Na indústria, IA não é produto — é processo. Manutenção preditiva, controle de qualidade por visão computacional, otimização de processo, detecção de anomalias em linha de produção. Quando esses modelos falham, a consequência não é um relatório errado — é parada de linha, produto não conforme, acidente de trabalho. O CFO que trata risco de IA industrial como questão de TI está subestimando a exposição.
Riscos prioritários para o setor
Manutenção preditiva sem baseline documentada
O modelo de manutenção preditiva diz que o equipamento aguenta mais 30 dias. O equipamento falha em 10. Sem baseline, você não tem como provar que o modelo estava errado — nem investigar a causa da falha.
Consequência: parada não planejada, custo de emergência, potencial acidente de trabalho, investigação por órgão de segurança do trabalho.
Controle de qualidade por visão computacional sem AI Owner
Sistema de visão computacional que libera lote de produção sem responsável nomeado. Produto não conforme chegando ao cliente.
Drift em modelo de processo industrial — degradação invisível
Modelo de otimização de processo que não é monitorado vai degradar com mudanças de matéria-prima, temperatura, equipamento. A perda é progressiva e não detectada.
Segurança operacional — supervisão humana em decisões críticas
Modelos que controlam equipamentos críticos sem processo de supervisão humana definido criam exposição trabalhista e de segurança. NR-12 e regulamentações de segurança do trabalho podem ser acionadas em caso de acidente com sistema autônomo.
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