A adoção de inteligência artificial no planejamento da manufatura brasileira está em uma fase de transição, com níveis distintos de maturidade entre as indústrias do país. A tecnologia é cada vez mais utilizada em tarefas de previsão, análise de dados e apoio à decisão. Dados recentes mostram que, segundo o 2026 State of Industrial AI Report, da Cisco, 66% das organizações industriais brasileiras pesquisadas já utilizam inteligência artificial em operações industriais em tempo real, superando a média global de 61%.
No entanto, Adriano Picchi, gerente de negócios da DKP Consultoria, observa que a tecnologia ainda é rara em ambientes onde participa diretamente da programação da produção. “O próximo estágio será utilizar a IA de forma contínua, acompanhando pedidos, estoques, capacidade, recursos e eventos da fábrica”, afirma Picchi.
Pressões do mercado e mudanças necessárias
O cenário atual da indústria é marcado por um ambiente mais volátil, com oscilações de demanda, custos e disponibilidade de materiais. Clientes exigem prazos menores e maior confiabilidade nas entregas, tornando os modelos tradicionais de planejamento menos eficazes. Picchi explica que, embora o ERP concentre muitas informações, ele normalmente depende da análise humana para tomar decisões. A IA pode interpretar grandes volumes de dados, identificar relações e simular alternativas, promovendo um planejamento mais rápido e preventivo.
Estatísticas da Pintec Semestral, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), revelam que o uso de inteligência artificial nas indústrias com 100 ou mais empregados aumentou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, com a área de produção registrando 52% de uso.
Impacto na rotina das indústrias
Picchi destaca que a principal mudança não será a substituição de pessoas, mas sim o deslocamento do trabalho humano para a gestão de exceções e decisões de maior valor agregado. A IA poderá monitorar pedidos e materiais, sinalizando desvios antes que se tornem problemas maiores. No chão de fábrica, dispositivos como celulares e tablets poderão guiar os operadores durante a execução, enquanto a visão computacional pode comparar imagens da execução com padrões esperados.
Desafios a serem superados
Apesar dos avanços, a adoção plena da inteligência artificial enfrenta obstáculos significativos. Picchi aponta que os principais desafios incluem a qualidade dos dados, integração entre sistemas e mudança cultural nas equipes. Apenas 51% das organizações conseguem estruturar uma base de dados limpa antes de escalar iniciativas digitais, e 60% relatam perda de valor devido à baixa qualidade das informações, conforme pesquisa da PwC.
Para Picchi, a tendência é que a inteligência artificial se consolide como uma camada entre o ERP, os gestores e a operação fabril, atuando no planejamento e na correção de desvios, além de aprender continuamente com os dados gerados.
Opinião
A adoção da inteligência artificial nas indústrias brasileiras é um passo positivo, mas a superação dos desafios relacionados à qualidade dos dados e à cultura organizacional será crucial para o sucesso dessa transformação.
