* Por Gerson de Oliveira Barbosa, Especialista em Desenvolvimento de Software do SiDi
O sistema cognitivo humano nos faz ter capacidade para perceber o meio externo, processar o que foi visto em tempo real e reagir aos eventos. Por exemplo, sabemos a hora de entrar no elevador, desviar de um buraco na rua, ou não queimar a mão em uma panela, e tudo por conta de um dos nossos principais elementos sensoriais: a visão. Esta colhe informações o tempo todo e envia para nosso cérebro processar como reagir. Quando se fala em desenvolver sistemas cognitivos para que a Inteligência Artificial traga uma base de decisão inteligente, a visão é o principal fator nessa equação, capaz de revolucionar a indústria.
A chamada visão computacional se baseia em uma captura de imagem, geralmente por uma câmera inteligente, capaz de gerar milhares de frames por segundo. As imagens passam a ser processadas e viram dados que suportam uma decisão. Em uma fábrica, um projeto nesse sentido é capaz de entender anomalias e variações fora do comum, para indicar como aprimorar o trabalho, gerando mais eficiência. O exemplo mais claro é do carro autônomo, que identifica um cone fechando a rua e é capaz de tomar a decisão de desviar. Então, para a indústria, é a ferramenta ideal para produzir mais, com mais qualidade, e menos investimento. Perdas e ganhos estão sempre ligados à otimização de processo, e as empresas estrangeiras já perceberam essa oportunidade. O tamanho do mercado global de IA em visão computacional foi estimado em US$ 22,93 bilhões em 2024 e deverá atingir US$ 30,22 bilhões até o final deste ano. Segundo Precedence Research, a expectativa é que esse valor salte para cerca de US$ 330,42 bilhões nos próximos dez anos. O número não espanta, pois o desafio da indústria sempre será produzir mais com menos.
No cenário mundial, a corrida pela liderança do avanço da ferramenta é intensa e marcada por investimentos bilionários. Países como China, Estados Unidos e nações europeias já avançaram significativamente, criando ecossistemas de inovação robustos, com centros de pesquisa e grandes corporações investindo pesado. É uma corrida e ainda estamos distante do pódio.
Visão computacional no Brasil: uma oportunidade desperdiçada ou um potencial adormecido?
Em território nacional, não temos investimento necessário das empresas e do poder público para desenvolvimento. Observamos um movimento recente da indústria em direção à modernização de processos, inclusive com a contratação de ICTs por meio das cartas-convite da FINEP (financiamento não reembolsável). No entanto, essa iniciativa ainda é incipiente e pouco difundida no país. Um exemplo disso é o sistema de monitoramento Smart Sampa, que utiliza um algoritmo desenvolvido no exterior e não uma base tecnológica nacional. Na indústria automotiva, os avanços nessa tecnologia também vêm de fora.
Hoje, com os avanços em inteligência artificial e sensores, conseguimos criar soluções muito mais inteligentes e flexíveis. Isso é especialmente valioso no cenário brasileiro, onde muitas vezes precisamos inovar com recursos limitados. Empresas internacionais usam visão computacional em tudo, de armazéns autônomos até rastreamento ambiental. Aprendendo com isso, há um valioso precedente para que o Brasil acelere nesse caminho também. Nosso país tem um enorme potencial, pois temos talento técnico, domínio das tecnologias e, cada vez mais, o entendimento sobre como resolver os desafios reais da indústria, sendo ela nacional ou não. Mas ainda temos barreiras que dificultam o avanço de tais projetos.
A falta de infraestrutura é um dos pontos mais importantes. Em muitos casos, esbarramos em limitações como conectividade instável, redes internas sobrecarregadas ou a falta de servidores com capacidade para processar grandes volumes de dados em tempo real. Essas barreiras afetam especialmente aplicações mais complexas, como visão 3D, análise contínua de vídeo ou soluções integradas em nuvem. Quando a infraestrutura não acompanha, a tecnologia pode até funcionar bem em testes, mas apresenta gargalos e divergências limitantes na operação. Outro obstáculo é a falta de clareza sobre o que realmente é possível com visão computacional. O mercado já ouviu falar, sabe que existe, mas não entende como aplicar na prática, nem os benefícios para a operação, o que pode implicar em dificuldades de implementações ou até frustração do usuário, que acaba não extraindo o que poderia.
Por fim, a legislação brasileira, com a Lei da Informática (Lei 8.248/1991) — e mesmo após as atualizações trazidas pela Nova Lei (13.969/2019) — ainda não conseguiu estabelecer um ambiente verdadeiramente favorável à inovação tecnológica. A legislação não é uma barreira direta ao crescimento da visão computacional, mas ela pode influenciar a adoção. Se tivermos revisões mais frequentes, coerentes com o ritmo do avanço tecnológico e que fomentem a pesquisa, o desenvolvimento e a implantação tendem a evoluir.
As soluções desenvolvidas por brasileiros são criadas com base nas nossas realidades industriais, seja pensando desde características de solo e peculiaridades de processos até a infraestrutura local. Por isso, elas têm a vantagem de entender melhor a operação brasileira, se adaptar com mais agilidade e oferecer um suporte próximo. O potencial é enorme e chegamos ao momento de discutir como superar as barreiras que impedem uma economia mais inteligente e eficiente. Pois, no fim das contas, não se trata só de custo, mas de viabilidade e resultado.
