A IA é o impulso de que a Mercedes-Benz precisa para se transformar digitalmente

Por Jürgen Hill

Há muito que a Mercedes-Benz se baseia na aprendizagem automática e na IA clássica. Mas agora também está a utilizar a IA generativa, por exemplo, no ambiente de produção MO360. De que se trata exatamente e em que medida altera os perfis dos trabalhadores?

Com a digitalização e a utilização crescente de sistemas de IA potentes, os perfis profissionais estão a mudar na produção e na administração. A IA destina-se a melhorar e a facilitar o trabalho quotidiano dos funcionários. As novas ferramentas digitais, por exemplo, permitem que os funcionários da produção otimizem ainda mais os processos e a gestão da qualidade a longo prazo. Os primeiros resultados provisórios do MO360 são muito promissores, especialmente porque vemos que não é apenas aceite pelos especialistas em TI, mas também pelos mestres no chão de fábrica.

A sua empresa lançou a iniciativa de qualificação Turn2Learn. Que competências em matéria de IA ou digitalização são ensinadas aos trabalhadores?

A Turn2Learn é uma iniciativa do nosso departamento de RH que se centra na digitalização e na IA. A oferta vai desde a IA e a aprendizagem automática para principiantes, passando pelo percurso de aprendizagem Prompt Engineering, até aos cursos de formação em linguagens de programação como Python, aprendizagem profunda e redes neuronais, aprendizagem por reforço, RPA e processamento de linguagem natural. No total, os funcionários têm acesso a mais de 40 000 cursos sobre dados e qualificações de IA em várias plataformas de aprendizagem externas. Também iniciámos a iniciativa “Best Team” em TI porque o nosso maior ativo são os nossos colaboradores. Por isso, é de grande importância para nós atrair e reter os melhores colaboradores e permitir-lhes realizar o seu potencial individual.

A Mercedes só dá formação aos empregados que trabalham na produção ou também aos empregados de escritório?

Investimos no desenvolvimento de competências digitais em todas as áreas da empresa. Independentemente de serem colegas da produção ou administrativos, todos precisam dos conhecimentos relevantes e de novas competências para utilizar eficazmente as aplicações de IA no seu trabalho quotidiano. Em dois programas-piloto, estamos atualmente a formar mais de 600 funcionários de todas as áreas do grupo para se tornarem especialistas em dados e IA.

Prevê que a IA generativa conduza à perda de postos de trabalho?

Ainda não podemos dizer com certeza quais os efeitos que a digitalização crescente e a IA generativa terão na vida profissional futura. O que é claro, no entanto, é que os métodos de trabalho vão mudar, assim como os próprios perfis profissionais. É por isso que a qualificação é a chave para uma transformação bem-sucedida.

Como é que o trabalho dos trabalhadores muda no decurso do processo de transformação digital e como parte da introdução da IA?

Algumas atividades poderão certamente ser transferidas para aplicações de IA no futuro, como as atividades repetitivas ou as relacionadas com o reconhecimento de padrões. Mas isso é algo positivo porque significa que se abre mais liberdade para o trabalho estratégico ou criativo, tal como a automação e os robots de produção mudaram a forma como os carros são feitos.

Quando falamos de formação de funcionários, até que ponto a Mercedes-Benz progrediu na utilização da IA generativa?

Estamos a ser muito produtivos com a IA generativa em algumas áreas – não estamos a falar apenas de pilotos. Por exemplo, temos vindo a utilizar o GitHub Copilot no desenvolvimento de software desde maio e estamos a ver ganhos significativos em termos de eficiência. Também usamos IA generativa no ambiente do cliente. Na Grã-Bretanha, por exemplo, um assistente virtual inteligente pode interagir com os clientes no sítio Web e dar respostas específicas a perguntas sobre instruções de funcionamento e informações sobre os veículos. Além disso, na nossa plataforma de dados MO360, um ecossistema digital de produção, uma IA generativa ajuda-nos a analisar e a processar os dados. E com a ajuda de um grande modelo de linguagem, os dados, ou padrões de dados, estão disponíveis para que possam ser consultados pelos funcionários da produção utilizando linguagem natural, e não apenas por especialistas que utilizam consultas a bases de dados altamente especializadas. Estamos atualmente a testar isto com o ChatGPT. Em última análise, a IA acelera a democratização da utilização dos dados.

Em que áreas é que vê o maior potencial para a IA?

Tratámos esta questão de forma muito intensa e analisámos tanto estudos externos como experimentámos a IA internamente. Por um lado, temos o desenvolvimento de software. Vemos aí aumentos muito significativos de eficiência, quer do lado da engenharia e do desenvolvimento de veículos, quer do lado da empresa.

Outra área é o diálogo com o cliente. Num futuro previsível, a interação direta da IA com o cliente, como está a ser experimentada no Reino Unido, continuará provavelmente a ser a exceção. Mas estou convencido de que as aplicações de IA ajudarão a melhorar ainda mais a experiência do cliente e a tornar os processos mais eficientes.

Um outro domínio em que é necessário investir muito poder intelectual é a conceção paramétrica na engenharia. Neste domínio, a IA conduzirá a grandes aumentos de produtividade porque apoia as pessoas no trabalho.

Com a possibilidade de introdução de dados por voz ou teclado, os funcionários têm de receber formação sobre a IA?

No início, existe uma formação inicial para os casos de utilização definidos na produção. Além disso, os nossos funcionários têm acesso a outras oportunidades de formação sobre o assunto, incluindo um percurso de aprendizagem sobre engenharia rápida. Mas também aprendem a utilizar estas ferramentas de forma criativa para experimentar e ver o que funciona e o que não funciona.

No entanto, de um modo geral, acredito que a prompting, ou engenharia de prompt, é algo que tem de ser aprendido, pelo que estamos a ponderar se devemos oferecer formação sobre o assunto a toda a empresa, e não apenas a profissionais de TI e de dados selecionados. Sem dúvida que ajuda a tirar mais partido da IA generativa.

Que problemas iniciais de IA ou ChatGPT encontrou até agora?

As alucinações são certamente um desafio. Foi também um ato de equilíbrio muito delicado na interação direta com o cliente no Reino Unido. É possível excluir as alucinações através de verificações de plausibilidade e das restrições associadas, mas se definirmos os critérios de forma demasiado restrita, a máquina dir-nos-á: “Não posso comentar”, mais vezes do que gostaríamos. É preciso ter muito cuidado e encontrar o equilíbrio correto. Como controlar as alucinações é talvez a questão mais importante a ser resolvida neste momento, que também está no centro da investigação em IA.

A Mercedes-Benz vai treinar as suas ferramentas de IA apenas com os seus próprios dados?

Sim. Por exemplo, se quisermos explicar visualmente os nossos veículos aos clientes, isso só pode ser feito com os nossos próprios dados de treino. A propósito, o treino é efetuado exclusivamente em áreas seguras destes ambientes de IA, pelo que os dados não podem ser tornados públicos. Também existem alguns dados públicos que podemos utilizar para a IA, mas especialmente no ambiente de produção, confiamos nos nossos próprios dados.

Para além dos Serviços Azure OpenAI no ambiente de produção, que papéis desempenham outras soluções de IA para a Mercedes-Benz?

A OpenAI está atualmente a ser retratada nos meios de comunicação social como uma espécie de ponta de lança da IA. E também tem uma solução técnica muito boa, mas não nos vamos limitar a isso. É claro que outras empresas têm soluções interessantes. Estamos a começar a olhar atentamente para as alternativas de código aberto. Para além dos grandes fornecedores proprietários, como a OpenAI, a Microsoft ou a Google, temos de conhecer as alternativas de código aberto.

Também acredito que não devemos pensar na IA como um motor isolado. Ela precisa de estar profundamente integrada nos nossos sistemas e processos. É por isso que exigimos a todos os nossos parceiros de sistemas que utilizem elementos de IA nos seus ambientes. A IA tem de ser integrada em todo o panorama do sistema, e sê-lo-á.

Não há praticamente nenhum setor que não esteja a enfrentar enormes processos de transformação graças à IA. Aqui, Jürgen Hill, fala com Jan Brecht, CIO do Mercedes-Benz Group AG, sobre os efeitos da IA na estratégia de TI do fabricante de automóveis e nos seus funcionários.

Por Jürgen Hill

Há muito que a Mercedes-Benz se baseia na aprendizagem automática e na IA clássica. Mas agora também está a utilizar a IA generativa, por exemplo, no ambiente de produção MO360. De que se trata exatamente e em que medida altera os perfis dos trabalhadores?

Com a digitalização e a utilização crescente de sistemas de IA potentes, os perfis profissionais estão a mudar na produção e na administração. A IA destina-se a melhorar e a facilitar o trabalho quotidiano dos funcionários. As novas ferramentas digitais, por exemplo, permitem que os funcionários da produção otimizem ainda mais os processos e a gestão da qualidade a longo prazo. Os primeiros resultados provisórios do MO360 são muito promissores, especialmente porque vemos que não é apenas aceite pelos especialistas em TI, mas também pelos mestres no chão de fábrica.

A sua empresa lançou a iniciativa de qualificação Turn2Learn. Que competências em matéria de IA ou digitalização são ensinadas aos trabalhadores?

A Turn2Learn é uma iniciativa do nosso departamento de RH que se centra na digitalização e na IA. A oferta vai desde a IA e a aprendizagem automática para principiantes, passando pelo percurso de aprendizagem Prompt Engineering, até aos cursos de formação em linguagens de programação como Python, aprendizagem profunda e redes neuronais, aprendizagem por reforço, RPA e processamento de linguagem natural. No total, os funcionários têm acesso a mais de 40 000 cursos sobre dados e qualificações de IA em várias plataformas de aprendizagem externas. Também iniciámos a iniciativa “Best Team” em TI porque o nosso maior ativo são os nossos colaboradores. Por isso, é de grande importância para nós atrair e reter os melhores colaboradores e permitir-lhes realizar o seu potencial individual.

A Mercedes só dá formação aos empregados que trabalham na produção ou também aos empregados de escritório?

Investimos no desenvolvimento de competências digitais em todas as áreas da empresa. Independentemente de serem colegas da produção ou administrativos, todos precisam dos conhecimentos relevantes e de novas competências para utilizar eficazmente as aplicações de IA no seu trabalho quotidiano. Em dois programas-piloto, estamos atualmente a formar mais de 600 funcionários de todas as áreas do grupo para se tornarem especialistas em dados e IA.

Prevê que a IA generativa conduza à perda de postos de trabalho?

Ainda não podemos dizer com certeza quais os efeitos que a digitalização crescente e a IA generativa terão na vida profissional futura. O que é claro, no entanto, é que os métodos de trabalho vão mudar, assim como os próprios perfis profissionais. É por isso que a qualificação é a chave para uma transformação bem-sucedida.

Como é que o trabalho dos trabalhadores muda no decurso do processo de transformação digital e como parte da introdução da IA?

Algumas atividades poderão certamente ser transferidas para aplicações de IA no futuro, como as atividades repetitivas ou as relacionadas com o reconhecimento de padrões. Mas isso é algo positivo porque significa que se abre mais liberdade para o trabalho estratégico ou criativo, tal como a automação e os robots de produção mudaram a forma como os carros são feitos.

Quando falamos de formação de funcionários, até que ponto a Mercedes-Benz progrediu na utilização da IA generativa?

Estamos a ser muito produtivos com a IA generativa em algumas áreas – não estamos a falar apenas de pilotos. Por exemplo, temos vindo a utilizar o GitHub Copilot no desenvolvimento de software desde maio e estamos a ver ganhos significativos em termos de eficiência. Também usamos IA generativa no ambiente do cliente. Na Grã-Bretanha, por exemplo, um assistente virtual inteligente pode interagir com os clientes no sítio Web e dar respostas específicas a perguntas sobre instruções de funcionamento e informações sobre os veículos. Além disso, na nossa plataforma de dados MO360, um ecossistema digital de produção, uma IA generativa ajuda-nos a analisar e a processar os dados. E com a ajuda de um grande modelo de linguagem, os dados, ou padrões de dados, estão disponíveis para que possam ser consultados pelos funcionários da produção utilizando linguagem natural, e não apenas por especialistas que utilizam consultas a bases de dados altamente especializadas. Estamos atualmente a testar isto com o ChatGPT. Em última análise, a IA acelera a democratização da utilização dos dados.

Em que áreas é que vê o maior potencial para a IA?

Tratámos esta questão de forma muito intensa e analisámos tanto estudos externos como experimentámos a IA internamente. Por um lado, temos o desenvolvimento de software. Vemos aí aumentos muito significativos de eficiência, quer do lado da engenharia e do desenvolvimento de veículos, quer do lado da empresa.

Outra área é o diálogo com o cliente. Num futuro previsível, a interação direta da IA com o cliente, como está a ser experimentada no Reino Unido, continuará provavelmente a ser a exceção. Mas estou convencido de que as aplicações de IA ajudarão a melhorar ainda mais a experiência do cliente e a tornar os processos mais eficientes.

Um outro domínio em que é necessário investir muito poder intelectual é a conceção paramétrica na engenharia. Neste domínio, a IA conduzirá a grandes aumentos de produtividade porque apoia as pessoas no trabalho.

Com a possibilidade de introdução de dados por voz ou teclado, os funcionários têm de receber formação sobre a IA?

No início, existe uma formação inicial para os casos de utilização definidos na produção. Além disso, os nossos funcionários têm acesso a outras oportunidades de formação sobre o assunto, incluindo um percurso de aprendizagem sobre engenharia rápida. Mas também aprendem a utilizar estas ferramentas de forma criativa para experimentar e ver o que funciona e o que não funciona.

No entanto, de um modo geral, acredito que a prompting, ou engenharia de prompt, é algo que tem de ser aprendido, pelo que estamos a ponderar se devemos oferecer formação sobre o assunto a toda a empresa, e não apenas a profissionais de TI e de dados selecionados. Sem dúvida que ajuda a tirar mais partido da IA generativa.

Que problemas iniciais de IA ou ChatGPT encontrou até agora?

As alucinações são certamente um desafio. Foi também um ato de equilíbrio muito delicado na interação direta com o cliente no Reino Unido. É possível excluir as alucinações através de verificações de plausibilidade e das restrições associadas, mas se definirmos os critérios de forma demasiado restrita, a máquina dir-nos-á: “Não posso comentar”, mais vezes do que gostaríamos. É preciso ter muito cuidado e encontrar o equilíbrio correto. Como controlar as alucinações é talvez a questão mais importante a ser resolvida neste momento, que também está no centro da investigação em IA.

A Mercedes-Benz vai treinar as suas ferramentas de IA apenas com os seus próprios dados?

Sim. Por exemplo, se quisermos explicar visualmente os nossos veículos aos clientes, isso só pode ser feito com os nossos próprios dados de treino. A propósito, o treino é efetuado exclusivamente em áreas seguras destes ambientes de IA, pelo que os dados não podem ser tornados públicos. Também existem alguns dados públicos que podemos utilizar para a IA, mas especialmente no ambiente de produção, confiamos nos nossos próprios dados.

Para além dos Serviços Azure OpenAI no ambiente de produção, que papéis desempenham outras soluções de IA para a Mercedes-Benz?

A OpenAI está atualmente a ser retratada nos meios de comunicação social como uma espécie de ponta de lança da IA. E também tem uma solução técnica muito boa, mas não nos vamos limitar a isso. É claro que outras empresas têm soluções interessantes. Estamos a começar a olhar atentamente para as alternativas de código aberto. Para além dos grandes fornecedores proprietários, como a OpenAI, a Microsoft ou a Google, temos de conhecer as alternativas de código aberto.

Também acredito que não devemos pensar na IA como um motor isolado. Ela precisa de estar profundamente integrada nos nossos sistemas e processos. É por isso que exigimos a todos os nossos parceiros de sistemas que utilizem elementos de IA nos seus ambientes. A IA tem de ser integrada em todo o panorama do sistema, e sê-lo-á.