A inteligência artificial generativa é hoje uma tecnologia acessível a praticamente todos nós, através de aplicações populares como o ChatGPT ou o Gemini. Enquanto o cidadão comum usa cada vez mais esta tecnologia no seu dia a dia, também nas indústrias a IA generativa desempenha um papel silencioso, mas fundamental. Ao permitir a otimização de processos, a redução de desperdícios e melhorias significativas na eficiência energética, tem sido uma aliada valiosa na resposta a diferentes desafios estruturais. Em suma, tem permitido fazer muito mais com menos recursos.
Contudo, estamos agora perante uma transformação de maior escala. A recente evolução da inteligência artificial generativa está a mudar o paradigma industrial, promovendo uma colaboração sem precedentes entre seres humanos e máquinas. O resultado? Oportunidades totalmente novas para uma produção mais inteligente, flexível e eficiente.
No relatório “Tech Trends 2030: The next era of generative AI”, elaborado pela Siemens, são destacadas cinco tendências tecnológicas que vão moldar a forma como as indústrias operam nos próximos anos. Não se trata de futurologia, mas sim de tendências concretas às quais os diferentes setores devem estar atentos, sob pena de ficarem para trás numa área que evoluí a um ritmo extremamente rápido.
A primeira tendência é referente aos Industrial Foundation Models — modelos de inteligência artificial pré-treinados com dados específicos de cada setor. Compreendem texto, imagens, modelos 3D e desenhos técnicos 2D, e outras estruturas específicas da indústria. Esse desenvolvimento envolve o pré-treinamento de modelos com dados específicos de cada vertical industrial, permitindo a criação de soluções de IA industrial com uma compreensão de contexto onde são considerados processos, princípios físicos e químicos que regem os fenómenos característicos de cada setor, permitindo tomadas de decisão mais informadas e o desenvolvimento de soluções altamente personalizadas para os contextos em que são aplicadas.
De seguida, os chamados Agentic AI (em português, agência, daí o recurso à terminologia Agentic) –sistemas autónomos com capacidade de atuar e tomar decisões de forma independente. No contexto industrial, os benefícios traduzem-se na monitorização, análise e controlo automáticos dos processos produtivos. Para além de uma maior eficiência e segurança, esta tecnologia apresenta-se como uma resposta concreta ao desafio da escassez de mão de obra qualificada.
A terceira grande tendência prende-se com os Multimodal Large Language Models. Estes sistemas têm a capacidade de integrar e interpretar diferentes tipos de dados — texto, imagem, vídeo, 2D, 3D, voz, sensores –, resultando numa compreensão mais profunda de contextos complexos. Esta evolução representa um salto qualitativo no reconhecimento de padrões, na resposta a instruções complexas e na interação entre homem e máquina.
Segue-se a expansão dos Edge Models, que consistem na capacidade de processamento de dados diretamente no local onde estes são gerados, sem necessidade de envio para a cloud. Esta abordagem garante respostas mais rápidas, que são especialmente úteis em ambientes industriais críticos.
Por fim, destaca-se a importância crescente do Hardware especializado. Estes equipamentos possibilitam o processamento de grandes volumes de dados em tempo real, assegurando uma maior resiliência e fiabilidade dos sistemas industriais.
No seu conjunto, estas tecnologias serão cruciais para enfrentar alguns dos desafios mais exigentes desta era industrial, nomeadamente as alterações climáticas, a transição energética ou a escassez de recursos naturais e humanos. Contudo, importa sublinhar que a operacionalização desta evolução tecnológica levanta também desafios, como a qualidade e a estruturação dos dados — tão essenciais para garantir a fiabilidade dos sistemas de IA — ou o consumo energético elevado associado a esta nova capacidade computacional.
A oportunidade é histórica, mas para tirar partido deste potencial é imprescindível que as indústrias adotem uma abordagem estratégica onde a inovação, a colaboração entre parceiros e a preparação dos seus profissionais são elementos centrais. Só assim será possível preparar as indústrias para os desafios e oportunidades desta nova era marcada pela inteligência artificial generativa.