Manufatura: IA operacional com altos riscos e baixos controles

De projetos-piloto isolados à vantagem competitiva comprovada 

A indústria de manufatura já implementou a IA, capturou ganhos de eficiência e desenvolveu confiança em aplicações operacionais da tecnologia. O que a maioria dos fabricantes ainda não construiu é a infraestrutura necessária para comprovar que a IA está gerando resultados: decisões rastreáveis, controles capazes de resistir ao escrutínio e um plano testado para responder quando algo não sai como esperado. 

A pesquisa AI Impact 2026 da Grant Thornton, realizado com 950 líderes empresariais, mostra que essa lacuna é particularmente relevante na indústria de manufatura. Os resultados são expressivos. Entre os respondentes da indústria de manufatura, nenhum relatou ganhos significativos de receita decorrentes das iniciativas de IA, em comparação com 12% dos executivos de todas as indústrias. Da mesma forma, nenhum apontou economias de custos significativas, enquanto a média geral também foi de 12%. Além disso, quase metade (47%) dos líderes da indústria afirmou que a IA gerou apenas um pequeno aumento de receita. 

A indústria de manufatura concentra a IA em operações mais do que qualquer outra indústria: 62% identificam as operações como a área que mais necessita de foco adicional em IA. É justamente nesse ambiente que margens são conquistadas ou perdidas em tempo real e onde falhas da IA podem gerar consequências financeiras e de segurança imediatas. A combinação entre alta adoção e baixa comprovação de prontidão define um dos principais desafios da indústria para 2026. 

Muitos fabricantes já obtiveram ganhos de eficiência com o uso da IA em operações, estabelecendo a base de suas estratégias de inteligência artificial. No entanto, essas organizações implementaram a tecnologia sem construir a infraestrutura de governança necessária para comprovar que esses resultados são sustentáveis, escaláveis e defensáveis. Essa lacuna limita sua capacidade de avançar para o próximo estágio de maturidade e geração de valor com IA. 

Fabricantes estão testando. Os concorrentes estão escalando 

Embora 48% das empresas de manufatura ainda estejam na fase de testes (pilots) com IA, apenas 10% conseguiram integrar a tecnologia plenamente às operações, percentual quatro pontos abaixo da média de todas as indústrias. É justamente nessa distância entre projetos-piloto e integração operacional que está a lacuna de resultados.  

Organizações com IA totalmente integrada têm muito mais probabilidade de reportar crescimento de receita, aceleração da inovação e melhoria na qualidade dos resultados gerados. Enquanto muitos fabricantes continuam realizando testes, as evidências de desempenho estão sendo construídas por organizações que já ultrapassaram essa etapa. No outro extremo, apenas 39% afirmam estar ampliando a IA para múltiplas funções da empresa, índice 10 pontos percentuais abaixo da média geral da pesquisa (49%). 

A IA está reduzindo o tempo de transformação que, em ciclos tecnológicos anteriores, levava uma década para ocorrer. Os especialistas da Grant Thornton na indústria de manufatura observam um padrão recorrente: muitas empresas adquirem soluções de IA e aguardam que seus fornecedores de tecnologia definam como implementá-las. 

Diversos fabricantes permanecem presos à fase de testes porque não possuem uma infraestrutura de governança orientada pela liderança da organização. Essa estrutura é fundamental para apoiar uma estratégia de IA mais proativa e capaz de posicionar a empresa à frente dos concorrentes. 

Atualmente, muitas decisões de investimento em IA são motivadas por reações às movimentações do mercado e dos fornecedores de tecnologia, em vez de estarem alinhadas a uma estratégia deliberada de geração de margens e criação de valor. Como consequência, parte desses investimentos pode estar direcionada para prioridades que não geram o maior retorno para o negócio

Fabricantes testam mais e integram menos 

Pergunta: Como você classificaria a maturidade da IA em sua organização?

Ganhos de eficiência são reais. Mas não são suficientes

Ainda assim, os líderes da indústria de manufatura classificam a criatividade e a mentalidade voltada à inovação como o principal atributo de liderança para a era da IA, citado por 48% dos respondentes, percentual 12 pontos acima da média de todas as indústrias. 

Uma mentalidade inovadora pode gerar aplicações concretas, como controle preditivo de qualidade capaz de identificar defeitos antes da produção, ciclos de desenvolvimento acelerados por IA, reconfiguração dinâmica da cadeia de suprimentos diante de interrupções em tempo real e iniciativas de manutenção preditiva e gestão de ativos baseadas em condições operacionais. Para capturar todo o potencial da tecnologia, os líderes precisam acelerar a inovação. 

Além disso, os ganhos de eficiência obtidos atualmente têm prazo de validade, especialmente quando todos os concorrentes também os alcançam. O verdadeiro diferencial competitivo está na utilização da IA operacional para apoiar decisões em tempo real relacionadas à produtividade, compras e programação da produção. 

Decisões de compras orientadas por IA podem ajustar a alocação de fornecedores com base em informações atualizadas de custos e riscos, refletindo seus impactos financeiros no mesmo trimestre. Modelos de programação da produção podem otimizar o volume produzido considerando custos de energia, com reflexos mensuráveis nos resultados financeiros. Sistemas de controle de qualidade apoiados por IA podem reduzir desperdícios de forma diretamente atribuível à tecnologia. 

Quando a IA operacional está conectada aos resultados financeiros em tempo real, os fabricantes conseguem demonstrar claramente o valor gerado por seus investimentos. Essa ligação entre decisões operacionais e desempenho financeiro será essencial para a próxima fase da vantagem competitiva baseada em IA na indústria de manufatura. Os líderes de operações precisam impulsionar essa evolução desde agora, porque os ganhos de eficiência que hoje representam um diferencial competitivo serão, em breve, apenas um requisito básico para competir.

Maioria dos fabricantes não consegue comprovar que sua IA é governada 

Metade dos líderes da indústria de manufatura (50%) afirmou que a formalização de uma estratégia de IA ou de um framework de governança é a mudança mais importante que suas organizações precisam realizar nos próximos seis meses. Isso pode estar relacionado ao fato de que apenas 7% possuem um plano de resposta a incidentes de IA definido e testado, o menor percentual entre todas as indústrias pesquisadas. 

Em outras palavras, de cada 100 líderes da indústria de manufatura entrevistados, 93 estão operando IA em ambientes de produção, linhas de fabricação, cadeias de suprimentos ou sistemas de qualidade sem terem testado previamente como responderão quando algo der errado. 

Em uma indústria acostumada a realizar simulações de segurança, testar geradores de backup e executar protocolos de crise para sistemas físicos, as capacidades de IA que operam ao lado desses sistemas ainda não passam pelo mesmo nível de preparação. Isso evidencia um contraste significativo entre a forma como a indústria de manufatura trata a preparação para riscos físicos e como aborda os riscos associados à IA. 

Apenas 14% dos fabricantes consideram que suas organizações estão extremamente preparadas para lidar com desafios de privacidade e segurança relacionados à IA, o menor índice entre todas as indústrias pesquisadas, em comparação com a média geral de 40%. 

Quando uma falha de IA ocorre em um ambiente operacional, seja um erro em controles de qualidade, uma falha em sequências de programação da produção ou uma decisão inadequada de compras, organizações sem um plano de resposta testado descobrem o custo dessas falhas diretamente na produção, e não apenas em suas políticas ou procedimentos.

A incerteza regulatória amplia ainda mais essa pressão

Fabricantes com operações em diferentes estados enfrentam orientações regulatórias inconsistentes e a ausência de um padrão regulatório federal unificado. As organizações que estão avançando mais rapidamente estão construindo sua infraestrutura de governança agora, pois são as evidências geradas antes da pressão regulatória que criam a confiança necessária para escalar a IA quando o momento exige. Esperar por maior clareza regulatória é uma decisão que traz custos mensuráveis. 

No nível dos conselhos de administração, as organizações da indústria de manufatura já estão aprovando investimentos em IA. 79% dos respondentes afirmam que seus conselhos aprovaram investimentos significativos na tecnologia. 

Entretanto, menos conselhos estão avançando para a próxima etapa: estabelecer políticas formais de governança de IA. Apenas 42% das organizações da indústria de manufatura possuem políticas desse tipo, contra 52% na média de todas as indústrias. 

Os investimentos estão avançando mais rápido do que a governança, criando um risco crescente para as organizações. Sem controles claros, escalar um projeto-piloto de IA não amplia apenas seu potencial de geração de valor, mas também sua exposição a riscos.

Estratégia gera resultados. Mas a estratégia ainda está em construção

A estratégia é apontada pela maioria dos fabricantes como o elemento que mais contribui para gerar resultados com a IA. No entanto, na prática, são os movimentos da concorrência que estão direcionando grande parte de suas decisões. Muitas empresas da indústria de manufatura afirmam acreditar na importância da estratégia, mas continuam reagindo às ações dos concorrentes. Essa diferença já pode ser percebida nos resultados relacionados à inovação. 

Uma estratégia de IA para a indústria de manufatura baseada apenas na observação dos concorrentes tende a direcionar investimentos para iniciativas que outros participantes do mercado já implementaram. Uma estratégia eficaz deve responder a perguntas fundamentais: quais decisões impactam diretamente nossa estrutura de margens, onde a IA pode gerar benefícios mais relevantes no modelo operacional e quem é responsável quando a IA influencia um resultado de negócio. 

A governança pode ajudar as organizações a definir uma estratégia de IA focada nas necessidades de maior impacto para o negócio. Além disso, permite controlar, monitorar e escalar essas soluções de forma segura. Um sistema autônomo de inspeção de qualidade pode identificar defeitos em tempo real, mas requer governança para verificar continuamente se os limites de detecção permanecem adequados à medida que as condições de produção evoluem. 

Um agente de manutenção preditiva que agenda intervenções sem aprovação humana precisa de mecanismos de governança capazes de avaliar se essas ações estão efetivamente reduzindo paradas não planejadas ou criando interrupções desnecessárias. 

Da mesma forma, um sistema de compras baseado em IA que ajusta automaticamente a alocação de fornecedores precisa de controles que permitam identificar quando as decisões do modelo começam a se afastar dos parâmetros definidos pela liderança. Os fabricantes que já desenvolveram respostas para essas questões estão fortalecendo sua posição competitiva neste momento. Aqueles que continuam apenas acompanhando os movimentos da concorrência correm o risco de investir na corrida errada.

Estratégia como principal impulsionadora do ROI em IA 

Pergunta: Qual é o principal fator que impulsiona o retorno sobre o investimento (ROI) em IA na sua organização?

A janela está se fechando 

Os fabricantes que já capturaram ganhos de eficiência com IA possuem uma base importante. A pesquisa IA Impact 2026 da Grant Thornton mostra que as organizações que estão avançando mais rapidamente utilizaram essa base para construir uma infraestrutura comprovável: planos de resposta a incidentes testados, dados que conectam decisões operacionais aos impactos nas margens em tempo real e estratégias alinhadas ao seu modelo operacional. A distância competitiva entre essas organizações e aquelas que ainda permanecem na fase de pilotos já é visível nos dados. 

Três passos essenciais 

1. Teste seu plano de resposta a incidentes antes que um incidente aconteça
   Apenas 7% dos fabricantes possuem um plano de resposta a incidentes de IA testado. Cada semana sem esse plano representa um risco operacional não mensurado em uma indústria na qual falhas de IA podem gerar impactos financeiros imediatos. A questão não é se um plano é necessário, mas se a organização irá desenvolvê-lo antes ou depois de enfrentar um incidente.
   
   
2. Conecte a IA operacional aos dados que orientam decisões sobre margens
   64% dos fabricantes relatam ganhos de eficiência, mas apenas 14% apontam aceleração da inovação. Os líderes da indústria de manufatura precisam fortalecer uma mentalidade voltada à inovação para identificar, implementar e ampliar soluções de IA capazes de responder aos desafios mais relevantes da organização. Isso pode envolver aplicações no chão de fábrica, em áreas administrativas ou na infraestrutura de dados que conecta esses ambientes. Quando fabricantes conectam produção, compras e planejamento aos resultados financeiros, conseguem melhorar tanto a tomada de decisões quanto a avaliação dos resultados gerados por essas decisões.
   
   
3. Desenvolva sua estratégia com base na estrutura de margens do negócio
   45% dos fabricantes afirmam que suas iniciativas de IA são impulsionadas pelos movimentos da concorrência. Esse tipo de investimento tende a reproduzir benefícios que os concorrentes já capturaram. Já os fabricantes que definem claramente quais decisões impactam suas margens, onde a IA pode gerar maior valor em seu modelo operacional e como a governança deve evoluir à medida que a tecnologia é escalada são os que estão construindo sua posição competitiva, e não apenas seguindo o mercado. 

O caminho para a indústria de manufatura não passa por mais um projeto-piloto. Tampouco exige uma transformação tecnológica completa. Os executivos participantes da pesquisa já demonstraram capacidade para investir e experimentar. 

O próximo passo exige uma sequência mais estruturada: construir uma base sólida de dados, desenvolver competências internas paralelamente às soluções adquiridas e implementar mecanismos de governança antes da escalabilidade, e não depois, garantindo o envolvimento contínuo da liderança. 

Essas não são recomendações teóricas. São ações práticas necessárias para que os investimentos em IA gerem retorno efetivo. E elas assumem características próprias na indústria de manufatura, onde as realidades operacionais, as exigências regulatórias e a dinâmica da força de trabalho diferem significativamente de setores como serviços financeiros ou tecnologia. 

Os especialistas em IA e manufatura da Grant Thornton apoiam organizações exatamente nessa transição: da fase de pilotos para resultados comprovados e dos investimentos para impactos concretos. Sem promessas exageradas ou programas de transformação genéricos, mas com iniciativas práticas e estruturadas de acordo com a forma como os negócios industriais realmente operam. 

Pesquisa IA Impact

Acesse o relatório completo

Explore os resultados da pesquisa AI Impact 2026 e descubra os fatores que estão impulsionando ou limitando a IA em diferentes indústrias.  

 

^Metodologia 

^{Entre 23 de fevereiro e 18 de março de 2026, a Grant Thornton entrevistou 950 líderes empresariais, incluindo CFOs, CIOs/CITOs, COOs, vice-presidentes, líderes de departamento e directories com reporte direto à alta administração.} 

^{O grupo específico da indústria de manufatura foi composto por 100 respondentes. As conclusões relacionadas a cargos específicos dentro da amostra da indústria de manufatura devem ser interpretadas apenas como indicativas da direção das tendências observadas.}