Indústria de alimentos: 82% quer investir em IA, mas só 29% já automatiza

O hiato entre a vontade e a capacidade

Uma pesquisa publicada pela Food Connection, em artigo assinado por Carlos Eduardo Carvalho, CEO da consultoria Bridge & Co., mostra um descompasso que todo conselho de indústria de alimentos deveria olhar antes de aprovar um orçamento de inteligência artificial. Hoje, 29% das empresas do setor já usam alguma estratégia de automação baseada em IA ou robótica. Ao mesmo tempo, 82% afirmam que vão investir em IA e automação nos próximos dois a três anos.

A distância entre os dois números não é só velocidade de adoção. É um território onde, segundo o autor, boa parte dos projetos de IA vai ganhar escala ou morrer como piloto: a prontidão dos dados que vão alimentar o modelo. Para quem decide onde entra o investimento, essa é a pergunta que precede qualquer escolha de fornecedor ou de caso de uso.

Por que o chão de fábrica de alimentos pesa tanto nessa conta

A indústria de alimentos é o maior setor da indústria de transformação brasileira. Segundo pesquisa da ABIA citada no artigo, faturou R$ 1,388 trilhão em 2025, crescimento de 8,02% sobre o ano anterior, o equivalente a 10,9% do PIB, com exportações de US$ 66,73 bilhões. Numa operação desse porte, um ponto percentual de perda ou de queda no OEE (a sigla em inglês para eficiência global do equipamento, o indicador que mede quanto do tempo e da capacidade de uma máquina é realmente aproveitado) representa um volume de dinheiro que justifica qualquer ambição de IA.

O problema, como escreve o autor, é que a IA não corrige a base sobre a qual é instalada. Se o modelo é treinado sobre uma estrutura de dados deficitária, ele amplia os erros que encontra, em vez de corrigi-los. E o risco não é teórico: o Gartner estima que 63% das organizações não têm, ou não sabem se têm, práticas de gestão de dados adequadas para IA, e prevê que, até 2026, as empresas vão abandonar 60% dos projetos de IA que não estiverem sustentados por dados prontos. São números multissetoriais, mas nada na pesquisa da indústria de alimentos sugere que o setor esteja em situação melhor.

As cinco dimensões que decidem se o piloto vira escala

O artigo propõe uma régua de cinco dimensões para medir se uma operação está pronta para IA. Para quem aprova orçamento, cada linha da tabela é uma pergunta que vale fazer ao time antes de assinar qualquer contrato de fornecedor.

O MES citado na tabela é o sistema que acompanha a produção em tempo real dentro da fábrica (ordens, tempos de ciclo, paradas). Ele costuma guardar o dado mais rico sobre o que acontece na linha, mas, segundo o artigo, raramente conversa de forma automática com o ERP que a diretoria usa para decidir.

Duas dimensões merecem atenção redobrada de quem está no topo da decisão. A primeira é dados mestres: o artigo cita que 71% das empresas relatam atritos operacionais com fornecedores causados por processos manuais e desatualizados, o que significa que o problema não fica só dentro da fábrica, ele contamina a cadeia inteira. A segunda é governança: nomear um dono para cada dado crítico (ingredientes, produtos, fornecedores, equipamentos) é, nas palavras do autor, uma decisão de gestão, não de tecnologia, e das mais baratas que uma empresa pode tomar.

Vale notar que a ausência de dono do dado não é só um problema de eficiência. Sem responsável definido por quem coleta, corrige e guarda um dado crítico, fica mais difícil responder quem presta contas se esse dado alimentar uma decisão errada ou vazar, o que tem implicação direta em compliance sob a LGPD, ainda que o artigo não trate desse ponto especificamente.

Três estágios: onde a maioria das empresas brasileiras está hoje

O artigo organiza a maturidade de dados em três estágios, e o diagnóstico da sua empresa nessa escala diz mais sobre o investimento certo do que qualquer apresentação de fornecedor:

1. Reativo: os dados existem em silos e são consolidados manualmente para o relatório do mês.
2. Estruturado: dados mestres governados, integração parcial entre fábrica e gestão, dashboards em que as pessoas confiam.
3. Pronto para IA: dado contextualizado, com dono e disponível em tempo útil, de forma que o piloto não dependa de uma limpeza heroica a cada novo caso de uso.

Segundo o autor, o erro mais comum que ele observa na consultoria é tentar saltar do primeiro estágio direto para o terceiro comprando uma ferramenta de IA. O resultado típico é um piloto bonito na planta onde foi testado e impossível de replicar na segunda unidade, porque a base de dados que sustentou o resultado era local e manual.

Dois casos citados no artigo ilustram o que muda quando a fundação vem antes da ferramenta. A Ajinomoto usa IA para reduzir perdas analisando milhares de variáveis de processo, e o próprio texto credita a centralização e a contextualização dos dados como condição para transformar casos isolados em solução escalável.

A Cargill, por sua vez, construiu uma base de Lean Manufacturing e TPM (métodos de gestão industrial focados em eliminar desperdício e manter o equipamento em condição ideal) ao longo de cerca de uma década antes de escalar IA, e hoje mantém uma academia interna para treinar times na criação de agentes. Nenhum dos dois casos vem com números de antes e depois na fonte, o que por si só reforça o ponto do artigo: o ganho mensurável depende de uma base que, nos dois exemplos, levou anos para amadurecer.

O payback que trava o investimento certo

Existe uma barreira cultural que pesa especialmente para quem decide orçamento no Brasil. A fundação de dados raramente se paga em doze meses, e a região é particularmente impaciente com isso. Em 2023, executivos da Alemanha e do Japão indicaram 3,5 anos como payback aceitável para projetos de tecnologia. Na América Latina, a resposta média foi de menos de um ano.

Essa diferença de expectativa explica por que tantas empresas preferem comprar uma ferramenta de IA pronta a investir na base de dados que a sustenta: a ferramenta promete resultado rápido, a fundação não. O argumento do artigo é que isso é um erro de classificação contábil. Se o dado é tratado como despesa de projeto, ele sempre perde a disputa por orçamento contra algo com retorno mais visível no curto prazo. Se for tratado como ativo de infraestrutura, no mesmo patamar de uma linha de produção ou de uma câmara fria, a conta muda, porque ninguém exige que a fundação de um galpão se pague sozinha em um ano.

O que perguntar antes de assinar o investimento

O artigo não recomenda esperar a casa toda arrumada para começar. Três movimentos, segundo o autor, já mudam o resultado de um piloto de IA:

• Escolher um caso de uso de valor concreto (perdas, OEE, qualidade) e auditar só os dados daquele caso, em vez de abrir um programa genérico de governança de dados para a empresa inteira.
• Nomear donos para os dados mestres mais críticos: ingredientes, produtos, fornecedores e equipamentos.
• Medir a prontidão de dados antes de aprovar o orçamento de IA, usando as cinco perguntas da tabela como ponto de partida.

Para quem está no conselho ou na diretoria, a tradução prática é pedir ao time dois números antes de assinar qualquer contrato: em qual das cinco dimensões a operação falha hoje, e em qual dos três estágios de maturidade ela está. Um piloto aprovado sem essa resposta corre o risco real, segundo o Gartner, de entrar na estatística dos 60% de projetos de IA abandonados até 2026 por falta de dados prontos. A pergunta que o artigo deixa no ar não é qual ferramenta de IA escolher, é se a base de dados da empresa aguenta o caso de uso que ela está prestes a comprar.

Fonte: Food Connection