McKinsey revela: IA pode liberar até 23 bilhões de dólares por ano para as Indústrias Avançadas no Brasil

A McKinsey publicou em 3 de agosto de 2026, esta semana, o relatório mais detalhado e específico já produzido pela consultoria sobre o potencial da tecnologia e da IA para a indústria brasileira. Intitulado "Tecnologia e IA como alavancas de impacto e produtividade para o setor de Indústrias Avançadas e Manufatura no Brasil", o documento de 37 páginas foi construído com base em pesquisas e entrevistas com executivos de empresas que representam 40% do PIB de Indústrias Avançadas do país. Fonte: McKinsey Brasil, agosto de 2026.

O dado central que o relatório projeta é expressivo: investimentos em tecnologia e IA podem elevar o crescimento da produtividade em 1,9 a 2,3 pontos percentuais, liberando entre 18 bilhões e 23 bilhões de dólares em valor econômico adicional por ano para as Indústrias Avançadas. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Para o Brasil, que enfrenta uma queda de 7% na produtividade industrial desde 2014 e uma lacuna crescente de competitividade em relação a economias industriais mais avançadas, esse número não é uma promessa distante. É uma janela de oportunidade com data de validade.

O diagnóstico que o relatório faz da indústria brasileira

Antes de mapear o potencial, a McKinsey apresenta um diagnóstico honesto sobre o estado atual das Indústrias Avançadas no Brasil.

Na dimensão estratégica, o apoio da liderança é elevado e os investimentos estão alinhados à média global. Mas apenas 10% das empresas mensuram o ROI de suas iniciativas digitais. Sem visibilidade sobre o retorno real, os investimentos se dispersam: áreas de alto potencial ficam subfinanciadas enquanto projetos de baixo impacto consomem recursos desproporcionais. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Na dimensão de capacidades, os maiores obstáculos não são tecnológicos. São humanos: escassez de talentos em tecnologia e IA, e resistência à mudança cultural. Com isso, 20% das empresas ainda estão em estágio inicial no desenvolvimento de capacidades, apesar de 80% já contarem com programas formais de capacitação. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Na execução, o diagnóstico mais revelador é o "purgatório de pilotos": iniciativas promissoras que não conseguem avançar para escala. Mais da metade das organizações leva entre seis e doze meses para implementar um piloto bem-sucedido, e apenas 24% conseguiram escalar suas soluções para além dessa fase. Fonte: McKinsey Brasil, 2026.

Onde está o valor: os quatro domínios mapeados pela McKinsey

A McKinsey identificou que o potencial da IA nas Indústrias Avançadas não se realiza em melhorias pontuais. Ele se materializa quando a transformação acontece em domínios inteiros de negócio, de ponta a ponta na cadeia de valor.

Os quatro domínios e seus potenciais estimados são:

Manufatura e supply chain: 35% a 40% do potencial total. O maior domínio de valor combina manutenção preditiva, otimização de processo, controle de qualidade inteligente e gestão de cadeia de suprimentos com IA agêntica. A aplicação combinada de manutenção preditiva e Digital Twins reduz o tempo de inatividade e eleva a eficiência operacional de forma sistêmica.

Desenvolvimento de produto: 20% a 25%. Desde a aceleração de ciclos de design com IA generativa até a otimização de testes com simulação digital, o desenvolvimento de produto é o segundo maior domínio de valor identificado pela McKinsey. O PLM é a espinha dorsal de dados que viabiliza essas aplicações.

Vendas: 15% a 20%. Personalização de oferta, precificação dinâmica e previsão de demanda com modelos preditivos entram nesse domínio. Para fabricantes de equipamentos, agentes que analisam comportamento de clientes e antecipam necessidades de reposição ou upgrade são aplicações concretas já em uso.

Procurement: 10% a 15%. Agentes de negociação baseados em IA que analisam mercado e histórico de fornecedores para apoiar negociações de contrato são o caso de uso mais citado. Um coach de negociação baseado em IA que redefine como as equipes conduzem contratos é descrito pela McKinsey como uma das aplicações com maior potencial de impacto imediato.

As cinco tecnologias estruturantes

Para capturar o valor nos quatro domínios, a McKinsey identifica cinco tecnologias que são estruturantes para a transformação:

Machine Learning: modelos preditivos que identificam padrões em dados históricos para antecipar falhas, variações de qualidade, flutuações de demanda e comportamento de clientes.

IA Agêntica: agentes autônomos que executam fluxos de trabalho complexos de ponta a ponta, como os casos de supply chain e logística que geraram 45% de produtividade e 15% de redução de frete nos exemplos documentados pela consultoria.

Digital Twins: réplicas virtuais de equipamentos e processos que permitem simular cenários, testar parâmetros e otimizar operações sem impactar a produção real.

Robótica Autônoma: a evolução dos cobots e robôs industriais com percepção e decisão embarcadas, central para o conceito de Indústria 5.0.

IoT Industrial: a infraestrutura de sensoriamento que captura os dados que alimentam todos os outros modelos. Sem dados confiáveis do chão de fábrica, nenhuma das quatro tecnologias anteriores entrega o resultado que promete.

O framework para sair do purgatório dos pilotos

O relatório da McKinsey vai além do diagnóstico. Ele propõe o que chama de framework Rewired adaptado às Indústrias Avançadas brasileiras, estruturado em seis dimensões que precisam avançar em conjunto:

Roadmap de valor: começar pelos domínios de maior impacto imediato, não pela tecnologia mais empolgante. As empresas que saem do piloto identificam onde está o maior potencial de valor antes de decidir o que construir.

Talento: desenvolver as capacidades técnicas e de gestão necessárias para sustentar a transformação. Esse é o ponto cego mais grave identificado pela McKinsey: as empresas estão subestimando o quanto a transformação depende de pessoas.

Modelo operacional: redesenhar como o trabalho é feito, não apenas automatizar o que existe. A regra que a McKinsey repete em todos os seus relatórios sobre IA industrial vale aqui: 20% é tecnologia, 80% é transformação de processos e pessoas.

Tecnologia e dados: construir a base de infraestrutura de dados que sustenta os modelos de IA. As cinco tecnologias estruturantes identificadas no relatório precisam de dados confiáveis para funcionar.

Adoção e escala: criar as condições organizacionais para que os pilotos bem-sucedidos se expandam para o restante da operação.

Na Appmoove, a software house mais completa do Brasil, esse framework é o que orienta o desenvolvimento de software industrial: começar pelo valor, construir a base de dados, integrar com os sistemas existentes e criar as condições para que o piloto escale. Porque transformação com governança é exatamente a diferença entre os 24% que escalaram e os 76% que ficaram no purgatório.

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