IA na indústria de Uberlândia: onde dá resultado de verdade (e onde é modismo)

Entre 2022 e 2024, a inteligência artificial entrou na rotina de boa parte da média e grande indústria brasileira. Segundo a PINTEC Semestral do IBGE — feita em parceria com a ABDI e a UFRJ e que investiga indústrias com 100 ou mais pessoas ocupadas —, a fatia de indústrias que usam IA saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024: de cerca de 1,6 mil para 4,3 mil empresas.

Mas o número esconde duas coisas que importam para quem toca uma fábrica em Uberlândia:

1. A IA ainda mora mais no escritório do que no chão de fábrica. Entre as indústrias que usam IA, 87,9% delas a usam em atividades administrativas, 75,2% na comercialização — e só 52% na produção, proporção que caiu frente aos 56,4% de 2022 (o uso cresceu mais rápido fora da fábrica).
2. Quanto menor a empresa, menor o uso. Na própria PINTEC, a adoção vai de 57,5% nas indústrias com 500 ou mais pessoas a 36,1% nas de 100 a 249. E a pesquisa TIC Empresas 2025, do Cetic.br — que olha empresas de vários setores, não só a indústria, a partir de 10 pessoas ocupadas —, mostra só 15% das pequenas (10 a 49 pessoas) usando IA, contra 50% das grandes.

Ou seja: a IA chegou, mas chegou primeiro às áreas administrativas e comerciais. O ganho em margem, prazo e previsibilidade ainda está, em boa parte, na mesa.

Um caso real: onde a IA gerou dinheiro dentro de uma fábrica

Um vídeo recente do canal Kelvin Cleto — Dinheiro de Verdade com IA Está Aqui (Dentro de uma Fábrica) — abre a operação de uma indústria extrusora de perfis de alumínio: empresa familiar com 28 anos de mercado e faturamento na casa de R$ 90 milhões por ano, num setor em que quase todo mundo vende o produto por quilo. O que chama atenção é onde a IA entrou:

• Na gestão, não na máquina. O diretor de operações conta que não fazia sentido usar IA na linha de produção; ela foi usada na gestão e na estratégia — que perfil vale a pena fazer, que cliente dá mais ou menos margem.
• Os dados vieram antes da IA. O trabalho começou cerca de três anos antes, organizando os números: tudo estava no sistema, "mas tudo desorganizado". O primeiro passo foi a engenharia de dados — renomear os centros de custo e padronizar os lançamentos — para só depois transformar os dados do ERP em números de decisão.
• Custo real por produto. Vender todo perfil pelo mesmo preço por quilo esconde que cada um tem produtividade e custo diferentes. Com o custo por item à vista, dá para ver o que está sendo vendido abaixo do custo.
• Preço e margem por cliente. No caso, há clientes pagando cerca de R$ 50 por quilo e outros, R$ 28 — informação que muda para onde o comercial deve olhar.
• Gargalos com número. Com dados de produção, uma estimativa interna do sistema indicou que lotes mínimos maiores (menos trocas de ferramenta) valeriam perto de R$ 450 mil por ano, e passou a tratar as causas de parada de máquina com ações específicas, "não no chute".
• Tempo de gestão. Um fechamento gerencial que levava cerca de dois dias passou a ser validado em minutos — mas o ganho maior, segundo eles, é ter o número para decidir.
• A base parada. Clientes de muitos anos sem ninguém ativando a recompra: na leitura do vídeo, a empresa estava "sofrendo venda" em vez de vender.

Vale o registro: os números são relatados pelos próprios participantes, e o vídeo também divulga cursos e consultoria. O valor está no raciocínio — IA sobre dados organizados, aplicada à gestão, para proteger margem — e não como promessa de resultado.

Onde a IA é modismo

Antes de falar do que funciona, vale separar o que costuma virar gasto sem retorno:

• Comprar a ferramenta antes de ter o problema. "Precisamos usar IA" não é objetivo. Sem uma dor com dinheiro associado — orçamento que demora, margem que some, prazo que estoura —, a ferramenta vira assinatura esquecida.
• Chatbot genérico sem os dados da fábrica. Um assistente que não conhece seus tempos de máquina, seus custos e seus pedidos só consegue dar respostas genéricas.
• O "grande projeto de transformação digital". Meses de implantação, troca de sistema, apresentações bonitas — e nenhuma decisão do dia a dia mudou.
• Painel que ninguém usa para decidir. Indicador só vale se entra na reunião da semana e muda o que se faz.

A própria PINTEC ajuda a entender por que parte das empresas trava: entre as indústrias que não adotaram nenhuma tecnologia digital avançada (cerca de 11% do total), 74,3% apontam os custos altos e 60,6% a falta de pessoal qualificado como obstáculos. São barreiras reais — e justamente as que um projeto pequeno e bem focado pode ajudar a contornar.

Onde IA e dados dão resultado de verdade numa indústria

Nas indústrias de pequeno e médio porte — especialmente as que produzem sob encomenda, como metal-mecânica, usinagem, caldeiraria, estruturas metálicas, plásticos e alimentos —, o retorno costuma estar em cinco frentes bem concretas:

1. Orçamento e cotação

Em muitas fábricas, orçar uma peça depende de uma ou duas pessoas, de planilha e de memória. Resultado: a proposta demora dias, e parte dos pedidos vai para quem respondeu primeiro. Com o histórico de peças, materiais e tempos da própria fábrica organizado, a IA pode ajudar a montar a cotação bem mais rápido — e a pessoa experiente passa a revisar, em vez de começar do zero.

2. Custo real por peça

Preço definido por tabela antiga ou por "feeling" esconde itens que dão prejuízo e clientes que consomem margem. O custeio a partir do chão de fábrica — material, máquina, mão de obra, perdas — mostra a margem de verdade de cada item e de cada cliente. É a base para negociar e para dizer "não" ao pedido errado.

3. Capacidade e prazo (PCP)

Prometer prazo sem olhar a carga das máquinas costuma estar na origem de muitos atrasos. Uma programação da produção alimentada por dados tende a mostrar o gargalo antes que ele vire atraso — e permite prometer prazo com mais segurança.

4. Clientes, orçamentos em aberto e recompra

Quantos orçamentos enviados no último trimestre ninguém acompanhou? Quais clientes compravam todo mês e sumiram? Esse tipo de receita escapa em silêncio. Alertas simples, baseados no histórico de pedidos, ajudam a recuperar parte dela.

5. Manutenção e indicadores

A manutenção preditiva — antecipar a falha a partir de dados de uso da máquina — é uma das aplicações de IA na indústria destacadas pelo próprio IBGE na divulgação da pesquisa. E um painel com poucos indicadores, atualizados e discutidos toda semana, costuma valer mais do que dezenas de relatórios.

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Como começar sem jogar dinheiro fora

1. Escolha um problema que tenha número. "O orçamento leva 4 dias", "a margem da linha X caiu" — e não "modernizar a fábrica".
2. Organize os dados que você já tem. ERP, planilhas, pedidos por e-mail — com centros de custo e lançamentos padronizados. Foi o primeiro passo no caso da extrusora; trocar de sistema raramente é.
3. Faça um piloto curto e mensurável. Semanas, não meses. Meça antes e depois.
4. Traga quem faz o dia a dia. O orçamentista e o programador da produção sabem onde está o problema — e são eles que vão usar a solução.
5. Use apoio externo sem terceirizar a decisão. Na TIC Empresas 2025, entre as empresas que usam IA, 80% adquiriram softwares prontos e 60% contrataram fornecedores externos. O conhecimento técnico pode vir de fora; a decisão sobre o que priorizar é da indústria.

O que isso tem a ver com imóvel industrial

Uma pergunta frequente de indústria em crescimento é: "preciso de um galpão maior?" Às vezes, sim. Mas muitas vezes a operação atual ainda não rende tudo o que pode — e ganhar capacidade com dados e processo costuma sair bem mais barato do que mudar de endereço. E, quando a operação ganha ritmo e realmente precisa de mais espaço, a decisão de onde crescer tende a ficar mais segura. (Veja também o nosso guia dos distritos industriais de Uberlândia.)

E o primeiro passo para ganhar capacidade com dados é saber onde a sua empresa está hoje.

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Fontes: canal Kelvin Cleto — vídeo "Dinheiro de Verdade com IA Está Aqui (Dentro de uma Fábrica)" (https://youtu.be/vHfpd0Azp0c; números do caso relatados pelos participantes). IBGE — PINTEC Semestral (divulgada em setembro de 2025; dados de 2022 e 2024; indústrias extrativas e de transformação com 100 ou mais pessoas ocupadas; dados nacionais). Cetic.br — TIC Empresas 2025 (empresas de 10 ou mais pessoas ocupadas de vários setores). Conteúdo informativo: os resultados de qualquer projeto dependem do ponto de partida de cada operação.

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