IA avança 55% na indústria em um ano, mas poucas empresas têm estratégia antes de escalar

A adoção de inteligência artificial na indústria ganhou um ritmo que não se via antes. Segundo o levantamento "The state of AI in early 2024", divulgado pela consultoria McKinsey no início de 2024, 72% das empresas consultadas globalmente já tinham implementado alguma solução de IA naquele ano. O número representa um salto de 55% em relação a 2023.

O dado é global e não fala especificamente do parque industrial brasileiro, mas serve de termômetro para quem decide onde entra orçamento de tecnologia aqui dentro. O artigo que deu origem a esta análise, publicado no Segs em setembro de 2025 e assinado por Walter Sanches, diretor de TI e Planejamento da Termomecanica (empresa líder na transformação de cobre e suas ligas), chama atenção para um ponto que interessa direto a quem está no comando: a velocidade da adoção não vem acompanhada, na mesma proporção, de estratégia.

O salto rápido esconde um risco de decisão apressada

Quando a adoção cresce por pressão competitiva (o concorrente já usa, o board está cobrando, o fornecedor está empurrando) em vez de nascer de um problema de negócio bem definido, o projeto tende a custar mais e entregar menos. Não é um defeito da tecnologia: é um defeito de processo de decisão.

O padrão que aparece nas experiências mais consistentes, segundo o material consultado, é sempre o mesmo: diagnóstico primeiro, prioridades definidas em seguida, métrica de sucesso escolhida antes de qualquer ferramenta entrar na linha. Só depois disso vem a cotação de sensor, de câmera, de licença de software e da pessoa que vai operar o sistema no dia a dia.

Isso muda a pergunta que o gestor deve levar para a reunião de orçamento. Em vez de "qual fornecedor de IA contratamos", a pergunta correta é "qual gargalo específico da nossa linha queremos reduzir, e como vamos medir se reduziu". Sem essa segunda pergunta respondida, qualquer contrato assinado é aposta, não investimento.

O relatório do MIT aponta onde o dinheiro se perde

O relatório "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", publicado pelo Massachusetts Institute of Technology em 2025, trouxe um dado que vale para quem assina contrato: a principal causa de fracasso em projetos de IA generativa não é a tecnologia em si, é o uso inadequado dela dentro da operação. Em outras palavras, a ferramenta funciona, mas a empresa não soube onde encaixá-la.

O mesmo relatório recomenda que gerentes de linha de frente, não só a diretoria de tecnologia, participem da escolha das ferramentas, porque são eles que sabem onde o processo trava de verdade. Isso tem implicação direta de governança: decisão de IA tomada só no andar de cima, sem ouvir quem opera a máquina, tende a comprar solução genérica demais para o problema real.

Soma-se a isso um gargalo estrutural que qualquer diretor de operações já sentiu na pele: falta gente. Faltam profissionais de ciência de dados, de engenharia de automação e de governança de dados qualificados o bastante para sustentar esses projetos depois que o piloto termina. Contratar a ferramenta é a parte fácil; manter o time que vai cuidar dela no médio prazo é o que costuma faltar no orçamento inicial.

Nem todo setor está no mesmo ponto, e isso não é sobre dinheiro

Setores de base tecnológica mais intensa, como automotivo e financeiro, chegaram a níveis mais sofisticados de integração entre IA, internet das coisas (sensores conectados que coletam dado em tempo real da linha) e analytics. Outros setores ainda estão em fase de experimentação pontual, testando uma aplicação isolada sem conectá-la ao resto da operação.

A diferença não é só caixa disponível. É a capacidade de montar um ecossistema onde a IA conversa com outras tecnologias já instaladas, como a infraestrutura de internet das coisas que já alimenta a linha e sistemas de rastreabilidade baseados em blockchain para cadeias de suprimento. Uma fábrica pode ter orçamento robusto e ainda assim travar nessa integração, se os sistemas não foram desenhados para trocar dado entre si.

Na prática de manufatura, os casos de uso mais citados nesse tipo de levantamento envolvem monitoramento de linha para identificar gargalo, recomendação automática de ajuste de processo, apoio à decisão de manutenção preventiva e corretiva, e previsão de demanda mais precisa para reduzir estoque parado. Nenhum desses exemplos, porém, vem acompanhado de número de fábrica específica, setor, porte ou medição de antes e depois no material consultado. São descrições de categoria de uso, não casos fechados, e vale tratar como tal: a diferença entre um caso real e um exemplo de categoria é justamente o número que falta aqui.

O que muda para quem vai decidir o próximo piloto

A base de tudo, segundo o material, é a qualidade do dado que alimenta o sistema. Sem dado confiável, a IA não corrige a fragilidade da operação, ela amplia o erro já existente e com mais velocidade. Isso vale tanto para manutenção preditiva quanto para inspeção de qualidade por visão computacional (câmera que reconhece defeito na peça comparando com um padrão aprendido).

Antes de aprovar orçamento para rodar em mais de uma linha, o roteiro que faz sentido seguir é:

1. Escolher um gargalo único e mensurável (parada não programada, retrabalho, estoque parado) numa linha só.
2. Definir a métrica de antes, com data e valor registrado, antes de qualquer sistema entrar.
3. Orçar separadamente sensor, câmera, licença de software, integração com o sistema existente e a hora da pessoa que vai operar e validar o resultado.
4. Rodar o piloto por um período fixo e comparar a métrica de depois com a mesma régua usada antes.
5. Só escalar para outra linha se o ganho aparecer no número, não na percepção de quem está no projeto.

Quando o sistema piloto envolve ajuste automático de parâmetro de máquina perto de operador, vale redobrar o cuidado com a segurança do processo: revisar a análise de risco da máquina sempre que uma decisão antes tomada por pessoa passa a ser sugerida, ou executada, por um sistema automatizado, e documentar essa mudança antes de liberar o piloto para rodar com gente ao lado da linha.

Fonte 1: Segs (https://www.segs.com.br/demais/429613-inteligencia-artificial-na-industria-precisa-de-estrategia-antes-de-escala)

Title: Inteligência artificial na indústria precisa de estratégia antes de escala

URL Source: https://www.segs.com.br/demais/429613-inteligencia-artificial-na-industria-precisa-de-estrategia-antes-de-escala

Published Time: 2025-09-11 21:15:31

Markdown Content: A inteligência artificial deixou de ser tratada como promessa e ocupa espaço relevante na indústria há alguns anos. Mas os dados de 2024 indicam que a trajetória de adoção ganhou velocidade incomum. Segundo o levantamento “The state of AI in early 2024”, da McKinsey, 72% das empresas globais implementaram soluções de IA no último ano, o que representa um salto de 55% em comparação a 2023.

O avanço impressiona pelo salto em tão curto espaço de tempo, embora também desperte questionamentos sobre a solidez desse movimento. Em muitos casos a decisão de investir nasce da pressão competitiva mais do que de estratégias de negócio bem definidas, o que amplia o risco de iniciativas apressadas e com retorno restrito.

Os ganhos observados até agora mostram, no entanto, que existe um padrão entre as experiências mais consistentes. Organizações que iniciam pelo diagnóstico, estabelecem prioridades e definem métricas claras antes de buscar ferramentas tendem a conseguir associar a IA a ganhos concretos de produtividade e inovação, consolidando a tecnologia como parte de um processo estruturado de transformação.

A recente pesquisa “Performance Drivers 2024”, da Staufen, inclusive, aponta para ganhos relevantes de produtividades associadas à utilização da IA. Mas isso depende categoricamente dos objetivos levados em consideração e da estratégia de implementação utilizada por cada uma das empresas.

Essa evolução recente mostra que a maturidade na aplicação de IA não avança de maneira uniforme entre os diversos setores. Aqueles de base tecnológica mais intensa, como o automotivo e o financeiro, conseguiram alcançar níveis sofisticados de integração, enquanto outras ainda percorrem estágios iniciais, em que prevalece a experimentação. A diferença, no entanto, não se explica apenas por capital disponível ou acesso a infraestrutura, mas pela capacidade de construir ecossistemas que conectam a IA a outras tecnologias de transformação.

Soluções como machine e deep learning têm contribuído para análises preditivas mais refinadas, a Internet das Coisas (IoT) tem ampliado o volume e a qualidade de dados em tempo real e o blockchain já demonstra utilidade em cadeias de suprimentos que dependem de rastreabilidade e transparência.

A combinação desses elementos fortalece a autonomia e a resiliência dos processos produtivos, mas os ganhos mais expressivos surgem quando a aplicação da IA está associada a problemas bem definidos. O risco de multiplicar usos sem critérios permanece presente e tende a comprometer o potencial de transformação, pois dispersa esforços e recursos em soluções de pouca efetividade.

Benefícios da inteligência artificial na indústria

Os avanços observados no último ano demonstram que a tecnologia, por si só, não garante resultados. A experiência prática mostra que as empresas que iniciaram pela identificação de lacunas, definição de métricas e análise detalhada de processos foram as que mais avançaram na incorporação estruturada da IA.

Na manufatura, por exemplo, quando seguido esse caminho, é possível integrar sistemas capazes de monitorar linhas de produção, identificar gargalos, recomendar ajustes automáticos e apoiar decisões sobre manutenção preventiva e corretiva, além de viabilizar previsões de demanda mais precisas, reduzindo estoques excedentes e minimizando perdas.

Esses exemplos demonstram que a inteligência artificial gera valor quando está amparada em um processo disciplinado de diagnóstico e planejamento. A tecnologia isolada, sem essa base, tende a se transformar em um acessório dispendioso, sem aderência ao negócio e sem impacto sustentável nos resultados.

Obstáculos para a utilização da IA na indústria

Apesar dos avanços, a implementação da inteligência artificial na indústria ainda encontra obstáculos de natureza estrutural que não se limitam às barreiras técnicas. A ausência de dados de qualidade permanece como um dos principais fatores de risco, já que compromete a confiabilidade das análises e pode induzir decisões equivocadas. A tecnologia, isoladamente, não corrige essa fragilidade e, quando aplicada sem bases sólidas, tende a reproduzir erros em vez de gerar valor.

O recente relatório “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, publicado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT), revelou que a principal razão para algumas situações de fracasso é a incapacidade da utilização adequada da ferramenta, reforçando a necessidade de empresas repensarem a direção correta para a utilização de maneira consciente e agregadora.

O relatório em linhas gerais aponta que é necessário driblar os desafios com estratégias que contem com gerentes na linha de frente da definição das ferramentas corretas, para que se integrem de forma concreta aos mecanismos e necessidades de cada empresa, sendo adaptadas ao longo do tempo.

Além das questões relacionadas à utilização correta da IA, esse quadro é agravado pela escassez de profissionais especializados em ciência de dados, engenharia de software e automação avançada, somada à carência de estruturas consistentes de governança e de mecanismos adequados de supervisão humana.

A transformação também depende da cultura organizacional, pois a introdução de tecnologias disruptivas exige o engajamento das lideranças e o preparo contínuo das equipes em todos os níveis, do operacional ao administrativo e técnico. O alinhamento entre pessoas, processos e objetivos é determinante para reduzir resistências, assegurar a adesão aos novos modelos de trabalho e consolidar o retorno sobre os investimentos realizados.

Nesse contexto, a criação de uma base sólida de dados configura um pré-requisito inegociável. Estruturar fluxos de coleta, padronizar informações e adotar modelos de governança robustos não apenas fortalece a efetividade dos sistemas baseados em IA, como também garante que funcionem de maneira segura e integrada ao negócio.

Perspectivas futuras

O desenvolvimento da inteligência artificial aponta para um horizonte em que a tecnologia passa a influenciar não apenas atividades operacionais, mas também decisões estratégicas de maior complexidade. Hoje a aplicação está concentrada em tarefas repetitivas e na automação de processos, mas há um movimento consistente em direção à personalização em tempo real e à integração com ambientes cada vez mais conectados.

A convergência entre IA, IoT, computação em nuvem e analytics abre espaço para sistemas industriais capazes de antecipar oscilações de demanda, responder a falhas operacionais e adaptar-se de maneira autônoma a diferentes cenários regulatórios e de mercado.

Ainda assim, a consolidação desse futuro não ocorrerá de forma homogênea. Enquanto algumas empresas já avançam para níveis mais sofisticados de integração, outras precisam antes consolidar suas bases de dados, definir objetivos de longo prazo e alinhar estratégias de adoção. O que a experiência de 2024 e, principalmente, de 2025 já indica é que a clareza de propósito se tornou condição decisiva. Empresas que tratam a IA como parte de uma transformação sustentada por pessoas, processos e dados colhem resultados tangíveis e fortalecem sua competitividade. As que dispersam esforços em uma corrida desnecessária por iniciativas desconectadas, tendem a acumular frustrações e desperdícios.

O movimento de incorporação da inteligência artificial na indústria continuará crescendo, mas a trajetória das empresas não será definida pela velocidade com que aderem à tecnologia. O fator que determinará a relevância de cada uma nesse processo é a qualidade das escolhas e a capacidade de transformar a IA em parte integrante do modelo de negócio, com impacto real em toda a cadeia de valor.

Homem em pé com terno O conteúdo gerado por IA pode estar incorreto.

Walter Sanches é Diretor de Tecnologia da Informação e Planejamento da Termomecanica, empresa líder na transformação de Cobre e suas ligas.

Fonte: Segs