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Pare menos, produza mais: a força da IA na indústria

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Imagine o impacto de uma linha de produção interrompida no meio de um turno. O prejuízo vai muito além do maquinário parado: compromete prazos, eleva custos operacionais e afeta toda a cadeia de entrega. E isso ainda acontece com frequência. Segundo um estudo da AlphaBOLD, 82% das empresas industriais enfrentaram paradas não planejadas nos últimos três anos, com um custo médio de US$ 260 mil por hora de downtime.

Diante de um contexto tão desafiador, a pergunta já não é se é possível evitar essas falhas, mas como fazer isso de forma eficiente. A resposta está na aplicação da inteligência artificial à manutenção preditiva. A lógica é clara: uma vez que conseguimos prever um erro antes que ele aconteça, temos a chance de agir preventivamente. 

Com o uso de sensores, coleta de dados em tempo real e modelos de machine learning — tecnologia capaz de identificar padrões e aprender com eles —, antever problemas técnicos deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma solução concreta, viável e mensurável.

IA e dados: a nova engrenagem da manutenção industrial

Ao integrar sensores inteligentes aos equipamentos industriais e monitorar variáveis como vibração, temperatura e pressão, é possível criar modelos preditivos com apoio da inteligência artificial, capazes de identificar comportamentos atípicos que precedem interrupções — como em sistemas de envase, que frequentemente apresentam anomalias imperceptíveis a olho nu.

Isso permite programar a manutenção no momento mais adequado, reduzindo o tempo de máquina parada e os custos com reparos e perdas operacionais.

Com inteligência artificial e dados, a indústria ganha previsibilidade e reduz o improviso na hora da manutenção (Imagem: DC Studio/Shutterstock)

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Auxiliada pela análise avançada de dados, que atua como um analista silencioso, presente o tempo todo, interpretando sinais e indicando o momento ideal para agir, a previsibilidade acaba sendo outro benefício valioso. Ao eliminar a dependência do acaso, é possível planejar melhor o uso de recursos, antecipar a reposição de peças e manter toda a cadeia produtiva operando coordenadamente.

Tecnologia acessível, vantagem estratégica

É importante destacar que a manutenção preditiva baseada em inteligência artificial não está restrita às grandes corporações. Com soluções cada vez mais acessíveis e escaláveis, empresas de médio porte também têm a oportunidade de adotar esse modelo, sem precisar reformular completamente seu parque industrial. O crucial é desenvolver a capacidade de coletar os dados certos e, principalmente, saber interpretá-los.

IA e manutenção preditiva.
Manutenção preditiva com IA já é acessível e transforma dados certos em decisões ágeis (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

Mas mesmo com o avanço da tecnologia e o aumento da oferta de soluções, ainda há uma barreira a ser superada: a mentalidade reativa. Insistir em modelos baseados apenas em manutenções corretivas ou em cronogramas fixos não condiz mais com a complexidade e a velocidade exigidas pela indústria atual. A boa notícia é que a tecnologia para mudar essa realidade já está disponível; ela não vem para substituir o conhecimento humano, mas para ampliá-lo com mais precisão, contexto e agilidade.

Empresas que conseguirem unir a experiência de seus profissionais com o poder analítico da IA estarão bem preparadas para operar com previsibilidade, eficiência e controle — pilares fundamentais para crescer de maneira sustentável em um setor desafiador.

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Machine Learning e Deep Learning: o que vem por trás dos algoritmos?

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A inteligência artificial (IA) é, sem dúvida, uma das inovações mais transformadoras da nossa era. Para se ter uma ideia da sua dimensão, um relatório da Grand View Research aponta que o mercado global de IA foi avaliado em mais de US$ 292 bilhões em 2024 — e o crescimento está longe de desacelerar. A expectativa é que esse setor registre uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de quase 36% entre 2025 e 2030.

Mas afinal, como chegamos até aqui? Embora a IA esteja cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre é fácil compreender como ela evoluiu até se tornar o que é hoje ou perceber, com clareza, o impacto real que já causa na vida das pessoas e nos negócios.

É nesse ponto que o Machine Learning e o Deep Learning entram em cena. Esses dois conceitos, que são subáreas fundamentais da IA, ajudam a explicar na prática como essa revolução está acontecendo. E por que vale a pena acompanhar de perto o que vem pela frente, especialmente no que se refere à personalização de serviços e à automação de processos.

O que é Machine Learning?

De forma resumida, o Machine Learning (aprendizado de máquina) desenvolve algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de depender exclusivamente de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões, fazem previsões e tomam decisões com base nas informações que recebem. Esse aprendizado pode ocorrer de duas formas principais:

⦁ Supervisionado: usado em tarefas de classificação, como identificar spam em e-mails ou a qual categoria pertence um determinado tipo de grão. Além de regressão, que pode prever o valor de um apartamento baseado em suas características e localização, por exemplo.

⦁ Não supervisionado: ideal para agrupar dados e descobrir relações escondidas sem a necessidade de rótulos definidos.

Machine learning: algoritmos que aprendem com os dados para tomar decisões (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Hoje, é praticamente impossível pensar em setores que não estejam sendo impactados por essa tecnologia. No setor financeiro, por exemplo, o Machine Learning é usado para análise de crédito, identificação de fraudes e previsões de mercado.

Já em plataformas como Netflix e Amazon, a tecnologia garante recomendações personalizadas, aumentando o engajamento dos usuários e, consequentemente, as vendas.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma vertente mais avançada do Machine Learning, baseada em redes neurais artificiais profundas, que são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essa tecnologia é especialmente eficaz em tarefas mais complexas, como:

⦁ Processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos ou tradutores automáticos;
⦁ Reconhecimento de imagem e voz;
⦁ Sistemas de recomendação altamente sofisticados;
⦁ Robótica e jogos.

Seu principal método de aprendizado é o reforço, no qual o sistema ajusta seus comportamentos com base em tentativas, erros e recompensas, como um cão sendo treinado ou um algoritmo otimizando uma jogada em tempo real.

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Alguns exemplos populares são os grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, entre outros, que fazem parte da categoria de modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros e dados. Na medicina, os avanços são igualmente expressivos, com diagnósticos por imagem mais precisos e algoritmos que ajudam a identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos.

Quando usar Machine Learning ou Deep Learning?

Embora estejam interligadas, as duas abordagens têm características e aplicações distintas. Machine Learning é ideal para bases de dados estruturados, como planilhas e tabelas, onde os padrões são mais simples e diretos.

Já Deep Learning se destaca com dados complexos e desestruturados, como imagens, vídeos, áudios e textos, sendo especialmente eficiente quando é necessário um nível mais profundo de análise e interpretação.

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Deep learning usa redes neurais profundas para aprender com grandes volumes de dados (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

No fim das contas, trata-se de escolher a tecnologia certa para cada desafio. Ambas são formas de ensinar a IA a nos ajudar – cada uma com seus pontos fortes. Reconhecer essas diferenças é o primeiro passo para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, seja para inovar nos negócios ou para transformar a nossa rotina pessoal.

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O que a tecnologia e o Big Data revelam sobre o inadimplente?

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Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. Só para ter uma ideia, levantamento mais recente feito pelo Serasa mostra que, pelo menos, 73,1 milhões de pessoas estavam endividadas no país. 

Nos últimos anos, a inadimplência se tornou um fenômeno cada vez mais complexo, impulsionado por fatores econômicos, sociais e comportamentais. No entanto, a tecnologia e o Big Data estão mudando a forma como empresas, instituições financeiras e especialistas analisam e entendem o perfil do inadimplente moderno.

Hoje, já não basta apenas olhar para os dados tradicionais, como renda e histórico de crédito, é preciso mergulhar profundamente nos hábitos de consumo, na jornada digital e até mesmo na psicologia financeira desse público.

A tecnologia permite traçar um perfil muito mais detalhado do inadimplente. Com o uso de machine learning e inteligência artificial, empresas conseguem mapear padrões comportamentais e prever tendências antes que uma dívida se torne um problema crônico. Diferente do que se imaginava, o inadimplente atual não é apenas alguém que perdeu o emprego ou passou por uma emergência financeira. 

Muitas vezes, ele é um consumidor ativo, que mantém hábitos de compra regulares e faz uso de múltiplas formas de crédito, mas que enfrenta desafios na organização e priorização de pagamentos. Com base na análise de dados, podemos categorizar os inadimplentes em diferentes perfis:

  • Inadimplente circunstancial: geralmente motivado por imprevistos, como problemas de saúde ou perda de renda, tem histórico de bom pagador e tende a regularizar sua situação rapidamente quando possível. 
  • Superendividado crônico: possui múltiplos compromissos financeiros e dificuldades em gerenciar seus gastos, frequentemente acumulando novas dívidas para cobrir antigas.
  • Inadimplente estratégico: que prioriza certos pagamentos em detrimento de outros, muitas vezes com base na percepção de risco de cobrança ou impacto no seu dia a dia.
  • Inadimplente desinformado: tem dificuldade em compreender suas obrigações financeiras e pode estar fora do sistema bancário tradicional, sem acesso a boas opções de crédito.
Nem todo inadimplente está fora do mercado — muitos continuam consumindo, mas enfrentam desafios para equilibrar as contas e lidar com o acúmulo de dívidas. Imagem: shutterstock/shisu_ka

Graças ao Big Data, a previsibilidade da inadimplência atingiu um novo patamar. Com a análise de dados massivos, é possível identificar sinais precoces de dificuldades financeiras antes que um consumidor se torne inadimplente.

Algumas das principais métricas analisadas incluem padrões de pagamento e consumo, onde mudanças bruscas nos gastos podem indicar problemas financeiros iminentes; uso de crédito rotativo, que aponta uma dependência excessiva de cartão de crédito ou cheque especial; atividade digital, como interações com instituições financeiras, buscas por crédito e até padrões de navegação que podem indicar dificuldades financeiras; e comportamento em redes sociais, onde alguns algoritmos já conseguem captar mudanças de humor e indicadores de instabilidade financeira através da análise de postagens e interações online.

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A mesma tecnologia que permite entender melhor o inadimplente também tem revolucionado a cobrança e a renegociação de dívidas. As abordagens tradicionais, baseadas em ligações insistentes e cartas físicas, estão dando lugar a estratégias mais inteligentes e personalizadas.

Hoje, as empresas utilizam chatbots, notificações automáticas e inteligência artificial para criar abordagens mais eficazes, oferecendo condições personalizadas de renegociação baseadas no perfil de cada consumidor. Além disso, o uso de análise preditiva permite que as empresas entrem em contato no momento certo, quando há maior probabilidade de recuperação do crédito.

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Ferramentas digitais avançadas permitem prever sinais de inadimplência e adaptar abordagens de cobrança ao perfil de cada consumidor (Imagem: TippaPatt/Shutterstock)

Outros dois perfis também se destacam. O inadimplente estratégico faz escolhas conscientes sobre quais contas pagar, priorizando aquelas que impactam mais diretamente seu dia a dia. Já o inadimplente desinformado, muitas vezes fora do sistema bancário tradicional, tem pouco acesso a crédito de qualidade e dificuldade para compreender suas obrigações financeiras. Entender essas nuances é essencial para criar soluções mais eficazes de renegociação e inclusão financeira.

A grande questão que permanece é: até que ponto as empresas utilizarão esses dados para ajudar os consumidores a evitarem a inadimplência, em vez de simplesmente preverem e explorarem seu comportamento?

O futuro da relação entre consumidores e crédito dependerá da forma como essas informações serão utilizadas – se para criar um sistema financeiro mais inclusivo e sustentável ou apenas para potencializar estratégias de cobrança. Independentemente do caminho, uma coisa é certa: a tecnologia e o Big Data já estão transformando o mercado de crédito, e o perfil do inadimplente moderno nunca esteve tão visível aos olhos das empresas.

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