Gestão de dados se torna peça-chave para uso de IA na indústria
13.03.2026
A digitalização da indústria entrou em uma nova fase com o avanço da inteligência artificial generativa (GenAI). No entanto, especialistas alertam que o principal desafio para sua aplicação em ambientes industriais não está apenas na tecnologia, mas na qualidade e integração dos dados operacionais.
Segundo a Rockwell Automation, empresas brasileiras que desejam adotar inteligência artificial em processos produtivos precisam primeiro avançar na organização e governança de dados industriais.
Na prática, isso significa integrar informações provenientes de máquinas, sensores, sistemas de manutenção e plataformas corporativas, criando uma base estruturada que permita à IA gerar análises confiáveis e apoiar decisões operacionais.
De acordo com estimativas da Gartner, até 2030 cerca de 75% das decisões operacionais nas empresas serão apoiadas por aplicações de inteligência artificial, o que reforça a necessidade de preparar as bases de dados industriais desde agora.
Integração entre TI e automação industrial
Um dos principais desafios apontados por especialistas é a integração entre Tecnologia da Informação (TI) e Tecnologia Operacional (TO). Historicamente separadas, essas áreas precisam trabalhar de forma cada vez mais integrada para que dados gerados nas operações industriais possam alimentar modelos de inteligência artificial.
Sem dados confiáveis e contextualizados, sistemas de IA podem gerar respostas imprecisas — fenômeno conhecido como “alucinação” nos modelos generativos.
Para enfrentar esse cenário, empresas de automação industrial vêm incorporando recursos de IA diretamente em plataformas de engenharia, monitoramento e gestão de produção, permitindo que operadores utilizem essas ferramentas dentro de ambientes já conhecidos.
IA como apoio à tomada de decisão
Na indústria, o potencial da inteligência artificial está ligado principalmente à otimização de processos, antecipação de falhas e melhoria da eficiência operacional.
Quando estruturados corretamente, dados industriais — como temperatura de equipamentos, desempenho de linhas de produção e registros de manutenção — podem ser utilizados por sistemas de IA para identificar padrões, prever problemas e apoiar decisões técnicas.
Segundo especialistas do setor, a adoção da inteligência artificial na manufatura dependerá cada vez mais de uma estratégia sólida de governança de dados, segurança cibernética e integração de sistemas industriais.
Nesse contexto, a digitalização das operações deixa de ser apenas um projeto de tecnologia e passa a se tornar um fator central de competitividade industrial.
