Indústria adota inteligência artificial, mas tecnologia sozinha não garante produtividade

Uso de IA avança entre empresas industriais, mas resultados dependem de integração, qualidade dos dados, capacitação das equipes e revisão dos processos

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa distante para parte da indústria brasileira. Entre 2022 e 2024, o percentual de empresas industriais com 100 ou mais funcionários que utilizavam algum tipo de inteligência artificial passou de 16,9% para 41,9%, segundo levantamento do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, o IBGE.

O avanço é expressivo, mas não significa que todas essas empresas já estejam conseguindo transformar tecnologia em produtividade, redução de custos ou maior competitividade.

A atividade industrial brasileira ainda apresenta um cenário de recuperação instável. Depois de acumular quatro meses consecutivos de crescimento no início de 2026, a produção industrial recuou 0,2% em maio. Na comparação com o mesmo período do ano anterior, houve variação positiva de apenas 0,2%, com crescimento em oito dos 25 ramos pesquisados pelo IBGE.

Em abril, antes da interrupção da sequência de altas, a indústria operava 4,7% acima do nível registrado antes da pandemia, mas ainda estava 12,9% abaixo do ponto mais elevado da série histórica, alcançado em maio de 2011.

Os números ajudam a revelar um dos principais desafios da transformação digital brasileira: adquirir sistemas, sensores, máquinas e plataformas não garante, automaticamente, melhores resultados.

Para Rodrigo Pascoal, empresário e consultor estratégico especializado em desenvolvimento de negócios, automação industrial, inteligência artificial aplicada à indústria e operações de M&A, muitas organizações começam seus projetos tecnológicos pela ferramenta, quando deveriam começar pelo problema que precisam resolver.

Pascoal está à frente de três empresas com atuações complementares. É CEO e fundador da RP Brasil Consultoria e participa diretamente da liderança e expansão da ESCOTECH e da GOLFO OEG. Juntas, as empresas atuam em áreas como estratégia empresarial, Corporate Finance, engenharia, instrumentação, automação, monitoramento e infraestrutura industrial.

A experiência permite ao executivo acompanhar tanto os desafios de gestão, crescimento e financiamento das empresas quanto as dificuldades práticas de implementar novas tecnologias em ambientes industriais.

“Existe uma diferença muito grande entre ter tecnologia disponível e conseguir utilizá-la para transformar uma operação. A empresa pode instalar sensores, contratar plataformas e até implementar soluções de inteligência artificial. Porém, se os processos estiverem desorganizados, se os dados não forem confiáveis e se as equipes não estiverem preparadas, o resultado será limitado”, afirma.

A tecnologia chegou antes da integração

De acordo com o levantamento do IBGE, 89,1% das empresas industriais pesquisadas utilizaram ao menos uma tecnologia digital avançada em 2024. Além da inteligência artificial, o estudo considerou recursos como internet das coisas, robótica, computação em nuvem, análise de grandes volumes de dados e manufatura aditiva.

O aumento da adoção demonstra que a transformação digital entrou definitivamente na agenda empresarial. Entretanto, a presença da tecnologia não informa, por si só, o grau de integração entre os sistemas nem o impacto efetivo sobre a operação.

Em muitas plantas industriais, equipamentos modernos convivem com sistemas antigos, informações registradas manualmente e áreas que trabalham de maneira isolada. A produção gera um conjunto de dados, a manutenção reúne outros indicadores, o setor financeiro acompanha custos e a direção recebe relatórios consolidados, mas essas informações nem sempre conversam entre si.

“A inteligência artificial depende de dados, contexto e objetivos claros. Quando cada área trabalha com uma informação diferente, a tecnologia pode até gerar análises sofisticadas, mas não necessariamente uma decisão melhor. O primeiro desafio é construir uma base operacional confiável”, explica Pascoal.

Na prática, isso significa que a digitalização precisa ser precedida por um diagnóstico dos processos.

Antes de decidir qual tecnologia será contratada, a empresa deve identificar onde estão seus gargalos, quais perdas pretende reduzir, quais indicadores precisam ser acompanhados e de que maneira a solução será incorporada à rotina.

Inovação não é sinônimo automático de produtividade

Pesquisa divulgada pela Confederação Nacional da Indústria, a CNI, em março de 2026 mostrou que 61% das indústrias brasileiras realizaram algum tipo de inovação nos três anos anteriores.

Entre as empresas que inovaram, 38% relataram aumento de produtividade, 21% conquistaram acesso a novos mercados e 19% registraram redução de custos.

Os dados demonstram que a inovação pode produzir resultados concretos, mas também deixam evidente que seu impacto não é igual para todas as organizações. Para que o investimento gere retorno, a tecnologia precisa estar vinculada a uma necessidade real da operação.

Uma empresa pode, por exemplo, instalar sensores em equipamentos estratégicos para acompanhar vibração, temperatura, pressão ou vazão. Mas, se não houver parâmetros definidos, profissionais preparados para interpretar os dados e procedimentos para agir diante de uma anomalia, o monitoramento terá pouco efeito sobre a manutenção.

O mesmo acontece com projetos de inteligência artificial voltados ao planejamento de produção, ao controle de qualidade, ao consumo energético ou à previsão de falhas.

“Não existe inteligência artificial eficiente sobre um processo que a própria empresa ainda não compreende. A tecnologia aumenta a capacidade de análise, mas não substitui engenharia, conhecimento operacional e estratégia”, ressalta Rodrigo.

Estratégia, engenharia e operação precisam conversar

A atuação de Rodrigo Pascoal nas três empresas reforça a necessidade de uma visão integrada sobre a transformação industrial.

Na RP Brasil, o executivo participa de projetos ligados a planejamento estratégico, crescimento, governança, Corporate Finance, turnaround, valuation e operações de M&A. Na ESCOTECH, acompanha soluções de engenharia aplicada, instrumentação, automação e sistemas de fluidos. Já na GOLFO OEG, atua em projetos relacionados a infraestrutura industrial, integração de sistemas, saneamento, óleo e gás, monitoramento e inteligência artificial.

Segundo ele, essa combinação é importante porque os desafios industriais raramente pertencem a uma única área.

“Uma decisão técnica possui impacto financeiro. Uma decisão de investimento modifica a operação. Uma estratégia de crescimento exige estrutura, tecnologia e capacidade de implementação. As empresas precisam deixar de tratar essas áreas como universos separados”, afirma.

Um projeto de automação pode ser tecnicamente viável, mas financeiramente mal dimensionado. Uma expansão comercial pode aumentar o faturamento, mas pressionar o fluxo de caixa e a capacidade produtiva. Uma nova plataforma pode gerar milhares de dados sem melhorar nenhuma decisão relevante.

Por isso, além da análise técnica, as organizações precisam compreender o impacto estratégico e financeiro de cada investimento.

Onde a inteligência artificial já pode gerar resultados

Na indústria, as aplicações da inteligência artificial vão muito além das ferramentas de geração de textos e imagens.

Entre os usos mais relevantes estão:

● identificação de padrões anormais de funcionamento;
● manutenção preditiva;
● monitoramento remoto de ativos;
● controle de qualidade;
● análise de imagens em ambientes operacionais;
● otimização do consumo de energia;
● planejamento de produção;
● gestão de estoques;
● avaliação de fornecedores;
● previsão de demanda;
● identificação de desperdícios;
● apoio às decisões de engenharia.

Em operações de infraestrutura crítica, como saneamento, energia, óleo e gás e petroquímica, sistemas conectados também podem ajudar a reduzir o tempo de resposta diante de falhas e aumentar a visibilidade sobre ativos geograficamente distribuídos.

Mas a implementação precisa considerar segurança operacional, conectividade, proteção dos dados, confiabilidade dos equipamentos e compatibilidade com sistemas existentes.

“Projetos industriais não começam do zero. A maioria das empresas possui ativos de diferentes gerações, equipamentos de diversos fabricantes e sistemas incorporados ao longo dos anos. O grande trabalho está justamente em criar integração sem comprometer a continuidade da operação”, explica Pascoal.

O risco da automação pela metade

Um dos erros mais frequentes é automatizar apenas uma etapa do processo sem considerar os efeitos sobre as demais áreas.

Uma linha de produção pode ganhar velocidade, por exemplo, mas passar a enfrentar gargalos no abastecimento de materiais, na inspeção de qualidade ou na expedição. Da mesma forma, a coleta de dados pode aumentar significativamente sem que a organização defina quais informações são realmente importantes.
Rodrigo Pascoal chama esse fenômeno de “automação pela metade”.

“Quando a tecnologia é aplicada de forma isolada, ela pode apenas transferir o problema de um ponto para outro. A transformação precisa ser observada de maneira sistêmica, considerando produção, manutenção, qualidade, logística, pessoas e impacto financeiro”, afirma.

Outro desafio é a ausência de indicadores anteriores à implantação. Sem uma linha de base, a empresa não consegue determinar com precisão se o projeto reduziu paradas, elevou produtividade ou diminuiu custos.
Por isso, os objetivos devem ser definidos antes da escolha da solução. Entre os indicadores possíveis estão disponibilidade de ativos, tempo médio entre falhas, consumo energético, volume de retrabalho, perdas de matéria-prima, tempo de produção e custo por unidade produzida.

Tecnologia também precisa gerar retorno financeiro

Embora a transformação digital seja frequentemente apresentada como uma agenda predominantemente tecnológica, decisões de investimento precisam considerar retorno, risco e impacto sobre o caixa.

Nem sempre o projeto mais sofisticado será o mais adequado. Em alguns casos, uma intervenção direcionada em equipamentos críticos pode produzir resultados mais rápidos do que uma transformação ampla e de alto custo.

A empresa também deve avaliar o custo de não investir. Paradas recorrentes, desperdícios, consumo excessivo de energia, baixa qualidade e perda de contratos podem representar impactos financeiros maiores do que o investimento necessário para modernizar a operação.

“O retorno não deve ser calculado apenas sobre o preço do equipamento ou do sistema. É preciso analisar o ciclo completo, incluindo redução de perdas, disponibilidade, segurança, capacidade produtiva, manutenção e vida útil dos ativos”, orienta Pascoal.

Segundo o empresário, outro erro é encerrar a avaliação no momento da implantação.

“O projeto precisa continuar sendo acompanhado. A tecnologia deve ser tratada como parte da estratégia operacional e não como uma compra encerrada depois da instalação”, acrescenta.

Transformação digital também é transformação de pessoas

A adoção de inteligência artificial e automação costuma provocar receio entre os profissionais, especialmente quando a comunicação se concentra na substituição de funções.

Para Pascoal, a maior transformação deve ocorrer na maneira como as pessoas tomam decisões e interagem com a tecnologia.

“A tecnologia assume tarefas repetitivas, processa uma quantidade maior de informações e identifica padrões que seriam difíceis de perceber manualmente. Mas são os profissionais que conhecem a operação, avaliam o contexto e tomam decisões. A empresa precisa incluir as pessoas no projeto desde o início”, diz.

Isso exige investimento em capacitação, revisão das funções e aproximação entre profissionais de tecnologia, engenheiros, operadores e gestores.

A qualificação tende a se tornar ainda mais importante nos próximos anos. Estudo do Observatório Nacional da Indústria identificou 16 ocupações que devem ganhar relevância entre 2026 e 2035 e 34 tendências tecnológicas e organizacionais com potencial de modificar o mercado de trabalho industrial.

Nesse cenário, saber operar equipamentos continuará sendo importante, mas interpretar dados, compreender sistemas integrados e participar de processos de melhoria serão competências cada vez mais exigidas.

Cinco perguntas antes de investir

Para reduzir o risco de projetos caros e pouco efetivos, Rodrigo Pascoal recomenda que as empresas respondam a cinco perguntas antes de contratar uma nova tecnologia:

1. Qual problema operacional ou estratégico queremos resolver?
2. Temos dados confiáveis para medir a situação atual?
3. Como o resultado do projeto será acompanhado?
4. As pessoas que utilizarão a tecnologia participaram da construção da solução?
5. A nova ferramenta poderá ser integrada aos equipamentos e sistemas existentes?

“Quando a empresa não consegue responder a essas perguntas, provavelmente ainda não está pronta para escolher uma ferramenta. Ela está pronta para iniciar um diagnóstico”, afirma.

Tecnologia precisa chegar ao resultado

A inteligência artificial tende a ocupar um espaço cada vez maior na indústria, principalmente diante da pressão por produtividade, redução de custos, segurança e sustentabilidade.

A questão central, porém, não será apenas quantas empresas adotaram a tecnologia, mas quantas conseguiram transformar esse investimento em melhoria operacional.

Para Rodrigo Pascoal, a competitividade industrial será construída por empresas capazes de integrar tecnologia, engenharia, finanças e estratégia.

“Não existe transformação digital sem transformação do processo. A inteligência artificial pode acelerar análises, antecipar problemas e apoiar decisões, mas o resultado acontece quando tecnologia, engenharia, estratégia e execução trabalham juntas”, conclui.

(Fotos: Arquivo Pessoal)