IA na Manufatura: O Desafio da Governança em Escala

INDÚSTRIA 4.0

IA na manufatura está mais rápida do que a governança que deveria sustentá-la

Segundo o 2026 Quality Transformation Report da Tricentis, 68% das organizações já implementaram IA no desenvolvimento de software. No entanto, a confiança na tecnologia cresceu mais rápido que a estrutura para controlá-la: nem metade das organizações afirma ter uma estrutura para governar a tecnologia em escala. 

No setor fabril, esse descompasso gera riscos operacionais e financeiros, especialmente porque 34% dos fabricantes apontam violações de segurança e falhas de conformidade como as maiores preocupações decorrentes de softwares de baixa qualidade. No campo financeiro, 45% das companhias relatam perdas anuais entre US$ 500 mil e US$ 1 milhão (cerca de R$ 2,57 milhões a R$ 5,14 milhões) causadas por problemas de qualidade e governança. 

Empresas que tratam a governança de IA como mais do que uma exigência burocrática elevam a maturidade da tecnologia e protegem a infraestrutura como um todo, evitando impactos financeiros e reputacionais, além de garantirem a competitividade na Indústria 4.0. 

DILEMA OPERACIONAL

Empresas confiam mais na IA do que conseguem governá-la

O relatório também aponta que a autonomia concedida à tecnologia avançou mais rápido do que a governança: 85% das organizações confiam em agentes de IA para decidir sozinhos sobre o lançamento de softwares, mas apenas 31% se sentem preparadas para supervisionar essa autonomia em grande escala. Esse desequilíbrio é um dos fatores para que 57% das empresas já tenham disponibilizado código em ambiente de produção sem testá-lo completamente. 

Além disso, um estudo publicado no Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity aponta para o contexto regulatório da falta de governança de IA: as leis existentes não foram elaboradas para locais de trabalho movidos a IA, nem para os impactos que essa mudança causa no restante do negócio. 

Para a e-Core, isso mostra a necessidade de uma mudança estrutural, que inclua a governança na arquitetura e na cultura industrial desde o início, e não como uma camada adicionada posteriormente. Sem isso, códigos não testados, falhas sem supervisão e responsabilidades não estabelecidas continuarão sendo entraves para o ganho de escala, a redução de custos e o aumento de produtividade que a indústria busca com a IA.

CENÁRIO REGULATÓRIO

Como a governança de IA se aplica à regulamentação brasileira

O investimento em IA na indústria cresce em uma conjuntura em que regras claras sobre como usá-la dentro das normas regulatórias ainda não existem. O Marco Legal da Inteligência Artificial (PL 2338/2023), que adota um modelo de classificação de risco inspirado no AI Act europeu, em vigor desde 2024, segue em tramitação na Câmara dos Deputados sem previsão para votação final. 

No entanto, o mercado não espera a lei para cobrar governança. Enquanto 8 em cada 10 empresas confiam decisões críticas a agentes de IA, globalmente apenas 12,4% das organizações têm uma Política de Supervisão Humana formal — mecanismo que define quem intervém quando um sistema de IA causa algum dano. Além disso, quase metade delas nunca documentou os processos que tornariam essa política funcional. 

Isso significa que esperar a regulamentação nacional para agir é adiar um problema que já é medido, cobrado por investidores e parceiros internacionais, e cada vez mais caro de resolver no futuro.

TRANSFORMAÇÃO DIGITAL

Dados, IA e pessoas redefinem a competitividade industrial

Fechar essa lacuna entre confiança e governança exige menos discurso e mais rotina operacional. Isso significa migrar de uma visão em silos para uma visão de fluxo de trabalho integral. Para isso, é preciso ter uma infraestrutura robusta o suficiente para sustentar a tecnologia e integrá-la aos processos de forma orquestrada entre departamentos.

A abordagem mais indicada parte do princípio de que governança se resolve com um time, não com um documento. Contar com uma consultoria auxilia na formação de equipes multidisciplinares para desenvolver e implementar políticas claras para o uso de IA, assim como na definição de responsabilidades e etapas dos processos de tomada de decisão. Assim, é possível sair de um cenário de políticas que só existem no papel para processos escaláveis e auditáveis, que desbloqueiam o valor real da IA na indústria. 

Com a e-Core, sua empresa conta com um parceiro estratégico para transformar dados fragmentados em fluxo de negócio, unindo infraestrutura técnica, integração entre departamentos e processos claros de decisão às equipes que você já tem.

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