Pressionada por um ambiente cada vez mais competitivo e pelo buzz da tecnologia, a indústria automotiva iniciou uma corrida tecnológica para levar a inteligência artificial (IA) às linhas de montagem. A promessa das grandes montadoras é utilizar algoritmos avançados para elevar o padrão de qualidade e estancar os prejuízos de recalls, por exemplo. Contudo, analistas do setor alertam que a tecnologia, embora promissora, ainda não entrega resultados concretos o suficiente para ser considerada uma solução definitiva.
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A urgência por mudanças tem um claro viés financeiro. A Ford, por exemplo, enfrenta problemas por conta de recalls sucessivos nos EUA, onde também está absorvendo custos ao honrar a garantia. Nesse cenário, a IA é vendida pelos seus defensores como uma ferramenta capaz de blindar o processo produtivo contra falhas humanas e operacionais.
Entre as principais aplicações práticas estudadas pelas fabricantes estão:
Apesar do otimismo corporativo, a eficácia dessa estratégia é alvo de ceticismo. Especialistas apontam que a IA é excelente para fiscalizar a conformidade visual, mas ineficaz contra problemas de raiz. A tecnologia pode apontar se um parafuso foi apertado corretamente, mas não consegue diagnosticar se o projeto de engenharia daquela peça é falho ou se o material utilizado é de baixa qualidade.
Portanto, enquanto a Inteligência Artificial não conseguir atuar na gênese do desenvolvimento dos veículos, ela servirá apenas como um filtro final, e não como a cura para os vícios de qualidade que têm marcado a indústria automotiva recente.
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O custo dos erros e a aposta na tecnologia
A urgência por mudanças tem um claro viés financeiro. A Ford, por exemplo, enfrenta problemas por conta de recalls sucessivos nos EUA, onde também está absorvendo custos ao honrar a garantia. Nesse cenário, a IA é vendida pelos seus defensores como uma ferramenta capaz de blindar o processo produtivo contra falhas humanas e operacionais.
Entre as principais aplicações práticas estudadas pelas fabricantes estão:
- O uso de câmeras de alta resolução para detectar defeitos visuais na linha de produção;
- Algoritmos que identificam padrões anormais durante a montagem das peças;
- Sistemas de alerta para evitar erros de instalação por parte dos operários.
Apesar do otimismo corporativo, a eficácia dessa estratégia é alvo de ceticismo. Especialistas apontam que a IA é excelente para fiscalizar a conformidade visual, mas ineficaz contra problemas de raiz. A tecnologia pode apontar se um parafuso foi apertado corretamente, mas não consegue diagnosticar se o projeto de engenharia daquela peça é falho ou se o material utilizado é de baixa qualidade.
Portanto, enquanto a Inteligência Artificial não conseguir atuar na gênese do desenvolvimento dos veículos, ela servirá apenas como um filtro final, e não como a cura para os vícios de qualidade que têm marcado a indústria automotiva recente.
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