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A IA já ajuda a decidir projetos industriais no Brasil, mas sua adoção empresarial ainda “está caminhando”, segundo a Abemi. ⚙️🤖🧵 O ponto central não é só usar a tecnologia: é saber onde ela pode — e não pode — assumir responsabilidades.
Nelson Romano, presidente da Abemi, resume o ganho: IA traz mais rapidez para obter informações e mais precisão para analisar dados. Em projetos de engenharia, isso pode encurtar etapas que antes consumiam muitas horas de cálculo, busca e formatação.
Mas velocidade não equivale automaticamente a confiabilidade. Uma resposta aparentemente técnica pode carregar dados incompletos, premissas erradas ou uma “alucinação” do modelo — e, numa planta industrial, o custo de errar vai muito além de um texto ruim.
A Siemens avalia que a tecnologia já tem maturidade para lidar com questões industriais de alta responsabilidade. Ainda assim, Guilherme Klein foi direto: “a segurança é o ser humano”. A validação de um engenheiro segue indispensável.
Isso explica a aposta em sistemas ancorados em fontes confiáveis, ecossistemas digitais e gêmeos digitais — réplicas virtuais de ativos físicos. A IA tende a funcionar melhor quando consulta dados rastreáveis, em vez de simplesmente gerar respostas plausíveis.
A transformação também mexe com o trabalho. Cálculos repetitivos e tarefas de formatação devem ser automatizados; a habilidade valorizada passa a ser fazer boas perguntas, identificar falhas e assumir responsabilidade técnica pelas decisões.
O desafio é evitar dois extremos: tratar IA como ameaça inevitável ao emprego ou como piloto automático infalível. Empresas que automatizarem sem qualificação podem ampliar riscos; as que capacitarem equipes podem liberar tempo para análise, segurança e inovação.
O debate da Jornada da Engenharia, com Petrobras, Vale, Braskem e outras empresas, aponta para uma engenharia híbrida. A questão não é se haverá IA nos canteiros e plantas: é quem define os limites, audita os dados e responde quando algo falha.
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