Adoção de IA na indústria brasileira: só 2% medem ROI

A adoção de IA na indústria brasileira mais que dobrou em dois anos: o percentual de empresas industriais usando inteligência artificial saltou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, segundo o IBGE. No mesmo período, um estudo da TOTVS mostrou que, entre as indústrias que já usam IA, apenas 2% medem o retorno financeiro desse investimento. Este artigo é para o C-level de empresa industrial ou de manufatura que precisa decidir não se vai investir mais em IA, mas como parar de investir às cegas — com um caminho prático para transformar piloto em resultado mensurável.

O panorama: a indústria brasileira adotou IA mais rápido do que mede o retorno

Em dois anos, o número de indústrias brasileiras usando IA cresceu 163% — mas a capacidade de medir o que esse uso está gerando não acompanhou o ritmo. A adoção virou norma; a medição de ROI continua exceção.

Os dados vêm da pesquisa PINTEC Semestral 2024 (Tecnologias Digitais Avançadas, Teletrabalho e Cibersegurança), do IBGE, feita em parceria com a ABDI e a UFRJ, com 1.731 empresas industriais respondentes de um universo de 10.167 firmas com 100 ou mais funcionários:

Indicador	2022	2024	Variação
Empresas industriais usando IA	16,9%	41,9%	+163% (1.619 → 4.261 empresas)

A adoção também varia fortemente por porte — quanto maior a empresa, maior a chance de já usar IA:

Porte da empresa (nº de funcionários)	% que usa IA (2024)
500+	57,5%
250–499	42,5%
100–249	36,1%

Por segmento industrial, a adoção também não é uniforme. Equipamentos, eletrônicos e ótica lideram com 72,3% de uso; máquinas e materiais elétricos vêm em seguida com 59,3%; químicos, com 58%. No outro extremo, tabaco (22,9%), couro (20,7%) e manutenção/reparo/instalação de equipamentos (19,2%) são os segmentos com menor adoção — sinal de que "indústria" não é um bloco único e o benchmark certo depende do seu segmento específico.

Dentro das empresas que usam IA, o uso ainda se concentra em áreas administrativas e comerciais, não na operação: administração (87,9%) e comercialização (75,2%) são os departamentos que mais usam IA hoje, o que reforça que a fronteira de valor para a indústria — chão de fábrica, manutenção, qualidade — ainda está subaproveitada mesmo em empresas que já "adotaram" IA no papel.

Fonte: IBGE — De 2022 a 2024, percentual de empresas industriais utilizando Inteligência Artificial subiu de 16,9% para 41,9%.

Esse crescimento de adoção sem controle de retorno não é exclusividade brasileira — é sintoma global. A pesquisa State of AI 2025 da McKinsey encontrou 88% das organizações usando IA em pelo menos uma função de negócio, mas apenas cerca de 39% conseguem atribuir qualquer impacto de EBIT à IA, e a maioria desses fica abaixo de 5%. O Brasil não está atrasado na adoção — está no mesmo ponto cego que o resto do mundo na medição. Fonte: McKinsey — The State of AI: Global Survey 2025. Para o panorama agregado de todos os setores da economia brasileira, veja Adoção de IA nas empresas brasileiras: os dados de 2026.

Por que só 2% das indústrias medem ROI de IA

A causa raiz não é falta de dados — é falta de estrutura para medi-los. O estudo "Panorama IA nas empresas brasileiras", encomendado pela TOTVS e conduzido pela H2R Insights & Trends (194 entrevistas, abril–maio de 2025), encontrou que 40% das indústrias já usam soluções de IA na operação — abaixo dos 50% de adoção geral, entre todos os setores pesquisados — mas apenas 2% delas medem o ROI desse uso, contra 7% no indicador geral cross-setorial. Fonte: Portal Information Management — 40% das indústrias usam IA, mas só 2% medem ROI, aponta estudo da TOTVS.

Três causas explicam esse gargalo, e nenhuma delas é "a indústria não sabe usar IA":

1. Ausência de baseline operacional. Medir ROI de manutenção preditiva exige saber a taxa de falha, o custo de parada e o tempo médio de reparo antes da IA entrar. Sem essa linha de base, qualquer número pós-implementação é uma afirmação, não uma medição.
2. Piloto sem métrica de saída definida. A maioria dos projetos de IA industrial nasce como prova de conceito técnica — "o modelo consegue prever a falha?" — sem que ninguém tenha definido, antes do piloto começar, qual métrica de negócio (redução de downtime, redução de refugo, horas de mão de obra evitadas) provaria o caso. Veja o framework completo em Piloto de IA: como desenhar um piloto medível.
3. Ninguém é dono da métrica. Em manufatura, o projeto de IA costuma nascer em TI ou em um squad de inovação, mas o resultado financeiro (menos parada, menos refugo, mais OEE) pertence à operação. Quando a métrica não tem dono claro em um lado da organização, ela simplesmente não é reportada — cada área assume que a outra está medindo.

Custo e mão de obra qualificada aparecem como as duas barreiras mais citadas tanto por quem já usa tecnologias digitais avançadas (78,6% citam custo alto, 54,2% citam falta de pessoal qualificado) quanto por quem ainda não usa (74,3% e 60,6%, respectivamente) — o que sugere que a barreira de entrada e a barreira de mensuração compartilham a mesma raiz: falta de capacidade instalada, não falta de tecnologia disponível. Isso é o gap que a capacitação fecha, e é o assunto central de Como implementar IA na empresa: da estratégia à adoção e de Maturidade de IA nas empresas: como avaliar a sua.

Os casos de uso de maior retorno no chão de fábrica

Três frentes concentram a maior parte do retorno mensurável em manufatura: manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização de produção. Nenhuma delas depende de reescrever o sistema de automação industrial existente — todas operam como camada de inteligência sobre o que já está instalado.

Manutenção preditiva

Sensores de vibração, temperatura e consumo elétrico alimentam modelos que identificam padrões que precedem a falha, permitindo intervir antes da parada não planejada. Um estudo do Instituto Federal da Paraíba associando IoT e IA a programas de manutenção preditiva encontrou redução média de 24% no tempo de inatividade de equipamentos. Fonte: Filtrovali — IA na manutenção preditiva: usos reais na indústria brasileira. No Brasil, empresas como a TRACTIAN já aplicam manutenção assistida por IA em segmentos como automotivo, sucroenergético, alimentício e químico — evidência de que o caso de uso já saiu do piloto em escala nacional, não é só promessa de fornecedor. A mesma lógica de sensor + modelo preditivo se aplica à frota de transporte, não só ao equipamento fixo do chão de fábrica — veja o recorte em Adoção de IA na logística brasileira: dados e ROI.

A métrica certa aqui não é "o modelo previu a falha" — é tempo de inatividade evitado, convertido em horas de produção recuperadas e custo de reparo emergencial evitado (peça expressa, hora extra, parada de linha inteira por dependência de um equipamento).

Controle de qualidade com visão computacional

Câmeras e modelos de visão computacional inspecionam produtos em linha, identificando defeitos com velocidade e consistência que a inspeção manual não sustenta em produção contínua. A tecnologia já é usada em têxtil, embalagens, automotivo, metalmecânica, farmacêutico, eletrônica, cerâmica e MDF. Ainda assim, grande parte da indústria brasileira segue dependendo de inspeção manual ou de sistemas de visão pontuais, sem inteligência de processo integrada — um gap de maturidade, não de disponibilidade tecnológica. Fonte: Macnica DHW — Automação com IA e visão computacional: qualidade, segurança e eficiência.

A métrica certa: taxa de refugo, taxa de retrabalho e reclamações de qualidade por lote, antes e depois — não "quantos defeitos o sistema detectou".

Otimização de produção

Aqui o uso de IA cruza dados de produção, demanda e restrições de capacidade para ajustar sequenciamento, reduzir setup e equilibrar carga entre linhas. É o caso de uso com integração mais complexa — depende de dados limpos vindos do MES/ERP e, frequentemente, de sistemas de automação industrial legados que não foram desenhados para expor dados em tempo real. É também o que mais se beneficia de um piloto bem desenhado antes de escalar, exatamente porque o custo de errar em escala (linha inteira mal sequenciada) é alto.

Caso de uso	Métrica de negócio a medir	Complexidade de integração
Manutenção preditiva	Horas de downtime evitadas, custo de reparo emergencial	Média (sensoriamento + histórico de manutenção)
Controle de qualidade	Taxa de refugo, retrabalho, reclamações por lote	Média (câmeras + linha existente)
Otimização de produção	OEE, tempo de setup, throughput	Alta (integração com MES/ERP/OT legado)

Como fechar o gap de medição: o que fazer antes de escalar mais IA

Fechar o gap entre adotar IA e medir ROI exige tratar a métrica como parte do projeto, não como relatório posterior. Cinco passos práticos:

1. Escolha um caso de uso com baseline disponível. Comece onde você já tem dado histórico (registro de manutenção, taxa de refugo, OEE) — não onde a IA parece mais impressionante.
2. Defina a métrica de negócio antes do piloto começar. Não "o modelo funciona", mas "reduzir downtime em X horas/mês" ou "reduzir refugo em X%". Se a métrica não existe no dia 1, ela não vai aparecer no dia 90.
3. Nomeie um dono de negócio para o número, não só um dono técnico do modelo. O gerente de manutenção ou de qualidade precisa reportar o resultado — não o time de dados.
4. Rode o piloto com prazo e critério de decisão fixados. Sem data de corte e sem definição clara de "isso justifica escalar" ou "isso não justifica", o piloto vira eterno e nunca vira caso de negócio. O guia completo está em Piloto de IA: como desenhar um piloto medível.
5. Reporte o número certo para a diretoria, na cadência certa. Downtime evitado, refugo reduzido e OEE recuperado convertem em reais — e é assim que o board aprova a próxima fase de investimento. O painel de métricas para esse reporte está em Métricas de adoção de IA: o painel que a diretoria precisa.

Esperar para começar tem custo próprio: cada trimestre sem baseline definido é um trimestre a mais competindo com concorrentes que já sabem quanto a IA está devolvendo. Esse cálculo está detalhado em Custo da inação em IA: o preço de esperar.

Checklist: sua indústria está pronta para medir ROI de IA?

Use as perguntas abaixo antes de aprovar o próximo projeto de IA na operação:

• Existe um número de baseline (downtime, refugo, OEE) documentado antes do projeto começar?
• A métrica de sucesso foi definida em reais ou em unidade de negócio (horas, %, unidades), não em termos técnicos?
• Há um dono de negócio nomeado para reportar o resultado, além do time técnico?
• O piloto tem prazo de decisão fixo, com critério explícito de "escalar" ou "encerrar"?
• A liderança recebe o resultado numa cadência regular (mensal ou trimestral), não só no lançamento do projeto?

Se a resposta for "não" em duas ou mais perguntas, o problema não é a tecnologia — é o processo de gestão ao redor dela. É exatamente o gap que o método Flight Plan da Jetpacks foi desenhado para fechar: o estágio Launchpad entrega o diagnóstico e o mapa de impacto antes de qualquer piloto começar, e o Mission Control acompanha as métricas de adoção depois que a capacitação termina — para que "medir ROI" não dependa de boa vontade de um time isolado.

FAQ

Qual o percentual de indústrias brasileiras que usam IA?

Segundo a pesquisa PINTEC Semestral 2024 do IBGE, 41,9% das empresas industriais brasileiras com 100 ou mais funcionários usavam inteligência artificial em 2024, contra 16,9% em 2022 — um crescimento de 163% em número absoluto de empresas (de 1.619 para 4.261).

Por que tão poucas indústrias medem o ROI da IA?

Porque a maioria dos projetos nasce como piloto técnico sem baseline operacional definida, sem métrica de negócio combinada antes de começar e sem um dono claro do resultado do lado da operação. O estudo da TOTVS encontrou apenas 2% das indústrias medindo ROI de IA, contra 7% no indicador geral entre todos os setores pesquisados.

Quais casos de uso de IA têm maior retorno no chão de fábrica?

Manutenção preditiva, controle de qualidade com visão computacional e otimização de produção concentram a maior parte do retorno mensurável hoje, porque operam sobre dados que a indústria já coleta (sensores, câmeras de linha, sistemas MES) e têm métrica de negócio direta: downtime evitado, refugo reduzido, OEE recuperado.

Empresas maiores adotam mais IA do que empresas menores na indústria?

Sim. Segundo o IBGE, 57,5% das empresas industriais com 500 ou mais funcionários usavam IA em 2024, contra 42,5% na faixa de 250 a 499 funcionários e 36,1% na faixa de 100 a 249. Porte maior costuma significar mais orçamento e mais dados históricos disponíveis para treinar e validar modelos.

Qual a maior barreira para adotar IA na indústria?

Custo de implementação e falta de mão de obra qualificada aparecem como as duas barreiras mais citadas tanto por quem já adota tecnologias digitais avançadas quanto por quem ainda não adota, segundo dados ligados à pesquisa PINTEC — reforçando que a barreira central é capacidade instalada, não disponibilidade de tecnologia.

Sistemas de automação industrial legados atrapalham a adoção de IA?

Sim, especialmente em casos de uso que exigem dado em tempo real, como otimização de produção. Sistemas de automação (SCADA, CLPs, MES antigos) muitas vezes não foram desenhados para expor dados de forma estruturada, o que exige uma camada de integração antes que o modelo de IA tenha o que consumir — é por isso que otimização de produção costuma ter complexidade de implementação maior que manutenção preditiva ou controle de qualidade.

O gap entre adoção e medição de ROI é um problema só do Brasil?

Não. A pesquisa State of AI 2025 da McKinsey encontrou 88% das organizações globais usando IA em pelo menos uma função de negócio, mas só cerca de 39% conseguindo atribuir qualquer impacto de EBIT a esse uso — e a maioria desse grupo reporta impacto abaixo de 5%. A indústria brasileira está alinhada ao padrão global de adoção rápida com medição atrasada, não isolada nele.

Como uma indústria começa a medir ROI de IA se ainda não tem nenhum piloto rodando?

Comece pelo caso de uso onde já existe dado histórico — geralmente manutenção ou qualidade — defina a métrica de negócio e o baseline antes de escrever a primeira linha de código do piloto, e nomeie o dono do resultado do lado da operação. O passo a passo completo está em Piloto de IA: como desenhar um piloto medível.

O mesmo padrão de reconhecimento à frente da execução aparece em outros setores: veja o recorte específico de varejo e e-commerce em Adoção de IA no varejo brasileiro: dados e barreiras, o do setor financeiro, com régua regulatória própria, em Adoção de IA no setor financeiro: dados e ROI no Brasil, e o do setor de saúde — onde a barreira de priorização institucional pesa ainda mais — em Adoção de IA na saúde brasileira: dados e barreiras.

Conclusão: a decisão que você consegue tomar agora

Os números deixam claro que adotar IA na indústria não é mais a barreira — quatro em cada dez indústrias brasileiras já usam. A barreira real é saber, com número em mãos, se esse uso está devolvendo valor. A decisão que fica ao seu alcance depois de ler este artigo não é "vamos investir mais em IA" — é "vamos definir baseline, métrica e dono antes do próximo piloto começar", começando pelo caso de uso de chão de fábrica onde você já tem dado histórico.

Se sua indústria já testou IA mas não consegue apontar o número que esse teste gerou, o primeiro passo é um diagnóstico estruturado, não mais um piloto solto. Fale com a Jetpacks e agende um diagnóstico gratuito de 30 a 45 minutos para mapear onde sua operação tem baseline pronta para medir ROI de IA — ou monte o business case para a liderança com o método Flight Plan, da Launchpad (diagnóstico) ao Mission Control (métricas de adoção).