Como a IA generativa e o IoT redefinem as operações industriais

Qual é a mudança mais significativa no IoT atualmente e em que áreas o setor ainda encontra dificuldades?

A evolução mais transformadora no IoT é a integração da IA generativa nos fluxos de trabalho operacionais. O setor deixou para trás a monitorização remota básica, avançando para modelos de manutenção preditiva e prescritiva, nos quais a IA analisa dados em tempo real para prever falhas em equipamentos e otimizar processos. No entanto, o setor continua a enfrentar desafios relacionados com a escalabilidade destas soluções. Trabalhar com grandes volumes de dados introduz riscos, como as alucinações da IA, em que os modelos geram previsões imprecisas. Além disso, a implementação de IA generativa no extremo (edge), em redes locais com capacidade computacional limitada, acrescenta um nível adicional de complexidade. São necessários frameworks robustos para garantir a fiabilidade, especialmente em ambientes críticos, como navios em alto-mar ou instalações industriais de produção.

Que tecnologias estão a causar o maior impacto nos projetos?

Duas plataformas destacam-se neste contexto: Databricks e Microsoft Fabric. Estas ferramentas permitem a ingestão contínua de dados em tempo real, substituindo os modelos tradicionais de processamento em lote (batch processing). Como resultado, as organizações passam de relatórios estáticos para informações dinâmicas impulsionadas por IA. Por exemplo, estão a ser utilizados agentes operacionais baseados em IA como assistentes virtuais para monitorizar telemetria e executar ações predefinidas, como alertar equipas de engenharia ou ajustar parâmetros operacionais. Estes agentes funcionam como engenheiros virtuais júnior, seguindo manuais operacionais (playbooks) que garantem consistência e reduzem a intervenção manual, mantendo simultaneamente o controlo operacional.

É possível partilhar um projeto recente onde estas tecnologias tenham resolvido um desafio crítico?

Recentemente, foi desenvolvido um gémeo digital para uma empresa do setor marítimo que necessitava de visibilidade em tempo real sobre as operações da sua frota. Anteriormente, a gestão dependia de relatórios manuais e comunicações por e-mail com informação desfasada. A solução consistiu numa plataforma unificada que integra posicionamento em tempo real, telemetria dos equipamentos e dados ambientais.

O principal desafio foi conceber um motor de regras flexível, capaz de responder a eventos imprevisíveis, como condições meteorológicas adversas ou indisponibilidade de equipamentos. Ao desacoplar as regras de negócio e recorrer à IA no extremo (edge), foi possível criar um sistema que se adapta dinamicamente às alterações do contexto operacional.

Atualmente, a empresa beneficia de informações em tempo real sobre a duração das operações, permitindo otimizar prazos de projeto e melhorar a alocação de recursos.

Qual é o maior obstáculo que as organizações enfrentam ao escalar a IA generativa no IoT?

O principal desafio está na passagem da prova de conceito para a implementação empresarial em larga escala.

Embora os projetos-piloto sejam frequentemente bem-sucedidos com conjuntos de dados controlados, os cenários reais envolvem dados brutos e não estruturados à escala, aumentando riscos relacionados com alucinações da IA, segurança e desempenho. [PT –  IA g…o IoT (2) | Word]

Para mitigar estes desafios, o foco centra-se em:

• Melhores playbooks e mecanismos de controlo para orientar os agentes de IA.Estratégias de dados híbridas, combinando telemetria em tempo real com conjuntos de dados contextualizados, como ontologias para hierarquias de equipamentos.
• Otimização no extremo (edge), assegurando que os modelos de IA funcionam de forma eficiente em hardware local.

Como evoluiu a abordagem da ALTEN em relação ao IoT nos últimos cinco anos?

Inicialmente, o foco estava centrado na transferência de dados dos dispositivos para a cloud, um desafio técnico que exigia competências especializadas em protocolos industriais e integração de sistemas.

Atualmente, a abordagem evoluiu para a transformação da telemetria bruta em informação acionável em tempo real, recorrendo a arquiteturas modernas como o modelo medalhão (medallion model)

Mais recentemente, o foco passou para a manutenção preditiva e prescritiva, permitindo às organizações antecipar falhas antes de estas ocorrerem. Esta evolução demonstra o compromisso contínuo da ALTEN em ligar de forma integrada as tecnologias operacionais (OT) e as tecnologias de informação (IT), ajudando as indústrias a operar com maior inteligência, agilidade e resiliência