Com IA, digital twins deixam a simulação e viram camada de decisão na indústria

Os digital twins (gêmeos digitais) estão deixando de ser ferramentas de simulação de equipamentos para se tornar uma camada de inteligência sobre a operação industrial. Impulsionada pela convergência entre sensores de IoT, arquiteturas de dados mais robustas e inteligência artificial, a tecnologia passou a representar não apenas máquinas e ativos físicos, mas também processos de negócio, fluxos operacionais e jornadas de clientes.

O movimento acompanha uma expansão global. Segundo relatório da Research and Markets, 47,2% dos executivos de setores industriais compreendem os benefícios dos gêmeos digitais e 63% planejam incorporá-los às operações até 2029. O estudo indica ainda que a criação de digital twins se tornará recurso padrão para aplicações de IoT até 2028.

Nesse cenário, a tecnologia passa a funcionar como um motor de contexto para modelos de linguagem e outras soluções de IA. “Ao conectar dados estruturais, sinais operacionais, relações entre sistemas, processos e ativos, essa camada cria uma base semântica rica e confiável para a IA interpretar cenários, gerar recomendações, apoiar decisões e habilitar diversos casos de uso relevantes, da análise de riscos à otimização operacional, da manutenção preditiva à automação de respostas em tempo real”, afirma o CGO da Platform Builders, Gustavo Serafim.

Para o CRO da empresa, Adilson Cavati, a representação em si não é o ponto central. “Na prática, os digital twins podem representar qualquer elemento relevante para o negócio, de uma linha de produção a um processo financeiro. O valor não está na representação em si, mas na capacidade de transformar essa visão em insights que orientam ações reais”, diz.

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Da coleta de dados à ação

Na indústria, o uso de sensores já está consolidado. O diferencial atual, segundo os executivos, está na capacidade de conectar essas informações a uma arquitetura que permita interpretar, simular e agir sobre os dados.

“A construção de digital twins modernos envolve dois pilares fundamentais: a estrutura, que define como o ambiente ou processo funciona, e os dados dinâmicos, que mostram o que está acontecendo em tempo real”, explica Serafim. “Em uma indústria, essa arquitetura é composta por diversos pontos de contato, de sensores em máquinas e linhas de produção a sistemas como ERP e CRM. Quando essas informações são conectadas, torna-se possível criar uma representação viva da operação, capaz de suportar análises, simulações e até automações.”

O modelo permite identificar gargalos em integrações de sistemas, simular impactos de mudanças operacionais, monitorar riscos em tempo real e antecipar cenários com base em dados históricos. Nas fábricas, as aplicações vão da gestão de segurança em campo à redução de custos e ao ganho de eficiência produtiva.

A incorporação de modelos de linguagem amplia a capacidade analítica dos gêmeos digitais e ajuda a criar o que especialistas chamam de “consciência situacional”, a habilidade de entender, em tempo real, o contexto completo de uma operação. “Não se trata apenas de visualizar dados, mas de compreender o que eles significam e quais ações devem ser tomadas. A inteligência artificial permite transformar os digital twins em uma espécie de ‘mente digital’ da operação, capaz de interpretar sinais, gerar recomendações e, em alguns casos, acionar respostas automaticamente”, afirma Serafim.

Além da indústria, setores como logística, energia e mercado financeiro começam a explorar o conceito para ganhar previsibilidade, reduzir riscos e melhorar a experiência do cliente.

Desafio é cultural, não técnico

Um dos principais obstáculos à adoção, avaliam os executivos, não está na tecnologia. Muitas empresas já possuem os dados necessários, mas não conseguem integrá-los em uma visão sistêmica que permita extrair valor. “A maioria das organizações não sofre pela falta de dados, mas pela ausência de uma visão integrada dessas informações. Os digital twins surgem como uma forma estruturada de organizar essa complexidade e conectar tecnologia diretamente aos resultados do negócio”, diz Cavati.

A tendência é que a adoção aconteça de forma incremental, a partir de casos de uso específicos, como redução de custos, aumento de eficiência ou mitigação de riscos, e evolua conforme a maturidade da empresa. “A evolução dos digital twins acontece em três movimentos: integrar, interpretar e agir. Primeiro, integrar sensores, sistemas e dados; depois, interpretar a estrutura e a operação em tempo real; por fim, agir, a partir de recomendações, simulações e automatizações”, resume Serafim.

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