A Continental anunciou uma nova iniciativa tecnológica baseada em inteligência artificial para transformar a forma como analisa e gerencia requisitos de engenharia em projetos de pesquisa e desenvolvimento. Em parceria com a Microsoft e a NTT DATA, a companhia desenvolveu uma solução apoiada em Microsoft Azure AI que promete reduzir drasticamente o esforço manual na análise de documentos técnicos, acelerar ciclos de desenvolvimento e elevar a qualidade dos produtos automotivos.
O anúncio foi feito nesta segunda-feira (16), em São Paulo. A iniciativa surge em um momento em que a indústria automotiva intensifica investimentos em digitalização, software embarcado e sistemas inteligentes para veículos conectados.
Fundada em 1871, a Continental é reconhecida globalmente por desenvolver tecnologias voltadas à mobilidade sustentável, incluindo sistemas de assistência ao motorista, cockpits conectados e soluções avançadas de integração de software. Nesse cenário, processos estruturados e eficientes de desenvolvimento tornaram-se essenciais para manter o ritmo de inovação.
O desafio de analisar milhares de requisitos técnicos
No desenvolvimento de sistemas automotivos modernos, cada componente — desde o tamanho do cockpit até as especificações do display de um painel digital — precisa ser descrito em documentos técnicos detalhados. Esses arquivos são utilizados pelos fabricantes de veículos para registrar requisitos funcionais e não funcionais de novos sistemas.
Em muitos casos, os documentos podem ultrapassar centenas de páginas e incluir até 30 mil requisitos individuais.
Até recentemente, todo esse material era analisado manualmente por engenheiros de requisitos da Continental. O trabalho começava com uma leitura geral para entender o escopo do projeto e, em seguida, avançava para uma análise detalhada de cada requisito.
Durante esse processo, os especialistas classificavam cada item como funcional ou não funcional, avaliavam sua relevância para o sistema ou para determinados componentes e verificavam aspectos críticos, como segurança e proteção. Além disso, era necessário revisar a consistência dos requisitos, garantindo que não existissem duplicações ou contradições entre diferentes partes do documento.
Também cabia aos engenheiros identificar requisitos que não eram diretamente relevantes para as equipes da Continental, marcando-os após consultas com os fabricantes dos veículos.
Ao final, todas as informações eram reunidas em um relatório estruturado que consolidava os requisitos analisados e categorizados.
Processo manual exigia mais de 30 mil horas por projeto
A elaboração desses relatórios sempre representou uma etapa crítica no desenvolvimento de novos produtos, mas também extremamente demorada.
Segundo estimativas da empresa, cada requisito relevante podia demandar cerca de 140 minutos desde a análise até sua implementação no projeto. Já os requisitos considerados não aplicáveis consumiam cerca de 10 minutos para serem avaliados e descartados.
“Estimamos que cada requisito individual leva 140 minutos desde a análise até a implementação, ou cerca de 10 minutos se for um requisito que não é relevante para nossa equipe de desenvolvimento. No total, isso representa mais de 30 mil horas por projeto”, calcula Michael Sicker, director R&D transformation da Continental.
Esse investimento de tempo é considerado essencial para garantir que todos os requisitos técnicos sejam plenamente compreendidos e acordados entre os especialistas antes do início do desenvolvimento do produto.
Sem essa etapa concluída, o projeto não pode avançar para fases posteriores.
Inteligência artificial para transformar a engenharia de requisitos
Diante desse cenário, a Continental identificou a necessidade de reduzir o esforço manual na análise dos documentos e, ao mesmo tempo, aumentar a qualidade dos resultados.
A empresa decidiu então explorar o potencial da inteligência artificial generativa para automatizar grande parte desse trabalho.
“Nossos desenvolvedores têm muitas ideias visionárias, e a IA generativa nos oferece uma oportunidade ideal para transformá-las em realidade”, afirma Sicker.
Em parceria com Microsoft e NTT DATA, foi criada uma solução baseada em Microsoft Azure AI que utiliza recursos avançados de inteligência artificial para analisar automaticamente documentos de requisitos.
A tecnologia permite não apenas identificar informações relevantes, mas também compreender o contexto dos dados, detectar inconsistências e acelerar diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento.
“Microsoft e NTT DATA foram mais do que simples parceiros tecnológicos para nós — eles compartilharam nossa visão e nos ajudaram a levar essa solução ao próximo nível”, diz Sicker. “O resultado é uma aplicação inovadora de IA generativa que demonstra como inovações baseadas em IA podem transformar a indústria automotiva.”
Como funciona a nova solução baseada em IA
Na prática, o novo processo começa com uma revisão automatizada de todo o documento de requisitos.
A ferramenta baseada em inteligência artificial analisa o conteúdo completo e identifica rapidamente seções relevantes, padrões e palavras-chave importantes. Para isso, a Continental utiliza técnicas de engenharia de prompt, método que consiste em fornecer instruções detalhadas à IA para obter respostas mais precisas e contextualizadas.
Esse recurso permite gerar uma visão geral do documento em poucos instantes, eliminando a necessidade de uma primeira leitura manual por parte dos engenheiros.
Além da análise inicial, a tecnologia também classifica automaticamente cada requisito e o compara com um catálogo de funcionalidades genéricas previamente desenvolvido pela empresa.
Esse catálogo foi criado pela divisão de experiência do usuário do setor automotivo da Continental e reúne dezenas de funções padrão que podem ser reutilizadas em diferentes projetos com pequenas adaptações.
Com isso, torna-se possível identificar rapidamente quais requisitos já possuem soluções conhecidas dentro da organização e quais demandam novos desenvolvimentos.
Impactos no desenvolvimento de produtos automotivos
A expectativa da Continental é que a nova ferramenta permita acelerar significativamente o início do desenvolvimento de novos produtos.
Ao reduzir o tempo dedicado à análise de requisitos, as equipes podem avançar mais cedo para etapas como arquitetura, design e construção de protótipos.
Depois dessas fases iniciais, os sistemas passam por uma sequência de testes — incluindo testes de módulo, integração, sistema completo e aceitação final.
“Ao reduzir drasticamente o esforço necessário para a análise de requisitos, podemos avançar para o desenvolvimento do produto e para a construção do protótipo em um estágio mais inicial. Isso nos permite identificar e resolver problemas críticos muito antes da conclusão do projeto — uma verdadeira evolução na qualidade, eficiência e lançamentos de produtos bem-sucedidos”, afirma Sicker.
Segundo especialistas da empresa, antecipar a identificação de falhas ou inconsistências pode representar uma grande vantagem competitiva no desenvolvimento automotivo, onde ciclos de inovação cada vez mais curtos exigem agilidade e precisão.
Prova de conceito concluída em apenas três meses
De acordo com os parceiros envolvidos, a implementação da tecnologia ocorreu em um ritmo acelerado.
“Basear a solução em tecnologias de ponta do Azure AI foi fundamental para o sucesso da prova de conceito em apenas três meses”, comenta Jens Krüger, head of global automotive engineering da NTT DATA.
O resultado inicial demonstrou que a inteligência artificial pode desempenhar um papel decisivo na otimização de processos complexos de engenharia, especialmente em setores altamente regulados como o automotivo.
Com a validação do projeto piloto, a Continental já planeja expandir a solução para outras áreas da empresa.
Expansão da tecnologia dentro da Continental
A estratégia agora é escalar a plataforma de engenharia de requisitos baseada em IA para diferentes projetos e departamentos da organização.
A empresa acredita que a aplicação da tecnologia poderá gerar ganhos significativos de eficiência não apenas no desenvolvimento de software automotivo, mas também em outras áreas de engenharia.
Além disso, os modelos de inteligência artificial continuarão sendo aprimorados ao longo do tempo.
Segundo a companhia, esse processo de evolução contínua permitirá adaptar a ferramenta a novos desafios e requisitos que surgirem no desenvolvimento de tecnologias automotivas.
A iniciativa reforça uma tendência crescente na indústria: o uso de inteligência artificial generativa para apoiar atividades complexas de engenharia e acelerar a inovação em produtos cada vez mais definidos por software.
