A Inteligência Artificial entrou definitivamente na agenda da indústria. O debate, entretanto, está mudando. Durante os primeiros anos da atual onda de IA generativa, grande parte da atenção esteve concentrada nas ferramentas: qual modelo utilizar, como escrever prompts, como criar um chatbot ou como automatizar determinada tarefa. Essas perguntas continuam relevantes, mas são insuficientes quando o objetivo é inovação. Para uma organização industrial, a questão mais importante não é mais simplesmente “onde podemos utilizar IA?”, mas “onde a IA pode modificar de forma significativa a maneira como criamos, entregamos ou capturamos valor?”.
Essa distinção é importante porque adotar uma tecnologia não implica necessariamente inovar. O Oslo Manual, principal referência internacional para a mensuração da inovação, estabelece que uma inovação precisa representar um produto ou processo novo ou significativamente melhorado e, sobretudo, ser efetivamente introduzida no mercado ou colocada em uso pela organização. Uma ideia, um protótipo ou uma prova de conceito isolada ainda não constitui, por si só, uma inovação. A implementação e a criação ou preservação de valor são elementos centrais desse conceito (OECD; EUROSTAT, 2018).
Essa perspectiva ajuda a compreender o papel contemporâneo da IA. Machine learning, visão computacional, modelos generativos, sistemas de otimização, gêmeos digitais e agentes inteligentes não são nomes diferentes da mesma tecnologia. São capacidades que podem contribuir de maneiras distintas ao longo do processo de inovação. Uma empresa pode utilizar IA para descobrir uma oportunidade, ampliar o espaço de soluções possíveis, acelerar o desenvolvimento de um produto, simular cenários, apoiar testes, operar um processo ou aprender continuamente com seus resultados. Portanto, talvez uma das formas mais produtivas de entender como inovar com IA seja observar todo o ciclo de inovação e perguntar o que a inteligência artificial pode acrescentar em cada fase.
Da identificação do problema à descoberta de oportunidades
Todo processo de inovação deveria começar por um problema, uma necessidade ou uma oportunidade, e não pela tecnologia. Essa premissa parece simples, mas torna-se particularmente importante diante da IA generativa, pois a facilidade de produzir demonstrações e protótipos pode levar organizações a desenvolver soluções tecnicamente interessantes para problemas economicamente pouco relevantes.
Nas etapas iniciais da inovação, a IA pode funcionar como um poderoso instrumento de percepção. Modelos analíticos podem examinar séries históricas de produção, manutenção, qualidade, consumo de energia e logística para identificar comportamentos que não seriam facilmente percebidos por análises convencionais. Algoritmos de machine learning podem reconhecer padrões associados a falhas, desvios de processo, consumo excessivo ou condições de risco. A visão computacional pode transformar imagens da produção em novas fontes de informação. Modelos de linguagem podem analisar milhares de registros de manutenção, relatórios de não conformidade, reclamações, procedimentos, normas técnicas ou feedbacks de clientes e sintetizar problemas recorrentes.
Isso amplia consideravelmente o espaço de observação da empresa. Em vez de depender exclusivamente de workshops de brainstorming ou da experiência individual de gestores, a organização passa a combinar conhecimento humano com evidências extraídas de grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados. Na indústria, essa capacidade já se manifesta em áreas como manutenção preditiva, inspeção, diagnóstico de equipamentos, avaliação de riscos, planejamento da produção e gestão de cadeias de suprimentos. O crescimento da aplicação de machine learning à avaliação de riscos industriais, por exemplo, acompanha justamente a necessidade de lidar com ambientes produtivos cada vez mais complexos, dinâmicos e intensivos em dados (WEI et al., 2023).
Mas identificar uma possibilidade tecnicamente interessante não significa que ela deva ser implementada. É nesse momento que os frameworks de priorização se tornam úteis. Bornet et al. (2025), ao discutirem oportunidades para sistemas agentivos, propõem os Three Circles of Agentic Opportunity: alto impacto, viabilidade e esforço de implementação razoável. A oportunidade mais atraente está na interseção dessas três condições. O princípio é aplicável de forma mais ampla à inovação com IA: primeiro, deve haver valor relevante; depois, é necessário verificar se dados, tecnologia e processo tornam a solução possível; finalmente, o benefício esperado precisa justificar o esforço organizacional necessário para implementá-la.
Da oportunidade à geração de ideias
Uma vez compreendido o problema, entramos na fase em que a IA generativa demonstra uma de suas capacidades mais evidentes: ampliar o espaço de soluções. Modelos multimodais conseguem gerar alternativas conceituais, comparar abordagens, analisar requisitos, questionar premissas e combinar conhecimentos de diferentes domínios. Para equipes de engenharia, produto ou inovação, isso significa que a IA pode atuar como uma parceira de exploração, permitindo testar rapidamente diferentes hipóteses antes de comprometer recursos significativos.
Essa capacidade, porém, precisa ser interpretada corretamente. Modelos generativos são particularmente eficientes na recombinação do conhecimento disponível. Eles podem aumentar enormemente a quantidade de alternativas consideradas, mas a quantidade de ideias não equivale a qualidade da inovação. O papel humano permanece fundamental na formulação do problema, na avaliação de contexto, na identificação do que realmente importa para o cliente e na seleção das ideias que merecem avançar.
É nessa interação que se evidencia uma diferença relevante entre utilizar a IA para produzir mais e para inovar melhor. Uma equipe pode pedir ao modelo que produza cem ideias para reduzir o tempo de setup de uma máquina. O resultado pode ser interessante, mas ainda superficial. Uma interação mais sofisticada consiste em fornecer ao sistema dados do equipamento, histórico de intervenções, restrições operacionais, conhecimento técnico, custos e requisitos de segurança, utilizando a IA para explorar alternativas em um contexto real. A inteligência deixa de ser apenas generativa e passa a estar conectada ao conhecimento específico da organização.
Essa lógica é coerente com os resultados observados em pesquisas sobre trabalho intelectual. No experimento de Dell'Acqua et al. (2023) com 758 consultores, profissionais que utilizaram GPT-4 concluíram mais tarefas, trabalharam mais rapidamente e produziram resultados de qualidade superior quando as atividades estavam dentro da fronteira de capacidade da tecnologia. Entretanto, em uma tarefa realizada fora dessa fronteira, os usuários de IA apresentaram desempenho inferior ao do grupo sem IA. O estudo denominou essa característica de "jagged technological frontier": a fronteira da capacidade da IA é irregular e nem sempre é evidente ao usuário. A consequência para a inovação é importante: a IA pode ampliar significativamente a capacidade das equipes, mas utilizar seus resultados sem julgamento crítico também pode levar a decisões piores (DELL'ACQUA et al., 2023).
Desenvolvimento, engenharia e prototipação acelerados por IA
Na fase de desenvolvimento, a IA passa de instrumento de exploração a instrumento de produção. Sistemas generativos podem criar código, documentação, interfaces, modelos tridimensionais, instruções técnicas e alternativas de design. Modelos de engenharia e de otimização podem testar milhares de combinações de parâmetros. Gêmeos digitais podem representar ativos, linhas ou processos produtivos em ambientes virtuais, permitindo avaliar mudanças antes de aplicá-las fisicamente.
Essa capacidade reduz o custo da experimentação. Historicamente, testar uma hipótese na indústria pode exigir matéria-prima, interrupções de produção, equipamentos, especialistas e tempo. Quando parte dessa experimentação é transferida para modelos digitais e simulações, aumenta-se o número de alternativas que podem ser avaliadas antes que uma intervenção física seja necessária.
Os efeitos da IA sobre o desenvolvimento já se observam empiricamente em outras atividades intensivas em conhecimento. Peng et al. (2023), em experimento controlado envolvendo programação, observaram que desenvolvedores com acesso ao GitHub Copilot concluíram uma tarefa de desenvolvimento 55,8% mais rapidamente do que o grupo de controle. Embora o desenvolvimento de software não possa ser diretamente equiparado a todas as atividades de engenharia industrial, o estudo demonstra algo importante: quando a IA é incorporada diretamente ao fluxo de trabalho, ela pode reduzir significativamente o tempo entre uma intenção e sua materialização em um artefato funcional.
Na manufatura avançada, essa mesma lógica começa a se manifestar no desenvolvimento de produtos, na engenharia de processos e na introdução de novos produtos. O Global Lighthouse Network, do World Economic Forum, identifica aplicações de IA em desenvolvimento, planejamento, produção, qualidade, manutenção, energia e cadeias de suprimentos. Entre as plantas industriais de referência, tecnologias digitais e IA têm sido associadas também à redução do tempo necessário para a introdução de novos produtos, o que mostra que a IA industrial não está restrita à otimização da produção existente (WORLD ECONOMIC FORUM, 2025).
Testar, validar e aprender antes de escalar
Uma ideia se transforma em inovação somente quando encontra o mundo real. Por isso, a validação talvez seja uma das fases em que a IA deva ser utilizada com maior disciplina. A mesma tecnologia que acelera o desenvolvimento também pode produzir respostas convincentes, embora incorretas. O desafio não consiste apenas em perguntar se o sistema funciona, mas em determinar em quais condições ele funciona, onde falha e quais são as consequências desses erros.
Na indústria, a validação pode combinar dados históricos, simulações, digital twins, testes controlados e pilotos em ambiente operacional. Sistemas de IA podem comparar o comportamento esperado com o observado, identificar anomalias e sugerir hipóteses para explicar as diferenças de desempenho. Modelos generativos podem analisar registros de testes e produzir sínteses, enquanto métodos tradicionais de machine learning continuam tendo grande importância na previsão, classificação, detecção de anomalias e otimização.
Isso revela outra mudança recente na discussão sobre IA industrial: IA generativa não substituiu a IA analítica. Pelo contrário, as duas começam a convergir. Um modelo generativo pode servir como interface cognitiva para informações geradas por modelos preditivos, sistemas de otimização, sensores e bancos de dados industriais. O usuário pode perguntar por que uma linha apresenta maior probabilidade de falha, enquanto um sistema analítico realiza a previsão e um modelo generativo organiza as evidências e apresenta uma explicação compreensível.
Os dados mais recentes da Global Lighthouse Network ajudam a dimensionar essa evolução. Em 2025, grande parte dos principais casos de uso das fábricas reconhecidas pela rede já utilizava IA analítica, enquanto a participação da IA generativa crescia rapidamente. Em 2026, o World Economic Forum passou a descrever uma mudança de estágio: a IA deixando os pilotos isolados e tornando-se uma capacidade operacional integrada, com empresas líderes incorporando inteligência à produção e às cadeias de valor, em vez de simplesmente adicionar ferramentas digitais a processos existentes.
Implementação: onde a tecnologia encontra a organização
Muitas iniciativas de IA fracassam não porque o algoritmo seja inadequado, mas porque a organização não está preparada para utilizá-lo. Essa constatação é particularmente importante na indústria, onde sistemas de IA precisam coexistir com ERPs, MESs, sistemas de manutenção, equipamentos legados, sensores, procedimentos, requisitos regulatórios e decisões humanas.
Uren e Edwards (2023), ao estudarem a jornada organizacional para a adoção de IA, mostram que a tecnologia-readiness não é suficiente. A adoção operacional também exige prontidão em relação a pessoas, processos e dados. A contribuição é relevante porque desloca o problema de “qual modelo devemos comprar?” para “quais capacidades organizacionais precisam existir para que esse modelo produza resultado?”.
Uma organização pode ter uma oportunidade de grande impacto e tecnologia disponíveis, mas dados fragmentados, processos não documentados e profissionais que não compreendem o novo sistema. Nesse cenário, a capacidade técnica existe, mas a capacidade de inovar ainda não. A preparação dos dados, a integração entre funções técnicas e de negócio, a definição de responsabilidades e o desenvolvimento das pessoas passam a fazer parte do próprio processo de inovação.
Essa dimensão humana ganha relevância adicional porque os ganhos decorrentes da IA não são homogêneos. Brynjolfsson, Li e Raymond (2025), ao analisarem a introdução de um assistente generativo entre 5.172 profissionais de atendimento, encontraram um aumento médio de aproximadamente 15% na produtividade, mas com efeitos muito maiores entre profissionais menos experientes. Os autores também encontraram evidências de aprendizado entre os trabalhadores, sugerindo que a IA pode atuar como um mecanismo de difusão do conhecimento acumulado pelos profissionais mais qualificados.
Para a indústria, isso abre uma possibilidade particularmente importante: utilizar IA não apenas para automatizar o trabalho, mas também para distribuir conhecimento técnico. Procedimentos, históricos de manutenção, engenharia, experiência de operadores e conhecimento de especialistas podem alimentar sistemas que apoiem profissionais menos experientes. O desafio passa a ser construir essa complementaridade sem criar dependência excessiva nem eliminar o julgamento profissional.
Da IA generativa à IA agentiva
A fronteira mais recente dessa trajetória é a Agentic AI. Um chatbot responde. Um copiloto auxilia. Um agente recebe um objetivo, interpreta o contexto, utiliza ferramentas, executa ações e acompanha os resultados. Sistemas multiagentes podem ainda distribuir subtarefas entre agentes especializados.
Essa evolução é especialmente relevante para ambientes industriais, pois conecta inteligência e execução. Um sistema agentivo de manutenção, por exemplo, poderia monitorar indicadores, consultar históricos, interpretar manuais, verificar disponibilidade de componentes, preparar uma ordem de manutenção e solicitar autorização humana. Na cadeia de suprimentos, diferentes agentes poderiam acompanhar a demanda, os estoques, os fornecedores e as condições externas e propor ou executar ações dentro de limites previamente definidos.
O ponto importante é que os agentes não deveriam ser tratados simplesmente como “chatbots mais avançados”. Eles representam uma mudança na arquitetura do trabalho digital: saímos de sistemas que fornecem informação para sistemas que podem agir sobre processos. Relatórios recentes sobre operações empresariais apontam justamente para essa transição entre automação tradicional, assistentes e workflows agentivos, ao mesmo tempo em que ressaltam problemas de integração, segurança, dados, competências e governança (IBM INSTITUTE FOR BUSINESS VALUE, 2025).
Essa capacidade também amplia os riscos. Quanto mais um sistema pode agir, maior precisa ser a clareza sobre permissões, limites e responsabilidade. Agentic AI não implica, necessariamente, autonomia total. Em muitos processos industriais, a arquitetura mais adequada será aquela em que a IA analisa, recomenda ou executa etapas reversíveis, enquanto as decisões críticas permanecem sob responsabilidade humana.
Inovar não significa maximizar a autonomia
Existe uma tendência compreensível de associar inovação à retirada progressiva das pessoas do processo. Essa não deveria ser uma regra. Uma fábrica totalmente autônoma não é necessariamente mais inovadora do que uma operação em que pessoas e IA são combinadas de forma inteligente.
O objetivo deveria ser encontrar a configuração que maximiza o valor, a qualidade, a segurança, a adaptabilidade e a capacidade de aprendizagem. Em algumas tarefas, isso significará automação completa. Em outras, copilotos. Em outras, agentes com supervisão por exceção. E haverá decisões em que a autoridade humana deverá permanecer explícita.
Essa visão torna-se particularmente importante à medida que a IA passa a participar de decisões relacionadas a qualidade, manutenção, pessoas, segurança, conformidade e operação de ativos físicos. Explicabilidade, rastreabilidade, possibilidade de intervenção e registro das decisões deixam de ser apenas características desejáveis de sistemas de IA e passam a integrar sua arquitetura de governança.
A transformação industrial observada nas organizações mais avançadas segue essa direção. O World Economic Forum relata que as novas fábricas de referência não estão simplesmente automatizando etapas isoladas; estão redesenhando sistemas operacionais inteiros, combinando IA, dados, pessoas e novas formas de tomada de decisão. Ao mesmo tempo, o desenvolvimento de competências e a colaboração humano-máquina surgem como componentes dessa transformação.
O próximo estágio da inovação industrial com IA
Talvez a principal mudança necessária seja deixar de perguntar apenas quais tarefas podem ser automatizadas. Essa pergunta naturalmente direciona investimentos para ganhos de eficiência incrementais. Eles são importantes, mas representam apenas uma parte do potencial da IA.
Uma pergunta mais ambiciosa seria: o que agora se tornou possível fazer que antes não era economicamente, tecnicamente ou operacionalmente viável?
A diferença entre essas duas perguntas separa a automação da transformação. Utilizar IA para redigir um relatório mais rapidamente aprimora uma atividade já existente. Criar um sistema que continuamente monitora diferentes fontes, identifica mudanças, avalia implicações, executa análises e encaminha apenas decisões relevantes ao especialista e redesenha o processo. Conectar esse sistema à aprendizagem gerada pelas decisões humanas cria, ainda, uma nova capacidade organizacional.
Essa distinção já aparece em pesquisas empresariais recentes. Estudos do IBM Institute for Business Value mostram que a maior parte dos investimentos em IA ainda se concentra na melhoria de processos existentes, enquanto organizações mais orientadas à transformação começam a buscar capacidades e modelos operacionais que antes não existiam. Essa diferença entre otimizar o presente e criar novas possibilidades provavelmente será uma das questões centrais da próxima fase da adoção empresarial de IA.
Portanto, inovar com Inteligência Artificial não significa escolher entre machine learning, IA generativa e agentes. Significa compreender o problema, identificar onde há valor, selecionar a tecnologia adequada, experimentar, validar, implementar e aprender continuamente. Em algumas oportunidades, um simples modelo preditivo será mais adequado que um LLM. Em outras, a visão computacional resolverá o problema. Em outras, a combinação entre modelos generativos, sistemas corporativos e agentes criará possibilidades inteiramente novas.
A tecnologia está avançando rapidamente, mas o princípio da inovação permanece relativamente estável: ideias só se tornam inovação quando identificam problemas relevantes, são implementadas e geram valor. O novo elemento é que a IA agora pode participar de praticamente todas as etapas desse processo. Ela pode ajudar a perceber, imaginar, desenvolver, testar, decidir, executar e aprender.
É justamente por isso que a competência estratégica mais importante talvez não seja simplesmente saber usar IA. Será saber onde utilizá-la, até onde permitir que ela atue e como transformá-la em uma capacidade contínua de inovação.
Referências
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- BRYNJOLFSSON, E.; LI, D.; RAYMOND, L. Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, v. 140, n. 2, p. 889–942, 2025. doi:10.1093/qje/qjae044.
- COOPER, R. G. Perspective: The Stage-Gate Idea-to-Launch Process—Update, What's New, and NexGen Systems. Journal of Product Innovation Management, v. 25, n. 3, p. 213–232, 2008. doi:10.1111/j.1540-5885.2008.00296.x.
- DELL'ACQUA, F. et al. Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality. Harvard Business School Working Paper, n. 24-013, 2023.
- IBM INSTITUTE FOR BUSINESS VALUE. Orchestrating Agentic AI for Intelligent Business Operations. Armonk: IBM, 2025.
- OECD; EUROSTAT. Oslo Manual 2018: Guidelines for Collecting, Reporting and Using Data on Innovation. 4. ed. Paris/Luxembourg: OECD Publishing/Eurostat, 2018. doi:10.1787/9789264304604-en.
- PENG, S.; KALLIAMVAKOU, E.; CIHON, P.; DEMIRER, M. The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv, 2023. arXiv:2302.06590.
- UREN, V.; EDWARDS, J. S. Technology readiness and the organizational journey towards AI adoption: An empirical study. International Journal of Information Management, v. 68, 102588, 2023. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2022.102588.
- WEI, Z.; LIU, H.; TAO, X.; PAN, K.; HUANG, R.; JI, W.; WANG, J. Insights into the Application of Machine Learning in Industrial Risk Assessment: A Bibliometric Mapping Analysis. Sustainability, v. 15, n. 8, 6965, 2023. doi:10.3390/su15086965.
- WORLD ECONOMIC FORUM. Global Lighthouse Network: The Mindset Shifts Driving Impact and Scale in Digital Transformation. Geneva: World Economic Forum, 2025.
- WORLD ECONOMIC FORUM. Global Lighthouse Network: Rewiring Operations for Resilience and Impact at Scale. Geneva: World Economic Forum, 2026.
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