas um sintoma disto. Geralmente, ocorrem num ambiente protegido e concentram-se na aplicação e formação dos modelos de IA com dados. No entanto, muitas vezes, negligenciam a necessidade de integrar a solução de IA na tecnologia e processos de informação e produção existentes. Isto inclui, por exemplo, a gestão do ciclo de vida das aplicações e dos dados, da segurança, do planeamento operacional e processos de controlo, bem como da segurança operacional. Como resultado, a PoC não fornece evidências sérias de que é tecnicamente viável, nem pode ser utilizada para calcular um caso de negócios sólido. UMA ABORDAGEM HOLÍSTICA PARA INTRODUZIR A IA Por muito chato e enfadonho que pareça, a introdução da Inteligência Artificial no fabrico só pode ser bem sucedida com uma abordagem holística. A PoC deve ser a ponta do iceberg: o resultado de uma série de decisões e projectos subjacentes, onde as iniciativas derivam de estratégias que são implementadas através de atividades de transformação técnica, organizacional e cultural. Uma abordagem holística da introdução da Inteligência Artificial no fabrico inclui estes aspetos, entre outros. 1. Criação de valor: análise custo-benefício O valor acrescentado na utilização da IA é criado através da informação, do conhecimento e das ações e processos (autónomos) derivados dos mesmos. Os dados disponíveis são a base para tal. Contudo, os dados não se convertem necessariamente em informações úteis apenas quando a IA é aplicada. Apenas se convertem se forem processados num contexto específico e com um propósito concreto. A análise de criação de valor, por um lado, avalia os benefícios da informação obtida com a ajuda da IA. Por outro lado, determina a qualidade e o esforço de aquisição e processamento dos dados, bem como os investimentos associados à produção operacional, incluindo os custos de processo, tecnologia e pessoal. O resultado é o modelo de negócio ou business case (caso comercial). 2. Processo – Desenvolvimento e ciclo de vida da aplicação da IA Se a análise de valor chegar a um resultado positivo, o desenvolvimento e introdução da aplicação da IA começa. Isto deve seguir uma filosofia DevOps em que todas as grandes equipas de produção e operações, bem como especialistas em IA e TI, trabalham em conjunto (no contexto da IA, isto é também conhecido como MLOps e DataOps). Assim, assegura-se que IA na produção: as iniciativas e atividades são derivadas de estratégias.
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