Na indústria, a IA que funciona hoje tira atrito do cadastro, não decide pela fábrica

A promessa era grande, o que sobrou é mais simples

A inteligência artificial chegou à indústria prometendo fábrica autônoma, decisão sem gente no meio e custo despencando. Na prática, o que já roda em chão de fábrica é mais modesto. É o que defende Odair Gollo, consultor sênior de implantação de ERP e desenvolvedor na Azimut do Brasil (fabricante de iates de luxo) e sócio da 19 Projetos de Tecnologia Ltda, em entrevista publicada pelo jornal A Crítica em 16 de outubro de 2026.

A IA que dá resultado hoje na indústria é discreta. Ela não substitui a fábrica, ela tira atrito dela.

Odair Gollo, consultor de implantação de ERP

Onde a IA já entrega: tira trabalho chato de cima da equipe

Para Gollo, o ganho concreto está nas tarefas repetitivas e de alto volume, não em decisão estratégica. O caso mais maduro é o assistente virtual interno, o chatbot que responde dúvida de colaborador sobre processo e sistema sem passar pelo suporte técnico.

O chatbot bem treinado reduz a fila do suporte e libera a equipe técnica para o que exige raciocínio.

Odair Gollo

A outra frente é a automação de cadastro: leitura de documento, conferência de dado e lançamento automático em sistema. Na prática, é nota fiscal, pedido de compra ou ficha técnica que seria digitada à mão entrando sozinha no ERP, com revisão humana só na exceção. Gollo chama isso de trabalho invisível: "é onde a empresa perde dias", e quando isso passa a levar horas, o efeito aparece no caixa.

O que ainda não existe: fábrica que se gerencia sozinha

A fábrica que decide por conta própria continua distante, e o motivo raramente é o algoritmo. Para Gollo, o problema é a base de dado.

IA depende de dado confiável. Se o processo está mal desenhado e o cadastro está sujo, a inteligência artificial só vai errar mais rápido.

Odair Gollo

O diagnóstico não é só brasileiro. Gollo está abrindo uma empresa de tecnologia na Flórida voltada a automação de processos e integração de sistemas, e diz enxergar o mesmo gargalo em empresas americanas de portes diferentes: sistema que não conversa com sistema, decisão tomada com dado incompleto. Vale o alerta para quem acha que lá fora a maturidade já resolveu isso.

A ordem que decide se o projeto emperra

Segundo Gollo, muita empresa quer começar pelo fim: compra a ferramenta de IA antes de arrumar a casa. A sequência que ele defende é outra, e ela se aplica tanto a uma planta de autopeças quanto a um estaleiro de barco sob medida.

1. Mapear e redesenhar o processo como ele é hoje, sem IA.
2. Integrar os sistemas que já existem (ERP, MES, planilha paralela) para que o dado trafegue sem retrabalho manual.
3. Só então aplicar IA em cima de um processo limpo e de sistemas que conversam.

"Sem um ERP bem parametrizado e setores conversando entre si, não vai existir base para nenhum processo", resume Gollo. Na leitura deste texto, pular a etapa 1 e 2 para chegar direto na 3 tende a sair mais caro depois do que organizar antes.

Três erros que travam o projeto antes de começar

Gollo aponta três equívocos recorrentes em fábrica que tenta adotar IA:

• Comprar a ferramenta antes de definir o problema. A pergunta certa não é onde usar IA, é onde a planta perde tempo e dinheiro hoje.
• Ignorar as pessoas. Sem treinamento, o operador contorna o sistema novo e volta para a planilha que já conhece.
• Esperar retorno imediato. Projeto que dá certo começa pequeno, numa linha ou num processo só, mede resultado, e só depois ganha escala.

A próxima fronteira: rastrear peça por peça num produto sob medida

Gollo vê a rastreabilidade como o terreno mais promissor, em especial para indústria de produto personalizado como a náutica, onde cada unidade sai com configuração própria. Cruzar dados de engenharia, de produção e de pós-venda abre espaço para prever falhas e antecipar demandas.

Quem organizou a casa nos últimos anos vai colher primeiro. A IA premia quem fez a lição de casa.

Odair Gollo

A lógica vale para qualquer fábrica que trabalha com lote, série ou variação de configuração por cliente: máquina sob medida, equipamento industrial, linha de produto customizado. Se o histórico de engenharia e de manutenção já está integrado ao sistema de produção, a IA tem o que cruzar. Se está em planilha solta, não tem.

O que falta nesse retrato: nenhum número, nenhum case fechado

Vale o registro para quem decide investimento: as falas de Gollo são leitura de quem implanta esses projetos no dia a dia, não um estudo de caso fechado. A fonte não traz nome de fábrica, redução medida em percentual ou em reais, nem prazo entre antes e depois. É diagnóstico de especialista, útil para decidir prioridade, mas não é case pronto para replicar de olho fechado. Quem quiser number para justificar orçamento vai ter que medir na própria planta, no piloto.

Como testar sem parar a linha

Um piloto honesto nesse formato não pede comprar sensor nem câmera. O investimento está em outro lugar: licença do software de automação documental ou da plataforma de chatbot, horas de integração com o ERP que já existe na empresa, e a pessoa que vai curar regra e exceção nos primeiros meses, porque nenhuma ferramenta acerta cadastro sujo sozinha.

O teste cabe numa área só: escolher um processo de alto volume e baixo risco, como cadastro de nota fiscal de um único setor de compras ou dúvida recorrente de um turno. Medir o tempo médio de hoje, rodar o piloto por algumas semanas com dado real do próprio ERP, e medir de novo. Se o tempo não caiu, o problema provavelmente está no processo por trás, não na ferramenta, e é aí que vale voltar ao mapeamento antes de tentar outra IA.

Fonte: A Crítica