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IA física na manufatura: Hyundai levará o robô Atlas às linhas de produção a partir de 2028

© B. Naumkin
Na CES, a Hyundai detalha a IA física: o robô Atlas inicia na fábrica dos EUA em 2028, evoluindo de sequenciamento para montagem, com apoio da Nvidia e Google.
Michael Powers, Editor

Na CES, em Las Vegas, o Hyundai Motor Group apresentou um roteiro concreto para a IA física na manufatura: a partir de 2028, os robôs humanoides Atlas começarão a trabalhar na fábrica do grupo nos Estados Unidos, na Geórgia. A proposta é assumidamente pragmática e soa menos futurista e mais operacional: deslocar para as máquinas as tarefas de maior risco e repetição, reduzindo o desgaste físico dos funcionários e elevando a qualidade do produto.

As primeiras funções do Atlas serão deliberadamente modestas: desde 2028, o foco estará no sequenciamento de peças — preparar e organizar componentes para a linha. Depois, virá uma expansão gradual, condicionada a segurança comprovada e a benefícios palpáveis no chão de fábrica. A Hyundai espera que o Atlas avance para a montagem de componentes até 2030 e, mais adiante, assuma trabalhos mais complexos, com cargas pesadas e movimentos coordenados, em que erros custam mais caro. Começar pelo básico tende a reduzir atritos e dá tempo para validar processos.

A empresa também enfatiza que reconhece as preocupações com empregos. Na sua visão, pessoas continuarão responsáveis pela manutenção, pelo suporte e pelo treinamento dos robôs, e alguns cenários podem até exigir mais pessoal. A experiência da Kia reforça o ponto: o sindicato da marca já defendeu antecipar estruturas de proteção aos trabalhadores à medida que IA e automação se espalham. É uma discussão que precisa andar junto com a tecnologia para não travar a adoção.

Do lado técnico, o Atlas é apresentado como um humanoide industrial: mãos com sensibilidade tátil, capacidade de carga de até 50 kg, operação entre −20 e +40 °C e aptidão para trabalhar de forma autônoma no chão de fábrica. A Hyundai também aponta parcerias com Nvidia e Google para acelerar o desenvolvimento e aprimorar segurança e eficiência em condições reais. Se essas promessas se confirmarem, o ganho de utilidade no ambiente industrial tende a ser relevante.