A Expo Abla 2024, um dos maiores eventos do setor de locação automotiva no Brasil, trouxe à tona discussões relevantes sobre o impacto da tecnologia no segmento. Durante o segundo dia do evento, César França, professor e pesquisador na Cesar School, destacou como a integração de inteligência artificial (IA) e big data pode transformar a operação das locadoras de veículos, otimizando processos e criando novas oportunidades.
De acordo com França, a inteligência artificial já está sendo aplicada em áreas cruciais, como manutenção e logística. “Para estimular preços em tempo real, temos várias outras aplicações, como manutenção. Usamos inteligência artificial para estimar o melhor momento de parar um carro para realizar manutenção, e isso é uma aplicação muito concreta. Outro exemplo é a logística, para posicionamento e troca de carros em diferentes locais. Inclusive, há uma startup do Google em parceria com o Itaú que oferece exatamente esse serviço, de otimizar a distribuição logística dos carros”, explicou o pesquisador.
França ressaltou, entretanto, que o sucesso dessas inovações depende diretamente da qualidade dos dados armazenados pelas empresas. “A qualidade dos nossos dados é fundamental. Se eu não coleto dados ou não cuido dos dados que já tenho na empresa, a inteligência artificial não vai me ajudar. Sem dados consistentes, precisos e organizados dentro de bancos de dados estruturados, a IA não funcionará como deveria. Ela pode gerar resultados distorcidos”, alertou.
Durante sua fala na Expo Abla, o professor reforçou a necessidade de uma base sólida para a digitalização. “É essencial começar qualquer processo de digitalização cuidando bem dos nossos dados, adotando processos meticulosos e padrões rigorosos de coleta e organização. Dessa forma, no futuro, poderemos habilitar uma inteligência artificial que realmente entenda as vantagens competitivas do nosso negócio e seja capaz de gerar boas recomendações.”
Ele também apresentou uma análise do ciclo de maturidade tecnológica com base em um gráfico da Gartner, destacando os desafios de adoção de tecnologias emergentes. “Quando olhamos para esse gráfico, vemos uma curva que indica o pico das expectativas infláveis. Atualmente, temos uma visão exagerada sobre o que certas tecnologias podem resolver. Isso gera uma fase de frustração, o chamado ‘vale da desilusão’. Com o tempo, porém, as tecnologias amadurecem e encontram suas aplicações reais e efetivas.”
Por fim, França mencionou os mecanismos de segurança em aplicativos digitais como exemplos de tecnologias já maduras que podem inspirar o uso estratégico de inteligência artificial no setor automotivo.
