Quando o assunto é inteligência artificial aplicada aos negócios, a maioria das pessoas pensa quase automaticamente em chatbots de atendimento, automação de vendas ou suporte ao cliente. É natural: esse é o uso mais visível e mais divulgado da IA no dia a dia das empresas. Mas essa é apenas uma fração do que a tecnologia é capaz de fazer — e talvez nem seja a mais transformadora.

No podcast da XMACNA, Gustavo Fechus conversou com Daniel Valadares sobre um campo ainda pouco explorado pela maioria dos gestores: o uso da inteligência artificial dentro da indústria, indo muito além de vendas e pós-vendas. A conversa trouxe exemplos concretos de como a IA já está sendo usada para monitorar operações, prevenir acidentes e acelerar respostas — tudo isso, muitas vezes, aproveitando uma infraestrutura que a empresa já tem.

IA não é só chat: pensando a inteligência artificial como um cérebro central

Um dos pontos centrais levantados por Daniel Valadares é uma mudança de mentalidade. Em vez de enxergar a IA apenas como uma interface de conversa — onde alguém digita uma pergunta e espera uma resposta — o mais produtivo é entendê-la como um grande cérebro de processamento de dados, capaz de apoiar decisões e, em muitos casos, tomar decisões e disparar ações de forma autônoma.

Essa mudança de perspectiva é o que abre a porta para aplicações industriais. Quando a empresa já possui câmeras, sensores, sistemas de monitoramento ou qualquer outro tipo de captação de dados, esses recursos podem se tornar os "olhos e ouvidos" de uma inteligência artificial. O que muda é justamente a capacidade de processar essas informações em tempo real e transformá-las em ação.

O exemplo do Smart Sampa: como a IA já atua na prevenção de acidentes

Para ilustrar o conceito de forma acessível, Daniel usou um caso de conhecimento público: o Smart Sampa, projeto de monitoramento por câmeras espalhadas pela cidade de São Paulo. Essas câmeras estão conectadas a sistemas de inteligência artificial capazes de identificar situações como acidentes de trânsito em tempo real.

Ele compartilhou um exemplo pessoal: sua esposa sofreu um acidente em uma rodovia da região — um caminhão bateu na traseira do carro, que rodou na pista. Antes mesmo que alguém acionasse manualmente o socorro, a equipe de apoio da rodovia já estava a caminho, porque o centro de controle identificou o acidente pelas câmeras e despachou o atendimento automaticamente.

O ponto central desse exemplo não é o caso em si, mas o que ele revela: esse nível de automação e resposta rápida não é exclusividade de grandes projetos públicos com orçamento ilimitado. Está muito mais acessível às empresas do que a maioria imagina.

Aplicações práticas de IA dentro da indústria

Segundo Daniel, indústrias que já possuem sistemas de monitoramento por câmeras podem "plugar" esse monitoramento a uma inteligência artificial e configurá-la para identificar situações específicas de risco ou de processo. Alguns exemplos citados na conversa incluem:

• Identificação automática de colaboradores sem equipamento de segurança (EPI), com alerta imediato à equipe responsável;
• Sinalização de comportamentos anômalos em máquinas ou equipamentos, permitindo manutenção preventiva antes de uma falha;
• Monitoramento remoto de estruturas de difícil acesso — como plataformas de petróleo — usando drones equipados com IA no lugar de inspeções manuais de alto risco, como o uso de rapel.

Essas aplicações já são realidade em empresas de grande porte, como a Petrobras, que utiliza drones para vistorias em plataformas offshore. Mas, de acordo com Daniel, esse nível de tecnologia deixou de ser exclusivo de grandes corporações: hoje, ele está cada vez mais acessível a indústrias de qualquer porte.

Você não precisa reformular toda a sua operação para usar IA

Um dos maiores bloqueios que Daniel e Gustavo observam entre empresários é a sensação de que adotar inteligência artificial exige uma reestruturação completa do negócio. Essa percepção, segundo eles, é um dos principais motivos que levam gestores a procrastinar a implementação de soluções de IA — mesmo reconhecendo sua importância.

Na prática, a experiência da XMACNA mostra o contrário: na maioria dos casos, a solução está em aproveitar a estrutura que a empresa já possui, conectando-a a um "cérebro" diferente. Como resume Daniel, muitas vezes o processo é simplesmente "desligar da tomada 1 e ligar na tomada 2" — ou seja, redirecionar dados e processos já existentes para uma camada de inteligência artificial, sem descartar o que já funciona.

Isso também significa que, na maior parte dos casos, a adoção de IA não exige aumento de headcount. Em vez de contratar uma nova equipe, a empresa passa a extrair mais valor dos recursos humanos e tecnológicos que já tem em operação.

Por que cada solução de IA precisa ser personalizada

Gustavo reforça um ponto importante da conversa: cada problema de negócio é específico, e é justamente por isso que soluções genéricas costumam falhar em entregar resultado real. O trabalho da XMACNA começa sempre por uma etapa de consultoria — entender a fundo como a operação funciona hoje, quais são os gargalos e onde a inteligência artificial pode gerar mais impacto.

Segundo Daniel, essa construção é feita de forma colaborativa e gradual. Não existe uma "solução mágica" que resolve tudo de uma vez; existe um processo, construído em conjunto com o cliente, que evolui à medida que a operação também evolui. Esse formato de trabalho já foi aplicado pela XMACNA tanto em franquias e empresas de pequeno e médio porte quanto em projetos industriais mais complexos, sempre respeitando a estrutura e as pessoas que já fazem parte do negócio.

Perguntas frequentes sobre IA na indústria

A inteligência artificial na indústria serve só para grandes empresas?

Não. Embora exemplos como o Smart Sampa ou o monitoramento por drones em plataformas de petróleo envolvam grandes estruturas, a tecnologia por trás dessas soluções está cada vez mais acessível. Hoje, indústrias de pequeno e médio porte também conseguem aplicar IA a processos de monitoramento, segurança e manutenção preventiva.

É preciso trocar todo o sistema da empresa para implementar IA?

Na maioria dos casos, não. A abordagem mais eficiente costuma ser conectar uma inteligência artificial aos sistemas e equipamentos que a empresa já utiliza — como câmeras de segurança e sensores — em vez de substituir toda a infraestrutura existente.

Implementar IA significa reduzir a equipe da empresa?

Não necessariamente. Muitas soluções de IA são pensadas para potencializar os recursos humanos já existentes, automatizando tarefas repetitivas ou de monitoramento constante, e não para substituir pessoas.

Conclusão

A conversa entre Gustavo Fechus e Daniel Valadares deixa uma mensagem clara: a inteligência artificial na indústria não é uma promessa distante nem um projeto restrito a grandes corporações. Ela já está disponível, é adaptável à realidade de cada operação e, na maioria dos casos, pode ser implementada a partir da estrutura que a empresa já possui.

Se a sua empresa enfrenta desafios de segurança, monitoramento ou eficiência operacional, é provável que exista uma solução baseada em IA capaz de resolver esse problema sem uma reformulação completa do negócio. Agende um diagnóstico com a XMACNA e descubra como aplicar inteligência artificial à sua operação de forma personalizada e estratégica.