Há momentos em que uma decisão empresarial muda a conversa de toda uma indústria. A aposta do fundador da Amazon, Jeff Bezos, no Project Prometheus, como já foi dito, é um daqueles momentos que fazem fronteira: 6.200 milhões de dólares, talento. OpenAI , DeepMind e Meta, e um foco explícito na construção de sistemas de IA que aprendam com o mundo físico. Não de páginas web, mas de sensores, fricção e tolerâncias. Se isto for confirmado, não estamos perante "outra startup de IA", mas sim um sinal de que A próxima década será decidida nas fábricas , laboratórios e cadeias logísticas, não apenas em centros de dados.
A história por trás disso é simples e, ao mesmo tempo, desconfortável. Temos vindo a aperfeiçoar modelos que preveem a próxima palavra com uma precisão impressionante há anos. Mas as margens, o emprego e a competitividade de um país dependem de outra coisa: a conversão de materiais e energia em produtos, com qualidade, segurança e custo unitário competitivo. Lá os bits ajudam, mas os átomos mandam. E os átomos são teimosos, diz-lhe um químico. Os átomos exigem causalidade, certificações, metrologia, bancadas de ensaio, manutenção, segurança funcional. Exigem cultura industrial.
O Movimento do Fundador de Amazon encaixa numa tese que defendo há muito tempo: a vantagem não virá de treinar modelos cada vez maiores em texto, mas sim de fechar o ciclo completo desde o design à fabricação e à operação, com a IA dentro do ciclo de controlo. Isto implica que a unidade estratégica deixa de ser um software ou algoritmo isolado, tornando-se um sistema sociotécnico onde os dados provenientes de sensores, modelos informados fisicamente, robótica, controlo, qualidade e documentação para auditorias e reguladores convergem. A diferença não é estética, mas económica e operacional. É a era dos bits, o retorno foi a experiência do utilizador e a produtividade do conhecimento. É a era em que o retorno se mede em tempo de mudança, custo por unidade e tempo até à primeira parte boa.
Como é que isto altera a estratégia tecnológica de uma empresa? Em que os dados que importam já não estão lá fora, mas dentro da sua fábrica e da sua rede de fornecedores. São séries temporais, visão industrial, correntes e temperaturas, registos de calibração, históricos de paragens e arranques. Quem traça rigorosamente esse fio digital e alcança a sua qualidade, tem um ativo que não pode ser descarregado nem comprado. Um data lake genérico não chega. É necessária uma arquitetura que respeite a realidade operacional: rotulagem consistente, sincronização temporal, gémeos digitais validados contra medições e governação de segurança.
Mas a tecnologia, por si só, não move uma planta. A diferença é feita pelas pessoas. A equipa que vence aqui não é a equipa clássica, mas sim um grupo que reúne físicos, especialistas em controlo e visão, engenheiros de qualidade e especialistas em processos. Pessoas que falam com um gestor de produção e um cientista de dados sem tradutores, e que priorizam os resultados em vez do brilho da demonstração. Os gestores de produto de sistemas que documentam desde o primeiro dia são necessários porque, sem rastreabilidade, não há implementação.
A cultura também muda. O físico recompensa a aprendizagem segura e o resultado repetível. A cadência certa não é o travão à inovação; É a única forma de a inovação não colapsar. A empresa que quer jogar este jogo a sério deve Separar a exploração da exploração , dar ar aos pilotos sem os transformar num museu de protótipos, e exigir métricas que se relacionem com a demonstração de resultados. Existe uma linguagem comum que une o conselho de administração e o gestor da fábrica: tempo de mudança, tempo de conceção à primeira peça.
Alguns leem em Prometeu a moda do momento. Leio continuidade estratégica. Bezos cultivou durante anos uma forma de construir: capital paciente, integração vertical, bancos de testes onde a aprendizagem composta faz o trabalho. Se se juntar a esta capacidade industrial, a hipótese é clara: c Ignorar a lacuna entre simulação e realidade com dados , testar e controlar. Não é coincidência que muitos investigadores migrados venham de instituições que já exploravam IA, aprendizagem por reforço com perceção e planeamento sob incerteza. O talento move-se para onde sente que está a nova ponta. E essa vantagem, cada vez mais, envolve manipular objetos, montar componentes, ajustar tolerâncias e validar processos.
O que deve fazer uma equipa de gestão hoje? Primeiro Nomear um R Responsável transversal com verdadeira autoridade sobre horas extra e TI , para evitar que este esforço se dissolvesse em silos. Em segundo lugar, identificar dois ou três gargalos com impacto direto na demonstração de resultados, onde a IA dentro do ciclo de controlo pode melhorar a qualidade ou o desempenho em meses, não em anos. Terceiro, implementar de forma real: sensores adequados, rotulagem e verdade no terreno. Em quarto lugar, defina critérios de segurança e rollback antes da primeira implementação. Em quinto lugar, recrutar ou formar os perfis críticos que faltam e tecer alianças com laboratórios e universidades técnicas que proporcionem mãos e rigor, não apenas pessoas com estabilidade.
Também é fundamental decidir onde construir e onde comprar. Constrói quando o processo está no centro da tua vantagem, quando tens dados que mais ninguém tem, e quando podes reutilizar os módulos em vários processos. Faça compras quando estiver a falar de perceção genérica, logística padrão de armazém ou inspeção visual em domínios maduros. E negocie sempre a propriedade dos dados, portabilidade e métricas de desempenho nos contratos. O bloqueio físico é pago caro.
Existem riscos reais que devem ser encarados de frente. A diferença entre simulação e realidade pode corroer orçamentos se não for planeado um caminho barato e repetível de experimentação física. Segurança e regulamentação não são formalidades; São a condição da possibilidade de negócio. O CAPEX pode morrer se não fizeres isto modular desde o início. E a tentação de aplicar uma mentalidade de software, de avançar rápido ao partir coisas, choca com a gravidade das equipas, das pessoas e das auditorias.
Os seus resultados são medidos onde mais prejudica ou a torna mais satisfatória: no custo unitário e na cadeia de produção. Se um teste bem escolhido encurtar o tempo de preparação, a margem composta e o efeito caixa são imediatos. Se várias linhas forem convertidas em linhas assistidas por IA com gémeos validados e implantações seguras, O tempo de design diminui, as paragens são antecipadas e a qualidade deixa de ser uma lotaria . E se o setor completar o ciclo na próxima década, a consequência será macro: certas categorias de produtos voltam a ser competitivamente fabricáveis em casa, ou perto de casa. Este tem um nome e apelido na geopolítica, investimento e emprego.
Não se trata de negar o valor dos grandes modelos de linguagem. Trata-se de reconhecer o seu limite quando o problema não é um documento, mas um objeto. Sim Prometheus É a parte mais visível, a oportunidade para as empresas é adotar esta onda com bom senso e rigor. Projetar produtos para serem fabricados sob controlo de IA. Abre a caixa preta dos dados e trata-a como um ativo estratégico. Estabelecer processos de implementação que resistam a uma auditoria. Meça com indicadores que falem da fábrica e das finanças. Construindo pacientemente a mistura de talento que torna possível a autonomia sem acidentes ou fumos.
A quem hoje lidera uma organização industrial ou com intensidade operacional, proponho um roteiro. Nos próximos noventa dias, escolhe duas questões que importam. Implementa-os bem. Defina segurança e reversão. Executa um piloto em modo sombra à frente de uma linha de base. Tome a decisão de industrializar apenas se o efeito for real e repetível. Ao mesmo tempo, contrata os cinco perfis em falta e dá-lhes uma missão clara. Nos próximos doze meses, aumente para uma equipa completa e padrões de documentação. Se o resultado apoiar a hipótese, move-a para linhas e andares.
A aposta de Bezos não é um circo. É um lembrete. Cada revolução digital que merecia esse nome acabou por permear o mundo físico: pagamentos, logística, comércio, conteúdo, mobilidade. Desta vez começamos diretamente pelos átomos. Quem compreender que a nova fronteira não está apenas em prever palavras, mas em governar tolerâncias e fluxos, terá opções para liderar. Quem espera que amadureça por si só verá outros reescrever a sua cadeia de valor à sua frente.
Javier Cuervo
Sócio fundador da Proportione