Quem determinará o futuro do controle industrial: algoritmos ou engenheiros?

Nas discussões sobre automação industrial, a inteligência artificial (IA) é frequentemente retratada como uma força disruptiva que substitui os papéis tradicionais de engenharia. Engenheiros de CLP, em particular, costumam ser o foco dessa discussão. No entanto, essa visão é excessivamente simplista e ignora as realidades das fábricas e das equipes de engenharia.

A realidade não é uma substituição de funções, mas uma redistribuição de responsabilidades. Embora a IA esteja alterando a forma como os sistemas de controle industrial são desenvolvidos, os engenheiros continuam sendo responsáveis por definir os princípios operacionais e a eficácia desses sistemas.

Compactação de Funções na Automação Industrial

Historicamente, o controle industrial teve uma divisão clara de tarefas: os CLPs executam lógica determinística, os engenheiros projetam e mantêm essa lógica, e as ferramentas de software funcionam exclusivamente como auxílios ao desenvolvimento. Esse modelo funcionou bem em períodos de ambientes produtivos estáveis e de evolução lenta da complexidade dos sistemas.

Atualmente, os sistemas industriais enfrentam alterações frequentes de configuração, metas de eficiência mais rigorosas e demandas crescentes por integração de dados. Nesse contexto, os fluxos de trabalho de engenharia, e não o hardware, são a principal restrição. O desafio já não é saber se o CLP consegue controlar a máquina, mas sim se a equipe de engenharia consegue acompanhar a evolução do sistema.

A inteligência artificial surgiu para enfrentar precisamente essa pressão, não para substituir a expertise.

A entrada de engenharia já não é proporcional ao valor gerado pela engenharia.

Em muitos projetos de automação, uma parcela significativa do tempo de engenharia é gasta em tarefas necessárias, mas de baixa complexidade intelectual. Criar lógicas repetitivas, ajustar modelos-padrão, verificar o mapeamento de sinais e atualizar a documentação consomem recursos consideráveis.

Essas tarefas são estruturadas, baseadas em padrões e repetíveis, tornando-as particularmente adequadas à assistência de IA. Ao permitir que ferramentas de IA gerem estruturas de controle preliminares ou identifiquem inconsistências precocemente, os engenheiros economizam tempo sem perder o controle.

A mudança no valor agregado é clara: menos tempo é gasto na construção da lógica e mais tempo é dedicado à avaliação do sistema.

A IA altera o ponto de entrada, não o ponto de saída.

Um grande benefício do desenvolvimento de CLPs com assistência de IA é a aceleração da curva de aprendizado. Até mesmo engenheiros júnior podem agora executar tarefas que anteriormente exigiam um conhecimento profundo de ambientes específicos dos fornecedores. No entanto, isso não significa que engenheiros seniores sejam indispensáveis; ao contrário, isso muda a forma como sua especialização é aplicada.

Engenheiros seniores estão cada vez mais assumindo papéis como revisores, arquitetos de sistemas e gestores de riscos. Seu papel está se deslocando da escrita de código linha por linha para a verificação do comportamento do sistema em ambientes do mundo real. A inteligência artificial (IA) acelera a execução, mas o julgamento ainda exige um elemento humano.

As estratégias dos fornecedores estão orientando a mudança.

A integração da inteligência artificial (IA) em plataformas de controle industrial reflete considerações estratégicas mais amplas. Com a diferenciação do hardware de CLPs em declínio, a confiabilidade já não é mais um foco competitivo. Os fornecedores estão, portanto, concentrando-se no ambiente de engenharia, nos ecossistemas de software e no engajamento contínuo dos usuários.

A IA fortalece esses ecossistemas ao incorporar conhecimentos de engenharia acumulados em ferramentas que podem ser aplicadas em uma variedade de projetos. O Industrial Copilot da Siemens é um exemplo emblemático, não por sua novidade, mas porque estabeleceu formalmente a tendência de transformar conhecimento de engenharia em software reutilizável. Essa mudança beneficia não apenas fornecedores e usuários, mas também redefine as expectativas em relação aos especialistas.

Aumentar a eficiência não significa abdicar da responsabilidade.

Ferramentas de IA podem acelerar os fluxos de trabalho de engenharia, mas não assumem a responsabilidade pelos resultados do sistema. A automação industrial opera em ambientes físicos, e falhas têm consequências tangíveis, como danos aos equipamentos, tempo de inatividade e riscos à segurança.

A IA não é responsável por depurar equipamentos, responder a anomalias no local ou tomar decisões operacionais finais. Os engenheiros continuam sendo responsáveis por todos os aspectos da operação do sistema. Essa responsabilidade fundamental não pode ser substituída pela automação.

Mudança na Produtividade para o Pensamento Sistêmico

Organizações que adotaram ferramentas de engenharia assistidas por IA relatam uma realocação significativa das prioridades de trabalho. As equipes gastam menos tempo na configuração e mais tempo na análise de desempenho, na melhoria de processos e na otimização do ciclo de vida.

Os engenheiros já não perguntam: "Como posso escrever essa lógica mais rapidamente?", mas sim: "Como deve funcionar este sistema a longo prazo?" Essa mudança potencializa, em vez de reduzir, o papel dos engenheiros.

Uma Nova Vantagem Competitiva

Os profissionais de automação mais valiosos já não são definidos exclusivamente por suas habilidades de programação. Atualmente, a vantagem competitiva reside na combinação de conhecimento especializado com a aplicação crítica de ferramentas de IA.

Esses engenheiros sabem como validar a saída gerada por IA, como aplicá-la a ambientes industriais específicos e como garantir a conformidade com normas e requisitos de segurança. A IA complementa essas capacidades, não as substitui.

A Posição da IA

Posicionar a IA e os engenheiros de CLP como forças opostas cria uma narrativa enganosa. A automação industrial sempre evoluiu por meio de ferramentas melhores combinadas com profissionais qualificados.

A IA acelera tarefas de engenharia. Os engenheiros garantem que os sistemas funcionem de forma confiável no mundo real. Um sem o outro é insuficiente.

O Controle Permanece uma Responsabilidade Humana

O futuro do controle industrial não será definido apenas por algoritmos, nem preservado pela tradição. Será moldado por engenheiros que compreendem como integrar a IA sem abrir mão da responsabilidade.

Nesse futuro, a IA lida com repetição e reconhecimento de padrões. Engenheiros lidam com julgamento, responsabilidade e inovação. O verdadeiro protagonista da automação industrial não é uma tecnologia nem uma profissão — é a colaboração entre elas.