A inteligência artificial (IA) industrial pode ser um impulsionador da produtividade nas empresas em longo prazo, mas algumas delas têm o desafio de superar a fase de turbulência no curto prazo. Esse é o resumo básico do estudo The Rise of Industrial AI in America: Microfoundations of the Productivity J-curve(s), ou A ascensão da IA industrial na América: microfundamentos da(s) curva(s) J de produtividade, em tradução livre.
A curva J do título é um padrão para explicar perdas de desempenho no curto prazo, antes da materialização de ganhos no longo prazo. Em outras palavras, a pesquisa mostrou efeitos médios “bastante negativos” da implementação de IA industrial no começo, seguidos por crescimento em múltiplas dimensões ao longo do tempo.
Apresentado em evento do Banco Central Europeu por Kristina McElheran, pesquisadora em gerenciamento estratégico na Universidade de Toronto, o paper teve a colaboração de outros três especialistas.
Com base em dados do US Bureau Census, o quarteto avaliou o desempenho de empresas que adotaram a IA em suas atividades industriais entre 2017 e 2021. De acordo com o estudo, elas tiveram um decréscimo de produtividade inicial, o que mostra uma visão diferente do que se espera da IA.
Perdas iniciais
Segundo os pesquisadores, a IA industrial aumentou o estoque de produtos em andamento, o investimento em robôs industriais e reduziu mão de obra. O ajuste mostrou-se dispendioso, uma vez que envolveu os principais processos de produção.
Como resultado, as empresas tiveram um desempenho ruim em produtividade e lucratividade nos primeiros momentos de implementação da tecnologia. O quadro, porém, mudou com o tempo.
As perdas, entretanto, não foram iguais para todos e estão mais concentradas nas empresas antigas. Nesse grupo, um dos problemas identificados foi o abandono de práticas estruturadas de gestão da produção. Esse fator, sozinho, foi responsável por cerca de um terço das perdas entre as veteranas.
Em contraste, as empresas jovens – especialmente aquelas com estratégias orientadas para o crescimento, como expansão de mercado ou inovação – mostraram melhorias de desempenho mais fortes relacionadas à IA.
E mais: os ganhos de produtividade em uma determinada unidade organizacional das empresas analisadas também se refletiram em efeitos positivos em outras unidades.
Outro dado importante envolve a redução da mão de obra na etapa inicial de implementação da IA, o que pode ter levado a uma perda de capital organizacional. Esse efeito acontece em função da eliminação do conhecimento, que antes estava concentrado nos funcionários de linha de frente.
Uma das ressalvas dos pesquisadores é que a difusão da IA industrial ainda está em estágios iniciais, o que indica que as perdas nos primeiros estágios de implementação podem ser melhor equilibradas no futuro.
IA industrial deve crescer
Em termos de mercado, a IA industrial deve dar um salto de potencial, dos atuais US$ 6,35 bilhões para US$ 192 bilhões até 2034. A avaliação, feita pela Market Research Future, mostra que esse ramo de IA envolve uma frente ampla de atividades na indústria, que vão desde a automação até análises preditivas.
Outro fator que turbina o uso da tecnologia é sua combinação com avanços da robótica, o que amplia as possibilidades na indústria. Entre os desafios, a publicação especializada RT Insights lista os altos custos de implementação e os processos complexos de integração. Ambos são barreiras para a adoção generalizada, especialmente entre pequenas e médias empresas.
