Como a inteligência artificial está transformando a infraestrutura na América Latina e no Caribe

Os setores de infraestrutura crítica na América Latina e no Caribe (ALC) enfrentam desafios crescentes que ameaçam sua eficiência e sustentabilidade. Estradas, redes elétricas, sistemas de água e transporte público mostram sinais de envelhecimento e obsolescência, aumentando os custos de manutenção e reduzindo a qualidade dos serviços.

Diante desse cenário, o Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) já está explorando como a inteligência artificial (IA) pode ser aplicada de forma concreta na infraestrutura. Por exemplo, no transporte público, algoritmos de otimização de rotas estão ajudando a reduzir o tempo de viagem e a congestão; em água e saneamento, modelos preditivos permitem detectar vazamentos e antecipar falhas nas redes de distribuição; enquanto na energia, a IA é utilizada para prever a demanda e facilitar a integração de energias renováveis em grande escala.

Esses avanços e aprendizados estão reunidos na publicação do BID “IA desde os cimentos: desafios e oportunidades no contexto da América Latina e do Caribe[AP1] ” (disponível em espanhol e inglês), que apresenta casos reais, recomendações e guias práticos sobre como a IA pode se tornar uma ferramenta essencial para fortalecer os setores de infraestrutura crítica da região.

Desafios da nossa infraestrutura

A infraestrutura na região enfrenta problemas como envelhecimento de ativos, urbanização acelerada, crescimento populacional e impactos de eventos climáticos. As consequências incluem interrupções em serviços essenciais e aumento nos custos de uso, criando desigualdade no acesso.

No entanto, o uso de tecnologias pode reverter essas tendências. Estimativas do BID indicam que uma redução de 15% no custo dos serviços de infraestrutura por meio do uso eficiente de tecnologias digitais poderia aumentar o PIB da América Latina e do Caribe em 6% nos próximos 10 anos.

Como a IA pode fazer a diferença na infraestrutura

Embora mais de 40% das agências públicas de transporte e energia na ALC não possuam uma estratégia clara de transformação digital, qualquer entidade pode implementar projetos baseados em inteligência artificial. Nos setores de infraestrutura crítica, a implementação de modelos de aprendizado de máquina já está ao alcance de muitos governos e organizações, representando uma oportunidade viável mesmo para aquelas com maturidade tecnológica limitada.

Alguns exemplos concretos demonstram esse potencial na região em três áreas:

• Energia: sistemas de IA preveem padrões de consumo e ajudam a equilibrar oferta e demanda, facilitando a incorporação de energias renováveis intermitentes como a solar e a eólica.
• Água e saneamento: modelos preditivos apoiados por sensores inteligentes permitem detectar vazamentos invisíveis e antecipar falhas em tubulações, reduzindo perdas de água e custos de manutenção.
• Transporte: algoritmos de otimização de tráfego ajudam a reduzir a congestão e melhorar a eficiência das rotas no transporte público urbano.

Adoção Efetiva da IA

O relatório oferece as seguintes recomendações para impulsionar o potencial da IA nos setores de infraestrutura crítica:

• Adotar metodologias ágeis que incluam provas de conceito, protótipos e produtos mínimos viáveis. Essas ferramentas permitem experimentar e ajustar soluções baseadas em IA antes de implementá-las em grande escala.
• Estabelecer estruturas organizacionais que incentivem a adoção da IA, garantindo a disponibilidade de habilidades técnicas e estratégicas nas equipes.
• A qualidade dos dados determina o sucesso dos projetos de IA. É fundamental identificar fontes, desenhar fluxos de dados eficientes e garantir uma arquitetura adequada para armazenamento e processamento.
• Avaliar os requisitos de infraestrutura desde o início, especialmente em relação às capacidades de armazenamento e computação necessárias para os modelos de IA.
• Garantir que os modelos de IA respondam a problemas concretos e mensuráveis, considerando a qualidade dos dados, a capacidade computacional, a explicabilidade e o desempenho.
• Incorporar princípios éticos desde a fase de design, abordando privacidade, segurança e transparência para gerar confiança nas soluções.

IA como motor do desenvolvimento

Convidamos você a explorar em detalhe essas recomendações e experiências na publicação “IA desde os cimentos: desafios e oportunidades no contexto da América Latina e do Caribe[AP2] ” (disponível em espanhol e inglês), onde encontrará casos, aprendizados e guias práticos para implementar projetos de inteligência artificial em infraestrutura no seu país.