O descompasso entre oferta de mão de obra e demanda operacional, mais do que qualquer promessa de corte de custos, está acelerando a adoção da chamada inteligência artificial (IA) física no Brasil, versão de inteligência artificial que deixa de operar apenas em telas e passa a perceber, decidir e agir diretamente no mundo real, por meio de robôs, sensores e veículos autônomos.

Em escola global, segundo números do relatório “IA Física, Levando a colaboração humano-robô para o próximo nível”, da Capgemini, 79% das organizações já se envolvem com o tema, 65% esperam escalar seu uso nos próximos cinco anos e 76% dos executivos ouvidos pela consultoria já preveem ganhos diretos de produtividade com a adoção da tecnologia.

Para o professor Anderson Rocha, do laboratório Recod.ai, da Unicamp, o termo mais usado internacionalmente para o conceito é embodied AI, ou IA corporificada e vai muito além do imaginário. “O jeito mais fácil de visualizar é via robôs humanoides, que são os mais diretos para mente popular, mas existem muitas outras formas de IA corporificada. Os carros hoje são basicamente um computador sobre rodas, já tem coleta de dados, assistência à direção, freio independente dependendo da situação”, afirma.

Rocha argumenta que programar para o mundo físico é significativamente mais difícil do que treinar modelos de linguagem, afinal “quando cria corpo, existem muitos dados de natureza diferente, pressão atmosférica, temperatura, proximidade, a resposta háptica do sensor e coleta é de milissegundos, a todo momento, vai ter uma explosão na quantidade de dados comparado aos modelos de linguagem”, explica o professor.

Para ele, é só dominando essa camada que a tecnologia vai dar o próximo passo, aprendendo conceitos por experiência própria. “Uma IA que aprende, na prática, o que é gravidade vai aprender que existe uma força ali, hoje o máximo que acontece é o ChatGPT definir e repetir algo, mas ele não entende”, provoca.

Já para Adrian Covi, gerente da linha de negócios Industries da ABB Robotics na América do Sul, o conceito nasce do encontro de dois mundos já maduros separadamente. “Existe IA e existe a robótica, para chegar no modo físico, precisa do melhor de cada um”, resume. Como exemplo prático, ele cita o Item Picker, produto da ABB voltado à separação de pedidos em centros de distribuição de e-commerce. “Antigamente não era tão fácil automatizar um processo, algo como quatro mil, 10 mil SKUs diferentes, é completamente inviável cadastrar itens com um sistema de visão tradicional, com machine learning o robô identifica um produto que nunca foi cadastrado antes e faz uma tentativa de pega, se não consegue na primeira, tenta de outra forma, aprende, a próxima vez já não precisa mais tentar.”

Brasil está longe da liderança da IA física, mas tem crescimento constante

Quando o assunto é densidade de robôs por trabalhador, o Brasil ocupa uma posição desproporcional ao tamanho da sua indústria. Segundo dados da Federação Internacional de Robótica (IFR), “o Brasil tem apenas 19 robôs para cada dez mil trabalhadores”, relata Covi.

Enquanto isso, a Coreia do Sul lidera o ranking global com mais de mil robôs para cada dez mil trabalhadores, seguida por Singapura, com cerca de 900, e pela China, com aproximadamente 600, ainda que o país asiático concentre sozinho metade de todas as vendas globais de robôs novos.

O indicador brasileiro, à primeira vista modesto, porém, representa uma evolução relevante, já que o índice era de apenas 14 há seis ou sete anos. “Olhamos para esse cenário como o copo meio cheio, como uma oportunidade gigante de desenvolvimento, porque historicamente, no Brasil sempre teve disponibilidade de mão de obra barata, e os problemas que países mais industrializados tiveram há décadas de falta de mão de obra, agora estamos tendo também”, diz o gerente.

Do lado da infraestrutura, Edvaldo Santos, VP de R&D e Inovação da Ericsson, reforça essa leitura otimista. Segundo ele, a companhia mantém convênios entre seu centro de pesquisa e instituições de ensino públicas e privadas pelo país, o que ajuda a produzir provas de conceito com rapidez. “O Brasil tem uma base de competência que é suficiente, pelo menos nesse momento de largada”, avalia.

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Para Rocha, essa distância existe também do lado da pesquisa acadêmica, segundo ele, o Brasil já formou centros de excelência sólidos em IA de software, como a própria Recod.ai, o ICMC, em São Carlos, Poli, em São Paulo, CESAR, em Recife, grupos na UFMG, em Belo Horizonte e o CEIA, em Goiânia, mas o mesmo ainda não acendeu de fato para a IA corporificada. “Centros que desenvolvem IA para o mundo físico, ainda não um de grande destaque, assim como nenhum no caso da IA de software, porque demanda um mais de desenvolvimento da parte do hardware”, explica.

O professor também identifica uma exceção relevante no agronegócio. “Nesse setor, temos uma IA corporificada hoje que, do Brasil, provavelmente deve ser uma das mais avançadas, junto com a de logística e a de mineração. Há tratores que sensorizam o solo enquanto passam, que identificam onde e como plantar melhor, já verificando quanto colocar de semente, isso é IA corporificada, IA no mundo real”, detalha.

Já em robótica humanoide, o País segue praticamente sem produção científica própria. “Não temos um bom índice de pesquisa em IA corporificada humanoide no Brasil”, afirma. Parte do atraso, segundo ele, é estrutural. “Existem entraves, como a necessidade na importação de robôs para fazer um estudo sobre os mesmos, isso é caro e tem restrições legais que atrasam o processo.”

Questionado se o Brasil alcançaria em vinte anos um patamar de adoção como o da China, Rocha é direto. “Não chega, pelo menos não jeito que leio o ambiente hoje, o Brasil tem o seu lugar de destaque no desenvolvimento tecnológico, principalmente em áreas como mineração, agro, logística e bancos, com o sistema mais avançado do mundo, a parte de saúde pública, temos dados que o a maioria dos países não tem, como o SUS. Mas a ponto de desenvolver IA como a China, dificilmente, porque isso é política de Estado, e eu não tenho visto nenhuma ação do governo nesse sentido, alguma que de fato saia do papel.”

Robôs autônomos chegam ao varejo

Apesar do cenário tropical, a robótica industrial tradicional já está consolidada há décadas em linhas de montagem automotivas, uma nova geração de robôs autônomos, equipados com IA embarcada, começa a se espalhar por segmentos que nunca tinham considerado automação antes. É o que descreve Fábio Taborda, CEO da MGTech, grupo que reúne distribuição de tecnologia, outsourcing de TI e consultoria e que passou a trazer para o Brasil robôs de limpeza, transporte de carga e atendimento.

Segundo ele, o grande diferencial sobre o crescimento de robôs industriais é a autonomia gerada pelo avanço tecnológico. “O custo era alto para conseguir que uma empresa implementasse robôs na produção, pois vários especialistas eram necessários para conexão, mas a IA facilitou o processo”, revela. O CEO cita como exemplo os robôs de limpeza usados em shoppings, que identificam sujeira por câmera e otimizam o próprio trajeto, além dos aparelhos de movimentação de carga em centros de distribuição, que seguem o operador recebendo caixas.

Ele defende também que esses robôs não chegam para eliminar postos de trabalho. “Não vejo que essa tecnologia vai substituir pessoas, vêm para potencializar os colaboradores. Um robô ajudante custa 6, 7 mil por mês, podendo fazer o trabalho de quatro funcionários, que custam muito mais que isso, é possível evoluir posições, colocar essas pessoas mais estratégicas, enquanto a máquina faz esse operacional.”

Economia circular e vida útil de décadas

Um ponto pouco explorado na cobertura sobre robótica industrial, segundo Covi, é a economia circular do setor, parte essencial do próprio desenho do produto. “A ABB trabalha desde o desenho, a fabricação, ao projeto, como um produto feito para durar, isso gera um impacto positivo em toda a cadeia”.

Segundo ele, um robô que trabalhou por décadas em uma linha automotiva extremamente exigente em precisão pode passar por reforma e ganhar uma segunda ou terceira vida útil com um cliente com processo menos crítico, reduzindo em até 80% o CO2 que seria emitido na fabricação de um equipamento novo.

O exemplo mais simbólico, para o executivo, está na própria entrada da fábrica da ABB no Brasil. O primeiro robô da companhia instalado no país, na General Motors, em 1986, trabalhou por mais de trinta anos antes de ser aposentado. “Quando aposentaram, a máquina ainda voltou para a ABB e colocamos como exposição, a vida útil pode e deve ser longa, quando as manutenções são feitas em dia.”

Latência é o que separa um chatbot de um robô em movimento

Se a robótica dá corpo à IA física, a conectividade dá a ela velocidade de reação, defende Santos. Segundo ele, a diferença central entre a IA que já conhecemos nas telas e a que atua no mundo físico é a tolerância à latência, já que um atraso de segundos no diagnóstico de uma doença pode ser irrelevante, mas o mesmo atraso em um braço robótico ou em um veículo autônomo pode resultar em colisão com uma pessoa.

Santos cita um projeto da Ericsson com a operadora japonesa Softbank, em que a rede 5G empresta capacidade computacional a robôs equipados com câmeras e sensores, processando na borda da rede as tarefas mais pesadas para que o robô não precise carregar um supercomputador embarcado para decidir em tempo real.

Pesquisadores do centro de desenvolvimento da Ericsson em Indaiatuba, no interior de São Paulo, participam do projeto. Para ele, o Brasil já tem uma boa base de infraestrutura, com cerca de R$ 500 bilhões investidos pelas operadoras na última década, mas a popularização de casos mais sofisticados depende da adoção do modo 5G standalone. “Quanto mais rápida for a adoção do 5G standalone, mais rápido a gente vai ver a popularização dessas transformações industriais.”

O consumidor começa a ditar o desenho da fábrica

Na Siemens, a IA física deixou de resolver desafios pontuais e passou a orientar cadeias produtivas inteiras, explica Davi Carboni, head de Digital Enterprise da companhia no Brasil. Na feira de Hannover deste ano, na Alemanha, a empresa demonstrou o conceito que chama de “do campo à gôndola”, em que os dados de consumo, e não mais os de produção, passam a orientar o desenho da fábrica. “Eu não olho mais o desafio pontualmente, eu olho toda a cadeia de valor, e isso só é possível quando a inteligência artificial é aplicada também no físico”, declara.

Como exemplo, ele cita uma aplicação de Hannover para produção customizada de tênis, em que o consumidor é lido biometricamente numa plataforma para receber um par sob medida, viabilizado pelo que a Siemens chama de automação definida por software, conceito em que o mesmo hardware assume tarefas diferentes conforme os dados recebidos, no lugar do modelo tradicional de máquinas com função fixa.

Contudo, é possível identificar que a IA física brasileira ainda caminha mais pela necessidade do que pelo excesso de mão de obra, mas o que ele indica globalmente é não vai tirar o humano de cena tão cedo, mas vai decidir, nos próximos anos, quais empresas conseguem continuar competindo no mercado com um certo “empurrãozinho” robótico.

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