A inteligência artificial (IA) deixou de ser um mero apêndice da área de tecnologia da informação para se tornar um componente central nas operações e nos próprios produtos da indústria automotiva. Uma pesquisa recente da consultoria KPMG revela que o setor, conhecido por seus ciclos de desenvolvimento longos e rigorosos focados em segurança e qualidade, agora se depara com a necessidade de integrar a IA de forma ampla. Historicamente, o lançamento de um novo modelo automotivo leva de três a cinco anos, um processo que exige infraestrutura industrial complexa e aprovações regulatórias. A incorporação da IA não se limita à tecnologia em si, mas demanda um ecossistema de suporte que inclui a modernização de sistemas legados, a estruturação de infraestrutura de dados robusta, integração de plataformas, reforço na segurança cibernética, treinamento de pessoal e uma profunda reformulação de processos internos.
A jornada da cautela à execução
O cenário atual, segundo Ricardo Roa, sócio da KPMG, marca uma mudança de paradigma. A discussão evoluiu de um debate sobre a necessidade de investir em IA para um foco em como escalar essa tecnologia, integrá-la efetivamente às operações diárias e, crucialmente, capturar um retorno tangível sobre o investimento. O estudo Global Tech Report 2026, que entrevistou 258 líderes de tecnologia em organizações com receita anual superior a US$ 1 bilhão, indica que 90% das empresas de serviços de mobilidade automotiva esperam ter a maturidade necessária para IA e automação totalmente dimensionada nos próximos 12 meses. Contudo, esse prazo se refere à prontidão para a adoção, não à implementação completa. A pesquisa sugere que a IA e a automação estão saindo de fases de projetos-piloto para se tornarem mais integradas aos processos organizacionais, apoiadas por infraestrutura, governança, dados, pessoas e métricas de desempenho.
Desafios na integração e governança
O nível de maturidade em IA e automação varia significativamente entre os segmentos da indústria automotiva. Fornecedores de componentes avançados, como baterias e semicondutores, apresentam uma maturidade de 83%. No entanto, as montadoras enfrentam desafios maiores, com índices de maturidade de 63% para caminhões e apenas 21% para veículos leves. Roa observa que a indústria está transitando de uma postura de cautela para uma abordagem mais focada na execução cuidadosa. Apenas 37% das montadoras acompanham sistematicamente suas iniciativas tecnológicas em relação aos planos de negócios, evidenciando um hiato entre a experimentação e a geração de resultados concretos. A preocupação migrou da dúvida sobre a adoção para os desafios de integração, segurança, governança, escalabilidade e ROI. A própria natureza da tecnologia, que avança rapidamente com conceitos como IA generativa e agentes autônomos, exige que as montadoras gerenciem sistemas e arquiteturas tecnológicas estabelecidas há décadas, convivendo com inovações disruptivas.
O gargalo dos dados e a realidade brasileira
A integração segura e escalável de ferramentas de IA em toda a cadeia de valor automotiva – desde a engenharia e simulações até a manufatura e otimização de produção, passando pela cadeia de suprimentos com previsão de demanda e gestão de estoques – é complexa. A IA depende de dados confiáveis, acessíveis e estruturados, mas a fragmentação desses dados em diferentes sistemas e entre múltiplos players da cadeia dificulta enormemente a escalabilidade. Adicionalmente, questões como segurança cibernética, propriedade intelectual e a segurança intrínseca do veículo adicionam camadas de complexidade. Para o Brasil, a questão da escala e da priorização global de investimentos se apresenta como um desafio adicional. Montadoras e fornecedores com operações locais, frequentemente parte de conglomerados globais, precisam competir por capital e projetos tecnológicos com outras regiões. Demonstrar claramente o business case e o retorno esperado do investimento torna-se, portanto, fundamental. Apesar disso, a robusta indústria automotiva brasileira e sua sofisticada cadeia produtiva oferecem oportunidades para adaptação e escalonamento local de aplicações de IA e engenharia digital desenvolvidas globalmente.
Perguntas em aberto para o futuro
Apesar dos avanços e da crescente adoção da IA, a jornada da indústria automotiva rumo à plena integração tecnológica ainda é longa e repleta de incertezas. A capacidade de superar os desafios inerentes à modernização de sistemas legados, à garantia de uma governança de dados eficaz e à demonstração consistente de retorno sobre o investimento definirá o ritmo e o sucesso dessa transformação. A questão central para as montadoras não é mais se devem ou não adotar a IA, mas como fazê-lo de maneira estratégica e sustentável em um ambiente de negócios em constante evolução. O acompanhamento contínuo da evolução tecnológica e a adaptação das estratégias de implementação serão cruciais para navegar neste cenário dinâmico e competitivo, garantindo que a inteligência artificial se traduza em valor real e vantagem competitiva.
A indústria automotiva está em um ponto de inflexão, onde a promessa da IA se choca com a realidade da complexidade operacional. A forma como as montadoras e seus fornecedores conseguirão orquestrar a integração tecnológica, a governança de dados e a comprovação de valor determinará quem liderará a próxima era da mobilidade.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Bloomberg Línea
