95% dos fabricantes já investem em IA: o que os faróis da manufatura fazem diferente dos que ainda testam

O número é expressivo e merece ser lido com cuidado. A 10ª edição do State of Smart Manufacturing Report da Rockwell Automation, realizada com mais de 1.500 fabricantes em 17 países, revelou que 95% dos fabricantes globais já investiram ou planejam investir em IA e machine learning nos próximos cinco anos. Fonte: Rockwell Automation, 2025.

Mas o mesmo relatório que traz esse número revela o paradoxo que os gestores precisam entender: 56% dos fabricantes ainda estão no estágio de piloto, 20% operam manufatura inteligente em escala e 20% ainda estão planejando o investimento. Fonte: Rockwell Automation, 2025.

Em outras palavras: 95% disseram que vão investir. 20% chegaram a algum lugar com isso. A distância entre intenção e execução em escala é o problema central da manufatura industrial em 2026, e os dados que o Gartner, a Rockwell Automation e a McKinsey estão publicando convergem para as mesmas causas e os mesmos diferenciadores.

O que os faróis da manufatura fazem diferente

A McKinsey mantém desde 2018 a Global Lighthouse Network, uma rede de fábricas e cadeias de suprimentos que demonstraram resultados comprovados com tecnologias da Indústria 4.0 e são reconhecidas como referências globais de manufatura avançada.

O dado mais revelador da evolução recente da rede é o crescimento do papel da IA: nas três primeiras ondas de faróis reconhecidos, menos de 20% dos principais casos de uso se baseavam em tecnologias de IA. Nos 21 faróis mais recentes, anunciados em dezembro de 2023, cerca de 60% dos principais casos de uso implementados utilizam IA, com resultados como aumento de produtividade de duas a três vezes, melhora de 50% nos níveis de serviço, redução de 99% de defeitos e diminuição de 30% no consumo de energia. Fonte: McKinsey Global Lighthouse Network, 2024.

Esses não são pilotos. São operações em escala industrial com resultado financeiro documentado. O que diferencia essas fábricas das 56% que ainda estão em piloto?

Os quatro padrões que aparecem em todas as operações que escalaram

1. Problema de negócio antes de tecnologia

Os faróis não começam perguntando "qual IA vamos usar?". Eles começam perguntando "qual problema de produção, qualidade ou manutenção está custando mais para a empresa?". A tecnologia é consequência dessa resposta, não o ponto de partida.

O relatório da Rockwell Automation confirma esse padrão: 81% dos fabricantes citam eficiência interna e competitividade externa como principais motivadores da transformação digital, não a adoção de tecnologia em si. Fonte: Rockwell Automation, 2025. As empresas que chegaram à escala definiram qual resultado queriam antes de escolher como chegar lá.

2. Controle de qualidade como ponto de entrada

O controle de qualidade foi o principal caso de uso de IA na manufatura pelo segundo ano consecutivo, com 50% dos fabricantes planejando aplicar IA para suportar a qualidade do produto. Fonte: Rockwell Automation, 2025.

Por que qualidade é o ponto de entrada mais frequente? Porque tem métricas claras (taxa de defeito, custo de retrabalho, número de recalls), impacto direto no resultado financeiro e dados históricos que os sistemas de visão computacional e machine learning precisam para funcionar.

3. Investimento na base de dados antes de qualquer modelo de IA

O padrão mais consistente entre os faróis da McKinsey é que todos investiram na estruturação da base de dados antes de implementar modelos de IA. Dados de produção em tempo real, histórico de manutenção estruturado, integração entre MES e ERP: essa é a fundação sem a qual qualquer modelo de IA opera com informação incompleta.

O Gartner confirma: 63% das organizações não têm as práticas de gestão de dados adequadas para sustentar iniciativas de IA. Fonte: Gartner, 2025. As que chegaram à escala resolveram esse problema antes, não depois.

4. Pessoas como fator central, não como variável residual

O relatório da Rockwell Automation traz um dado que contradiz a narrativa de que IA substitui trabalhadores: 48% dos fabricantes planejam reposicionar ou contratar trabalhadores adicionais em função dos investimentos em manufatura inteligente, e 41% estão usando IA e automação para fechar lacunas de habilidades. Fonte: Rockwell Automation, 2025.

As operações que escalaram com IA não eliminaram pessoas. Reposicionaram pessoas para trabalho de maior valor enquanto a automação assumiu o trabalho repetitivo. Esse é o princípio da Indústria 5.0: humanos e máquinas em colaboração, cada um fazendo o que faz melhor.

O que a segurança cibernética tem a ver com isso

Um dado inesperado do relatório da Rockwell merece atenção especial de gestores industriais: 49% dos fabricantes planejam usar IA para gestão de cibersegurança em 2025, alta de 40% em 2024, e a cibersegurança é o segundo maior risco externo citado pelas empresas. Fonte: Rockwell Automation, 2025.

Isso reflete uma mudança importante: a convergência IT/OT que conecta o chão de fábrica à rede corporativa expande a superfície de ataque das indústrias. Fábricas que conectaram sistemas de produção à internet sem a estrutura de segurança adequada descobriram que vulnerabilidades industriais têm consequências físicas, não apenas digitais.

A Deloitte confirma que empresas com maior maturidade em manufatura inteligente estão incorporando segurança como parte da arquitetura desde o início, não como camada adicionada depois. Fonte: Deloitte State of AI in the Enterprise, 2026. Esse é mais um padrão que diferencia quem chegou à escala dos que ainda estão em piloto.

Como a Appmoove está construindo essa base para indústrias brasileiras

Os dados da Rockwell Automation e da McKinsey descrevem exatamente o trabalho que a Appmoove, a software house mais completa do Brasil, realiza em projetos de desenvolvimento de software industrial: começar pelo problema de negócio, estruturar a base de dados com software sob medida, integrar com os sistemas existentes e implementar IA onde ela gera resultado mensurável.

O chão de fábrica brasileiro tem o potencial de alcançar os resultados que os faróis da McKinsey documentam. O que falta, na maioria dos casos, não é acesso à tecnologia. É a sequência correta de decisões e a parceria com quem entende tanto do processo industrial quanto do desenvolvimento de software industrial. É o que o diagnóstico da Appmoove mapeia antes de qualquer proposta.

Quer entender o que precisa ser feito para sua operação sair do estágio de piloto e chegar à escala? Faça o diagnóstico gratuito da Appmoove. Acessar diagnóstico