A Smart Light usa o IBM watsonx.ai para criar um novo fluxo de trabalho com IA generativa para controle de instalações.
O controle de instalações envolve aspectos de IoT que variam de acordo com a situação específica de cada espaço. Os fluxos de diálogo convencionais já presentes em alto-falantes inteligentes têm dificuldade para se adaptar a diferentes cenários. Além disso, tem sido um desafio utilizar novas tecnologias, como a IA generativa, que se tornaram populares recentemente, nesse tipo de aplicação.
Como o controle de instalações envolve uma variedade de protocolos, a Smart Light — uma empresa japonesa especializada em integração de sistemas elétricos — precisava de uma ponte tecnológica capaz de lidar de forma eficaz com a coordenação entre voz e IA generativa.
Para começar, a Smart Light trabalhou no desenvolvimento de fluxos de diálogo eficientes. A empresa optou por um método em que a ferramenta de IA generativa compreenderia o contexto do texto transcrito a partir da voz. Também contou com o apoio técnico da 1ft-seabass, um estúdio de tecnologia independente, responsável pelo planejamento da arquitetura geral e pela integração dos produtos da IBM.
Como havia poucos exemplos disponíveis no mercado, a Smart Light precisou experimentar e validar os fluxos de trabalho com IA generativa recém-criados. A Smart Light utilizou o IBM® watsonx.ai, um estúdio de IA de nível empresarial, como o núcleo de sua solução, e focou em um sistema que permitisse tentativa e erro por meio de uma interface gráfica (GUI).
A plataforma sem servidor IBM Cloud® Code Engine foi usada para a conversão de protocolos de controle de equipamentos. Sua interface foi padronizada para o protocolo de mensagens Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), utilizando a ferramenta de desenvolvimento Node-RED. Além disso, o contexto de ligado/desligado foi interpretado pelo watsonx.ai e conectado por meio do IBM Cloud Code Engine.
As vantagens de integrar IA ao controle de instalações logo se tornaram evidentes. Com o apoio da 1ft-seabass, a Smart Light conseguiu implementar com eficácia a solução de interpretação de voz com IA generativa — um excelente avanço rumo ao futuro da IA aplicada ao controle de instalações. Especificamente, na sala de testes, a empresa conseguiu controlar o aparelho de ar-condicionado por comando de voz, e esse protótipo foi implementado rapidamente em cerca de duas semanas.
Além do controle de ar-condicionado, a Smart Light também conseguiu controlar outros equipamentos — como iluminação e cortinas — conectando o Node-RED ao IBM Cloud Code Engine por meio do MQTT. Foram realizados vários testes com prompts de IAno playground, e poder experimentar repetidamente acelerou o desenvolvimento da nova solução.
No passado, seria necessário cerca de uma semana para concluir os testes dos prompts usando apenas os programas de cada dispositivo IoT e de realidade estendida (XR). Ao realizar múltiplos testes flexíveis na nuvem, a Smart Light conseguiu concluir o mesmo processo em cerca de três dias — um ganho de eficiência de aproximadamente 50%. Este foi um caso de uso simples de ligar/desligar, mas os benefícios tendem a ser ainda maiores em cenários mais complexos.
Smart Light é uma empresa com sede em Tóquio, fundada em 2011. Com uma equipe de quatro colaboradores, a Smart Light é especializada na integração de sistemas elétricos — como iluminação e ar-condicionado — em prédios comerciais e escritórios. Aproveitando sistemas abertos e combinando-os com tecnologias de ponta em IoT e IA, a empresa foca na criação de soluções energeticamente eficientes e geradoras de valor.
1ft-seabass é um estúdio de tecnologia independente fundado por Seigo Tanaka em 2004. Com base em tecnologia de front-end web, o estúdio valoriza uma abordagem que combina informação e interfaces. Recentemente, a 1ft-seabass tem atuado em desenvolvimento, consultoria técnica e palestras que incorporam tecnologias como IoT, XR e IA generativa.
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Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam de acordo com as configurações e condições do cliente e portanto os resultados esperados em geral não podem ser garantidos.