Mapa para captar valor dos agentes de IA na indústria em 2026

A indústria brasileira viveu um momento crítico em 2025, com recuo acentuado na atividade produtiva e capacidade ociosa em níveis alarmantes, como revelou o levantamento da Sondagem Industrial da Confederação Nacional da Indútria (CNI). Para 2026, a projeção é de crescimento tímido de apenas 1,7%, pressionado por demanda fraca e custos elevados.

Esse cenário de oscilação cíclica entre recuperação frágil seguido de desaceleração já é bem conhecido no setor, que vive uma desindustrialização e estagnação há algumas décadas. Ao longo desse período, a resposta padrão tem sido: corte de custos, redução de quadro, adiamento de capex, renegociação de contratos. Essas medidas aliviam o caixa no curto prazo, mas não resolvem a raiz do problema.

Para sair da armadilha da capacidade ociosa e recuperar competitividade, é preciso capturar ganhos de produtividade de forma estrutural, rápida e mensurável. A resposta exige atacar essas ineficiências na raiz, e é aqui que tecnologias baseadas em agentes de IA começam a fazer diferença mensurável.

Os agentes de IA posicionam-se como ferramentas estratégicas, não como um projeto de TI, mas como alavanca direta de resultado operacional e financeiro. Enquanto a automação tradicional permitiu ganhos de escala em tarefas repetitivas, os agentes orquestram o fluxo de valor de ponta a ponta na operação.

Impacto dos agentes de IA

Indicadores quantificam essa transformação, demonstrando a efetividade de utilizar esses sistemas como catalisadores para reverter o declínio e capturar oportunidades na Indústria 4.0. Confira estatísticas que retratam os cenários internacional e nacional.

Estatísticas globais

Estatísticas globais registram que o uso de agentes de IA na manufatura promovem:

Estatísticas brasileiras

O impacto no Brasil já é mensurável e superior em alguns indicadores de agilidade. Empresas que adotaram IA generativa e agentes relatam:

OEE como resultado e não como projeto: como agentes transformam ociosidade em disponibilidade e performance

• Disponibilidade: quanto tempo a máquina está rodando (vs. parada por falha, setup, falta de material).
• Performance: o quão rápido está rodando (vs. velocidade de projeto).
• Qualidade: quantas peças saem boas (vs. refugo/retrabalho).

• Disponibilidade: manutenção preditiva reduz paradas não planejadas; planejamento inteligente reduz tempos de setup e esperas.
• Performance: otimização de parâmetros em tempo real maximiza velocidade sem comprometer qualidade; detecção de micro-paradas invisíveis ao olho humano.
• Qualidade: controle estatístico em tempo real, ajuste automático de parâmetros, detecção precoce de desvio antes de gerar scrap em massa.

Resultado: OEE world-class (acima de 85%) deixa de ser "meta aspiracional" e vira realidade operacional – em 6 a 12 meses, não em 5 anos.

Por que isso importa agora?  

Porque em 2026, com projeção de crescimento de 1,7%, aumentar OEE de 60% para 80% equivale a ganhar 33% de capacidade produtiva sem construir nada. É como se você tivesse inaugurado uma planta nova, mas gastou 1/50 do capex e entregou em meses, não anos.

Agentes de IA transformam ociosidade forçada (por ineficiência) em disponibilidade real. E isso vai direto para o resultado: mais produção, menos custo unitário, margem recuperada, caixa gerado.

Onde capturar valor primeiro: priorize casos de uso de agentes de IA com maior impacto e viabilidade

1. Manutenção e confiabilidade: reduzir downtime e aumentar disponibilidade (impacta OEE diretamente).
2. Planejamento e Controle da Produção (PCP): melhorar sequenciamento, aderência ao plano, OTIF (On-Time In-Full) e reduzir WIP (Work in Progress).
3. Qualidade e resíduos: detectar desvios cedo, reduzir refugo e retrabalho. 
4. Energia e utilidades: reduzir consumo específico e picos de demanda (custo direto no CPV).
5. Logística interna/estoque: diminuir esperas e movimentações, tempo de abastecimento e picking.
6. Engenharia/NPI: encurtar ciclos de desenvolvimento e ramp-up, reduzindo custo e acelerando receita. 

A decisão de “por onde começar” deve ser objetiva, usando uma matriz Valor x Viabilidade que avalie impacto no EBITDA/margem, prontidão de dados e integração (ERP/MES/SCADA), risco operacional/regulatório e tempo de payback/complexidade. E, para evitar “pilotos infinitos”, cada iniciativa precisa nascer com dono do resultado, baseline, metas e entregáveis claros.

Transformando o ganho potencial dos agentes de IA em resultados reais

Para que agentes de IA saiam do discurso e gerem resultados, é preciso construir um modelo de valor claro que conecte cada ação do agente a uma linha específica da demonstração financeira (Demonstração de Lucros e Perdas). Isso começa com uma "árvore de valor" por caso de uso: 

A ação do agente (ex.: reduzir downtime, otimizar sequenciamento, ajustar parâmetros de processo) 
⬇
gera impacto operacional mensurável (horas de parada evitadas, redução de resíduos, consumo de energia por unidade menor)
⬇
que se converte em impacto econômico em reais (menos custo de manutenção emergencial, menos desperdício de matéria-prima, menos hora extra) 
⬇
e, finalmente, aparece nas linhas corretas do resultado: redução de Custo dos Produtos Vendidos (CPV), aumento de margem bruta, melhoria de EBITDA, liberação de capital de giro (via redução de WIP e estoques) ou capex evitado (ao ganhar capacidade via eficiência, sem construir linha nova).

Exemplos práticos de árvores de valor

• Manutenção preditiva | Redução de 40% em paradas não planejadas → +X horas de produção/mês + menos horas extras + menos perda de produto → receita adicional (se há demanda) ou menor custo unitário + redução de custo de manutenção corretiva → aumento de margem bruta e EBITDA.

• PCP inteligente | Otimização de sequenciamento e replanejamento em tempo real → menos setups, menos WIP, menos reprogramações → menos hora extra + menos estoque intermediário + melhor OTIF → redução de CPV e despesas operacionais + liberação de capital de giro.

• Qualidade/processo | Ajuste de parâmetros antes do lote sair de especificação → menos refugo e retrabalho → redução direta de custo de matéria-prima, energia e tempo de máquina → CPV menor e margem bruta maior.

• Energia | Orquestração de cargas e setpoints em tempo real → redução de consumo específico e picos de demanda → menor conta de energia mensal → redução de CPV.

• NPI | Sugestão de parâmetros iniciais e priorização de experimentos → menos tempo até ramp-up + menos lotes de teste desperdiçados → produto no mercado meses antes + menos custo de desenvolvimento → mais receita e margem mais cedo.

Métricas executivas para governança de agentes de IA na indústria

A governança desse valor exige um painel executivo enxuto com métricas semanais ou mensais: 

Todas essas métricas devem ter baseline sólido (3 a 6 meses antes da intervenção) e, sempre que possível, ser comparadas a um grupo de controle (linha ou planta sem o agente) para isolar o efeito real da tecnologia de outras mudanças (mix, turnos, obras). Sem baseline e experimento controlado, os resultados viram narrativa, não evidência – e perdem credibilidade com Finanças.

O business case deve ser conservador e auditável: 

• Usar premissas abaixo dos benchmarks globais (se o mundo fala em -40% de downtime, simular com -15% a -20%; se fala em -30% de resíduos, simular com -10%).
• Começar com escopo inicial limitado a 1-2 linhas ou famílias de produtos (e mostrar que, se confirmado, a escala multiplica o benefício).
• Detalhar custos completos e transparentes (licenças/uso de plataforma, horas de consultoria/integração.
• Horas internas de TI/OT e equipes operacionais, eventuais sensores/hardware).
• Explicitar riscos com mitigadores e "gates" de continuidade (ex.: se o piloto não atingir X% de redução de downtime em Y meses, parar ou ajustar). 

Com esse rigor, agentes de IA deixam de ser "inovação de TI" e passam a ser projetos de produtividade com ROI demonstrável, falados na mesma língua do CFO e do Conselho – e com payback típico entre 6 e 24 meses em casos bem executados de manutenção, PCP, qualidade e energia.

Capturar valor com agentes de IA no setor industrial demanda, acima de tudo, estruturação robusta de dados – com padronização, governança, integrações seguras e qualidade – e capacitação contínua de equipes. Sem dados organizados e letramento em IA, projetos falham, mesmo com ferramentas avançadas. Essa base essencial transforma a crise cíclica em ganhos mensuráveis de eficiência, permitindo integração rápida e ROI acelerado.

Desafios comuns e como superá-los

• Maturidade de dados: a falta de uma estrutura robusta de dados, com padronização, qualidade, governança e integrações seguras, os projetos de IA falham, impedindo a geração de uma base sólida e a mensuração confiável de resultados.
  
  → Solução | O SiDi entrega soluções fim a fim com foco em dados e integração não intrusiva com sistemas legados (ERP/MES/SCADA). Isso garante que o projeto nasça com a base de dados organizada necessária, transformando o risco de integração em um caminho rápido para o payback.
  
  
• Falta de uma estratégia clara de IA: a maioria das fábricas não tem um plano estruturado ligando IA a metas de negócio (produtividade, qualidade, OEE, custo).
  
  → Solução | Atuamos com visão consultiva e expertise em IA para desenvolver um plano estruturado que conecta a tecnologia diretamente às metas de negócio (OEE, CPV, EBITDA), garantindo que cada iniciativa tenha dono do resultado, baseline e metas claras.
  
  
• Integração com sistemas legados: a alta dependência das fábricas a tecnologias antigas traz limitações e riscos para a operação que somente o conhecimento e a experiência nesse tipo de integração podem solucionar.
  
  → Solução | Somos especialistas em integração não intrusiva com sistemas legados (ERP/MES/SCADA). Nossa experiência em simulação com gêmeos digitais permite testar conexões e antecipar riscos, garantindo que a tecnologia antiga não seja uma barreira para a adoção e o payback da IA.
  
  
• Resistência cultural: a falta de capacitação contínua de equipes e a dificulade em quebrar a resistência a mudanças transformam a inércia cultural em um obstáculo maior que o tecnológico.
  
  → Solução | O SiDi supre a necessidade de capacitação contínua de equipes e transfere o know-how necessário. A atuação como parceiro estratégico foca em demonstrar o valor direto da IA no dia a dia da operação, facilitando a quebra da inércia cultural e assegurando a sustentação e escalabilidade dos projetos.
  
  
• Escassez de profissionais qualificados: o déficit de especialistas em IA, Data Science e MLOps com vivência industrial no mercado de trabalho torna a parceria estratégica a solução ideal para suprir essa lacuna de conhecimento e garantir a sustentação dos projetos.
  
  → Solução | O SiDi oferece um corpo de mais de 700 profissionais altamente especializados em IA, Data Science e MLOps com vivência industrial. Essa parceria estratégica supre imediatamente a lacuna de talentos e garante que o projeto tenha a expertise de ponta para a concepção, implementação e sustentação contínua.
  
  

A importância de ter um parceiro de confiança para projetos de inovação industrial

Nesse cenário de incertezas em meio a desaceleração e projeção tímida de crescimento no setor, a escolha do parceiro certo, que compreenda profundamente as necessidades da indústria e do seu negócio, além de ter a expertise necessária e visão consultiva, se tornaé o diferencial para ter sucesso nessa jornada.

Como um dos maiores Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, o SiDi é referência em inovação e Inteligência Artificial. Somos parceiros estratégicos, desenvolvendo projetos industriais disruptivos que impulsionam o diferencial competitivo dos nossos clientes, por meio de soluções de ponta customizadas. 

Se a sua organização busca um parceiro estratégico para impulsionar a inovação em seus processos ou modelos de negócio, entre em contato conosco.

Sobre o SiDi

O SiDi 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.