A era dos experimentos isolados terminou quando dados físicos passaram a influenciar decisões estratégicas em tempo real. A automação que altera custos e prazos surge quando o dado do mundo físico entra no ciclo decisório com velocidade, contexto e responsabilidade. Essa virada ocorre com AIoT, a integração entre inteligência artificial e internet das coisas. Ganha tração quando a conectividade entrega latência baixa e confiabilidade elevada. Organizações que tratam sensores, modelos e rede como um sistema único elevam previsibilidade e produtividade. As demais acumulam ruído operacional e pagam pelo próprio atraso.

Então, como a inteligência artificial e a internet das coisas podem impulsionar a automação, resolver ineficiências e transformar os negócios? A pergunta sugere um encadeamento objetivo. Sensores capturam sinais. Modelos extraem padrões e acionam decisões. A automação executa com rastreabilidade. Essa cadeia redefine o chão de fábrica, a logística e a engenharia.

No Brasil, o avanço já é perceptível. Um levantamento setorial indica que 81,7% das fornecedoras de soluções em IoT oferecem ou desenvolvem aplicações com inteligência artificial embarcada. O mesmo material expõe as barreiras que a retórica costuma varrer para baixo do tapete. Custos de implementação surgem com 23,9%, limitações de conectividade com 22,5% e baixa adesão de clientes com 21,1%. Entre usuárias, custos aparecem com 25% e segurança e privacidade com 20%. AIoT entrega valor, porém exige execução adulta.

A parte técnica explica o porquê disso. Um sensor isolado produz dados. Uma operação instrumentada gera histórico, com sazonalidade, desvio e anomalia. A inteligência artificial entra como camada de interpretação, com detecção de anomalias, previsão de falhas e otimização. A decisão fecha o ciclo ao ligar inferência a regras de negócio, controle e execução automatizada. Esse circuito pede conectividade previsível, sobretudo quando o risco operacional custa caro. Estudos descrevem URLLC (Ultra Reliable and Low Latency Communication) como alvo de confiabilidade na faixa de 99,999% com latência de até 1 ms. Esse patamar reduz o intervalo entre detecção e ação, assim como favorece computação de borda, com resposta rápida e menor exposição de dados sensíveis.

O debate fica mais útil quando aparece nas métricas, sem propaganda. Em uma fabricante de aço, um projeto aplicado ao fluxo comercial elevou a precisão de cotações para 95% e trouxe aumento de 34% na produtividade geral, com mais de 60% das interações de cotações apoiadas por IA. O relato também registra tempos de resposta que variavam de 29 a 51 dias no processo anterior. O ganho central aqui é governança do processo e previsibilidade.

Outro caso vem de uma fabricante de aeronaves, com foco em eficiência operacional orientada a dados, na cadeia de suprimentos. Foram avaliados mais de dois terabytes de informação ao longo de dez meses para construir a solução. O volume indica diversidade de fontes e exceções. Quando a empresa transforma esse material em sinais acionáveis, a operação reage com antecedência e reduz dependência de reuniões e percepções subjetivas.

Esses exemplos mostram um ponto que costuma faltar em apresentações. Telemetria por si só raramente muda custo. O salto vem quando o dado atravessa um motor de decisão e produz comando, alocação ou bloqueio, com auditoria e responsabilidade. A própria fotografia do mercado aponta segurança e privacidade como obstáculos relevantes para 20% das usuárias. Logo, a ambição de automação precisa caminhar com identidade de dispositivos, atualização de firmware, segmentação de rede e monitoramento contínuo, além de políticas claras de retenção e auditoria de modelos.

O senso de urgência também vem do lado econômico. Estimativas citam crescimento da receita global de IoT de US$ 959,6 bilhões em 2023 para US$ 1,8 trilhão em 2028, com CAGR de 13,5% no período, e participação enterprise em 72% da receita total em 2028. A disputa por eficiência migra para modelos operacionais baseados em dados físicos e decisão automatizada. Quem domina a disciplina primeiro define padrão.

AIoT deixou de ser tema de inovação cosmética e virou imperativo competitivo. A empresa que integra sensores, conectividade, borda, dados e modelos transforma custos em decisão e decisão em execução. Ela reduz desperdício, melhora qualidade e acelera tempo de resposta. A empresa que trata isso como vitrine mantém o negócio refém de exceções manuais, planilhas paralelas e retrabalho caro. A diferença aparece cedo na produtividade e tarde demais na margem. O futuro premia disciplina técnica e coragem gerencial.

Roger Finger é head de Inovação da Positivo Tecnologia