O setor de tecnologia e a indústria automotiva e da mobilidade convergem cada vez mais. Tanto quanto assistências semiautônomas ao condutor (ADAS) embarcadas nos carros, inovações de tecnologia em nuvem, como Inteligência Artificial Generativa, já mudam a jornada do consumidor.
Em vez de pregar solução única que sirva a diferentes atores da indústria e do mercado, é necessário desenvolver cada aplicação de forma minuciosa, com profissionais extremamente qualificados e seguindo uma regra que já é bem conhecida do setor: acolher a necessidade do consumidor.
O painel teve a participação de Rodrigo Purchio, head de desenvolvimento de negócios automotivos da Amazon Web Services (AWS) Latam; Michael Münch, sócio-associado da consultoria Mirow & Co; Mauricio Mazza, consultor de parcerias para transformação sustentável de tecnologia e negócio da IBM; e Fabio de Freitas, vice-presidente ICT & digital da Stellantis América do Sul.
A mediação foi de Déborah Oliveira, diretora de conteúdo, IT Fórum, e de Giovanna Riato, editora-chefe, Automotive Business.
IA na indústria da mobilidade não tem resposta única
“Não é sobre ter ‘bala de preta’, mas sobre construir um ecossistema de ações e sistemas que atendam de forma satisfatória às necessidades do cliente”, afirmou Maurício Mazza, da IBM Brasil.
Para o consultor, a jornada do cliente precisa ser entendida por um esforço conjunto de diferentes áreas, mapeando necessidades e desejos, pontos de atenção e até questões culturais do consumidor que tenta fechar negócio.
“Independentemente da carga de tecnologia e das equipes envolvidas, o cliente precisa se sentir acolhido, senão não compra”, analisou.
Segundo ele, as soluções da IBM atendem a pelo menos 20 grandes clientes dos setores automotivo e de mobilidade no Brasil, cerca de 10% do volume de atendimentos global da gigante de tecnologia.
Antes mesmo da era da IA Generativa, a gigante de tecnologia entregou no país a plataforma Watson que permitiu à Volkswagen, por exemplo, desenvolver o “Manual Cognitivo” do Virtus, que estreou em 2018 e trouxe o manual do usuário para a tela central do sedã.
Sete anos depois, o Watson pode ser considerado “avô” das IAs atuais, como o atual Watson X, que engloba Chat GPT, Meta Llama e diferentes informações, que alimentam bases de dados de diferentes clientes empresariais e da indústria.
Ganhos de receita interna e melhor ambiente de trabalho
Essas bases, além de muitas outras, permitem entender melhor os diferentes perfis de clientes, mas o uso da IA pode também melhorar a produtividade e ampliar a receita interna de fabricantes e empresas de ambos setores.
“De fato, não há solução única ou ‘bala de prata’, mas se conseguirmos ganhar alguns minutos em determinadas ações da empresa, ganharmos algumas horas por semana em [processos de] diferentes áreas, se trouxermos benefícios para equipes e pessoas, podemos ter um ambiente [de produção] com atividades muito mais leves e trazer ganhos de operação no macro”, enumerou Fabio de Freitas, da Stellantis.
O executivo do maior grupo automotivo instalado no Brasil e na América Latina, com 14 diferentes marcas e 4 mil engenheiros, ressalta ainda ser “dificil ter uma comprovação de receita” para o alto investimento de IA e demais tecnologias generativas.
Mas afirmou que a Stellantis tem governança e comitês instalados em diferentes departamentos há um ano e meio, sob tutela da presidência, “pensando no que o cliente brasileiro e latinoamericano quer, incluindo questões de usos e de segurança”.
Essa questão é comum à indústria automotiva na totalidade, não específica da Stellantis, uma vez que a “prova de valor” de novas tecnologias se dará através da observação de novos dados no ecossistema de parceiros estratégicos, em toda a cadeia. De novo, soluções e respostas devem ser conjuntas.
Descentralização do uso ainda é obstáculo
Essas múltiplas possibilidades de usos e difícil mensuração de resultados, claro, acabam sendo (ainda) obstáculos à adoção mais ampla de IA e de outras soluções tecnológicas no parecer dos painelistas.
Segundo Michael Münch, da Mirow & Co, a adoção da IA nas empresas ainda se dá de forma muito descentralizada: “Ainda depende muito de atuação em localidades específicas, mais do que de um plano operacional integrado, com atuação das matrizes”.
Ainda segundo Münch, no mercado local ainda se vê resistência ou incipiência na adoção de gerenciamento por IA e outras novas tecnologias na gestão de estoques e operações de frotistas ou mesmo na produção de forma mais ampla.
Outro entrave e problema de adoção das novas tecnologias, sobretudo do ponto de vista das empresas de médio porte, é o econômico. Segundo Rodrigo Purchio, da Amazon Web Services (AWS) Latam, grandes empresas já estão cientes das necessidades e usos para essas ferramentas e de seus custos dentro do negócio.
Mas o orçamento curto afeta as empresas com menor escala, sobretudo no Brasil. “Para valores de giro abaixo de US$ 1 milhão, verificamos que é pouco para implementação do uso dessas novas ferramentas”, apontou o head de desenvolvimento da AWS.
Além de adotar ou até mesmo desenvolver a ferramenta, é necessário ter mão-de-obra experiente, com constante qualificação, para conseguir entender as possibilidades de uso e extrair os melhores resultados.
“É cada vez mais necessário fazer essa transferência de capacidade tecnológica, que a ferramenta proporciona, mas também é preciso entender o que isso significa dentro do teto do negócio, saber qual problemas preciso resolver com essa ferramenta”, concluiu, apontando que mesmo grandes empresas já reportam esse tipo de situação.