O avanço tecnológico e a necessidade das empresas por soluções mais inovadoras vêm incentivando a utilização da inteligência artificial em diversos setores da economia. Esta tecnologia é, basicamente, um sistema que simula uma inteligência similar à humana para otimização de processos. Sua programação vai além de ordens específicas e é baseada na aprendizagem, apoiada em dados digitais, o que proporciona ações mais assertivas.

Observando o aumento da implementação da tecnologia nas indústrias, alguns países já estão se movimentando para a criação de políticas e legislações que regulamentem o seu uso. No Brasil, foi lançada uma consulta pública no fim de 2019 para decidir quais caminhos uma estratégia nacional sobre IA deve seguir. O objetivo é potencializar o seu desenvolvimento e utilização a fim de promover o avanço científico e solucionar problemas. O tema também ganhou força com a entrada em vigor da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), em agosto deste ano.

Enquanto ainda não existem diretrizes específicas no país, a IA vem sendo testada e implantada em várias verticais de serviços. Confira suas principais aplicações.

IA no setor de Energia: combate a fraudes, conta de luz e energia renovável

Um dos desafios que o setor elétrico enfrenta são os desperdícios de energia. Parte dessa perda ocorre devido fatores técnicos, como o efeito Joule (dissipação de energia como calor na passagem da corrente pelos fios). Já outra acontece por causa dos furtos e fraudes (os conhecidos “gatos”) no consumo. Uma forma de combater este último caso é utilizar algoritmos de aprendizado de IA para análise do histórico com base no comportamento dos usuários, facilitando a identificação de possíveis anomalias. Para ter mais assertividade, esse sistema ainda pode trazer outras informações, como tipo de ligação, tipo de fase, grupo de tensão, bairro, etc. Algumas concessionárias no Brasil já utilizam a tecnologia para detectar irregularidades.

Uma outra aplicação possível é na desagregação da conta de luz. Atualmente, a fatura vem com a quantidade total de energia consumida no período de um mês, sem discriminar a forma como foi gasta. Mas hoje, sistemas de inteligência artificial já conseguem identificar cada carga neste consumo, facilitando o reconhecimento de gastos para moradores e empresas.

Além destes exemplos, a IA também pode ser implementada para a melhoria de processos na geração de energia renovável, como eólica e solar. Este tipo de energia possui uma natureza intermitente e com técnicas de aprendizado de IA fica mais fácil prever a capacidade de geração de energia conforme clima, época do ano, dados históricos das turbinas, entre outros fatores.

Segurança Pública: Inteligência artificial na luta contra a criminalidade

Talvez um dos setores onde a aplicação da inteligência artificial seja mais polêmica é o da Segurança Pública, devido questões éticas e de privacidade. Porém, esta já é uma grande tendência no mundo. Um dos principais usos da IA neste ramo é o de reconhecimento facial, com objetivo de facilitar o trabalho de autoridades na busca por pessoas procuradas suspeitas de crimes.

Esta tecnologia consegue identificá-las por meio de imagens de câmeras de segurança, utilizando um algoritmo de “machine learning”, que escaneia e registra pontos do rosto humano, como distância entre os olhos, formatos de nariz, queixo e boca, e até linha da mandíbula.

No Rio de Janeiro, câmeras com inteligência artificial foram montadas em uma estrutura no carnaval durante um projeto piloto. O resultado da experiência foi a prisão de oito pessoas procuradas pela Polícia e a recuperação de três veículos roubados.

Ao mesmo tempo em que há a possibilidade de tornar o policiamento muito mais eficiente, é importante estabelecer diretrizes na divulgação de informações coletadas por estas ferramentas, sempre prezando pelos direitos e dignidade dos cidadãos.

Óleo e Gás: melhoria na eficiência das máquinas

Nos últimos anos, com a queda dos valores dos barris de petróleo, as empresas intensificaram a busca por soluções inovadoras que visam melhorar a eficiência de processos e aumentar a produtividade. O uso de softwares avançados para análise de dados já é utilizado há algum tempo na indústria de óleo e gás, mas vem crescendo ainda mais nos últimos anos, buscando a redução de custos operacionais e minimização do tempo de inatividade na exploração.

Um exemplo de inteligência artificial nesta área pode ser visto na estratégia global de perfuração, atividade de altíssimo custo. Por meio de algoritmos de machine learning, é possível agrupar diversas informações, como o status dos equipamentos, vibrações sísmicas e permeabilidade de extratos, determinando a melhor posição da máquina (broca) para a perfuração e sua taxa de penetração (como deve ser controlada) conforme entra no solo.

Outro uso possível é a aplicação de softwares especiais de data analytics para manutenções preventivas. A tecnologia consegue identificar anomalias nos equipamentos com base em padrões observados no seu histórico de funcionamento.

Transporte: monitoramento de carga, manutenção e inovação

Rastreamento de viagens, feito pelas equipes de operações, é um dos principais desafios no setor de logística. Normalmente, a atualização deste status depende do caminhoneiro, que precisa comunicar via celular sua localização, mas pode apresentar problemas com sinal nas estradas ou com operadoras. Hoje em dia, esse processo pode ser bem mais eficiente utilizando algoritmos inteligentes aliados a um GPS para realizar um monitoramento remoto.

No setor ferroviário, a inteligência artificial vem contribuindo na manutenção de linhas e na atualização de escalas de maquinistas. Já há sensores para medição da espessura de rodeios (conjunto de rodas e eixo) enquanto o trem passa. Este sistema consegue medir a temperatura das peças, desgaste e até prever como o processo de deterioração se dará nos próximos 30 dias. Também já está em uso data analytics para otimizar a troca de turno de maquinistas, levando em consideração localização do funcionário e horários disponíveis.

Na aviação, a inteligência artificial promete entregar nas próximas décadas aviões completamente automatizados, sem pilotos. Já existe sistema autônomo para o pouso em caso de emergência, sem interferência humana, levando em consideração fatores como clima, terreno, obstáculos e desempenho da aeronave, planejando a rota para pouso.

Mercado financeiro: a IA no atendimento ao cliente e na segurança

Nas instituições financeiras, o uso de IA está mudando, principalmente, o relacionamento com o cliente, segundo levantamento realizado pela Bloomberg. Ela pode ser usada em chatbots para um pré-atendimento, identificando desejos e necessidades dos usuários e encaminhando-o corretamente para a solução. Além disso, com a análise de dados destes clientes, é possível fazer indicações de produtos e serviços que se encaixem no seu perfil.

O machine learning também já vem sendo utilizado para análises de risco, previsão do risco de falência, construção de portfólio, análises do impacto de notícias financeiras e operações de backoffice. Uma aplicação de IA que vem ganhando força neste mercado é o robô trader ou robô investidor, sistema que, a partir de estratégias específicas pré-programadas, consegue negociar ativos de forma automática. Os tipos mais populares de robô trader são de ações, de criptomoedas e advisor (consultor).

Já no quesito segurança, a inteligência artificial pode ser muito útil no setor para prevenção de fraudes, por meio de soluções que analisam o comportamento de usuário. Porém, é importante ressaltar que com a entrada da LGPD e o surgimento de novas tecnologias no segmento, como PIX e Open Banking, a questão da privacidade de dados se tornou mais sensível. Por isso, garantir a privacidade e o direito à portabilidade é essencial neste setor.

O futuro será mais inteligente

As indústrias e mercados estão percebendo o ganho de eficiência que a Inteligência Artificial pode trazer aos seus processos, proporcionando mais competitividade e crescimento econômico. Ao que tudo indica, as próximas décadas serão recheadas de novos modelos de trabalho, mais automatizados e produtivos.

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