Para as empresas que gerem a digitalização industrial, a adoção de IA e IoT (AIoT) convergentes oferece ganhos importantes de eficiência operacional. Embora a combinação destas tecnologias crie oportunidades de receitas mensuráveis, ir além dos projetos-piloto iniciais continua a ser um obstáculo principal para os decisores globais.
De acordo com um InfoBrief de novembro de 2025 de CDIpatrocinado por SAS62% das organizações em todo o mundo adotaram uma combinação de IA e IoT, com outros 31% planejando fazê-lo. No entanto, a profundidade desta integração varia. Apesar do interesse generalizado, mais de metade destas organizações (57%) relatam estar presas em implementações limitadas ou fases de prova de conceito.
Para os CIOs e COOs, estes dados destacam um risco operacional: o potencial para um “purgatório piloto”, onde os investimentos não conseguem atingir a escala necessária para um ROI genuíno. Em contrapartida, 43% das empresas que alcançaram implementações generalizadas ou totalmente integradas estão a colher frutos que superam os seus concorrentes.
O ROI da adoção profunda da AIoT industrial
A distinção entre experimentação experimental e compromisso em grande escala é mensurável. A investigação indica que as organizações que se classificam como “utilizadoras intensivas” de IA na IoT têm duas vezes mais probabilidades de reportar benefícios que excedem largamente as suas expectativas iniciais em comparação com aquelas com uma utilização mais leve.
Os retornos aumentam à medida que a tecnologia se torna mais integrada no negócio principal. Menos de três por cento dos executivos industriais entrevistados afirmaram que o valor da AIoT não atendeu às expectativas.
Kathy Lange, diretora de pesquisa da IDC para software program de IA, comentou: “A conclusão é clara: a AIoT está alimentando a inovação, simplificando as operações e conduzindo decisões mais inteligentes e rápidas”.
A manutenção preditiva atualmente impulsiona a maior adoção. Aproximadamente 71 por cento das organizações utilizam agora AIoT para este fim, tornando-o o caso de uso mais amplamente adotado. Ao analisar dados em tempo actual para antecipar falhas de ativos, as empresas podem reduzir o tempo de inatividade não planejado e reduzir os custos operacionais. A automação de TI segue como o segundo caso de uso mais citado, com 53%, com fornecimento e logística com 47%.
Automação de fábrica e resiliência da rede
Além da manutenção, as aplicações práticas estão alterando setores específicos. No setor industrial, a AIoT facilita a automação fabril, permitindo que as empresas automatizem decisões complexas em vez de apenas tarefas simples. Esta capacidade otimiza processos e melhora a qualidade dos produtos num ambiente que enfrenta escassez de mão-de-obra e interrupções na cadeia de abastecimento.
No setor energético, a adoção da AIoT industrial fortalece a resiliência da rede. Ao analisar dados de sensores em geradores, usinas de energia e turbinas eólicas, a AIoT auxilia as operadoras no gerenciamento de custos, na previsão da demanda e na otimização das operações.
Jason Mann, vice-presidente de IoT da SAS, explicou: “Este InfoBrief da IDC confirma o que os clientes de manufatura e energia estão nos dizendo em todo o mundo: AIoT evoluiu de uma palavra da moda para uma poderosa tecnologia e imperativo de negócios.
“Seja melhorando a manutenção preditiva de equipamentos críticos ou melhorando as operações em fábricas e redes elétricas, a AIoT gera grandes economias de custos, melhorias de qualidade e ganhos de eficiência.”
A contínua escassez de competências
Embora a capacidade tecnológica tenha avançado, a infra-estrutura humana necessária para a apoiar continua sob pressão. Afastando-se das tendências anteriores, os desafios relacionados com as competências aumentaram e tornaram-se o obstáculo número um à adoção da AIoT industrial em 2025, um aumento acentuado desde o quinto lugar em 2019.
Esta escassez de talentos ameaça os cronogramas de implantação. O pessoal de Tecnologia Operacional (TO), tradicionalmente focado em processos físicos e sistemas industriais, deve agora colaborar estreitamente com equipes de TI focadas em análises e sistemas digitais. A disparidade de conhecimentos entre estes grupos pode paralisar os projetos.
A própria tecnologia pode oferecer uma solução para o problema que destaca. As tecnologias modernas de IA permitem que mais funcionários, incluindo aqueles com diferentes níveis de habilidade e funções profissionais, interajam com os dados de forma eficaz. Essa democratização dos dados permite que o pessoal que trabalha no chão de fábrica ou cria estratégias corporativas tome decisões baseadas em dados usando ferramentas de aprendizado de máquina tradicionais e generativas.
Embora as competências técnicas tenham se twister mais escassas, a resistência cultural diminuiu. A resistência organizacional, que foi o principal desafio em 2019, caiu para a sexta posição. A força de trabalho parece psicologicamente preparada para as ferramentas de IA, mesmo que não tenha a proficiência técnica para manejá-los de forma eficaz.
Nuances regionais em operações globais
Para as empresas multinacionais, compreender as curvas de adoção regional é important para a alocação de recursos. A América do Norte tem historicamente liderado o uso intenso de IA na IoT, mas o cenário está se estabilizando.
A região APAC lidera atualmente em termos de adoção moderada, enquanto a EMEA permanece otimista em todos os níveis de investimento. Ambas as regiões estão a investir ativamente para colmatar o fosso com os líderes norte-americanos. Olhando para os próximos 12 a 24 meses, 64% das organizações em todo o mundo esperam um crescimento na adoção da AIoT.
Dez Tsai, Diretor Sênior World de IA, Dados e Transformação de Fornecedores da TD SYNNEX, comentou: “A AIoT gera valor comercial e, quanto mais as empresas industriais a utilizam, maiores são os benefícios que elas obtêm. Prevemos que a adoção de soluções AIoT será acelerada à medida que as empresas experimentam maior eficiência, produtividade e economia de custos”.
Superando barreiras à adoção industrial da AIoT
Para passar do piloto à produção, a liderança deve enfrentar obstáculos persistentes de infraestrutura e procedimentos. Além da escassez de competências, os elevados custos de implementação e a integração de sistemas legados são citados como grandes impedimentos.
Qualidade dos dados também continua a ser um problema contínuo, mantendo a sua importância relativa como um desafio desde 2019. Sem fluxos de dados limpos e fiáveis, os modelos complexos de IA não conseguirão fornecer informações precisas.
Os analistas da IDC recomendam uma estratégia centrada na “capacitação da força de trabalho” para combater estas barreiras. A qualificação das equipes para trabalhar com sistemas baseados em IA e a captura do conhecimento legado são etapas essenciais para desenvolver a alfabetização interna. A atualização de sistemas legados e o uso da computação de ponta podem fornecer a base técnica necessária para recursos em tempo actual.
A trajetória das operações industriais é definida pela convergência de ativos físicos e digitais. Com 79% dos entrevistados considerando a AIoT essencial para manter uma vantagem competitiva nos próximos três anos, o sucesso depende de mais do que apenas a aquisição de software program.
Os líderes devem desviar a sua atenção da viabilidade da tecnologia AIoT industrial, que agora está comprovada, para a prontidão de adoção da sua organização. Isto implica um foco duplo: modernizar a infra-estrutura de dados para apoiar a integração e investir na fluência técnica dos a força de trabalho.
Só abordando a lacuna de competências e a governação de dados é que as empresas poderão colmatar a divisão entre um projeto-piloto bem-sucedido e uma operação modernizada.
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