A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como um divisor de águas em diversos setores, e a indústria não é exceção. Em um cenário global cada vez mais competitivo e impulsionado pela transformação digital, as empresas buscam incessantemente novas formas de otimizar operações, inovar e garantir uma posição de liderança. Um novo levantamento da KPMG ilumina essa tendência, revelando que a vasta maioria dos executivos de mercados industriais não apenas reconhece, mas aposta firmemente na IA na indústria como o principal vetor para impulsionar vantagens competitivas nos próximos anos.
A Ascensão da IA na Indústria: O Cenário Atual
O relatório “Global Tech Report 2026: Industrial Manufacturing”, conduzido pela KPMG, entrevistou 258 executivos em diversos países, incluindo 20 participantes brasileiros. Os resultados sublinham uma percepção clara e unânime: a tecnologia é a força motriz por trás da inovação e do crescimento. As indústrias, tradicionalmente baseadas em processos físicos e máquinas, estão passando por uma revolução digital, onde a Inteligência Artificial na indústria se destaca como a ferramenta mais promissora. Desde a otimização de linhas de produção até a manutenção preditiva e a personalização em massa, a IA oferece um leque vasto de aplicações que redefinem a eficiência e a capacidade de resposta do setor.
IA como Impulsionador de Valor e os Desafios dos KPIs Tradicionais
A pesquisa da KPMG aponta que 80% dos executivos acreditam que a inteligência artificial tem o poder de ampliar significativamente o valor gerado pelos investimentos das empresas. Essa crença se baseia na capacidade da IA de processar grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e automatizar decisões, resultando em ganhos de eficiência, redução de custos e novas oportunidades de negócio. No entanto, o entusiasmo vem acompanhado de um desafio importante: 59% dos entrevistados afirmam que os indicadores tradicionais de desempenho (KPIs) não são mais suficientes para medir os resultados e o retorno sobre o investimento (ROI) obtidos com a tecnologia.
Medindo o Sucesso da Inteligência Artificial na Indústria
A dificuldade em quantificar o impacto da IA com métricas convencionais ressalta a necessidade de uma reavaliação. Muitos dos benefícios da IA são qualitativos ou de longo prazo, como a melhoria da qualidade do produto, a satisfação do cliente, a redução de riscos ou a capacidade de inovar mais rapidamente. Isso exige que as empresas desenvolvam novos frameworks de avaliação, focados não apenas em eficiência operacional, mas também em inovação, sustentabilidade e resiliência. A capacidade de medir o verdadeiro valor da IA na indústria será um diferencial para as organizações que buscam escalar seus projetos com sucesso.
Colaboração Multidisciplinar e Governança Centralizada para Projetos de IA
A implementação de soluções de IA complexas requer mais do que apenas tecnologia; exige uma abordagem estratégica e colaborativa. O estudo da KPMG revela que 87% dos executivos consideram a colaboração multidisciplinar essencial para estruturar iniciativas de inteligência artificial. Isso significa unir equipes de TI, engenharia, operações, vendas e marketing para garantir que as soluções de IA estejam alinhadas com os objetivos de negócio e sejam integradas de forma eficaz. Além disso, 70% defendem um modelo centralizado, liderado pela área de tecnologia da informação, para a implementação dessas soluções. Essa centralização pode garantir governança, segurança e padronização, aspectos cruciais para a escalabilidade.
Flávia Spadafora, sócia-líder do setor de mercados industriais da KPMG no Brasil, enfatiza a relevância da tecnologia: “A tecnologia é o principal viabilizador para a maior parte dos projetos, e as empresas de mercados industriais estão adotando os recursos digitais, incluindo ferramentas emergentes como inteligência artificial nos negócios. O relatório de tecnologia mostra que trata-se de um dos setores mais maduros de todos em termos de infraestrutura de rede e nuvem.” Essa maturidade em infraestrutura é um pilar para a adoção bem-sucedida da IA na indústria.
O Futuro Imediato: Escala, Qualidade de Dados e Cibersegurança
O otimismo em relação à IA se traduz em planos concretos. O relatório indica que 68% das empresas esperam colocar projetos de IA em escala nos próximos 12 meses. No entanto, a expansão acelerada vem acompanhada de preocupações significativas. A pesquisa identificou um aumento da atenção à qualidade dos dados e à segurança digital. Para 76% dos executivos, dados não confiáveis representam o principal risco associado à inteligência artificial, destacando que “Garbage In, Garbage Out” (lixo entra, lixo sai) continua sendo uma verdade universal no mundo da IA. Em paralelo, 48% afirmam que pretendem ampliar significativamente os investimentos em segurança cibernética ao longo do próximo ano.
A Importância Crucial da Qualidade de Dados para a IA na Indústria
A qualidade dos dados é a espinha dorsal de qualquer sistema de IA eficaz. Modelos de Machine Learning e Deep Learning dependem de dados precisos, completos e relevantes para aprender e tomar decisões. No contexto da IA na indústria, onde os dados podem vir de sensores em máquinas, sistemas de controle de produção, ou cadeias de suprimentos complexas, garantir a integridade e a confiabilidade dessas informações é um desafio monumental, mas indispensável. Investir em ferramentas de governança de dados, limpeza de dados e estratégias de coleta robustas é fundamental para mitigar os riscos e maximizar o potencial da IA.
Ricardo Roa, sócio-líder do setor automotivo da KPMG no Brasil, complementa: “A eficiência operacional é o foco principal desses investimentos, mas a segurança cibernética aprimorada também é uma preocupação central em um ambiente repleto de ameaças. No entanto, à medida que avançamos é encorajador ver que os mercados industriais estão investindo adequadamente e tornando seus processos mais inteligentes. Os vencedores provavelmente serão aqueles que fizerem isso com um alinhamento estratégico de valor comercial por toda a empresa.” Esta visão reforça a necessidade de uma abordagem holística, onde a Inteligência Artificial na indústria não é apenas uma ferramenta, mas parte de uma estratégia de negócios mais ampla e segura.
Conclusão: Alinhamento Estratégico e Inovação Contínua
O relatório da KPMG oferece uma visão clara e otimista sobre o futuro da IA na indústria. A percepção de que a Inteligência Artificial é uma vantagem competitiva inegável permeia a liderança do setor, impulsionando investimentos e a busca por inovação. Contudo, o caminho para o sucesso não está isento de obstáculos. Desafios como a redefinição de KPIs, a garantia da qualidade dos dados e o fortalecimento da cibersegurança exigirão uma gestão estratégica e investimentos contínuos. As empresas que souberem integrar a IA de forma colaborativa, com governança e foco na segurança, estarão mais preparadas para colher os frutos da transformação digital e se destacar no mercado global. [LINK_INTERNO] Para mais detalhes sobre as tendências tecnológicas que moldam o setor, você pode consultar o site oficial da KPMG.
FAQ sobre IA na Indústria
O que torna a IA uma vantagem competitiva na indústria?
A Inteligência Artificial oferece uma vantagem competitiva na indústria ao automatizar processos, otimizar operações, realizar manutenção preditiva, melhorar o controle de qualidade e permitir a personalização em massa. Ela capacita as empresas a tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados, resultando em maior eficiência, redução de custos, inovação de produtos e uma resposta mais ágil às demandas do mercado.
Quais são os principais desafios ao implementar IA no setor industrial?
Os principais desafios incluem a dificuldade em medir o ROI da IA com KPIs tradicionais, a garantia da qualidade e confiabilidade dos dados (76% dos executivos veem isso como risco), a necessidade de segurança cibernética robusta e a gestão de projetos de IA que requerem colaboração multidisciplinar e, muitas vezes, uma governança centralizada da TI.
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