Como integrar IA e P&D (Pesquisa e desenvolvimento)
As pesquisas na área de inteligência artificial (IA) crescem a cada dia, proporcionando novas ferramentas e novas formas de enxergar o mundo. Com todas as mudanças proporcionadas pela tecnologia, empresas estão sofrendo grande pressão para inovar constantemente em seus serviços e produtos.
Uma pesquisa realizada pela Roland Berger com líderes na área de P&D (pesquisa e desenvolvimento) mostrou que a aplicação de IA nessa área é vista como um divisor de águas e como um motor de inovação, tanto a longo quanto a médio prazo. Apesar desse reconhecimento, 84% das empresas ainda não definiram uma estratégia clara para o uso de IA em P&D, tendo a falta de conhecimento sobre o tema, o receio diante de incertezas e a carência de profissionais qualificados e de recursos adequados como principais obstáculos.
Além disso, 65% dos entrevistados disseram não ter clareza sobre as competências e ferramentas de IA necessárias para promover essa transformação. A insatisfação com o ritmo de adoção da tecnologia também é expressiva: 67% consideram lento o progresso em seus departamentos de P&D, e quase metade (48%) ainda não aplicou IA em seus processos nessa área.
Considerando a importância dessa união, este artigo aborda a relevância da IA para o setor de pesquisa e desenvolvimento, e quais passos seguir caso a sua empresa queira dar esse importante passo rumo à inovação.
Você verá neste artigo:
- Os benefícios práticos da integração entre IA e P&D, como ganho de eficiência e redução de custos;
- As tecnologias de IA mais utilizadas em Pesquisa e Desenvolvimento e quando aplicar cada uma delas;
- Dicas práticas para começar a aplicar IA em sua empresa, como foco em estratégia e escolha de parceiros.
Por que integrar IA e P&D?
A inteligência artificial possibilita o desenvolvimento de diversas ferramentas capazes de impulsionar a produtividade, gerar insights estratégicos e revelar novas oportunidades de receita. Combinar IA com P&D — esta que é considerada o coração da inovação — pode trazer ganhos expressivos em inovação e eficiência. Com o apoio da IA, tanto os produtos quanto os processos de desenvolvimento evoluem de forma mais rápida e inteligente, trazendo benefícios como:
Mais eficiência nos processos: a automação inteligente permite a aceleração das etapas de desenvolvimento. Além disso, a IA possibilita a análise de grandes volumes de dados e de documentos com maior precisão, o que se traduz em processos mais ágeis, decisões mais informadas e produtos com maior qualidade.
Produtos mais inovadores: verificações automatizadas de design, funcionalidade e viabilidade de produção garantem mais segurança e qualidade nos projetos. Além disso, com o suporte de dados e simulações avançadas, é possível gerar soluções inovadoras de forma mais rápida e assertiva.
Com esses avanços, a tecnologia deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio e assume um papel central no P&D, impulsionando a inovação como protagonista. Nesse sentido, integrar IA a essa área passa a ser um passo estratégico para construir o futuro da empresa e não apenas uma vantagem competitiva.
Etapas para integrar IA aos processos de P&D
Embora muitas empresas reconheçam a relevância da inteligência artificial para a área de P&D, poucas estão de fato preparadas para implementar a IA de modo eficiente. Essa integração precisa ser feita com um plano de ação estratégico e uma visão clara dos objetivos da empresa.
Como cada negócio tem necessidades específicas e enfrenta desafios diferentes, o que pode exigir abordagens e recursos mais complexos, separamos passos que qualquer empresa precisa levar em consideração nesse processo.
- Diagnóstico interno
O primeiro passo é analisar a área de P&D da sua empresa e identificar processos analógicos ou ineficientes que se beneficiariam de soluções de IA. É importante também analisar quais dados do setor estão disponíveis e são úteis para treinar um modelo.
- Definição de objetivos estratégicos
Após realizar o diagnóstico interno, a empresa precisa estabelecer metas claras que se espera alcançar a partir da integração de IA e P&D, seja a redução de tempo de desenvolvimento, o aumento da taxa de sucesso de novos produtos, a redução de falhas ou a automação de processos mecânicos ou burocráticos. Essa definição auxilia a empresa a escolher as melhores ferramentas e abordagens que mais se adequem às suas necessidades.
- Escolha da tecnologia certa
Como vimos, o tipo de desafio enfrentado pela empresa vai influenciar diretamente a escolha da abordagem de IA mais adequada. Cada tecnologia tem os seus pontos positivos e suas aplicações ideias, por exemplo:
- Machine Learning é ótimo para analisar dados experimentais e fazer previsões com base em padrões.
- Deep Learning se destaca no processamento de imagens, dados de sensores e outras fontes não estruturadas.
- PLN (Processamento de Linguagem Natural) ajuda a interpretar documentos técnicos, patentes e artigos científicos de forma automatizada.
- Sistemas especialistas são ideais para simular o raciocínio de profissionais experientes em áreas específicas.
Além disso, para tirar o projeto do papel e colocá-lo em prática, existem diversas ferramentas de IA e plataformas voltadas à área de P&D que podem ajudar, como o IBM Watson e a BenchSci.
- Montagem de uma equipe multidisciplinar
A integração entre IA e P&D exige um time que reúna cientistas de dados, engenheiros, pesquisadores e especialistas de negócio. Contudo, a escassez de profissionais altamente qualificados pode ser um desafio: relatórios atuais apontam para apenas 22.000 especialistas na área de IA com nível de doutorado no mundo todo. Superar essa limitação deve fazer parte do planejamento da empresa, que pode adotar estratégias como capacitação interna, parcerias estratégicas com universidades ou adoção de tecnologias que reduzam a dependência de perfis muito especializados.
- Desenvolvimento e testes
Não queira começar com mudanças muito grandes logo no início, pense primeiro em um projeto-piloto com escopo reduzido que permita validar a eficiência da IA em um processo específico antes de escalar para a operação como um todo. Nessa etapa, faça muito testes para garantir o bom funcionamento da ferramenta de IA escolhida e para saber se o escalonamento é possível ou se será necessária outra abordagem.
- Escalabilidade e mensuração de resultados
Depois de testar e validar a tecnologia de IA escolhida, chega o momento de expandir sua aplicação dentro da empresa. Porém, para garantir que esse crescimento traga resultados reais, é essencial acompanhar os impactos dele de forma objetiva. Alguns indicadores que podem ajudar nesse acompanhamento são:
- o tempo médio para desenvolver novos produtos;
- a redução de custos ao longo do processo;
- e o aumento na taxa de sucesso dos lançamentos.
Essas métricas mostram, na prática, se a solução está entregando valor e em que ainda há espaço para melhorar.
Como sua empresa pode começar agora
Permitindo o desenvolvimento de soluções mais eficientes, bem embasadas e rápidas, a integração de IA e P&D representa um novo patamar de inovação capaz de fazer a sua empresa sair na frente no mercado.
Apesar dos desafios e do estágio inicial de adoção dessa tecnologia, uma estratégia bem estruturada já pode preparar a sua empresa para colher resultados no médio e longo prazo. Para isso, é essencial escolher as ferramentas certas, contar com bons parceiros e estar pronto para evoluir com responsabilidade.
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