Aplicações dos LLMs na indústria: benefícios e exemplos por setor

As aplicações dos LLMs (Large Language Models) estão transformando a forma em que os humanos interagem com as informações, resolvem problemas e geram valor. É um tipo de inteligência artificial que, desde o âmbito empresarial até a educação, pesquisa ou criatividade, permite automatizar tarefas complexas, otimizar processos e oferecer novas experiências a usuários e organizações. Sua capacidade para se adaptar a diferentes contextos faz com que sejam ferramentas versáteis e estratégicas para qualquer tipo de negócio.

Esta postagem aborda as aplicações dos LLMs em diferentes setores industriais, seus benefícios e limitações, e analisa seu papel estratégico na logística e no armazém.

O que são os LLMs e sua aplicação na indústria

A sigla LLMs provém da denominação “Large Language Models”, que em português se traduz como modelos extensos de linguagem ou grandes modelos de linguagem. Trata-se de sistemas de inteligência artificial treinados com enormes volumes de texto através de técnicas de aprendizagem automática, especialmente redes neurais profundas. Seu objetivo é realizar inúmeras tarefas, como reconhecer padrões, compreender a linguagem ou gerar respostas coerentes.

Esses modelos representam um grande avanço na inteligência artificial, pois podem processar a linguagem de forma semelhante aos humanos: respondem perguntas, traduzem, resumem informações, redigem textos longos e inclusive geram código de programação. Atualmente, os LLMs estão ao alcance de usuários e empresas através de ferramentas como ChatGPT, Claude ou Gemini. Também são utilizados em inúmeros setores e atividades, o que explica o crescente interesse das organizações em incluí-los em seu dia a dia.

No âmbito empresarial e industrial, as aplicações dos LLMs são muito diversas: desde o atendimento ao cliente, com suporte automatizado disponível o tempo todo, até a criação de conteúdos. Também são utilizados em programas de treinamento corporativo, onde simulam situações reais para melhorar habilidades de comunicação ou de resolução de problemas. Em setores como o comércio eletrônico personalizam a experiência do usuário com recomendações adaptadas às suas necessidades. Na fabricação contribuem a manutenção preditiva e a otimização de processos ao interpretar dados de sensores e equipamentos.

Benefícios de usar os LLMs na indústria

A aplicação dos Large Language Models (LLMs) fornece vantagens às organizações que buscam automatizar e otimizar tarefas relacionadas ao processamento da linguagem (como a criação de conteúdos, a análise de documentos ou a comunicação com clientes).

Entre seus benefícios destacam-se:

• Suporte à tomada de decisão. Os LLMs ajudam a analisar grandes volumes de informação e a sintetizá-la em conclusões claras, o que facilita a identificação de tendências, riscos ou oportunidades. Não substituem o juízo humano, mas servem como apoio para fundamentar decisões estratégicas com dados mais completos e acessíveis.
• Otimização de processos. Quando combinados com dados de sensores, relatórios técnicos ou registros operacionais, os LLMs favorecem a interpretação de informação e a identificação de padrões relevantes. Por isso, servem de apoio para a detecção precoce de incidentes e planejamento de processos, ajudando a conseguir um gerenciamento mais ágil e a redução de prazos e custos.
• Maior produtividade. Sua capacidade de criar textos ou gerar código de programação agiliza o trabalho diário dos profissionais e lhes permite focar na resolução de problemas complexos e na inovação.
• Escalabilidade e eficiência. Os LLMs - Large Language Models processam grandes volumes de informação e analisam documentos extensos de modo simultâneo. Portanto, permitem o gerenciamento de aumentos de carga de trabalho adaptando-se ao crescimento da empresa.

Além de otimizar processos e reduzir custos, os LLMs estão redefinindo a forma em que as empresas inovam. Ao liberar os profissionais das tarefas repetitivas, podem focar em atividades que fornecem um maior valor agregado e criatividade.

Limitações da aplicação dos LLMs

Embora as aplicações dos Large Language Models (LLMs) na indústria ofereçam uma vasta gama de possibilidades em diferentes setores, é fundamental conhecer seus limites e possíveis falhas para aproveitá-los com critério:

• Alucinações. Pode ocorrer que os LLMs identifiquem padrões ou conexões que na realidade não existem gerando informações inventadas ou inexatas. Isso pode gerar respostas convincentes, mas sem fundamento real ou com erros.
• Vieses. Como estão treinados com grandes volumes de dados que refletem a realidade, os modelos de linguagem extensos também herdam seus preconceitos. Isso pode levar a respostas que reforçam estereótipos, reproduzem visões parciais ou excluem certos grupos sociais.
• Privacidade. Existe o risco de que os Large Language Models (LLMs) retenham fragmentos de informações confidenciais utilizadas durante seu treinamento e, de modo não intencionado, possam reproduzi-las em suas respostas, expondo dados que devem permanecer privados.
• Raciocínio limitado. Os LLMs não são autônomos. Sua principal função é gerar texto a partir de padrões, por isso exigem supervisão humana que valide as respostas e oriente sua aplicação para objetivos específicos.

Essas limitações também se refletem em contextos específicos, como a logística e o gerenciamento da cadeia de suprimentos. Um estudo da Universidade de Cambridge alerta que o uso de modelos genéricos, como o ChatGPT, nem sempre é eficaz. Estes sistemas, como não estão adaptados ao contexto específico de cada empresa, podem proporcionar respostas pouco úteis ou incompletas. Para superar essa limitação, os pesquisadores sugerem criar modelos próprios treinados com dados internos para obter resultados muito mais ajustados às necessidades reais. No entanto, essa alternativa implica contar com grandes volumes de informação e uma infraestrutura computacional considerável, o que representa um desafio importante para muitas organizações. Embora os obstáculos sejam significativos, os avanços em pesquisa e em ferramentas especializadas mostram que a integração dos Large Language Models (LLMs) na indústria é um caminho cada vez mais viável.

Principais aplicações gerais dos LLMs

Os grandes modelos de linguagem apresentam uma vasta gama de usos práticos que estão transformando a maneira em que as pessoas e as organizações trabalham, aprendem e se comunicam. Nesse contexto, é crucial entender como utilizar a inteligência artificial para aproveitar todo o seu potencial:

• Análise e compreensão de dados não estruturados. Graças ao seu treinamento com enormes volumes de texto, os Large Language Models (LLMs) podem adaptar-se a diferentes tipos de linguagem e formatos. Assim conseguem identificar informação relevante inclusive em documentos com estruturas pouco definidas, reconhecer elementos-chave e considerar o contexto em que aparecem.
• Automação da comunicação interna. Os LLMs podem atuar como assistentes para agilizar o gerenciamento de consultas em áreas como recursos humanos e responder imediatamente a dúvidas sobre políticas de autorizações ou folha de pagamento. No departamento de TI, são também úteis para resolver incidentes simples ou executar tarefas rotineiras como a criação de contas. Também ajudam a padronizar boletins e modelos de e-mail que mantêm uma voz uniforme em todas as comunicações internas.
• Assistência em programação. Os LLMs (Large Language Models) servem de apoio para quem desenvolve software, uma vez que sugerem fragmentos de código, favorecem a detecção de erros e proporcionam alternativas para resolvê-los. Também se adaptam a diferentes linguagens de programação e oferecem recomendações contextualizadas que agilizam o trabalho de desenvolvimento.
• Assistente virtual. Os LLMs permitem criar assistentes conversacionais capazes de atender às perguntas de clientes, executar tarefas internas e fornecer informações claras em linguagem natural. Dessa forma, são integrados em soluções de autoatendimento que melhoram a experiência vivida pelo cliente.
• Geração de documentação técnica e conteúdos. Os LLMs podem elaborar textos em diferentes formatos e estilos, ajustando-se às indicações dos usuários e ajudando a melhorar a adaptação ao contexto. São valiosos como apoio em tarefas repetitivas ou na elaboração de rascunhos iniciais.
• Tradução e adaptação linguística. Os Large Language Models (LLMs) permitem realizar traduções rápidas entre diversos idiomas e ajudam a interpretar grandes volumes de texto, como comentários de clientes ou documentação interna. Consequentemente, as organizações podem gerenciar sua comunicação global de forma mais ágil.

Exemplos de aplicação dos LLMs no setor industrial

Os grandes modelos de linguagem começam a abrir caminho em setores muito diferentes, adaptando-se aos desafios e particularidades de cada uma. Esses são alguns exemplos de aplicações dos LLMs em diferentes setores onde essas ferramentas estão transformando a forma em que trabalhamos, aprendemos, produzimos e consumimos:

• Automobilístico e de autopeças. Um estudo realizado pelo Instituto de Engenharia Automotiva da Universidade de Stuttgart, em colaboração com a Mercedes-Benz AG, revela que os Large Language Models (LLMs) podem desempenhar um papel primordial na indústria automobilística e de autopeças, especialmente no desenvolvimento de software vinculado à produção. Sua aplicação permite antecipar o impacto das atualizações e dos ciclos de lançamento mais curtos na linha de montagem, ajudando a manter a qualidade dos veículos e a melhorar a coordenação entre as equipes de engenharia de software e produção. Embora ainda sejam necessárias validações manuais e metodologias de avaliação mais sólidas, essa abordagem aponta para uma maior estabilidade nos processos industriais e uma integração mais estreita entre inovação digital e fabricação.
• Comércio eletrônico. Um estudo da Escola de Informática Michtom da Universidade de Brandeis, em conjunto com o eBay, mostra que os LLMs já estão sendo aplicados em tarefas básicas desse setor, como a criação de descrições de produtos, resumo de avaliações, ampliação de consultas de busca e atendimento às perguntas de compradores e vendedores. Além disso, analisam grandes volumes de informação detectando padrões de consumo, otimizando o gerenciamento da mercadoria e oferecendo recomendações personalizadas para melhorar a experiência do cliente e a eficiência operacional.
• Manufatura. Uma análise do MIT, em colaboração com as universidades de Washington e Harvard, mostra que os Large Language Models (LLMs) podem apoiar todo o processo de desenho e fabricação. Essas ferramentas são capazes de converter uma ideia expressa em linguagem natural em especificações técnicas, gerar variações de desenho, traduzir esses desenhos em instruções para máquinas e até mesmo estimar como funcionará o produto final. O estudo demonstrou que os LLMs (Large Language Models) podem acelerar a criação de protótipos e encurtar a distância entre a ideia inicial e o produto físico. No entanto, os especialistas alertam que ainda apresentam limitações, especialmente em desenhos geometricamente complexos, por isso é necessário combinar seu uso com a experiência humana e ferramentas especializadas.
• Farmacêutica e Química. Pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon ilustraram como os LLMs podem ajudar a otimizar processos químicos de forma muito mais rápida e eficiente. Normalmente, esse tipo de otimização exige cálculos muito complexos e conhecer previamente todas as condições de operação, algo que nem sempre é possível. A nova abordagem utiliza vários agentes que se baseiam nos LLMs e colaboram entre si para propor limites de operação e encontrar automaticamente os melhores parâmetros. Portanto, abre caminho para a aplicação dessas técnicas nas plantas químicas existentes ou em novos processos, reduzindo custos e acelerando a inovação.

Os LLMs aplicados à logística

A logística é um terreno ideal para os Large Language Models (LLMs): onde houver informações e decisões a serem tomadas, esses modelos podem fazer a diferença. A aplicação da inteligência artificial, especialmente nos armazéns, otimiza processos, previne incidentes e facilita a tomada de decisão em tempo real.

Um artigo do MIT Sloan School of Management indica que as tecnologias digitais estão transformando a forma em que as empresas tomam decisões relacionadas à cadeia de suprimentos. No entanto, as pessoas responsáveis pela logística ainda precisam compreender as recomendações dos sistemas e, em muitos casos, recorrer a especialistas para realizar análises hipotéticas. Com os LLMs, esse processo pode ser acelerado: o que antes levava horas ou dias pode ser resolvido em questão de segundos, com a conseguinte maior eficiência operacional.

As empresas podem utilizar os LLMs para impulsionar sua logística:

• Análise de dados. Permitem realizar perguntas (por exemplo, “o que acontece se a demanda mudar?” ou “quais contratos devo verificar?”). O sistema consulta o banco de dados interno e oferece uma resposta clara sem expor informações sensíveis a terceiros.
• Consultas de cenários. O planejamento da cadeia de suprimentos normalmente exige avaliar situações hipotéticas: aumentos repentinos da demanda, interrupções em fábricas ou variações no preço de matérias-primas. Os LLMs traduzem essas consultas em cálculos matemáticos e geram explicações fáceis de entender para auxiliar na tomada de decisão.
• Gerenciamento em tempo real. Se surgir um problema, como decidir onde atribuir estoque, basta fazer a descrição em linguagem natural. Os modelos LLMs (Large Language Models) ajustam os cálculos e propõem planos alternativos em um formato compreensível para equipes não técnicas.

Um exemplo de como essas ideias já estão sendo colocadas em prática é fornecida pela Mecalux com sua solução Easy AI integrada com o sistema de gerenciamento de armazém Easy WMS. Através dessa ferramenta os usuários podem interagir através de um chat capaz de interpretar e responder a perguntas complexas em sete idiomas. Os usuários podem consultar dados do armazém em linguagem natural e obter respostas em diferentes formatos (cifras, tabelas ou gráficos), criar painéis de controle personalizados com KPI, gerar relatórios para download, projetar visualizações acessíveis a qualquer momento e executar ações específicas como liberar pedidos urgentes ou desbloquear corredores. Graças a essa integração, as empresas podem agilizar as tarefas diárias em suas instalações, otimizar processos e acessar as informações de forma mais eficiente.

Os LLMs na indústria: rumo a uma transformação inteligente

As aplicações dos Large Language Models (LLMs) representam um ponto de inflexão na forma em que as empresas acessam, interpretam e utilizam as informações. Sua capacidade para transformar dados em conhecimento prático abre caminho para operações mais ágeis e precisas. No entanto, sua adoção exige considerar limitações, tais como possíveis erros ou vieses, o que torna essencial um uso responsável e supervisionado.

No âmbito da logística, os LLMs apresentam um grande potencial: da otimização do estoque à geração de relatórios em tempo real que facilitam a tomada de decisão. Soluções como o Easy AI de Mecalux demonstram que o segredo está em contar com ferramentas projetadas especificamente para as necessidades do armazém. O futuro aponta para um ambiente industrial onde a inteligência artificial não substitua, mas sim complemente as equipes humanas e impulsione a produtividade e a resiliência.