O Impacto Operacional e Social dos Grandes Modelos de Linguagem e Automação na Indústria / The Operational and Social Impact of Large Language Models and Automation in the Manufacturing Industry

Gabriel José Souza e Silva; Bruno Pereira Fraga; Moacir Porto Ferreira

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> O I*pacto Operacional e Social dos G*a*des Model*s d* Lingu**em e Automação ** </line>

<line> Indústria </line>

<line> T*e Operation*l and *o*ial Impac* of Large Lang**ge Mo*els and Au*oma*ion in *h* </line>

<line> Manufa*turing Industry </line>

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<line> Gab*ie* José Souza e Sil** </line>

<line> *raduando *m Engenharia de *ontrole e *utomação pe*a Universidade F*de*al do Rio de Jane*ro </line>

<line> E-mail: g*br*eljsss@p**i.ufrj.b* </line>

<line> Br*no Pereira F*a** </line>

<line> Graduan*o em Engenharia d* C*ntrole e A*tomação pel* Universidade Fed*ral *o Rio de Janei*o </line>

<line> Moacir *ort* Ferreira </line>

<line> Dout*r em Administração pela Univer*idade do Grande *i* </line>

<line> P*o*es*or da *sco** Politécnica da U*i*ersi*ade Federa* do Rio de **n*iro - Poli/UFRJ </line>

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<line> *nde*eço: Gabr*el José Sou** e Silva </line>

<line> Alenc*r </line>

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<line> Prca. Se*zedel* Correia 1*-*; Copacaba*a; Rio de </line>

<line> Rodrig*es </line>

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<line> *ndereç*: Bruno P**eira F*aga </line>

<line> Artigo recebido e* 06/12/2**4. Última </line>

<line> versão </line>

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<line> Praça Sec*, Rua barã* 450, bloco 2, Aplt 503; Rio de </line>

<line> *ecebi*a *m 19/12/202*. Aprovado *m 20/*2/*024. </line>

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<line> *aneiro; RJ; 212*1300; Brasil. </line>

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<line> Endereço: *oacir Por*o Fe*r*ira </line>

<line> Av*liado pelo sistema T*iple Revie*: De** Review *) </line>

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<line> Av. Ath*s da Si*v*ira R*mos, 149, Bloco F- Sal* F10*. </line>

<line> pelo Editor-Che*e; e b) Double Blind *e**ew </line>

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<par>

<line> *idade Uni*ersitária. R*o de *aneiro - RJ, 21*41-485, </line>

<line> (aval*ação cega por dois avaliador*s d* ár*a). </line>

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<line> Brasil. </line>

<line> Revisão: Gramatical, *ormat*va e *e Formatação </line>

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<line> G. J. S. Silva, B. P. F*aga, M. P. Ferr*ira </line>

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<line> RESUMO </line>

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<line> * objetivo deste trabalho é ana*isar o imp**to operacional e social dos Gr*n**s M*delos de </line>

<line> **ngu*ge* (L**s) e da auto*ação n* indústr*a, identific*n*o os des*fios técnicos, legais e </line>

<line> ét*c*s *nvolvidos n* integração des*a* *e*n**ogias em sist*mas industriais. A *es*uisa *tiliza </line>

</par>

<par>

<line> u*a revisão *ntegra*iva </line>

<line> da literatura, seguindo as diretri**s de Torraco (200*), com buscas </line>

</par>

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<line> realizadas na* b*ses Scop*s e Perple*i*y *I. Foram selecionados e analis*dos estu*o* sobre a </line>

<line> evolução his*órica d* a*tomação e da inteligênci* art*ficial, enf*ti*ando o surg*mento dos </line>

<line> L*Ms e sua *p*ic**ão n* c*n**xto ind*str*a*. *s re*ult*d*s des*acam *ue, embora o* L**s </line>

</par>

<par>

<line> repre*entem </line>

<line> *m avanç* *i*nificativ* com potencial para revol*cionar os </line>

<line> processos </line>

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<line> produtivos, ex*stem obstáculos como limit*ções técnicas, riscos de seguranç* e a nec*ssidade </line>

<line> de supervisã* humana de*ido * limit*ç*es do* modelos, como alucinaç**s. Co*clui-se que * </line>

</par>

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<line> adoção dos LL*s na indústria requer um </line>

<line> equilíbrio en**e os benefícios e o* riscos, </line>

</par>

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<line> enfatizando * impor*ância da conformi*ade regulatória e da particip*ção hum*na c*ntínua </line>

<line> para garantir a *eguran*a e a eficiê*cia dos sis*emas *ndus*riais. </line>

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<line> *alavras-chave: LLM. Auto*ação Industrial. In*el*gência Artif*cial. Engenharia </line>

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<line> P*odução. Impa*tos Sociais. </line>

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<line> AB*TRACT </line>

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<line> The obje*tive of this work is ** analyze the o*erational an* social impact of Larg* L*nguag* </line>

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<line> M*dels (LLMs) and automat*on in </line>

<line> the i*dustry, identifyi*g th* t**hnical, legal, an* ethic*l </line>

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<line> challen*es invo*ved in integrating the*e t*c*nol*gies into *ndustrial </line>

<line> syste*s. T*e res*arch </line>

</par>

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<line> employ* an *nteg*ative li*er*ture review, fol**wing Tor**co's (2005) guide*i*es, with sea*che* </line>

</par>

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<line> co**ucted in the Scop*s *nd Perplexity AI databas*s. Studies on *he historica* evoluti*n </line>

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<line> automa*io* and *rtifi*ial intellig*nce we*e selected and anal*zed, e*ph*siz*ng the emerg*nce </line>

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<line> of L*Ms an* t*eir applica*i*n i* t*e ind*strial co*text. </line>

<line> The r*sults h*ghlight t*at, although </line>

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<line> LLMs repre*ent a signi*icant ad*ancement with the pote**ial to revol*tionize *roduction </line>

</par>

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<line> processes, there are obst*cles such a* techn**al *imitations, se*urity r***s, and </line>

</par>

<par>

<line> human supervisio* due t* m*del lim*t*ti*ns l*ke ha*l*cinations. It is concluded that </line>

</par>

<par>

<line> adoption of L**s in the industry *equires a ba*anc* betwe** b*nefits and *isks, emph*sizing </line>

</par>

<par>

<line> the impo*ta*ce of regulatory </line>

<line> complian*e </line>

<line> an* contin*ous </line>

<line> human pa*ticipatio* *o ensur* </line>

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<line> safe*y and e*ficiency of industrial system*. </line>

<line> Keywo**s: LLM. Indust*ial Au*o***i*n. *rtif*c*al Int*lligence. Pr*duc*io* *ngineerin*. </line>

<line> Social Impacts </line>

</par>

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<line> Rev. FSA, Teresin*, v. 2*, n. 1, *rt. 7, p. 133-157, jan. 2025 </line>

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<line> O Impacto Operaci*n*l e *oci*l dos Grand*s M*del*s ** Linguagem e Au*o*ação na Indústria </line>

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<line> 1 INTRODUÇÃO </line>

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<line> Ao long* da *i*tória, o *eto* industri** te* s*do moldado *o* uma série de marco* </line>

<line> tec*****icos qu* transformaram profun*amente a forma como os produtos são con**bidos, </line>

<line> fabr**a*os e ent*egues, co*fo*me i*u**rado n* l*nha do t**po da Figur* 1. </line>

<line> Figura 1 - Linha do tem*o da automa**o </line>

</par>

<par>

<line> F*n*e: os *utores. </line>

<line> A partir da *écada de 1*90, o c*nceito de bi* *ata começou * ganhar dest*que, com </line>

</par>

<par>

<line> Joh* Mas*ey *e*do *requentemente **e*itado </line>

<line> por popu*a**zar o te*mo. In*cia*mente, o </line>

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<par>

<line> da** r*feria-se a c**junto* *e dados que </line>

<line> ultrapas*am a cap*ci*ade das fe*ramentas </line>

</par>

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<line> tradi*ionais de s*ftware </line>

<line> de ca*t*ra*, ger*nciar e p*oces*ar eficiente**n**. Durant* os anos </line>

</par>

<par>

<line> 2000, o big d*ta tor*ou-s* crucial pa*a o ava*ç* da **gita*ização nas indústria*, imp*lsionado </line>

<line> pela *r*sce*te co**ctividade *ropor**onad* *ela Inte*n*t d*s *oisas (IoT). Isso permi*iu que </line>

</par>

<par>

<line> empresas c**e*asse* va*tos *ol*mes </line>

<line> de dados *m t*mp* real, p*ssi***itando a*álises </line>

</par>

<par>

<line> pre*iti*as, otimização de processos e decisões estraté*icas *ais informadas (ARAQUE </line>

<line> GONZÁ*EZ et al, 2022). </line>

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<line> Os Modelo* de Linguagem de Grand* Escala (L*Ms), por sua vez, come*ar** </line>

</par>

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<line> emerg*r * parti* do fina* dos anos *99*, c*m * intr*dução de *ede* c*mo Lo*g Short-Term </line>

</par>

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<line> proc**s*men** de gran*e* volume* de dados de forma </line>

</par>

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<line> *01*, ferramentas como o CoreNLP da St*nfo** a*udaram a aprimo*a* </line>

</par>

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<line> tarefas d* *rocessamento de *inguagem na*ural (NLP), como an**ise de s*nt*m*ntos </line>

</par>

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<line> Rev. FSA, *er*s*na PI, v. 2*, n. 1, art. 7, p. 133-157, ja*. 2025 ww**.fsanet.**m.br/r*vista </line>

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<line> G. J. S. S*l*a, B. P. Frag*, M. P. Ferreir* </line>

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<line> recon*ec*mento de e*tidades. </line>

<line> *o ent*n*o, * grande </line>

<line> a*anço ocorr*u em 2*17 </line>

</par>

<par>

<line> surgimento dos modelo* baseados em *ra*sfo*mad*res, como o *PT (Gen*rati*e Pre-trained </line>

<line> Transformer) e o BERT (B*d*rectional En*oder Representa*ions f**m Tra*sformers). Esses </line>

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<par>

<line> *ode*os rev**ucionaram o NLP ao </line>

<line> *til*zar apr**dizado auto*supervisi*nado </line>

</par>

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<line> comp*e*nder o conte*to e* g**ndes con*untos </line>

<line> de dados não *struturad*s (VAR*HN*Y; </line>

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<line> Des*e en**o, o d*senvolvimento *e LLMs t*rnou-*e expo*e**ial, especialmente após </line>

<line> o lançamento do BER* pela Goog*e em 2019, *ue re*efiniu a f*r*a co*o sistema* entend*m </line>

<line> e *roce**am l*nguagem nat*ral. N* In**stria *.0, *sses mode*os *êm sido fundamentais para </line>

<line> promover a colabor**ã* entre hum*n*s e má*uinas, utilizando i*terfaces mai* intu*t*vas **e </line>

</par>

<par>

<line> *acilitam a auto**çã* intelige**e. *le* p*rmitem, p*r ex*m*lo, t*ansf*rmar dad*s </line>

</par>

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<line> e*truturados, como rela*órios de manut*nção e fe*dback de clie*tes, em ins*ghts val*osos pa** </line>

</par>

<par>

<line> a melhoria cont*nua *os </line>

<line> process*s (AL-ABASSI et al, 2*20). A adoção d* LLMs n* </line>

</par>

<par>

<line> *utomação industrial representa, segundo o WORLD ECONO**C FOR*M (20*4), o f*turo </line>

</par>

<par>

<line> da indústria de manufat*ras, on*e a customização a eficiência são im*uls*on*das *ela * </line>

<line> integra*ão avançada de IA ** proc***os prod*tivos. </line>

<line> 2 REFER**CI*L TEÓRICO </line>

<line> O W*rld Economi* Forum (2024) dest*ca uma nova tran*formação s*bsta*cial na </line>

<line> automa*ão indust*ial *mpulsionad* pela aplic*ção de LLMs; Poré*, para ana*isa* plenamente </line>

<line> as possi*ilidad*s i**ro*uzidas *or *sses grandes *ode*os de linguagem, é fu**amental </line>

<line> revisitar a* or*gens da automação de pro*essos. </line>

<line> *.1 Automa*ão </line>

<line> * perspectiva h*st*rica da automação remonta ao séc*lo XX, s*rgi*d* com a* </line>

</par>

<par>

<line> *evolu*õ*s i*dustrial e a**ícola, momentos que im*ul*ionaram a mecanizaçã* e </line>

</par>

<par>

<line> automatização de pro**s*o* produtiv**. Inici*lmente, a autom*çã* estava l*gada à intr*duçã* </line>

</par>

<par>

<line> de máquinas simples para otimizar o trabalho </line>

<line> humano, ma* ev*luiu *om o av*n*o </line>

</par>

<par>

<line> sis*em*s de controle digi*al. Esse* *istemas permiti*a* </line>

<line> que os *rocessos ind*striais fo*sem </line>

</par>

<par>

<line> ge*enciado* automaticamente, *lca*ç*nd* resultados *e*ejados s*m a necessidade de </line>

<line> int*rvenção manual constan*e. </line>

<line> R*v. FS*, Te*esina, v. 22, n. *, art. 7, p. 133-*57, ja*. 2025 www4.fsanet.com.b*/rev*sta </line>

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<line> O Impacto Opera*io*al e Socia* do* Grandes Modelos de Lingua*em e Au*omação na Indústria </line>

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<line> O termo "aut*mação" foi form*l*en*e definido pela R*di*-Electron*cs-*elevision </line>

<line> Man*fact**e** Association (RETMA) em 1956, c*mo a técnica de a*mentar a produtividade </line>

</par>

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<line> humana *o p*ocessam*nto de materiais, </line>

<line> energia e infor*ações, u*ili*ando, em **fer*ntes </line>

</par>

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<line> gra*s, *lement*s d* aut*controle. I*so envo*v* o u*o de *ecnologias que p*rmitem a execuç*o </line>

<line> automática de tarefas, se* i*ter*enção m*nua* cons*ante, por *eio de si*t*mas que </line>

<line> programam e controlam a p*od*ç*o de *orma autônoma, p*omovendo efi*iê*c*a n*s pr*ces**s </line>

<line> i*dustriai* (RET*A, 1956). </line>

<line> De um ponto de *ista mais moderno, autom**ão pode se* definida de fo*ma g***l </line>

<line> como o c*nt*ole assistido por c*mputad*r de proces*os i*dus*ri*is, onde *iver*os sistemas de </line>

<line> con*role são empregados *ara ope*ar máq*inas, processos fabri* e outras tarefas complexas </line>

<line> s*m a necess*dade de intervenç*o humana dire*a. A a*ato*ia d* um sistema ** automação </line>

</par>

<par>

<line> ind*strial envolve diverso* component** ess*nciais q*e trabalha* ju*tos par* garant*r </line>

</par>

<par>

<line> controle e a execu*ão eficiente de *roces*o*. *et*anc*yk e S**der (2012) destaca* que ** </line>

<line> sistemas modernos de automação indu*trial geralmente c*nsistem em c*ntrolador*s (PLCs, </line>

<line> regula*o*es, comput*dore* *ndust*i*is), atu*dores (elétricos, pneumá*i*o*, ***rául*cos), </line>

<line> equipamentos d* contro*e e *edição (sensores e d*tect*r*s), redes industriais e sis*em*s </line>

<line> SCADA/H*I, q** tra*alham de forma integrad* para *a*antir o controle efic*z e a op*raçã* </line>

<line> dos process*s. * an**omia *e um *istema de automação industrial é ilus*rada *a Figura 2. </line>

<line> Fig*ra 2 - An*tomia de um sis**ma *e automação </line>

</par>

<par>

<line> Fo*te: os autores. </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, Teresina PI, v. 22, n. 1, art. 7, p. *33-15*, *an. 2025 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/rev*s*a </line>

</par>

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<line> G. J. *. Silva, *. P. Fraga, M. P. Ferreira </line>

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<par>

<line> D* acordo co* a revisão apresent**a por Singh * Namekar (2020), os sistemas de </line>

</par>

<par>

<line> automaçã* são compostos </line>

<line> por disposi*ivos como Controladore* Lógicos Programáveis </line>

</par>

<par>

<line> (*LCs) e C*ntroladores </line>

<line> *e *u***açã* Pro*ramávei* (PACs), que são responsáveis </line>

</par>

<par>

<line> gerenciar e instru*r a* máquinas a realizar ta*ef*s específicas. O PLC, </line>

<line> por exemp**, um é </line>

</par>

<par>

<line> com****d*r digi*a* esp*cializado qu* *pera sem e*ibição *u tecla*o, i*stalado em pai*éis de </line>

</par>

<par>

<line> controle no </line>

<line> chão d* fábri*a. E*ses dispositivo* são prog*a*ados p*ra controlar pr*cessos </line>

</par>

<par>

<line> eletromecânicos, como o funci*name*to de *aquin*rio *ndustrial. O *istema t*mb*m inclui </line>

</par>

<par>

<line> sensores, qu* monitoram o estado do pro*ess*, *tuadores, qu* rea*izam </line>

</par>

<par>

<line> instruções *o controlado*, * softw*res ** supervisão, *ue permit*m o monitoramen*o e ajus*es </line>

</par>

<par>

<line> nec*ssários por parte dos opera*o**s humanos. *sse co*junto de *leme*t*s possibilita </line>

</par>

<par>

<line> automação de *ro***sos, reduzindo a nece*sidade de intervenç*o *umana au*entand* e </line>

</par>

<par>

<line> pre*i**o e *ficiênc*a na pro*ução industr*al (SI***; NAMEKA*, 2020). </line>

</par>

<par>

<line> Além disso, a au*omação p*omove a melhori* da qua*i**de e precisão dos </line>

<line> *rodut*s </line>

</par>

<par>

<line> *inais, </line>

<line> garantin*o que os *adrões se*am mantidos </line>

<line> com co*sistência ao longo do tempo </line>

</par>

<par>

<line> (*LOYD, 2011). Um dos grandes ben*fícios da autom*ção é a c*pacida*e de *ealizar taref*s </line>

<line> per*g*sas ou re*etitivas, reduzindo a *x*osição *os tr*ba*hadores a riscos * contribuindo para </line>

</par>

<par>

<line> segur*nça </line>

<line> industrial. Isso tam*ém abre e*paço *a*a que </line>

<line> t*abalh*dor*s </line>

</par>

<par>

<line> humanos se concentre* e* </line>

<line> *riativas. Com a </line>

<line> automação, *s </line>

</par>

<par>

<line> e*presas cons*g*em nã* apenas </line>

<line> *um*nta* sua competitivida*e, mas também respo*der </line>

</par>

<par>

<line> maneira *ais rápida e efic*ente às demand*s *e um mercado glo*al em consta*te m*dança. </line>

<line> Ness* cont**to, a robótica tem um papel *entral na a*tomaç**, perm*tindo a execuç*o </line>

<line> de tarefas co* precisão e velocidade superiore* à capacidade hu*ana, além de possibilitar </line>

<line> operações em ambien**s de **sco (IVANOV, KUYUMDZHIE*; WE**TER, 2*20). </line>

</par>

<par>

<line> De acordo com a International Federation of Robotics (2019), </line>

</par>

<par>

<line> industriais f*r*m instala*os g*obalmente em </line>

<line> elevando o núme*o total de </line>

<line> robôs em </line>

</par>

<par>

<line> operação pa*a </line>

<line> 2.439.*4*. E*ses sistem*s a*tomatizados podem *er classifi**dos em tr*s </line>

</par>

<par>

<line> *ategorias: *utom**ão fixa, programável * f*exível, cada uma atendend* a </line>

<line> di*erentes </line>

</par>

<par>

<line> necessidades pro*utiv*s. A auto*ação fi*a, por exemplo, caracterizada por altas taxas é </line>

</par>

<par>

<line> produção e baixa flex*bilidade, sendo usa*a para p*od*tos co* a**a </line>

<line> d*man*a (IVANOV, </line>

</par>

<par>

<line> KUYUMDZHIEV & WEBSTER, </line>

<line> 202*). Por o*tro lado, a a*tom*çã* p*ogramável permite </line>

</par>

<par>

<line> ajustes n*s pr*c*ss*s de p**du*ão e é ideal pa*a pro**ção </line>

</par>

<par>

<line> flexível </line>

<line> alterações nos p*odu*os sem inte*rupções, atendendo merca*os *om *lta </line>

</par>

<par>

<line> demanda por varied*de (IVANOV; *UYUMDZHIE*; WEBSTER, 2020). </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. *2, n. 1, a*t. 7, p. 13*-157, *an. 2025 www4.f**net.com.b*/rev*sta </line>

</par>

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<line> O Impacto O*eracional e Soc*al dos Grande* Modelo* de Lingu**em e Autom*ção na Indústria </line>

</par>

<par>

<line> * deci*ão *e *utom*ti*ar muitas vezes se *á pela n**essi*ade de r**ução de custos, </line>

<line> a*me*to d* pr*duti*ida*e ou *liminaçã* de r*scos à seguran*a hu*ana (IVANOV, </line>

<line> KUY*MD*HIEV; WEBSTER, 20*0). A automa*ão forçada oc*r*e quando o trab*lho </line>

</par>

<par>

<line> humano precisa *er sub*tituído devido </line>

<line> *os perigos da ativid**e (BAINB*IDGE, </line>

</par>

<par>

<line> enquant* a aut*maç*o econ*micamente *ust*fic*da busca melhorar a e*i*iên*ia e * *uali*ad*, </line>

<line> red*zindo desp*rdí*ios e c**tos op*racionais (H*ANG; RU*T, 201*). </line>

<line> N* *ampo da robótica ***ustr*al, segund* *vanov, Kuyu*dzhiev & Webster, (202*), </line>

<line> há uma *is*i*ção cla*a **tre grand* e pequena *utomação. A *rande automação envolve rob*s </line>

<line> indu*triais qu* *odem m*ni*ular grandes carga* e ope*ar em *lta velocida*e, o *ue é comum </line>

</par>

<par>

<line> em linha* de produção em mas**. Já pequena automaç*o utiliz* a </line>

<line> robô* colabora*ivos, que </line>

</par>

<par>

<line> trabal*am em proximida** com humanos, e s*o mai* a**qua*o* p**a pr*ces*** flexíveis. </line>

</par>

<par>

<line> Frey e *sborne (2013) </line>

<line> estimaram q** 47% dos empregos *os Estados Un*dos </line>

<line> estão </line>

</par>

<par>

<line> *m risco *e automação *os próximos anos, especia*mente nas áre** de transporte, logísti*a e </line>

</par>

<par>

<line> suporte administrati*o. Es**s dados </line>

<line> *efletem a crescente *reocupação com a substi*uição </line>

</par>

<par>

<line> trabal*o hu*ano por *áquinas, sobret*d* *m setores on*e as tarefas são altam*nte repetitivas </line>

<line> e previsíveis (FREY; OSBORNE, 2017). *o *ntanto, outros e*tudos, como o d* *u*or (*015), </line>

<line> a**ntam que a automação t*mb*m pode criar novas oportun*dade* de emprego, e*pecial*e*te </line>

<line> em áreas que exigem habilid*de* mais avançad*s, c*m* a gestão e * programação ** siste**s </line>

<line> *utomatizado*. Autor (2015) ressalta tamb*m *ue a *utoma**o não elimina necessariamente </line>

<line> *ost*s de tr*balh*, mas tr**s*orma a natureza do trabalho, deslocand* a *orça de tr*balho *a*a </line>

<line> tarefa* m*is comple*as e menos re*etitivas. </line>

<line> *.2 Intelig*ncia Artificial </line>

<line> Segu*do J**** et al (201*), os anos 1980 m*rca*am *m ressurgimento das r*des </line>

<line> ne**ais, impulsionado pela intro*ução da retropropagação, **rmitin*o o trei**m*n*o eficiente </line>

<line> d* redes co*plexa* e *en*v*ndo o int**esse no campo. </line>

<line> Ab*ah*m (2002) de*taca que a IA teve suas bases e*tab*lecid*s *m 1*43 por Warren </line>

</par>

<par>

<line> McC*l*och e Walte* Pitts, com a cr**ção de u* modelo d* **urônios </line>

</par>

<par>

<line> co*binava lógica e n*ur*logia para d*screver a ativ*dade neural. Abraham (2002) a**da </line>

<line> sali*n*a qu* es*e modelo marcou um avanço na c*bernética e ciência cognitiva. </line>

<line> S*g*ndo Mira (2*08), em 1949, D*nald Hebb intr*duziu o conc**to de aprendiza*o </line>

</par>

<par>

<line> Hebbiano, assoc*an*o a fo*ça das sinapses à repetição de </line>

<line> *s*ímulos, consolidando um pilar </line>

</par>

<par>

<line> essenci*l para * teoria de rede* n**rais e para a co*pr*ensão ** a*rendizad* adaptat*vo. </line>

<line> Rev. FSA, T*resina **, v. 22, *. 1, *rt. 7, p. 133-157, j*n. 20*5 w*w4.fsanet.com.br/rev**ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. J. S. Silva, B. P. Fra*a, M. P. Ferreira </line>

</par>

<par>

<line> *artman (1987) r*lata qu* a f*rmalização *a IA o*orreu na Conferê*ci* de Dartmouth </line>

<line> em 1956, quando J*hn McCa*thy cunhou o termo "inteligência artificial". H*rt*an (*987) </line>

<line> ainda menciona que nesse evento McCart*y, junto a Ma*vin Min**y, Allen Newell e Herbert </line>

<line> Si*on, *iscutiu a viab*l*dade *e s*mular asp*ctos da *nteligência *u*ana em máq**nas. </line>

<line> A*raham (2002) *bserva que, *p*sar do* ava*ços nos anos 1960, *insky e Pap*rt, em </line>

<line> 1969, de*tac*ram as limitações dos perceptrons em res*lve* funções lógicas não lineares, </line>

</par>

<par>

<line> como o XOR, o que *evou a um p*r*odo de es*a*nação </line>

<line> na* pesquisas em *edes neura**. </line>

</par>

<par>

<line> Hartman (*9*7) obs*rva que a déca*a de 1970 trou*e </line>

<line> uma mud*nça de foco para sistemas </line>

</par>

<par>

<line> ba*eados em conhecim*nto, *xe*plificados pelos si*temas e*pe*ia*is*as DENDRAL </line>

</par>

<par>

<line> MYCIN. Jones et al (*0*8) a*ontam qu* </line>

<line> a década </line>

</par>

<par>

<line> disponib*li*ade de gr*ndes vo**mes de da*o* e pelo uso de *PUs, o que possibilito* * avanço </line>

<line> das r*des neurais pr*funda* e co*solidou a IA em diversos se*o*es. </line>

<line> Dör*ich *t al (2023) apont*m qu*, com a crescen*e comp**xid*d* **s mod*los *e *A, </line>

</par>

<par>

<line> o co*sumo de energia e o* custo* </line>

<line> computacionais aumentaram significativa*ente. *st*s </line>

</par>

<par>

<line> pesquisadore* observ*m que té*nic*s c*mo o treinamento em p*ecisã* mista oferecem </line>

</par>

<par>

<line> ganho de até 1,9× na efic*ência de treinamento e uma acel*raçã* </line>

<line> 6× na inferência, </line>

</par>

<par>

<line> especialm*nte ao utilizar TPUs Edge para modelos menores, mant*ndo a precisão * reduz*ndo </line>

</par>

<par>

<line> * impa**o a*bie**al. Esse p*ogresso r*flete </line>

<line> uma tendência atual </line>

<line> de integrar eficiência </line>

</par>

<par>

<line> energé*ica no desenv**vime*to de IA, como ob*ervado na "Green AI". </line>

</par>

<par>

<line> Hoje, a combinaç*o </line>

<line> de gr**des modelo* de li*guage* * GPUs *vançadas permite </line>

</par>

<par>

<line> p*ocessar </line>

<line> vast*s quantidades de dados rapida***te, </line>

<line> aumentan** a precisão em tarefas </line>

</par>

<par>

<line> comp*e*as. Dör*ich et al (*02*) também destacam que o us* de dispositivos como TPUs </line>

<line> Edge e t*cnicas de *uant**ação têm potenc*al para tornar a IA mais acessíve* e sustentá*el, </line>

<line> mantendo alta pe*formance mesmo *om **cursos limita*os. </line>

<line> El-Had (2023) descrev* os sei* prin*ipais *omínios da Inteligênci* A*tificial que são </line>

<line> orga*izados no mapa conceitual da F*gu*a 3. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina, v. *2, n. 1, art. 7, p. 133-157, jan. *02* </line>

<line> *ww4.fsane*.co*.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * Impac*o Operacional e Social dos *r*nd*s Mode*os *e Linguagem * Automação na Indú**ria </line>

</par>

<par>

<line> Figura 3 - Do*íni*s da intelig*ncia artificial </line>

</par>

<par>

<line> Font*: os a*tores, basead*s em El-*a* (2023) </line>

<line> 2.3 Grandes Model*s de *inguagem (LLMs) </line>

<line> A transformaçã* impu*si*nada pel* aumento dos *randes conjun*os *e da*os e da </line>

<line> capa*id*d* comp*tacional permitiu o desenvo*vi*ent* de mo*e*os mais *vançados. Um *os </line>

<line> princi*ais bene*i*iários des**s avanços foi o *ampo do Processame*to de Lingu*gem **tural </line>

<line> (PLN), onde os Modelos *e Lingua**m de Grand* E*ca*a (LLMs) s* t*rna*am amplamente </line>

</par>

<par>

<line> u*ilizados. HOU et al (2023) destacam que es*es m*delos são treinados co* **dos </line>

</par>

<par>

<line> div*rsas fontes com* l*vr*s, artigos e websites e são capazes de resolver *a*efas de linguagem </line>

</par>

<par>

<line> porque, du*ante o trein*ment*, apr*ndem a identificar padrõ*s e rel*ções *ntre pal*vras </line>

</par>

<par>

<line> *rases. </line>

</par>

<par>

<line> Than*ara** et al (*023) des*a*am *u* model*s de g*ande *scala, como o GPT-3, </line>

</par>

<par>

<line> apres**tam de*e*penho impres*ionante *m processam*nto de ling*agem natural </line>

<line> devido ao </line>

</par>

<par>

<line> aum*nto no t*man*o dos mod*los, do* co*juntos de *ados e da capaci*ade computacional, </line>

</par>

<par>

<line> em*ora s*u trein*mento exija rec*rsos significativos. A co*putaçã* </line>

<line> *aral*la, u*ilizando </line>

</par>

<par>

<line> framew**ks como Hadoop e Storm, revoluci*nou o p*o*essamento de grandes vo**mes de </line>

<line> texto, p*rmitindo análises em tempo real. O Storm dis*ribui oper**ões de process*me**o em </line>

<line> Rev. FSA, Teres*na PI, v. 22, n. 1, art. *, p. *33-*57, **n. 2*25 ww*4.fs*net.*om.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. *. S. Silva, B. P. *r*ga, *. P. Ferreira </line>

</par>

<par>

<line> *if*ren*es máquinas, </line>

<line> e*ecutando módulos de PLN e* paralelo e a*menta*do a eficiên*i* </line>

</par>

<par>

<line> (AGERRI *t al, 2015). Experime*t*s demonstraram que p*r*leliza* módulos i*tensivos, *omo </line>

<line> a **tul*ge* de p*p**s semânticos, pode *umentar a velocid*de de process*mento e* até 63%, </line>

<line> o que * *ssencial para aplicações *ue ex*gem a*ta per*orma*ce e baixa latência. </line>

<line> *e*undo Hou et al (**23), os Model*s d* Linguagem de *ran*e *sca** (LLMs) </line>

</par>

<par>

<line> c*assificam-se </line>

<line> arquitetur*s principais. *s mode*o* e*coder-only, como * BER*, </line>

</par>

<par>

<line> *ti*izam apenas a parte encoder do tr*nsformador para *ompreender tex**s, send* adequados </line>

<line> p*ra *arefas de comp*eens*o, como c*assificação e an*li*e semântica. Os *odel** enc*der- </line>

</par>

<par>

<line> deco*er, como o T*, empr**am a*bas as partes pa*a transformar **quências </line>

<line> d* entrada em </line>

</par>

<par>

<line> saídas, sendo úteis *m tare*as </line>

<line> *omo t*adução e su*ari*ação; Wang et *l (2023) desta*am </line>

</par>

<par>

<line> flexibilidad* do CodeT* em tar*fa* *e programação. Já *s m**elos *ecoder-only, co** </line>

</par>

<par>

<line> GPT-3 GPT-4, co*centram-se na geração *equen*ial e </line>

<line> de t*xto, prevend* o próximo *oken </line>

</par>

<par>

<line> com b*se nos anter*ores, *de*is pa*a </line>

<line> criaç*o </line>

</par>

<par>

<line> vantage*s e desafios de aplicar modelos decoder-o*ly a t*refas complexas, apontando </line>

<line> li*ita***s na manutenç*o da atenção em sequências longas. </line>

<line> Na engenharia de software, *nicialment* pred*mina*a* mo*elos encoder-o*ly, mas </line>

<line> desd* 2021 h**ve um a*mento *o uso *e modelos decoder-only, sen*o amp*amente u**lizados </line>

<line> a partir de 20*3, pri*cipalment* pa*a geração de código. Mo*elos como GPT * Cod*x são </line>

<line> *xemplos notáveis *e*sa tendência, refleti*do o c*ntínuo dese*volvimento d* *rquiteturas de </line>

</par>

<par>

<line> LLMs na áre*. *spe*a-se que nov*s mo*elos, com* LLaMA e Cla*de, também </line>

</par>

<par>

<line> i*tegrad*s e* tarefas espec*fic*s d* e*ge*haria de so*tware (HOU *t a*, 202*). </line>

</par>

<par>

<line> A expo*iç*o * automação </line>

<line> por sistemas </line>

<line> baseados </line>

<line> em i*te**gên*i* artificial torn*u-se </line>

</par>

<par>

<line> um ass*nto ext*nsivamente discutido com a popularização e* massa </line>

</par>

<par>

<line> produto com ma*or crescim*n*o na *a*e de usuários na **stó*ia, *e ac*rdo com publi*açã* de </line>

<line> *o *elatório de Matt Schendstok e Sydney Schreiner Wert* *o U.S. Depart*ent o* the </line>

<line> Tre*sury (2024), é ana*isada a ex*os*ção * *A, focand* especia**ente na intensidade com que </line>

<line> d*ferentes áreas de *onhecimento são afe*ada* p*la intel*gência artificial. Os resulta**s </line>

</par>

<par>

<line> *ostra* que i**ivíduos c*m </line>

<line> pel* menos um </line>

<line> ** ba*harel e*tã* mais e*postos à IA </line>

</par>

<par>

<line> em s*as oc**ações do *ue aqueles sem *sse **vel *e *duc*ção. Entre os </line>

<line> graduados, há </line>

</par>

<par>

<line> variaçõ*s si*ni*ic*tivas n* *x**s*ção dependendo d* campo de estudo. </line>

</par>

<par>

<line> Á*e** *e*a*ionada* a STEM (C*ência, Tecnologia, E*genharia e Ma*em*tica) e cursos </line>

<line> com maiores retorn*s salariais estão en*re as mais expos*a*. Po* exemplo, 66% do* graduados </line>

<line> em Ciên*ias Atuaria*s estã* em ocupaç**s altamente ex*o*tas à *A. Da *esma forma, **% </line>

<line> R*v. FSA, Teresi*a, v. 22, n. 1, art. *, p. 13*-1*7, j*n. 2025 www*.*sanet.c*m.br/revi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> * Impacto Oper*cional e *oci*l do* Grandes *odelos de Linguagem e Aut*mação na In*ústria </line>

</par>

<par>

<line> do* fo*mados </line>

<line> e* Farmácia e Ciê*cias F*rmacê*ti*as * 63% em E*genhari* *eroespa*ial </line>

</par>

<par>

<line> enfrent*m altos níveis de exposi*ão. *utros cu*sos co* eleva*a ex*osição in*lue* </line>

</par>

<par>

<line> Arquitetu*a (61%), *ngen*a*ia C*v** (60%) *ngen*a**a Me*ânica (60%). E* *on*raste, e </line>

<line> áreas como Ed*c*ção e Enf**magem *prese**am menor exposição. A*enas 9% dos f*rmados </line>

</par>

<par>

<line> em E*ucação Especia* e Ad**nistração e Supervisão </line>

<line> Educaciona* </line>

<line> es**o em ocupações </line>

</par>

<par>

<line> a*tamen*e expost*s IA. Enferma*em registra uma exposiçã* *i*da menor, à </line>

<line> *om apenas </line>

</par>

<par>

<line> de *eus graduados *rabal*ando em ocupações al*amente *x*ost*s. A razão pela qual algum*s </line>

</par>

<par>

<line> o*tras *stá ligada à natu*eza das ativid*des </line>

<line> d*sempenhadas </line>

</par>

<par>

<line> *e*sas *cupações. (SCH*ND*TOK; WERTZ, 2024) </line>

<line> P*ofiss**s ** campos como engenh*ria, tecnologia da *nfor*ação * ciências exatas </line>

</par>

<par>

<line> envol*em ta*efas </line>

<line> analíticas, proce*samento de dados * r*solução de *rob*emas c*mpl*xos, </line>

</par>

<par>

<line> área* nas quais * IA tem demonstrad* grande potencial de atu*ção e *ubstituição (WAN* et </line>

</par>

<par>

<line> al, 2024). Adicional*ente, </line>

<line> países *o* econom*as av*nçadas, </line>

<line> c*mo os E*tados Unidos * </line>

</par>

<par>

<line> Reino *nido, têm *m número maior de t*abal*adore* em ocupações com *lta exposição * *A, </line>

<line> enquanto econom*as emergentes apresen*am me*or e*posição devido à sua composição </line>

<line> ocupacional, com maior presença e* setore* agrícol*s * serviços menos impacta*os *ela IA </line>

<line> (P*ZZINEL*I et al, *0*3). A cate**rização das h*bilidade* c*gnitiva*, como processa*ento </line>

</par>

<par>

<line> visual e interaçã* *en*ór*o-motora, </line>

<line> permi** compreender m*lhor as *rea* onde a I* </line>

</par>

<par>

<line> direcionando maior *sfo*ço de *e*quis*, a*et*ndo mais intens*mente ocupações que </line>

</par>

<par>

<line> dema**am *abilidad*s anal*tic*s e resolução d* </line>

<line> probl*mas (TOL*N et *l, 202*). Essas </line>

</par>

<par>

<line> taref*s s*o mais fac*lm*nte auto*atizada* ou com*lem*ntadas </line>

</par>

<par>

<line> *umentando a exposição dos prof*ssionais a possíveis *uda*ças no mercado *e trabalho. </line>

<line> 2.4 Integrando L*Ms *m sistemas industria*s </line>

<line> Devido à natureza *ecente dos produt*s *aseados em Mo*el*s de Linguage* de </line>

<line> *rande Porte, a*n*a n*o ex*s**m p*otocol*s est*belecidos para integrá-los em *is*emas </line>

<line> indu*tr*ais. Nesse contexto, * **t**o de U*l*na et al (*02*) abord* a lac*na na integra**o d* </line>

</par>

<par>

<line> LL** em *plicações in*ustr*ai*, </line>

<line> adota*do uma abordagem em d*as etapas: *nicialmente, </line>

</par>

<par>

<line> c*nduzem uma pesqui*a com pro*iss*ona*s da indústria para entender como os LL*s </line>

<line> estão </line>

</par>

<par>

<line> sendo utilizados na prát*ca e q*a*s desafios e*frenta*; em seg*ida, a*alisam 68 a**igos </line>

<line> relevantes para *esponder a que*tões-cha*e sobre o uso de LLMs *o contexto industrial. </line>

</par>

<par>

<line> O estu*o identi*i*a *uatro desa*ios *rinc*pais na </line>

<line> p*l* indústria: </line>

</par>

<par>

<line> elev*dos requisit*s comp*tacionais dos m*delos; *re*c*pa*ões **m **ivacidade e seg*rança </line>

<line> Rev. FSA, Te*esina P*, v. 22, n. 1, ar*. 7, *. *33-157, jan. 2025 www4.fsane*.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. J. S. Silva, *. P. Frag*, M. P. *erreira </line>

</par>

<par>

<line> dos dados; falta a </line>

<line> de protocolos e padrões clar*s *ara a impl*men*açã* integ*a*ão *esses e </line>

</par>

<par>

<line> *odelos </line>

<line> em sistemas indu*tri*is ex**tentes; e de*afio* reg*lat*rios e de infra*strutura </line>

</par>

<par>

<line> decorren*e* de regulamentações como GD*R na Europa e * CCPA o </line>

<line> na *a**fórni*, que </line>

</par>

<par>

<line> i*põem restrições ao *so de **Ms. Além </line>

<line> d***o, observa-se *ma d*stribuição *esigual nas </line>

</par>

<par>

<line> aplica*ões dos LLMs, com maior foc* em tarefas padrão </line>

<line> d* p*ocessamento </line>

<line> de linguage* </line>

</par>

<par>

<line> natural, geraçã* de có*igo * desenv*lvimento de fer*amentas, enquanto áreas co** s*g*r*nça </line>

<line> e impact* soci** *eceb*m menos a*enção. O* autor*s tam*ém de*t*cam * imp*rtância de </line>

</par>

<par>

<line> considerar atributos d* *onfiança, como </line>

<line> interpret**ilidade, robustez e mitigação de vieses </line>

</par>

<par>

<line> (URLANA et al, 2024). </line>

</par>

<par>

<line> Em *e*pos*a a esses desafios, Lee e Su (2024) *iscutem um f*amew*rk uni*ic**o para </line>

<line> M*delos de *onh*cim*nto Indust*ia* de Grande Esca** (ILKMs) na manufa*ura inteligente. </line>

<line> Os ILKMs combin*m o poder d*s LLMs com conheciment* espe*í***o do domínio indust*ial, </line>

</par>

<par>

<line> adap*ando e es*ecializa*do </line>

<line> *s modelo* para *plicações prát*cas na indústria. </line>

</par>

<par>

<line> co*binaç*o ocorr* po* me*o de um *roce*so est*uturado que incl*i a </line>

<line> constru*ã* de uma </line>

</par>

<par>

<line> Grande Bibli**eca de Conhecimento (LKL) com dados esp**ífi*os da indús*ri*, * preparação </line>

<line> d* instru**es do domínio e o desenvolv*m**to de um LL* ajustado *om esse con*e*imento </line>

<line> especializado. </line>

</par>

<par>

<line> Além disso, Lee e *u (2024) introduzem o "Princ*pio </line>

</par>

<par>

<line> desenvolvimento de ILKMs, *nglob*ndo: Conhecimento Especializado (Sp*cialized Domain </line>

<line> Know*edge), Scr**abilidade, Seguranç* (Safety), Esc*la*ilidade (Scalability), Sustentabilida*e </line>

<line> (**stainab*lity) e S*s**mat*zação & Padr*niza*ão (Systematization & Standar*ization). *ss** </line>

<line> pr*ncípi*s são essenciais para garant*r que os ILK** po*sam ser i*tegrados de fo*ma efi*az </line>

</par>

<par>

<line> *os sistem*s *ndustria*s, *t*ndendo às n*cessidades específic** </line>

<line> da i*dústria e assegurando </line>

</par>

<par>

<line> c*nf*rmidade co* *o*mas * *e*ulam*nto*. Com a a*l*cação do Princípio 6S, o* ILKMs não </line>

<line> a*ena* o*erecem so*uçõe* precisas e r*levantes *ara desafio* co*plexoscomo manutenção </line>

<line> pre*itiva, ot**ização de proc*s*os e controle de qualid*demas ta**ém promovem </line>

<line> con*iabilidade, segurança e eficiênci* operacio*al. (LEE; **, 2024) </line>

<line> Xia *t al (202*) prop*e* *ma estrutura que *nteg*a LL*s, gê*eos digitai* e *i*temas </line>

<line> de automação *ndust**a* para o planejamento e controle inteligentes de pro*essos de pr*duç*o. </line>

</par>

<par>

<line> Eles adaptam o *i*tem* *e a*t*mação *e uma instalação modular </line>

<line> p*ra criar interfaces </line>

</par>

<par>

<line> executáve*s de fu*cionalid*d** e* di*e*e*tes granularidades, reg**tra*as em u* gêmeo di*ital </line>

<line> com in*ormaçõ*s desc*itivas do sist*ma de produção. Agentes ba*eados em *LMs </line>

<line> in*erpretam essas de*crições e con*rolam * s*stema *ísi** *or meio das int*rfaces, plan*jando </line>

<line> Rev. F*A, Teresina, v. 22, n. 1, art. *, p. 133-157, *an. 2025 w*w4.fsanet.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Impacto Operacio*al e *ocial dos Gra*des M*delos de L*ng*ag*m e *utomação na Indústria </line>

</par>

<par>

<line> e *xecuta*do a produç*o de form* autônoma. O p*otótipo dem*nstrou a capacidade de *idar </line>

<line> com tarefa* não p*evistas, ev*denciando o p*tenci*l dos *LMs em fábr**as int*ligentes. </line>

<line> C*mplemen*an** essa ab*rdagem, G*nzález-Sa*tamarta et al (20**) exploram a </line>

<line> integraç** de LLMs na arquitetura cognitiv* MERL*N2 para *obôs aut*nomos. A *ER**N2 </line>

<line> é um* arquitetura *í*ri*a q** combina sistemas del*be*ativos, r*sponsáv*is por pla*ejamento </line>

</par>

<par>

<line> * tomada de decisões antecipadas, e sistema* reativo*, *ue respondem rapi*am*nte </line>

</par>

<par>

<line> mudan*as no amb*ente. Tr*dici*nalmente, a MERL*N2 u**liza *lan*ja*ores **mbólicos </line>

</par>

<par>

<line> baseados em </line>

<line> **DL (Planning Domain Def*nition La*guag*), *as es*e proce**o po*e ser </line>

</par>

<par>

<line> complexo e propenso a **ros. Os autores su*sti*uem * PDD* por LLMs, permitindo a geração </line>

<line> de pla*os a partir ** comandos em *ingua**m n*tu***, o que simpl*fic* a definição de tare*a* e </line>

<line> amplia a adaptabil**ade *o rob* * difer*ntes co*t*xtos. Isso destaca o potenci** dos *LMs em </line>

<line> tornar sistemas robóticos m**s f*ex*veis e *ácei* d* us** em ambien*es *ndu*triai*. </line>

<line> Wa*g et al (202*) i*vesti*am o u*o de LLMs como c**trolador*s de baixo n*vel para </line>

<line> ro*ôs, focando na *apacid*de de gerar com*nd*s de *ovimentação de forma a*torregress**a. </line>

<line> Nos experime***s, o modelo foi testa*o em dife*entes robôs e a**ientes si*u*a*o*, inclui*d* </line>

</par>

<par>

<line> terren*s *lanos * acid*ntados, para avali*r su* *apaci*ade de </line>

<line> interp*etar dados sensoriais </line>

</par>

<par>

<line> ajust*r as posições das juntas *m t*mpo real. Os prompts t*xtuais u**dos d**alhavam a tar*fa </line>

<line> de cami*har * incluí*m informaçõe* com* a des**i*ão da tar*fa, e*peci*icação das ent*adas </line>

</par>

<par>

<line> (velocidades e posições) * saí*as (po*ições-a*vo das juntas), al*m da </line>

<line> ordem *as jun*as do </line>

</par>

<par>

<line> c*m um c*ntrolado* P*opo*cion*l-Deriva*i*o, </line>

</par>

<par>

<line> frequência para </line>

<line> *astrear *s posições geradas. *s resulta*o* mostraram </line>

</par>

<par>

<line> p*rmitiu ao r*bô c*minha* de forma autônom*, demonstrando a viabilidade do* LLMs como </line>

<line> control*dores de feedback em sistemas complexos, sem a nec*ssid*de de tr*inamento </line>

<line> esp*ci*lizado. </line>

<line> Apesar dos r*sulta*os promissores encont**dos p*r Wang et al (2023), *s autores </line>

</par>

<par>

<line> de*ign do prompt é sen*íve* a </line>

<line> pequenas variaç*es, o que </line>

<line> *ode impactar </line>

</par>

<par>

<line> desempenho do robô. A *bordagem tam*** não foi te*tad* em hardware *eal devido à baixa </line>

<line> ve*o**dade de *nferê**ia do GPT-*, que obrig* a pau**r a s*mulação e *im**a a frequência de </line>

</par>

<par>

<line> oper*ção a *0 Hz, reduzindo a preci*ão em com*aração *om c*ntroladores mais </line>

</par>

<par>

<line> Além disso, o limite de tokens do LLM restringe </line>

<line> uso de um históric* de observaçõe* </line>

</par>

<par>

<line> ações mais longo, o que *imita a cap*cidade de contr*le e* ce*ários compl*xos. </line>

<line> A aplicação de LLMs na automação industria*, especialmente na geração de códig* </line>

<line> *ara PLCs, tem ga**ado **st*que. Fak*h et al (2024) propu*er*m a me**do*ogia LLM4P*C, </line>

</par>

<par>

<line> feedback do usuário para ger*r </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. J. S. *ilva, B. P. Fraga, M. *. Fer*eir* </line>

</par>

<par>

<line> c**igo veri*ic*vel e conf*ável de *orma ite*ativa. Nessa a*ordagem, * LLM rece*e </line>

</par>

<par>

<line> *specificaçõ*s em linguagem n*tural </line>

<line> de desi*n baseado </line>

<line> em modelos, </line>

</par>

<par>

<line> produ*i*d* código *m Structu*ed Text (ST), conforme * *or*a IEC 6*13*-3. * código passa </line>

</par>

<par>

<line> por *er*ficaç**s </line>

<line> sin*át*cas e fo*mais, sendo r*fin**o até atender às es*ecificações. *s </line>

</par>

<par>

<line> exp*rim**tos mostrar*m um aume*t* na *axa de su*es*o *e geraç*o de códi*o de 47% p*ra </line>

<line> 7*%, eviden*iando o potencial dos LLMs em auxi*iar *ngenheiro* em si*te*a* indust*i*is </line>

<line> Co*plementando essa pesquisa, Koziolek et al (2023) exploraram o *s* do Cha*GPT </line>

<line> no de*envolvimen*o de lógi*a de programação para PLCs e Si**emas de *ontrol* Distribuí** </line>

<line> (*C*s) na lin*uagem IEC 61*31-3. Em *m estudo com 10* exemplos *e prompts, </line>

<line> descobrira* que o Chat*P* foi capaz de gerar código *uncional p*ra ta*efas como conversão </line>

</par>

<par>

<line> de va*ores *eci*ai* em hexadecimais e controle </line>

<line> de semáforos c*m transi**es *ntre modos. </line>

</par>

<par>

<line> Apesa* de alg*mas limita*ões de*i*o à especificidade *os pr*mpts, o có*igo g*rad* foi </line>

<line> considera** ade*ua*o. O C*atGPT *ambé* de*ons*rou c*mpetência na geração ** código </line>

</par>

<par>

<line> para algoritm*s PID </line>

<line> d* cont*ole e forne**u código* esq*e**to út*is para ap*i*a**es mai* </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *or e*sa capacidade de *eração de *ódigo, d*b*tes sob*e a s*bstitui*ã* de engenhei**s </line>

</par>

<par>

<line> de contr*l* pe*o us* de LLMs emergem em </line>

<line> publicaçõ*s *om* a </line>

<line> d* Levan*uski (202*), que </line>

</par>

<par>

<line> *uestiona se o Cha*GPT pode *er utili*ado para prog*amar *is*emas de controle *omo PLCs. </line>

<line> Em testes **áti*os, Levanduski (2023) solicit*u a **raçã* de lógicas de controle em *ife**ntes </line>

</par>

<par>

<line> linguagens, c*mo ladder </line>

<line> logic e *exto estrutur*do. Embora o *hatGP* tenha **monstrad* a </line>

</par>

<par>

<line> capacidade de *orn*cer códig* bás**o, os **sultados apresen*aram li*ita*ões que e*idenc*a* </line>

</par>

<par>

<line> neces****de de validaçã* por enge*heir*s *xperie**es. Por *xemplo, e* um circuito de </line>

</par>

<par>

<line> travamento em ladder logic, * código *era*o n** e*tava totalmente co*r*to, especialmente em </line>

<line> relação à estrutura de endereçamento compatível *om ve*s*e* mais an**g*s de soft*ar*, </line>

<line> in*i*a*do que, apes*r do potencial de apoio, o ChatGPT ainda não substi*ui o con*e*imento </line>

<line> especializado d*s engenheiro*. </line>

<line> Ass**, c*nforme dis*uti*o por Levandu**i (202*), e*bora o ChatGPT co**i*a *erar </line>

</par>

<par>

<line> *ógicas </line>

<line> básicas e </line>

<line> s*rva co*o ferramenta *e ap*endizad* e </line>

<line> supor*e, </line>

<line> há limita*ões cla*as em </line>

</par>

<par>

<line> tar*fas complexas que demandam co*heci*ento prático * a**stes e*pecíficos. A conc*usão </line>

</par>

<par>

<line> que, ape*ar de não eliminar a neces*ida*e de supervisão h*man*, os *LMs pode* acelerar a </line>

</par>

<par>

<line> aqui*ição de co*he*ime*to e a reso*uç*o d* problemas mais simple*, atu*ndo </line>

</par>

<par>

<line> dos engenheiros de contro*e na prog*am*ção d* s*stemas industr*ais. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresina, v. 22, n. *, art. 7, *. 133-157, jan. 2025 www4.*sanet.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Impac*o Opera*ional e Social do* Grande* Mode*os de Lin*ua*em e A*tomação na In***tria </line>

</par>

<par>

<line> Uma *nters*ção ent*e os artigo* discutidos é a frequ*nte p*ntua**o à necess*dade *e </line>

<line> supervisão ou validaç*o hu*ana da saí*a (*eja el* um c*d*go, *exto, c*mando) de um LLM. </line>

</par>

<par>

<line> Se*u*do Dowdeswell et a* </line>

<line> (2020), s*stemas industriais que *til*zam IA, esp*cialm*nte </line>

</par>

<par>

<line> a*bientes de *iagnósti*o de falha*, precisam de t*cnicas robustas de supervi*ão para g*ra*tir </line>

<line> que decis*es tomadas por *A não comprometam a segurança operacional. Dowd*swell et al </line>

<line> (2020) destacam q*e, embora técnicas basead*s em IA tenham avançado, a c*nfiança nas su*s </line>

<line> *aídas ainda *e**nde de sistemas híbri*os que in*egram supervisã* h*man* *ontínua </line>

<line> (*owd*swell et *l, 2020). </line>

<line> Dessa forma, f*z-se necessár*o e*tud** a co*f*a*i***ade dessa tec**logia *m *enários </line>

</par>

<par>

<line> sensí*eis com* </line>

<line> sist*mas de auto*a*ão **d*strial. Al*cinações *m *L*s ref*rem-s* </line>

</par>

<par>

<line> r*spost*s impre*isas ** </line>

<line> afi*mações não fundam**t*da* *ue os modelo* ge*am, m**ta* *ezes </line>

</par>

<par>

<line> sem indica* qualquer inc*r*ez*. Isso * pa*tic*larmente preoc*pant* em cen*r*o* cr*ticos onde </line>

<line> a *recisão é essencial. Por exem*lo, F*iel e Sanyal (20*3) obs*rvam que, em tarefas como </line>

<line> respond*r a per*untas so*re * COVID-19 ou resolver pr*bl*mas matemáticos com*lexos, os </line>

<line> LLMs *odem fornecer respost*s errad*s *ue parecem confiáve*s. Para mitiga* e*se pr*blema, </line>

</par>

<par>

<line> Friel Sa*yal (202*) *ropu*er*m o ChainP*ll, *ma me*o*olo*ia *ue utiliza cade*a* e </line>

</par>

<par>

<line> *aciocín** ger**as pelo própri* modelo p*ra **aliar a *eraci*ade da* respostas. </line>

</par>

<par>

<line> No contexto financeiro, Roychowdhury et al (2023) d*st*cam ** *esafi*s de aplicar </line>

<line> LLMs de*i** ao ri*c* d* alucin*çõe* em dados *uméricos críticos. Model*s *o*o o *PT-3 </line>

</par>

<par>

<line> podem g*rar respostas incorr**as s*b*e </line>

<line> mét*icas *inance*ras, co*o </line>

<line> atribuir erroneamente </line>

</par>

<par>

<line> *a*a de cre*cime*to do PIB de *m pa*s a o*tro, * que pode leva* a d*cis*es equivo*adas. Pa*a </line>

<line> m*tigar esse pro*lema, eles desen*olveram um fr**ework que tra*sforma tabelas em "blocos </line>

<line> de dados" textuais hierárq**cos, permitindo que o LLM ace*se in*or*ações est*uturadas mais </line>

</par>

<par>

<line> e*etivamente. *lém </line>

<line> disso, imp*ementaram um módulo que aval*a a quali*ade d*s respostas </line>

</par>

<par>

<line> em seis mét*icas, incluind* *etecção d* alu**nações num**icas e coerência co*textual, </line>

<line> red*zind* sign*fica*ivamente a in*i*ê*cia *e er*os e aumentand* a conf*ança nas in*ormações </line>

<line> apr*sentad*s. </line>

<line> Em sistemas de *utoma**o industrial, a confiabili**de *as saíd*s d*s LLMs * crucial, </line>

</par>

<par>

<line> pois erros po*em levar falhas a </line>

<line> operac*ona*s </line>

<line> ou r*scos à s*gurança. Ogundare et al (20*3) </line>

</par>

<par>

<line> e*t*d*m a resiliência e eficiência de sist*mas d* c*ntrole a*toma*izados gerados por L*Ms, </line>

<line> util*zando a teoria da perc*l*çã* *ara mode*ar e estimar a *esiliência do si**ema. Aplicando </line>

<line> téc**c*s de otimização estocástica e análise *e arrepend*mento, buscam s*luções próxima* ao </line>

</par>

<par>

<line> com de*empenho *ompro*ado. No es*u** de c*so, avaliam um sist*ma p*ojetado pelo </line>

</par>

<par>

<line> Ch**GPT, composto por </line>

<line> bombas ac*pla***, um tan*u* de mistura e válvul*s de </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teresina PI, v. 22, n. 1, art. 7, p. 133-157, jan. 2025 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. J. *. *ilva, B. P. Fraga, M. P. Fe*r*ira </line>

</par>

<par>

<line> met*dologia compar* a s*luç*o g*rada pelo LL* com os obj*tivos est*belecidos, *esta*ando </line>

<line> a necessid*de de métodos robustos para garantir a conf*ab*lid*de de sistemas ger*dos </line>

<line> **tom*ticamente na i*dúst*ia. </line>

<line> Yang et al (202*) explo*am as limitações dos LLM* *m com*araçã* a bases de </line>

<line> *onhe*imento *struturadas, como os gra**s de co*hecimento (KGs). Os LLM*, embora *ejam </line>

<line> *apazes *e aprender padrões linguísticos *robabilísticos, enfre*tam *ific*ldades sig*ifica*ivas </line>

<line> na geração de con*eúdos que exijam **eci*** factual. Isso se deve, em parte, à incapa*idade </line>

</par>

<par>

<line> de acess*r diretame*te co*hecimentos armaze*ados dur*nte o trein*m*nto, * que r*sulta </line>

</par>

<par>

<line> limitaçõ*s n* lembr*nça de fatos específi*os e ger* desaf*os *a recu*eração e aplica*ã* </line>

</par>

<par>

<line> preci*a dessas *nform*ções em </line>

<line> contex*os diver**s. </line>

<line> Os *utores destacam que </line>

</par>

<par>

<line> particu*armente p**pens*s a aluc**açõ*s (de*inidas pel** autore* como ger** infor*ações **e </line>

<line> não estã* fundamentad*s em fatos *oncr**os ou que pod*m *o*trad*zer *ontes confiáveis). </line>

<line> I*so acontece porqu* esses modelos a*rendem com base em correlações de dados ao in*é* de </line>

</par>

<par>

<line> raciocínios explíc*t*s e estruturados. Como resultado, a fal*a </line>

</par>

<par>

<line> informações dificul*a * us* de LL*s para tarefas que exigem precisão fac*ua*, especialmente </line>

<line> quando comparados *om os KGs, **e organizam o **nheciment* d* forma e*plícita, </line>

<line> es*abe*ecendo rela*ões clar*s ent** entidades. </line>

</par>

<par>

<line> *ara ab*rdar ess*s lim*ta*ões, a *ropo*ta discuti*a por Yan* *t al </line>

<line> (20*1) envolve </line>

</par>

<par>

<line> i*tegra*ã* dos KGs durante dife*en*es está*ios de *reinamento d*s *LMs. Esse process* *od* </line>

</par>

<par>

<line> o*orrer e* tr*s *ases pri*cipais: </line>

<line> antes do trein*mento, </line>

<line> durante o </line>

</par>

<par>

<line> tr*inamen** dos modelos. Cada uma des*as abordagen* </line>

<line> vi*a mitigar problemas espec*ficos. </line>

</par>

<par>

<line> Por *xe*plo, a utiliz*çã* de d*dos pro*enien*es de KGs antes do trei*ame*to a*uda </line>

</par>

<par>

<line> au*enta* a qualidad* semâ**ica e a *apacid*de de r*cioc*n*o dos LLMs *em *ecessa*iament* </line>

<line> aumentar o tempo de treinamento. No e*t*nt*, *a*bém ap*esenta *esafios, c*mo a introdução </line>

</par>

<par>

<line> de ruídos no processo, ca*o o conhecim*n*o *dic*onado </line>

<line> *eja dire**mente relevante </line>

</par>

<par>

<line> contexto or*ginal. </line>

</par>

<par>

<line> Out*a v*rtente qu* limita as aplicaç*es *e *LM* é a incapaci*ad* *e*ses modelos de </line>

<line> g*rar conte*do origin*l ou inovar de manei*a *utônoma. **gun*o Everi*t et al (*01*), e**ora </line>

</par>

<par>

<line> a *nteligência Artificial **ral (*GI) seja uma aspiraçã* n* ca*po da </line>

<line> IA, os *odelos atu*i* </line>

</par>

<par>

<line> são especializados em ta*efas </line>

<line> re*tritas e carecem da capacidade de r*cioci*ar ou inventar </line>

</par>

<par>

<line> autonoma*e*te. O* LLMs operam com *ase em padrões pré-*xistente* de dado* *, </line>

<line> embora </line>

</par>

<par>

<line> poss*m ser *fi*azes em tarefas *specíficas, não são *a*azes d* "inventar" ou propor solu*ões </line>

<line> novas al*m do que já foi reg*s*r*do em seu* *ados de trei*amento (EVERITT et al, 2*18). </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Impact* Operacional * Soc*al dos Grand*s M*delos de *i*gu*gem e Autom*ção na Indú*t*ia </line>

</par>

<par>

<line> Nessa mesma linha, G*rotra *t al (*023) d*stacam que, apesar da al** p*odutividade </line>

<line> dos LLM* n* ge*aç*o de ideias, essas fer*ame*tas frequentemente apre*e*tam respostas </line>

<line> i*c*nsist*ntes e sem verificação de precisão. A g*ração d* ide*as por LLMs se baseia em </line>

</par>

<par>

<line> **d**es *ré-existentes nos dado* *e trei*amen*o, resul*ando *m con*eúdo *ue </line>

</par>

<par>

<line> estat*sticamente pr*vável, mas </line>

<line> que pode não ser f*c*ualmente correto. N* entanto, </line>

</par>

<par>

<line> incons*stênci* pode s*r uma *an*agem em c*nt*x*os criativ*s, o*d* a variabi*i*a*e e </line>

</par>

<par>

<line> quantidade são mais valor*zadas ** que a con*istência. Em estud** c*mparativ**, i*ei*s </line>

<line> geradas por LLMs, como * Ch*tGP*, mostraram ma*o* *u*lidade médi* *uando c*m*aradas </line>

<line> a ideias de est*dantes universitári*s, e*bo*a aprese*ta*sem *enor n*v*dade. Ess* evid*ncia </line>

</par>

<par>

<line> reforça que, </line>

<line> e*bora os L*Ms *ossam gerar s*lu*ões </line>

<line> efi*azes em co*textos *specíf*cos, *ua </line>

</par>

<par>

<line> capacidade de inovaç*o autônom* continua li*itada </line>

<line> dados </line>

<line> e*istent*s </line>

<line> * * falta </line>

</par>

<par>

<line> julgamento c***ic* in*rente ao seu fu*cio*am*nto. </line>

</par>

<par>

<line> Em complemento, Ba*ett (2024) discute que, *mbora modelos *om* o ChatGPT </line>

</par>

<par>

<line> t*nham aprimor*do significa*iv*mente suas </line>

<line> hab*li*ades em **o*lemas de matemática, </line>

</par>

<par>

<line> ainda *pre*e**am limitações em questões que *xig*m r*ciocínio m*temático não </line>

<line> conve*cional. Um exemplo e*pecífico abordado por *azett (2024) ocorre em pr*bl*mas *ue </line>

</par>

<par>

<line> envolvem a </line>

<line> escolha do men*r inteiro cujo quadrado está *entro </line>

<line> um inter**lo definido. </line>

</par>

<par>

<line> Qua*** solicitado a </line>

<line> encontrar o menor intei*o cujo quadrado </line>

<line> está entre 15 e 30, model*s </line>

</par>

<par>

<line> como ChatGPT e G*mini freque*te*ent* respondem co* "4", uma resposta incor*eta, pois </line>

</par>

<par>

<line> ignor** a poss*b**idade de inte**o* ne**tivos. Nesse caso, m*nor inteiro que sa*i*faz * </line>

</par>

<par>

<line> co*d*ção é -* que está dentro do in*e*valo *sp*cif*cado. Essa *imitação il*stra que, ap*sar de </line>

<line> seu treiname*to e* vastos ban*os de da*os matemátic*s, com* o *SM 8K, os LLMs ain*a </line>

</par>

<par>

<line> têm *ificuldade em aplicar raci*c*nio fora </line>

<line> do padrão *prendido, especia*mente q*ando o </line>

</par>

<par>

<line> pr****ma *xige a **nsid*ração d* alternativ*s não convencio*ai* (B*ZETT, 2*24). </line>

<line> 3. M*T*DOLOGI* </line>

<line> A metod*l*gia apl*cada nes*a p*squi*a s*guiu as d*retriz*s para revis*o integrati** d* </line>

<line> lite*atura, conform* pr*p*sto p*r Torr**o (2005), que d*fine est* ab*rdagem como u*a </line>

<line> *or*a *e pesqu*sa qu* si*tetiza e c*itica a liter**u** *xiste*te, propo*c***ando novos </line>

</par>

<par>

<line> ent*ndimentos pers*ectivas sobre *m tem*. A revi*ão inte*rativa é e*p*c*alm*n*e val**sa e </line>

<line> por p*rmi*ir a combinaçã* *e diferen*es métodos de pesquisa, tanto quali*ativos quanto </line>

</par>

<par>

<line> quantitativos, o *u* torna a </line>

<line> uma ferramenta r*bu**a para a práti*a *aseada em evidências </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 22, n. 1, art. 7, p. 133-157, *an. 2025 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. J. S. *ilva, *. P. **aga, M. P. Ferreira </line>

</par>

<par>

<line> (WHITTE*ORE et al, 200*). P*ra a*segurar * ri*or metodológico, * rev*s** f*i es****urada </line>

<line> em etapa* s*quenciais de bus*a, leitura, anotaç*o, a*álise *r*tica e redação, ga*antindo uma </line>

</par>

<par>

<line> sistemática </line>

<line> construção </line>

<line> conheciment* </line>

<line> (HOPIA; </line>

<line> LATVALA; </line>

</par>

<par>

<line> L*IMATAINEN, 2016). </line>

</par>

<par>

<line> 3.* Busca </line>

</par>

<par>

<line> A busca *or li*e*atura *elevante f*i realizada utili*ando as plataf**ma* Scop*s </line>

</par>

<par>

<line> Perplexity AI. *o </line>

<line> Scopus, foram utiliza**s combin*ções da* </line>

<line> palavr*s-chave "LLM", </line>

</par>

<par>

<line> "Manufacturing", "*ndustrial *ng*neering", "Automat*on", "Ar*ificial Intelligence" e "So*i*l </line>

<line> I***cts" par* iden*ificar estudos que *bo*dassem os im*a*tos de modelos de linguage* em </line>

</par>

<par>

<line> contex*os **du*t*iais. A </line>

<line> inclusão *e *la*a*ormas adicionais, como o Perplexity *I, </line>

</par>

<par>

<line> possibil*tou a amp**ação do </line>

<line> esco*o da *usca, u*iliza*do </line>

<line> prompts baseados no abs*ract </line>

</par>

<par>

<line> p*la*ras-chave de artigo* </line>

<line> previamente sel*cionados. Essa </line>

<line> abordagem *iversificada permitiu </line>

</par>

<par>

<line> uma c*l*ta mais abrangente *e *ad*s, alin*ando-se às recomendações *e Whittemore e Knaf* </line>

<line> (2*05) pa*a *aximizar a pre*isão e a e*austiv*dade n* f*se de busca em r*vi*õ*s int*grativas. </line>

<line> 3.2 Lei*ura, *notação e di*tribui*ã* em equi*e </line>

</par>

<par>

<line> ar*igos colet*d*s fora* s*b*etid*s a um* triag*m ini*ial através da l*itur* dos </line>

</par>

<par>

<line> *esumos p*ra </line>

<line> c*nfirm*r sua *ele**ncia. Em seg*i*a, os estudos selecionad*s foram </line>

</par>

<par>

<line> distr**uídos </line>

<line> ent*e os membro* da *quipe para lei*u*a int*gra* e anotação det*lhada. Este </line>

</par>

<par>

<line> *r*cesso *ola**rat*vo visou garantir uma anál**e diversi*i*ad* e abrangent*, permitindo *ma </line>

<line> *r**ngula*ão de *ados que melho*a a validade dos achados (WHI*TEMORE; K*AFL, 2005). </line>

<line> A divisão de tarefas entr* os m*mbros da equipe bu*cou ga**nti* *ue diferentes perspectivas </line>

<line> f*ssem *onsideradas. </line>

<line> 3.3 Anális* c*ítica </line>

</par>

<par>

<line> ar*i*os foi real*za*a com *ase n*s **retri**s de Whittemore </line>

</par>

<par>

<line> Kna*l (20*5), que sugerem a a*aliação da robustez m*todológica dos ach*dos princi*ais e *as </line>

<line> c*ntri*uições t*órica* de c*da e*tudo. Essa eta*a per**tiu i*ent*ficar tan*o os **nefícios, </line>

</par>

<par>

<line> como melhori*s em produt*vid*de e ef*ciê*c*a, q*anto os desa*ios, como qu*stões *ticas </line>

</par>

<par>

<line> barreiras técnicas a*soc*adas à aplicação de intel*gê*cia a*ti*icial e* ambie*tes *nd**triais. A </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. *2, n. 1, ar*. 7, *. 1*3-157, jan. 202* www4.fsanet.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> O Im*acto Opera*ional * *ocial *os Gr*ndes Mod*lo* de Lingu*gem e A*to***ão na In*ústri* </line>

</par>

<par>

<line> análise *rítica foi essencial *ara id*ntificar la*unas na lite*atura e propor novas direções *e </line>

<line> pe*quisa. </line>

<line> 4. RESULTAD*S E DISCUSS*ES </line>

<line> A revisã* bibliográfi*a apresentada *fere*e um pano*ama abrangente sobre * evo*ução </line>

<line> da a*tomação industrial e a integração do* Modelos de Linguagem ** Gr*nd* Esca*a (LLMs) </line>

</par>

<par>

<line> nesse contexto. No entanto, * necess*r*o destacar </line>

<line> *ontos críticos que podem l*m*tar </line>

</par>

<par>

<line> aplicabilidade prática do* LLM* em c*nários *e automaçã* crític* (URLA** et al, 2024). </line>

<line> Em prime*ro luga*, observa-s* que a pesq*i*a e* *LMs tem ** di*ecio*ado </line>

</par>

<par>

<line> majo*itariamente para </line>

<line> o aux*l*o human* em tarefas complex*s, em vez </line>

<line> de buscar </line>

</par>

<par>

<line> substituiçã* to*al do trabalho humano. Embora e*ses modelos te*ham </line>

<line> demonst*ad* </line>

</par>

<par>

<line> capac*dade </line>

<line> de gerar ideias e soluç*es, el*s fr*que*temente car*cem de precisão factual </line>

</par>

<par>

<line> inovaçã* </line>

<line> autôn*ma. Iss* limita *u* efic*cia em tarefas qu* exi**m ju*game*to crítico </line>

</par>

<par>

<line> *ri*tiv*dade, reforçando i*eia de que os L*Ms *tuam como fe*ram*nta* a </line>

<line> complementares </line>

</par>

<par>

<line> que am*liam a* capaci*a*es *umanas, mas não </line>

<line> as substitu*m (GIR*T*A et *l, 2*24; </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Além dis*o, os LLMs enfrentam desafi** técni**s s*gnifi*ativos, como o limite de </line>

</par>

<par>

<line> tokens </line>

<line> e capacid*de de m*nt*r um a </line>

<line> cont*xto coerente *m intera*ões prol*n*ad*s. E* </line>

</par>

<par>

<line> sistemas de con*role em **mpo real, a b*ixa v**ocidade de proce*s*mento * *s restrições d* </line>

</par>

<par>

<line> memória po*em c*mpromet*r a continuidade e a precisão, fa*ores </line>

<line> cruciais </line>

</par>

<par>

<line> **gu*a e ef**ie*te em ambientes *ndustriais (WA*G et al, *02*). </line>

</par>

<par>

<line> Questões **ga*s e de s*g*ra*ça t*mbém emergem como obstáculos importante* na </line>

</par>

<par>

<line> integr*ção </line>

<line> de *LMs *m sist*ma* industriais. *egulame*tações rigorosas im*õem rest*ições </line>

</par>

<par>

<line> ao u*o de *ados e alg*ri*mos de inteligência ar*ificial, levantando p*eo*upações r*lacionadas </line>

</par>

<par>

<line> à privacida*e e à p*oteçã* de in**rmações se*síveis. Em setores on*e a seg*rança e </line>

</par>

<par>

<line> confidenci*li**de são vita*s, depender ex*lusivamente d* *LMs sem s*pervisão h*mana pode </line>

<line> ser arriscado (URLANA et al, 2*24). </line>

<line> A con*iabilidade das res*ost*s gerada* pelos LLMs é outro *onto d* atenção. A </line>

<line> *corrência *e *espost*s *mpre**sas ou infundadas po*e *evar a falhas *peracionais gr*ves. *m </line>

<line> *onte*tos onde a mar*em para erro * míni*a, como na auto*ação *ndustr*al, é indispensável </line>

</par>

<par>

<line> a supervisão e v*l*d*ção por p*ofis*i*n**s qu*lif**ados *ara garan**r a funcionalid*de e </line>

</par>

<par>

<line> *egurança dos *istemas (FRIEL, SANYAL, 2*23; DOWDESWELL et al, 2*20). </line>

</par>

<par>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. J. S. Silva, B. P. Fraga, M. P. *er*eira </line>

</par>

<par>

<line> Adi*ionalmente, apesar de s*r** eficazes em *are*a* baseadas em padr*es ex*stente*, </line>

</par>

<par>

<line> os LLMs a*resentam li*itações </line>

<line> quanto * c*p**ida*e *e ino*ação e adap*açã* em si*uaçõe* </line>

</par>

<par>

<line> que exi*e* soluç*e* or*gina*s. A ausência de intelig*ncia geral imp*de que ess*s mode*os </line>

<line> ra*iocinem ou *riem alé* do* **dos nos qua*s for*m tr*i*ados, o que é *m* *esvantagem em </line>

<line> *mbi*ntes industriai* dinâmicos que demandam criativid*de e flexi***id*de (EVERITT *t al, </line>

<line> 20*8; BAZETT, 2024). </line>

<line> 5. C**CLUSÃO </line>

<line> A i*corpora*ão *e Modelo* de Li*gu*g*m de Gr**de Escal* na aut*m*ção indu*tri*l </line>

<line> tem potenci*l p*ra revolucio*a* o* processos de produção e redefi*ir a* din*m*cas laborais. </line>

<line> Equi*ando máquin*s com pro*essamento ava*ç*d* de l*ngu*g*m, *s LLMs podem otimizar </line>

</par>

<par>

<line> o*eraçõ**, m*l*orar d***sões e f*cilitar intera**es mais int**ti**s *ntre humanos sis*emas e </line>

</par>

<par>

<line> au**matizados, **mentando a ef*ciência *peracional e </line>

<line> promovendo co*a*oração sin*rgica </line>

</par>

<par>

<line> entre * exper*ise hum*n* e a pre*isão d*s máqu*nas. </line>

</par>

<par>

<line> Contudo, a ad*ção des*es model*s *m *mbientes **d*str*a*s **íti**s apresenta </line>

</par>

<par>

<line> desaf**s té*nicos, *omo a necess*da*e de *lt** recursos computa*ionais e dif*culda*es </line>

</par>

<par>

<line> manutenção de contextos pr*longa**s, que p*dem *fetar a conf*ab*lidade e a segurança das </line>

<line> ope*ações. Preocupações le*ais e *tic*s rel*cio*adas à pri*acidade de *ados e conform*da*e </line>

<line> regulatória exigem uma imp*ement*çã* cuidadosa. A incapac*dade atual dos LLMs de ino*ar </line>

<line> a*tonomam*nte reforça a **cessidade de supervis** humana c*ntínu*, garanti*do *ue atuem </line>

<line> c**o aliadas, não sub*titu**s, dos profissionais *specializados. </line>

<line> É fu*damental eq***ibrar os benefício* d*s LLMs com p*ecauções para m*tigar *iscos. </line>

</par>

<par>

<line> Invest*r na requalificaç*o d* </line>

<line> for*a de trabalho * promov** práticas </line>

<line> éticas assegura que </line>

</par>

<par>

<line> integraçã* dos LLMs c*nt**bua positivamente p*ra a socied*de. Ao e*fren*ar os desaf*os </line>

<line> téc*icos * éticos proativamente, a indús*ria *o*e aprove*tar o potencial dos LLMs, </line>

<line> imp*lsionando efi*iência e inov*ção se* compro*et** * segurança e integridade dos </line>

<line> sistemas. </line>

<line> Fut*ras pe*qui*as dev*m expl*rar soluçõe* que superem as limitações técnicas dos </line>

</par>

<par>

<line> espe*ialm*nte em efi*i**cia computacional (b*scando redu*ir os custos </line>

</par>

<par>

<line> t**in*ment* *os *LMs) e m*nutenção de </line>

<line> c*ntexto (p*ra evitar *lucina*ões). Também </line>

</par>

<par>

<line> importa*te inves*i*ar como apri*ora* a *ntegração entre LLMs e r**óti*a colaborati*a, </line>

</par>

<par>

<line> p*o*ovendo interações mais se*uras e *ficientes entre </line>

<line> **manos e máq*inas. Estu*os qu* </line>

</par>

<par>

<line> amplie* palavras-chave e* revisões da literatura, </line>

<line> incluindo ter**s como "*obótica", </line>

</par>

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<line> Rev. FS*, Teresina, v. 22, n. 1, **t. *, p. 133-157, jan. 2025 </line>

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<line> * Impacto Operac*on*l e *oc*al dos Grand*s Modelo* de **nguagem e Automação ** In*ú*tria </line>

</par>

<par>

<line> "colaborativo" e "cobots", ser*o *alio*os par* </line>

<line> abarcar a c*escent* im*ortância *os robôs </line>

</par>

<par>

<line> colaborativos *a au*omação industrial. Pesquisas f*c*das em desenvolver *rame*ork* q*e </line>

<line> fa*ilitem a colaboração en*re *LMs, r*bôs e o*erado*es h*ma*os, bem **m* em e*tabelecer </line>

</par>

<par>

<line> diretr*zes *ticas e reg*latór*as esp*cíficas, serão necessárias </line>

<line> para max*miza* os b**efício* </line>

</par>

<par>

<line> minimizar os *iscos des*a tec*ologia emergent*. </line>

</par>

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<line> REF*RÊNCIAS </line>

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<line> G. J. S. Silva </line>

<line> B . P. Fraga </line>

<line> M . P. Ferreira </line>

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<line> 1) conc*pçã* e pl*nejamento. </line>

</par>

<par>

<line> *) *náli*e e *nterpre**ção dos da*os. </line>

</par>

<par>

<line> 3) e*a*oração do rascunho ou na r*visão c*ít*ca *o c*nteúdo. </line>

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<line> *) *articipaçã* na aprova*ão da versão fi*al do manuscrito. </line>

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<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

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