As indústrias de hoje em dia têm mais dados à disposição do que nunca. Mas quando se trata de seus ativos mais críticos, como as empresas devem aproveitar os dados para prever e prevenir problemas antes que eles aconteçam?
A partir do surgimento da inteligência artificial (AI) e da Internet das Coisas (IoT), empresas de todos os setores estão sendo reinventadas. As empresas estão aprendendo a usar seus dados não apenas para analisar o passado, mas também para prever o futuro.
Estamos em um ponto de virada significativo na história. O mundo industrial está sendo revolucionado. No epicentro dessa mudança, há quatro elementos principais: Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML), Big Data (BD) e Internet das Coisas (IoT).
Hoje, bilhões de pessoas e inúmeras máquinas estão conectadas umas às outras. Por meio de tecnologia inovadora, velocidade e poder de processamento sem precedentes e computação distribuída em escala massiva onipresente, os dados podem ser coletados e aproveitados como um ativo comercial em magnitude imensa. Novas portas foram abertas pela conectividade, ciência de dados, automação e computação incorporada. Prever o futuro não é mais um conceito futurista – é a nossa realidade.
A transformação digital nos setores industriais
A transformação digital está afetando quase todos os setores da indústria – de música e entretenimento a energia, transporte e tudo mais.
Mas por que toda essa mudança está acontecendo agora? Os recentes avanços na tecnologia – incluindo sensores mais acessíveis, uma quantidade crescente de dados sendo gerados e coletados e recursos de computação drasticamente melhores – levaram o software baseado em AI a superar as limitações anteriores e permitiram alcançar novos patamares.
Conectividade e uma nova geração de dados
No coração da IoT está uma infraestrutura conectada de tecnologia baseada em sensor que traz consigo a capacidade de conectar nossos mundos físico e digital. Ao coletar e interpretar dados de máquinas podemos entender as histórias que eles tentam nos contar há muito tempo.
Com o número de dispositivos conectados à Internet agora superando a população mundial, não apenas a nossa rede conectada globalmente se multiplicará a uma taxa mais rápida, como também a quantidade de dados que produzimos. Essa é uma grande parte da razão pela qual a IoT contribuirá com US$ 11,1 trilhões para a economia global até 2025.
Aqui estão apenas alguns dos fatores que impulsionam a rápida expansão da tecnologia baseada em sensor e coleta de dados:
- Silício com baixo consumo de energia: a ascensão dos smartphones continua a reduzir significativamente o custo do silício, diminuindo os custos de tudo, desde componentes a sensores, unidades de processamento central e muito mais.
- Wireless onipresente: conexões sem fio mais rápidas e acessíveis estão disponíveis em praticamente qualquer lugar.
- Big Data: A capacidade de processar grandes quantidades de dados – e fazê-lo com rapidez e precisão.
- Machine Learning (ML): as inovações de ML (aprendizado de máquina) tornam possível fornecer insights altamente eficazes e com capacidade de execução em uma escala muito grande.
- Software de código aberto: código-fonte acessível ao público significa maior colaboração e maior potencial de crescimento.
Com os gastos globais em transformação digital projetados para atingir US$ 2,1 trilhões até 2021, fica claro que estamos no meio de tempos inovadores em que a digitalização está impulsionando a inovação em larga escala nos setores industriais.
Bem-vindo ao mundo da AI industrial e da Internet das coisas (IoT)
Ao alavancar o Machine Learning e a ciência de dados para transformar dados de equipamentos em insights significativos e com capacidade de execução, as principais indústrias estão inaugurando uma nova era de infraestrutura conectada e redefinindo o que significa ter sucesso.
Nos últimos anos, vimos uma explosão de produtos de consumo que usam Cloud Computing (computação em nuvem) e AI para oferecer um serviço superior aos clientes. Desde o assistente doméstico da Amazon, Alexa, até as escovas de dentes aprimoradas pela AI que monitoram a saúde bucal e as atividades de escovação, os dispositivos inteligentes estão se tornando cada vez mais arraigados no tecido de nossas vidas cotidianas.
Mas estamos à beira de uma transformação ainda maior. Em 2018, existiam cerca de 6,4 bilhões de coisas conectadas – não incluindo smartphones, computadores ou tablets – que produziam dados. Esse número deve subir para 20,8 bilhões em 2020. O valor criado a partir dessa rede de máquinas conectadas é sem precedentes nos setores industriais.
Implicações para as empresas de hoje em dia
Novas tecnologias, como AI e IoT, transformarão cadeias de valor inteiras e permitirão modelos de negócios completamente novos. A transformação digital é o campo de jogo competitivo em que surgirão vencedores e perdedores, e sua empresa não é uma exceção.
Um dos maiores desafios da indústria e o mais caro, é o tempo de inatividade de seus equipamentos. Esses períodos – quando os ativos industriais não estão disponíveis para desempenhar suas funções primárias – resultam em problemas exorbitantes que continuando a crescer, se tornam mais caros e mais complexos de solução. A cada ano, cerca de US$ 647 bilhões são perdidos globalmente com o tempo de inatividade em setores industriais individuais. Ampliando esse número, o custo do tempo de inatividade pode chegar a US$ 540.000 por cada hora em que sistemas e ativos não estão disponíveis.
Mas as máquinas não precisam quebrar – nem deveriam – considerando os dados e a tecnologia que temos à nossa disposição. Usando as ferramentas certas, a indústria pode tornar o tempo de inatividade não planejado uma coisa do passado.
A promessa da AI e da Machine Learning para a indústria
Somos inundados diariamente com mensagens de como a AI mudará a indústria como a conhecemos. Mas o que exatamente é a AI e como ela realmente pode ajudar a indústria? Aqui está, em poucas palavras: ela captura uma quantidade crescente de dados gerados e os transforma em insights úteis que conduzem a melhores decisões de negócios.
Os algoritmos de AI e Machine Learning (ML) não são novos. O campo da AI remonta à década de 1950. Arthur Lee Samuels, pesquisador da IBM, desenvolveu um dos primeiros programas de aprendizado de máquina – um programa de auto aprendizagem para jogar damas. Na verdade, ele cunhou o termo Machine Learning.
Ao longo das últimas décadas, as técnicas de AI têm sido amplamente utilizadas como método para melhorar o desempenho de códigos de programas. Nos últimos anos, com foco em modelos de computação distribuída e computação e armazenamento mais baratos, houve um aumento de interesse em AI e ML, o que levou a uma enorme quantidade de dinheiro investido em empresas iniciantes de software, as startups. Hoje, estamos vendo grandes avanços e soluções comerciais.
Por que a AI e ML se tornaram reais para o mercado? Existem seis principais facilitadores:
- Os processadores modernos tornaram-se cada vez mais poderosos e cada vez mais densos. A relação densidade / desempenho tem melhorado dramaticamente.
- O custo de armazenamento e de gerenciamento de grandes quantidades de dados vêm se reduzindo dramaticamente. Além disso, inovações no campo de armazenamento de dados têm possibilitado desempenho mais rápido e capacidade de análise de conjuntos de dados muito maiores.
- A capacidade de distribuir o processamento de computação entre clusters de computadores possibilitou drasticamente a capacidade de analisar dados complexos em tempo recorde.
- Existem muitos conjuntos de dados comerciais disponíveis para suportar análises, incluindo dados climáticos, dados de mídia social e conjuntos de dados médicos. Muitos deles estão disponíveis como serviços na nuvem a partir de interfaces de aplicativos programados (API).
- Algoritmos de ML estão disponíveis através de comunidades open-source (de código aberto) com grandes bases de usuários. Portanto, existem muitos recursos, estruturas e bibliotecas que facilitam o desenvolvimento de ML.
- A visualização ficou mais consumível, mais facilitada. Você não precisa ser um cientista de dados para interpretar resultados, fazendo uso de ML mais abrangente em muitos setores da indústria.
A quantidade de dados produzidos em nosso mundo conectado está crescendo rapidamente. Até o final de 2020, uma cidade de 1 milhão de pessoas gerava 200 milhões de gigabytes de dados todos os dias. Prevê-se que o volume de todos os dados armazenados globalmente suba de 1,4 zettabytes para 6,2 zettabytes até o final dos dois anos seguintes. À medida que mais e mais indústrias são digitalizadas, a capacidade de aprender e agir com base nos dados disponíveis se tornará uma aposta para sobreviver. As empresas precisarão aproveitar as tecnologias emergentes, como Machine Learning, Data Science e Edge Computing, para entender essas informações com rapidez e precisão.
Enfim, o que tudo isso significa para o nosso futuro
Os termos AI, Machine Learning, IoT, etc podem trazer à mente uma visão de futuro em que os robôs estão à frente da gestão das empresas. Não tenha medo: é improvável que o futuro se desdobre como um romance distópico pois a maioria das empresas consumidoras de hoje já está usando essas tecnologias para transformar dados em inteligência significativa e insights com capacidade de execução. Agora é hora de as empresas colherem os benefícios.
A mudança trazida pela Quarta Revolução Industrial é inevitável, não opcional. Para alguns, será necessária uma mudança de mentalidade. Por mais difícil que seja, o futuro do trabalho parece muito diferente do passado – mas não precisa ser algo a temer. A melhor versão do nosso futuro será moldada, colocando as pessoas em primeiro lugar e fornecendo as melhores ferramentas e tecnologias para o sucesso.
A oportunidade é enorme para quem pensa com ousadia e não tem medo de agir rapidamente. Os líderes digitais têm a oportunidade de usar os dados para transformar a maneira como administram seus ativos e suas empresas. Isso gera vantagem competitiva e irá diferenciar rapidamente os líderes dos retardatários.
