Referências [1] O termo Inteligência Artificial (IA) engloba as capacidades demonstradas pelos sistemas de aprendizagem que os humanos percebem como representativos de 'inteligência'. Recursos típicos de IA abrangem o reconhecimento da fala, de imagem ou de vídeo, objetos autónomos, pro- cessamento de linguagem natural, agentes de conversação, modelagem prescritiva, realidade aumentada, automação inteligente, simula- ção avançada, bem como análises e previsões complexas. [2] Automotive World, 'VW says OK to AI', março de 2018. [3] Website da Daimler, 'Vans as motherships', setembro de 2018. [4] Empresas que implementaram pelo menos três utilizações de IA em escala. 52 Aos olhos da indústria automóvel, a IA cria empregos, não os des- trói: o relatório mostra que a indústria está mais convencida do potencial de criação de emprego da IA. 100% dos gestores dizem que a IA está a criar novos empregos, em comparação com 84% em 2017. A implementação da IA produz resultados: o estudo indica que a IA gera benefícios consistentes em todas as áreas da indústria automóvel. Em média, verificou-se um aumento de 16% na pro- dutividade, na área de I&D, bem como uma melhoria de 15% na eficiência operacional da cadeia de logística e de 16% na área da produção. Simultaneamente, a IA reduziu em 14% os custos diretos na área de assistência ao cliente, e em 17%, na área de IT, enquanto que o ‘time to market’ diminuiu 15% na área de I&D e 13% nos departamentos de marketing e vendas. Adicionalmente, o relatório identifica e detalha projetos de IA que foram desenvolvidos com sucesso na indústria automóvel. Um exemplo é o da empresa Continental, que utiliza simulações de IA capazes de gerar, por hora, dados de testes de veículos equi- valentes a 5.000 milhas percorridas, quando antes, recorrendo à condução física, apenas conseguia dados referentes a 6.500 milhas percorridas por mês. Outros exemplos: • A Volkswagen usa ‘machine learning’ para elaborar estimativas de vendas precisas, referentes a 250 modelos de carros em 120 países [2] • A Mercedes-Benz está a testar um sistema de reconhecimento visual baseado em IA para serviços de entrega de encomendas, que pode reduzir o tempo de carregamento dos veículos em 15% [3] Markus Winkler, vice-presidente executivo e responsável a nível mundial pelo Setor Automóvel da Capgemini, comenta: "Estes resultados mostram que o avanço da IA na indústria automóvel enfrenta numerosos obstáculos. Algumas empresas estão a fazer progressos consideráveis, mas outras têm dificuldade em concen- trar-se nas aplicações mais eficazes. Os fabricantes de veículos A IA pode gerar vantagens significativas para todos os fabricantes de automóveis, mas apenas se for implementada em escala devem começar a perceber que a IA não é uma oportunidade iso- lada, mas antes uma capacidade estratégica necessária para definir o futuro, e em torno da qual devem organizar o seu investimento, talento e governança. E acrescenta: "Como este estudo revela, a IA pode gerar vanta- gens significativas para todos os fabricantes de automóveis, mas apenas se for implementada em escala. Para que a IA dê frutos, as organizações devem investir nas competências certas, ter dados de qualidade e uma estrutura de gestão que forneça o apoio necessá- rio e indique o rumo a seguir”. Para uma implementação em escala, é necessário investir, melhorar as competências da mão-de-obra e criar infraestruturas: O relató- rio também examinou o comportamento das empresas que foram bem-sucedidas na implementação em escala de IA (referidas no relatório como “vencedoras”[4]), e conclui que estas: • Investiram muito em IA (86% dos “vencedores” investiram mais de 200 milhões de dólares por ano); • Na contratação e formação de pessoal, centraram a sua atenção nas competências relacionadas com IA (32% referiram a con- tratação como um aspeto importante para a sua estratégia de IA, contra os 14% das restantes empresas; 25% ofereceram for- mação pró-ativa para melhorar e atualizar as competências dos trabalhadores, contra os 8% das restantes empresas); • Estabeleceram uma estrutura de governança que prioriza e pro- move a IA, com medidas que incluem uma gestão centralizada que regula o investimento em IA e uma equipa transversal de especialistas em tecnologia, negócios e operações. • AUTOMÓVEL