A indústria automotiva enfrenta um desafio organizacional para ampliar o uso da inteligência artificial em engenharia, produção, vendas e pós-venda. Estudo elaborado pela Accenture concluiu que a tecnologia já está disponível, mas sua aplicação depende da integração entre estratégia, dados, processos e profissionais.
Relatório aponta processos, dados e pessoas como entraves do setor automotivo
Montadoras e fornecedores utilizam inteligência artificial para analisar falhas, simular componentes, prever manutenção e controlar qualidade. Entretanto, projetos isolados nem sempre chegam à operação diária. A ferramenta precisa acessar informações organizadas e produzir resultados compreendidos pelas equipes responsáveis pelas decisões industriais e comerciais.
Bases fragmentadas limitam o desempenho porque diferentes áreas registram dados em formatos incompatíveis. Produção, compras, concessionárias, garantia e atendimento podem possuir sistemas separados. Sem uma referência comum, o algoritmo encontra duplicidades, informações incompletas ou registros incapazes de representar o funcionamento da empresa.
A adoção também exige definição de responsabilidade. A inteligência artificial pode recomendar uma alteração, mas profissionais precisam avaliar segurança, custo e conformidade. Empresas devem estabelecer quem valida a resposta, quais informações podem ser utilizadas e como corrigir resultados que não atendem aos critérios previstos.
Nas fábricas, modelos preditivos podem indicar desgaste antes da parada de uma máquina. Na engenharia, ajudam a comparar soluções. No pós-venda, identificam padrões de falhas. Cada aplicação precisa demonstrar retorno mensurável, evitando projetos criados apenas para acompanhar uma tendência tecnológica.
Inteligência artificial encontra obstáculo dentro das empresas
A formação das equipes representa outra etapa. Engenheiros, técnicos e administradores não precisam desenvolver todos os algoritmos, mas devem compreender seus limites. Sem conhecimento sobre origem dos dados e margem de erro, uma recomendação automatizada pode receber confiança superior à permitida pelas evidências.
O estudo indica que inteligência artificial não substitui organização industrial. Dados padronizados, responsabilidades definidas e participação das equipes antecedem os ganhos. Para o setor automotivo brasileiro, a tecnologia poderá reduzir custos e prazos quando estiver incorporada aos processos, e não limitada a demonstrações independentes.
