Inteligência artificial deve movimentar R$ 730 mi no Brasil em 2018

Inteligência artificial deve movimentar R$ 730 milhões (US$ 180 mi) este ano, segundo estimativas do Sebrae em relatório sobre o tema. Ainda segundo um novo levantamento da IBM, o Brasil é o segundo país que mais utiliza o Watson, motor de IA da empresa. Mas, afinal, o que faz da ferramenta tão preciosa para o mercado?

“As empresas brasileiras já entenderam que têm condições de utilizar a IA para melhorar seus negócios. Não são apenas as grandes, muitas startups utilizam o Watson”, destaca o líder de vendas da ferramenta no Brasil, Roberto Celestino. Ao todo, a companhia aponta ao menos 20 tipos de indústrias que trabalham com o Watson, entre grandes bancos até sistemas de educação e pequenas empresas.

Uma das startups, por exemplo, é a I.Systems, situada em Campinas (SP). Uma das funções da empresa é fornecer soluções de produção usando inteligência artificial, principalmente para gestão de energia industrial. Segundo um dos fundadores da companhia, Igor Santiago, a IA tem capacidade de reconhecer os locais que precisam mais de energia de acordo com a produção. Por exemplo, se um setor está “a pleno vapor”, o sistema automaticamente aumenta a geração de energia nas caldeiras direcionada para o setor. “O nosso sistema fica observando quando são ligados e desligados os equipamentos. Com isso conseguimos aumentar a quantidade de energia gerada pela caldeira quando prevemos que uma máquina vai entrar em operação”, explica Santiago. Isso é capaz de gerar uma economia, entre 2% a 10%, ele estima.

Outro setor que se beneficia de investimentos do tipo é do pinturas automotivas. A startup chamada Autaza criou uma IA capaz de reconhecer distorções micrométricas na pintura. Tal sistema está sendo implantado pela General Motors na fábrica da Chevrolet em São Caetano do Sul, no estado de São Paulo, e com isso, a expectativa é de que caia em 60% a necessidade de retrabalho de pintura, além de aumento da velocidade de inspeção.

Os sistemas funcionam com exemplo e aprendizagem. No caso do sistema de pintura, há um banco de dados em nuvem com uma série de exemplos de defeitos comparados com modelos perfeitos de pintura. Quando o sistema reconhece um micro defeito como os apontados no banco de dados, acusa o erro.

Embora a inteligência artificial possa ser eficiente em produção e análise de informações , ela ainda tem um problema, que é o direcionamento. A ferramenta só funciona em sistemas fechados, isto é, exige que todo o cenário e treinamento seja feito para uma determinada função e nada mais.

“A inteligência artificial não tem vontade própria. Ela deve fazer aquilo para o que ela foi treinada. No caso de Watson, se eu treinei para responder sobre determinado domínio de conhecimento, qualquer coisa diferente daquilo, ela não vai conseguir fazer”. O especialista ainda lembra que a IBM e as outras grandes desenvolvedoras têm um acordo ético. “O objetivo é que possamos desenvolver a tecnologia pensando na utilização de forma mais ética possível. Temos que trazer facilidade para o ser humano”, aponta Celestino.

Contudo, o que pode ser um limitante para o trabalho, também funciona como segurança para a possibilidade de a máquina “criar vida própria”.

Outra questão é sobre proteção de dados. Para o bom treinamento de uma IA, é preciso que muitas informações sejam colocadas em nuvem, algo na casa dos milhares ou milhões de dados que podem carregar segredos industriais.

Estes dois dados são apontados pela IBM como os principais desafios para o futuro da implantação de inteligência artificial na indústria.

Fonte: Canal Tech

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