Quais tarefas úteis os robôs podem executar em locais (e o que eles não podem fazer)?

Sim e não, de acordo com um novo relatório da empresa de consultoria de gestão McKinsey.

Terrenos irregulares, clima variável, fluxos de trabalho imprevisíveis e materiais diversos tornam os canteiros de obras mais difíceis de navegar do que as condições controladas de armazéns ou fábricas.

Mas, de acordo com o relatório da McKinsey, A IA incorporada criará colegas de trabalho robóticos?, os avanços em máquinas de “uso geral” alimentadas por IA incorporada e capazes de se adaptar a diferentes tarefas estão começando a abrir novas possibilidades até mesmo neste setor.

A pesquisa destaca onde esses robôs estão melhor posicionados para agregar valor no local hoje e onde ainda há limitações.

Na construção civil, o maior potencial reside nas atividades de “pegar e colocar”. Estas incluem:

• Selecionar e posicionar objetos leves ou pequenos (onde a McKinsey classifica robôs com IA como tendo alta capacidade na construção)
• Pegar e colocar objetos pesados ou grandes (alta capacidade)
• Coleta e vazamento de pequenos recipientes (alta capacidade)

No entanto, suas capacidades caem drasticamente para tarefas de site mais complexas ou hábeis:

• Coleta e vazamento de grandes recipientes (baixa capacidade)
• Apontar e direcionar pequenas ferramentas (baixa capacidade)
• Apontar e direcionar instrumentos grandes (baixa capacidade)
• Apontar e direcionar itens não rígidos, como cabos ou materiais flexíveis (baixa capacidade)

As descobertas sugerem que, embora os robôs possam executar tarefas básicas no local, qualquer coisa que exija controle preciso de ferramentas, interação com materiais flexíveis (como cabos ou tecido) ou montagens complexas provavelmente ainda está além de suas capacidades.

Robôs — mesmo aqueles equipados com IA — ainda parecem ter limitações em destreza robótica e detecção tátil, o que pode ser uma boa notícia para trabalhadores humanos temerosos por seus empregos. A McKinsey observa que mesmo as mãos humanoides mais avançadas oferecem menos graus de liberdade do que as mãos humanas, dificultando tarefas delicadas ou irregulares.

O Schindler RISE é o primeiro robô autoescalador do mundo, projetado para se movimentar ao longo do poço do elevador do edifício para instalar componentes. (Imagem cortesia da Schindler)

Outras restrições

As restrições não são apenas mecânicas. Assim como acontece com máquinas elétricas a bateria, o fornecimento de energia é outro gargalo importante. Robôs humanoides normalmente operam por apenas duas a quatro horas com uma carga ao executar tarefas dinâmicas, segundo o relatório da McKinsey. O levantamento de peso acelera o consumo da bateria, enquanto a infraestrutura de recarga e troca de baterias ainda é imatura. Isso limita a viabilidade de implantar robôs para um turno completo de construção sem interrupção.

Há também a questão do custo. Robôs de uso geral podem custar de US$ 15.000 a US$ 250.000 por unidade, com períodos de retorno do investimento frequentemente superiores a dois anos nos testes iniciais, observa o relatório. A manutenção é cara e pode envolver longos períodos de inatividade se os reparos exigirem o envio para instalações especializadas. Em um setor com margens de lucro reduzidas, a viabilidade econômica pode ser difícil, a menos que os robôs sejam implantados em larga escala ou para aplicações de alto valor.

Visão aérea do robô coletando um módulo fotovoltaico. O robô coleta módulos de transportadores de módulos autônomos que trabalham com ele. (Foto: Rosendin)

A integração ao fluxo de trabalho da construção também apresenta barreiras. Muitos robôs existentes são montados a partir de peças sob medida, sem padrões industriais acordados. Isso cria riscos na cadeia de suprimentos e complica a integração de sistemas. Para empreiteiros de construção, isso significa que cada implantação pode parecer um projeto sob medida, em vez de uma solução pronta para uso.

Apesar desses desafios, os pesquisadores da McKinsey observaram que a tendência para a IA incorporada também traz consigo aspectos positivos. Melhorias nos modelos básicos de visão-linguagem-ação (os "cérebros" dos robôs modernos) estão permitindo que eles interpretem sinais visuais, sigam instruções faladas e aprendam com a observação. Isso poderia permitir implementações mais flexíveis em ambientes projetados para humanos, como canteiros de obras, sem a necessidade de grandes reformulações.

No entanto, setores industriais além da construção civil provavelmente verão uma adoção mais rápida de robôs com IA. A modelagem da McKinsey sugere que logística de armazéns, manufatura leve, varejo, agricultura e saúde são áreas mais adequadas no curto prazo.

Isso se deve a cenários mais previsíveis e a um retorno mais forte sobre o investimento a curto prazo. Mesmo assim, o relatório argumenta que construtoras com visão de futuro devem começar a explorar projetos-piloto agora.

A velocidade da adoção também depende de mais do que apenas a tecnologia disponível: economia, regulamentação e prontidão da força de trabalho moldarão o uso de robôs na construção tanto quanto na engenharia, observa o relatório. Isso significa pilotos cuidadosamente selecionados, foco em retornos mensuráveis e uma visão realista do que os robôs podem e não podem fazer no local hoje.

Para empresas que estão considerando suas opções, a McKinsey aconselha:

• Defina uma visão de automação de longo prazo: identifique onde a robótica pode se encaixar no processo de construção.
• Invista em dados: robôs aprendem melhor com dados ricos de interação física. Capturar e estruturar dados específicos do local agora pode ajudar a treinar sistemas futuros.
• Monitore tecnologias facilitadoras: acompanhe o progresso na densidade de baterias, detecção tátil, destreza e estruturas regulatórias em vez de depender de demonstrações de marketing.
• Prepare a força de trabalho: Não espere a chegada dos robôs para qualificar a força de trabalho. Comece a desenvolver o talento e a cultura necessários para trabalhar com máquinas.
• Crie parcerias: interaja com startups de robótica, junte-se a grupos de padrões do setor e adapte a infraestrutura para torná-la pronta para robôs.

Leia o relatório completo aqui.