Inteligência artificial na indústria: por que a adoção está superando a velocidade com que os resultados são alcançados?

A maioria dos fabricantes não precisava de um estudo de viabilidade para entender o custo da manutenção reativa. Eles já vinham arcando com isso há anos: tempo de inatividade não planejado, tempo extra de recuperação, peças produzidas às pressas e a lenta erosão da confiança no planejamento e na credibilidade junto aos clientes. O que mudou foi a disponibilidade da solução. A IA na manutenção deixou de ser um conceito teórico para se tornar uma solução viável com rapidez suficiente para que a justificativa para investir nela se tornasse evidente.

O comprometimento da indústria é real, mas os resultados não estão se materializando na velocidade esperada. Nossa pesquisa recente revela que aproximadamente 78% de todas as barreiras relatadas para o progresso estão relacionadas à força de trabalho. O acesso à inteligência artificial se desenvolveu mais rapidamente do que a capacidade de usá-la regularmente. Essa lacuna é agora o principal obstáculo e exige uma mudança de mentalidade tão importante quanto o desenvolvimento tecnológico.

A primeira onda comprovou a eficácia das ferramentas, não do modelo.

Os fabricantes estão investindo em inteligência artificial para melhorar a produtividade, mas muitos ainda adotam comportamentos que a manutenção preditiva deveria reduzir.

Pesquisas mostram que a adoção da manutenção preditiva mais que dobrou ano após ano, enquanto a manutenção reativa permaneceu estável. A manutenção proativa, por outro lado, vem diminuindo ano após ano. Essa combinação é o ponto crucial da questão: novos métodos estão sendo introduzidos nas fábricas, mas não estão substituindo completamente os antigos.

Isso não deve ser interpretado como um fracasso. As fábricas foram transferidas por razões práticas, e os testes iniciais forneceram informações valiosas para as equipes. O modelo pode funcionar bem com um ativo conhecido e uma equipe dedicada. Mas o verdadeiro teste surge quando esse modelo precisa dar suporte a decisões em diferentes turnos, locais e com níveis variados de especialização.

Aqui, a primeira onda revelou o problema seguinte. A tecnologia pode entrar rapidamente no orçamento. Mas os hábitos de trabalho, a confiança, os direitos de tomada de decisão e a segurança dos trabalhadores da linha de frente levam muito mais tempo para mudar.

Os investimentos em IA atingem a maturidade.

Os dados orçamentários confirmam que os líderes não estão abandonando a inteligência artificial; pelo contrário, estão se tornando mais seletivos quanto às áreas em que ela deve demonstrar seu valor. Os investimentos estão se afastando da IA ​​exploratória e se voltando para prioridades operacionais, incluindo cibersegurança, gestão de dados, IA generativa e IA industrial.

Essa mudança reflete uma visão mais realista da maturidade digital. Os líderes estão tentando fazer a IA funcionar em áreas onde o custo de atrasos, tempo de inatividade e dados de baixa qualidade se torna rapidamente evidente.

Essa mudança também está remodelando as expectativas em torno da Indústria 5.0. À medida que a tecnologia industrial passa de um modelo da Indústria 4.0 baseado na automação para uma abordagem com maior participação humana, os líderes parecem estar recalibrando o cronograma, com 40% agora prevendo uma jornada de um a quatro anos.

Onde termina o modelo e começa o papel do supervisor?

É fácil interpretar o número de 78% relacionado às restrições de mão de obra como simplesmente uma história de escassez de trabalhadores — ou seja, níveis de pessoal, recrutamento ou cadeias de suprimentos. Mas a realidade é que as empresas enfrentam falta de experiência, déficit de conhecimento, lacunas em mão de obra qualificada e deficiências mais amplas na capacidade da força de trabalho. Juntas, essas quatro categorias descrevem um problema muito mais complexo do que apenas uma questão de pessoal. Elas descrevem a capacidade de uma organização de se adaptar a uma forma diferente de trabalho.

Esse é um padrão que ouço constantemente dos clientes: as ferramentas existem, mas as equipes não acompanharam o ritmo. Os pesquisadores Cohen e Leventhal denominaram isso de "capacidade de absorção".

Em termos simples, trata-se da rapidez com que uma empresa consegue identificar novos conhecimentos úteis, assimilá-los internamente e traduzi-los em resultados práticos. No contexto da manutenção, esses resultados são decisões tomadas em condições reais de operação — por um supervisor do turno da noite avaliando se uma falha atual requer intervenção imediata, se pode esperar até a próxima parada programada ou se já ultrapassou um limite crítico. Um modelo pode identificar uma falha, mas não pode tomar essa decisão.

A manutenção preditiva e a inteligência artificial (IA) exigem, na verdade, uma força de trabalho mais difícil de treinar do que simplesmente dominar as ferramentas. O relatório "AI Workforce Skills for the UK" do governo do Reino Unido identifica essa lacuna em termos concretos no setor de manufatura avançada.

Além de habilidades técnicas como treinamento de modelos de IA ou integração de análises em tempo real, o relatório destaca a capacidade de interpretar os resultados da IA, adaptar fluxos de trabalho com base em novas informações e comunicar as mudanças às equipes de linha de frente. Essas são as competências essenciais que determinam se um alerta levará a uma mudança de comportamento ou será ignorado.

Por essa razão, o desenvolvimento da força de trabalho não pode ser tratado como uma função de RH separada, ao lado do programa de tecnologia. Ele faz parte do sistema que determina se o investimento se traduzirá em uma melhor implementação. Inteligência artificial: dominá-la exige uma mudança de mentalidade, não apenas de tecnologia. O cronograma da Indústria 5.0 será determinado pelas capacidades disponíveis no chão de fábrica.

Investir em previsão, pagar pela resposta.

As implicações para os negócios são evidentes na discrepância entre gastos e retorno. Embora as soluções preditivas sejam cada vez mais adotadas e investimentos sejam direcionados a elas, a abordagem fundamental para a resolução reativa de problemas permanece inalterada. Muitas organizações operam de duas maneiras paralelas: investem em implementações orientadas por dados, mas continuam perdendo tempo resolvendo problemas evitáveis.

Essa desconexão tem um preço alto. De acordo com o estudo "Custo Real do Tempo de Inatividade" da Siemens de 2024, as 500 maiores empresas do mundo perdem US$ 1.4 trilhão anualmente devido a paradas não planejadas, o que representa 11% de sua receita total. Esse número reflete o que acontece quando a transição de uma abordagem reativa para uma preditiva não é completa; o investimento existe, mas a execução no dia a dia não acompanhou totalmente o ritmo. Reduzir essa lacuna de responsabilidade é fundamental para garantir o retorno do investimento.

Quando essa lacuna persiste, o retorno do investimento em tecnologia é atrasado e desigual. Os prazos se estendem e a confiança em alcançar os resultados desejados diminui.

A chave para alcançar retornos reais

A disciplina atualmente aplicada às ferramentas e plataformas deve se estender às pessoas e aos processos que as envolvem. Para muitas organizações, é aí que o verdadeiro valor está sendo desperdiçado.

Os líderes devem começar pelas partes das operações onde as capacidades são mais vulneráveis. Quais ativos ainda dependem de um ou dois técnicos experientes para interpretar o que está acontecendo? Quais registros de trabalho carecem de detalhes suficientes para embasar diagnósticos futuros? Quais alertas acionam ações imediatas e quais permanecem engavetados até que a pessoa certa esteja de plantão?

Essas questões revelam se a manutenção preditiva se tornou parte integrante da implementação ou se ainda é apenas uma camada extra sobre os antigos hábitos reativos.

Experiências e conhecimentos que permanecem latentes na mente dos funcionários devem ser documentados antes que eles deixem a organização. Garanta que os registros de trabalho sejam abrangentes o suficiente para dar suporte aos futuros técnicos. Treine operadores e equipes de manutenção para que compreendam as implicações dos alertas preditivos, identifiquem evidências que justifiquem ação e saibam quando escalar problemas. Projete fluxos de trabalho de forma que agir com base em informações relevantes se torne a norma, e não um esforço excepcional; dominar a IA exige uma mudança de mentalidade. Compreender quais funções têm maior probabilidade de serem substituídas por IA também ajuda a orientar os esforços de treinamento.

A confiabilidade conectada dá suporte a essa implementação quando permanece enraizada no núcleo do negócio, vinculando dados de ativos, histórico de manutenção e experiência direta dos funcionários, para permitir que as equipes tomem decisões consistentes e repetíveis em diferentes turnos e locais.

Nossa pesquisa confirma essa tendência: quase metade dos entrevistados planeja desenvolver iniciativas de confiabilidade conectada nos próximos doze meses, considerando a confiabilidade como uma ponte prática que conecta as necessidades operacionais de curto prazo com as ambições estratégicas de longo prazo.

A mensagem para os líderes da indústria é clara e direta: as capacidades humanas e operacionais devem ser analisadas com a mesma seriedade que os investimentos em tecnologia. Não se limitem a perguntar quais tipos de IA foram implementados; perguntem: Quem pode agir com base nelas? Onde os processos de tomada de decisão estão apresentando deficiências? Que conhecimento permanece sem documentação? E quais fluxos de trabalho ainda estão impulsionando as equipes em direção à resolução proativa de problemas?