A Caterpillar está trazendo para a implantação de IA o que aprendeu com a automação da mineração

Quase todas as empresas que tentam implantar inteligência artificial enfrentam o mesmo problema: é difícil integrar a tecnologia nas operações diárias. A gigante industrial Caterpillar passou décadas lidando com uma versão desse problema no mundo físico e agora está usando sua experiência para implantar IA.

A entrada da Caterpillar no espaço autônomo começou com a mineração, onde a escassez de mão de obra e as condições perigosas podem tornar a automação particularmente útil. Hoje, ela vende caminhões de transporte automatizados, perfuratrizes, carregadeiras subterrâneas, tratores, equipamentos de construção com controle remoto e muito mais. Ele também oferece um centro de comando de software, gerenciamento de frota e até inteligência remota de terreno como parte de seu kit de ferramentas autônomo.

“Agora estamos neste momento super emocionante, onde podemos pegar todo esse aprendizado da mineração e trazê-lo para ambientes, locais de trabalho, pedreiras e canteiros de construção muito mais dinâmicos”, disse o CTO da empresa, Jaime Mineart, ao TechCrunch nos bastidores da conferência Ai4 em Las Vegas no início deste mês.

O gigante industrial está agora a aplicar a IA de forma mais ampla, inclusive em ferramentas utilizadas por técnicos e pelos seus próprios funcionários. Um exemplo é o Cat AI Assistant, que permite que técnicos de campo próximos a uma máquina usem comandos de voz para obter procedimentos de reparo, solucionar possíveis problemas e identificar peças que podem ser necessárias antes de iniciar um reparo. Mineart disse que a ferramenta agora está sendo usada por clientes, operadores e técnicos.

O assistente utiliza dados proprietários da Caterpillar, que abrangem informações geradas por suas máquinas conectadas. Mineart disse que a Caterpillar possui cerca de 1,6 milhão de ativos conectados em todo o mundo e mais de 16 petabytes de dados estruturados.

A empresa também está usando IA para alimentar software de digitalização de sites e geração de gêmeos digitais na fabricação para analisar operações, disse ela. E como quase todas as outras empresas, a Caterpillar está usando IA em suas operações empresariais, bem como no desenvolvimento de software. “Usamos agentes de IA para modernizar códigos legados, gerar e testar novos softwares e identificar defeitos antecipadamente”, disse Mineart.

Mas Mineart é rápido em salientar que construir a tecnologia é apenas parte do desafio, uma vez que implementar uma máquina autónoma não é o mesmo que transformar um local para utilizar IA. As empresas também têm de repensar a forma como as pessoas trabalham em conjunto com a tecnologia e como os processos existentes precisam de mudar.

“A parte difícil da autonomia e da IA ​​física é incorporar essa tecnologia no local de trabalho do cliente e nos fluxos de trabalho”, disse ela.

Mineart disse que a empresa conta com operadores experientes para ajudar a treinar sistemas de IA, aproveitando o conhecimento institucional construído ao longo de décadas. E à medida que as máquinas se tornam mais autônomas, alguns operadores podem passar do controle de uma única máquina para a supervisão de múltiplas máquinas a partir de um centro de comando remoto.

Essa transição, no entanto, está a criar um novo desafio para a Caterpillar: formar os seus 118.000 funcionários. Mineart disse que a empresa planeja gastar US$ 100 milhões nos próximos cinco anos para treinar sua força de trabalho em IA, autonomia e robótica.

Esse investimento provavelmente está sendo feito para ajudar a empresa a aproveitar ao máximo o boom mais amplo na infraestrutura de IA, que já está ajudando seus lucros. A receita trimestral da Caterpillar atingiu um recorde histórico de US$ 20,5 bilhões no segundo trimestre, ajudada pela forte demanda por equipamentos de geração de energia usados ​​em data centers. Sua divisão de geração de energia registrou um aumento nas vendas de 72%, para US$ 3,10 bilhões, e o CEO Joe Creed disse que “ninguém está desacelerando” quando se trata de demanda por computação em nuvem e infraestrutura generativa de IA.