IA gerativa na manufatura

A inteligência artificial (IA) está por toda parte, mas os especialistas dizem que ainda estamos nos estágios iniciais do valor que ela pode trazer. Seu potencial de crescimento, riscos e futuro não podem ser ignorados. Uma seção da IA mais lançada no mercado comercial é a IA gerativa. Da escrita à codificação e à análise, a IA gerativa chegou para ficar. 

Para entender melhor o que ela é, como pode ser usada e seus desafios, conversamos com Jason Lagneaux, Gerente de Pesquisa e Desenvolvimento de Serviços e Experiência do Cliente da Intralox.

O que é IA gerativa? 

Antes de identificar o potencial da IA gerativa, é importante primeiro analisar o que é a IA gerativa. Em resumo, a IA gerativa produz conteúdo inovador, como textos, imagens, vídeos e códigos, usando modelos generativos. Esses modelos são treinados em uma ampla variedade de materiais e, em seguida, encontram padrões para criar algo novo a partir dos padrões subjacentes. 

"Trata-se de um subconjunto de IA que toma bilhões de pontos de dados para treinar um modelo", explica Lagneaux. "Neste caso, estamos falando de textos, e IA gerativa baseada em texto utiliza um conjunto de dados de centenas de bilhões de palavras para criar um modelo. Esse modelo resultante é, efetivamente, os padrões das palavras. Depois de treinado nos dados, você terá um modelo base para começar a criar." Esse modelo base é combinado com a entrada inicial de um usuário ou com um prompt que é usado para propagar uma nova criação. 

O potencial da IA gerativa na manufatura 

A IA gerativa baseada em texto tem um número quase infinito de aplicações práticas, especialmente quando você considera os modelos que essas ferramentas podem acessar. De receitas a poesia, a IA gerativa baseada em texto pode realizar muitas coisas. Mas quais aplicações de manufatura são possíveis? 

"Acredito que isso é o que as partes interessadas da maioria das empresas estão tentando descobrir no momento", diz Lagneaux. "Posso ver como a IA gerativa pode ser, e será, valiosa para amplos ganhos de produtividade em todas as funções de manufatura, como traduções, assistência com a escrita, solução de problemas, criação de ferramentas de aprendizagem aprimoradas e assistência aos engenheiros na programação de controladores de automação." 

Isso pode significar mais trabalhos concluídos, maior produtividade, processos otimizados e maior capacidade para as equipes. Em resumo, a IA gerativa oferece o potencial de economia de tempo e dinheiro reais para equipes e indivíduos multifuncionais. 

Os riscos da adoção de novas tecnologias 

Nesta era pós-internet, os avanços tecnológicos combinados com a mídia global compartilham novas tecnologias com a pessoa comum mais rápido do que nas gerações anteriores. Isso pode ser empolgante e, no mundo da IA (especialmente da IA gerativa), a empolgação é aumentada porque cada interação com a ferramenta pode melhorá-la. É um ambiente, um ecossistema, onde todos nós podemos contribuir e ver algo melhorar. Mas e se você não quiser compartilhar sua propriedade intelectual (PI)? Quando ela é usada para o bem maior e quando você está ajudando seus concorrentes?

A maioria das pessoas que usa ferramentas de IA gerativas as aplicam em configurações pessoais e profissionais. Lagneaux as usa diariamente. Embora a IA não seja novidade — você pode estar familiarizado com chatbots de sites e algoritmos de redes sociais — a IA gerativa que qualquer pessoa com uma conta pode acessar é nova. Quais riscos e desafios isso representa para as empresas?

"Com a maioria das coisas, e especialmente nos negócios, é fundamental analisar o risco e a recompensa de qualquer nova tecnologia", diz Lagneaux. "Como ainda estamos nos estágios iniciais de trabalho e análise de como a IA gerativa pode funcionar para nós, aprendemos sempre como uma equipe a descobrir quaisquer riscos. Um desafio é a percepção das pessoas: se a IA deixa as pessoas desconfortáveis ou não e como lidamos com isso. Devido ao enorme potencial de interrupção, devemos pesquisar sobre essas ferramentas. Mas devemos pesquisar de uma forma que seja fundamentada na moral, que valorize o nosso pessoal e que reflita a nossa filosofia comercial."

Desafios excepcionais devem ser esperados, e os riscos são suficientes para exigir atenção e cuidado. "Para aproveitar verdadeiramente a IA gerativa em escala, você precisa confiar ainda mais sua propriedade intelectual às empresas de tecnologia", explica Lagneaux. "Existe o risco de que a PI seja compartilhada acidentalmente. Sabemos que esses modelos base serão oferecidos principalmente por um pequeno número de empresas de tecnologia, algumas delas relativamente novas e não comprovadas. O desafio é equilibrar os novos riscos com as novas, e potencialmente enormes, recompensas." 

IA gerativa em automação de transporte 

Lagneaux discutiu alguns dos potenciais que ele acredita que a IA gerativa pode trazer para os ambientes de trabalho. Em particular, o que ela pode oferecer ao mundo da automação de transporte. 

"Muitos engenheiros de controle que normalmente trabalham em PLCs, onde escrevem lógica ladder, já estão usando ferramentas de IA gerativa", diz Lagneaux. Como esse trabalho é baseado em texto, as ferramentas de IA gerativa facilitam. "É difícil imaginar não usar uma ferramenta como esta no futuro", continua Lagneaux, "porque não podemos competir de outra forma. Talvez você não seja tão rápido ou preciso quanto seus colegas de trabalho". 

Ele compara como a IA gerativa pode ajudar a liderar o caminho da análise de dados rumo a "ter um cientista assistente de dados pessoais em mãos, o tempo todo, para tudo. E para processar seus dados em pouquíssimo tempo." 

Embora haja muito potencial na IA gerativa baseada em texto para a automação de transporte, é importante lembrar que a IA gerativa é multimodal. "A IA gerativa é e pode ser muito visual", diz Lagneaux. "Ainda não existe IA gerativa o bastante no espaço CAD, mas isso virá com o tempo. Mal posso esperar para ver como os principais fornecedores de CAD incorporarão a IA para eliminar o trabalho fatigante. Talvez em breve podemos ajustar os modelos base em nossos sistemas CAD para ajudar e acelerar os layouts de linha com o nosso melhor layout de PI desenvolvido ao longo dos anos." 

Navegando pela IA gerativa e pelo futuro 

Neste cenário em evolução das tecnologias de IA, informação é essencial. Saber, ou descobrir, o que é real ou não pode ser o ponto de partida ou de fracasso. 

"No cenário atual, todos estão lutando para distinguir o que é real e valioso no campo da IA gerativa", diz Lagneaux. "Não se trata de perseguir novidades, mas de encontrar um valor genuíno pelo qual valha a pena correr um risco."