IA na Manufatura: desafios comuns e caminhos para superá-los
A Inteligência Artificial (IA) está redefinindo os rumos da Manufatura e acelerando transformações que antes pareciam distantes. Em meio a uma corrida global, o setor está entre os que mais avançam na adoção da tecnologia, no Brasil e no mundo.
Em 2025, cerca de 65% das empresas brasileiras de Manufatura já utilizam a IA em suas operações, segundo análise do Boston Consulting Group (BCG) em parceria com o Fórum Econômico Mundial. A expectativa é de crescimento acelerado, tanto em adoção quanto em investimento, com a IA se tornando prioridade estratégica para a maioria das organizações.
O cenário brasileiro acompanha a performance e a tendência global de expansão do uso de modelos inteligentes no segmento. Não é à toa: de acordo com estudos da McKinsey e de outras consultorias, a adoção da tecnologia no setor manufatureiro pode aumentar a produtividade de 30% a 70%, além de reduzir os custos operacionais em até 30%.
A IA também contribui para a redução em 40% a 60% de erros humanos, que geram retrabalho, e permite a customização em massa, sem comprometer a eficiência da produção. O uso vai desde automação de processos produtivos até aplicações em finanças, logística e manutenção preditiva. A IA absorve tarefas corriqueiras, mas também participa ativamente de iniciativas de inovação.
Apesar do potencial promissor, a implementação de soluções de IA na Manufatura não é isenta de desafios. Confira, neste artigo, os principais obstáculos enfrentados no segmento, estratégias eficazes e soluções práticas para superá-los. Saiba como se preparar para essa nova era e extrair o melhor dessa tecnologia.
Desafios comuns na implementação de IA na Manufatura e soluções para enfrentá-los
A realidade é que a maioria das empresas que já utilizam ou tentam adotar a Inteligência Artificial enfrenta desafios significativos na aplicação e na escalabilidade dessas soluções. Diversas pesquisas e estudos recentes revelam um cenário complexo, no qual obstáculos estratégicos, tecnológicos e culturais impedem o pleno uso da IA.
1. Dificuldades na escala e na infraestrutura:
Escalabilidade
Uma pesquisa do BCG revelou que 98% das empresas de Manufatura entrevistadas enfrentam dificuldades para escalar o uso de soluções de IA em suas operações.
Infraestrutura tecnológica
Nesse mesmo estudo, 88% das empresas indicaram a falta de infraestrutura tecnológica adequada como um desafio relevante.
→ Soluções:
- Modernização da infraestrutura
Investir na atualização de sistemas legados, adotando soluções de middleware e APIs para garantir a interoperabilidade.
Isso inclui a implementação de Gêmeos Digitais (Digital Twins), que permitem a criação de réplicas virtuais de processos, máquinas ou até mesmo de toda a fábrica. Esses modelos sofisticados simulam diferentes cenários, refletindo o ambiente de produção em constante mudança.
Por meio desses simuladores digitais, os fabricantes podem monitorar, prever falhas e otimizar processos, em tempo real, reduzindo o tempo de inatividade, custos e aumentando a eficiência. - Computação em nuvem
Migrar para plataformas de computação em nuvem que ofereçam a escalabilidade e os recursos computacionais necessários para suportar o crescimento das aplicações de IA.
A Indústria 5.0 se beneficia da computação em nuvem para facilitar a colaboração e o compartilhamento de informações entre diferentes stakeholders, promovendo uma produção mais ágil e responsiva. - Arquitetura modular
Desenvolver uma arquitetura modular que permita a fácil integração e escalabilidade de novos componentes de IA.
2. Falta de uma estratégia de IA clara e robusta:
Cenário global e nacional
Um relatório do World Economic Forum revelou que apenas 59% das empresas de Manufatura, globalmente, possuem uma estratégia de IA em vigor. No Brasil, esse número é bem menor: uma pesquisa do Instituto de Formação em Tecnologia e Liderança (IFTL) mostrou que apenas 15% das fábricas brasileiras possuem uma estratégia formal de IA implementada.
Um levantamento internacional da IFS – multinacional líder no desenvolvimento e fornecimento de soluções de software empresarial – indicou, ainda, que 80% dos líderes entrevistados concordam que a ausência de uma abordagem estratégica impede que as empresas tenham competências internas suficientes para adotar a IA com sucesso.
ROI e baixa experiência
Adicionalmente, um estudo realizado pela Meta, em parceria com a Fundação Dom Cabral, destacou que 18% das dificuldades estão ligadas à falta de rentabilidade dos projetos digitais e 14% à pouca experiência na execução desses trabalhos.
→ Soluções:
- Desenvolvimento da estratégia de IA
Criar um plano estratégico de IA que esteja alinhado com os objetivos de negócio da empresa, definindo metas claras e indicadores de desempenho. - Projetos-piloto
Iniciar com projetos-piloto de baixo risco para validar as soluções de IA e demonstrar o retorno sobre o investimento. Eles devem ser escolhidos com base em seu potencial para gerar valor para os clientes, os colaboradores e a sociedade como um todo. - Métricas de sucesso
Definir métricas de sucesso claras para cada projeto de IA, monitorando o progresso e ajustando as estratégias conforme necessário. - Parcerias
Buscar parcerias com empresas especializadas em IA, como o SiDi, para obter expertise e acelerar a implementação das soluções.
3. Gestão e integração de dados:
Aplicação e integração de dados
Uma pesquisa da Dimensional Research mostrou que 54% dos gestores industriais apontam a aplicação e integração de fontes de dados como o principal desafio para viabilizar a IA.
Fontes dos dados
As dificuldades incluem aplicações on-premise (48%), sistemas legados (47%), conectividade (40%) e fontes de dados compartilhadas (37%).
→ Soluções:
- Plataforma de dados centralizada
Implementar uma plataforma de dados centralizada que integre e unifique as diversas fontes de dados da empresa. - Governança de dados
Estabelecer políticas de governança de dados que garantam a qualidade, a consistência e a segurança dos dados utilizados nos projetos de IA. - Ferramentas de integração
Utilizar ferramentas de integração de dados que facilitem a conexão entre sistemas legados e as novas aplicações de IA. - Armazenamento
Migrar para soluções de armazenamento de dados que suportem grandes volumes e ofereçam alta performance para as aplicações de IA.
4. Desafios organizacionais e de talentos:
Habilidades digitais
Conforme pesquisa do BCG, 92% das empresas relatam dificuldades relacionadas à base organizacional e de talentos, incluindo a escassez de habilidades digitais.
Cultura e estrutura
O estudo da Meta em parceria com a Fundação Dom Cabral destaca, também, que 30% das dificuldades estão ligadas à estrutura e à cultura organizacional.
→ Soluções:
- Programas de capacitação
Implementar programas de treinamento e desenvolvimento contínuo para capacitar os colaboradores em IA e ciência de dados. - Cultura de inovação
Fomentar uma cultura que incentiva a experimentação, a colaboração e a adaptação às novas tecnologias. - Liderança
Formar líderes que compreendam o potencial da IA e que consigam comunicar a visão estratégica para toda a organização. - Engajamento
Incentivar a participação dos colaboradores em projetos de IA, promovendo hackathons, workshops e outras iniciativas que estimulem a criatividade e o engajamento.
Essas estatísticas evidenciam que praticamente todas as empresas do setor de Manufatura enfrentam obstáculos na implementação de Inteligência Artificial, que vão desde questões estratégicas até aspectos tecnológicos e culturais. Superar os desafios da implementação de IA exige uma abordagem abrangente e integrada, que combine investimentos em infraestrutura, capacitação, gestão de dados e uma estratégia bem definida.
Abordar esses entraves de forma articulada é crucial para transformar a promessa da IA em resultados concretos e sustentáveis no ambiente industrial. Ao adotar essas soluções, as empresas podem transformar os obstáculos em oportunidades de inovação e garantir um futuro mais eficiente, produtivo e competitivo.
O papel do SiDi como ICT
Um dos maiores Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, criador de mais de 1.200 projetos de inovação e líder em Inteligência Artificial, o SiDi é uma referência em Ciência de Dados. Possuímos expertise em análise avançada, modelagem preditiva e otimização de decisões baseadas em dados. Além disso, somos capacitados a transformar informações complexas em insights estratégicos acionáveis.
O nosso papel é ser uma liderança nesse contexto, interligando a pesquisa realizada nas universidades e a sua aplicação na sociedade, por meio do setor empresarial. Isso envolve catalisar a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico, interligando as pontas e promovendo soluções inovadoras por meio de parcerias.
Além disso, também temos o dever de conscientizar a sociedade e as empresas, bem como fomentar conversas entre os players para facilitar a busca e a concretização das soluções. Por isso, se a sua organização tem interesse em desenvolver soluções de Inteligência Artificial, no contexto da Indústria 5.0, entre em contato conosco.
Sobre o SiDi
O SiDi (https://www.sidi.org.br/) atua com foco em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). Fundado em 2004, conta com um corpo de mais de 700 profissionais altamente especializados, incluindo mestres e doutores. Seus profissionais possuem conhecimento diferenciado em frentes como Inteligência Artificial, Data Science, MLOps e Segurança Cibernética, o que permite ao instituto oferecer soluções fim a fim usando tecnologia de ponta e as melhores práticas de mercado, que vão desde a concepção até a implementação e entrega de soluções e produtos.
Com escritórios localizados nos maiores polos tecnológicos do Brasil – Campinas, Recife e Manaus –, o SiDi é parceiro de universidades reconhecidas no cenário de pesquisa e desenvolvimento tecnológico, tais como PUC-CAMPINAS, Unicamp, USP, UFPE, UPE, UFRJ, UFC, UFMG e IFPE. O instituto é credenciado para operar projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação pelo CATI, CAPDA (Lei da Informática) e ANP, e tem auxiliado grandes empresas em projetos que utilizam esses incentivos, assim como os programas de P&D da ANEEL, Inovar PE, entre outros. Desde a sua fundação, o ICT atuou em mais de 1.200 projetos, sendo grande parte deles de abrangência global.