O ponto cego da indústria brasileira na corrida pela IA: o que a McKinsey revelou sobre os COOs latino-americanos

A McKinsey publicou em 14 de julho de 2026 um artigo que deveria estar na leitura obrigatória de qualquer COO de operações industriais no Brasil. Escrito por sócios da consultoria que lideram as práticas de Operações e Manufatura na América Latina, o estudo parte de uma pesquisa com mais de 120 líderes de operações e chega a um diagnóstico que combina dados expressivos com uma honestidade que raramente se encontra em relatórios de mercado. Fonte: McKinsey Brasil, julho de 2026.

O argumento central é direto: a indústria da região está investindo no lugar errado, subestimando o fator humano de forma sistemática e tratando IA como ferramenta de otimização quando ela precisa ser usada como vetor de transformação.

Os números que revelam o paradoxo

A pesquisa da McKinsey com COOs industriais expõe uma contradição que explica por que tantas iniciativas de IA industrial ficam presas em piloto.

Mais de nove em cada dez líderes de operações esperam investir mais de 1% do custo de mercadorias vendidas em IA. Perto de um terço espera investir no mínimo 5%. O nível de ambição é alto e os recursos estão sendo mobilizados. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Mas os resultados contam uma história diferente. Apenas 7% das organizações latino-americanas reportam implementação de IA em escala, contra 11% globalmente. E apenas 17% dos COOs da região afirmam ter capturado o retorno esperado dos investimentos em IA, contra 30% globalmente. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

O dado mais revelador de todos é sobre percepção versus realidade: 20% dos líderes da região dizem estar "muito preparados" para adotar IA no dia a dia, contra 14% globalmente. Confiança acima da média global. Resultados abaixo da média global. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Onde está o dinheiro e onde deveria estar

A McKinsey identificou um descompasso entre onde os líderes afirmam que estão os problemas e onde estão concentrando os investimentos.

Quando perguntados sobre os principais entraves à implementação de IA, os COOs são claros: o maior desafio está no modelo operacional, seguido por mudança cultural e pela infraestrutura IT/OT que conecta sistemas corporativos ao chão de fábrica.

Mas os maiores investimentos continuam concentrados em automação de chão de fábrica, otimização de processos e controles industriais. Capacitação da força de trabalho e infraestrutura IT/OT aparecem apenas em quarto e quinto lugar nas prioridades orçamentárias.

A McKinsey usa uma metáfora que resume bem o paradoxo: é como se o time precisasse de criatividade para armar jogadas, mas insistisse em contratar mais zagueiros. Os líderes sabem que o problema é cultural e de modelo operacional, mas continuam investindo em maquinário e automação pontual.

O ponto cego: o fator humano subestimado

A McKinsey identifica o que chama de "ponto cego" da indústria regional: a subestimação sistemática do fator humano como determinante do sucesso ou fracasso de qualquer iniciativa de IA.

Apenas 35% dos COOs enxergam a requalificação em larga escala como um desafio, enquanto globalmente esse número sobe para 49%. Fonte: McKinsey Brasil, 2026. A região está menos preocupada com capacitação do que o restante do mundo, em um momento em que a escassez de talentos em tecnologia industrial é apontada como uma das principais barreiras estruturais.

O fenômeno é amplificado pelo perfil da força de trabalho industrial: trabalhadores da indústria são mais propensos a deixar o emprego do que os de outros setores. Entre os mais jovens, a intenção de saída é ainda mais forte, com planos em até seis meses. A indústria que não reinventa o trabalho como destino atraente, usando tecnologia para tornar as funções mais inteligentes e menos repetitivas, vai perder para carreiras vistas como mais dinâmicas.

Otimizar não é transformar

O segundo ponto cego identificado pela McKinsey é igualmente relevante para qualquer gestor avaliando projetos de IA: a confusão entre otimização e transformação.

Enquanto quase metade dos COOs vê a IA como ferramenta de suporte em tarefas rotineiras, apenas 13% têm a visão de que ela atuará de forma autônoma e em colaboração com as pessoas. Fonte: McKinsey Brasil, 2026. O teto da ambição está muito baixo.

Mas os casos onde o valor real aparece não são de automação de tarefas individuais. São de redesenho completo de processos:

Em uma operação industrial de alta complexidade, a reestruturação dos fluxos de suprimentos e manufatura por meio de IA aumentou a produtividade em 45% e reduziu os estoques em 81%. Em outra, agentes autônomos dedicados à roteirização e eficiência logística geraram economia recorrente de 15% nos custos de frete e multiplicaram por vinte a capacidade de atendimento da rede de distribuição. Os dois casos compartilham o mesmo denominador: a IA foi usada para redesenhar o processo de ponta a ponta, não para automatizar uma tarefa dentro de um processo que continuou igual.

O que a McKinsey recomenda para sair do ciclo

A consultoria propõe uma lógica de dois tempos que as empresas mais bem-sucedidas já estão praticando: usar inteligência para capturar resultado no curto prazo, identificando os domínios com maior potencial de impacto imediato, enquanto constroem as fundações no longo prazo, infraestrutura de dados, modelo operacional, capacitação da força de trabalho.

Esse é o mesmo argumento que a Appmoove, a software house mais completa do Brasil, aplica no diagnóstico de cada projeto de desenvolvimento de software industrial: identificar onde está a maior dor e o maior retorno potencial antes de qualquer decisão de investimento em tecnologia. Porque transformação com governança começa por saber exatamente onde colocar os recursos, não por distribuí-los entre múltiplas iniciativas simultâneas que nenhuma chega à escala.

O ponto cego que a McKinsey identificou nos COOs da região é exatamente o que o diagnóstico da Appmoove foi projetado para iluminar: onde estão as bases que precisam ser construídas antes que qualquer projeto de IA no chão de fábrica consiga chegar à escala que o investimento justifica.

Quer entender onde está o ponto cego da sua operação industrial na adoção de IA? Faça o diagnóstico gratuito da Appmoove. Acessar diagnóstico