Você é o CEO de uma empresa de envase de bebidas e está reunido com sua equipe de liderança para falar sobre IA. Por onde começa a discussão?
A maioria das conversas começa pelas ferramentas: qual plataforma, qual modelo, qual fornecedor. Mas eu diria que o primeiro passo deveria ser avaliar se você possui dados com os quais a IA possa fazer algo significativo. Para a maioria das empresas de bebidas, a resposta honesta é "ainda não".
A eficácia da IA depende da qualidade dos dados que a sustentam. Sem uma base de dados operacionais precisos e de alta frequência, mesmo os modelos mais avançados não conseguirão gerar resultados significativos.
Na indústria de bebidas, há uma abundância de dados no ponto de encontro final entre cliente e produto: o refrigerador de bebidas. Infelizmente, a maioria desses equipamentos tem sido negligenciada como fonte de dados para análises impulsionadas por IA. Eles permanecem desconectados e sem monitoramento, levando as empresas de bebidas a depender de estimativas para avaliar seu desempenho — sem falar na perda da oportunidade de aproveitar o potencial da IA.
Há cerca de uma década, as empresas de engarrafamento de bebidas na América Latina perdiam até 6% de suas frotas de refrigeradores a cada ano. Equipamentos quebrados deixados em depósitos, mudanças de proprietário nos pontos de venda e problemas com furtos faziam com que ativos valiosos desaparecessem sem rastreamento. Quando ficou evidente que as equipes de campo não conseguiam verificar pessoalmente a situação de cada refrigerador ausente, surgiu uma solução: se o equipamento pudesse transmitir informações sobre sua localização via Bluetooth ou rede celular, os gestores de ativos conseguiriam localizá-lo. Foi assim que nasceu a plataforma de refrigeradores conectados da AoFrio.
Uma vez conectados os refrigeradores, as possibilidades de geração de dados cresceram exponencialmente. Pudemos centralizar dados como temperatura, aberturas de porta, ciclos do compressor e falhas em uma plataforma em nuvem com visão unificada, pronta para análise em larga escala.
Hoje, o diferencial competitivo da AoFrio baseado em dados abrange mais de 3,2 milhões de equipamentos de refrigeração conectados em todo o mundo, construído de forma incremental desde o lançamento da nossa primeira solução de IoT, em 2017. Com quase uma década de dados reais de campo como base, os algoritmos de aprendizado de máquina da nossa plataforma de software conseguem identificar correlações entre o comportamento e o desempenho dos equipamentos que nenhum analista humano, ao examinar dados individuais de frotas, conseguiria detectar com segurança.
Considere o exemplo da previsão de falhas. Ao analisar padrões de comportamento do compressor e variações de temperatura, conseguíamos identificar quais equipamentos de refrigeração provavelmente falhariam semanas antes de isso realmente acontecer. Para uma empresa de engarrafamento que gerencia dezenas de milhares de equipamentos em uma ampla área de atuação, isso transforma completamente a dinâmica econômica da manutenção da frota. Cada momento de disponibilidade recuperado representa vendas preservadas. Cada deslocamento de equipe técnica evitado significa uma hora de trabalho redirecionada para a geração de receita. A conectividade IoT deixa de ser apenas um projeto de TI e passa a ser uma questão estratégica de resultados financeiros.
A IA com capacidade de ação aplicada aos refrigeradores levará isso a um novo patamar. Um sensor detecta uma anomalia, como um compressor operando em temperatura elevada ou a perda de integridade da vedação de uma porta. O sistema sinaliza o problema, gera uma ordem de serviço e aciona o técnico mais próximo, que já leva consigo a peça correta. O resultado é registrado, o modelo é atualizado e os limites para intervenção são recalibrados automaticamente. Sem filas de chamados, sem gerentes correndo atrás de relatórios. O refrigerador retorna à temperatura ideal antes mesmo da próxima reposição de estoque.
O monitoramento baseado em câmeras está agregando uma nova dimensão aos insights sobre refrigeradores, revelando inteligência comercial sobre quais SKUs estão vendendo, se os planogramas estão sendo seguidos e como as exposições de produtos performam em diferentes formatos de loja e regiões. Quando combinada com fontes de dados externas — como padrões climáticos, eventos locais e calendários promocionais —, a IA deixará de apenas descrever o que aconteceu para moldar ativamente o que virá a seguir.
Há fortes sinais de marcas globais sobre como a IA impulsionará o progresso na indústria de bebidas.
A PepsiCo comprometeu-se publicamente a adotar uma abordagem que prioriza a IA com capacidade de ação autônoma, implementando sistemas que não apenas relatam as condições em campo, mas agem sobre elas, ajustando estoques e respondendo a sinais do varejo em tempo real. A Coca-Cola também falou publicamente sobre o uso de IA para refinar a previsão de demanda e ajudar parceiros do varejo a gerenciar estoques com maior precisão. No entanto, a grande maioria dos refrigeradores em campo ainda não possui conectividade, não transmite dados e não gera sinais que permitam qualquer ação.
Os dados dos refrigeradores de bebidas são o "ouro" que impulsionará o futuro de sistemas autônomos (agentes) que a indústria de bebidas está construindo; eles gerarão um valor cumulativo que a receita ou a participação de mercado, isoladamente, não conseguiriam proporcionar. Uma empresa que entra tardiamente no mercado não consegue comprar os anos de dados do mundo real necessários para treinar um modelo a distinguir entre uma falha no compressor do refrigerador e um pico sazonal de temperatura.
Meu conselho para as empresas de envase de bebidas que estão considerando a IA? Parem de esperar pelo modelo perfeito e comecem a tratar seus dados operacionais como seu ativo mais valioso. Seus refrigeradores geram sinais a cada hora, todos os dias. Priorizem a conexão de toda a sua frota. A janela de oportunidade está aberta, mas não permanecerá assim.