Muitas pequenas e médias empresas enfrentam a mesma pergunta quanto à inteligência artificial: por onde se começa, afinal? Foi exatamente disso que se tratou no primeiro Rheinland Day em Siegburg, um evento da organização Just Forward que juntou cerca de 300 empresas de média dimensão, cientistas e jovens empresas tecnológicas. O podcast “Markt und Mittelstand” falou ali com vários convidados – e o quadro que se desenha é agradavelmente sóbrio: menos hype, mais estrutura. Resumimos as conclusões aproveitáveis na prática para quem decide numa PME.
- Os projetos de IA não começam com programação, mas com compreensão e uma definição clara do problema – só depois vem a implementação.
- Antes de cada projeto está o trabalho sobre a base de dados: analisar, verificar, preparar. As PME estão muitas vezes sentadas sobre um tesouro de dados subestimado.
- Em vez de uma mera prova de viabilidade (POC), o que conta é o proof of value: que problema é resolvido, que benefício surge?
- Os casos de uso reais vão do apoio técnico ao controlo de robôs, passando por modelos executados localmente que mantêm os segredos da empresa dentro de casa.
- Nas PME, a IA frequentemente não substitui postos de trabalho: alivia especialistas sobrecarregados e preserva conhecimento que se perderia com as reformas.
O ponto de partida: boa investigação, fraca tradução em produtos
Uma das observações centrais do dia diz respeito a uma fraqueza estrutural do país. A Alemanha dispõe de investigação excelente, mas não consegue converter suficientemente os seus resultados em produtos com mercado. Entre o resultado da investigação e a aplicação perde-se regularmente conhecimento – não raras vezes são empresas estrangeiras que recolhem os resultados e geram lá o valor. O exemplo clássico continua a ser o leitor de MP3.
A atividade de inovação no país está a diminuir, enquanto no mundo inteiro são sobretudo as empresas tecnológicas a ganhar valor e importância – empresas que ali nascem demasiado poucas vezes e demasiado poucas vezes chegam a ser suficientemente grandes. Para as PME retira-se daí uma recomendação concreta: a inovação pode ser ativamente recolhida junto da ciência. A cooperação entre economia e ciência já foi mais forte e vem a diminuir há anos. Mesmo empresas pequenas podem começar por aqui – no caso referido, uma empresa com cerca de 20 colaboradores criou uma cátedra financiada na universidade local.
Como devem arrancar os projetos de IA: três fases em vez de um tiro precipitado
O contributo talvez mais útil para o dia a dia é um modelo de procedimento simples. O erro mais frequente: as empresas começam diretamente pela programação. Esse é o passo que deveria vir por último. Em vez disso, recomenda-se uma sequência em três fases:
- Discover: garantir que dirigentes e colaboradores percebem o que é afinal a IA e o que está a acontecer neste momento.
- Define: definir em concreto onde a IA resolve um problema real ou cria valor mensurável – não usar IA apenas para usar IA.
- Deploy: só agora a implementação técnica. Assim, no fim não nasce uma “solução gira” por si mesma, mas uma que traz benefício comprovável.
Primeiro os dados, depois o projeto
A completar isto, vários interlocutores sublinharam a importância da base de dados. Antes de arrancar, vale a pena uma análise honesta: que dados existem, sobre os quais se pode assentar? Esse levantamento faz-se com vantagem em conjunto com um data scientist. Só depois se avança estrategicamente – com a questão dos casos de uso certos, da visão e, sobretudo, do proof of value.
A diferença é decisiva: muitas iniciativas acabam por se diluir porque um proof of concept funciona tecnicamente, mas ninguém verificou se com ele se resolve um problema real. As perguntas orientadoras antes de cada investimento são, por isso: poupamos tempo? Ficamos mais eficientes? Que ROI traz isto? E que condições de enquadramento – proteção de dados incluída – têm de ser tidas em conta?
Casos de uso concretos nas PME
A estratégia abstrata ajuda pouco sem exemplos. Os campos seguintes foram apresentados no evento com ligação à prática.
Apoio técnico e preservação do conhecimento
Em instalações altamente complexas, das quais muitas vezes existe um único exemplar, a documentação chega rapidamente a centenas de milhares de páginas. Segundo os relatos, os especialistas do apoio pós-venda passam facilmente cerca de 25 por cento do seu tempo só a procurar nesses documentos. Sistemas apoiados em IA podem fornecer aqui a resposta certa de imediato – desde que o risco central seja dominado: as alucinações. Uma resposta soa sempre plausível, mas às vezes é simplesmente errada. Em contextos relevantes para a segurança isso não é aceitável, razão pela qual a preparação dos dados tem de ser feita de modo que o modelo de linguagem os consiga ler de forma fiável.
Digna de nota é a reação dos especialistas afetados: em equipas de apoio sobrecarregadas praticamente não há receio de perder o emprego. Pelo contrário – a IA fecha a lacuna que surge quando colaboradores experientes se reformam com todo o seu conhecimento da empresa e a falta de mão de obra qualificada dificulta a substituição. Não se trata de automatizar postos de trabalho, mas de manter as equipas capazes de agir.
IA e robótica na produção
Para muitas PME é um grande obstáculo colocar em funcionamento e reprogramar robôs ou máquinas de fabricantes diferentes – falta o conhecimento internamente e os integradores externos são caros. Os modelos de linguagem permitem aqui um controlo baseado em diálogo: as máquinas podem ser configuradas sem conhecimentos profundos de programação e os robôs comandados através de modelos de base.
Dois pontos são aqui centrais. Primeiro, o controlo: as PME têm pouco interesse em que imagens de câmara da sua produção sigam para a nuvem ou para empresas norte-americanas, porque ali estão segredos da empresa. Sistemas executados localmente respondem exatamente a isso – incluindo a rastreabilidade de que tarefas estão a ser resolvidas e onde há problemas. Segundo, o tesouro de dados: enquanto as aplicações norte-americanas apontam sobretudo ao trabalho de conhecimento, para as PME alemãs a maior alavanca está no chão de fábrica. Empresas com muito conhecimento de fundo podem alimentar modelos com ele – uma vantagem que os fornecedores americanos, sem esses dados, não têm.
Marketing: dados de localização e geofencing
No marketing foi dado o geofencing como exemplo. Definem-se locais – por exemplo a loja própria ou a de um concorrente – para abordar o público-alvo em função do contexto. Quem passa entre 30 minutos e 2 horas no concessionário concorrente é, com elevada probabilidade, um interessado pronto a comprar no “lower funnel”. Lógicas semelhantes valem para estúdios de cozinhas ou para a troca sazonal de pneus nas oficinas. O pré-requisito é modesto: nada de um extenso documento de estratégia de IA, mas clareza sobre o objetivo e sobre a concorrência direta.
Agentes de IA por voz para marcações e disponibilidade
Outro exemplo foram agentes de IA telefónicos numa plataforma pronta e conforme com o RGPD, comandados por prompting e ligados a uma plataforma de automatização. Antes, durante e depois de uma conversa podem ser desencadeadas ações – por exemplo enviar uma SMS com o perfil de LinkedIn ou combinar diretamente uma marcação no calendário. O valor prático está na escalabilidade: estes sistemas trabalham 24 horas por dia, conseguem conduzir muitas chamadas em paralelo e prestam-se a reservas de restaurante, marcações de cabeleireiro ou ao lembrete proativo da troca de pneus no outono.
Porque é que a troca pessoal conta
Com toda a tecnologia, um ponto foi sublinhado várias vezes: estamos rodeados de inteligência artificial, mas o progresso verdadeiro é gerado, no fim, pela inteligência humana. O valor particular destes eventos está na combinação de dois mundos – a experiência de décadas de empresas industriais estabelecidas e a mentalidade mais digital das jovens startups tecnológicas. Deliberadamente, o Rheinland Day não decorreu numa metrópole, mas onde as PME efetivamente estão: na região.
Conclusão
A mensagem do Rheinland Day é agradavelmente pé na terra: a IA nas PME não resulta do código rápido, mas da compreensão, de uma base de dados limpa e de casos de uso claramente definidos com benefício comprovável. Quem começa pelo proof of value em vez da mera prova de viabilidade evita os projetos que se diluem. As aplicações mais convincentes aliviam os especialistas, preservam conhecimento valioso e mantêm os dados sensíveis dentro de casa. Para quem decide numa PME isso significa: primeiro o problema, depois os dados, depois a tecnologia – por esta ordem.
Fonte: KI-Lösungen für den Mittelstand – Markt und Mittelstand: Der Podcast (YouTube), em alemão