A indústria brasileira demonstra um apetite crescente por tecnologia. Dados recentes da pesquisa PINTEC Semestral do IBGE revelam que 90,3% das médias e grandes indústrias que utilizam tecnologias digitais avançadas reportam ganhos de eficiência. Mais da metade dessas empresas já emprega uma combinação de três ou mais dessas ferramentas. No entanto, um contraponto relevante surge no mesmo levantamento: a taxa de inovação industrial caiu pelo terceiro ano consecutivo, atingindo 64,4%, o menor patamar desde 2021. Essa discrepância sugere que, embora a tecnologia esteja sendo adotada, sua capacidade de impulsionar a inovação e a eficiência real ainda enfrenta obstáculos significativos.
O Paradoxo da Adoção Tecnológica
A aparente contradição entre a alta adoção tecnológica e a queda na inovação aponta para uma questão fundamental: a distinção entre a simples aquisição de ferramentas e a implementação de soluções eficazes. Operações industriais, logísticas e financeiras são intrinsecamente complexas, moldadas por décadas de sistemas legados, bases de dados fragmentadas e um conhecimento tácito codificado em processos que raramente são documentados. Esse conhecimento acumulado, que muitas vezes constitui o diferencial competitivo de uma empresa, é frequentemente subestimado ou ignorado por softwares genéricos. Ferramentas de prateleira, projetadas para o "cliente mediano", tendem a cobrir apenas o que é comum a todas as operações. As exceções, que para muitas empresas são a regra, acabam sendo absorvidas por processos manuais, planilhas paralelas e retrabalho, evidenciando as lacunas deixadas pela tecnologia.
A Armadilha do Software Genérico
A gestão eficaz, segundo a perspectiva apresentada, deve enxergar essas "planilhas paralelas" não como um sinal de indisciplina, mas como um diagnóstico preciso de onde as ferramentas adquiridas falham em acompanhar o fluxo real do trabalho. A tentação de recorrer ao desenvolvimento sob medida para cada necessidade é compreensível, mas a experiência demonstra os riscos. O caso da rede varejista Lidl, que investiu sete anos e €500 milhões em uma tentativa frustrada de adaptar um ERP ao seu modelo de estoque, serve como um alerta. A lição não é evitar a customização, mas sim priorizar a compreensão do problema antes da escolha da tecnologia. Ferramentas adotadas unicamente por estarem em voga correm o risco de resolver o problema do fornecedor, não do cliente. A diferenciação competitiva não reside em soluções genéricas, mas na capacidade de conectar essas ferramentas ao modo único de operar de cada negócio.
Construindo uma Arquitetura Coerente
O diferencial competitivo, portanto, encontra-se na camada que integra os sistemas de mercado com a realidade operacional específica da empresa. Isso envolve automações, integrações e adaptações que fazem com que tecnologias distintas funcionem como um ecossistema coeso. Customizar, neste contexto, não significa necessariamente construir do zero, mas sim garantir que as soluções existentes dialoguem com os processos reais da operação. Essa arquitetura é crucial para evitar que o crescimento se torne um gargalo. Quando cada nova demanda resulta na adição de mais uma ferramenta desconectada, a empresa acumula fricção e custos. Uma arquitetura tecnológica coerente, com fluxo de dados contínuo e interfaces bem definidas, permite que a demanda seja absorvida de forma mais eficiente.
O Desafio da IA e a Integração de Dados
A ascensão da inteligência artificial (IA) intensifica a urgência dessa discussão. A PINTEC indica que o uso de IA na indústria mais que dobrou em dois anos, alcançando 41,9% das empresas. Contudo, uma pesquisa da PwC de janeiro de 2026 revelou que 56% dos CEOs brasileiros não obtiveram benefícios tangíveis com IA. A falha raramente reside nos modelos de IA em si, mas na preparação dos dados. A IA aprende e decide com base em dados, e quando estes estão fragmentados em sistemas isolados, os projetos de IA frequentemente fracassam. O Gartner estima que 60% dos projetos de IA sem dados adequadamente preparados serão abandonados até o final de 2026. O desafio primordial para a indústria brasileira não é, portanto, acumular um portfólio de ferramentas, mas sim construir uma estrutura tecnológica integrada e alinhada à sua realidade operacional. Em setores de alta complexidade, essa "costura sob medida" deixou de ser um diferencial para se tornar uma condição necessária para que a eficiência prometida pela tecnologia, incluindo a IA, se concretize.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · TIInside
