A adoção da inteligência artificial generativa (GenAI) na indústria brasileira ainda esbarra em um obstáculo central: a organização e integração de dados industriais. Embora a tecnologia tenha ganhado destaque nos últimos anos, especialistas apontam que muitas empresas ainda não estão preparadas para extrair seu potencial no ambiente produtivo.
De acordo com posicionamento divulgado pela Rockwell Automation, o principal desafio não está apenas na implementação da IA, mas na qualidade, governança e integração dos dados que alimentam esses sistemas. Em ambientes industriais, falhas nesse processo podem levar a erros e às chamadas “alucinações” dos modelos, quando a tecnologia gera respostas imprecisas.
Segundo estimativa da Gartner, até 2030, cerca de 75% das decisões operacionais deverão contar com apoio de aplicações de inteligência artificial. Esse cenário, segundo especialistas, aumenta a necessidade de as empresas estruturarem suas bases de dados e adotarem práticas de governança e segurança.
No setor industrial, dados podem incluir desde medições de equipamentos, como temperatura e velocidade de produção, até registros de manutenção e ordens de serviço. Quando organizados e integrados, esses dados se tornam fundamentais para aplicações de IA, permitindo antecipar falhas, otimizar processos e apoiar decisões estratégicas.
De acordo com Sergio Campana, gerente de negócios de software da Rockwell Automation na América Latina, o valor da IA na manufatura depende diretamente da confiabilidade dessas informações. “Seu verdadeiro valor surge quando é construída sobre dados operacionais confiáveis, bem estruturados e sustentados por uma governança sólida”, afirma.
A empresa defende a integração entre sistemas de Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (TO) como um caminho para acelerar a adoção da IA e gerar ganhos de eficiência. Essa abordagem busca incorporar recursos de inteligência artificial em sistemas já utilizados pelas operações industriais, reduzindo desafios como latência e complexidade.
Ainda segundo a companhia, o uso de modelos genéricos de IA pode apresentar limitações no contexto industrial, especialmente por não considerar dados específicos e contextualizados do setor. Por isso, a recomendação é adotar soluções alinhadas às necessidades operacionais e com bases de dados estruturadas.
A multinacional também ressalta que a implementação da IA generativa deve ser conduzida com cautela, evitando decisões baseadas apenas no entusiasmo em torno da tecnologia. A proposta é que a IA atue como um suporte às equipes humanas, auxiliando na redução de tarefas repetitivas e na melhoria da eficiência operacional.
Para especialistas, o avanço da inteligência artificial na indústria brasileira dependerá, sobretudo, da capacidade das empresas em estruturar seus dados e integrar tecnologias de forma segura. A busca por maturidade digital, aliada a práticas de governança, tende a ser determinante para a adoção responsável da GenAI no setor.