IA na indústria automotiva: Brasil em encruzilhada entre risco e oportunidade.

A Revolução da Inteligência Artificial na Indústria Automotiva

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas uma promessa para se tornar uma realidade palpável na indústria automotiva. Este avanço tecnológico não apenas redefine a rentabilidade e a competitividade global, mas também impacta significativamente a segurança no trânsito. Durante a palestra “IA e as 5 Rupturas da Indústria Automotiva”, a conselheira independente e ex-presidente da Microsoft Brasil, Tânia Cosentino, apresentou um diagnóstico revelador: a China domina impressionantes 69% do mercado de veículos com assistência de direção de nível L2, enquanto o Brasil se limita a produzir apenas de 8% a 12% desses veículos.

A Nova Era do Carro como Software

A definição de um automóvel foi ampliada para além de sua construção mecânica. Hoje, o carro é visto como uma plataforma onde software e inteligência artificial se entrelaçam. Segundo Cosentino, um veículo premium moderno é composto por cerca de 200 milhões de linhas de código, um volume que equivale à complexidade de 30 aeronaves Boeing 787. Essa transformação gera um mercado colossal, que deve atingir US$ 660 bilhões até 2030, quase o dobro do que é observado atualmente. Hoje, o setor de software e componentes eletrônicos representa 8% do mercado automotivo total, mas essa proporção deverá crescer para 17% nos próximos anos. A indagação que paira sobre o Brasil é: “onde estaremos nessa redistribuição de valor?”

Segurança: Um Imperativo Econômico

A adoção de tecnologias assistivas na condução não é um luxo, mas uma necessidade premente para garantir a segurança no trânsito, o que resulta em impactos econômicos diretos. Dados do Departamento de Estradas dos EUA mostram que a direção assistida e a frenagem automática de emergência são responsáveis por uma redução significativa: 50% das colisões e 56% das colisões que resultam em ferimentos. Essa diminuição nos acidentes reformula a economia do setor de seguros, onde as seguradoras têm um incentivo claro para precificar veículos inteligentes de forma mais competitiva, criando um ciclo virtuoso. Assim, à medida que as indústrias investem em segurança, os consumidores buscam proteção familiar, e as seguradoras podem oferecer prêmios mais baixos.

Agentes de IA: Desafios e Oportunidades

A implementação de agentes de inteligência artificial na indústria automotiva enfrenta um desafio crítico: a falta de casos de uso definidos. A Gartner projeta que 44% dos projetos relacionados a agentes de IA serão interrompidos até 2027 por não apresentarem relevância ou capacidade de escalar. Cosentino enfatiza que, sem um caso de uso robusto, a simples introdução de agentes pode resultar em desperdício de recursos financeiros. A governança, portanto, se torna um pilar essencial, já que os agentes aprendem, executam e podem atuar de maneira autônoma. Isso se torna particularmente arriscado quando se trata de funcionalidades que envolvem a segurança humana.

Segurança Cibernética: Um Desafio Crítico

Cada dispositivo conectado em um veículo inteligente representa um ponto de vulnerabilidade para crimes cibernéticos, que movimentam cerca de US$ 10 trilhões globalmente. A indústria automotiva se vê, assim, diante de um duplo desafio: proteger suas operações contra ataques e desenvolver produtos que sejam seguros por design. A segurança cibernética não deve ser vista como um tema exclusivo de tecnologia da informação, mas sim como uma questão central para o negócio. Um ataque bem-executado pode paralisar toda a operação, desde a fabricação até o pagamento de fornecedores.

Oportunidades e Desafios para o Brasil

Cosentino levanta uma questão pertinente: a transformação em andamento no setor automotivo coloca o Brasil em desvantagem ou apresenta oportunidades? A resposta é um misto de ambos, mas há atributos únicos do Brasil que podem ser explorados como vantagens competitivas:

• Matriz energética limpa: Com 85% de fontes renováveis, um carro elétrico brasileiro não depende de termoeletricidade, utilizando hidrelétricas, eólicas e solares. No entanto, o sistema elétrico precisa dobrar de tamanho até 2030 para garantir resiliência.
• Biocombustíveis: O etanol representa uma alternativa verde sem a dependência exclusiva de baterias, possibilitando uma mobilidade de baixo carbono.
• Base industrial consolidada: O Brasil já possui uma indústria automotiva estabelecida, o que pode ser um atrativo para novos investimentos.

Entretanto, também existem desafios significativos:

• Minerais críticos e terras raras: O Brasil é o segundo maior produtor de terras raras, mas exporta a matéria-prima bruta, enquanto a China domina o processamento e a fabricação de componentes essenciais.

A frustração de Cosentino é evidente: “É doloroso ver que, apesar de termos uma matriz energética renovável e riquezas minerais, ainda exportamos tudo para comprar produtos acabados.” Para liderar a mobilidade de baixo carbono, o Brasil precisa dominar toda a cadeia de valor.

Retenção e Atração de Talentos

A transformação digital na indústria automotiva demanda uma nova geração de profissionais, incluindo engenheiros, cientistas de dados e estatísticos. No entanto, a escassez desses especialistas no Brasil representa um grande desafio. Sem uma estratégia eficaz de recapacitação e atração de talentos, a adoção de novas tecnologias não será suficiente para compensar a falta de expertise necessária.

Conclusão: O Caminho a Seguir

Ao concluir sua apresentação, Tânia Cosentino deixou uma mensagem clara: “O Brasil não perde oportunidade de perder oportunidade.” A indústria automotiva brasileira está em uma encruzilhada, onde pode optar por continuar apenas na fabricação de commodities ou se tornar um líder na transformação da mobilidade de baixo carbono. Essa escolha exige uma ação integrada entre governo, indústria e educação, visando a capacitação de novos talentos e a aceleração da adoção de tecnologias. Caso contrário, a história da IA na indústria automotiva poderá se tornar uma narrativa de oportunidades perdidas.