Em 8 de outubro de 2026, o MIT Technology Review publicou, em parceria com a AVEVA, um episódio do podcast Business Lab sobre o avanço da inteligência artificial no setor industrial. A convidada é Arti Garg, technóloga-chefe da AVEVA, que sustenta que a automação de plantas, redes elétricas e minas precisa caminhar junto com governança, segurança operacional e supervisão humana.
A conversa, conduzida por Megan Tatum, parte de uma constatação simples: quando a IA sai do mundo digital e passa a interagir com sistemas físicos, uma decisão inesperada pode afetar segurança, confiabilidade e infraestrutura crítica.
De analytics preditivo a agentes autônomos
A IA industrial não é novidade. Segundo Garg, a própria AVEVA trabalha há mais de 20 anos em aplicações de IA para o setor.
O que mudou nos últimos anos foi a natureza da tecnologia: a chegada de modelos de fundação de propósito geral ampliou o número de pessoas capazes de usar recursos avançados de IA, enquanto a chamada IA física acelerou as capacidades de robótica e sistemas autônomos e a IA agêntica levou a automação para o nível do software. O resultado é uma adoção em ritmo acelerado.
Um estudo citado por Garg aponta aumento próximo de 78% na adoção de IA no setor industrial em apenas dois anos — movimento que ela descreve como um salto, e não uma curva gradual. Esse é o ponto de inflexão que dá origem à pergunta central do episódio: como aproveitar os novos recursos sem abrir mão de operações confiáveis e seguras?
Dados como base da operação
Um dos alicerces dessa transição é o dado. Ambientes industriais acumulam informações em telemetria, registros de manutenção, documentos de engenharia e outras fontes dispersas.
Tecnologias mais recentes ajudam a conectar e correlacionar esse material com mais rapidez, oferecendo aos operadores suporte em tempo real na hora de diagnosticar falhas. A automação pode ir além: robôs equipados com IA são capazes de coletar informações em áreas de risco sem exigir que trabalhadores entrem nesses locais.
É um ganho que combina eficiência e preservação da integridade física das equipes, desde que a qualidade e a integração dos dados sejam tratadas como prioridade de engenharia, e não como detalhe acessório.
Guardrails e o papel do humano
Mais autonomia exige novas formas de governança. O framework de IA responsável da AVEVA destaca segurança, eficiência, proteção das pessoas e supervisão humana.
Na avaliação de Garg, a IA deve ampliar a capacidade das equipes em vez de substituí-las nos circuitos de decisão críticos, com barreiras bem definidas indicando onde sistemas automatizados podem agir sozinhos e onde um supervisor humano permanece responsável. O desafio cresce porque os modelos mais novos são ao mesmo tempo mais competentes e mais difíceis de prever e explicar, o que torna a definição explícita de limites operacionais um requisito, não um opcional.
Sustentabilidade e a pegada da própria IA
A sustentabilidade entra na mesma equação. À medida que a geração renovável cresce, a IA pode ajudar a gerenciar sistemas elétricos complexos, equilibrando oferta e demanda com mais precisão. Ao mesmo tempo, as organizações precisam medir o impacto ambiental da própria IA.
Garg participa de um grupo de trabalho do IEEE que desenvolve uma metodologia padronizada para mensurar esse efeito em dimensões como eletricidade, energia, recursos, água e carbono. Sem métricas consistentes, argumenta-se, fica difícil comparar soluções e cobrar resultados ambientais concretos.
O que muda no trabalho e nos processos
A próxima etapa deve levar a IA industrial ainda mais para o mundo físico, com robôs e drones autônomos e com codificação assistida por IA que permite a especialistas de domínio criar novas aplicações sem depender exclusivamente de times de desenvolvimento. Realizar esse potencial, porém, não se resume a instalar tecnologia.
As empresas precisam repensar processos de negócio, estabelecer salvaguardas adequadas e dar aos profissionais experientes novas maneiras de aplicar seu conhecimento. O modelo de automação que emerge dessa combinação é o que Garg descreve como mais autônomo, eficiente, seguro e sustentável, uma promessa que, segundo ela, depende tanto de pessoas e regras quanto de modelos.
Fontes e links
- Matéria original no MIT Technology Review
- AVEVA
- Podcast Business Lab, do MIT Technology Review, com apresentação de Megan Tatum
