Automação com IA na indústria só funciona com gente treinada para checar o resultado

O que aconteceu no Expominas

Nesta quarta (4) e quinta-feira (5) de novembro, o Expominas, em Belo Horizonte, recebe a sexta edição do Encontro Nacional de Automação (ENA 2026), promovido pela Federação das Indústrias do Estado de Minas Gerais (FIEMG) e pela Gerdau. A programação, segundo reportagem da Rádio Itatiaia, inclui painéis sobre inteligência artificial aplicada à indústria, eficiência energética, Indústria 4.0, rastreabilidade, robótica colaborativa e segurança de redes industriais.

O ponto que interessa a quem roda uma linha de produção não é a lista de palestras. É um recado que apareceu nos relatos de jovens aprendizes do Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai) presentes no evento: a IA já entrou na rotina de quem está se formando para trabalhar com automação, e isso está deixando mais evidente a falta de gente qualificada para supervisionar o que ela produz.

Aprendiz de 18 anos já usa IA para programar sistema de cliente

Manuela Maier, de 18 anos, aprendiz do Senai em desenvolvimento de sistemas, conta que integra inteligência artificial a sistemas web no dia a dia da formação. Richard Henrique, também de 18 anos, diz que as ferramentas aceleram o desenvolvimento de projetos e a automação de processos que depois podem rodar em situação real de mercado.

A reportagem cita três ferramentas usadas pelos estudantes: ChatGPT, Gemini e algo grafado como "Cloud Code", provavelmente uma referência ao Claude Code, ferramenta de codificação por agente da Anthropic que executa tarefas de programação de forma mais autônoma do que um chat comum. A diferença importa: um assistente que só responde pergunta é uma coisa, um agente que edita arquivo, roda comando e integra sistema sozinho é outra, com mais chance de erro silencioso.

A IA acelera, mas quem não sabe avaliar o resultado corre risco

O aprendiz Breno Caike, de 18 anos, resumiu o ponto central do debate:

Coisas que demorariam muito tempo podem ser aceleradas a um nível absurdo. Só que a IA tem a tendência de cometer muitos erros. Então é muito importante você ter um conhecimento prévio para fazer a supervisão se o que ela fez está realmente correto.

Breno Caike, aprendiz do Senai

Essa fala nasceu falando de sistema web, mas a lógica vale exatamente igual quando a IA entra na automação da linha. Um engenheiro de produção pode usar um assistente para rascunhar lógica de um controlador lógico programável (CLP), gerar script de integração entre um sistema de execução de manufatura (MES) e o chão de fábrica, ou escrever rotina de um robô colaborativo. A ferramenta entrega rápido. Mas quem assina o resultado continua sendo quem sabe ler aquele código e identificar o erro antes dele chegar na máquina.

Onde entra a NR-12

Isso não é só questão de qualidade de software, é questão de segurança do trabalho. A NR-12, norma que trata de segurança em máquinas e equipamentos, exige análise de risco documentada sempre que uma mudança afeta a proteção do operador, seja na parada de emergência, na barreira de luz ou na lógica que define até onde um braço robótico pode se mover perto de gente.

Essa exigência não muda porque a lógica foi rascunhada por um engenheiro ou por uma IA generativa. Muda, isso sim, a disciplina que precisa existir ao redor dela: quem gera código com IA para rodar em célula robótica ou linha automatizada precisa manter o mesmo processo de revisão técnica e registro de análise de risco que já valia antes, sem pular etapa só porque o rascunho saiu mais rápido.

A vaga existe, mas o candidato pronto não aparece

O segundo problema que o encontro expôs é de origem: falta gente formada para preencher essas vagas. Tasso Galhano, presidente do Sindicato da Indústria de Aparelhos Elétricos, Eletrônicos e Similares de Minas Gerais (SINAAES), descreveu o descompasso:

Você tem uma taxa de pessoas procurando emprego muito grande, uma taxa de empresas procurando mão de obra muito grande e eles não se encontram no meio do caminho. E eu vejo o Senai como um ponto estratégico para isso.

Tasso Galhano, presidente do SINAAES

Para quem dirige uma indústria de porte médio, isso se traduz num problema de prazo de contratação, não só de estatística setorial: a vaga de técnico de automação com alguma familiaridade em IA fica aberta mais tempo, e o candidato que aparece sabe operar a ferramenta mas não sabe avaliar se o resultado está certo (ou o contrário). A saída que o próprio evento aponta é formação técnica combinada com prática supervisionada, o modelo que o Senai já aplica nos cursos de desenvolvimento de sistemas e automação.

O que dá para levar desse encontro para dentro da fábrica

Vale ser direto sobre o que a fonte entrega e o que não entrega. O ENA 2026 trouxe depoimento de estudante e discurso de representante sindical, não um caso de fábrica com produção medida antes e depois. Não há aqui número de linha parada, custo de sensor ou tempo de retorno de investimento: é um retrato do gargalo de mão de obra, não um case de implantação.

Dito isso, dá para tirar um roteiro de piloto pequeno de um ponto específico: a necessidade de revisão técnica antes de qualquer código gerado por IA entrar em produção.

1. Escolha um projeto de automação pequeno e isolado, como uma rotina de um robô colaborativo numa célula já protegida, não uma linha inteira.
2. Use a IA só para rascunhar a lógica inicial, nunca para publicar direto no controlador.
3. Designe um técnico de automação experiente para revisar linha a linha antes do deploy, com checklist formal.
4. Registre essa revisão como parte da análise de risco exigida pela NR-12, com data e responsável.
5. Meça duas coisas no piloto: quanto tempo o rascunho por IA economizou e quantos erros a revisão humana encontrou antes de ir para a máquina.

Se o número de erros encontrados na revisão for alto, o piloto já deu a resposta mais importante: a equipe ainda precisa de mais gente treinada antes de ampliar o uso de IA na automação, não de mais ferramenta.

Fonte: Rádio Itatiaia