Escalando IA em Gigantes Corporativos: O Case ArcelorMittal
Resumo executivo
O palestrante Manoel Alves da Costa Júnior aborda a jornada de transformação digital e inteligência artificial na ArcelorMittal Aços Planos, destacando que escalar IA em grandes corporações industriais exige arquitetura integrada, governança rigorosa, dados de qualidade e, principalmente, mudança cultural.
A palestra detalha a evolução histórica da empresa desde a unificação entre TI e automação industrial (OT) em 2012, passando pela criação do programa de inovação aberta Inoviss em 2019 e pela estruturação do Data Office em 2021. Manoel enfatiza a transição do mero ato de testar tecnologias para a resolução de dores reais com impacto mensurável no EBITDA, apresentando resultados expressivos como R$ 64 milhões gerados entre 2021 e 2025 e uma projeção de R$ 135 milhões até 2030.
Além dos retornos financeiros, são apresentados cases práticos com foco em segurança humana e otimização operacional, como o Safety Tower (sistema de visão computacional 24/7 para prevenção preditiva de acidentes), o uso de drones autônomos para inventário e modelos avançados de análise de dados. A apresentação conclui reforçando que o fator humano e a governança para escalar a IA oculta (Shadow AI) são os pilares para transformar a corporação em uma organização AI-driven.
Tópicos principais
- Integração TI/OT: Unificação histórica de redes, servidores e governança entre TI e automação industrial para criar a fundação digital.
- Programa Inoviss: Iniciativa de inovação aberta criada em 2019 para conectar a corporação com startups e acelerar a mudança cultural.
- Data Office e Democratização: Criação de um Data Lake estruturado e catalogado em 2021, permitindo autonomia para as áreas criarem suas análises.
- Gerência de Inteligência Digital: Transição de foco de 'transformação digital' para 'inteligência digital' com estrutura dedicada a produtos de dados e IA aplicada.
- Governança da Shadow AI: Aceitação da IA oculta como novo normal, focando em governá-la, monitorar FinOps e oferecer plataformas homologadas.
- Case Safety Tower: Plataforma de inteligência operacional que utiliza IA e visão computacional 24/7 para predizer e prevenir acidentes no chão de fábrica.
- Automação e Otimização Operacional: Aplicação de drones para contagem de inventário de bobinas e modelos preditivos que otimizam processos industriais pesados.
Insights
Frases marcantes
"A pergunta não é mais como usar a IA. A pergunta é que problema a gente vai resolver com a IA."— Manoel Alves da Costa Júnior
"Se você não entender que isso é o novo normal E criar essa governança, Vocês serão engolidos pela shadow AI."— Manoel Alves da Costa Júnior
"A tecnologia, eu comecei com isso, Vou terminar, não muda o mundo, são as pessoas, Que dão sentido à transformação."— Manoel Alves da Costa Júnior
Aplicações práticas
- 1Estruturar um Centro de Excelência (COI) centralizado para definir plataformas, regras de segurança, compliance e controle de FinOps.
- 2Avaliar iniciativas de IA através de um filtro de confiança de 5 pilares: dor real, impacto de valor, viabilidade de dados, compliance/risco e capacidade de escala.
- 3Promover hackathons e programas de produtividade voltados especificamente para letramento e capacitação da alta liderança.
- 4Formar uma rede interna de 'AI Champions' descentralizada nas áreas de negócio para multiplicar o uso governado da tecnologia.
- 5Investir na unificação e catalogação da base de dados (Data Lake) antes de expandir para soluções avançadas de IA generativa ou preditiva.
Conclusão
A palestra evidencia que a escala de IA em gigantes corporativos depende da transição do modelo experimental para uma governança robusta centrada em problemas reais de negócio. Ao unir dados integrados, prevenção de riscos humanos e capacitação contínua das pessoas, a ArcelorMittal constrói uma trajetória sustentável para se consolidar como uma empresa AI-driven.