Soluções empresariais de IA gerenciadas com abordagem de projeto: a mudança de paradigma na integração de IA industrial

Quando as grandes corporações devem aprender a abrir mão do controle – e economizar bilhões no processo

A inteligência artificial não é mais desenvolvida em projetos de grande escala, mas sim orquestrada. Plataformas de IA gerenciadas como as descritas aqui rompem com a lógica anterior de implementações demoradas e criam acesso a soluções de IA altamente personalizadas, mudando fundamentalmente as regras do jogo para alianças industriais, consórcios e joint ventures. Ao contrário dos projetos de IA convencionais, a abordagem de blueprint permite soluções prontas para produção em semanas ou dias – sem compartilhamento de dados, sem custos iniciais e sem comprometimentos tecnológicos.

Adequado para:

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A nova moeda da competitividade industrial: velocidade sem perda de controle

Em uma economia em que uma empresa de tecnologia coopera com outra, uma empresa química desenvolve com um fabricante de plantas industriais e os principais fabricantes automotivos desenvolvem em conjunto pilhas de software, o sucesso não é mais determinado pelo tamanho, mas pela velocidade da integração. Plataformas de IA gerenciadas oferecem exatamente o que estruturas complexas de consórcio mais precisam: implementações de IA rápidas, seguras e escaláveis ​​que se integram perfeitamente a cenários de TI heterogêneos, preservando a soberania dos dados de cada parceiro.

A questão não é mais se a IA será utilizada, mas com que rapidez as empresas estão dispostas a transformar seus ciclos de inovação. Para projetos industriais de larga escala, isso pode significar a diferença entre o sucesso global e a obsolescência dispendiosa.

A inteligência artificial não é mais uma promessa do futuro, mas se tornou um componente central da criação de valor industrial. Embora seu potencial teórico pareça impressionante, de acordo com pesquisas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), impressionantes 95% de todas as implementações de IA empresarial falham na realidade. Os motivos são múltiplos: qualidade inadequada dos dados, integração deficiente aos sistemas existentes, falta de expertise e, acima de tudo, os longos ciclos de desenvolvimento dos projetos tradicionais de IA. Em uma era em que grandes empresas de tecnologia colaboram em consórcios com especialistas em automação ou integradores locais, esse problema é ainda mais exacerbado. Cenários heterogêneos de TI, diferentes requisitos de proteção de dados e estruturas de governança complexas complicam a implementação de soluções de IA a tal ponto que as abordagens convencionais são levadas ao limite.

É exatamente aí que entram as plataformas de IA gerenciadas. Elas oferecem uma abordagem fundamentalmente diferente: em vez de desenvolver sistemas de IA do zero, elas fornecem soluções de IA totalmente gerenciadas e altamente personalizáveis, prontas para produção em poucos dias. Um fornecedor líder aperfeiçoou essa abordagem com seu modelo Blueprint – um processo que substitui as fases tradicionais de análise de requisitos, arquitetura de software e implementação por um processo de geração automatizado. O resultado são aplicativos de IA personalizados que podem ser perfeitamente integrados a sistemas ERP existentes, sistemas de execução de manufatura ou até mesmo fontes de dados não estruturadas.

A relevância dessa abordagem torna-se particularmente clara quando se considera a dinâmica de projetos industriais de grande porte. Projetos modernos de infraestrutura – seja na construção de usinas de energia, infraestrutura ferroviária ou soluções complexas de automação industrial – são agora implementados quase exclusivamente em consórcios, joint ventures ou alianças. Por exemplo, em março de 2025, um grande grupo de tecnologia de energia garantiu um contrato de US$ 1,6 bilhão para usinas de energia a gás na Arábia Saudita, em cooperação com um fornecedor internacional de equipamentos para usinas de energia como contratante EPC. Essas estruturas são necessárias porque empresas individuais raramente conseguem cobrir todas as competências e recursos necessários. No entanto, elas representam desafios significativos de coordenação – especialmente quando se trata de transformação digital e integração de IA.

Nesse contexto, as plataformas de IA gerenciadas possibilitam uma forma completamente nova de colaboração tecnológica. Elas oferecem a flexibilidade necessária para diferentes parceiros sem exigir que dados confidenciais saiam da empresa. Elas permitem que todos os membros do consórcio acessem a mesma infraestrutura de IA de última geração, mantendo total soberania dos dados. E reduzem o risco de investimento por meio de modelos de precificação baseados no sucesso, em que as empresas só pagam quando sucessos comerciais demonstráveis ​​são alcançados.

Este artigo examina sistematicamente como as plataformas de IA gerenciadas estão mudando a forma como projetos industriais de grande porte utilizam a IA. Das raízes históricas da IA ​​como serviço, passando por seus mecanismos técnicos e casos de uso atuais, até os desafios críticos e desenvolvimentos futuros, o artigo traça um panorama abrangente dessa tecnologia. É dada atenção especial às vantagens específicas para alianças, consórcios, joint ventures e estruturas de subcontratação — precisamente as formas organizacionais que dominam o cenário industrial moderno.

De máquinas de computação isoladas à inteligência orquestrada: a história do desenvolvimento da IA ​​gerenciada

A história das plataformas de IA gerenciadas está intimamente ligada ao desenvolvimento da computação em nuvem e à democratização da inteligência artificial. Suas raízes remontam ao início dos anos 2000, quando os principais provedores de nuvem começaram a oferecer soluções de plataforma como serviço. Essas primeiras plataformas permitiram que os desenvolvedores implantassem aplicativos pela primeira vez sem precisar operar sua própria infraestrutura. O próximo passo evolutivo veio com a infraestrutura como serviço, que permitiu aos clientes provisionar máquinas virtuais e armazenamento de forma independente.

Mas foi somente com o avanço do aprendizado de máquina na década de 2010 que a verdadeira história da IA ​​como serviço começou. Os anos de 2015 a 2018 marcaram um ponto de virada. Durante essa fase, as técnicas de aprendizado profundo evoluíram de experimentos acadêmicos para ferramentas aplicáveis ​​industrialmente. As enormes melhorias no reconhecimento de fala e imagem tornaram a IA adequada para uso em massa pela primeira vez. Ao mesmo tempo, a quantidade de dados disponíveis explodiu e os investimentos em IA aumentaram de US$ 80 bilhões em 2018 para US$ 280 bilhões em quatro anos.

Os principais provedores de nuvem reconheceram o potencial desde o início. Empresas líderes em tecnologia começaram a oferecer serviços dedicados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo entre 2016 e 2018. Uma grande empresa de tecnologia lançou seu modelo de linguagem proprietário em 2018, que, com 17 bilhões de parâmetros, era o maior do gênero na época. Outra empresa líder em tecnologia, sob a liderança de seu CEO, anunciou oficialmente uma mudança estratégica para uma abordagem que prioriza a IA em 2016. Esses desenvolvimentos lançaram as bases tecnológicas para o que mais tarde seria conhecido como AIaaS.

O período de 2018 a 2020 foi caracterizado pela crescente adoção e pelo surgimento de soluções específicas para cada setor. Empresas especializadas em AIaaS se estabeleceram com foco em aplicações específicas para cada setor. As ferramentas AutoML simplificaram significativamente o processo de desenvolvimento e treinamento de modelos, permitindo que até mesmo organizações sem profundo conhecimento em ciência de dados integrassem IA em suas aplicações. A expansão global das ofertas de AIaaS com data centers em diversas regiões garantiu baixa latência.

A verdadeira mudança de paradigma, no entanto, começou em 2020 com o surgimento de grandes modelos de linguagem e da IA ​​generativa. Em maio de 2020, uma empresa líder em pesquisa de IA publicou um modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros — um aumento de dez vezes em relação ao modelo da grande empresa de tecnologia. Esse modelo demonstrou pela primeira vez que a IA não só conseguia lidar com tarefas especializadas, mas também com geração de texto complexo, criação de código e tarefas criativas. O lançamento de um conhecido aplicativo de IA generativa em novembro de 2022 marcou um avanço na conscientização pública — em dois meses, o aplicativo alcançou 100 milhões de usuários, tornando-se o aplicativo de consumo com crescimento mais rápido de todos os tempos.

No entanto, esse desenvolvimento trouxe novos desafios para as aplicações industriais. Enquanto as capacidades dos modelos de IA cresciam exponencialmente, as implementações se tornavam cada vez mais complexas. As empresas se deparavam com a escolha entre soluções de nuvem proprietárias de grandes provedores, que acarretavam riscos de dependência de fornecedores, ou desenvolvimentos internos complexos que exigiam investimentos significativos e pessoal especializado. As taxas de sucesso permaneceram alarmantemente baixas – estudos mostram que 85% dos projetos tradicionais de IA falham, enquanto a taxa de sucesso para desenvolvimentos internos chega a 33%.

Nessa área de tensão, as plataformas de IA gerenciadas surgiram como uma terceira opção a partir de 2023. Essas plataformas combinavam a escalabilidade e a relação custo-benefício dos serviços em nuvem com a personalização de soluções personalizadas – mas sem as desvantagens típicas de ambas as abordagens. Um pioneiro nesse campo desenvolveu sua abordagem Blueprint, que preenche a lacuna entre ferramentas genéricas de IA e desenvolvimentos personalizados de alto custo. A plataforma permite a entrega de soluções de IA personalizadas em dias, em vez de meses, configurando blocos de construção de IA modulares usando especificações orquestradas.

Esse desenvolvimento reflete uma mudança fundamental na forma como as empresas percebem e utilizam a IA. De experimentos isolados em laboratórios de ciência de dados, a IA evoluiu para uma inteligência operacional orquestrada e profundamente integrada aos processos de negócios. O foco mudou da pergunta "Podemos desenvolver IA?" para "Com que rapidez podemos usar a IA de forma produtiva?" – uma mudança particularmente crucial para consórcios industriais, onde restrições de tempo e mitigação de riscos são fatores-chave.

Blocos de construção da inteligência: a arquitetura técnica das plataformas modernas de IA gerenciada

A base tecnológica das plataformas de IA gerenciadas difere fundamentalmente das abordagens tradicionais de desenvolvimento de software. Em seu cerne está a abordagem de blueprint – um processo inovador para transformar requisitos de negócios em soluções de IA funcionais. Essa abordagem elimina as fases tradicionais de análise de requisitos, arquitetura de software e implementação, substituindo-as por um processo de geração automatizado baseado em blocos de construção modulares predefinidos.

A arquitetura de tal plataforma consiste em quatro blocos técnicos centrais que se interligam perfeitamente. O primeiro compreende recursos avançados de busca e raciocínio que transformam dados corporativos não estruturados em informações estruturadas e pesquisáveis. Essa funcionalidade permite que empresas industriais acessem décadas de conhecimento de domínio acumulado, anteriormente oculto em e-mails, relatórios e sistemas legados. Para consórcios, isso significa que fontes de dados heterogêneas de vários parceiros podem ser acessadas e utilizadas sistematicamente sem a necessidade de armazenamento centralizado de dados.

O segundo bloco de construção concentra-se em automação e agentes de IA. Esses sistemas autônomos executam fluxos de trabalho complexos e tomam decisões proativas com base em dados em tempo real. Em ambientes industriais, esses agentes podem, por exemplo, otimizar intervalos de manutenção, realizar verificações de controle de qualidade ou tomar decisões na cadeia de suprimentos sem a necessidade de intervenção humana. Isso é particularmente relevante para projetos de grande porte em estruturas de consórcio, pois esses agentes podem operar além das fronteiras corporativas, mantendo o controle sobre decisões críticas com os respectivos parceiros.

O componente de abstração e processamento de dados constitui o terceiro bloco de construção técnico. A plataforma transforma conteúdo não estruturado, como dados de sensores, registros de máquinas ou documentação de produção, em formatos estruturados utilizáveis. Essa capacidade é particularmente relevante para empresas industriais alemãs, que frequentemente possuem cenários de TI heterogêneos com diferentes formatos de dados e sistemas legados. Em joint ventures entre uma empresa química e um fabricante de plantas que desenvolvem conjuntamente tecnologias de desidrogenação, esse bloco de construção permite a integração de diferentes fontes de dados, provenientes do desenvolvimento de catalisadores químicos e da engenharia de plantas de processo.

O quarto componente compreende funções de modernização que transformam sistemas legados em software nativo de IA. Isso aborda um dos maiores desafios enfrentados pelas empresas industriais alemãs: integrar tecnologias modernas de IA aos ambientes de produção existentes sem mudanças disruptivas no sistema. Quando três grandes fabricantes automotivos colaboram em pilhas de software abertas para veículos conectados, esses novos sistemas precisam ser capazes de se comunicar com sistemas de produção com décadas de existência — é exatamente aí que o componente de modernização entra em ação.

A computação de ponta desempenha um papel central na arquitetura da plataforma, embora seja projetada principalmente como uma solução em nuvem. Aplicações industriais frequentemente exigem processamento em tempo real com latência abaixo de um milissegundo. A computação de ponta aproxima o processamento de dados de sensores e equipamentos de produção, permitindo que decisões críticas sejam tomadas sem atrasos causados ​​por transmissões de rede. Em projetos de grande escala, como as usinas de eletrólise de hidrogênio que estão sendo construídas por um fornecedor de energia com parceiros como um fabricante de eletrolisadores e um prestador de serviços industriais, essa capacidade de ponta é essencial para controlar processos de produção sensíveis.

A arquitetura de segurança segue o princípio de confiança zero. Os dados dos clientes nunca saem do ambiente corporativo seguro, pois a plataforma pode ser implantada tanto em nuvens privadas quanto on-premises. Essa decisão arquitetônica é particularmente relevante para empresas industriais alemãs, que estão sujeitas a rígidas regulamentações de proteção de dados e precisam proteger dados de produção sensíveis. Quando uma empresa de defesa e tecnologia fornece suporte logístico para mobilizações militares, os dados envolvidos estão sujeitos aos mais altos requisitos de segurança – a arquitetura de confiança zero garante que esses requisitos sejam atendidos sem comprometimento.

Outro recurso técnico inovador reside nas capacidades de integração da plataforma. Ela pode se conectar a praticamente qualquer sistema: sistemas ERP, sistemas de execução de manufatura, bancos de dados e até mesmo fontes de dados não estruturados. Essa conectividade universal elimina um dos maiores obstáculos de implementação de projetos tradicionais de IA. Essa flexibilidade é crucial em consórcios onde os parceiros utilizam diferentes sistemas de TI. Quando um fornecedor de eletrólise PEM colabora com um fornecedor de serviços industriais, seus sistemas precisam se comunicar perfeitamente – a plataforma permite essa interoperabilidade sem desenvolvimento personalizado complexo.

A arquitetura modular também permite o desenvolvimento iterativo e a otimização contínua. Alterações nos requisitos de negócios podem ser imediatamente refletidas no software por meio de ajustes no projeto, sem a necessidade de reprogramações complexas. Essa flexibilidade é crucial para empresas industriais alemãs que operam em mercados dinâmicos e precisam responder rapidamente às mudanças de requisitos. Em alianças como a entre um especialista em adesivos e um fabricante de polímeros para adesivos sustentáveis ​​em construção em madeira, onde os requisitos técnicos e as metas de sustentabilidade estão em constante evolução, essa agilidade permite a adaptação constante sem novos desenvolvimentos.

Um aspecto frequentemente negligenciado, mas crucial, é a natureza agnóstica da plataforma em relação ao LLM. Embora muitas aplicações de IA estejam estritamente vinculadas a um Large Language Model específico, a arquitetura das plataformas de IA gerenciada permite a alternância flexível entre diferentes modelos. Isso protege as empresas da dependência de fornecedores e garante que elas sempre possam usar os modelos ideais para seu caso de uso — uma vantagem crucial em um mercado em rápida evolução, onde os modelos dominantes hoje podem já estar obsoletos amanhã.

Plataforma de IA Gerenciada - Imagem: Xpert.Digital

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Orquestração Industrial: IA Gerenciada na Prática Atual de Consórcios e Alianças

Orquestração Industrial: IA Gerenciada na prática atual de consórcios e alianças – Imagem: Xpert.Digital

A importância prática das plataformas de IA gerenciadas é particularmente evidente no cenário atual de projetos industriais de grande porte. Esses projetos são agora quase exclusivamente implementados em parcerias complexas que assumem diversas formas organizacionais: consórcios reúnem diversas empresas para projetos específicos como comunidades de projetos legalmente vinculadas; joint ventures criam empresas conjuntas para mercados específicos ou colaborações de longo prazo; e estruturas de subcontratação permitem que grandes provedores assumam a gestão de projetos e terceirizem subtarefas para parceiros especializados.

A indústria automotiva é um exemplo marcante dessa nova forma de colaboração. Em junho de 2025, onze empresas líderes da indústria automotiva europeia assinaram um Memorando de Entendimento para o desenvolvimento conjunto de um ecossistema de software de código aberto para veículos conectados. Esta iniciativa visa desenvolver software veicular não diferenciado, baseado em uma pilha de software aberta e certificável, acelerando assim a transformação para o veículo definido por software. O que há de especial nisso: embora cada fabricante continue a desenvolver suas próprias interfaces de usuário e sistemas de infoentretenimento, eles compartilham a infraestrutura subjacente.

Plataformas de IA gerenciadas oferecem diversas vantagens importantes para essas constelações. Primeiro, elas permitem o desenvolvimento rápido de protótipos sem longos processos de coordenação entre parceiros. Cada empresa pode testar soluções de IA em poucos dias, que podem ser perfeitamente integradas ao ecossistema compartilhado. Segundo, a soberania dos dados é mantida com cada parceiro individual – dados de desenvolvimento confidenciais de um fabricante não precisam ser compartilhados com os de um concorrente, mesmo que ambos estejam trabalhando na mesma infraestrutura de IA. Terceiro, o modelo de precificação baseado no sucesso reduz significativamente o risco financeiro para os parceiros do consórcio.

Uma dinâmica semelhante é evidente no setor energético. Um grande fornecedor de energia está desenvolvendo usinas termelétricas a gás com capacidade para hidrogênio na Alemanha, em conjunto com parceiros europeus. O fornecedor montou um consórcio ítalo-espanhol para uma usina termelétrica de ciclo combinado com capacidade para H2 em um de seus locais, com capacidade nominal de aproximadamente 800 MW. O acordo contratual entre os três parceiros inclui, como primeira etapa, o planejamento da licença para a usina. Paralelamente, o fornecedor de energia está implementando uma usina de eletrólise de 300 MW para hidrogênio verde em outro local. Um fabricante de eletrolisadores está fornecendo um eletrolisador de 100 MW, e um prestador de serviços industriais está cuidando da integração da terceira unidade de eletrólise, bem como do planejamento e instalação dos sistemas auxiliares e auxiliares.

Em projetos complexos e de grande porte, onde um fornecedor de energia, um fabricante de eletrolisadores e um prestador de serviços industriais colaboram, surgem imensos desafios de coordenação. Plataformas de IA gerenciadas abordam esses desafios criando uma base digital comum sobre a qual todos os parceiros podem trabalhar sem sacrificar sua independência tecnológica. A plataforma pode integrar dados em tempo real dos vários subsistemas, gerar sugestões de otimização e implementar agentes autônomos que operam além das fronteiras da empresa – sempre mantendo a respectiva soberania de dados.

A indústria química também demonstra como a IA gerenciada pode gerar valor agregado em parcerias estabelecidas. Uma empresa química global e um grupo industrial diversificado assinaram um acordo de desenvolvimento conjunto para expandir sua colaboração em um processo proprietário de desidrogenação. Esse processo produz propileno a partir de propano, ou isobutileno a partir de isobutano, utilizando um catalisador particularmente estável. O grupo industrial concentra-se no desenvolvimento do processo, enquanto a empresa química se concentra no desenvolvimento do catalisador. O objetivo conjunto é tornar o processo significativamente mais eficiente em termos de consumo de recursos e energia por meio de melhorias direcionadas no projeto do catalisador e da planta.

Nessa configuração, plataformas de IA gerenciadas poderiam acelerar significativamente os ciclos de desenvolvimento. Simulações baseadas em IA poderiam testar diferentes projetos de catalisadores e configurações de plantas in silico antes de construir protótipos físicos dispendiosos. Modelos de aprendizado de máquina poderiam analisar dados de processo de plantas piloto e identificar oportunidades de otimização que engenheiros humanos poderiam perder. E agentes autônomos poderiam assumir o monitoramento contínuo e o ajuste fino das plantas em operação para garantir a máxima eficiência.

Particularmente relevante para alianças industriais é a capacidade das plataformas de IA gerenciadas de integrar fontes de dados heterogêneas, mantendo o controle sobre informações confidenciais. Quando um fabricante de adesivos e um especialista em polímeros colaboram em adesivos sustentáveis ​​para construção em madeira, cada parceiro contribui com expertise específica: o especialista em polímeros fornece materiais à base de poliuretano com matérias-primas bioatribuídas, enquanto o fabricante de adesivos os utiliza para soluções adesivas de alto desempenho. No entanto, os respectivos processos de fabricação e formulações químicas são segredos comerciais altamente sensíveis. As plataformas de IA gerenciadas permitem treinar e usar modelos de IA com base nesses dados sem que os dados brutos precisem ser trocados entre os parceiros.

Outro aspecto crítico na prática atual é a velocidade de implementação. Enquanto os projetos tradicionais de IA normalmente levam de 12 a 18 meses para atingir a prontidão para produção, as plataformas gerenciadas de IA permitem implementações em semanas ou até dias. Essa economia de tempo é de enorme valor em consórcios, onde atrasos podem rapidamente levar a aumentos de custos e penalidades contratuais. Para projetos de grande porte, como o contrato de US$ 1,6 bilhão para uma usina de energia na Arábia Saudita, implementado por uma grande empresa de tecnologia de energia, que inclui um contrato de manutenção de 25 anos, mesmo pequenos ganhos de eficiência com a manutenção preditiva assistida por IA podem resultar em milhões em economias.

A aplicação prática também se reflete em sucessos concretos de clientes. Um provedor global de serviços imobiliários relata que trabalhar com o provedor da plataforma melhorou significativamente sua capacidade de obter insights significativos e entregar resultados aos clientes. Outro cliente conseguiu automatizar totalmente seu processo de propostas de vendas, reduzindo o tempo de processamento de 24 horas para apenas alguns segundos. Esses ganhos de eficiência também são relevantes para consórcios industriais, onde a preparação rápida de propostas e o cálculo preciso de custos podem ser cruciais para a vantagem competitiva.

Inovação testada em campo: dois estudos de caso de projetos de consórcios industriais

Para ilustrar a relevância prática das plataformas de IA gerenciadas para projetos industriais de larga escala, vale a pena analisar detalhadamente os casos de uso concretos que ilustram os desafios específicos e as abordagens de solução em estruturas de consórcio.

O primeiro caso de uso ocorre na área de produção de hidrogênio verde, onde um fornecedor de tecnologia de eletrólise PEM e um fornecedor internacional de serviços para plantas industriais firmaram uma parceria estratégica para desenvolver projetos eficientes de grande porte na Europa. A cooperação concentra-se em projetos de eletrólise de grande porte e combina as capacidades complementares de ambas as empresas: uma como fornecedora líder de tecnologia de eletrólise PEM e a outra como fornecedora internacional de serviços para plantas industriais.

O desafio em tais projetos reside na complexidade das interfaces entre a área central de eletrólise, normalmente coberta por um OEM, e os elementos relacionados à planta, para os quais os clientes normalmente contratam um fornecedor de EPC/EPCM ou um integrador de planta. Os parceiros reconheceram que interfaces claramente definidas e conceitos de planta elaborados e padronizados representam um valor agregado significativo para todas as partes envolvidas. O cerne de sua colaboração é, portanto, o desenvolvimento conjunto de conceitos para projetos de hidrogênio verde e a coordenação de interfaces técnicas e comerciais entre ambas as partes.

Uma plataforma de IA gerenciada poderia desempenhar diversas funções críticas nesse cenário. Primeiro, poderia acelerar significativamente o desenvolvimento de projetos de plantas padronizados, extraindo padrões de dados históricos do projeto e sugerindo configurações ideais. Segundo, poderia automatizar a integração técnica entre os sistemas dos dois parceiros, atuando como um middleware inteligente que transforma e troca dados em tempo real. Terceiro, poderia monitorar continuamente os parâmetros do projeto durante as fases de planejamento e execução, alertando-os sobre potenciais problemas antecipadamente, antes que eles causem atrasos dispendiosos.

Particularmente relevante é a capacidade da plataforma de agregar conhecimento entre projetos sem divulgar dados sensíveis. As duas empresas estão trabalhando em uma parceria estratégica não exclusiva, o que significa que ambas também podem colaborar com outros parceiros em paralelo. Uma plataforma de IA gerenciada poderia sintetizar insights de diferentes projetos e derivar melhores práticas generalizadas sem a necessidade de compartilhar detalhes específicos do projeto entre empreendimentos concorrentes. Isso permite aprendizado e aprimoramento contínuos em todo o portfólio de projetos, preservando as sensibilidades comerciais.

Os benefícios tangíveis também são evidentes na escalabilidade. Ambas as empresas estão convencidas de que o hidrogênio verde desempenhará um papel central na transformação do mercado de energia e que abordagens colaborativas entre as partes interessadas relevantes serão essenciais para o avanço da economia do hidrogênio. Como a demanda global por hidrogênio verde deverá aumentar significativamente nos próximos anos e décadas, os parceiros veem um potencial comercial promissor na exploração desse mercado. Com suas habilidades complementares, eles podem contribuir significativamente para essa transformação. Uma plataforma de IA gerenciada facilitaria significativamente essa escalabilidade, tornando padrões de projetos comprovados replicáveis ​​e reduzindo drasticamente o prazo de entrega de novos projetos.

O segundo caso de uso vem da indústria automotiva e diz respeito à iniciativa de software mencionada anteriormente. Onze empresas líderes na indústria automotiva europeia – incluindo fabricantes de veículos e grandes fornecedores – estão impulsionando conjuntamente uma iniciativa de código aberto. O objetivo é desenvolver software veicular não diferenciado, baseado em um conjunto de software aberto e certificável, para acelerar a transformação para veículos definidos por software.

O desafio é óbvio: cada um desses fabricantes possui sistemas de TI e infraestruturas de produção altamente complexos, desenvolvidos ao longo de décadas. Ao mesmo tempo, essas empresas competem intensamente no mercado e precisam manter seus diferenciais. A aliança de software, portanto, concentra-se deliberadamente em componentes que motoristas ou passageiros não percebem diretamente – como a autenticação dos componentes do veículo, a comunicação entre eles, bem como com serviços em nuvem, interfaces do cliente e sistemas operacionais de nível superior. Interfaces de usuário e sistemas de infoentretenimento específicos do fabricante continuarão a ser desenvolvidos internamente e permanecerão completamente distintos uns dos outros.

Por meio da colaboração, as empresas esperam reduzir os custos de desenvolvimento de software e, ao mesmo tempo, encurtar os prazos de entrega de novos modelos para se manterem competitivas no mercado global. A plataforma modular foi projetada para oferecer suporte à direção autônoma e será disponibilizada a outros participantes do setor até 2026. Espera-se uma economia de centenas de milhões em custos de desenvolvimento, e o primeiro veículo de produção com essa tecnologia está previsto para 2030.

Nesse cenário complexo, uma plataforma de IA gerenciada poderia servir como uma base tecnológica comum, cumprindo diversas funções críticas. Primeiro, ela poderia atuar como uma camada central de orquestração, coordenando a integração de componentes de software distintos de diferentes parceiros sem exigir que eles divulgassem seu código proprietário. A plataforma operaria como um middleware inteligente, padronizando interfaces e garantindo a compatibilidade, enquanto cada parceiro mantém suas próprias ferramentas e processos de desenvolvimento.

Em segundo lugar, a plataforma poderia permitir automação avançada de testes. Garantir compatibilidade e confiabilidade com pilhas de software desenvolvidas por onze empresas diferentes é um enorme desafio. Agentes de IA poderiam realizar testes automatizados continuamente, identificar potenciais incompatibilidades e até mesmo gerar soluções sugeridas antes que os problemas chegassem aos sistemas de produção. Isso seria particularmente valioso para componentes críticos de segurança relacionados à direção autônoma.

Em terceiro lugar, a plataforma poderia permitir a agregação de conhecimento entre todas as empresas parceiras. Se um parceiro encontrasse uma solução específica para um problema técnico, a IA poderia abstrair essa abordagem e disponibilizá-la a outros parceiros sem revelar os detalhes específicos da implementação. Isso promoveria o aprendizado coletivo, mantendo vantagens competitivas — um equilíbrio notoriamente difícil de alcançar em consórcios.

Em quarto lugar, modelos de precificação baseados em desempenho para a plataforma de IA gerenciada poderiam reduzir o risco financeiro para os parceiros do consórcio. Em vez de fazer grandes investimentos iniciais em infraestrutura de IA, as empresas pagariam apenas por resultados demonstráveis, como redução do tempo de desenvolvimento, melhoria da qualidade do código ou ciclos de teste acelerados. Isso é particularmente atraente em um setor que atualmente enfrenta enormes desafios financeiros devido à eletrificação e à transformação de software.

Ambos os casos de uso ilustram um padrão comum: projetos industriais de grande porte em consórcios exigem um equilíbrio entre colaboração e competição, entre padronização e diferenciação, entre velocidade e diligência. Plataformas de IA gerenciadas fornecem a infraestrutura tecnológica para conciliar esses requisitos conflitantes. Elas permitem inovação rápida sem perda de controle, uso compartilhado de recursos sem divulgação de segredos comerciais e aprendizado coletivo sem diluir vantagens competitivas.

O outro lado da moeda: Riscos e controvérsias em implementações de IA gerenciada

Uma questão crítica diz respeito à qualidade e governança dos dados. Plataformas de IA gerenciadas prometem ser capazes de lidar com fontes de dados heterogêneas e não estruturadas. No entanto, o princípio básico ainda se aplica: dados de baixa qualidade levam a resultados de IA insatisfatórios. Um estudo mostra que 42% dos líderes empresariais temem não ter dados proprietários suficientes para treinar ou adaptar modelos de IA com eficácia. Em consórcios, esse problema é agravado pela fragmentação de dados: informações relevantes são distribuídas entre diferentes parceiros, armazenadas em diferentes formatos e, muitas vezes, inacessíveis a modelos de IA compartilhados.

O desafio é ainda mais agravado pelos silos de dados. Em alianças corporativas, não existem apenas silos técnicos dentro das organizações, mas também barreiras legais e comerciais entre parceiros. Mesmo que uma plataforma de IA gerenciada seja tecnicamente capaz de integrar diversas fontes de dados, acordos de confidencialidade e questões de concorrência frequentemente impedem o compartilhamento de dados necessário. Isso prejudica uma vantagem fundamental da IA: a capacidade de aprender com conjuntos de dados grandes e diversos.

Uma segunda área problemática diz respeito à transparência e à explicabilidade das decisões de IA. Muitos modelos de IA funcionam como caixas-pretas, cujos processos de tomada de decisão são difíceis de entender. Isso é particularmente crítico em setores regulamentados, como energia ou tecnologia de defesa, onde as decisões devem ser justificáveis ​​e auditáveis. Quando um agente de IA em um projeto de consórcio toma uma decisão crítica – como ajustar parâmetros de produção em uma planta química ou redirecionar os fluxos de energia em uma usina de energia – todos os parceiros devem entender e ser capazes de compreender por que essa decisão foi tomada.

A Lei Europeia da IA, que entrará em vigor gradualmente em agosto de 2025, reforça significativamente esses requisitos. Sistemas de IA de alto risco estão sujeitos a rigorosas obrigações de documentação e transparência. As plataformas de IA gerenciadas devem garantir que seus sistemas atendam a esses requisitos — uma tarefa complexa quando a IA opera além das fronteiras corporativas e toma decisões que afetam diversas entidades juridicamente distintas.

Um terceiro risco diz respeito à segurança e à superfície de ataque cibernético. Os sistemas de IA expandem significativamente a superfície de ataque das empresas. Informações adversas podem manipular modelos de IA e levar a decisões equivocadas ou prejudiciais. Em consórcios industriais onde a infraestrutura crítica é controlada, tais ataques podem ter consequências catastróficas. Um sistema de IA comprometido em um projeto de eletrólise de hidrogênio pode burlar os mecanismos de segurança e causar condições operacionais perigosas.

O desafio é agravado pela autonomia dos agentes de IA. Quando os agentes são capacitados para executar ações de forma independente — como transações financeiras, modificações no sistema ou ajustes operacionais — decisões manipuladas ou errôneas podem ter consequências de longo alcance antes que a supervisão humana intervenha. Plataformas de IA gerenciadas devem implementar proteções robustas que limitem a autonomia e garantam que decisões críticas exijam aprovação humana.

Um quarto problema diz respeito à inércia e à aceitação organizacional. Mesmo soluções de IA tecnicamente sofisticadas frequentemente falham devido à falta de adoção pelos usuários e à resistência organizacional. Esse desafio se multiplica em consórcios, pois não apenas empresas individuais, mas também redes de parceiros coordenadas precisam ser persuadidas. Se um parceiro do consórcio rejeitar a solução de IA ou não a utilizar de forma eficaz, isso pode impactar todo o projeto.

As diferenças culturais entre as organizações agravam esse problema. Uma empresa alemã de engenharia mecânica com um processo de tomada de decisão orientado por engenheiros tem uma cultura fundamentalmente diferente de uma startup de tecnologia ágil ou de um fornecedor de energia com estrutura burocrática. Plataformas de IA gerenciadas precisam se adaptar a esses contextos diversos — um desafio frequentemente subestimado.

Um quinto risco diz respeito ao viés algorítmico e à imparcialidade. Modelos de IA podem herdar e perpetuar preconceitos e distorções de seus dados de treinamento. Em aplicações industriais, isso pode levar a decisões sistematicamente abaixo do ideal. Por exemplo, se um sistema de IA para planejamento de força de trabalho estiver sendo treinado em um projeto de consórcio e os dados históricos mostrarem uma sub-representação de determinados grupos, a IA pode perpetuar e amplificar esse viés.

Por fim, há a questão fundamental da transparência de custos e do retorno sobre o investimento. Embora as plataformas de IA gerenciadas promovam modelos de precificação baseados no sucesso, muitas vezes permanece incerto como exatamente o sucesso é medido e quem controla essa medição. Em consórcios, onde os custos são normalmente alocados de acordo com fórmulas complexas, a alocação dos benefícios gerados pela IA a parceiros individuais pode ser controversa. Se uma otimização de IA aumenta a eficiência de um processo conjunto em 15%, como esse benefício é distribuído entre um fornecedor de tecnologia, um integrador de planta e um operador?

Esses desafios não significam que plataformas de IA gerenciadas sejam inadequadas para consórcios industriais. No entanto, eles ressaltam a necessidade de uma cuidadosa diligência prévia, salvaguardas contratuais robustas e expectativas realistas. Implementações bem-sucedidas exigem não apenas excelência técnica, mas também estruturas de governança bem pensadas, linhas claras de responsabilidade e monitoramento contínuo.

Horizontes da Inteligência

Desenvolvimentos futuros no ecossistema de IA gerenciada – Imagem: Xpert.Digital

O desenvolvimento de plataformas de IA gerenciadas está apenas começando. Diversas tendências convergentes indicam que o ecossistema passará por mudanças fundamentais nos próximos anos, com implicações significativas para consórcios industriais e projetos de grande escala.

A tendência mais proeminente é a ascensão da IA ​​Agentic — trabalhadores digitais autônomos capazes de executar tarefas complexas com intervenção humana mínima. Uma empresa líder em pesquisa de mercado prevê que, até 2026, mais de 30% dos novos aplicativos incluirão agentes autônomos integrados. Esses agentes definem metas, tomam decisões, recuperam conhecimento e realizam tarefas de forma amplamente independente. Para consórcios industriais, isso pode significar que os agentes operam rotineiramente além das fronteiras organizacionais — por exemplo, um agente otimizando a cadeia de suprimentos de uma joint venture interagindo de forma autônoma com sistemas pertencentes a vários parceiros.

Uma empresa de consultoria global já implantou mais de 50 agentes de IA em vários departamentos e espera operar mais de 100 agentes até o final do ano. Um fornecedor de agentes de IA oferece preços baseados no sucesso para seus agentes, afirmando: "Só somos pagos quando entregamos resultados reais". Esse modelo pode se tornar o padrão para plataformas de IA gerenciadas e reduzir ainda mais o risco financeiro para consórcios industriais.

Uma segunda tendência importante é a crescente inteligência emocional dos sistemas de IA. A IA conversacional integra inteligência emocional para melhor compreender e responder às emoções humanas, aprimorando a experiência do usuário. Para aplicações industriais, isso pode significar que os sistemas de IA não apenas sugerem otimizações técnicas, mas também consideram os fatores organizacionais e humanos essenciais para uma implementação bem-sucedida. Um agente de IA pode detectar uma resistência crescente a uma mudança de processo proposta dentro de uma equipe de consórcio e sugerir abordagens alternativas menos disruptivas.

A terceira tendência significativa é a soberania de dados e a IA centrada na privacidade. À medida que as organizações investem cada vez mais em IA generativa, a conscientização sobre os riscos à privacidade de dados e a necessidade de proteger as informações pessoais e dos clientes aumentam. Isso levará a um foco maior em modelos de IA focados na privacidade, nos quais o processamento de dados ocorre localmente ou diretamente nos dispositivos dos usuários. Uma grande empresa de tecnologia e hardware está se destacando por priorizar a privacidade de dados, e é provável que outros fabricantes e desenvolvedores de hardware de IA sigam o exemplo em 2026.

Isso é particularmente relevante para consórcios industriais. A capacidade de treinar modelos de IA em dados federados — onde o modelo chega aos dados, e não o contrário — poderia resolver o desafio fundamental do compartilhamento de dados entre parceiros. Um modelo de IA poderia aprender com os dados de uma empresa química, de um fabricante de plantas e de outros parceiros sem que essas empresas precisassem divulgar seus dados brutos.

Uma quarta tendência diz respeito a dados sintéticos para análise e simulação. Além de gerar texto e imagens, a IA generativa está sendo cada vez mais utilizada para gerar os dados essenciais necessários para compreender o mundo real, simular diversos sistemas e treinar algoritmos adicionais. Isso permite que os bancos modelem esquemas de fraude sem comprometer dados reais de clientes e que os provedores de saúde simulem tratamentos e ensaios clínicos sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Em consórcios industriais, a geração de dados sintéticos pode revolucionar o desenvolvimento e o teste de novos processos. Parceiros podem treinar conjuntamente modelos de IA em dados sintéticos que reflitam as propriedades de seus sistemas do mundo real, sem divulgar informações operacionais sensíveis. Isso possibilitaria a inovação colaborativa, preservando as sensibilidades comerciais.

A quinta tendência é a consolidação e padronização contínuas do mercado de IAaaS. O mercado global de IA como serviço deve crescer de US$ 16,08 bilhões em 2024 para US$ 105,04 bilhões até 2030, com um CAGR de 36,1%. Uma empresa de pesquisa de mercado prevê um crescimento de US$ 20,26 bilhões em 2025 para US$ 91,20 bilhões até 2030, com um CAGR de 35,1%.

Essa expansão massiva do mercado provavelmente levará a uma maior consolidação, com algumas plataformas assumindo posições dominantes enquanto outras saem do mercado. Para consórcios industriais, isso significa a necessidade de uma seleção criteriosa de fornecedores, considerando não apenas as capacidades atuais, mas também a viabilidade a longo prazo. Ao mesmo tempo, o aumento da maturidade e da padronização facilitará a integração e potencialmente reduzirá os custos de troca entre plataformas.

Uma sexta tendência fundamental é a especialização setorial. Setores regulamentados, como serviços financeiros, seguros, saúde e manufatura, estão liderando a adoção da IA. Esses setores contam com sólidas bases de governança e proteção de dados, tornando a transição para a IA um investimento pequeno, mas de alto impacto. Plataformas de IA gerenciada desenvolverão cada vez mais soluções especializadas para setores específicos, refletindo um profundo entendimento de seus respectivos fluxos de trabalho, desafios e ambientes regulatórios.

Para consórcios industriais, isso pode significar a criação de plataformas especificamente adaptadas às necessidades de projetos com múltiplos parceiros – com mecanismos de governança integrados, estruturas de proteção de dados e modelos de cobrança que levam em conta a complexidade das estruturas do consórcio.

Uma sétima tendência diz respeito à integração com tecnologias emergentes, como 5G e a Internet das Coisas. Oportunidades futuras residem no desenvolvimento de soluções de IA mais personalizáveis, na proteção de dados aprimorada e na integração com tecnologias emergentes, como a Internet das Coisas e o 5G. Para projetos industriais de larga escala, onde milhares de sensores e atuadores precisam ser coordenados em tempo real, essa convergência pode ser transformadora. Agentes de IA poderiam se comunicar diretamente com dispositivos de ponta, tomar decisões em milissegundos e aprender continuamente com os fluxos de dados resultantes.

Por fim, a oitava tendência aponta para uma mudança fundamental nos modelos de negócios de software. A integração de IA pode desbloquear novos modelos de receita — como preços baseados no uso e no sucesso — que oferecem maior flexibilidade e se alinham mais com o valor recebido pelos clientes. Um provedor de plataforma em nuvem para fluxos de trabalho corporativos implementou preços baseados no uso e no sucesso, permitindo que os clientes paguem por resolução automatizada de incidentes ou por fluxo de trabalho baseado em IA, além de vincular o preço à redução do tempo de resolução de tickets e aos custos de mão de obra.

Para consórcios industriais, esses modelos poderiam simplificar significativamente a alocação de custos. Em vez de acordos iniciais complexos sobre investimentos e compartilhamento de riscos, os parceiros simplesmente pagariam pelos benefícios reais obtidos — medidos em horas de trabalho economizadas, custos de energia reduzidos ou taxas de produção aprimoradas. Isso não apenas reduziria o risco financeiro, mas também alinharia melhor os incentivos: todos os parceiros se beneficiariam diretamente da implementação bem-sucedida da IA.

Essas tendências convergentes apontam para um futuro em que plataformas de IA gerenciadas se tornarão camadas de orquestração indispensáveis ​​para a colaboração industrial. Elas não apenas fornecerão infraestrutura técnica, mas também atuarão como mediadoras inteligentes entre parceiros, equilibrando cooperação e competição, agregando conhecimento sem revelar segredos e permitindo o aprendizado contínuo além das fronteiras dos projetos. Os consórcios que anteciparem essa evolução e investirem na construção das capacidades relevantes desfrutarão de uma vantagem competitiva significativa.

Classificação sistemática: O que a IA gerenciada significa para colaborações industriais

A análise de plataformas de IA gerenciadas revela uma mudança fundamental de paradigma na forma como projetos industriais de grande porte são concebidos e implementados. As principais descobertas podem ser sistematizadas em diversas dimensões.

Em primeiro lugar, essas plataformas permitem uma velocidade sem precedentes na integração de IA. Enquanto as implementações tradicionais levam de 12 a 18 meses e apresentam uma taxa de erro de 85%, as abordagens baseadas em projetos permitem soluções prontas para produção em poucos dias ou semanas. Isso é transformador para consórcios industriais, onde atrasos se traduzem diretamente em aumentos de custos e penalidades contratuais. O projeto do grupo de tecnologia energética na Arábia Saudita, com seu volume de US$ 1,6 bilhão e duração de 25 anos, ilustra a escala em que mesmo melhorias marginais de eficiência podem ter um impacto financeiro significativo.

Em segundo lugar, plataformas de IA gerenciadas resolvem o dilema fundamental da soberania de dados em projetos com múltiplos parceiros. Arquiteturas de confiança zero e a opção de implantações locais ou em nuvem privada permitem que as empresas utilizem IA sem divulgar dados confidenciais. Isso é particularmente relevante em cenários como a colaboração entre uma empresa química e um fabricante de plantas no desenvolvimento de catalisadores, em que cada parceiro deve proteger segredos comerciais altamente sensíveis e, ao mesmo tempo, exigir uma estreita integração técnica.

Em terceiro lugar, essas plataformas democratizam o acesso a recursos avançados de IA. Embora anteriormente apenas empresas com equipes extensas de ciência de dados e orçamentos significativos pudessem utilizar a IA de forma eficaz, abordagens gerenciadas também permitem que empresas de médio porte e fornecedores especializados acessem IA de nível empresarial. Em consórcios, onde um grande contratante principal normalmente trabalha com vários subcontratados menores, isso nivela os desequilíbrios tecnológicos e permite uma verdadeira integração digital em toda a cadeia de suprimentos.

Em quarto lugar, os modelos de precificação baseados no sucesso transformam a estrutura de risco dos investimentos em IA. Em vez de altos investimentos iniciais com resultados incertos, as empresas pagam apenas por sucesso comercial demonstrável. Isso é particularmente atraente no atual cenário econômico, em que as indústrias estão sob pressão de margem e as decisões de investimento são cada vez mais orientadas pelo ROI. A aliança de software entre fabricantes automotivos visa explicitamente reduzir os custos de desenvolvimento — plataformas de IA gerenciadas com modelos baseados no sucesso apoiariam esse objetivo.

Quinto, arquiteturas agnósticas de LLM permitem a preparação para o futuro, o que é crucial em um mercado em rápida evolução. As empresas não estão presas a modelos ou fornecedores específicos e podem responder com flexibilidade aos avanços tecnológicos. Isso protege contra o destino de organizações que dependem de tecnologias obsoletas e precisam realizar migrações dispendiosas.

Em sexto lugar, essas plataformas abordam o desafio organizacional da governança de IA em consórcios. Por meio de trilhas de auditoria integradas, mecanismos de transparência e recursos de conformidade, projetos com múltiplos parceiros podem atender a requisitos regulatórios cada vez mais rigorosos, como a Lei de IA da UE, sem que cada parceiro precise estabelecer estruturas de governança separadas.

No entanto, seria ingênuo ignorar os riscos e desafios identificados. Riscos de dependência de fornecedor, preocupações com proteção e segurança de dados, problemas de transparência e explicabilidade e desafios de adoção organizacional continuam reais e exigem uma abordagem cuidadosa. Implementações bem-sucedidas exigem mais do que excelência tecnológica – exigem acordos contratuais bem elaborados, estruturas de governança robustas, monitoramento contínuo e um compromisso com a mudança organizacional de todos os parceiros do consórcio.

A avaliação final deve ser matizada. Plataformas de IA gerenciadas não são uma panaceia que resolve automaticamente todos os desafios da integração de IA industrial. No entanto, representam um avanço significativo em relação às abordagens tradicionais e abordam muitos dos problemas estruturais que contribuíram para a alta taxa de fracasso de projetos de IA. Para consórcios industriais e projetos de grande porte, elas oferecem um meio-termo pragmático entre os extremos do desenvolvimento "faça você mesmo" e a dependência total de serviços genéricos em nuvem.

A importância estratégica dessas plataformas provavelmente continuará a crescer nos próximos anos. O enorme crescimento do mercado, de US$ 16 bilhões para mais de US$ 100 bilhões até 2030, a crescente sofisticação da IA ​​agêntica e a padronização contínua apontam para um ecossistema em amadurecimento. As empresas que adquirirem experiência inicial com essas plataformas e desenvolverem as capacidades correspondentes estarão bem posicionadas para liderar a próxima onda de inovação industrial.

Para as empresas industriais alemãs – tradicionalmente líderes em áreas como engenharia mecânica, química e fabricação automotiva – as plataformas de IA gerenciadas podem ser essenciais para manter a competitividade global em um mundo cada vez mais digitalizado. Os exemplos de grandes corporações químicas e industriais, fabricantes de automóveis e fornecedores de energia, juntamente com seus parceiros, demonstram que essas empresas já estão trabalhando ativamente no futuro da inovação colaborativa. As plataformas de IA gerenciadas podem e devem ser parte integrante desse futuro – não como um substituto para a expertise humana e o julgamento empreendedor, mas como um poderoso multiplicador que aumenta fundamentalmente a velocidade, a precisão e a escalabilidade da inovação colaborativa.

Konrad Wolfenstein

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