Automóveis com QI elevado. Em breve seremos os menos inteligentes a bordo?

Há cerca de 30 anos, a Fórmula 1 viveu uma verdadeira virada tecnológica com a chegada dos sistemas ativos, especialmente a suspensão ativa. Alguns dos carros mais competitivos da época adotaram essa solução - e foi assim que a Williams impôs um domínio absoluto na temporada de 1992. Naquele ano, Nigel Mansell cravou um recorde ao vencer nove corridas em uma única temporada.

Mesmo com os números impressionantes, Mansell nunca foi unanimidade como “gênio” ao volante. Críticos diziam que o campeonato só aconteceu por causa da superioridade técnica do carro, já então desenhado por Adrian Newey. Um dos comentários mais ácidos que circularam na época resumiu bem o tom das provocações: “A única coisa que não é ativa naquele Williams FW14B é o cérebro do piloto”.

Do monoposto ao carro de rua: Inteligência Artificial (IA) no centro do volante

Hoje, em vez de suspensão ativa, é a Inteligência Artificial (IA) que faz muita gente sentir que a parte “menos inteligente” do conjunto é justamente quem está dirigindo. A IA cresce em ritmo acelerado e passa a ocupar uma posição cada vez mais central - tanto na experiência a bordo quanto nos bastidores da indústria.

Ferramentas e aplicativos baseados em IA surgem diariamente para simplificar tarefas e rotinas. E, para as montadoras, essa onda não é apenas tendência: existe uma aposta concreta em ampliar o uso dessas tecnologias em várias etapas do ciclo do automóvel.

Exemplos como o ChatGPT (e soluções semelhantes) já aparecem nas telas de muitos veículos. O carro vai ficando cada vez mais parecido com um computador sobre rodas. Por enquanto, o foco mais visível para o motorista costuma ser entretenimento e informação - mas a aplicação da IA vai muito além, alcançando desenvolvimento, engenharia, produção e controle de qualidade.

Fábricas com “neurônios”: IA na indústria automotiva e na produção

Muito antes de o veículo chegar ao consumidor, a IA já pode ter participado ativamente do processo. A Audi, por exemplo, aplica IA nas linhas de montagem para antecipar riscos com fornecedores e evitar atrasos no fornecimento de componentes. Isso se torna especialmente relevante porque eventos como clima extremo ou conflitos armados têm afetado cada vez mais as cadeias logísticas globais.

A mesma marca também usa IA para inspecionar 1,5 milhão de pontos de solda nos cerca de 300 veículos produzidos por turno na fábrica de Neckarsulm, na Alemanha. O objetivo é direto: diminuir falhas e elevar o padrão de qualidade.

Na Mercedes-Benz, a presença de IA também ganha escala. Em unidades na Europa, América do Norte e Ásia, o sistema MO360 AI Factory virou peça-chave da operação. Por meio de um chat disponível em vários idiomas, os trabalhadores recebem respostas e orientações em tempo real - seja para esclarecer dúvidas de manutenção de máquinas, seja para aplicar boas práticas de produção.

Além disso, a empresa utiliza um sistema multiagente com IA capaz de processar dados complexos de forma autônoma. Ele detecta padrões, identifica desvios de qualidade e sugere medidas práticas - acionáveis, segundo a proposta, com apenas um botão.

Projeto-piloto com IA generativa: GenAI4 na BMW e ganhos no chão de fábrica

A BMW também vem avançando com iniciativas concretas. O projeto “GenAI4”, testado na fábrica de Ratisbona, utiliza IA para recomendar inspeções específicas para cada um dos 1.400 carros produzidos por dia. A lógica é personalizar verificações e focar onde a probabilidade de desvio é maior, sem depender apenas de amostragem ou rotinas fixas.

Já a planta de Dingolfing, em parceria com a Universidade de Ciências Aplicadas de Landshut, desenvolveu um sistema que automatiza a contagem de contêineres vazios. É um tipo de tarefa simples, mas que consome tempo e é suscetível a erro humano - e a automação com IA reduz retrabalho e melhora o ritmo operacional.

Nesse cenário, a IA generativa amplia ainda mais o alcance. A partir de dados e imagens, ela reproduz interações humanas, executa tarefas sofisticadas e até cria conteúdos novos. Um estudo da Accenture aponta que 94% dos executivos do setor enxergam a IA migrando de um papel de assistência para ação autônoma. E 96% consideram os ecossistemas de agentes de IA uma grande oportunidade nos próximos três anos.

Um efeito colateral inevitável dessa transformação é a necessidade de adaptação profissional. À medida que ferramentas como chats internos, agentes multiagentes e inspeções orientadas por IA se tornam parte do dia a dia, cresce a demanda por treinamento contínuo no chão de fábrica - não apenas para operar sistemas, mas para interpretar alertas, validar recomendações e agir com rapidez quando a IA indica anomalias.

Também entram em jogo novas preocupações de governança. Quanto mais conectada e automatizada é a produção, maior a importância de políticas claras de segurança cibernética, controle de acesso e rastreabilidade: em um ambiente industrial, um erro (ou ataque) pode significar desde paradas de linha até impactos diretos na qualidade final do veículo.

A solução para a condução autônoma?

Para o consumidor, poucas promessas da IA parecem tão evidentes quanto a condução autônoma - ainda que essa tecnologia esteja demorando mais para se tornar comum do que se imaginava no início.

Há cerca de dez anos, muitos acreditavam que viagens sem acidentes e o famoso “zero fatalidades” estavam logo ali. Na prática, o caminho se mostrou bem mais complexo. Os primeiros sistemas de Nível 3, quando disponíveis, tendem a operar apenas em cenários específicos, como certas condições de tráfego, em baixa velocidade ou, no melhor dos casos, a velocidades um pouco abaixo de 100 km/h.

Mesmo assim, a IA reaparece como a principal esperança para destravar essa evolução. A promessa é lidar com volumes gigantescos de dados - de sensores, mapas, câmeras, radar, telemetria - e tornar mais viável a ampliação dos sistemas de assistência. Com isso, a expectativa é que um número maior de veículos passe a incorporar esses recursos no curto prazo.

Nesse campo, os departamentos de P&D da maioria das marcas estão concentrados em achar a melhor forma de colaboração entre humano e IA. A ideia é objetiva: empregar IA para antecipar o comportamento do motorista e ajudar a elevar seu desempenho, ao mesmo tempo em que se desenvolvem recursos que ofereçam suporte de modo intuitivo e natural.

Além disso, a IA já contribui diretamente para uma direção mais segura. Ela pode identificar riscos como gelo, obstáculos e outras ameaças, oferecendo suporte imediato para reduzir a chance de acidentes. Assim, a tecnologia vai construindo uma ponte prática entre a condução humana de hoje e um futuro realmente autônomo.