Oito exemplos de inteligência artificial em ação

Até recentemente, muitas empresas viveram em uma espécie de purgatório de desenvolvimento de inteligência artificial (IA), conduzindo pilotos intermináveis e provas de conceito, mas trazendo muito poucos projetos habilitados por IA para a produção empresarial.

Isso está mudando rapidamente. De acordo com a mais recente pesquisa global da McKinsey sobre IA, realizada em julho de 2024, 78% dos entrevistados dizem que suas organizações usam IA em pelo menos uma função de negócios, contra 72% no início de 2024 e 55% no ano anterior. O uso de IA generativa (GenAI) também aumentou, com 71% dos entrevistados dizendo à McKinsey que suas organizações usam regularmente a GenAI em pelo menos uma função de negócios, contra 65% no início de 2024. E os investimentos em IA continuam crescendo. Mais de três quartos (78%) dos líderes empresariais disseram que sua organização planeja aumentar seus gastos gerais com IA no próximo ano fiscal, de acordo com o relatório State of Generative AI in the Enterprise do Deloitte AI Institute em 2024.

Quanto valor empresarial a IA está entregando até agora, no entanto, pode ser uma questão de debate. Por exemplo, 21% dos entrevistados da pesquisa da diretoria executiva disseram que acham que a GenAI já está transformando sua organização, em comparação com apenas 8% dos entrevistados que não pertencem à diretoria executiva, de acordo com o relatório da Deloitte. E isso é apenas um tipo de IA, uma frase abrangente para recursos semelhantes a cognição, incluindo tudo, desde visão computacional e processamento de linguagem natural até aprendizagem profunda e IA agêntica.

Nesta fase, pode haver tantas maneiras de errar a IA quanto acertar. Mas explorar a IA empresarial em ação pode ilustrar seu potencial, abrangendo uma ampla gama de tarefas, incluindo:

• Acelerando o desenvolvimento de medicamentos
• Reinventando os processos de negócios de telecomunicações
• Projetando carros de brinquedo
• Culturas de polinização
• Aumento da eficiência na produção em larga escala

Analisar o que as diferentes empresas estão fazendo com a IA– e como ela está fazendo – pode fornecer inspiração para os outros à medida que vislumbram seus próprios aplicativos de IA.

Exemplo 1: Goldman Sachs toca em IA para escrever código

As ferramentas de GenAI não só produzem linguagem escrita e imagens, mas também geram código de computador. O Goldman Sachs está conduzindo uma “prova de conceito” para ferramentas de codificação assistida baseadas em GenAI.

Mesmo como pares do setor J.P. Morgan, Citigroup, Deutsche Bank e Bank of America estavam supostamente impedindo seus funcionários de usar GenAI, Goldman Sachs estava colocando a tecnologia nas mãos de seus programadores para determinar seu valor inicial. O CIO Marco Argenti explica que, embora não seja sábio confiar imediatamente em todos os processos importantes para a IA, é imperativo que as empresas tentem vislumbrar seu potencial. A firma tem várias provas de conceito em andamento em áreas que incluem desenvolvimento de software e classificação de documentos, que têm mostrado alguns resultados iniciais promissores.

Dando um passo adiante, Goldman começou a testar um engenheiro de software autônomo da startup de IA Cognition em 2025, que deve trabalhar em breve ao lado dos 12.000 desenvolvedores humanos da empresa.

Principais conclusões

O Goldman Sachs prevê a IA como uma companheira para os desenvolvedores de software, em vez de um substituto para eles. Também está testando modelos de linguagem de grande porte para atualizar os processos de gerenciamento de classificação de documentos atualmente executados pela IA tradicional. A empresa está mantendo os nomes das ferramentas que está usando sob envoltórios, juntamente com os departamentos específicos que estão testando a tecnologia, mas compartilhou alguns resultados iniciais.

• Os desenvolvedores têm sido capazes de usar a GenAI para escrever até 40% de seu código automaticamente, o que Argenti diz que poderia melhorar a produtividade dos desenvolvedores humanos em algum lugar nos dois dígitos baixos.
• O banco está usando o software não só para gerar código, mas também para testá-lo.
• Os grandes modelos de linguagem são pelo menos tão bons quanto os humanos na gestão dos milhões de documentos da empresa.
• O CIO da Goldman Sachs vê a GenAI como uma das maiores disrupções de sua vida, a par com a Internet, os aplicativos ou a nuvem.
• Os maiores desafios, diz ele, são a adaptação de controles internos para mitigar quaisquer riscos para a empresa ou seus clientes e encontrar talentos com grande expertise em modelos de linguagem.
• O uso da GenAI pela empresa se expandiu, com seu Assistente de IA GS agora disponível para todos os funcionários do Goldman Sachs após testes bem-sucedidos com aproximadamente 10.000 membros da equipe.
• Argenti diz que vê o engenheiro de software autônomo, chamado Devin, como um “novo funcionário” que pode começar a executar tarefas em nome de desenvolvedores.

Saiba mais

• O CIO Marco Argenti compartilhou alguns dos primeiros resultados da GenAI neste Wall Street Journal1  Q&A.
• Argenti diz à CNBC como ele prevê ter centenas — e, em última análise, milhares — de^engenheiros de software autônomos 2 trabalhando em nome da empresa, dependendo do caso de uso.
• Em um episódio recente^de podcast, dois analistas da pesquisa Goldman Sachs discutiram o poder de automatizar processos empresariais mais diários, como o desenvolvimento de software.
• A Reuters cobre o^lançamento firmwide da Goldman Sachs de seu assistente de IA em 2025.
• O gigante de Wall Street está “dimensionando agressivamente a^AI5 para aumentar a produtividade e a eficiência”, de acordo com a PYMNTS.

Exemplo 2: a empresa australiana de telecomunicações Telstra desenvolve de assistentes de IA para reinvenção agêntica

Em meados de 2023, a Telstra desenvolveu um par de ferramentas de GenAI — Ask Telstra e One Sentence Summary — para impulsionar o suporte ao cliente após a ativação do serviço, parte de um acordo estratégico de cinco anos com o Microsoft Azure OpenAI Service. Essas ferramentas ajudam os agentes a acessar rapidamente contas, detalhes do produto e resumos de interações passadas, permitindo solução de problemas mais rápida e atendimento mais personalizado. Os sistemas GenAI reduziram os contatos de acompanhamento em 20%, com 90% de seus funcionários de atendimento ao cliente relatando economia de tempo e melhoria da qualidade do suporte pós-venda, de acordo com a Telstra.

"Estamos desvendando valor e crescimento à medida que tecnologias como IA generativa proliferam rapidamente", diz Kim Krogh Andersen, executivo do grupo, produto & tecnologia na Telstra, em um artigo no site da Microsoft, acrescentando que a empresa estava "no caminho certo para melhorar todos os principais processos de negócios com IA até 2025". De fato, a empresa deu um salto maior com o anúncio de sua joint venture com a Accenture para usar a IA para reinventar processos de negócios e desenvolver fluxos de trabalho agênticos.

Principais conclusões

Como explica o vice-presidente e diretor sênior de pesquisa da Forrester, Frederic Giron, a abordagem mais recente da Telstra à IA aponta para uma mudança fundamental de uma abordagem mais fragmentada para automatizar tarefas e processos de negócios existentes e automatizar tarefas isoladas ao longo dos processos de negócios existentes para "reimaginar como o trabalho é feito". Ele aborda o que a Forrester chamou de "abismo de processo" – a lacuna entre o foco na otimização da produtividade e a verdadeira reinvenção dos negócios.

• Alcançar uma vantagem competitiva com a IA requer mais do que implementar assistentes de GenAI – requer uma reformulação completa de como as tarefas são realizadas em primeiro lugar.
• A Telstra está combinando suas joias da coroa – sua profunda expertise em telecomunicações – com os ativos e talentos de IA da Accenture para criar soluções de IA para tudo, desde a otimização de processos até a experiência do cliente.
• A abordagem é desenvolver soluções de IA para uso interno, aperfeiçoar o sistema e, em seguida, produzi-lo para venda.
• Enquanto outras empresas estão fazendo malabarismos com várias parcerias, a Telstra conquistou seus colaboradores de IA até dois, com ênfase na coinovação.

Saiba mais

• Giron, da Forrester, explica como a abordagem "criar, depois^venda6" da Telstra amortiza grandes custos iniciais substanciais de desenvolvimento de IA em uma base de receita mais ampla e também cria novos fluxos de receita.
• Os executivos da Telstra explicam o desenvolvimento da empresa de^{co-pilotos especializados7} para agentes de atendimento ao cliente.
• O The Guardian relata que o CEO da Telstra, Vicki Brady, disse aos investidores que a IA vai desempenhar uma grande^part8 na Telstra se reinventando nos próximos cinco anos e que sua força de trabalho provavelmente encolherá até 2030.
• Um comunicado à imprensa no site da Accenture explica como a joint venture de sete anos Telstra usará o investimento em IA de US$ 3 bilhões da^Accentur9 para reinventar processos de negócios de ponta a ponta por meio de novos recursos, como o agêntico^AI10.

Exemplo 3: o desenvolvimento de mRNA de dados e aplicativos de IA da Moderna

Os investimentos em IA da empresa de Biotecnologia Moderna valeram a pena para o desenvolvimento de medicamentos em um momento em que a velocidade era vital para o sucesso do mercado. Fundada mais de uma década antes da crise da COVID-19, a empresa passou anos criando um software integrado de ciência de dados e IA para apoiar o desenvolvimento repetível de milhares de diferentes medicamentos e vacinas baseados em mRNA. A aplicação baseada na Web inclui código reutilizável para automação de workflow, captura de dados e criação de modelos. Isso ajuda os cientistas a projetar novos construtos de mRNA, melhorar sua eficácia e encomendar amostras através de uma linha de produção pré-clínica de alto rendimento.

Com base em funções analíticas e digitais desde o início, a Moderna foi criada para superar as chances do desenvolvimento farmacêutico tradicional de alto risco e alto retorno. As empresas de medicamentos normalmente gastam um bilhão de dólares desenvolvendo um medicamento na esperança de obter muitos bilhões em troca, mas veem uma taxa de sucesso inferior a 15%. A IA pode melhorar essas chances para 50/50 e também reduzir o tempo de lançamento no mercado. A aposta de IA compensou para a Cambridge, Massachusetts, empresa, que foi capaz de desenvolver uma vacina de topo COVID-19 em tempo recorde, mostrando cerca de 95% de eficácia para a prevenção de doenças do vírus, de acordo com os EUA. Centros de Controle e Prevenção de Doenças. A vacina COVID-19 em tempo recorde, mostrando cerca de 95% de eficácia para a prevenção de doenças do vírus, de acordo com os EUA. Centros de Controle e Prevenção de Doenças.

Principais conclusões

Embora a vacina COVID-19 da empresa tenha recebido mais atenção, é apenas um dos produtos da Moderna construído usando suas ferramentas de IA e ciência de dados para o desenvolvimento de mRNA. A empresa abordou isso como uma capacidade de software. "Há mais de uma década, a Moderna criou uma enorme biblioteca de dados, que é nosso maior ativo como empresa de biotecnologia digital", escreveu Brice Challame, VP de dados e amplificador de IA da empresa, em um post de 2023 no blog: "Essa biblioteca nos permitiu criar nosso próprio ecossistema de dados integrados para alimentar e iterar nossos algoritmos."

• Muitas empresas desligam o investimento inicial em infraestrutura para um projeto de IA. No entanto, a Moderna reconheceu o valor que um aplicativo poderia oferecer em vários produtos a longo prazo.
• Os investimentos antecipados em infraestrutura em nuvem, IoT, funções analíticas e processos automatizados criaram a base para o trabalho de IA. "Contamos com a digitalização desde o início, não para fins de digitalização, mas para gerar dados", explicou o ex-diretor de excelência digital e operacional da Moderna, Marcello Damiani, em um artigo do Digital, Data, and Design Institute da Harvard. “Isso nos permite construir algoritmos melhores, o que ajuda a construir a próxima geração de medicamentos”, diz Damiani.
• Uma vacina mRNA é em si um produto baseado em informações, uma molécula sintética que envia instruções para as células do corpo para treinar seu sistema imunológico. Assim, a Moderna construiu um aplicativo de design de drogas baseado na web para simplificar o processo de alteração da informação codificada em uma molécula sintética. Nos bastidores, vários algoritmos de IA ajudam a fundamentar a tomada de decisões, especialmente em produtos pré-clínicos, para os quais eles fornecem previsões centradas em dados sobre as melhores sequências para codificar uma determinada proteína muito mais rápido do que os humanos podem. O software captura dados ao longo do processo para produzir novos e melhores algoritmos ao longo do tempo.
• A empresa também usa IA para melhorar o planejamento de ensaios clínicos, o controle de qualidade e até mesmo suas operações de call center.
• A partir de 2023, a Moderna fez uma parceria com a OpenAI para criar sua própria instância do ChatGPT. Hoje, os GPTs estão incorporados nas funções de negócios da Moderna - desde legais, até pesquisas, manufatura e comerciais - como assistentes específicos.

Saiba mais

• O Digital, Data, and Design Institute da Harvard oferece^{o background11} sobre a implementação inicial da IA pela Moderna.
• Brice Challame, da Moderna, compartilha algumas lições aprendidas na "jornada da empresa para se tornar uma organização de IA em tempo real".¹²
• ^Entrevistado do podcast Me, Myself e AI do MIT Sloan Management Review e do ex-diretor de IA da Moderna, Dave Johnson, sobre o papel da IA no desenvolvimento de vacinas.
• ZDNet^describes14 Tecnologia de desenvolvimento de drogas da Moderna como uma "fábrica de IA".

Exemplo 4: A Mattel adota precocemente o gerador de imagens AI DALL-E para o desenvolvimento de produtos

A GenAI apareceu na consciência geral com grandes implementações de modelos de linguagem de IA capazes de gerar texto semelhante ao humano. Meses antes, a fabricante de brinquedos Mattel começou a trabalhar com uma ferramenta generativa de criação de imagens, o sistema DALL-E da OpenAI, para criar imagens e arte realistas com base em entradas de linguagem natural.

A Mattel não tem planos para substituir seus designers de produtos por contrapartes artificiais em breve. Em vez disso, o fabricante de brinquedos está implantando IA para ajudar os designers a criar ideias para novos carros Hot Wheels. Mais recentemente, a Mattel iniciou um acordo de 2025 com a OpenAI para desenvolver produtos e experiências baseados em IA com base nas marcas da Mattel.

Principais conclusões

A exploração da GenAI da Mattel ilustra os benefícios potenciais da colaboração homem-máquina em um campo criativo.

• A Mattel começou a usar o gerador de imagens em outubro de 2022.
• Os designers podem digitar um pedido de linguagem natural para um “modelo de escala de uma haste quente conversível”, e o sistema pode entregar variações em uma imagem personalizada baseada em um Ford 1938 em amarelo com pneus brancos.
• O usuário pode trabalhar com o gerador de imagens para explorar diferentes opções - uma mudança de cor, uma capa dura, um ajuste no tipo de corpo - para entregar uma renderização final de um novo carro de brinquedo.
• A GenAI permite que os designers pensem de forma mais ampla, oferecendo modelos ou opções que talvez não tenham evitado sozinhos. “Em última análise, a qualidade é a coisa mais importante”, diz Carrie Buse, diretora de design de produtos do Mattel Future Lab. “Mas às vezes a quantidade pode ajudá-lo a encontrar a qualidade.”
• O fabricante de brinquedos, que se deparou com algum problema há uma década com sua boneca “Olá, Barbie” que gravou e carregou conversas de crianças para a nuvem, disse em um comunicado de imprensa que “enfatizará a segurança, privacidade e segurança nos produtos e experiências que chegam ao mercado” como resultado de sua mais nova colaboração OpenAI.

Saiba mais

• A Associated Press^{destaca a} entrada antecipada da Mattel na GenAI.
• Microsoft Source^detalha como designers humanos trabalham com o DALL-E para gerar e refinar novos projetos de Hot Wheels.
• No Harvard Business Review17,Thomas H. Davenport, professor de TI e gestão da Babson College, e Nitin Mittal, diretor da Deloitte Consulting, exploram como a GenAI mudará o trabalho criativo.
• ^{O PYMENTS18} analisa a colaboração Mattel-OpenAI de 2025 em brinquedos habilitados para IA.

Exemplo 5: O Costa Group implementa polinizadores alimentados por visão de computador em vez de bumblebees

Se há algum zumbido nas estufas de tomate do Grupo Costa da Austrália em Guyra, Nova Gales do Sul, não está vindo de bumblebees. O uso de polinizadores naturais (como abelhas) para a agricultura interna é ilegal – as abelhas nativas lutam em ambientes cobertos. E por motivos de biossegurança, a Austrália proibiu há muito tempo a importação de abelhas não nativas europeias, que são frequentemente usadas para polinização de estufa no Hemisfério Norte. Em vez disso, o produtor de produtos está usando polinizadores robóticos - alimentados por visão computacional - em um milhão de plantas de tomate.

No verão de 2021, o Costa Group começou a usar robôs Polly da empresa israelense Arugga AI Farming. Resultados iniciais mostraram que as máquinas produziram um rendimento 15% maior em comparação com a polinização manual e até um rendimento 7% maior em comparação com as abelhas.

Principais conclusões

Para o Grupo Costa, o polinizador robótico tem benefícios além da eficiência. Embora eles não sejam autorizados a usar abelhas (que é como a maioria da polinização de estufa é realizada), a opção do agribot não é apenas mais eficiente do que a polinização manual, mas também reduz a propagação de vírus, pois não requer contato humano com as plantas de tomate.

• As plantas de tomate precisam ser sacudidas para se autopolinizarem, uma tarefa tipicamente feita por abelhas industriais, ou por trabalhadores enferrujando treliças ou usando varinhas vibratórias.
• O robô Polly viaja entre as fileiras das plantas, usando visão computacional e aprendizado profundo para identificar quais flores estão prontas para a polinização. No back-end, o sistema Arugga usa um kit de ferramentas de análise de streaming para processar vídeos brutos de estufas. Em seguida, as imagens são anotadas e o modelo treina nos conjuntos de dados resultantes, que são atualizados mensalmente. O modelo melhora ao longo do tempo e é exportado para os robôs, que podem executar o algoritmo individualmente e são essencialmente dispositivos de computação edge.
• Em seguida, o robô emite pulsos de ar comprimido para vibrar as flores que são devidas, semelhante à forma como as bumblebees realizam a polinização buzz.
• A IA de Arugga está ficando mais inteligente. Em 2024, ele disse que poderia polinizar um hectare (cerca de 2,5 acres) com 3,5 robôs, com expectativas de reduzir isso para 2,5 robôs graças a um algoritmo melhorado.

Saiba mais

• Os polinizadores alimentados por IA do Costa Group são apenas um exemplo das aplicações de visão computacional^{agropecuária19} em um artigo da Imaging & Machine Vision Europe.
• Produce^Plus20 explica como os robôs determinam quais flores estão prontas para polinizar.
• O co-fundador e vice-presidente de desenvolvimento de negócios da Arugga explica como a polinização por IA da empresa, um substituto para as abelhas fabricantes, pode ajudar os produtores a aumentar seus^rendimentos.

Exemplo 6: Procter & a Gamble implementa IA, machine learning e edge computing para simplificar a produção

A P&G busca digitalizar e analisar dados de seus mais de 100 locais de produção. Ele está desenvolvendo recursos de IA, como Machine Learning e visão computacional, para maximizar a integridade e disponibilidade dos equipamentos, avaliar a qualidade do produto em tempo real na linha de produção e melhorar o uso de energia e água. O fabricante de produtos embalados para consumo concentrou suas primeiras tentativas em seus segmentos de produtos de papel e cuidados com bebês com pilotos nos Estados Unidos, Índia, Japão e Egito. Um projeto inicial usou IA para prever comprimentos de folha de papel toalha acabados, entregando assim a quantidade certa de produto aos clientes – apenas uma das muitas eficiências que a empresa espera alcançar.

“Queremos tudo feito em tempo real, em linha, com tecnologia, para que saibamos instantaneamente se algo está errado”, explicou o presidente, presidente e CEO Jon Moeller em uma discussão com a Goldman Sachs Asset Management. "E com a IA, podemos começar a tendência para saber instantaneamente – sabendo antes que isso aconteça, não apenas quando isso acontece."

A empresa também está usando IA na gestão da cadeia de suprimentos. Anteriormente, ele precisava reunir dados de diferentes softwares usados para produção, cadeia de suprimentos, marketing, garantia de qualidade e sistemas de informação de laboratório, uma tarefa manual tediosa que exigia centenas de horas de trabalho a cada vez. Agora, a empresa fez uma parceria com o provedor de funções analíticas phData para desenvolver um sistema baseado em IA usando as funções analíticas de código aberto da KNIME para automatizar a integração de dados. Em seguida, ele pode analisar dados de suprimento, demanda e estoque em tempo real para prever necessidades futuras de estoque e destacar possíveis interrupções na cadeia de suprimentos.

Principais conclusões

O objetivo da P&G é a produção inteligente em larga escala, disse o ex-CIO Vittorio Critella, com foco em manutenção preditiva, qualidade preditiva e otimização da sustentabilidade. A IA pode ajudar a permitir operações totalmente sem intervenção manual.

• Um escritório de capacitação digital está priorizando a produção de produtos, os casos de uso de embalagens e os processos de embalagem que podem ser implementados em toda a organização.
• A empresa pode transmitir dados de sensores de linha de produção para a nuvem para criar e treinar algoritmos de aprendizado de máquina que são então implantados de volta à borda no chão de fábrica.
• A P&G testou o uso de IA para minimizar a embalagem de rolos de papel toalha (prevendo com mais precisão os comprimentos das folhas acabadas) e usando a visão computacional para controle de qualidade em tempo real para fraldas e almofadas femininas (onde a montagem precisa e de alta velocidade de várias camadas de materiais é essencial).
• Grandes volumes de conjuntos de dados completos de suas máquinas de papel podem ser usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina para prever quais máquinas exigem manutenção e identificar oportunidades para reduzir o uso de energia.
• O machine learning e a IA devem ser incorporados às operações e à cultura para agregar valor, diz o CIO da P&G.

Saiba mais

• A tecnologia de bens de consumo oferece uma^{visão geral22} do sistema digital da P&G, que usa sensores IoT e IA.
• Os antigos CIOs da P&G conversaram com o CIO Journal da Deloitte sobre as oportunidades e os desafios de implantar a IA em^scale23 na produção.
• CIO.com descreve como a P&G conseguiu amadurecer além da^{experimentação} de IA para escalar casos de uso cada vez mais sofisticados.
• A Microsoft Source publicou notícias sobre seu trabalho com a P&^G25 na produção digital.
• O CEO Moeller disse ao Goldman^Sachs26 que ele vê o potencial da IA em “mover a inovação da bancada de laboratório para computadores muito sofisticados” para acelerar a descoberta molecular, explorar mais áreas de inovação e criar ideias de produtos mais bem-sucedidas.

Exemplo 7: a equipe ferroviária de alta velocidade do Reino Unido constrói um plano de construção melhor com simulador AI

A ferrovia de alta velocidade 2 (HS2) que vai de Londres a Manchester é o maior projeto de infraestrutura de transporte no Reino Unido. A Align formou um grupo de trabalho envolvendo três empresas internacionais de infraestrutura e é responsável pela concepção e construção de uma das etapas mais desafiadoras do projeto: a chamada seção C1. Este trecho de 21,6 km a noroeste de Londres inclui o icônico Viaduto Colne Valley de 3,4 km e um túnel de cerca de 16 km. No auge do projeto de cinco anos e meio, mais de 1.500 pessoas estarão trabalhando no local. Alinhe o investimento na ALICE - um produto de sequenciamento de construção inteligente - para modelar contingências e elaborar cronogramas de construção otimizados e realistas para o HS2.

A pré-construção – a primeira fase de um projeto durante a qual as empresas planejam e programam todo o escopo de um trabalho, estimam custos e analisam necessidades – é uma fase crucial. Mas muito mudou ao longo das últimas décadas no método de caminho crítico que as empresas de arquitetura, engenharia e construção usam para planejar seus projetos. Normalmente, foi um desafio hercúleo criar um ou dois planos, dado o esforço necessário para criar um cronograma. Usando IA, as empresas podem eliminar centenas ou milhares de opções em poucas horas, com uma análise completa de seu efeito no custo e na programação.

Principais conclusões

A Align já tinha um cronograma de construção em vigor que o ajudou a vencer o projeto C1, mas usou a ALICE para conferir suas suposições e procurar oportunidades para melhorar o plano para o seu trabalho de subestrutura de viaduto. Agendar um projeto de infraestrutura massivo, com suas complexas interdependências e restrições, é difícil de fazer bem. O simulador de construção incorpora essas interdependências em uma equação algorítmica que pode analisar milhares de cenários e revisá-los com base nos objetivos da empresa.

• O simulador de construção ajuda as empresas a construir planos de construção virtualmente com uma variedade de diferentes insumos antes do início da construção real.
• Alinhar usou o simulador de construção para criar dezenas de opções de agendamento em apenas 10 minutos.
• Em seguida, executou análises hipotéticas no software para decidir como construir o viaduto de forma mais eficiente.
• A IA pode rapidamente manipular grandes quantidades de parâmetros que podem afetar a construção – como mão de obra, equipamentos e disponibilidade de materiais, métodos de construção e problemas de zoneamento – de modo que os planejadores humanos por si só nunca poderiam fazer.
• Alinhar três anos replicados de trabalho de planejamento em apenas seis semanas.
• Mais recentemente, a HS2 fechou um acordo de 2024 com a Futuria para ser seu parceiro de entrega de IA em um consórcio recém-formado liderado pela Atos, para implementar soluções orientadas por IA para melhorar as operações ferroviárias, simplificar os fluxos de trabalho de construção e melhorar a gestão de ativos.

Saiba mais

• A consultoria de gestão Roland Berger descreve como a IA pode aumentar a eficiência em toda a cadeia de valor da^{construção27}.
• O Construction Dive abrange uma gama de aplicações de IA^{pré-construção28}.
• Em 2022, a parceria Align-ALICE ganhou o prêmio de inovação da^industria29 do British Construction Industry Awards.
• A Tecnologia Ferroviária explica como um consórcio liderado pela Atos construirá^{dois centro30} digitais de infraestrutura HS2, com conhecimento específico de ferrovia da Arup e IA da Futuria.

Exemplo 8: a Thomson Reuters simplifica o desenvolvimento de ferramentas de IA para jornalistas, advogados e profissionais de compliance

Datada de sua fundação em 1851 como agência de notícias, a Thomson Reuters sempre foi sobre dados, de uma forma ou de outra. Hoje, ele fornece serviços empresariais baseados em dados nos domínios jurídico, fiscal, contábil e de notícias. O que agora é sua divisão legal introduziu a pesquisa de linguagem natural há 30 anos, e seu grupo de P&D vem testando e entregando inovações habilitadas para IA desde então.

Em 2022, a Thomson Reuters criou um aplicativo de IA para acelerar sua inovação em machine learning, implementando governança comum de dados e modelos e padronizando seu processo de liberação de modelo.

Principais conclusões

O aplicativo de IA da Thomson Reuters fornece não apenas um espaço de trabalho comum para supervisão de IA, mas um sistema para gerenciar riscos específicos de IA com o objetivo de equilibrar a velocidade e a governança. Há uma série de desafios para o desempenho efetivo do modelo de IA, como o potencial de viés algorítmico e mudanças na distribuição de dados. Esses desafios só se tornam mais complexos à medida que as empresas ampliam a implantação de sistemas habilitados por IA, eventualmente crescendo além das habilidades dos cientistas de dados para rastreá-los manualmente ao longo do tempo.

• A Thomson Reuters trabalhou com a Amazon Web Services para desenvolver uma ferramenta que fornecia uma interface de usuário padrão “clicável” que cientistas de dados e proprietários de modelos em toda a empresa poderiam usar sem escrever código.
• O aplicativo oferece espaços de trabalho de IA, serviço de dados, registro de modelo, anotação de IA e monitoramento de problemas, como desvio e preconceito de dados ou modelo.
• A aplicação simplifica a modelagem de desempenho tradicional feita por cientistas de dados humanos, que monitoram a deterioração do modelo e trabalham com as equipes apropriadas para fazer os ajustes necessários.
• A adoção do usuário foi o fator de sucesso mais importante e o maior desafio. O desenvolvimento ágil com demonstrações semanais para os usuários coletarem feedback foi fundamental.
• O portfólio de ofertas habilitadas por IA da empresa ajuda jornalistas humanos a identificar tendências, fornece capacidade de mapeamento preditivo para conformidade fiscal e oferece consultas de linguagem natural e algoritmos de pesquisa baseados em IA para profissionais jurídicos, fiscais e contábeis.
• A Thomson Reuters enfatiza a IA human-in-the-loop para reduzir erros e melhorar o desempenho do modelo.

Saiba mais

• Maria Apazoglou, vice-presidente de IA, machine learning e business intelligence, compartilhou detalhes sobre a plataforma de IA³¹ com o CIO Journal da Deloitte.
• O AWS Machine Learning Blog oferece uma^visão geral 32 no desenvolvimento da tecnologia de IA.
• Em um artigo de 2025, a Thomson Reuters explica como três níveis de^teste humano-in-the-loop por 2.500 especialistas no assunto ajudaram a criar seu assistente de GenAI, o CoCounsel, que pode realizar pesquisas aprofundadas, analisar dados extensos e complexos e gerar diversos tipos de conteúdo rapidamente.

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