Como a IA está transformando a indústria automotiva – e a experiência do cliente

O IAA Mobility 2023, o maior evento de mobilidade do mundo, atraiu cerca de meio milhão de visitantes a Munique de 5 a 10 de setembro. A inteligência artificial (IA) na indústria automobilística foi um tema recorrente em quase todas as áreas da feira deste ano. Por exemplo, no desenvolvimento de sistemas de assistência ao condutor e de condução autónoma, ou no controlo de qualidade e produção.

Nas fábricas automotivas, os robôs controlados por IA agora executam tarefas de forma independente, como soldagem, pintura e montagem.

Cada vez mais, algoritmos inteligentes também estão sendo usados ​​para monitorar a condição dos veículos e fornecer indicações sobre futuras manutenções ou reparos, também conhecidos como “manutenção preditiva”.

A inteligência artificial também é utilizada na concepção de veículos e para optimizar a condução para uma maior eficiência e sustentabilidade no controlo de voz de sistemas de navegação e em ajudas de estacionamento inteligentes. Enquanto isso, o marketing, as vendas e o atendimento ao cliente implementam a IA para tornar os clientes mais felizes e as cadeias de fornecimento mais eficientes.

IA na indústria automobilística: como a inteligência artificial está mudando o rumo

Tive o prazer de discutir IA no Mobility Festival e fui acompanhado por Alexander Scholz, Chefe de Fornecimento Digital do BMW Group, bem como Tobias Wagner da startup de mobilidade elétrica ChargeX. Em meio à agitação da feira, pudemos usar o Executive Lounge, operado pelo nosso parceiro IBM iX DACH em conjunto com a TikTok, para uma emocionante MasterClass de IA.  

A IA generativa é uma verdadeira virada de jogo, especialmente na área de comunicação.

Isso porque essa tecnologia pode gerar novos conteúdos com base nas informações existentes e nas contribuições do usuário. É baseado em grandes modelos de linguagem (LLMs) e é usado em ferramentas de IA como ChatGPT, Google Bard e Aleph Alpha. Quando treinados em grandes quantidades de dados em muitos contextos e dimensões diferentes, esses modelos de aprendizado de máquina (ML) agora podem compreender relacionamentos e dependências complexas.

Para Alexander Scholz, especialista da BMW, esta tecnologia também é um importante impulsionador de eficiência, especialmente na cadeia de abastecimento.

Os benefícios da IA ​​na indústria automobilística já estão sendo sentidos na produção. Na fábrica da BMW nos EUA em Spartanburg, por exemplo, a utilização da IA ​​apenas na oficina está a poupar mais de um milhão de dólares por ano em custos de produção. E a empresa já está a fazer experiências com inteligência artificial no design de veículos, por exemplo, concebendo novos veículos todo-o-terreno sem intervenção humana.

A jovem empresa ChargeX também conta com uma solução de IA para sua infraestrutura modular de carregamento de carros eletrônicos. É usado para distribuir automaticamente a carga entre os vários carros elétricos de um local. “Podemos usá-lo para desenvolver uma estratégia de cobrança ideal”, disse-nos o fundador e CEO Tobias Wagner. Mas eles ainda estão nos estágios iniciais.

De olho nos riscos potenciais da IA ​​na indústria automobilística

Apesar das diferentes perspectivas, a discussão também revelou muitos pontos em comum. Por exemplo, quando falamos sobre os riscos potenciais da IA ​​– como segurança de dados, proteção de informações confidenciais ou questões de responsabilidade e garantia.

“Precisamos ser proativos e garantir a maior transparência possível”, enfatizou Scholz. Ele acrescentou que é importante usar modelos de linguagem de IA de forma responsável e construir confiança na sua utilização entre os próprios funcionários e clientes.

Por esta razão, a BMW já publicou as suas próprias diretrizes de IA, que estabelecem os princípios éticos para lidar com esta tecnologia disruptiva. Isso inclui não confiar cegamente nas respostas da IA ​​sem controle humano.

Para evitar que a IA “tenha alucinações” – especialmente em situações críticas de segurança – deve ser garantido, através de formação adequada, que o resultado de um LLM seja factualmente correto e imparcial. Além disso, em caso de dúvida, o julgamento de um ser humano deve sempre prevalecer sobre o de uma IA.

Sem a aceitação do usuário final, a melhor solução de IA é inútil

Tobias Wagner trouxe outro aspecto para a nossa discussão: a necessidade absoluta da aceitação do usuário final.

Ele disse que a indústria automotiva precisa ser particularmente sensível a isso, porque os motoristas querem tomar suas próprias decisões e não deixá-las entregues a um algoritmo opaco.

Ele apontou para o aplicativo de carregamento de sua empresa, que em uma versão anterior determinava automaticamente o processo de carregamento ideal para o carro elétrico com base em dados históricos e na situação atual em um local específico.

“Mas as pessoas querem decidir por si mesmas, com base em sua situação específica, até que ponto sua bateria deve estar cheia e quanto tempo têm para fazer isso”, disse ele, falando com base na experiência da ChargeX. Sugestões e recomendações razoáveis ​​da IA ​​são úteis, disse ele, mas a decisão final deve caber ao cliente.

Em vez de regular a IA, é melhor fazer a sua própria experiência

Todos os participantes concordaram, no entanto, que a regulamentação permanente da nova tecnologia – de qualquer tipo – seria de pouca ajuda. Apenas desaceleraria a inovação e a Alemanha ficaria para trás noutra área.

No entanto, muitas vezes é necessário discutir detalhadamente com os departamentos jurídicos dos fabricantes de automóveis o que é atualmente possível por razões de responsabilidade ou proteção de dados, e onde ainda podem estar os limites. Trabalhar conjuntamente nas questões deverá garantir que a implementação de novos casos de utilização não seja atrasada devido a preocupações jurídicas ou receios existentes.

Reunir as experiências dos próprios funcionários também pode ajudar a dissipar sérias preocupações sobre as aplicações de IA.

Os especialistas da MasterClass estavam convencidos de que “o desenvolvimento da IA ​​não pode mais ser interrompido ou mesmo revertido”. Pelo contrário, o desafio é moldá-lo e utilizá-lo de forma responsável.

Sem qualidade de dados, a IA não produzirá resultados úteis

Na nossa MasterClass em Munique, também discutimos outra questão fundamental no uso de IA generativa na indústria automotiva: a coleta e estruturação de dados e sua qualidade. Observou-se que as melhores ferramentas de análise são inúteis sem dados de qualidade – se os dados forem fracos, mesmo a melhor IA só poderá fornecer respostas inúteis.

Se, por outro lado, as informações relevantes forem coletadas e analisadas em todos os pontos de contato ao longo da jornada do cliente, os clientes poderão receber ofertas personalizadas através do canal de sua preferência, por exemplo. No entanto, isso requer o seu consentimento.

Nosso painel concordou que a IA generativa é a ferramenta ideal para marketing personalizado, adaptado à situação atual do destinatário. Isso porque é uma excelente forma de automatizar campanhas 1:1 que são altamente relevantes para os clientes e, portanto, produzem melhores resultados.

Abordagem em duas etapas para desenvolver soluções de IA

De acordo com Scholz, a BMW está buscando uma abordagem em duas etapas para o uso futuro da inteligência artificial. O primeiro passo é utilizá-lo para aumentar a eficiência em todas as áreas, reduzir a carga de trabalho e desonerar os colaboradores das tarefas rotineiras. Na segunda fase, será mais fácil tomar decisões mais precisas e melhores com base nos dados recolhidos. Isto também proporcionaria um apoio eficaz aos trabalhadores face às alterações demográficas e à crescente escassez de pessoal.

Nossa discussão sobre IA na indústria automobilística pode ser resumida nos seguintes pontos:

1. Já existe um número infinito de casos de uso na indústria automotiva onde a IA pode ser bem utilizada. Discutimos alguns exemplos em nossa sessão, que vão desde a cadeia de suprimentos até a infraestrutura de cobrança e processos voltados para o cliente – mas estamos apenas no início da evolução.
2. A tecnologia está mudando muito rápido. Portanto, vale a pena para a indústria criar equipas/centros de competência dedicados na sua organização para acompanhar os desenvolvimentos e ser capaz de reagir rapidamente às novas tendências.
3. A tendência atual é que as empresas automotivas tenham seu próprio “ChatGPT corporativo” customizado para suas necessidades específicas e treinado com dados próprios para garantir a qualidade dos resultados.
4. Dados limpos são a chave para obter resultados interessantes de implantações de IA do ponto de vista comercial e melhorar a experiência do cliente.
5. Um dos maiores desafios atuais é encontrar funcionários com as habilidades necessárias em IA ou treiná-los você mesmo.
6. Uma comunicação boa e transparente é essencial para abordar e, esperançosamente, acalmar as preocupações dos funcionários e clientes.

Foi enriquecedor para mim ouvir em primeira mão dos nossos especialistas no painel como eles estão usando a IA para tornar seus próprios processos de negócios mais eficientes. Mas também como eles estão usando isso para melhorar as vendas, o marketing e o serviço e, o mais importante, para criar uma melhor experiência para seus clientes.

É um momento emocionante e estou muito animado para ver o que vem por aí para a IA na indústria automotiva. Você é?