Leonardo Azevedo encerra a série de eventos explicando ModelOps, governança de modelos e os desafios da IA no chão de fábrica
No dia 5 de fevereiro ocorreu o quarto e último encontro da série de webinars “Treine a IA que impulsionará sua manutenção industrial”. Apresentado por Leonardo Azevedo, cofundador da Futago e engenheiro da computação, a palestra teve como foco um dos pontos mais críticos da adoção de inteligência artificial na indústria: a governança dos modelos, sua implantação em ambiente produtivo e a gestão contínua ao longo do ciclo de vida.
Intitulado “Implantação, Desafios e Futuro no Treinamento de IA”, o webinar mostrou que treinar um modelo de IA é apenas parte do desafio. Para que a tecnologia gere valor real no chão de fábrica, é necessário estruturar processos de ModelOps, definir estratégias de implantação (edge, cloud ou arquiteturas híbridas) e garantir que os modelos sejam continuamente monitorados, avaliados e retreinados.
O caminho da IA até a produção
Logo no início, Azevedo retomou brevemente o ciclo completo do treinamento da inteligência artificial, destacando que os modelos possuem um ciclo de vida bem definido. Após a etapa de obtenção e preparação dos dados, o foco passa a ser a governança da área de modelos de IA, que envolve controle, rastreabilidade e tomada de decisão baseada em desempenho real.
O cofundador da Futago explicou também o conteúdo do webinar, começando com o ModelOps, conjunto de práticas que viabilizam a transição entre o modelo treinado e sua operação em produção. Entre as práticas apresentadas e explicadas para garantir essa transição estão o versionamento de modelos, a rastreabilidade completa dos experimentos, testes automatizados em ambientes controlados e a monitorização contínua da performance.
Edge computing, cloud e arquiteturas híbridas
Em seguida, Azevedo discutiu a escolha da arquitetura ideal para implantação dos modelos. O empresário comparou edge computing e cloud computing, destacando vantagens, limitações e impactos em custos e aspectos técnicos.
No edge computing, o modelo roda próximo ao ativo ou ao processo industrial, reduzindo latência e eliminando a necessidade de transferência constante de dados. Já a computação em nuvem oferece escalabilidade, poder computacional praticamente ilimitado e pagamento conforme o uso. Em muitos cenários industriais, arquiteturas híbridas surgem como a solução mais eficiente. Mas a escolha final requer muita análise e estudos.
Model drift e a necessidade de retreinamento
Outro conceito-chave abordado no webinar foi o model drift, caracterizado pela degradação gradual da precisão do modelo ao longo do tempo. Mudanças nos padrões operacionais, desgaste natural dos equipamentos, alterações de processo, sazonalidade e até manutenções realizadas podem fazer com que a performance esperada deixe de se manter.
“Se os modelos vão se degradando, eu preciso parar para fazer um retreinamento”, explicou Azevedo. “Ao longo do tempo é fundamental que esse monitoramento ocorra. Isso faz parte do conceito de governança. Se eu não monitorar, eu simplesmente não vou saber e portanto não vou conseguir fazer a governança desse modelo”, complementou.
A avaliação pode ser feita, por exemplo, comparando previsões feitas dias antes com o comportamento real do ativo. A partir disso, entra em ação a manutenção contínua do modelo, que envolve monitoramento, detecção de drift, captura de novos dados, retreinamento programado e validação antes do redeploy.
Desafios de implementação e gestão da mudança
O webinar também abordou os principais desafios para a implantação de IA na indústria, que vão além da tecnologia. Barreiras culturais, resistência à mudança, baixa qualidade de dados, dificuldades de integração com sistemas legados e a escassez de profissionais qualificados foram apontadas como obstáculos recorrentes.
Para superar essas barreiras, Azevedo destacou estratégias como provas de conceito, formação de equipes multidisciplinares, fortalecimento da governança de dados e investimento contínuo em capacitação. Nesse contexto, soluções com inteligência artificial embutida nos sistemas, como o assistente de manutenção baseado em IA generativa da Futago, surgem como facilitadoras da adoção, ao se integrarem aos sistemas existentes e terem interfaces mais simples de usar.
Da manutenção preditiva à prescritiva
O encerramento do webinar apontou para o futuro da manutenção industrial: a manutenção prescritiva. Nesse estágio, a IA recomenda ações específicas, indicando o que fazer, quando fazer e como fazer, considerando recursos, estoques, calendários e impactos produtivos.
Os modelos, nesse cenário, são constantemente avaliados para garantir que o desempenho continue válido e alinhado à realidade operacional. A mensagem final reforçou que a IA não é um projeto de “deploy e abandono”, mas um processo vivo, que exige monitoramento, ajustes e governança contínua.
Principais conclusões do webinar
O último encontro da série deixou três mensagens centrais: a implantação é uma decisão estratégica que exige escolha cuidadosa da arquitetura; os desafios de adoção são reais, mas superáveis com método e governança; e o futuro da manutenção industrial é cada vez mais prescritivo.
Série: Treine a IA que impulsionará sua manutenção industrial
Com quatro episódios, a série de quatro webinars foi planejada para mostrar, de forma prática e aplicada, como transformar históricos operacionais em sistemas capazes de antecipar falhas, reduzir paradas não planejadas e apoiar decisões de manutenção com maior precisão.
Pensada para profissionais de engenharia, manutenção e tecnologia da informação e outras pessoas interessadas, a série ajuda as equipes industriais a compreenderem como ocorre a evolução da reação para predição e da predição para a prescrição.
Veja a série completa no canal do YouTube da Futago!
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