O estudo Industry 4.0 Barometer 2026, realizado pela MHP em parceria com a LMU Munich, ouviu mais de 1.200 profissionais de sete mercados e identificou informações importantes sobre o uso de inteligência artificial pela indústria. Uma delas é o que os autores chamam de Paradoxo da IA: o estudo revela que muitas empresas utilizam a tecnologia apenas em projetos-piloto, mas a integração profunda aos processos produtivos ainda está em estágio inicial. Esta matéria abre a segunda parte da série Manufatura em Transformação 2026, dedicada à Maturidade Digital e à Integração na Indústria. A partir dos principais achados do estudo, esta nova etapa da série analisa os desafios que ainda limitam o avanço da digitalização e a integração de tecnologias, sistemas e processos industriais.
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De um lado, o levantamento mostra que executivos industriais esperam uma influência crescente da IA sobre a manufatura. Eles apontam aplicações como otimização automática da produção, melhoria da qualidade, redução de desperdícios, planejamento mais inteligente, manutenção preditiva e maior autonomia operacional. Por outro lado, segundo o estudo, muitas empresas conseguem desenvolver provas de conceito bem-sucedidas, mas encontram dificuldades para expandi-las para toda a fábrica.
Em um projeto-piloto, a IA pode funcionar em uma única linha de produção, utilizando dados preparados especificamente para o teste. Porém, quando chega o momento de aplicá-la em dezenas de equipamentos diferentes, surgem problemas como incompatibilidade entre sistemas, dados incompletos, máquinas antigas e processos pouco padronizados, revela o estudo.
Conforme o Industry 4.0 Barometer 2026, grande parte das indústrias ainda opera com equipamentos e softwares desenvolvidos em épocas diferentes, que nem sempre conversam entre si, o que dificulta criar uma visão integrada da produção. Como consequência, a IA não consegue acessar informações completas para otimizar processos. Assim, o projeto permanece isolado e não gera impacto significativo na produtividade da empresa.
Para os pesquisadores, dar esse salto na aplicação da IA industrial é necessário: “Uma produção totalmente digitalizada, sem barreiras entre as tecnologias da informação (IT) e as tecnologias operacionais (OT), aliada ao uso de gêmeos digitais para produtos e processos e ao acesso a dados em tempo real, possibilita a otimização e a escalabilidade de todo o sistema produtivo, elevando a competitividade industrial a um novo patamar”, afirma no estudo Christian Fiebig, partner de Digital Factory & Supply Chain da MHP.
Construir as bases para aplicação da IA
Segundo o Industry 4.0 Barometer 2026, o principal problema é que muitas empresas estão tentando implementar inteligência artificial antes de terem construído a base necessária para sustentá-la.
Os pesquisadores ponderam que, na manufatura, a IA não pode ser simplesmente “ativada”. Antes disso, é necessário estabelecer as etapas essenciais, como infraestrutura de dados, sensores e gêmeos digitais, para que algoritmos inteligentes possam gerar resultados concretos na produção.
Durante o webinar Industrial AI Beyond the Buzz: Brazil & Italy Perspectives after Hannover Messe 2026, promovido pelo Canal Indústria 4.0 em parceria com a Bcome.global e a Allentia, Antonio Conati Barbaro, cofundador e COO da Allentia, destacou que o maior obstáculo encontrado nas fábricas atualmente está menos na tecnologia e mais na forma como as empresas estruturam seus dados e informações industriais.
Segundo ele, muitas empresas têm grande quantidade de informações geradas pelas operações, mas ainda não conseguem utilizá-las de forma estruturada. Antes da adoção da inteligência artificial, explicou, é necessário evoluir em conectividade, interoperabilidade, governança e conhecimento sobre os próprios dados produzidos pela fábrica.
Conati deu como exemplo o caso de uma indústria italiana que primeiro investiu na construção de uma plataforma integrada de dados industriais. Depois disso, reuniu condições para testar casos de uso de inteligência artificial para otimização da produção, eficiência energética e solução de problemas específicos da operação.
O estudo Industry 4.0 Barometer 2026 deixa claro que, sem essas bases estruturadas, a inteligência artificial na indústria tende a permanecer mais como uma promessa ambiciosa para o futuro do que como uma ferramenta efetiva para impulsionar a produtividade.
Uso da IA industrial no mundo
O estudo também apresenta o percentual de empresas que utilizam IA parcial ou totalmente em processos de manufatura. Na China, são 71%; nos Estados Unidos, 57%; na Índia, 61%.
No Brasil, a pesquisa State of Industrial AI Report, publicada pela Cisco em 2026, mostra que 66% das organizações diz que já utilizam a IA em operações industriais em tempo real, mas apenas 38% relatam implementações maduras e em larga escala. "A pesquisa mostra que as organizações confiantes em escalar a IA são aquelas que tratam a infraestrutura, a cibersegurança e a colaboração TI/TO como fundamentais, não opcionais", analisa Vikas Butaney, vice-presidente sênior e gerente geral de Roteamento Seguro e IoT Industrial da Cisco.
Um estudo de 2024 da Honeywell revelou que apenas 17% dos líderes de decisão de todo o mundo implementaram plenamente seus planos iniciais de inteligência artificial. No entanto, 94% dos líderes planejam expandir o uso da IA em suas operações industriais.
Embora o entusiasmo pela expansão da IA fosse evidente, mais de um terço dos entrevistados (37%) sentiam que executivos de alto nível ainda não compreendiam totalmente como a tecnologia funciona, e quase metade (48%) afirmava que tinha de justificar continuamente ou solicitar os recursos necessários para implementá-la.
Checklist: sua empresa está preparada para implantar IA industrial?
- Coleta dados da produção continuamente
- Tem arquitetura de dados integrada e padronizada
- Usa informações confiáveis, consistentes e de alta qualidade
- Dados estão acessíveis para análise em tempo real
- Tem máquinas e equipamentos com sensores capazes de monitorar seu funcionamento
- Equipamentos estão conectados em rede
- Há coleta automática de dados operacionais
- Sistemas administrativos (IT) e sistemas industriais (OT) estão integrados
- Informações circulam entre ERP, MES, SCADA e outros sistemas
- A empresa utiliza representações digitais de máquinas ou processos
- Simulações podem ser realizadas antes de alterações na produção
- Os modelos são alimentados por dados reais
- A produção tem alto nível de automação
- Os processos são monitorados digitalmente
- Indicadores operacionais são acompanhados continuamente
- Equipamentos de diferentes fabricantes conseguem compartilhar dados
- Há padrões de comunicação entre máquinas e softwares
- Sistemas legados foram integrados ou modernizados
- As decisões operacionais utilizam indicadores objetivos
- Existe governança sobre os dados industriais
- As equipes confiam na informação produzida pelos sistemas
A adoção da inteligência artificial em escala, portanto, depende menos da realização de novos projetos-piloto e mais da construção de uma base digital capaz de integrar dados, sistemas e processos produtivos.
Na próxima matéria, a série mostra por que os principais obstáculos à transformação digital não estão apenas na tecnologia, mas também nas estruturas organizacionais, na qualificação profissional e nos sistemas legados.
*Imagem de capa: Depositphotos.com
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