De acordo com pt.wedoany.com-A Inteligência Artificial (IA) da WSP apresenta como a organização utiliza ferramentas digitais de aprendizado de máquina para remodelar a manutenção da infraestrutura no Reino Unido. O cerne é que a IA não deve substituir os engenheiros, mas sim ser usada para realizar tarefas massivas e tediosas que os humanos não conseguem processar.
Dan Scott, Cientista de Dados Chefe e Diretor de IA da WSP no Reino Unido e Irlanda, juntamente com James Montrose, Diretor de Consultoria Digital, descreveram como a consultoria utiliza a IA para digitalizar décadas de documentos em papel e acelerar a conclusão de tarefas diárias. A estratégia de IA da WSP abrange uma dupla direção: por um lado, desenvolver as capacidades de IA de seus próprios funcionários e, por outro, colaborar com clientes para otimizar fluxos de trabalho. Isso inclui parcerias com a Microsoft e a prototipagem de ferramentas por meio de um acelerador de IA dedicado, além de impulsionar a aplicação prática de projetos-piloto bem-sucedidos.
Scott afirmou que a WSP lançou o produto Microsoft Copilot para seus funcionários no Reino Unido há cerca de 18 meses a dois anos, avaliando continuamente sua taxa de adoção e benefícios. Utilizando códigos de tempo na cobrança de consultorias, a empresa rastreia o tempo gasto em atividades não relacionadas a projetos, como tarefas administrativas e atas de reuniões, e descobriu que funcionários que usam o Copilot mais de uma vez por mês economizam, em média, cerca de 165 minutos por semana. Atualmente, a WSP está testando sistemas mais rigorosamente controlados que oferecem funcionalidades semelhantes enquanto gerenciam os riscos potenciais de dados da IA. Os usos internos da IA na empresa incluem a automatização de atas de reuniões, tarefas administrativas e pesquisas simples em documentos. Scott afirmou que essas tarefas de baixa cognição e longa duração são o "ponto ideal" da tecnologia atual, pois o tempo necessário para concluí-las se acumula, frustrando os engenheiros.
No setor ferroviário, a WSP colabora com a Network Rail para construir uma base de IA para manutenção preditiva e planejamento de investimentos de longo prazo em ativos envelhecidos. Ambas as partes utilizam atualmente ferramentas de IA para filtrar grandes volumes de dados relacionados a ativos, como relatórios digitalizados, imagens e anotações manuais armazenados no SharePoint ou em armazéns remotos. Ao discutir esse trabalho, Scott questionou: "É possível usar IA para prever quais peças preciso reparar e quando?" Ele afirmou que, na prática, é necessário primeiro usar a IA para corrigir os dados básicos, estruturando-os, antes de iniciar esse tipo de conversa. A tecnologia desenvolvida pela WSP pode converter digitalizações em dados acessíveis e correlacionar registros históricos, dados operacionais em tempo real e sistemas de gerenciamento de ativos. Em relação ao gerenciamento de defeitos, Scott descreveu a complexidade do processo atual: alguém identifica um defeito, quantifica-o, propõe uma correção, cria-se uma ordem de serviço, entrega-se e o trabalho é concluído, mas essa trilha é difícil de rastrear, pois historicamente era gerenciada apenas por relatórios escritos por engenheiros de campo. Além disso, a WSP combina registros de falhas de ativos com dados climáticos do Met Office do Reino Unido para construir modelos preditivos que determinam quando e onde os ativos falharão em condições climáticas extremas. Montrose explicou que o modelo é usado para apoiar o planejamento de despesas operacionais e de capital, citando um exemplo recente de interrupção em Londres devido a altas temperaturas.
No setor de água, a WSP desenvolveu um projeto de assistente de IA chamado Wisdom para a Northumbrian Water. Esse agente de IA responde a perguntas operacionais integrando diferentes informações dos recursos da empresa, como identificar a localização de uma bomba no campo, exibir sua produção atual e histórico de desempenho, e recuperar registros de manutenção e especificações de projeto. Scott mencionou que a Northumbrian Water enfrenta uma necessidade de investimento massivo nos próximos cinco a dez anos, além de uma força de trabalho envelhecida, com grande parte do conhecimento operacional nas mãos de funcionários prestes a se aposentar. O sistema Wisdom pode ser visto como um ChatGPT para conversar com ativos. Além de limpar e consultar registros históricos, Scott descreveu a execução de milhões de combinações de fatores de despesa e pressão por meio da IA, explorando espaços complexos de problemas que os humanos não conseguem entender sozinhos, para encontrar estratégias e soluções para o setor de água.
Montrose enfatizou que o cerne do uso da IA é elevar a cadeia de valor de todos, promovendo melhores diálogos e compreensão de impactos, em vez de simplesmente ser mais convincente que os outros. Scott reiterou o princípio da empresa de engenharia: nunca usar IA para fazer algo que você mesmo não pode fazer. Esse princípio orienta a WSP na definição de como os engenheiros podem usar ferramentas de IA, incluindo a promoção de treinamento em programação para garantir que os engenheiros possam entender e validar as aplicações de codificação da IA.
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