A transparência de dados de IA está a reescrever a dinâmica entre marcas e fabricantes

Fale com as pessoas que constroem os dispositivos favoritos do mundo—desde smartphones a ratos sem fios—e elas dirão que a verdadeira revolução que está a acontecer na fabricação de eletrónicos neste momento está nas relações – não na tecnologia. A IA está a mudar a informação que as marcas exigem dos seus parceiros de fabricação, informação que poderia dar às marcas munição poderosa para exercer pressão de redução de custos sobre os fabricantes. A tecnologia pode proporcionar benefícios poderosos para ambos os lados, e está a forçar os líderes a repensar como são as parcerias de fabricação na Era da IA.

A relação entre marcas e os seus parceiros de fabricação

A maioria das marcas de eletrónicos contrata parceiros de fabricação para apoiar a produção dos seus dispositivos – algumas até obtêm suporte de engenharia. A fabricação de eletrónicos é considerada uma mercadoria, com margens relativamente baixas. Andrew Scheuermann, Diretor de tecnologia (CTO) da Arch Systems, que fornece software para fabricantes de eletrónicos, observa: "As margens podem ser tão baixas quanto dois por cento. Se [as fábricas] compartilhassem todo o conjunto de dados [de produção] sem restrições, isso poderia ser usado para reduzir custos—e isso é existencial para o negócio deles."

Muitos contratos são negociados com base num modelo de "custos mais", que reflete os custos reais de produção de um dispositivo. Isso cria um incentivo para não compartilhar informações que possam revelar economias de custos ocultas, que uma marca poderia querer renegociar. Outros incentivos também estão desalinhados – uma marca quer oferecer a melhor experiência possível ao cliente, enquanto o fabricante quer maximizar as suas margens sem desencadear devoluções.

A empresa de Scheuermann, Arch Systems, é utilizada por fábricas de eletrónicos de primeiro nível em todo o mundo – incluindo Flex, Jabil, Plexus e Sanmina – para fornecer às marcas e às equipas de fábrica visibilidade de produção em tempo real. Para muitos fabricantes, compartilhar esse tipo de dados com os seus clientes deixa-os desconfortáveis. Scheuermann explica: "Eles pensam, estou a fazer um ótimo trabalho, mas se eu compartilhar este conjunto de dados, você pode escolher uma ou duas coisas que não são o quadro completo—e usá-lo para negociar contra mim. Pode haver receios de responsabilidade ou recalls. Isso torna as pessoas cautelosas."

De fabricantes a parceiros de fabricação

A IA é um catalisador para mudar essas relações. As marcas de eletrónicos têm investido na construção de grandes repositórios dos seus dados de design, processo de fabricação e devoluções com a intenção de identificar oportunidades para construir melhores produtos para os seus clientes. Uma parte significativa desses dados depende dos parceiros de fabricação para serem mais transparentes na partilha de todos os seus dados, em vez de fornecerem relatórios para consultas individuais.

Martin Hess Pedersen, um executivo de hardware de longa data que agora lidera a qualidade global e fabricação na Logitech, tem estado na vanguarda desta mudança. A sua carreira de 20 anos abrangeu três culturas de fabricação muito diferentes: a precisão da Nokia, a disciplina de processo da Microsoft e a escala da Foxconn. Ter estado em ambos os lados da mesa entre marcas e fabricantes dá-lhe uma perspectiva única.

Na Nokia, Pedersen diz, "construímos cinco milhões de telefones por mês a partir de uma única fábrica [propriedade da Nokia]," algo que era excepcional na época. A cultura orientada por dados da Nokia fez da transparência uma vantagem competitiva. "Quando você possui tanto o processo quanto os dados," ele recorda, "a confiança é o padrão."

Mas esse modelo mudou à medida que mais e mais marcas de eletrónicos mudaram para a fabricação contratada no início dos anos 2000. Quando mais tarde trabalhou na Foxconn, Pedersen viu como os dados também poderiam se tornar uma fonte de atrito. "Quando as margens são estreitas, o medo [de compartilhar demais] é natural," ele explica. "Os fornecedores preocupam-se que a transparência total signifique perder influência."

Pedersen acredita que a resposta está em reescrever os termos da relação – em vez de se concentrar apenas no custo-mais ou em quem pode oferecer a oferta mais barata. Ele partilha: "Quando ambos os lados compartilham a responsabilidade pelos resultados, os dados tornam-se um motor de melhoria." Na Logitech, Pedersen institucionalizou esta mentalidade. "Não temos fornecedores," diz ele. "Temos parceiros. Crescemos juntos e aprendemos juntos."

Os contratos da empresa compartilham explicitamente o risco. Essa estrutura legal reforça a confiança cultural: engenheiros de ambos os lados podem compartilhar dados reais—bons ou maus—sem medo. A transparência não é apenas esperada das fábricas—é recíproca. Os parceiros da Logitech veem painéis de desempenho anonimizados, dados de análise de sentimento do consumidor e até roteiros de inovação antecipados. "Eles querem saber a felicidade do consumidor, classificações por estrelas, taxas de devolução, avaliações," diz Pedersen. "Isso também é conquista deles."

Isso cria um poderoso ciclo de feedback: as fábricas aprendem com o campo, e as marcas aprendem com o chão de fábrica.

Resultados da IA na fabricação estão a impulsionar mudanças na abordagem

A visão de Scheuermann para o uso da IA na supervisão da fabricação aborda diretamente esta tensão entre o medo de compartilhar e o desempenho melhorado. "Pode haver esta capacidade para marcas e [fabricantes] trabalharem juntos onde você usa alguma IA versus apenas humanos para calcular uma tarefa," explica Scheuermann. "[As fábricas] poderiam dar os dados a essa IA para resolver um problema de qualidade—e depois os dados desaparecem. Quase como a sua mensagem do Snapchat que desaparece." É uma mudança pequena, mas profunda: os dados podem ser usados colaborativamente sem ameaçar margens ou propriedade intelectual.

A visão de Pedersen para a IA é diferente – ele acredita que a próxima onda de excelência na fabricação virá da mistura de dados do consumidor com dados da fábrica—criando o que Pedersen chama de "qualidade de ciclo fechado."

"A IA já está a ajudar-nos a extrair transcrições de chamadas, registos de reparação e registos de fabricação para causas raiz," diz ele. "Pode-se chegar a uma hipótese 80 ou 90 por cento correta em minutos. Isso muda o jogo."

As implicações estendem-se muito além da linha de produção. Quando as marcas e os seus parceiros de fabricação colaboram de forma mais eficaz, novos produtos são lançados mais rapidamente, a qualidade melhora e a satisfação do consumidor aumenta. Os próprios dispositivos que as pessoas têm nas mãos tornam-se evidência das parcerias invisíveis que os produziram.

Como Scheuermann coloca, "Nunca vi um [fabricante] de topo dizer não quando o caso de negócio é claro." O mesmo pode ser dito do próprio futuro: quando o valor da colaboração é inegável, a hesitação em compartilhar desaparece.