72% das indústrias já adotaram IA. Por que apenas 10% conseguiram chegar à escala? 

A Inteligência Artificial já deixou de ser uma possibilidade distante para a indústria. Em diferentes setores, empresas estão testando aplicações para controle de qualidade, manutenção, planejamento, engenharia, cadeia de suprimentos, atendimento e atividades administrativas. 

Os números refletem esse movimento. Segundo o 2026 State of Manufacturing Industry Report, da Parsec Automation, 72% das indústrias pesquisadas globalmente já adotaram IA de alguma forma, ante 53% no levantamento de 2024. Porém, apenas 10% conseguiram levar a tecnologia à escala em suas operações. 

A distância entre esses dois números revela o principal desafio dessa nova etapa. 

A indústria está conseguindo começar. O que ainda falta é conseguir avançar. 

 

Adotar IA não é o mesmo que criar uma capacidade de IA

Uma empresa pode utilizar ferramentas de Inteligência Artificial em algumas áreas e, ainda assim, estar longe de ter uma estratégia integrada. 

Pode haver um piloto na manutenção, uma iniciativa em qualidade, alguma automação na área administrativa e profissionais utilizando ferramentas generativas por conta própria. Individualmente, essas experiências podem até produzir bons resultados. 

O problema aparece quando a organização tenta ampliar o alcance das iniciativas. 

Um projeto que funciona em uma área nem sempre pode ser levado imediatamente para outras linhas, unidades ou processos. Dados e sistemas podem estar estruturados de maneiras diferentes. As áreas podem adotar critérios distintos para avaliar resultados. Também podem surgir dúvidas relacionadas à segurança, à integração com sistemas existentes, aos custos de operação e às responsabilidades sobre o uso da tecnologia. 

É nesse momento que a diferença entre experimentar IA e ter maturidade para utilizá-la se torna mais evidente. 

O próprio estudo da Parsec Automation aponta um cenário em que os investimentos em Inteligência Artificial e automação estão avançando, mas a execução em escala, a governança e as capacidades da força de trabalho não evoluem necessariamente na mesma velocidade. Sistemas fragmentados e estratégias de dados inconsistentes também aparecem como obstáculos para a expansão dessas iniciativas.

 

A tecnologia funciona. O desafio é repetir o resultado

A dificuldade de escala não significa que a IA não esteja gerando valor. Uma pesquisa de 2026 da Deloitte, realizada com mais de 140 organizações industriais, identificou que aproximadamente 84% dos consultados já obtêm algum valor mensurável com IA. Apesar disso, somente cerca de 20% dos casos de uso foram escalados de forma consistente entre plantas ou por toda a empresa. 

Isso significa que muitas organizações já comprovaram que a tecnologia pode funcionar em situações específicas. O próximo desafio é transformar esses resultados pontuais em uma capacidade recorrente. 

Em outras palavras, não basta desenvolver um projeto bem-sucedido. É preciso conseguir reproduzir o resultado com segurança, controle e viabilidade econômica.

 

Para isso, diferentes elementos precisam evoluir em conjunto: 

• A estratégia deve orientar onde a IA pode gerar mais valor;
   
• Os dados precisam ser confiáveis, disponíveis e utilizáveis; 
   
• Processos devem estar preparados para incorporar novas soluções; 
   
• A tecnologia precisa se integrar ao ambiente da empresa;
   
• Pessoas devem compreender como utilizar e supervisionar a IA;
   
• Governança deve estabelecer responsabilidades e limites claros.

Quando uma dessas dimensões não acompanha as demais, a empresa pode ficar presa entre a experimentação e a escala.

 

Mais pilotos nem sempre representam mais maturidade

Diante da pressão para avançar com IA, uma resposta comum é aumentar a quantidade de iniciativas. 

Novas ferramentas são contratadas. Outros casos de uso são selecionados. Diferentes áreas começam seus próprios testes. Em pouco tempo, a empresa passa a ter diversos projetos simultâneos, mas pouca clareza sobre quais deles deveriam receber prioridade. 

Esse movimento pode criar uma percepção de avanço, embora os principais obstáculos continuem sem solução. 

Se o problema estiver na qualidade dos dados, criar novos pilotos não resolverá. Se estiver na governança, ampliar o número de ferramentas poderá aumentar os riscos. Se faltar integração, os projetos continuarão isolados. Se os casos de uso não estiverem conectados aos objetivos da empresa, será difícil demonstrar retorno e conquistar apoio para sua continuidade.

Por isso, quantidade de iniciativas não é necessariamente um bom indicador de maturidade. 

O que realmente diferencia as empresas mais preparadas é a capacidade de escolher aplicações relevantes, colocá-las em operação e ampliar aquelas que comprovadamente geram resultado. 

 

Antes de escolher o próximo projeto, descubra o que está impedindo a evolução

Cada indústria parte de uma realidade diferente. Algumas empresas já possuem boa infraestrutura, mas precisam organizar seus dados. Outras contam com equipes capacitadas, porém ainda não estabeleceram uma estratégia comum. Há também organizações que já desenvolveram projetos promissores, mas não possuem governança ou processos para levá-los a outras áreas. 

Isso significa que o próximo passo não deveria ser definido apenas pelas tendências do mercado ou pela chegada de uma nova ferramenta. Ele deve partir de uma pergunta mais fundamental: 

O que a empresa precisa desenvolver para avançar com IA? 

Responder a essa pergunta exige olhar para a organização como um todo, identificar os pontos de maior maturidade e reconhecer os gaps que podem limitar seus próximos movimentos. 

 

Um diagnóstico base para entender o estágio de maturidade em IA para Indústrias

O Diagnóstico de Maturidade em IA para Indústrias da DB foi desenvolvido para ajudar empresas industriais a refletirem sobre seu estágio atual de preparação para a Inteligência Artificial. 

A proposta é oferecer um ponto de partida para reconhecer os principais gaps e oportunidades da organização, apoiando discussões mais objetivas sobre prioridades e próximos passos. 

Em vez de partir imediatamente para mais uma ferramenta ou projeto, a empresa pode compreender quais capacidades precisam de atenção para que suas iniciativas tenham melhores condições de evoluir. 

Em um mercado no qual muitas indústrias já começaram, a vantagem não estará apenas em adotar IA. Estará na capacidade de transformá-la em uma competência real para o negócio. 

Conheça nossa ferramenta de diagnóstico. Faça o teste quantas vezes quiser e compartilhe com colegas para obter diferentes perspectivas. 

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