Olá, Carla! Obrigado pela pergunta. Na nossa visão, os principais desafios para implementar soluções de IA em pequenas e médias indústrias brasileiras começam pela dificuldade de acessar dados confiáveis, já que muitas máquinas antigas não dispõem de sensores adequados e os registros acabam dispersos em planilhas e CLPs legados, tornando a coleta e a consolidação demoradas e sujeitas a erros. Além disso, a adoção de infraestrutura de conectividade e armazenamento requer investimento significativo e a parada constante de linhas de produção para instalar e calibrar sensores, o que demanda mão de obra especializada. Soma-se a isso a escassez de profissionais com perfil híbrido em automação industrial e ciência de dados, dificultando o desenvolvimento e a manutenção de modelos de IA, e, por fim, a resistência cultural a mudanças de processos consolidados, o que pode atrasar a adoção. Acreditamos que, ao começar com projetos-piloto de pequena escala, com casos de uso bem definidos, é possível demonstrar rapidamente os benefícios da solução e reduzir a resistência a mudanças.