IA Generativa na Manutenção: o que é, como funciona e por que adotá-la no Engeman®

O que é a IA Generativa (GenAI)?

Antes de tudo, vale entender o que diferencia a nova geração de IA das demais. A IA tradicional é destinada a analisar dados, encontrar padrões e gerar relatórios. Ela nos ajuda a entender o que aconteceu e, muitas vezes, o que pode vir a acontecer. Mas ela se baseia em respostas pré-existentes, em um conhecimento já disponível.

A IA Generativa vai além: ela é capaz de criar novos conteúdos baseando-se em uma imensa quantidade de dados: textos, imagens, áudios, códigos. Ela aprende com dados textuais, visuais e sonoros para gerar conteúdos como relatórios, planos de manutenção, procedimentos operacionais, scripts de consulta, entre outros.

Um exemplo famoso é o ChatGPT, que responde perguntas de forma coerente, mesmo sem ter acesso a uma base de dados em tempo real. No universo da manutenção, essa tecnologia abre possibilidades como assistentes que compreendem normas, manuais e históricos para auxiliar equipes técnicas no dia a dia.

Como funciona a IA Generativa?

Um modo de exemplificarmos melhor é pensar na IA Generativa como um colaborador que tem conhecimento dos mais diversos manuais, procedimentos e históricos de manutenção. Ao ser perguntado sobre um assunto, por exemplo, “como realizar manutenção preditiva em motores elétricos”,  ele não vai simplesmente procurar uma resposta pronta. Certamente construirá uma resposta nova, combinando tudo que sabe sobre o assunto, de forma coerente e relevante. Esse “colaborador digital” poderá auxiliar escrevendo um e-mail técnico, resumindo um relatório extenso ou até sugerindo uma lista de verificação para inspeção de um equipamento, mas tudo isso de maneira imediata e automatizada.

É a partir disso que a IA começa a prever qual seria a resposta mais coerente para determinada pergunta ou solicitação. E quanto mais bem treinada e mais contextualizada estiver, melhores serão suas respostas.

A Engeman está utilizando modelos avançados como o GPT-4o mini, uma IA Generativa da OpenAI que consegue lidar com textos extremamente longos (até 128 mil tokens, equivalente a um manual técnico completo), interpretar imagens e gerar conteúdos com grande precisão,  tudo isso com custo reduzido e alta performance.

Qual é o papel do usuário na interação com a IA Generativa?

A GenAI (Generative AI) vem para somar e não para substituir o conhecimento técnico das equipes de manutenção. O que define a qualidade da resposta da IA é, principalmente, a forma como a pergunta é feita. Quanto mais claro e objetivo for o questionamento, mais relevante será a resposta. E isso só é possível com a experiência de quem conhece o processo, o equipamento e o contexto em que está atuando. Por isso, mais do que uma solução pronta, a IA deve ser vista como uma parceira de trabalho: ela apoia, sugere, agiliza. Mas quem decide, interpreta e coloca em prática é sempre o profissional. No fim das contas, é essa combinação entre tecnologia e conhecimento humano que realmente faz a diferença na rotina da manutenção.

Como a IA se aplica à manutenção?

Na prática, o uso da IA Generativa no software de manutenção Engeman® trará ganhos significativos de tempo, assertividade e produtividade no contexto da manutenção e gestão de ativos. Vamos explorar alguns exemplos:

1. Respostas técnicas rápidas:

Tem dúvidas sobre uma falha específica? Precisa entender por que a vibração do motor aumentou de forma repentina? Faça a pergunta a IA e ela consultará tudo que já foi registrado sobre esse tipo de ocorrência e fornecerá uma explicação embasada.
A IA, baseada no seu treinamento em manuais e literatura de manutenção, fornece uma explicação clara e até sugestões de ações. Isso não substitui o especialista humano, mas serve como um suporte instantâneo para a equipe de campo, acelerando diagnósticos preliminares e expandindo o conhecimento acessível a todos os níveis da equipe. É como ter um engenheiro experiente sempre disponível para te ajudar.

2. Geração automática de relatórios e documentos:

Sabe aquele relatório de inspeção que costuma levar uma manhã inteira para ser escrito? Em segundos, a IA retornará um texto estruturado, coerente e bem escrito, cobrindo introdução, procedimentos feitos, resultados e recomendações. No Engeman, poderá até indicar um modelo já pronto, caso exista. Claro, o profissional  revisará e ajustará detalhes, mas é muito mais fácil editar um texto base do que começar do zero. O tempo que seria gasto escrevendo pode ser redirecionado para atividades mais estratégicas.

3. Apoio na criação de planos de manutenção e procedimentos:

Desenvolver um plano de manutenção do zero para um novo ativo pode ser desafiador. A IA generativa pode contribuir, sugerindo checklists e planos baseados em boas práticas. Por exemplo: “Gerar um plano de manutenção preventiva mensal para uma bomba centrífuga de água”. O modelo, conhecendo padrões genéricos da indústria, pode listar: verificar vibração, checar vedação, inspecionar acoplamento, analisar temperatura dos mancais, etc., com descrições de como executar cada item. É como ter acesso instantâneo a um template inteligente que considera o tipo de equipamento. Novamente, caberá ao especialista ajustar a lista à realidade específica (condições de operação, criticidade, etc.), mas partir de um esboço é um ganho de tempo. Além disso, para treinamento de novos funcionários, a IA pode gerar materiais didáticos ou até simular diálogos de atendimento.
Por exemplo, um jovem técnico pode praticar conversando com a IA como se ela fosse um “equipamento”, para treinar abordagem de análise de problemas.

4. Suporte ao uso de sistemas e softwares de manutenção

Nem sempre lembramos como usar todos os recursos do software. Agora imagine perguntar para o sistema: “Como cadastro uma nova O.S. preventiva?” e receber uma explicação passo a passo. Esse tipo de suporte já está disponível com a assistente virtual do Engeman®.

Ferramentas como o próprio software Engeman®, possuem inúmeras funcionalidades e nem sempre o usuário lembrará de tudo ou saberá tirar proveito máximo. A IA pode atuar como um tutor interativo. Diferente de manuais fixos, essa ajuda é dinâmica e contextual pode até utilizar informações da tela atual do usuário para orientá-lo. O resultado é treinamento contínuo e suporte on-demand, reduzindo tempo de procura em documentações e chamadas ao suporte técnico.

5. Sugestão de SQL ou scripts

Se você precisa consultar informações específicas no banco de dados mas não domina SQL, a IA pode gerar o código para você com base em uma solicitação simples, como: “Quero uma lista de equipamentos com mais de 3 falhas nos últimos 6 meses”. Isso democratiza o acesso a informações, já que mesmo quem não é expert em SQL conseguirá obter a consulta correta com auxílio do modelo.

A listagem acima traz apenas alguns exemplos de como a Inteligencia Artificial Generativa pode ser aplicada na gestão da manutenção. Cada vez mais, as empresas de tecnologia estão descobrindo novas aplicações. Vale ainda ressaltar que, a implantação real dessas integrações com a IA exigem acesso a dados corretos, para assim garantir segurança e confidencialidade, e moldar a experiência de uso para que seja intuitiva. 

Quais são os principais benefícios da IA Generativa na Manutenção?

A integração da IA Generativa ao software Engeman está sendo projetada para trazer ganhos reais para equipes de manutenção. Veja os principais ganhos para a equipe:

1. Aumento da produtividade

Com ela, tarefas como relatórios técnicos e planos de manutenção são produzidas rapidamente, liberando o profissional para focar em atividades de maior impacto.

2. Assistência 24/7 para toda a equipe

Mesmo fora do horário comercial, a IA funciona como um assistente sempre disponível. Seja para consultar um procedimento às 3h da manhã ou tirar dúvidas sobre um equipamento, o suporte está sempre acessível diretamente no ambiente do software Engeman®.

3. Automatização de tarefas cognitivas

A IA ajuda na leitura e análise de históricos, identifica padrões de falha recorrentes, sugere ações preventivas e ainda preenche formulários técnicos com base em dados anteriores. Ela transforma o volume de informação em decisões mais ágeis.

4. Personalização e aprendizado contínuo

Modelos generativos podem ser ajustados para o contexto específico da empresa. Ao ser alimentada com dados específicos da empresa, a IA passa a “falar a linguagem” da sua equipe, compreendendo termos técnicos internos e processos únicos da planta. Quanto mais usada, mais precisa e relevante ela se torna — como um colaborador que aprende com a prática.

Quais são os principais desafios da IA Generativa na manutenção?

Apesar do grande potencial, a IA Generativa também apresenta limitações que exigem atenção e supervisão humana constante. Alguns desafios importantes a considerar:

• Alucinações e respostas imprecisas:

Um dos principais cuidados ao utilizar Inteligência Artificial Generativa na manutenção é o risco com as chamadas “alucinações”, respostas que parecem confiáveis, mas estão erradas ou não têm base em fatos reais. A IA pode sugerir procedimentos inexistentes, especificações equivocadas ou diagnósticos incorretos com total “confiança”.

Isso acontece porque o modelo tenta prever a resposta mais provável com base nos dados que já viu, e não necessariamente na verdade técnica. Em contextos críticos, como a manutenção, seguir uma informação errada pode gerar retrabalho, falhas ou riscos operacionais.

Por isso, a validação por um profissional humano é obrigatória. A IA é uma aliada importante, mas quem toma a decisão final é o especialista humano.

• A dependência tecnológica da IA

A Inteligência Artificial pode acelerar processos e facilitar o dia a dia da manutenção, mas delegar tarefas demais à IA pode enfraquecer habilidades humanas essenciais, como a redação técnica, a análise crítica e a tomada de decisão. Por exemplo, se toda redação de relatórios for automatizada, novos técnicos podem deixar de aprender a escrever com clareza. 

Além disso, em caso de falhas ou indisponibilidade da IA, a equipe precisa estar preparada para seguir operando normalmente, sem comprometer a qualidade ou a segurança das atividades.

Por isso, é fundamental manter o equilíbrio entre automação e capacitação profissional contínua. A tecnologia deve ser uma aliada, não um substituto da competência humana.

•  Falta de senso crítico e contexto:

Apesar de sua eficiência, a Inteligência Artificial Generativa não possui senso crítico nem entende o contexto com profundidade. Ela pode gerar respostas tecnicamente corretas, mas sem considerar nuances operacionais, éticas ou situacionais.

Além disso, pode reproduzir vieses dos dados com os quais foi treinada ou sugerir ações inapropriadas se não for bem orientada. Por isso, é essencial que todo conteúdo gerado pela IA seja revisado por um especialista antes de ser aplicado.

Pense na IA como um estagiária brilhante: ela é produtiva e aprende rápido, mas ainda precisa de supervisão humana constante para garantir segurança e assertividade.

• Limitações de conhecimento e importância da integração segura

Modelos como o GPT-4o mini possuem um limite temporal de aprendizado, por exemplo, até 2023. Sem integração com dados atualizados da empresa, a IA pode gerar respostas genéricas, desconsiderando informações recentes ou específicas da planta.

Para evitar isso, a Engeman personaliza e integra a IA com dados técnicos e internos, garantindo que o assistente virtual atue com segurança, contexto e aderência à realidade operacional.

Tudo isso com total conformidade à LGPD e políticas de segurança da informação, protegendo os dados dos clientes e assegurando que a IA seja um recurso confiável e eficaz.

Conscientizar-se desses desafios ajuda a usar a IA generativa de forma responsável e eficaz. Com os devidos cuidados, políticas sérias de revisão, duplo cheque em informações críticas e treinamento da equipe para conviver com a nova tecnologia, é possível colher os frutos dessa inovação minimizando riscos.

Outras aplicações práticas da IA generativa no Engeman®

A Inteligência Artificial Generativa tem um potencial enorme para transformar a rotina das equipes de manutenção e estamos apenas começando a explorar todas as possibilidades. Além dos exemplos já apresentados, outras aplicações práticas podem ampliar ainda mais os benefícios no dia a dia:

• Interpretação de imagens técnicas: com a capacidade de compreender imagens, a IA poderá analisar fotos de componentes, capturas de tela com mensagens de erro ou até diagramas de equipamentos. Isso facilita o diagnóstico e o suporte, especialmente em situações em que a imagem fala mais que mil palavras.
• Análise inteligente de históricos: ao cruzar dados de ordens de serviço, falhas e manutenções realizadas, a IA pode identificar padrões de recorrência que passariam despercebidos. Isso apoia decisões mais estratégicas e pode ajudar a prevenir problemas antes que aconteçam.
• Criação de conteúdos para capacitação: imagine treinar novos técnicos com materiais personalizados, gerados pela IA de acordo com o perfil da equipe ou os equipamentos da planta. A IA pode simular cenários, criar checklists, responder perguntas como um “instrutor digital” e acelerar o processo de aprendizado.
• Suporte ao diagnóstico preditivo: no futuro, ao integrar dados de sensores e históricos operacionais, a IA poderá sugerir ações com base em tendências e probabilidades de falha. Isso representa um passo importante rumo à manutenção cada vez mais preditiva e inteligente.

A cada nova aplicação, reforçamos a proposta de que a IA não substitui a equipe, ela oferece apoio, agilidade e mais conhecimento para que cada profissional possa tomar decisões mais rápidas, seguras e embasadas. No Engeman®, o foco está sempre em evoluir junto com o cliente, tornando a tecnologia uma aliada prática e acessível na rotina da manutenção.

Conclusão

A Inteligência Artificial Generativa deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma aliada concreta na rotina de manutenção. Com ela, tarefas antes manuais e repetitivas ganham agilidade, os relatórios são produzidos com mais rapidez, as decisões são mais embasadas e o conhecimento técnico se torna mais acessível a todos da equipe.

Estamos diante de uma mudança de paradigma, semelhante ao impacto que os sensores IoT, os PLCs e a Indústria 4.0 causaram. Agora, a IA amplia esse avanço, permitindo mais inteligência, personalização e eficiência no gerenciamento de ativos. E quem adotar essa tecnologia desde já terá uma vantagem competitiva real.

Mas como toda ferramenta poderosa, a IA exige preparo, responsabilidade e discernimento. Como abordado ao longo deste artigo, é essencial garantir a supervisão humana, revisar os conteúdos gerados e integrar os dados com segurança e estratégia. A qualidade da resposta ainda depende da experiência do profissional que faz a pergunta e isso reforça o valor insubstituível da equipe e do conhecimento técnico dela.

A Engeman está investindo em modelos, personalizando a IA com vocabulário técnico, dados do setor e práticas internas, e garantindo total conformidade com a LGPD. Tudo isso para entregar uma solução robusta, confiável e realmente útil para quem vive a manutenção diariamente.

A manutenção do futuro é colaborativa: entre pessoas, máquinas e inteligências artificiais. E ela já começou.

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