Poucos temas chegaram tão rápido à pauta dos conselhos da indústria de alimentos quanto a Inteligência Artificial. A intenção de investir está dada pelos principais atores do setor. A questão que tenho levado às conversas com executivos é outra, menos atraente e muito mais decisiva: os seus dados aguentam essa ambição?
Uma pesquisa publicada aqui mesmo na Food Connection ajuda a dimensionar a distância entre intenção e realidade.
Hoje, 29% da indústria alimentícia brasileira utiliza estratégias de automação baseada em IA ou robótica. Ao mesmo tempo, 82% das empresas afirmam que planejam investir em IA e automação nos próximos dois a três anos.
Entre os 29% de hoje e os 82% de amanhã existe um território que raramente aparece nos planos de investimento: a prontidão de dados. É ali que boa parte dos projetos de IA vai ganhar escala ou morrer como piloto.
O tema mais necessário no momento
A indústria de alimentos é o maior setor da indústria de transformação brasileira. Em 2025, faturou R$ 1,388 trilhão, crescimento de 8,02% sobre o ano anterior, o equivalente a 10,9% do PIB, com exportações de US$ 66,73 bilhões, segundo pesquisa da ABIA.
Em uma operação desse porte, um ponto percentual de perda, de desperdício ou de OEE (do inglês Overall Equipment Effectiveness, ou “eficiência global do equipamento”) vale muito dinheiro. Por isso mesmo, a tentação de “adotar IA” para capturar esse valor é enorme. O problema é que a IA não corrige a base sobre a qual é instalada. Se ela for implantada sobre uma estrutura deficitária de dados, ampliará os erros estatísticos que encontrar.
Os números globais confirmam o risco. Segundo o Gartner, 63% das organizações não têm, ou não sabem se têm, práticas de gestão de dados adequadas para IA. A consultoria prevê que, até 2026, as empresas abandonarão 60% dos projetos de IA que não estiverem sustentados por dados prontos para IA. São dados multissetoriais, mas não há razão para supor que a indústria de alimentos esteja em situação melhor.
Em um artigo anterior nesta coluna, discuti quando não utilizar IA Generativa, usando a régua da precisão. Aqui proponho uma régua anterior a essa: sem dado confiável, nenhuma precisão é possível, seja qual for o modelo escolhido.
O que é, afinal, prontidão de dados?
Prontidão de dados não é ter muitos dados. A indústria de alimentos gera dados em abundância: sensores de linha, laudos de laboratório, apontamentos de turno, registros de recebimento, inspeções de qualidade. O desafio é que pouco disso é utilizável por um modelo.
Na minha definição, estar pronto significa ter o dado certo, com contexto, acessível, confiável e com dono, no momento em que o caso de uso precisa dele. Cada um desses atributos falha de um jeito específico no chão de fábrica.
As cinco dimensões da prontidão
Na prática de consultoria, costumo avaliar a prontidão de uma indústria em cinco dimensões. Para cada uma, deixo um sinal de alerta e uma pergunta simples que o leitor pode fazer à própria operação.
| Dimensão | Sinal de alerta | Pergunta de autodiagnóstico |
| 1. Dados mestres | Ficha técnica, ingrediente, SKU e fornecedor com versões diferentes em P&D, Qualidade e ERP | Quanto tempo leva para listar todos os produtos que usam o ingrediente X? |
| 2. Integração fábrica e gestão | Dados de MES, SCADA e historiadores presos na planta; apontamento de turno em papel ou planilha | O dado de parada de linha chega ao ERP e à controladoria no mesmo dia? |
| 3. Qualidade e contexto | Registros sem lote, turno, linha ou receita associados | Consigo ligar um desvio de qualidade ao lote, à matéria-prima e ao parâmetro de processo? |
| 4. Governança | Ninguém é dono do dado; cada área corrige o seu | Existe um responsável nomeado para cada dado crítico? |
| 5. Pessoas e cultura | O time não confia no sistema e mantém planilhas paralelas | A reunião de produção decide com base no sistema ou na planilha de alguém? |
1. Dados mestres
É o gargalo mais invisível. Uma formulação assistida por IA, por exemplo, depende de uma base de ingredientes íntegra, com especificações, alergênicos e fornecedores consistentes. Quando a mesma matéria-prima tem três cadastros diferentes, o modelo aprende com ruído.
O problema não é só interno. Na relação com fornecedores, cerca de 71% das empresas relatam atritos operacionais causados por processos manuais e desatualizados.
2. Integração entre fábrica e gestão
O mundo da automação industrial (OT) e o mundo dos sistemas de gestão (IT) ainda vivem separados em grande parte das plantas. O dado nasce no CLP e no historiador, mas a decisão é tomada com base em uma planilha consolidada dias depois. Os casos que escalam fazem o contrário.
A Ajinomoto, por exemplo, aplica IA para reduzir perdas analisando milhares de variáveis de processo, e a centralização e a contextualização dos dados aparecem como condições para transformar casos isolados em soluções escaláveis.
3. Qualidade e contexto
Um dado de temperatura sem lote, linha, turno e receita associados é um número solto. Para a IA, contexto é tudo. É essa mesma capacidade de ligar o evento à sua origem que a rastreabilidade exige, e que as pressões regulatórias e de mercado tornarão cada vez mais necessária.
4. Governança
Quando ninguém é dono do dado, todos o corrigem, e ninguém confia nele. Nomear responsáveis pelos dados críticos é uma decisão de gestão, não de tecnologia, e é das mais baratas e eficazes que uma indústria pode tomar.
5. Pessoas e cultura
A planilha paralela é o termômetro mais honesto da maturidade de dados. Ela existe porque alguém não confia no sistema.
Não por acaso, a Cargill construiu uma base de Lean Manufacturing e TPM ao longo de cerca de uma década antes de escalar IA, e hoje mantém uma academia interna para criação de agentes.
Três estágios: onde a sua empresa está?
Para facilitar o diagnóstico, proponho uma escala simples:
- Reativo: os dados existem em silos e são consolidados manualmente para o relatório do mês.
- Estruturado: dados mestres governados, integração parcial entre fábrica e gestão, dashboards em que as pessoas confiam.
- Pronto para IA: dado contextualizado, com dono e disponível em tempo útil. Os pilotos escalam porque não dependem de uma “limpeza heroica” a cada novo projeto.
O erro mais comum que observo é tentar saltar do primeiro para o terceiro estágio comprando IA. O resultado costuma ser um piloto bem-sucedido no papel e impossível de replicar na segunda planta.
O dilema do payback
Existe ainda uma barreira cultural que precisa ser dita com clareza. A fundação de dados raramente se paga em doze meses, e a nossa região é particularmente impaciente com isso.
Em 2023, executivos da Alemanha e do Japão indicaram 3,5 anos como payback aceitável para projetos de tecnologia. Na América Latina, a resposta foi de menos de um ano.
Se o dado for tratado como despesa de projeto, ele sempre perderá a disputa por orçamento. Se for tratado como ativo de infraestrutura, assim como uma linha de produção ou uma câmara fria, a conta muda. Ninguém exige que a fundação de um galpão se pague sozinha.
Por onde começar
Não é preciso arrumar tudo antes de começar. Três movimentos práticos já mudam o jogo:
- Escolha um caso de uso de valor (perdas, OEE, qualidade) e audite os dados dele, em vez de lançar um programa genérico de “governança de dados”.
- Nomeie donos para os dados mestres críticos: ingredientes, produtos, fornecedores e equipamentos.
- Meça a prontidão antes de aprovar o orçamento de IA. As cinco perguntas da tabela acima são um bom ponto de partida.
A indústria de alimentos já entendeu o potencial da Inteligência Artificial. O próximo passo é mais silencioso e menos fotogênico, mas é ele que separa quem vai escalar de quem vai colecionar pilotos. A pergunta certa não é qual IA usar. É se os seus dados estão prontos para os casos de uso mais promissores para o seu tipo de indústria e modelo de negócio.
*Carlos Eduardo Carvalho, Sócio-Diretor e CEO da Bridge & Co. 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.
