Por Guilherme Neves, sócio e headhunter na Evermonte Executive & Board Search.
Nas reuniões de início de ano, tecnologia e inovação ganham espaço. Um tema aparece cada vez mais: inteligência artificial. A expectativa é clara — mais eficiência, decisões rápidas, menos falhas. Mas uma pergunta costuma mudar o rumo da conversa: “De qual IA exatamente estamos falando?”
A IA que já está na indústria
Hoje, grande parte do que chamamos de IA nas operações industriais são aplicações pontuais, com foco bem definido: manutenção preditiva, visão computacional para inspeção, simulações, robôs colaborativos. Essas soluções entregam ganhos reais — produtividade, previsibilidade, segurança e qualidade.
É o que especialistas chamam de IA estreita. Já transformou o chão de fábrica de muitas empresas. Mas ainda não corresponde à imagem que muitos executivos têm quando falam em “IA do futuro”.
O que o mercado sonha (mas ainda não tem)
A visão mais comum entre líderes é de uma IA integrada, capaz de enxergar toda a operação, cruzar dados de manutenção, logística, RH, energia, qualidade e sugerir os melhores caminhos com base em contexto e impacto. Algo que entende causa e consequência, quase como um cérebro que orquestra a fábrica.
Essa ideia se aproxima de uma IA geral — ainda distante da realidade. A tecnologia evoluiu, mas ainda não está pronta para operar nesse nível de complexidade, especialmente em ambientes industriais.
O risco de planejar com base em promessas
Neste começo de ano, lideranças definem prioridades e alocam recursos. Se o planejamento parte da ideia de que essa IA “ampla” já está pronta, o risco é alto: investir em projetos que não escalam, basear decisões em dados mal estruturados e criar expectativas que a tecnologia atual não consegue atender.
Por isso, é importante inverter a lógica: em vez de “como colocamos IA na operação?”, a pergunta deve ser “que problema queremos resolver, e qual tipo de IA pode resolver isso hoje?”
Como escalar IA de verdade
Escalar IA é um processo, não uma virada de chave. Começa com a resolução de dores específicas. Depois, vem a integração — sistemas que conversam, dados que fluem entre áreas, silos que se rompem. Aos poucos, a empresa ganha base para construir modelos mais inteligentes.
Essa IA que parece “inteligente” não surge do nada. Ela é consequência de decisões consistentes ao longo do tempo, onde tecnologia, processos e pessoas evoluem juntos.
A hora certa de discutir isso é agora
As primeiras reuniões do ano são o momento certo para discutir esse tema com profundidade. Se a última reunião do ciclo passado ajudou a entender onde estamos e a primeira deste ano define com clareza qual o próximo passo, o caminho está bem traçado.
Nesse espaço — entre expectativas e realidade — é que a IA deixa de ser uma ideia genérica e passa a gerar impacto concreto. Não no futuro, mas no dia a dia da operação.
