A Microsoft leva a IA para o campo e o chão de fábrica, fazendo parcerias com gigantes da indústria.

A Microsoft lançou um novo conjunto de modelos de IA especializados projetados para enfrentar desafios específicos em manufatura, agricultura e serviços financeiros. Em colaboração com parceiros como Siemens, Bayer, Rockwell Automation e outros, a gigante da tecnologia visa trazer tecnologias avançadas de IA diretamente para o centro de indústrias que há muito dependem de métodos e ferramentas tradicionais.

Esses modelos feitos sob medida — agora disponíveis por meio do catálogo Azure AI da Microsoft — representam o mais focado esforço da Microsoft até agora para desenvolver ferramentas de IA adaptadas às necessidades únicas de diferentes setores. A iniciativa da empresa reflete uma estratégia mais ampla de ir além da IA de uso geral e oferecer soluções que possam proporcionar melhorias operacionais imediatas em indústrias como agricultura e manufatura, que enfrentam crescentes pressões para inovar.

“A Microsoft está em uma posição única para entregar as soluções específicas que as organizações precisam através da combinação da Microsoft Cloud, nossa experiência na indústria e nosso ecossistema global de parceiros”, disse Satish Thomas, Vice-presidente Corporativo de Soluções de Negócios e Indústria da Microsoft, em um postagem no LinkedIn anunciando os novos modelos de IA.

“Por meio desses modelos,” acrescentou ele, “estamos abordando os principais casos de uso da indústria, desde a gestão da conformidade regulatória nas comunicações financeiras até ajudar os trabalhadores da linha de frente com a resolução de problemas de ativos no chão de fábrica — permitindo, em última análise, que as organizações adotem a IA em larga escala em todos os setores e regiões… e muito mais está por vir em atualizações futuras!”

Siemens e Microsoft reinventam o design industrial com software alimentado por IA

No centro da iniciativa está uma parceria com a Siemens para integrar IA em seu software NX X, uma plataforma amplamente utilizada para design industrial. O copiloto NX X da Siemens usa processamento de linguagem natural para permitir que engenheiros emitam comandos e façam perguntas sobre tarefas de design complexas. Esse recurso pode reduzir drasticamente o tempo de integração para novos usuários, ao mesmo tempo que ajuda engenheiros experientes a completar seu trabalho mais rapidamente.

Ao incorporar a IA no processo de design, Siemens e Microsoft estão abordando uma necessidade crítica na manufatura: a capacidade de simplificar tarefas complexas e reduzir erros humanos. Essa parceria também destaca uma tendência crescente em tecnologia empresarial, onde as empresas buscam soluções de IA que possam melhorar as operações do dia a dia, em vez de aplicações experimentais ou futuristas.

Menores, mais rápidas, mais inteligentes: como os modelos compactos de IA da Microsoft estão transformando operações de fábricas

A nova iniciativa da Microsoft se baseia fortemente em sua família Phi de modelos de linguagem pequenos (SLMs), que são projetados para executar tarefas específicas enquanto utilizam menos poder computacional do que modelos maiores. Isso os torna ideais para indústrias como a manufatura, onde os recursos computacionais podem ser limitados e as empresas frequentemente precisam de uma IA que possa operar de forma eficiente no chão de fábrica.

Talvez uma das aplicações mais inovadoras de IA nesta iniciativa venha da Sight Machine, líder em análise de dados de manufatura. O Gerenciador de Namespace da Fábrica da Sight Machine aborda um problema de longa data, mas que frequentemente é negligenciado: as convenções de nomenclatura inconsistentes usadas para rotular máquinas, processos e dados em diferentes fábricas. Essa falta de padronização dificultou a análise de dados em múltiplos locais pelos fabricantes. O Gerenciador de Namespace da Fábrica ajuda traduzindo automaticamente essas diversas convenções de nomenclatura em formatos padronizados, permitindo que os fabricantes integrem melhor seus dados e os tornem mais acionáveis.

Embora isso possa parecer uma correção técnica menor, as implicações são extensas. Padronizar dados em uma rede de manufatura global poderia desbloquear eficiências operacionais que têm sido difíceis de alcançar.

Adotantes iniciais como Swire Coca-Cola USA, que planeja usar essa tecnologia para simplificar seus dados de produção, provavelmente percebem o potencial de ganhos tanto em eficiência quanto em tomada de decisão. Em uma indústria onde até pequenas melhorias na gestão de processos podem se traduzir em economias substanciais, abordar esse tipo de questão fundamental é um passo crucial rumo a operações mais sofisticadas orientadas por dados.

A agricultura inteligente se torna realidade: o modelo de IA da Bayer enfrenta os desafios da agricultura moderna

No setor agrícola, o modelo E.L.Y. de Proteção de Culturas da Bayer está posicionado para se tornar uma ferramenta chave para os agricultores que navegam nas complexidades da agricultura moderna. Treinado em milhares de perguntas do mundo real relacionadas a rótulos de proteção de culturas, o modelo fornece aos agricultores insights sobre como aplicar adequadamente pesticidas e outros tratamentos para culturas, considerando tudo, desde requisitos regulatórios até condições ambientais.

Este modelo chega em um momento crucial para a indústria agrícola, que está lidando com os efeitos da mudança climática, escassez de mão de obra e a necessidade de melhorar a sustentabilidade. Ao oferecer recomendações impulsionadas por IA, o modelo da Bayer pode ajudar os agricultores a tomar decisões mais informadas que não apenas melhoram os rendimentos das culturas, mas também apoiam práticas agrícolas mais sustentáveis.

A iniciativa também se estende aos setores automotivo e financeiro. A Cerence, que desenvolve assistentes de voz para carros, usará os modelos de IA da Microsoft para aprimorar sistemas dentro dos veículos. Seu modelo CaLLM Edge permite que os motoristas controlem várias funções do carro, como controle de clima e navegação, mesmo em ambientes com conectividade limitada ou inexistente — tornando a tecnologia mais confiável para motoristas em áreas remotas.

No setor financeiro, Saifr, uma startup de tecnologia regulatória dentro da Fidelity Investments, está introduzindo modelos voltados para ajudar instituições financeiras a gerenciar a conformidade regulatória de forma mais eficaz. Essas ferramentas de IA podem analisar comunicações entre corretores para identificar riscos potenciais de conformidade em tempo real, acelerando significativamente o processo de revisão e reduzindo o risco de penalidades regulatórias.

A Rockwell Automation, por sua vez, está lançando o modelo FT Optix Food & Beverage, que ajuda os trabalhadores da fábrica a solucionar problemas de equipamentos em tempo real. Ao fornecer recomendações diretamente no chão de fábrica, essa ferramenta de IA pode reduzir o tempo de inatividade e ajudar a manter a eficiência da produção em um setor onde interrupções operacionais podem ser custosas.

A liberação desses modelos de IA marca uma mudança em como as empresas podem adotar e implementar inteligência artificial. Em vez de exigir que as empresas se adaptem a sistemas de IA amplos e genéricos, a abordagem da Microsoft permite que as empresas utilizem modelos de IA que são personalizados para abordar seus desafios operacionais específicos. Isso resolve um ponto de dor significativo para indústrias que têm sido hesitantes em adotar IA devido a preocupações com custos, complexidade ou relevância para suas necessidades particulares.

A ênfase na praticidade também reflete a compreensão da Microsoft de que muitas empresas estão em busca de ferramentas de IA que possam oferecer resultados imediatos e mensuráveis. Em setores como manufatura e agricultura, onde as margens costumam ser apertadas e as interrupções operacionais podem ser custosas, a capacidade de implantar IA que melhore a eficiência ou reduza o tempo de inatividade é muito mais atraente do que projetos de IA especulativos com retornos incertos.

Ao oferecer ferramentas que são adaptadas às necessidades específicas do setor, a Microsoft está apostando que as empresas priorizarão melhorias tangíveis em suas operações em detrimento de tecnologias mais experimentais. Essa estratégia pode acelerar a adoção de IA em setores que tradicionalmente têm sido mais lentos a abraçar novas tecnologias, como manufatura e agricultura.

Dentro do plano da Microsoft para dominar a IA industrial e a computação de borda

A pressão da Microsoft em modelos de IA específicos da indústria ocorre em um momento de crescente competição no espaço de nuvem e IA. Rivais como Amazon Web Services e Google Cloud também estão investindo fortemente em IA, mas o foco da Microsoft em soluções específicas da indústria a diferencia. Ao se tornar parceira de líderes estabelecidos como a Siemens, Bayer e Rockwell Automation, a Microsoft se posiciona como um jogador chave na digitalização de indústrias que estão sob crescente pressão para modernizar.

A disponibilidade desses modelos através do Azure AI Studio e do Microsoft Copilot Studio também reflete a visão mais ampla da Microsoft de tornar a IA acessível não apenas para empresas de tecnologia, mas para negócios em todos os setores. Ao integrar a IA nas operações diárias de indústrias como manufatura, agricultura e finanças, a Microsoft está ajudando a levar a IA do laboratório para o mundo real.

Conforme os fabricantes globais, os produtores agrícolas e as instituições financeiras enfrentam crescentes pressões devido a interrupções na cadeia de suprimentos, metas de sustentabilidade e exigências regulatórias, as ofertas de IA específicas da indústria da Microsoft podem se tornar ferramentas essenciais para ajudá-los a se adaptar e prosperar em um mundo em rápida mudança.