Forrester antecipa uma IA industrial mais próxima das operações

O impacto da Inteligência Artificial (IA) na indústria poderá depender mais da sua participação direta nas decisões operacionais do que da utilização de Large Language Models (LLM) para pesquisa de informação ou geração de conteúdos.

A perspetiva é apresentada por George Lawrie e Michele Pelino, ambos VP e Principal Analyst da Forrester, num artigo que antecipa investigação da consultora sobre a utilização de IA na indústria. Os analistas partem da hipótese de que os fabricantes podem obter mais valor quando a IA participa diretamente nos ciclos de decisão operacional. Para a Forrester, os modelos, isoladamente, não produzem resultados de negócio, sendo necessário integrá-los em workflows, mecanismos de governação e sistemas capazes de executar as decisões.

É neste contexto que os autores recuperam o conceito japonês “gemba”, utilizado em práticas lean para designar o local onde é criado valor. Na indústria, inclui linhas de produção, armazéns, oficinas de manutenção, centros logísticos e operações de serviço.

Nestes ambientes são tomadas decisões relacionadas com falhas de equipamentos, qualidade, segurança, manutenção, alterações à produção ou perturbações na cadeia de abastecimento. São também cenários onde latência, disponibilidade da conectividade e tempos de processamento podem condicionar a utilização da IA.

Segundo a Forrester, velocidade, contexto, resiliência e confiança podem ser mais importantes nestas situações do que a dimensão do modelo utilizado. A evolução deverá, por isso, passar de analítica no edge para uma utilização mais ampla de inteligência no edge.

A consultora antecipa uma arquitetura composta por diferentes níveis de IA. Os modelos mais avançados podem assumir tarefas de raciocínio, planeamento e orquestração, enquanto modelos específicos para a indústria acrescentam conhecimento do domínio.

Modelos de menor dimensão executados no edge podem, por sua vez, fornecer apoio local e com menor latência em áreas como manutenção e segurança. A arquitetura é complementada por motores de otimização destinados a assegurar o cumprimento de restrições técnicas, operacionais e de negócio.

Para Lawrie e Pelino, a fábrica do futuro deverá, assim, combinar diferentes formas de inteligência em vez de depender de um único modelo de IA. Os analistas apontam como exemplos desta evolução plataformas industriais digitais e implementações como Siemens Industrial Edge e a colaboração entre Schneider Electric e Microsoft, que combinam automação industrial, IA com agência e arquiteturas preparadas para Edge.