Entenda como respostas incorretas geradas por IA podem afetar decisões industriais e descubra como o Assistente de Manutenção da Futago ajuda a tornar a tecnologia mais confiável no chão de fábrica
Com o uso cada vez mais frequente da inteligência artificial generativa (IA gen), especialmente em aplicações como chatbots, assistentes virtuais e sistemas de suporte, as alucinações de IA têm se tornado cada vez mais perceptíveis pelos usuários.
O termo é utilizado para descrever situações em que esses sistemas, baseados em grandes modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), geram respostas erradas, imprecisas ou completamente inventadas, mas com uma aparência que pode parecer fluente e confiante.
Embora as alucinações possam ajudar em determinadas descobertas e funções, também podem interferir negativamente em alguns segmentos.
Leia o texto para saber mais:
Como ocorrem as alucinações de IA?
Os LLMs são treinados com grandes volumes de dados retirados da internet, livros, artigos e outras fontes públicas, e aprendem a prever a próxima palavra ou ação com base em padrões estatísticos. Assim, eles não se baseiam em fatos confirmados e não compreendem o conteúdo como os humanos fazem, em vez disso, funcionam como mecanismos de predição complexos.
Por exemplo, ao receber uma pergunta, o modelo calcula qual seria a próxima palavra mais provável com base em tudo o que foi aprendido. O problema é que esse processo de previsão pode gerar saídas coerentes em termos gramaticais e estruturais, mas incorretas ou sem qualquer correspondência com a realidade.
Por que os modelos alucinam?
Vários fatores contribuem para a ocorrência de alucinações. Um deles é a qualidade dos dados de treinamento. Se o material utilizado para treinar a IA estiver incompleto, for enviesado ou conter erros, o modelo aprenderá padrões incorretos. Por exemplo, caso o modelo seja treinado com dados genéricos, ele pode sugerir práticas incoerentes e incompatíveis com a realidade industrial à qual está sendo aplicado, como sugerir a troca de uma peça em uma máquina que nem está presente na planta. Nesse caso, a ausência de diversidade e equilíbrio nos dados pode levar o sistema a fazer inferências erradas, prejudicando sua capacidade de discernir entre o normal e o anômalo.
Os modelos também podem alucinar quando são confrontados com perguntas ambíguas, mal formuladas ou sobre assuntos que estão fora de seu domínio de treinamento. Nessas situações, eles tendem a “preencher lacunas” com o que for mais provável, mesmo que não seja verdadeiro. Por exemplo, se um operador pergunta a um assistente de IA: “Qual o tempo ideal de resfriamento para o lote de resina polimérica?”, sem especificar o tipo de resina, a formulação ou as condições do processo, o modelo pode “inventar” um tempo com base em padrões genéricos, sem considerar as variáveis críticas envolvidas. Esse acontecimento pode levar a decisões erradas no processo produtivo, com risco de desperdício de material, perda de qualidade e até falhas de segurança.
Outro fator é a falta de embasamento em conhecimento factual verificável. Muitos modelos não possuem um mecanismo interno dedicado à verificação de fatos, algo essencial em tarefas que exigem precisão, como em determinadas atividades na medicina, no direito, na ciência ou na indústria. Em alguns casos, o modelo pode até mesmo fabricar links, inventar autores, distorcer datas históricas ou gerar trechos de notícias fictícias, porque está tentando preencher uma resposta de maneira coerente com base no que “parece certo”.
Como as alucinações de IA podem impactar na indústria?
Embora o uso de sistemas de IA possa agilizar e aumentar a produtividade na indústria, as alucinações de IA podem ser problemáticas e representar riscos para as empresas.
Veja alguns outros exemplos de como as alucinações de IA podem interferir no trabalho da indústria:
Projetos de engenharia e inovação mal fundamentados
Quando a IA sugere componentes inexistentes, materiais incompatíveis ou soluções tecnicamente inviáveis, equipes podem seguir caminhos que comprometem protótipos, cronogramas e orçamentos. Além de atrasos e desperdícios, esses desvios podem levar ao fracasso total de projetos e à perda de confiança de investidores. Em setores competitivos, isso freia a inovação em vez de acelerá-la.
Risco regulatório e jurídico
Setores como o farmacêutico, alimentício e automotivo seguem normas rígidas. Recomendações alucinadas podem resultar em não conformidades legais, como o fornecimento de informações incorretas ao consumidor por meio de chatbots. Respostas imprecisas podem levar a orientações inadequadas sobre o uso de produtos, violar normas de rotulagem ou comprometer direitos do consumidor, expondo a empresa a multas, sanções de órgãos reguladores, ações judiciais e danos à reputação. A depender da gravidade, pode haver até responsabilização direta de profissionais envolvidos na implantação ou supervisão do sistema.
Perda de confiança
Quando respostas incoerentes ou erradas se tornam frequentes, mesmo que pareçam confiáveis, a credibilidade da IA é abalada. Isso dificulta sua adoção e integração aos processos decisórios, atrasando transformações digitais e mantendo empresas presas a métodos manuais. Em casos mais extremos, a tecnologia pode ser abandonada, mesmo tendo potencial real de gerar ganhos em produtividade, segurança e economia.
Reduza as alucinações de IA na sua manutenção
Alucinações em sistemas de inteligência artificial podem comprometer decisões importantes na indústria, o que vale especialmente para a área de manutenção. Quando a IA interpreta mal os dados ou “preenche lacunas” com informações inventadas, os riscos aumentam.
O Assistente de Manutenção Futago foi desenvolvido para evitar esse tipo de problema. Treinado com dados reais das operações industriais da sua própria empresa, ele entende os equipamentos, manuais, normas e procedimentos relacionados com a sua planta industrial. Assim, o sistema responde com base em informações confiáveis e específicas do seu ambiente.
Com ele, equipes de manutenção têm acesso rápido a registros, diagnósticos e recomendações práticas. O assistente aprende com a operação e se torna cada vez mais preciso, ajudando a antecipar falhas, planejar intervenções com eficiência e manter a produção rodando com segurança.
