Por Carlos Eduardo Carvalho*
Introdução: os limites da fábrica autônoma na indústria de alimentos
Nos últimos anos, a antiga ideia da fábrica autônoma para a indústria de alimentos e bebidas ganhou força no discurso de consultorias, fornecedores de tecnologia e eventos de inovação. A promessa é sedutora: operações altamente automatizadas, decisões tomadas por algoritmos em tempo real, menos intervenção humana, mais eficiência, menos custo.
O problema é que grande parte dessa narrativa foi construída a partir de outros setores, muito mais previsíveis e determinísticos do que a indústria que estamos analisando. Ao importar esse imaginário sem o devido filtro, corremos o risco de aplicar uma lógica mecânica a um sistema que é, por natureza, orgânico, variável e muito sensível ao erro.
A pergunta que deveria estar no centro do debate não é quando teremos fábricas sendo operadas por multiagentes autônomos, e sim se faz sentido falar em autonomia plena em um setor marcado pela alta variabilidade.
Diferentemente da manufatura discreta, a indústria de alimentos lida diariamente com matérias-primas cuja variabilidade começa na origem. Safra, clima, solo, fornecedor, logística e armazenamento fazem com que o “mesmo” ingrediente nunca seja exatamente o mesmo.
Essa variabilidade se propaga ao longo de todo o processo produtivo. Ajustes finos de temperatura, tempo, umidade, pressão, formulação e sequência operacional são feitos constantemente para garantir qualidade, segurança e rendimento. Não se trata de improviso: trata-se, continuamente, de estabilizar um sistema instável.
Os modelos de Inteligência Artificial (IA), por outro lado, se desenvolvem melhor em ambientes relativamente estáveis, onde padrões se repetem e exceções são menos frequentes. Pelo menos os modelos que temos hoje, em 2026, disponíveis para uso.
A problemática do “Processo real” versus o “Processo documentado”
Quem conhece o Gemba (o lugar real, o chão de fábrica) sabe: o processo que está no ERP (no inglês, Enterprise Resource Planning), no MES (no inglês, Manufacturing Execution System) ou no fluxograma raramente é idêntico ao processo que acontece na prática.
Muitas decisões operacionais críticas são tomadas fora do sistema. Operadores experientes ajustam parâmetros com base em sinais sutis que aprendem com a longa vivência naquela realidade operacional. Muitas dessas decisões nunca viram dado estruturado. Elas salvam lotes, evitam perdas e protegem a marca.
Quando implantamos um modelo de IA sobre esse retrato incompleto da realidade, criamos um problema de viés: a máquina aprende um processo que não existe exatamente daquela forma. Quanto mais o modelo depender apenas desses dados, maior o risco para a empresa.
Em outros segmentos industriais, encontramos menor variabilidade do processo produtivo, maior padronização do produto final, possibilidade de reversão de falhas e menor interferência do tempo (de produção, estocagem e transporte) na qualidade e validade do produto.
A indústria de alimentos e bebidas definitivamente não se enquadra nesse perfil.
Em uma indústria metal-mecânica, por exemplo, um erro algorítmico pode gerar retrabalho. Um erro equivalente em alimentos pode gerar desperdício em larga escala, risco à saúde do consumidor, recall e dano reputacional.
O conhecimento tático não está no algoritmo
Para que pudéssemos contemplar um cenário no qual a indústria de alimentos e bebidas caminhasse fortemente para a automação agêntica, precisaríamos avançar em pelo menos dois temas: conseguir lidar melhor com a sazonalidade e com a imprevisibilidade; e, não menos importante, incluir o conhecimento tácito das pessoas nos modelos de IA.
Operadores, técnicos de qualidade e supervisores acumulam, ao longo de anos, uma capacidade quase intuitiva de perceber quando algo não está certo. Esse conhecimento não está documentado, não está formalizado e, muitas vezes, não é facilmente explicável. Ele simplesmente existe.
Quando falamos em substituir decisões humanas por sistemas autônomos, precisamos ser honestos sobre o que estamos abrindo mão. Automatizar antes de compreender profundamente esse conhecimento é acelerar a perda de inteligência operacional.
Isso não significa que a IA não tenha um papel relevante no processo. Porém, para o momento atual, devemos focar menos em autonomia e mais em expandir a capacidade dos seres humanos. O papel dos modelos de IA na indústria pode e deve ser motor de:
- Otimização do processo de tomada de decisão humano.
- Geração de alertas e desvios em processos para intervenção humana.
- Simulação de cenários para melhor planejamento.
- Sugestão de ações prioritárias para a organização do trabalho, entre outras.
Conclusão: o papel da IA na indústria de alimentos
A ideia da autonomia dos sistemas inteligentes é poderosa. Em determinados contextos, sistemas multiagentes começam a gerar ganhos reais de produtividade e mudam o panorama competitivo.
Porém, a indústria de alimentos e bebidas é um sistema mais complexo, do ponto de vista de imprevisibilidade, das características de insumos e produtos finais, além da responsabilidade social.
A pergunta central a ser feita, ao invés de “onde a IA pode otimizar a produção retirando a necessidade humana?” é: “onde a tecnologia amplifica o potencial humano para produzirmos mais e melhor, reduzindo riscos de qualidade, de segurança e aumentando a efetividade da empresa?”.
*Carlos Eduardo Carvalho, Sócio-Diretor, Fundador e CEO da Bridge & Co., é Engenheiro de Produção e Mestre pela COPPE/UFRJ. Possui MBA Executivo pela Fundação Dom Cabral e especialização em Plataformas Digitais pelo MIT. É especialista em Business Transformation com ênfase em automação de processos, análise avançada de dados e Inteligência Artificial. Atua também como palestrante, autor e professor de pós-graduação em instituições como UFRJ, FGV e UFJF.
