Quais são os principais desafios para escalar a IA?
Apesar do avanço, o estudo aponta obstáculos relevantes:
- Dados fragmentados e em silos.
- Dificuldade de integração entre sistemas.
- Falta de métricas adequadas para IA.
- Riscos cibernéticos e regulatórios.
- Necessidade de novas competências entre os profissionais.
Sem dados confiáveis, a IA perde eficácia. Por isso, a estruturação da base de dados aparece como prioridade.
KPMG Global Tech Report 2026: Industrial Manufacturing
Destaques
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dos executivos acreditam que tecnologias avançadas geram vantagem competitiva.
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afirmam que a tecnologia aumenta o valor dos investimentos.
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esperam implementar a IA em escala nos próximos 12 meses.
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apontam dados não confiáveis como principal risco para a IA.
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planejam ampliar investimentos em cibersegurança.
Quais ações impulsionam o sucesso na manufatura?
Para avançar com consistência, o relatório destaca sete frentes principais:
- Focar nos fundamentos de dados: padronizar, conectar e governar dados de Tecnologia Operacional (TO)/Tecnologia da Informação (TI). Essa é a base para qualquer estratégia de IA.
- Desenvolver para a colaboração entre humanos e IA: capacitar equipes e redesenhar funções para integração com IA, definir os modelos operacionais-alvo (Target Operating Model - TOM) e preparar as pessoas para a mudança.
- Aplicar a IA em casos de uso comprovados e de alto valor: aplicar IA em usos comprovados (manutenção, qualidade, processos), gerar ganhos rápidos e expandir para áreas como finanças, jurídico e compras.
- Escalar a IA por meio de plataformas e não de projetos-piloto: migrar de pilotos isolados para plataformas integradas e escaláveis e permitir escala entre fábricas, produtos e áreas.
- Colocar a segurança no centro das atenções: incorporar segurança, ética e governança desde o início dos projetos, testar soluções e manter supervisão humana.
- Estimular alianças estratégicas de ecossistema: evoluir para cocriação com aliados e aumentar inovação, interoperabilidade e resultados.
- Aprimorar os profissionais: engajar e capacitar profissionaiss para o uso da IA e garantir confiança e adoção no dia a dia.
O que esperar do futuro da manufatura?
Empresas que alinharem estratégia, dados e tecnologia tendem a capturar mais valor nesse novo cenário.
A adoção crescente de tecnologias como gêmeos digitais, edge computing e novas práticas de entrega indica uma evolução estrutural do setor.
A manufatura industrial caminha para um modelo mais integrado, orientado por dados e sustentado por IA.