Bloomberg Línea — A inteligência artificial está deixando de ser apenas uma ferramenta de TI para ser incorporada à operação e ao próprio produto das empresas da cadeia automotiva, revela estudo da KPMG.
Segundo o sócio da consultoria, Ricardo Roa, historicamente o setor automotivo trabalhou com ciclos longos de desenvolvimento de produtos, no mínimo entre três a cinco anos, com foco principalmente em requisitos de segurança, qualidade e homologação. Isso demanda operações industriais complexas.
“Não é uma indústria em que uma nova tecnologia é testada e colocada [para rodar] em escala imediatamente”, disse o executivo em entrevista à Bloomberg Línea.
Neste sentido, os investimentos em IA não são destinados apenas à tecnologia em si, mas tudo que ela exige, como modernização de sistemas, infraestrutura de dados, integração, segurança, treinamento e mudança de processos.
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“O que estamos observando agora é que a discussão deixou de ser se a indústria deve ou não investir nessa tecnologia para como escalar, integrar à operação e capturar retorno”, acrescenta.
Conforme o levantamento, a maioria (90%) das empresas prestadoras de serviços de mobilidade automotiva deverá ter o nível de maturidade para o uso de IA e automação totalmente dimensionado nos próximos 12 meses.
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Isso não significa, porém, que em um ano essas empresas estarão prontas para adotar essas novas ferramentas. Roa esclareceu que determinadas capacidades, como IA e automação, deixaram de funcionar apenas em pilotos ou iniciativas isoladas e passaram a estar integradas de maneira mais ampla aos processos da organização, com infraestrutura, governança, dados, pessoas e métricas de resultado suportando seu uso.
No segmento de fornecedores de novos componentes, peças e sistemas avançados – como baterias, sensores e semicondutores para as montadoras – o nível de maturidade é de 83%, mostra a pesquisa.
No caso das montadoras, o índice é ainda menor: de 63% (caminhões) e 21% (veículos leves). “A indústria está passando de uma postura de cautela em relação à tecnologia para uma conduta de cuidado em relação à execução”, diz.
Os dados constam na pesquisa Global Tech Report 2026, com recorte do setor automotivo. A metodologia abrangeu 258 respondentes de organizações com receitas anuais superiores a US$ 1 bilhão em 22 países e territórios, e incluíam um grupo diversificado de líderes de tecnologia como CIOs e CTOs.
Conforme o levantamento, apenas 37% das montadoras acompanham sistematicamente as iniciativas tecnológicas em relação aos planos de negócio, mostrando que ainda existe um gap importante entre experimentar a tecnologia e transformá-la efetivamente em resultado.
“Eu não diria que a resistência acabou, mas está mudando. Antes, havia uma dúvida maior sobre a adoção, hoje existe uma preocupação sobre integração, segurança, governança, escala e retorno do investimento.”
O estudo aponta uma evolução esperada no nível de IA e automação nos próximos 12 meses para as montadoras.
“É uma expectativa relevante de avanço, mas é importante enxergar maturidade tecnológica como uma jornada contínua. A própria tecnologia evolui tão rapidamente que o conceito de maturidade também muda”, disse o especialista, acrescentando que, há apenas poucos anos, o mundo discutia IA generativa. “Hoje, discutimos agentes autônomos e modelos cada vez mais integrados às operações e governança”.
Ele salientou que a indústria automotiva possui décadas de sistemas, processos industriais e arquiteturas tecnológicas que precisam conviver com tecnologias muito novas. “Colocar uma ferramenta de IA em funcionamento em um ambiente controlado é relativamente simples. No entanto, integrar essa solução à engenharia, produção, fornecedores, sistemas corporativos e veículos, de maneira segura e escalável, é muito mais complexo.”
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Em sua avaliação, a IA depende de dados confiáveis, acessíveis e estruturados, mas quando esses dados estão fragmentados em diferentes sistemas ou players da cadeia, a capacidade de escalar diminui significativamente.
“Na indústria automotiva, ainda existem camadas adicionais que incluem segurança cibernética, propriedade intelectual e segurança do próprio veículo”, relata.
Aplicações já em uso
O sócio da KPMG afirmou que hoje já é possível encontrar aplicações de IA praticamente em toda a cadeia de valor automotiva.
Na engenharia, por exemplo, a IA tem sido utilizada para apoiar desenvolvimento de produto, simulações, análise de grandes volumes de dados e redução do tempo de desenvolvimento. Já na manufatura, as aplicações incluem otimização dos parâmetros de produção e manutenção preditiva de equipamentos.
Na cadeia de suprimentos, ele aponta que algoritmos podem ajudar na previsão de demanda, gestão de estoques, planejamento logístico e identificação antecipada de riscos ou rupturas.
“Talvez a principal mudança seja a de que a inteligência artificial está deixando de ser uma ferramenta específica de TI e começando a fazer parte tanto da operação da empresa quanto do próprio produto automotivo”, disse Roa.
Realidade brasileira
Embora o custo seja uma variável relevante para a adoção de ferramentas de IA, o executivo não enxerga esse componente de maneira isolada como principal gargalo da indústria automotiva brasileira.
“Em muitos casos, o investimento mais relevante não está simplesmente na compra da solução tecnológica, mas em tudo aquilo que precisa ser feito para permitir que ela funcione, como modernização de sistemas, infraestrutura de dados, integração, segurança cibernética, treinamento de profissionais e mudança de processos”, explicou.
Para o Brasil, existe ainda uma questão adicional de escala e priorização global de investimentos. Segundo o executivo, muitas montadoras e fornecedores instalados localmente fazem parte de organizações globais e disputam capital e projetos tecnológicos com outras regiões. “Por isso, conseguir demonstrar claramente o business case e o retorno esperado do investimento é particularmente importante.”
Por outro lado, ele ressaltou que o Brasil possui uma indústria automotiva bastante relevante e uma cadeia instalada sofisticada. “Isso também cria oportunidades para que aplicações de automação, inteligência artificial e engenharia digital desenvolvidas globalmente sejam adaptadas e escaladas localmente”, opina.
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