Dos Digital Twins aos Sistemas Autónomos de Sustentabilidade: a próxima evolução da Inteligência Artificial
Durante muitos anos, a evolução dos sistemas de gestão seguiu um caminho relativamente previsível.
Primeiro surgiram os sistemas de recolha de dados.
Depois apareceram os dashboards, que permitiram visualizar informação de forma mais estruturada.
Mais tarde surgiram os sistemas de apoio à decisão, capazes de transformar dados em indicadores e recomendações.
Hoje começamos a assistir à consolidação dos Digital Twins, que permitem criar representações digitais de ativos, edifícios, processos ou infraestruturas.
Mas será este o destino final da evolução tecnológica?
Na minha opinião, não.
Os Digital Twins representam um passo importante, mas são apenas uma etapa intermédia numa transformação mais profunda. À medida que a Inteligência Artificial evolui, começamos a aproximar-nos de uma nova geração de sistemas capazes de observar, analisar, aprender e agir de forma cada vez mais autónoma.
É aqui que surge o conceito de Sistemas Autónomos de Sustentabilidade.
O problema da sobrecarga de informação
Uma das maiores dificuldades das organizações modernas não é a falta de dados.
Pelo contrário.
Os municípios possuem milhares de faturas.
As empresas industriais recolhem milhões de leituras de sensores.
Os edifícios inteligentes geram informação continuamente.
As plataformas digitais registam eventos a cada segundo.
O problema é outro.
Existe mais informação do que capacidade humana para a analisar.
Imagine um gestor energético responsável por cem edifícios.
Mesmo que disponha de dashboards avançados e relatórios detalhados, continua a existir uma limitação inevitável: o tempo.
Não é possível analisar tudo.
Não é possível investigar todos os alertas.
Não é possível acompanhar permanentemente todos os sistemas.
Por esse motivo, muitas oportunidades de melhoria acabam por passar despercebidas.
A evolução dos sistemas de gestão
Se observarmos a evolução das tecnologias de gestão ao longo das últimas décadas, encontramos uma progressão bastante interessante.
Numa primeira fase, os sistemas limitavam-se a recolher informação.
O utilizador tinha acesso aos dados, mas toda a análise dependia do seu conhecimento e disponibilidade.
Posteriormente surgiram os dashboards, que facilitaram a interpretação da informação através de gráficos, indicadores e relatórios.
Mais tarde apareceram os sistemas de apoio à decisão, capazes de produzir alertas, indicadores de desempenho e recomendações.
Os Digital Twins vieram acrescentar uma nova dimensão: a capacidade de representar e simular sistemas complexos.
No entanto, em praticamente todas estas etapas, a decisão continua a depender do utilizador.
O sistema informa.
O humano decide.
O que muda com os Sistemas Autónomos?
Um Sistema Autónomo de Sustentabilidade continua a recolher dados.
Continua a possuir dashboards.
Continua a utilizar Digital Twins.
Mas acrescenta uma nova capacidade.
A capacidade de agir de forma inteligente sobre a informação disponível.
Isto não significa substituir os gestores ou eliminar a supervisão humana.
Significa reduzir o esforço necessário para identificar oportunidades e implementar ações.
Podemos imaginar estes sistemas como colaboradores digitais especializados.
Enquanto um dashboard responde à pergunta:
O que está a acontecer?
Um Sistema Autónomo procura responder também a outras questões.
Porque está a acontecer?
O que irá acontecer a seguir?
O que devo fazer?
Qual a melhor ação disponível neste momento?
Um exemplo na gestão energética
Imagine uma piscina municipal.
Os consumos energéticos aumentam de forma inesperada durante várias semanas consecutivas.
Num modelo tradicional, o gestor recebe os dados e tenta descobrir a origem do problema.
Num modelo baseado em Digital Twin, o sistema consegue representar o comportamento da instalação e identificar desvios.
Num Sistema Autónomo de Sustentabilidade, o processo vai mais longe.
O sistema pode:
- Identificar o aumento anormal.
- Comparar com padrões históricos.
- Analisar condições meteorológicas.
- Avaliar o estado dos equipamentos.
- Identificar causas prováveis.
- Estimar o impacto financeiro.
- Recomendar ações prioritárias.
Em alguns casos poderá mesmo executar determinadas correções automaticamente.
O foco deixa de estar na monitorização.
Passa para a intervenção.
O papel dos agentes de Inteligência Artificial
Uma das tecnologias que está a acelerar esta evolução é o surgimento dos agentes de IA. Enquanto os modelos tradicionais respondem a perguntas, os agentes conseguem executar tarefas mais complexas.
Podem consultar múltiplas fontes de informação.
Podem interagir com sistemas externos.
Podem desencadear ações.
Podem colaborar entre si.
Num contexto de sustentabilidade, podemos imaginar agentes especializados em diferentes funções.
Um agente energético.
Um agente de manutenção.
Um agente financeiro.
Um agente de sustentabilidade.
Cada um analisa uma perspetiva diferente da organização, contribuindo para uma visão global mais completa.
O desafio da confiança
Apesar do potencial destas tecnologias, existe uma questão fundamental que não pode ser ignorada.
A confiança.
As organizações dificilmente aceitarão que sistemas totalmente autónomos tomem decisões críticas sem supervisão.
Por esse motivo, acredito que a evolução ocorrerá de forma gradual.
Primeiro surgirão sistemas que recomendam ações.
Depois sistemas que executam tarefas simples.
Só mais tarde veremos sistemas capazes de assumir responsabilidades operacionais mais amplas.
A autonomia será conquistada através da confiança.
E a confiança será construída através dos resultados.
Sustentabilidade como problema de decisão
Uma das razões pelas quais considero este tema tão relevante é o facto de muitos desafios da sustentabilidade serem, na realidade, problemas de decisão.
As organizações já conhecem muitas das soluções disponíveis.
Sabem que devem reduzir consumos.
Sabem que devem reduzir emissões.
Sabem que devem melhorar a eficiência.
O verdadeiro desafio está em decidir:
- Onde atuar primeiro.
- Que investimentos priorizar.
- Que ações terão maior impacto.
- Como gerir recursos limitados.
É precisamente neste tipo de decisões que a Inteligência Artificial poderá gerar maior valor.
O futuro
Nos próximos anos iremos provavelmente assistir a uma convergência entre várias tecnologias.
Internet das Coisas.
Digital Twins.
Machine Learning.
Agentes de IA.
Automação.
Computação em nuvem.
O resultado dessa convergência será o aparecimento de sistemas cada vez mais capazes de compreender contextos complexos e apoiar decisões de forma autónoma.
Não estamos apenas a falar de software.
Estamos a falar de uma nova geração de sistemas cognitivos capazes de transformar dados em ação.
Conclusão
Os Digital Twins representam uma evolução importante na forma como observamos e simulamos sistemas complexos.
Mas o verdadeiro potencial surge quando combinamos essa capacidade de representação com Inteligência Artificial, automação e agentes especializados.
É desta combinação que poderão nascer os Sistemas Autónomos de Sustentabilidade.
Sistemas capazes de monitorizar, analisar, recomendar e agir de forma cada vez mais inteligente.
Na minha opinião, esta será uma das áreas mais interessantes da próxima década, especialmente para organizações que pretendem utilizar tecnologia para melhorar a eficiência, reduzir desperdícios e acelerar os seus objetivos de sustentabilidade.
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