Spartan lança seus primeiros 'co-pilotos' de IA para aluguel

Nem todas as empresas são iniciantes no mundo da inteligência artificial (IA). A Spartan Solutions, empresa de tecnologia sediada no Reino Unido, trabalha com especialistas em IA em sua universidade local há mais de cinco anos e já forneceu ferramentas baseadas em IA para clientes.

O trabalho de base da empresa em IA foi realizado na criação de uma solução de manutenção preditiva, o PROPHES, para o setor de petróleo e gás offshore. Esse trabalho, que contou com a colaboração de cientistas da Universidade de Strathclyde, agora está dando frutos em suas soluções de aluguel de equipamentos, onde está lançando os primeiros "copilotos" baseados em IA para trabalhar em conjunto com sua linha PHALANX de aplicativos e ferramentas para logística e serviços de aluguel.

John Glen, COO e cofundador da Spartan Solutions no Reino Unido.

Os três primeiros copilotos — que podem ser incorporados aos aplicativos da Spartan — ajudarão as locadoras a gerenciar a qualidade das imagens tiradas dos equipamentos, fornecerão uma ferramenta de manutenção preditiva e melhorarão as comunicações de texto em suas funções de gerenciamento de oficina e frota.

A chave para que isso aconteça, diz o COO da Spartan, John Glen, é o desenvolvimento de "transformadores" de IA disponíveis gratuitamente — o "T" em GPT (Transformadores Generativos Pré-treinados) — que são rotinas de aprendizado de máquina que podem ser usadas para uma ampla variedade de tarefas, incluindo analisar e gerar texto, criar bots de perguntas e respostas, avaliar imagens e muito mais.

“Transformadores é a palavra importante”, diz ele, falando na sede da empresa em Glasgow, localizada em um centro de tecnologia perto da universidade. “Esse foi o white paper que a equipe do Google criou há sete anos e que impulsionou todo esse mercado de IA.”

O primeiro dos copilotos ajudará a controlar a qualidade das fotos dos equipamentos que a equipe da oficina e os motoristas tiram antes e depois das entregas.

“A primeira coisa que fizemos foi construir um mecanismo de IA que verifica a qualidade da fotografia no momento da captura para garantir que você esteja tirando a fotografia certa”, diz ele.

"Programamos o copiloto para perguntar: 'Esta é uma imagem de equipamento de construção?'. Ele pode efetivamente rejeitar uma foto no momento da captura e dizer: 'Não vou deixar você usar essa foto.'"

O copiloto móvel PHALANX validando uma imagem bem tirada do equipamento alugado. O sinal verde significa que o copiloto não encontrou problemas. (Imagem: Spartan Solutions.)

O sistema alertará os usuários se uma foto não tiver qualidade suficiente, com o objetivo de evitar disputas sobre danos.

“É um problema enorme”, diz Glen. “Se você não puder fornecer as evidências em tempo hábil, a probabilidade de uma empresa receber o dinheiro de volta se aproxima de zero, porque ela não pode fornecer nenhuma evidência. Você perderá receita porque seus clientes questionarão isso.”

Verificando texto
Outro copiloto ajudará as empresas a analisar textos e dados inseridos manualmente e ajudará a garantir que os materiais sejam profissionais e adequados para uma exibição mais ampla.

"Muitos usuários não são empregados por empresas de aluguel por causa de suas habilidades linguísticas", diz Glen, "e alguns podem ser disléxicos... Podemos executar uma verificação de qualidade no fluxo de dados brutos através do dispositivo móvel e, se ele tiver uma pontuação de linguagem ruim ou a gramática ficar abaixo de um certo padrão, então sinalizaremos para alguém no back office."

Glen enfatiza que o elemento humano será mantido, e a equipe será questionada se deseja aceitar a mudança sugerida pelo copiloto; "A IA não corrige o problema automaticamente, ela mantém um humano informado".

Ele diz que alguns clientes querem colocar seus certificados de inspeção on-line, mas não confiam na qualidade das fotos e estão preocupados com o texto; “Se pudermos usar IA para melhorar significativamente ambos, eles poderão começar a postar coisas na web com muito mais conforto”.

O terceiro copiloto é para manutenção preditiva e é interessante porque usa uma versão mais antiga de IA baseada não em algoritmos e aprendizado de máquina, mas em regras de especialistas.

“A IA é um universo bastante amplo”, diz Glen. “O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, mas há outro subconjunto chamado regras de especialistas. As regras de especialistas são basicamente propagação em cadeia progressiva – o que você pode fazer é encadear instruções 'if then else' de modo que, ao receber a entrada, você percorre essas várias cadeias de portas lógicas e a saída é: não faça nada ou faça alguma coisa.”

Ele dá o exemplo de uma aplicação de aluguel de bomba e dosagem química de um suprimento de água: se você conhece os requisitos do cliente, a dosagem necessária e tem monitoramento telemático em vigor, você pode definir uma cadeia de regras e então criar mensagens para a equipe se certas condições ocorrerem.

“Estabelecemos uma regra que diz, ok, monitore o fluxo telemático e quando o medidor de saída química chegar a 5% da quantidade licenciada, crie um evento de manutenção preditiva de emergência que basicamente significa que temos que enviar um engenheiro para desligar ou desligar a bomba, ou entrar em contato com o cliente.”

Glen diz: “Temos uma série de regras especializadas que podemos executar em telemática para automatizar ou semiautomatizar uma série de eventos empresariais diferentes nos quais as locadoras e os clientes estão interessados.”

Receita de vigilância
Isso também significa que as locadoras podem cobrar uma taxa adicional pelo que Glen chama de "serviço de vigilância". Você recebe a receita do aluguel e, além disso, a receita da vigilância.

Há outro benefício da abordagem de regras especializadas para IA, que é a explicabilidade: remover o aspecto opaco de "caixa preta" que envolve a saída de algoritmos complexos.

“Criamos um sistema de aprendizado de máquina para um cliente do setor de petróleo e gás que era muito bom em prever quando uma vedação de gás seco falharia em uma turbina offshore. Se isso falhar, a turbina para de funcionar e isso representa um milhão de libras mais uma multa diária”, explica ele.

Mostramos aos engenheiros e eles disseram: "Ótimo, mas por que o algoritmo de aprendizado de máquina previu isso?". E a resposta honesta é: "Não posso te dizer, porque é um modelo matemático complexo". Eles dizem que não podemos usar isso, porque se não conseguirmos explicar aos gerentes por que queremos desligar a turbina, eles vão dizer não."

O CoPilot Telematics da Spartan Equipment, mostrando os controladores de visualização para locação. O sistema destaca eventos emergentes, como emergências na dosagem de produtos químicos e excesso de fuligem em motores a diesel. (Imagem: Spartan Solutions)

Aplicando a mesma lógica ao aluguel, a equipe da Spartan questiona gerentes de oficina e engenheiros sobre as causas mais prováveis de falhas técnicas em itens específicos de equipamento e, então, aplicando dados telemáticos, cria regras que podem alertar a empresa se algo pode dar errado – pode ser um alerta com base na temperatura do motor ou alguma outra característica técnica.

"Analisaremos as regras de especialistas em um histórico de manutenção de cinco anos e verificaremos se está funcionando conforme o esperado. E, quando estiverem satisfeitos, colocaremos em prática."

É claro que uma consideração importante no aluguel, e em particular para motoristas de entrega ou equipe de serviço, é a capacidade desses sistemas funcionarem quando não há conexão de dados ou telefone.

“O que nossa equipe fez foi pegar qualquer transformador de IA, colocá-lo totalmente offline em um dispositivo móvel e usá-lo para executar processos de negócios”, diz Glen.

“Ele precisa funcionar desconectado no aluguel porque você não terá acesso a um servidor ou à nuvem – você está em campo, sua conexão é mínima. Não importa onde você esteja na Grã-Bretanha, não há como garantir uma conexão. Não há como evitar isso.”

Mais por vir
Os três copilotos iniciais — que terão preços comparáveis aos dos copilotos da Microsoft — serão seguidos por outros, com a Spartan investigando até 30 casos de uso.

“Alguns deles podem ser eliminados”, diz Glen. “Para obter 50% dos casos de maior valor, levará de 18 a 24 meses.”

O Portal de Controle de Locação PHALANX 6 mostra o status do trabalho (retiradas, entregas, devoluções, serviços, etc.) conforme ele flui ao longo do ciclo de vida da locação. (Imagem: Spartan Solutions)

Um exemplo que ele dá é o de um dispositivo móvel que registra o ruído do motor e destaca prováveis problemas, com o copiloto treinado em vários motores. Outro copiloto para planejamento de rotas, incorporando ferramentas sofisticadas de mapeamento, também está nos planos. (A empresa já oferece uma solução de planejamento de rotas, mas não baseada em IA.)

Será transformador no setor de locação?

“É difícil responder”, diz Glen. “É preciso trazer os usuários com você. Trata-se de gerenciar mudanças e implementá-las com segurança e responsabilidade. Não vejo isso como substituição de empregos, mas sim como produzir mais trabalho com a mesma força de trabalho.”

O foco da Spartan está nos aspectos operacionais do aluguel de equipamentos, e as ferramentas de IA permitirão que ela desenvolva seus produtos existentes. Entre eles, o PHALANX 6, que permite que uma empresa de aluguel digitalize grande parte de suas atividades operacionais e de oficina.

“Sempre que um equipamento passa pelo ciclo fechado de uma locadora, temos um processo de negócios, um aplicativo, um fluxo de trabalho, para gerenciar isso”, diz Glen. O PHALANX pode ser facilmente integrado a sistemas de gestão de locação mais gerais, incluindo sistemas ERP.

Jim Green, cofundador e CEO da Spartan Solutions.

Para Jim Green, veterano do setor de TI, cofundador e CEO da Spartan, os produtos oferecidos fornecem aos gerentes a visibilidade necessária sobre suas operações, o que é crucial quando você está tentando melhorar a eficiência.

“A oportunidade é aquilo que não pode ser visto”, ele diz. “Há muitos custos ocultos que podem ser removidos.” Ele acredita que a IA será “a cereja do bolo” dessa mudança para a tecnologia digital para aluguel.

A empresa tem um histórico de trabalho para grandes empresas de aluguel, com clientes como Aggreko, GAP Group e Ramirent, bem como a empreiteira Balfour Beatty, mas vê oportunidades específicas no setor de PMEs.

“O setor de médio porte está cheio de digitalização e melhoria de processos”, diz Glen. “Ainda enfrentaremos as empresas maiores, mas há poucas delas.”

O sucesso da empresa fez com que ela recebesse diversas propostas de outras empresas de TI, mas resistiu a todas as ofertas; "Simplesmente não estava dando certo, e estávamos ocupados fazendo outras coisas", diz Jim Green.

Por enquanto, a IA é uma dessas outras coisas. "Isso vai acontecer na velocidade da luz 10", diz Green, "e quem estiver na frente vai assumir o negócio".