O problema real: investir milhões sem resultado
Existe uma desconexão enorme entre o que as empresas esperam da automação e o que elas realmente conseguem entregar no dia a dia. Muitas organizações mergulham de cabeça em projetos de modernização, compram plataformas caríssimas, contratam consultorias renomadas e, no final das contas, ficam presas em pilotos que nunca saem do papel. Dados espalhados em sistemas diferentes, equipes que não sabem operar as novas ferramentas e uma falta crônica de estratégia fazem com que o retorno sobre o investimento simplesmente não apareça. Esse cenário é mais comum do que parece, e não é exclusividade de empresas pequenas — grandes players da indústria também sofrem com esse tipo de armadilha. O problema começa quando a tecnologia é tratada como solução mágica, sem considerar o contexto operacional, a cultura organizacional e, principalmente, as pessoas que vão lidar com tudo isso no chão de fábrica.
Pesquisas recentes reforçam essa percepção ao mostrar que a Inteligência Artificial tende a intensificar o volume de trabalho antes de gerar qualquer ganho mensurável de eficiência. Ou seja, nos primeiros meses de implementação, as equipes gastam mais tempo alimentando modelos, corrigindo falhas de integração e adaptando processos do que efetivamente colhendo benefícios. Além disso, o custo energético associado a essas tecnologias continua subindo, o que levanta uma questão importante sobre sustentabilidade financeira e ambiental. Empresas enfrentam escassez de recursos, interrupções inesperadas e atrasos que podem ser difíceis de reverter. A pergunta que fica é direta: o que separa as iniciativas que realmente funcionam daquelas que ficam travadas em ciclos intermináveis de teste?
Em uma conversa com Rahul Negi, líder de IA Industrial na Honeywell, a resposta ficou mais clara. Segundo ele, o sucesso passa por alguns pilares fundamentais — integração inteligente de dados, Inteligência Artificial física com conhecimento profundo do setor e, acima de tudo, valorização das pessoas que operam as máquinas e processos todos os dias. Não se trata de substituir gente por algoritmo, mas de empoderar quem já entende a operação com ferramentas que realmente fazem sentido. A Honeywell tem trabalhado com diversos clientes e parceiros e observou que a IA física melhora resultados de negócios ao aprimorar a segurança, conectar dados e melhorar a tomada de decisões — tudo isso enquanto apoia trabalhadores que talvez não tenham décadas de experiência. Essa visão muda completamente o jogo e explica por que algumas empresas estão conseguindo resultados concretos enquanto outras continuam patinando 🏭
Os erros mais comuns na corrida pela automação
Na ânsia de implementar novas tecnologias, muitas empresas cometem deslizes que comprometem todo o projeto antes mesmo de ele sair do chão. Um dos equívocos mais frequentes é subestimar o quanto a implantação de tecnologia consome em termos de tempo e recursos. Cadeias de suprimentos globais, sistemas de energia e infraestruturas críticas já enfrentam uma pressão sem precedentes, e adicionar camadas de complexidade tecnológica sem planejamento adequado só piora o cenário.
Outro erro recorrente envolve a falta de compreensão sobre como diferentes pontos de dados se interconectam dentro da operação e impactam os resultados. Quando a informação está desconectada, a adaptabilidade fica limitada e o processo de otimização se torna muito mais lento. Para complicar, a escassez global de mão de obra qualificada na indústria dificulta a interpretação desses dados e a ação sobre os resultados gerados. Todos esses desafios, quando combinados, criam riscos significativos de cibersegurança envolvendo ambientes de TI e OT que podem levar meses, ou até anos, para serem revertidos.
A boa notícia é que existe um caminho comprovado. Empresas que investem primeiro em entender seu próprio ecossistema de dados, que mapeiam as interdependências entre sistemas e que planejam a implantação de forma gradual e realista conseguem escapar dessas armadilhas. O segredo não está na velocidade da adoção, mas na inteligência por trás de cada decisão de implementação.
Integração de dados como ponto de partida
Um dos maiores gargalos na indústria moderna não é a falta de dados — é o excesso de dados desconectados. Sensores, sistemas legados, ERPs, plataformas de manutenção, registros manuais em planilhas e softwares de controle de qualidade geram volumes enormes de informação todos os dias. O problema é que essas fontes raramente conversam entre si. Quando uma empresa tenta aplicar Inteligência Artificial sobre uma base fragmentada, o resultado é previsível: modelos imprecisos, previsões erradas e decisões baseadas em premissas incompletas. A integração inteligente de dados não é apenas um passo técnico — é o alicerce sobre o qual qualquer iniciativa séria de automação precisa ser construída. Sem isso, todo o investimento em algoritmos avançados e infraestrutura de ponta se transforma em desperdício.
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Negi explicou que a Honeywell trabalha com o conceito de camada unificada de dados, onde informações de diferentes fontes são normalizadas, contextualizadas e disponibilizadas em tempo real para os modelos de Inteligência Artificial. Um exemplo concreto é o Experion Process Knowledge System (PKS), um assistente de alarmes para operadores que analisa todos os dados históricos e fornece recomendações em tempo real para que os operadores identifiquem e resolvam riscos e problemas. Na prática, isso significa que um operador no chão de fábrica pode receber alertas preditivos sobre falhas em equipamentos, ajustar parâmetros de produção com base em tendências reais e tomar decisões mais rápidas sem precisar consultar cinco sistemas diferentes.
Essa abordagem elimina o ruído informacional e permite que a automação atue onde realmente importa — nos pontos críticos da operação que impactam diretamente a eficiência e a segurança. Quando os dados fluem de forma organizada, a tecnologia deixa de ser um fardo e passa a ser uma aliada genuína do processo produtivo.
Outro ponto relevante é que a integração bem feita reduz drasticamente o tempo necessário para colocar projetos de Inteligência Artificial em produção. Empresas que investem primeiro na governança e na arquitetura de dados conseguem sair da fase de piloto muito mais rápido, porque seus modelos já nascem alimentados por informações consistentes e representativas da realidade operacional. Isso contrasta fortemente com o cenário de organizações que pulam essa etapa e acabam gastando meses — ou até anos — tentando limpar e organizar bases de dados que deveriam ter sido estruturadas desde o início. A lição aqui é simples, embora muitas vezes ignorada: antes de pensar em algoritmos sofisticados, é preciso garantir que a matéria-prima desses algoritmos esteja em ordem.
A força motriz: IA física como novo pilar da automação
Se a pergunta sobre qual deveria ser a força motriz por trás de toda estratégia de automação tivesse sido feita um ano atrás, a resposta provavelmente seria a convergência de três tecnologias: Inteligência Artificial, 5G e nuvem. Mas o cenário evoluiu. Segundo Negi, essas tecnologias agora estão habilitando uma nova alavanca — a IA física.
A IA física é o alicerce que sustenta implementações de automação bem-sucedidas. Na prática, ela leva a ganhos maiores de eficiência, permite manutenção preventiva que reduz tempos de parada e ajuda a fechar a lacuna de habilidades no setor industrial. Trabalhadores com experiência limitada passam a operar com a competência de quem está há anos na função, porque a tecnologia fornece o contexto e as recomendações que antes só existiam na cabeça de operadores veteranos. Tudo isso se traduz em ganhos reais de produtividade que aparecem nos indicadores de desempenho das plantas.
Um caso que ilustra bem esse potencial é a parceria da Honeywell com a ADNOC Borouge para desenvolver operações autônomas alimentadas por IA. Segundo a ADNOC Borouge, essas soluções, uma vez implementadas em suas instalações, têm potencial para melhorar a eficiência em 20 por cento, reduzir o tempo de inatividade em 20 por cento e diminuir os custos operacionais em 15 por cento. Esse é um exemplo prático do papel ideal da IA — estender a capacidade de tomada de decisão para além de plantas individuais, alcançando toda a empresa.
Historicamente, atingir a autonomia total tem sido difícil porque os dados ficavam isolados em silos e o poder computacional tradicional não dava conta do volume de informações que as instalações produziam. A IA agêntica e a IA física estão mudando essa realidade ao processar conjuntos massivos de dados na nuvem e na borda da rede simultaneamente.
IA industrial precisa de contexto, não apenas de escala
Existe uma diferença enorme entre uma Inteligência Artificial genérica e uma IA construída com conhecimento profundo de um setor específico. Os grandes modelos de linguagem e as ferramentas generalistas que dominam as manchetes são impressionantes em termos de capacidade, mas quando o assunto é indústria, eles falham em capturar nuances que só quem vive a operação entende. Uma fábrica de celulose tem desafios completamente diferentes de uma refinaria de petróleo, e os modelos de Inteligência Artificial que geram eficiência real são aqueles treinados com dados específicos do domínio, calibrados por especialistas do setor e validados em cenários reais de produção.
Negi destacou que o mercado está inundado de ferramentas e fornecedores de IA, mas o que realmente importa é a profundidade do conhecimento de domínio. Para quem está navegando nesse vasto mar de opções, a recomendação é buscar parceiros que entendam como a automação pode ser aplicada à tecnologia operacional em setores como energia, manufatura, utilidades e construções industriais e comerciais. Ferramentas genéricas podem parecer atraentes pelo preço ou pela promessa, mas sem essa verticalização, os resultados tendem a ficar aquém do esperado.
Esse conhecimento de domínio é o que permite, por exemplo, que um sistema de automação consiga diferenciar uma anomalia real em um equipamento de uma variação normal causada por mudança de turno ou condição climática. Sem esse contexto, os alertas falsos se multiplicam, as equipes perdem confiança na tecnologia e o sistema acaba sendo ignorado — o que é, ironicamente, o oposto do que se esperava quando o projeto foi aprovado. A Inteligência Artificial industrial precisa ser precisa, confiável e, acima de tudo, útil para quem está na linha de frente. Quando um operador recebe uma recomendação que faz sentido dentro da sua experiência prática, ele adota a ferramenta naturalmente. Quando recebe alertas descontextualizados, ele desliga o sistema e volta a fazer tudo como antes. Essa dinâmica é determinante para o sucesso ou fracasso de qualquer projeto de transformação digital na indústria.
Instalações industriais como refinarias de petróleo e plantas petroquímicas geram enormes volumes de dados operacionais diariamente, a partir de milhares de endpoints e ativos. São justamente esses ambientes onde a autonomia alimentada por IA prospera, porque há volume suficiente de dados contextualmente ricos para treinar e refinar modelos que realmente fazem diferença na operação.
Outro aspecto que merece atenção é o custo computacional e energético das soluções de Inteligência Artificial. Modelos muito grandes e genéricos consomem recursos enormes para rodar, o que nem sempre se justifica em ambientes industriais onde a latência precisa ser mínima e o processamento muitas vezes acontece na borda da rede. Soluções verticalizadas e otimizadas para o contexto específico da operação tendem a ser mais leves, mais rápidas e mais sustentáveis do ponto de vista energético. Isso importa tanto para o orçamento quanto para as metas ambientais que muitas empresas da indústria estão perseguindo. A eficiência não pode ser apenas operacional — ela precisa contemplar também o impacto ambiental da própria tecnologia utilizada para alcançá-la.
O fator humano como diferencial competitivo
Talvez o ponto mais importante de toda essa discussão seja o papel das pessoas. A narrativa predominante sobre automação e Inteligência Artificial costuma girar em torno de substituição de mão de obra, mas a realidade no chão de fábrica conta uma história bem diferente. A automação industrial sempre exige supervisão humana — as pessoas são o catalisador para melhores resultados por conta do conhecimento especializado, da compreensão contextual e do julgamento que garantem uma implantação segura e benéfica. Embora as preocupações com a substituição de empregos sejam compreensíveis, elas não refletem a forma como a automação industrial realmente opera.
A indústria enfrenta uma escassez crescente de profissionais qualificados, especialmente em funções técnicas e operacionais. Nos Estados Unidos, cerca de 26 por cento da força de trabalho industrial nacional já está elegível para aposentadoria. Trabalhadores experientes estão saindo e levando consigo décadas de conhecimento tácito que nenhum manual documenta. Novos operadores enfrentam uma curva de aprendizado acentuada e lutam para gerenciar o desempenho máximo de suas plantas e ativos. Isso gera efeitos colaterais significativos, como paradas não planejadas, custos crescentes de manutenção e envelhecimento da infraestrutura.
Nesse contexto, a Inteligência Artificial funciona menos como substituta e mais como ferramenta de preservação e transferência de conhecimento. Sistemas inteligentes que capturam padrões de operadores veteranos e os traduzem em recomendações para novos funcionários são um exemplo concreto de como a tecnologia pode amplificar a capacidade humana em vez de eliminá-la. Fabricantes estão cada vez mais se apoiando em IA para ajudar novos operadores a aprimorar suas habilidades e maximizar sua produtividade.
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Negi enfatizou que a Honeywell acredita que as empresas têm uma responsabilidade coletiva de equipar os trabalhadores e líderes de hoje com as ferramentas e o conhecimento necessários para navegar o caminho rumo à autonomia. Isso significa interfaces intuitivas, alertas que respeitam o fluxo de trabalho real e recomendações que chegam no momento certo — não como uma avalanche de notificações que mais atrapalham do que ajudam. A eficiência real acontece quando a tecnologia se adapta ao ser humano, e não o contrário. Empresas que forçam seus operadores a mudar radicalmente a forma como trabalham para se adaptar a um novo sistema estão criando resistência desnecessária e sabotando seus próprios projetos de automação. A abordagem que funciona é incremental, respeitosa e colaborativa — envolvendo as equipes desde a fase de desenho da solução até a implementação e o refinamento contínuo.
Tendências que vão moldar a indústria em 2026
Além da Inteligência Artificial, existem outras tendências importantes que devem impactar materialmente o setor de manufatura neste ano. Negi apontou três movimentos que merecem atenção especial:
- Êxodo de operadores experientes: o desafio da aposentadoria em massa tem se agravado nos últimos meses. A perda desse conhecimento institucional coloca pressão direta sobre a produtividade das plantas e exige soluções tecnológicas que preencham essa lacuna de forma prática e eficiente.
- Abordagens API-first e interoperabilidade: clientes estão pedindo cada vez mais por experiências de usuário e interfaces consistentes entre diferentes sistemas e plataformas. A capacidade de integrar soluções de diferentes fornecedores de maneira fluida está se tornando um critério decisivo na escolha de parceiros tecnológicos.
- Caminho real rumo à autonomia total: fabricantes começam a alcançar a autonomia plena por meio de soluções mais abertas, ecossistemas conectados, conhecimento embutido e implantações orientadas a valor. Muitos clientes ficaram presos na chamada fase de piloto infinito no último ano, mas agora estão superando esse estágio e vendo o tempo até o retorno sobre investimento acelerar. Soluções estão sendo entregues de forma mais ágil e o gerenciamento do ciclo de vida ponta a ponta está pavimentando o caminho para a autonomia.
Essas tendências reforçam que a transformação industrial não é apenas uma questão tecnológica. Ela envolve pessoas, processos, governança de dados e uma visão estratégica que conecta cada investimento a resultados tangíveis. As empresas que entenderem essa dinâmica vão liderar a próxima fase da indústria, enquanto as demais correm o risco de ficar para trás em um cenário cada vez mais competitivo e exigente.
O que realmente funciona na prática
Investir em Inteligência Artificial e automação sem investir simultaneamente no desenvolvimento das pessoas é uma receita para o fracasso. Treinamentos práticos, programas de upskilling e uma comunicação transparente sobre o papel da tecnologia na rotina de cada colaborador fazem toda a diferença entre uma implementação bem-sucedida e um projeto que morre na gaveta. As empresas da indústria que estão colhendo resultados reais são aquelas que entenderam que dados, algoritmos e máquinas são apenas parte da equação — o restante depende de gente motivada, preparada e ouvida.
A conversa com Rahul Negi deixou claro que não existe atalho. As estratégias de automação que funcionam de verdade combinam três elementos inegociáveis: uma base de dados integrada e confiável, Inteligência Artificial com profundo conhecimento de domínio e um compromisso genuíno com o desenvolvimento das pessoas que vão operar e se beneficiar dessas tecnologias. Quando esses três pilares estão alinhados, a tecnologia deixa de ser uma promessa e se transforma em vantagem competitiva real — com ganhos mensuráveis de eficiência, produtividade e segurança que aparecem nos indicadores que realmente importam 💡
Rahul Negi é executivo na Honeywell Process Automation, liderando iniciativas de Digitalização, Autonomia e IA, com mais de 20 anos de experiência em Estratégia, Consultoria, Desenvolvimento de Negócios e IA/ML.
