Como a IA pode desbloquear valor para a indústria?

Autores
Alison C Clark

EY UK Advanced Manufacturing and Mobility Leader

Delivering digital transformation and data transformation, focusing on realizing value. Mother. Sister. DJ. Loud voice for those not always able to speak up.

Siddharth Sapolia

Principal, Technology Consulting, Ernst & Young LLP

CTO Advisor. Sustainability advocate. Supporter of veterans. Women in Tech promoter. Trusted partner, proud son, husband and father.

Farooque Munshi

EY Americas Data and AI Advanced Manufacturing Leader

Experienced technology practitioner and solutions architect. Helping resolve business problems through analytics and automation. Passionate about removing human bias through data and insights.

Colaboradores
12 Minutos de leitura 12 jan 2024

Cinco maneiras para as indústrias usarem a IA para desbloquear valor real, agora e no futuro.

Em resumo
  • A IA generativa está estimulando um renascimento da produção, possibilitando novos recursos e elevando os usos anteriores da IA.
  • A implantação da IA tem sido dificultada pelo foco em soluções pontuais e pelo desalinhamento entre expectativas e incentivos.
  • Cinco iniciativas, que exigem ações imediatas e de longo prazo, podem ajudar as empresas a se prepararem para a IA e podem aproveitar pilotos bem-sucedidos em toda a organização.

A inteligência artificial (IA) é muito mais do que uma “frase da moda” e deverá ter um impacto profundo e amplo em todos os setores industriais. Embora as indústrias já utilizem abordagens tradicionais de IA, como a aprendizagem automática (ML) em soluções pontuais de tecnologia de operações (OT), a rápida adoção da IA generativa (GenAI) aumentou a consciencialização sobre as capacidades e o potencial da IA para transformar e ser disruptivo.

Alguns números indicam o progresso e o ritmo da mudança:

  • Quarenta e nove por cento das empresas de manufatura avançada e mobilidade integraram totalmente mudanças de produtos ou serviços impulsionadas pela IA em seu processo de alocação de capital e estão investindo ativamente em inovação impulsionada pela IA.¹
  • Nos próximos 12 meses, 41% seguirão, restando apenas 10% que não pretendem fazê-lo.
  • Até 2030, espera-se que 96% das empresas aumentem o investimento em IA na indústria.²
  • Após 2030, 59% dos líderes industriais consideram a IA significativa ou revolucionária para o futuro da produção.

A implantação da IA é dificultada por um conjunto complexo de desafios

Apesar da necessidade de agir rapidamente, os líderes industriais são muitas vezes impedidos pela incerteza e pelas restrições. Em particular, as indústrias enfrentam desafios em quatro dimensões principais: cadeia de abastecimento, estratégia, pessoas e tecnologia da informação (TI). 

Vinte e nove por cento dos CEOs de produção avançada consideram a adaptação das cadeias de abastecimento para uma melhor resiliência como uma das ações estratégicas mais importantes para a sua empresa nos próximos seis meses, de acordo com o EY CEO Outlook Survey 2023. No entanto, 32% afirmam que atrasaram os seus planos para a cadeia de abastecimento devido às mudanças no cenário geopolítico. Quase metade (49%) dos CEOs de produtos industriais estão ajustando as cadeias de abastecimento através da diversificação de fornecedores, da acumulação de inventários, do investimento em tecnologia, de colaborações reforçadas e da deslocalização da produção para mais perto de casa. 

Priorização da cadeia de suprimentos

49%

dos líderes querem melhorar a sua cadeia de abastecimento através do investimento em tecnologia, da diversificação de fornecedores e da deslocalização da produção.

Cerca de 45% dos CEOs de produção avançada inquiridos acreditam que a IA é uma força para o bem que pode ter um impacto positivo na eficiência e inovação dos negócios. Mais de 60% dos líderes industriais estão dando prioridade ao reforço das capacidades tecnológicas, à integração da sustentabilidade e à introdução de novos produtos e serviços na sua estratégia de alocação de capital. E 57% dos líderes industriais estão investindo em iniciativas de crescimento orgânico e fusões e aquisições para melhorar a tecnologia e expandir as suas ofertas de produtos e serviços.

IA como uma força para o bem

45%

dos líderes industriais veem a IA como um fator-chave para a eficiência e a inovação dos negócios.

As ambições de IA das indústrias correm o risco de serem paralisadas pela falta de talentos tecnológicos adequados. Em resposta, 27% dos CEO de produção avançada afirmam que uma das suas principais prioridades estratégicas nos próximos seis meses é adotar novos modelos de trabalho e estratégias de talento para atrair e reter funcionários. Para um quarto (26%) das empresas industriais, a escassez e o custo de talentos com os conjuntos de competências certos para acelerar o crescimento são os maiores riscos para o crescimento dos seus negócios. Isto explica por que 35% das empresas de produção avançada planejam aumentar o investimento em talentos, incluindo o bem-estar da força de trabalho e o desenvolvimento de competências.

O impacto do talento no crescimento

26%

das empresas consideram a escassez e o custo de talentos com os conjuntos de competências certos para acelerar o crescimento como o maior risco para o crescimento dos seus negócios.

Um pesquisa separada realizada pelo Manufacturing Leadership Council concluiu que 65% dos líderes de produção veem as questões de dados – nomeadamente acesso, formato, integração, privacidade e governança – como o principal desafio para a adoção da IA nas suas empresas. Quarenta e seis por cento dos CEO da produção avançada acreditam que a disrupção tecnológica e digital, incluindo o risco cibernético, representa o maior risco para o desempenho dos negócios nos próximos 12 meses. Para fechar esta lacuna, 70% dos CEOs da produção avançada pretendem aumentar o investimento de capital em dados, tecnologia e segurança cibernética.

Despesas de capital

70%

dos líderes industriais procuram aumentar o seu investimento de capital em dados, tecnologia e segurança cibernética.

Dois engenheiros conversam enquanto caminham por uma fábrica automatizada
(Chapter breaker)
1

Capítulo

Cinco iniciativas que os líderes industriais podem adotar para incorporar o potencial da IA

As indústrias podem desbloquear valor real com IA.

Apesar da incerteza, os líderes industriais podem tomar medidas hoje para garantir que as suas empresas estejam preparadas para a IA. Identificamos cinco iniciativas intersetoriais que abordam os desafios da implantação de IA e diferenciam entre como as empresas podem “agir agora” e “evoluir mais tarde”.

O ritmo do desenvolvimento tecnológico exige uma abordagem a duas velocidades para estas iniciativas. As recomendações “agir agora” exigem um investimento mínimo, causam mudanças mínimas, são modulares e devem mostrar resultados tangíveis a curto prazo. À medida que as ganhos aumentam e ganham impulso, as recomendações de “agir agora” transformam-se em sugestões de “evoluir mais tarde”. Estas sugestões prospectivas exigem orquestração estratégica de cima para baixo e alocação de capital para criar um volante sustentável para o crescimento das iniciativas de IA.

Estas cinco iniciativas principais ajudarão a orientar a implantação da IA no sentido de estar estrategicamente alinhada, operacionalmente objetiva e comercialmente viável:

Iniciativas de IA Estabeleça um escritório de realização de valor de IA e evolua para uma torre de controle Explore cenários futuros para alinhar a abordagem à IA Desenvolva um plano de requalificação da força de trabalho Crie uma avaliação da arquitetura de dados e um roteiro de atualização Desenvolva parcerias com ecossistemas de IA
Aja agora Configure um escritório de realização de valor de IA com escopo focado e responsabilidade de alto nível para testar e aprender Use o planejamento futuro vinculando a IA ao valor do negócio Crie uma avaliação de habilidades para identificar necessidades de requalificação Avaliação da arquitetura de dados  Mapear ecossistemas de IA e capacidades complementares e iniciar pilotos
Evolua mais tarde Amplie o escritório de realização de valor de IA para uma torre de controle Alocação contínua de recursos para capacitar a transformação da empresa em todas as dimensões Desenvolver e implementar um plano de requalificação Execute uma estratégia de dados com atualizações em fases por ROI, impacto e viabilidade Usar critérios-chave de avaliação para apoiar um ecossistema de parceiros de IA restrito, porém forte

Iniciativa 1. Estabelecer um “escritório de realização de valor de IA” e evoluir para uma torre de controle

As indústrias devem formar uma unidade que simplifique a experimentação e os recursos em torno da IA e os vincule aos resultados empresariais. O escritório de realização de valor coordena o compartilhamento de conhecimento e molda a governança, mas seu objetivo principal é obter benefícios, conduzir o gerenciamento de projetos e riscos e otimizar recursos.

O escritório de realização de valor pode começar com um escopo menor, mas para extrair o máximo valor das iniciativas de IA em toda a empresa, ele deve evoluir para uma “torre de controle” completa. A torre de controle é uma unidade de negócios de alto nível, encarregada da estratégia de IA e de orientar iniciativas inter-organizacionais. Tem autoridade para alocar capital e coordenar recursos em diferentes funções de negócios.

Aja agora: crie um escritório de realização de valor de IA com escopo focado e responsabilidade de alto nível para testar e aprender

Uma maneira de experimentar a IA é criar um escritório de realização de valor por meio de um simples escritório de gerenciamento de projetos dentro de uma única unidade de negócios. Isto deve envolver stakeholders com diferentes especializações, com apoio de alto nível, focados em projetos de alta prioridade ou de ganhos rápidos, e analisando e adaptando ativamente as práticas de governança aos novos requisitos de negócio. Aproveitar tecnologias mais fáceis de usar, como GenAI e low-code ou no-code, pode reduzir as barreiras técnicas à experimentação, permitindo que pessoas não técnicas participem mais cedo. Tudo isto aumenta a adesão, desenvolve conhecimentos, melhora a agilidade e permite atividades que criam valor.

Evolua mais tarde: transforme o escritório de realização de valor em uma torre de controle

À medida que o gabinete de realização de valor cresce em credibilidade e âmbito, as empresas podem aumentar a sua autonomia e responsabilidade para ampliar a implementação de IA com maior supervisão do nível C-suite. Deve evoluir para uma torre de controle, com posições formais, governança e recursos para orquestrar projetos em toda a empresa. A torre de controle também orquestraria as necessidades de requalificação, atualizações da infraestrutura de dados e estratégias do ecossistema.

  • Estudo de caso: As equipes da EY ajudam a estabelecer uma nova expansão tecnológica para uma empresa automobilística

    As equipas da EY ajudaram uma organização automóvel líder a estabelecer uma empresa de expansão tecnológica progressiva e agressiva em três meses, ao mesmo tempo que se integrava simultânea e perfeitamente com uma joint venture (JV) emergente, com diferentes antecedentes culturais e de governança.

    Os profissionais da EY coordenaram múltiplos fluxos de trabalho (TI, governança, jurídico, RH, vendas e marketing, finanças, etc.), no desenvolvimento de um modelo operacional e plano de negócios, forneceram suporte operacional nos fluxos de trabalho e assumiram funções interinas na equipe de gestão sênior como CIO, CTO e CHRO. Como resultado, ajudamos a criar uma função de desenvolvimento de software desde o início, com modelo operacional, ferramentas, estruturas e novas formas de trabalhar.

    A empresa agora possui um profundo conhecimento e rede no setor de mobilidade, fornecendo insights personalizados que orientam a direção estratégica e os planos diretores – incluindo o mecanismo do escritório de gerenciamento de projetos (PMO).

Iniciativa 2. Explorar cenários futuros para alinhar a abordagem à IA

Não faltam casos de uso potenciais para IA, mas as organizações muitas vezes lutam para alinhar esses casos de uso com a estratégia e visão geral.

Ao identificar cenários para potenciais impactos e benefícios da IA, as empresas industriais podem alocar recursos de forma mais eficiente e priorizar iniciativas.

Aja agora: use o planejamento futuro vinculando a IA ao valor do negócio

Para desenvolver iniciativas focadas e alinhadas com uma visão global da IA, as empresas industriais devem começar com um planeamento futuro, para identificar o impacto potencial da IA nos negócios e no setor. Os cenários futuros devem considerar restrições regulamentares, macroeconômicas, da cadeia de abastecimento e de recursos, e ligar as atividades de IA ao valor empresarial.

Evolua mais tarde: aloque recursos continuamente para capacitar a transformação da empresa em todas as dimensões

Para fazer a transição do escritório de realização de valor para uma torre de controle, vincule o planejamento de cenário de cima para baixo e a alocação de capital com aprendizados e atividades de baixo para cima. Os cenários também podem informar quais habilidades são necessárias para planos de requalificação, requisitos de dados para atualizações da arquitetura de dados e quais espaços em branco de competências existem para estratégias de ecossistema.

  • Estudo de caso: como a IA previu a adoção de sistemas avançados de assistência ao motorista

    As equipas da EY ajudaram uma agência do Departamento dos EUA a desenvolver um modelo quantitativo ascendente para prever a adoção no mercado de sistemas avançados de assistência ao condutor e veículos conectados. O modelo baseou-se na avaliação qualitativa de fatores técnicos, de produção, da cadeia de fornecimento, de manutenção e regulatórios.

    Os complexos modelos de previsão de mercado podem processar informações granulares e aplicar técnicas de ML para prever a penetração no mercado. Com uma poderosa ferramenta de visualização, os usuários podem criar e avaliar diferentes cenários técnicos, de produção, da cadeia de suprimentos e regulatórios, além de obter insights para orientar o planejamento de negócios.

Iniciativa 3. Desenvolver um plano de requalificação da força de trabalho

É amplamente esperado que a IA tenha um impacto abrangente no trabalho e no talento, uma vez que as suas capacidades de rápido avanço lhe permitem realizar uma maior variedade de trabalhos com crescente facilidade e sofisticação.

GenAI, em particular, pode produzir resultados criativos e analíticos, como códigos, e-mails, imagens, apresentações de slides - bem como assumir trabalhos de “colarinho azul” ou “novo colarinho” na produção. Os robôs industriais habilitados para IA estão ampliando suas funções, melhorando habilidades como reconhecimento de objetos, aprendizagem e coordenação, permitindo-lhes desempenhar um papel cada vez maior. A GenAI poderia tornar as fábricas mais adaptáveis e eficientes, melhorando a sua capacidade de reduzir o tempo de inatividade não planejado, melhorando as previsões.

O papel crescente da IA exigirá que os trabalhadores se requalifiquem, tanto para adquirirem proficiência na sua utilização como para melhorarem competências que se tornarão mais valiosas na era da GenAI, tais como garantia de qualidade, integração de conteúdos ou envolvimento do cliente.

Aja agora: crie uma avaliação de competências para identificar necessidades de requalificação

Comece por avaliar quais as tarefas que a IA poderá assumir e quais as competências necessárias aos trabalhadores, especialmente para o trabalho de colarinho azul, onde o impacto da GenAI tem sido menos explorado.

Evolua mais tarde: desenvolva e implemente um plano de requalificação

As organizações devem esforçar-se por criar uma cultura de aprendizagem contínua que lhes permita adaptar-se às necessidades de competências em constante mudança. Os incentivos podem desempenhar um papel importante, ligando a requalificação à progressão na carreira e à compensação financeira. E, ao identificar e incentivar bolsas de inovação, as empresas podem manter os colaboradores talentosos envolvidos e atrair novos talentos com conjuntos de competências exigidas.

  • Estudo de caso: Mercedes-Benz investe em um programa de IA para aprimorar as habilidades de seus funcionários

    À medida que a indústria automóvel se torna cada vez mais digital e mais dependente da IA, é crucial atualizar as competências digitais dos funcionários. A Mercedes-Benz planeja investir mais de US$ 2,2 bilhões até 2030 para treinar funcionários como especialistas em dados e IA. Os dois programas piloto da iniciativa "Turn2Learn" estão treinando mais de 600 funcionários em funções de produção, relacionadas à produção e administrativas em digitalização e IA, com "graduados" do programa recebendo certificados.³ 

Iniciativa 4. Criar uma avaliação da arquitetura de dados e um roteiro de atualização

As indústrias tradicionalmente implantam soluções pontuais focadas em TO sem uma estratégia de dados coesa, mas ter a arquitetura de dados correta é fundamental para a implantação eficaz de IA em uma organização. O desafio é agravado pelos diferentes tipos de dados utilizados pela IA tradicional (dados estruturados) e pela GenAI (que se destaca no trabalho com dados não estruturados). Para utilizar GenAI em toda a força de trabalho, os grandes modelos de linguagem (LLMs) devem ser treinados em procedimentos operacionais e melhores práticas – construindo um “gráfico de conhecimento” para a organização. Mas muitas destas informações residem frequentemente apenas nas mentes dos funcionários e podem não ser formalmente codificadas, muito menos armazenadas em formato digital.

Aja agora: conduza uma avaliação da arquitetura de dados

A arquitetura de dados deve ser avaliada para identificar o design do processo, as dependências e a qualidade e segurança dos dados. Benchmarks apropriados podem fornecer uma linha de base de desempenho e apoiar futuros casos de negócios de IA. Mapeie os cenários potenciais de atualização do sistema combinando atualizações em fases com o ROI potencial dos casos de uso correspondentes. A governança deve ser revista e reforçada para cobrir riscos legados (como privacidade de dados, preconceitos e segurança cibernética), bem como novos riscos criados por novos casos de utilização de IA.

Evolua mais tarde: execute uma estratégia de dados com atualizações em fases de acordo com ROI, impacto e viabilidade

Após o mapeamento da infraestrutura, as empresas precisam de uma estratégia para coletar, armazenar e gerenciar os dados necessários para aplicações de IA. O primeiro passo é identificar e implementar processos para aumentar a qualidade dos dados. Em segundo lugar, podem adotar uma abordagem faseada e orientada para o ROI para capturar dados e introduzir novos casos de utilização. Explore oportunidades para aquisição de novos dados, incluindo dados “sintéticos”, conforme necessário, para compensar a falta de dados históricos para testes e implantação de modelos de IA. 

  • Estudo de caso: Equipes da EY ajudam a fornecer soluções de IA para uma grande empresa industrial

    As equipes da EY aconselharam uma grande empresa de produtos industriais sobre como gerir iniciativas de ciência de dados e construir uma equipa técnica qualificada em Azure Data Services, programação Python e Databricks, para ajudar a desenvolver modelos de IA personalizados. As equipes da EY colaboraram com especialistas no assunto do cliente, analistas de negócios, arquitetos de dados, engenheiros de dados e cientistas de dados para projetar, modelar e ajudar a fornecer soluções de IA. Uma série de modelos foi projetada para previsão financeira e de demanda, pontuação da saúde do cliente e risco de fabricação para melhorar a eficiência dos negócios e o mapeamento dos clientes.

Iniciativa 5: Desenvolver parcerias no ecossistema de IA

As indústrias estão habituadas a gerir ecossistemas complexos de parceiros na cadeia de abastecimento. Tanto para parcerias de cadeia de abastecimento como de IA, é importante avaliar os parceiros, definir padrões de desempenho e gerir os custos da parceria.

No entanto, as parcerias de IA trazem maior complexidade e profundidade de integração porque as soluções de IA precisam de se ligar a sistemas centrais, ser adaptáveis e geridas ao longo do tempo. Cada parceiro aumenta os custos de integração e gerenciamento, impactando a orquestração da pilha de tecnologia. Os parceiros de IA com baixo desempenho podem causar danos maiores do que os parceiros tradicionais da cadeia de abastecimento.

Aja agora: mapeie ecossistemas de IA e capacidades complementares e inicie pilotos

Ao escolher parceiros para projetos de IA, as empresas devem comparar as suas capacidades, maturidade e ecossistemas de IA com as melhores práticas emergentes. Parceiros e ecossistemas com capacidades e experiências complementares podem aumentar as lacunas em competências, tecnologia e implementação. Contudo, novas relações entre parceiros e ecossistemas também exigem uma nova governança. Ao estabelecer parcerias iniciais com múltiplas entidades e identificar oportunidades de pequenos projetos-piloto, as empresas podem construir experiência antes de projetos maiores de IA.

Evolua mais tarde: use critérios-chave de avaliação para apoiar um ecossistema de parceiros de IA restrito, porém forte

À medida que o ecossistema de parceiros de IA evolui, é essencial estabelecer critérios-chave para avaliar as relações do ecossistema. Isto ajuda a selecionar e desenvolver relacionamentos com parceiros prioritários e a agir de forma decisiva para remover parceiros desnecessários que não conseguem agregar valor ou se adaptar às necessidades futuras. À medida que o ecossistema evolui, o mesmo deve acontecer com o manual de funcionamento, governança e melhores práticas.

Impacto das cinco iniciativas para enfrentar os principais desafios das indústrias

Fonte: análise da EY, dezembro de 2023

Principais considerações para indústrias ao implantar IA

As empresas de manufatura sempre foram lideradas pela TO. A IA não reverterá essa tendência, mas apoiará uma convergência mais profunda de TI/TO. É provável que as soluções pontuais orientadas para os negócios cresçam em número e exijam a padronização e a interoperabilidade dos dados de TO. As indústrias devem então reconhecer a necessidade de uma arquitetura de dados madura, para justificar os investimentos em TI e garantir que a IA agregue valor de forma sustentável e segura. A IA é possibilitada pela tecnologia, mas deve ser liderada pelas empresas.

Muitos dos benefícios que a IA pode trazer às indústrias provêm do trabalho fundamental que precisa acontecer dentro das empresas antes da implantação: não se trata apenas de uma atualização tecnológica; é também uma atualização organizacional e cultural.

A cadeia de abastecimento existe há séculos e sempre aproveitou novas tecnologias para se adaptar e melhorar. Hoje, as cadeias de abastecimento mais resilientes, mais econômicas e mais previsíveis são cadeias de abastecimento habilitadas para IA.

Alguns veem a IA como uma frase da moda, mas vale lembrar que a IA não é uma mudança, é uma jornada.

Agradecimentos especiais a Francisco Almeida, EY Global Advanced Manufacturing & Mobility Analyst, Ernst & Young LLP; Michael S Fiske, analista global de manufatura avançada e mobilidade da EY, Ernst & Young LLP; Anil Valsan, Diretor, Analista Líder Global de Manufatura Avançada e Mobilidade da EY, Ernst & Young LLP; Gautam Jaggi, Diretor, EY Knowledge Insights, Ernst & Young LLP e Claudio Knizek, EY-Parthenon Global Advanced Manufacturing & Mobility Leader por contribuir para este artigo.

Resumo

As empresas de produção industrial estão integrando a IA nas suas operações para aproveitar o seu potencial transformador e disruptivo. No entanto, a implantação da IA também traz desafios complexos, especialmente no que diz respeito à cadeia de abastecimento, estratégia, pessoas e TI.

Cinco iniciativas podem ajudar a orientar as empresas em direção a implantações de IA mais estrategicamente alinhadas, com propósito operacional e comercialmente viáveis. Essas iniciativas incluem o estabelecimento de um escritório de realização de valor, o alinhamento da estratégia de IA com cenários futuros, o desenvolvimento de um plano de requalificação da força de trabalho, a criação de um roteiro para atualizar a arquitetura de dados e a curadoria de parcerias no ecossistema de IA. 

Sobre este artigo

Autores
Alison C Clark

EY UK Advanced Manufacturing and Mobility Leader

Delivering digital transformation and data transformation, focusing on realizing value. Mother. Sister. DJ. Loud voice for those not always able to speak up.

Siddharth Sapolia

Principal, Technology Consulting, Ernst & Young LLP

CTO Advisor. Sustainability advocate. Supporter of veterans. Women in Tech promoter. Trusted partner, proud son, husband and father.

Farooque Munshi

EY Americas Data and AI Advanced Manufacturing Leader

Experienced technology practitioner and solutions architect. Helping resolve business problems through analytics and automation. Passionate about removing human bias through data and insights.

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