Como identificar oportunidades de aplicação da Inteligência Artificial na sua indústria?

Foto: engineering.com

Em um post anterior, apresentamos algumas aplicações de Inteligência Artificial (IA), foi possível conhecer algumas tarefas que podem ser resolvidas com IA a partir de treinamentos e conjuntos de dados. Nessa seção, vamos auxiliar na identificação de oportunidades de aplicação de IA para melhorar a produtividade e desempenho de setores na sua indústria:

  • Quando uma tarefa exige o processamento de muitos dados não estruturados: dados não estruturados remete a textos, imagens, áudios e até vídeos que devem ser processados em larga escala e que exigem respostas e análises rápidas. Em uma indústria, dados desse tipo podem indicar o mau funcionamento de máquinas, através de dados de sensores estrategicamente posicionados, e pode evitar grandes problemas. Conseguir processar em tempo hábil grandes volumes de dados desse tipo é uma tarefa repetitiva e muito trabalhosa para o ser humano.
  • Tarefas repetitivas, estruturadas e que podem ser modeladas com precisão: muitas tarefas no processo produtivo são repetitivas e que, quando executadas por humanos, geram exaustão e que, muitas vezes, perdem sua precisão com o decorrer das horas trabalhadas. Quanto mais previsíveis e repetitivas, maiores as chances de automação e redução de erros através do uso de uma IA no processo produtivo.
  • Busca de padrões em dados: analisar uma grande quantidade de dados e encontrar padrões exige muita experiência e habilidades na manipulação de dados de especialistas. A IA consegue processar, analisar e reconhecer padrões muito mais rapidamente que humanos. O tempo poupado no processamento que é feito manualmente pode ser despendido para tarefas que exigem mais habilidade intelectual. Tais como, análise de problemas e propostas de soluções para melhorias no processo produtivo.
  • Presença de dados para treinamento: dados para treinamento são pares de entrada-saída desejados em um processo produtivo. Através disso, é possível capacitar modelos baseados em aprendizagem de máquina para detectar quando entradas forem diferentes de saídas desejadas, tudo isso com base em diversos atributos que podem ser modelados. Esses atributos, que podem ser peso, tamanho, volume, temperatura e etc, descrevem os objetos ideais e ensinam máquinas a classificá-los de acordo com rótulos pré-definidos. A qualidade do modelo criado vai depender muito da quantidade e da qualidade dos dados de treinamento. Estar atento a presença desse tipo de dado pode aumentar a confiança no produto entregue para o consumidor final, além de poupar tempo e dinheiro no processo produtivo prevendo falhas cada vez mais precocemente.

Para se obter sucesso na aplicação de IA na sua indústria é necessário que se analise qual problema a IA pode resolver e qual será o valor agregado nesta resolução. Em muitas tarefas, potencialmente resolvidas com IA, são necessários dados, modelagens, adaptações e, muitas vezes, a colaboração de humanos que executam a tarefa que será automatizada dia a dia.

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