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"ChatGPT" para a indústria é lançado por empresa brasileira

Tecnologia, batizada de TÆLOR, vai mais longe do que o modelo de inteligência artificial

Por: Engenharia de Comunicação      16/05/2023 

Acaba de ser lançada no Brasil uma solução que nasceu para ser o ChatGPT da Indústria 4.0. O nome dela é TÆLOR, batizada em homenagem a Frederick Taelor, o pai da administração moderna, que funciona nos mesmos moldes de interação baseada em inteligência artificial da OpenAI, compartilhando com o usuário um diálogo fluído e natural, com altíssimo nível de confiabilidade nas respostas para as mais variadas questões do chão de fábrica.

Desenvolvida pela Cogtive, com mais de 5 anos elaborando soluções tecnológicas para unidades fabris, a ferramenta foi concebida para aliviar uma dor, em nível global, que é a de ter profissionais especializados para lidar com o dinamismo e desafios do setor. Para se ter uma ideia da dimensão do problema, o Brasil está em 10º lugar, no mundo, quando o assunto é dificuldade em encontrar pessoal devidamente preparado, conforme tema de uma pesquisa da ManpowerGroup, de 2022.

De acordo com o levantamento, o índice de falta de profissionais capacitados superou a média global e só cresce desde 2018, atingindo a casa de 81% no ano passado — dez pontos percentuais a mais que o relatado por empregadores no ano de 2021. Ainda de acordo com a pesquisa, três entre quatro empresas têm muita dificuldade para contratar talentos. Se em 2018 o país registrava 34% de carência, com a pandemia da Covid-19, a taxa subiu para 52% em 2019, e, posteriormente, para 71% há exatos 2 anos.

De acordo com Reginaldo Rodrigues, CEO da Cogtive, o processo de concepção do TÆLOR se deu em 3 anos. Hoje, pronto, ele reproduz o conhecimento aplicado de dezenas de Philosophy Doctor (PhD), avaliando em tempo real as informações disponíveis no painel de indicadores da indústria. “Esse panorama foi construído a partir da Internet das Coisas (IoTs), com capacidade para coletar informações em tempo real de dezenas de equipamentos, e organizar todos esses dados em mais de 70 funcionalidades, visando atender diferentes demandas e áreas das indústrias”, explica o CEO da Cogtive.


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Assim, o TÆLOR é útil para observar gargalos, bem como problemas, desvios e falhas na linha de produção, atuando de forma preventiva e não reativa. “Evoluindo continuamente a partir do aprendizado gerado por mais de 2 bilhões de produtos já trackeados pela Cogtive, o TÆLOR entrega insights acionáveis e não apenas informação, possibilitando que os líderes tenham um excelente aliado para a conquista de resultados efetivos”, ressalta Rodrigues, que possui mais de 15 anos de experiência em controle e automação fabril, no desenvolvimento, acompanhamento e liderança de projetos.

Falta de talentos

As indústrias dos mais variados segmentos estão sendo cada vez mais cobradas, do ponto de vista social e econômico, a adotar medidas que têm por objetivo impedir ou desacelerar a ocorrência de um fato negativo, assim como, a investir em ações corretivas para reparar danos já estabelecidos. O problema é que sem pessoas capacitadas para trabalhar preventivamente é quase que uma utopia.

“Por isso nasceu o TÆLOR, para ser um colaborador preciso, rápido e com a força de ‘300 PhDs’ para agregar nas equipes de chão de fábrica”, enaltece Reginaldo Rodrigues, que teve a ideia da solução após constatar que se tornar especialista em um assunto é uma tarefa cada vez mais cara e demorada. “Em média, o tempo para se concluir um PhD varia de 3 a 6 anos, podendo chegar a até 8 anos. A duração depende da área de estudo escolhida, universidade, país e se o curso será feito em período integral ou médio”.

Nos cálculos de Reginaldo, o tempo médio de estudo para um profissional se tornar PhD é de 5,7 anos. Somando o período de graduação e mestrado, 14 anos. “Se considerarmos também os ensinos fundamental e médio, são 26 anos de estudo para que um profissional seja capaz de trabalhar com profundidade”, ressalta ele, salientando que isso afeta as empresas de todos os portes e segmentos, sobretudo a indústria, primeiro por causa do extenso período, claro; e, em segundo lugar, porque, para contratar — e manter — profissionais com toda essa bagagem se torna cada vez mais oneroso. “Não é de se estranhar, portanto, que a maioria dos negócios não conte com profissionais com tal capacidade analítica”.

 

*Imagem de capa: Depositphotos

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