O calcanhar de Aquiles da digitalização da produção: por que duas décadas da Indústria 4.0 fracassaram diante da realidade.

Quando as ideias do PowerPoint encontram a realidade da academia – Um acerto de contas.

Duas décadas se passaram desde o início da chamada quarta revolução industrial, e a avaliação que se faz é desanimadora. Quase 80% de todas as iniciativas de digitalização na produção fracassam — uma taxa de sucesso que beira a autoilusão. Enquanto consultores e empresas de software prometem uma revolução na empresa digital, gerentes de fábrica e supervisores de produção se deparam com uma verdade incômoda: a digitalização da manufatura, em sua forma atual, é fundamentalmente falha. Não porque a tecnologia seja deficiente, mas porque a lógica de implementação segue dois paradigmas fundamentalmente diferentes, cada um fadado ao fracasso.

A abordagem de cima para baixo, na qual a gestão seleciona uma solução de software após extensas apresentações e licitações, invariavelmente termina no mesmo desastre. O que aparece em slides de apresentação brilhantes como a integração perfeita de todos os requisitos, na prática, revela-se um projeto de adaptação que dura anos. Sistemas de Execução de Manufatura (MES) com um tempo médio de implementação de quinze a dezesseis meses ainda são a regra, não a exceção. Os sistemas são rígidos, caros para adaptar e exigem que a produção se adapte ao software, e não o contrário. Processos que se provaram ótimos ao longo de décadas são forçados a se encaixar em modelos predefinidos. O resultado: implementações que nunca entregam os ganhos de eficiência prometidos porque foram planejadas sem levar em consideração a realidade operacional.

A abordagem de baixo para cima falha por razões diametralmente opostas. Macros do Excel, bancos de dados do Access e ferramentas personalizadas surgem por necessidade quando os departamentos de TI estão sobrecarregados e o software padrão não atende a requisitos específicos. Inicialmente concebidos como soluções paliativas, esses sistemas isolados rapidamente se tornam essenciais para os negócios. Seus desenvolvedores, muitas vezes funcionários qualificados sem formação formal em programação, criam ferramentas pragmáticas que realmente funcionam. Mas, a cada recurso adicional, a dívida técnica cresce exponencialmente. Documentação falha, falta de controle de versão, ausência de trilhas de auditoria e escalabilidade insuficiente são apenas os problemas mais óbvios. Quando o desenvolvedor deixa a empresa, resta uma caixa-preta que ninguém consegue manter, mas todos são obrigados a continuar usando. O backlog aumenta enquanto mais e mais recursos são desviados para a manutenção de soluções obsoletas em vez de serem utilizados para enfrentar novos desafios.

Ambas as abordagens falham não por razões técnicas, mas estruturais. A digitalização de cima para baixo ignora a inteligência operacional daqueles que de fato produzem. As iniciativas de baixo para cima falham devido à falta de governança e de conhecimento técnico. A promessa da Indústria 4.0 – produção inteligente, conectada e flexível – permanece inatingível nesse impasse. Três em cada quatro empresas alemãs não possuem uma estratégia de digitalização bem desenvolvida, e 80% operam com processos em grande parte manuais ou apenas parcialmente automatizados. Os repositórios de dados estão se enchendo, mas os insights continuam difíceis de obter porque os dados estão presos em silos.

A TI oculta: quando o Excel se torna infraestrutura crítica para os negócios.

Nos galpões de produção de empresas de médio porte e até mesmo de grandes corporações alemãs, existe um mundo paralelo de soluções digitais que não consta em nenhum inventário de TI. Planilhas do Excel com macros cuidam do planejamento da produção. Bancos de dados Access gerenciam dados de qualidade. Scripts Python personalizados analisam dados de máquinas. Essa TI paralela tornou-se a espinha dorsal de muitos processos de produção porque os sistemas oficiais são lentos demais, inflexíveis demais ou simplesmente inexistentes.

A história de origem é quase sempre a mesma: surge um problema, o departamento de TI está sobrecarregado ou o sistema ERP existente não possui a funcionalidade necessária. Um funcionário com habilidades técnicas cria uma solução pragmática utilizando as ferramentas disponíveis. A solução funciona, se dissemina e é expandida. Em pouco tempo, a ferramenta se torna um aplicativo essencial para os negócios, utilizado diariamente por dezenas de funcionários. Essa evolução ocorre fora de qualquer governança de TI, sem auditorias de segurança, estratégias de backup ou manutenção profissional.

Os riscos são consideráveis. As alterações de dados são impossíveis de rastrear, não há registro de logs e a auditabilidade é inexistente. Faltam conceitos de autorização, o que impossibilita a aplicação de princípios fundamentais de controle, como o princípio dos quatro olhos. O acesso em locais distribuídos e com múltiplos usuários é problemático, especialmente em um momento em que o acesso em tempo real baseado em nuvem deveria ser padrão. A segurança dos dados — seja integridade, consistência ou confidencialidade — não é garantida. A estabilidade das versões é inexistente, o que significa que uma atualização do sistema operacional ou uma nova versão do Office pode comprometer toda a solução. A documentação é precária ou inexistente, e o conhecimento se perde quando o desenvolvedor deixa a empresa.

No entanto, essas soluções sobrevivem ano após ano porque possuem uma vantagem crucial: resolvem problemas reais e foram desenvolvidas por pessoas que entendem o processo de produção. Uma planilha de planejamento que um supervisor de turno aprimorou ao longo de anos muitas vezes reflete a realidade da manufatura melhor do que um módulo MES padronizado que custa milhões de euros. Esse reconhecimento implícito de sua funcionalidade é o que torna sua substituição tão difícil. Todos sabem que são problemáticas, mas ninguém se atreve a desativá-las porque a produção pararia completamente sem elas.

A verdadeira tragédia não reside na existência dessas soluções, mas no fato de serem sintomáticas de uma falha fundamental. Elas comprovam que a digitalização local, baseada em necessidades, funciona quando desenvolvida pelas pessoas certas com as ferramentas certas. Ao mesmo tempo, demonstram a incapacidade da indústria de TI de fornecer ferramentas flexíveis e adaptáveis, que sejam ao mesmo tempo de fácil manutenção profissional e rapidamente ajustáveis ​​a requisitos específicos. Essa lacuna entre oferta e demanda é o verdadeiro calcanhar de Aquiles da digitalização na produção.

A nova onda: Quando a inteligência artificial democratiza o desenvolvimento de software.

Enquanto as abordagens tradicionais à digitalização estão em declínio, uma mudança fundamental está em curso. Plataformas de baixo código e sem código, impulsionadas por IA, prometem nada menos que a democratização do desenvolvimento de software. Ferramentas como Lovable, Microsoft Power Platform e Mendix permitem que funcionários sem conhecimentos formais de programação criem aplicativos funcionais. Os números são impressionantes: a Gartner prevê que, até 2026, aproximadamente 75% de todos os novos aplicativos corporativos serão criados usando tecnologias de baixo código, um aumento drástico em relação aos 25% registrados em 2020. Oitenta por cento dos usuários de baixo código até 2026 virão de departamentos de negócios fora da área de TI.

A base tecnológica dessa revolução reside na fusão de plataformas low-code com inteligência artificial generativa. Em vez de montar componentes laboriosamente por meio de arrastar e soltar, os usuários podem descrever suas necessidades em linguagem natural, e a IA gera código executável. A Lovable, plataforma que ganhou impulso rapidamente após uma rodada de financiamento de US$ 15 milhões, permite a geração de aplicações web completas a partir de descrições textuais, incluindo frontend, backend e lógica de banco de dados. Todo o código é sincronizado com o GitHub, permitindo que os desenvolvedores assumam e desenvolvam ainda mais o código gerado conforme necessário. O tempo de desenvolvimento é reduzido de meses para dias, e os custos podem diminuir em até 60%.

Para o setor manufatureiro, o momento deste desenvolvimento dificilmente é uma coincidência. A escassez de mão de obra qualificada está se agravando drasticamente, enquanto a pressão para a digitalização aumenta. Seis em cada dez empresas industriais na região DACH (Alemanha, Áustria e Suíça) reclamam da falta de analistas de dados, e mais da metade das empresas não consegue colocar em prática os insights obtidos. As listas de espera nos departamentos de TI estão cada vez maiores, enquanto a realidade da produção não tolera atrasos. O low-code oferece uma solução: gerentes de produção, supervisores de turno e engenheiros de processo podem desenvolver as ferramentas de que realmente precisam, sem ter que esperar por departamentos de TI sobrecarregados.

Mais de 800 funcionários das empresas de serviços públicos municipais de Munique agora são desenvolvedores cidadãos, usando ferramentas de baixo código para desenvolver seus próprios aplicativos. A Porsche está implementando uma plataforma de baixo código em toda a empresa, que permite que os departamentos digitalizem seus processos de forma independente. Essas histórias de sucesso apontam para uma mudança fundamental: a digitalização está chegando onde os problemas surgem, em vez de ser imposta pelos departamentos centrais de TI.

A visão da empresa autônoma: quando o software desaparecer.

A implicação mais radical desse desenvolvimento foi formulada por ninguém menos que Satya Nadella, CEO da Microsoft, em uma declaração notável: os aplicativos empresariais como os conhecemos desaparecerão. Seu argumento é convincentemente lógico: os aplicativos SaaS tradicionais são, em sua essência, bancos de dados CRUD com lógica de negócios sobreposta. Essa lógica de negócios, argumenta Nadella, será cada vez mais assumida por agentes de IA que não estão vinculados a back-ends específicos. Em vez de cada aplicativo implementar sua própria lógica, agentes de IA autônomos gerenciarão essa lógica em uma camada de IA abrangente, acessando múltiplos bancos de dados e sistemas.

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• YouTube: Satya Nadella fala sobre a evolução do SaaS

Essa visão não é um sonho distante. A Gartner prevê que, até 2028, um terço de todos os aplicativos corporativos terá recursos de IA generativa integrados. A IDC antecipa mais de 1,3 bilhão de agentes de IA implantados até 2028. A McKinsey relata que 78% das empresas já utilizam IA generativa em pelo menos uma função de negócios e 88% planejam aumentar seus orçamentos para agentes de IA.

Para Sistemas de Execução de Manufatura (MES) e aplicações de chão de fábrica, isso pode significar o fim da arquitetura atual. Em vez de instalações monolíticas de MES que exigem quinze meses de implementação e se tornam rígidas, agentes de IA poderiam orquestrar processos de produção, analisar dados de qualidade, prever necessidades de manutenção e otimizar planos de produção — tudo configurável por meio de interação em linguagem natural. A linha entre usuário e desenvolvedor se torna tênue quando um supervisor de turno pode simplesmente descrever ao seu agente de IA qual análise precisa, e o software então a gera e fornece.

O Excel, como exemplo dessa transformação, ilustra seu alcance. Com a integração do Python, o Excel se transforma de uma planilha eletrônica em um analista virtual que gera cenários, sugere soluções e executa planos. Essa redefinição demonstra como ferramentas tradicionais, por meio da integração da IA, se tornam assistentes autônomos que não apenas executam comandos, mas também resolvem problemas de forma independente.

Foco da indústria: B2B, digitalização (de IA a XR), engenharia mecânica, logística, energias renováveis ​​e indústria

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A próxima mudança de paradigma: inteligência local em vez de controle centralizado.

A convergência de ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA e a necessidade de soluções flexíveis para o chão de fábrica apontam para uma mudança de paradigma fundamental. A próxima geração de sistemas de produção pode não ser desenvolvida por departamentos de TI ou empresas de software, mas diretamente no chão de fábrica por aqueles que melhor compreendem os processos. Essa mudança resolveria o dilema entre abordagens de cima para baixo e de baixo para cima, abrindo uma terceira opção: desenvolvimento descentralizado com governança centralizada.

Os pré-requisitos técnicos estão cada vez mais presentes. Plataformas de baixo código com integração de IA permitem o desenvolvimento rápido de soluções protótipo e seu aprimoramento iterativo. A integração com o GitHub e o controle de versão garantem que o código gerado não se perca em uma caixa preta, mas possa ser gerenciado profissionalmente. Arquiteturas baseadas em nuvem permitem implantação e escalonamento imediatos sem a necessidade de projetos de infraestrutura dispendiosos. Integrações baseadas em API permitem que novos aplicativos sejam conectados perfeitamente a sistemas existentes sem a necessidade de reimplementações monolíticas.

Os desafios organizacionais, no entanto, são consideráveis. O desenvolvimento cidadão sem governança inevitavelmente leva à TI paralela descontrolada, com todos os seus riscos bem conhecidos. Segurança, proteção de dados, conformidade e manutenibilidade devem ser consideradas desde o início, e não como uma reflexão tardia. Isso exige novas estruturas organizacionais: os departamentos centrais de TI devem se transformar de guardiões em facilitadores, fornecendo plataformas, definindo padrões e oferecendo suporte, mas deixando o desenvolvimento propriamente dito para as unidades de negócio. O gerenciamento do ciclo de vida de aplicações é essencial para controlar o crescimento descontrolado sem sufocar a inovação.

Esses exemplos bem-sucedidos demonstram como esse equilíbrio pode ser alcançado. A empresa de serviços públicos municipal de Munique emprega instrutores de software que auxiliam desenvolvedores cidadãos no uso de ferramentas de baixo código, enquanto estruturas de governança central garantem a conformidade com os padrões de segurança e qualidade. A Porsche, em colaboração com a MHP, desenvolveu uma metodologia de implementação que combina padronização em toda a empresa com flexibilidade local. A ZF utiliza uma plataforma de manufatura digital que permite que cada fábrica a integre e desenvolva seus próprios casos de uso de forma independente em uma semana, enquanto a organização central fornece padrões, diretrizes e suporte.

A ruptura da arquitetura de software empresarial

Se Nadella estiver certo, nada menos que o fim da arquitetura de software empresarial como a conhecemos há décadas é iminente. As implicações para a indústria manufatureira seriam drásticas. Os Sistemas de Execução de Manufatura (MES), como existem hoje, poderiam se tornar obsoletos, substituídos por sistemas modulares orquestrados por agentes e inteligência artificial. A rígida separação entre ERP, MES, SCADA e outros sistemas de produção seria flexibilizada em favor de uma camada intermediária inteligente que acessa diversas fontes de dados de forma flexível e as combina contextualmente.

Essa transformação não acontecerá da noite para o dia. Os sistemas existentes continuarão funcionando por anos, e cenários híbridos, nos quais o software tradicional coexiste com agentes de IA, dominarão a fase de transição. Mas a direção parece clara: o software se tornará cada vez mais invisível, enquanto a interação ocorrerá por meio de linguagem natural e assistentes inteligentes. A questão não é se, mas quando e com que rapidez essa mudança chegará à realidade da produção.

As empresas que se destacarem nessa transformação serão aquelas que experimentarem desde cedo e desenvolverem expertise. Integrar desenvolvimento low-code, agentes de IA e arquiteturas de dados modernas exige novas habilidades que nem os departamentos de TI tradicionais nem os engenheiros de produção clássicos possuem. As organizações bem-sucedidas precisarão construir equipes híbridas que combinem conhecimento técnico com conhecimento de processos.

Os limites da revolução: a governança como fator crítico de sucesso

Apesar de todo o entusiasmo, os riscos não devem ser subestimados. As tecnologias de baixo código e sem código não resolvem automaticamente os problemas que também afetavam as soluções em Excel. A TI paralela pode se desenvolver mesmo com ferramentas modernas se houver falta de governança clara. Vulnerabilidades de segurança, problemas de qualidade de dados, dependência de fornecedores e falta de escalabilidade são perigos reais que exigem gestão estratégica.

Os desafios começam com a adaptabilidade. Embora o low-code funcione de forma excelente para aplicações de pequeno a médio porte, as plataformas atingem seus limites com lógicas de negócios altamente complexas. Requisitos específicos de indústrias regulamentadas ou processos de fabricação altamente especializados podem não ser alcançáveis ​​com editores visuais. Nesses casos, o desenvolvimento de software tradicional permanece indispensável, exigindo uma estratégia clara para determinar quando cada abordagem é apropriada.

A segurança é uma questão particularmente crítica. As plataformas low-code, por si só, consistem em código complexo que pode conter vulnerabilidades. Como oferecem oportunidades de desenvolvimento a muitos usuários, a superfície de ataque aumenta potencialmente. Sem métodos de teste eficazes, como testes de segurança estáticos e dinâmicos de aplicações, podem surgir aplicações inseguras que colocam em risco os sistemas de produção. Em ambientes de manufatura críticos para a segurança, isso pode ter consequências catastróficas.

A dependência de um único fornecedor é outro risco. Muitas plataformas low-code são proprietárias, o que dificulta a migração para outros sistemas e acarreta altos custos de mudança. Uma empresa que desenvolveu centenas de aplicações em uma plataforma específica fica praticamente presa a ela. Esses efeitos de dependência devem ser considerados ao fazer escolhas estratégicas de plataforma.

O mais importante, porém, é uma estrutura de governança funcional. Sem regras claras sobre quem tem permissão para desenvolver quais aplicações, como a garantia de qualidade é realizada, como os padrões de segurança são aplicados e como funciona o gerenciamento do ciclo de vida, o caos rapidamente se instala. Encontrar o equilíbrio entre a liberdade de inovação que o low-code visa possibilitar e o controle necessário é difícil, mas essencial para o sucesso.

O futuro da digitalização do chão de fábrica: um ecossistema descentralizado

A visão de um futuro em que os trabalhadores da produção desenvolvam suas próprias ferramentas digitais não é uma utopia pura nem incondicionalmente desejável. Ela se tornará realidade, mas apenas sob condições específicas. A chave está em criar um ecossistema controlado que possibilite a inovação sem descambar para a anarquia.

Este ecossistema é composto por diversas camadas. A camada de plataforma fornece a infraestrutura técnica: ferramentas de baixo código, agentes de IA, bancos de dados, APIs e integração com sistemas existentes. A camada de governança define padrões, políticas de segurança, critérios de qualidade e processos de lançamento. A camada de capacitação oferece treinamento, modelos, mentoria e suporte para ajudar os desenvolvedores cidadãos a obterem sucesso. A camada da comunidade promove o compartilhamento de conhecimento, o compartilhamento de melhores práticas e o desenvolvimento colaborativo.

Em um ecossistema como esse, os aplicativos não são desenvolvidos isoladamente, mas dentro de uma estrutura organizada. Um líder de equipe que precisa de uma nova análise não começa do zero, mas utiliza modelos e componentes já validados. A solução desenvolvida passa por verificações de segurança automatizadas e só é colocada em produção após aprovação. O código é gerenciado centralmente, permitindo que outros sistemas também se beneficiem dele. Atualizações e manutenções são realizadas de forma sistemática, e não pontual.

Nesse modelo, o papel dos desenvolvedores profissionais muda fundamentalmente. Em vez de programarem cada aplicação individualmente, eles se tornam arquitetos do ecossistema, fornecendo plataformas, desenvolvendo integrações complexas, garantindo a segurança e definindo padrões. Tornam-se mentores para desenvolvedores cidadãos e curadores do cenário emergente de aplicações. Essa mudança não representa uma desvalorização, mas sim uma valorização de seu papel, já que podem multiplicar o impacto de seu trabalho.

A promessa e a realidade: uma avaliação realista.

Vinte anos após a proclamação da Indústria 4.0, a digitalização da manufatura encontra-se numa encruzilhada. A antiga abordagem – seja a implementação de cima para baixo de softwares padrão caros ou uma colcha de retalhos de baixo para cima com Excel e Access – falhou. A taxa de sucesso de cerca de 20% diz muito. Ao mesmo tempo, os desafios são mais agudos do que nunca: a escassez de mão de obra qualificada, a pressão da concorrência global, as exigências de sustentabilidade e a necessidade de uma produção flexível e resiliente não deixam alternativa à digitalização bem-sucedida.

A nova onda de ferramentas low-code com inteligência artificial oferece uma solução promissora. Os pré-requisitos técnicos estão melhorando rapidamente, os casos de sucesso estão se multiplicando e os incentivos econômicos são convincentes. Reduzir os custos de desenvolvimento em sessenta por cento, diminuir o tempo de lançamento no mercado de meses para dias e, simultaneamente, criar soluções que realmente se encaixam nos processos existentes — essas são promessas convincentes.

No entanto, cautela é aconselhável contra o otimismo excessivo. Democratizar o desenvolvimento de software não resolve automaticamente todos os problemas; apenas transfere alguns deles. Em vez de departamentos de TI sobrecarregados, podemos acabar com uma proliferação descontrolada de aplicativos. Em vez de software rígido e padronizado, corremos o risco de soluções incompatíveis e isoladas. Em vez de longos prazos de implementação, corremos o risco de projetos inseguros e apressados.

O sucesso dependerá da capacidade das empresas de criarem a estrutura adequada. Governança sem burocracia, padrões sem rigidez, controle sem paralisia – encontrar esse equilíbrio é o verdadeiro desafio. A tecnologia, por si só, não determina o sucesso ou o fracasso. Maturidade organizacional, mudança cultural e gestão estratégica são cruciais.

A próxima década: transformação ou ruptura?

Os próximos dez anos mostrarão se a descentralização do desenvolvimento de software impulsionada por IA transformará fundamentalmente a digitalização da manufatura ou se entrará para a história como mais uma panaceia fracassada. O rumo está sendo definido agora. As empresas que experimentarem cedo, construírem plataformas, desenvolverem expertise e estabelecerem estruturas de governança colherão os benefícios. Aquelas que esperarem ou permitirem que as novas ferramentas se espalhem sem controle correm o risco de ficar para trás ou de criar o caos.

A tese provocativa de que a próxima geração de sistemas de chão de fábrica será construída localmente pelas pessoas que de fato controlam a produção não é absurda nem garantida. Ela se tornará realidade em algumas áreas, mas não completamente e não em todos os lugares. Modelos híbridos, nos quais sistemas centrais profissionais coexistem com extensões desenvolvidas localmente, são mais prováveis ​​do que uma ruptura completa.

No entanto, é muito provável que o papel dos departamentos especializados na digitalização aumente consideravelmente. A rígida separação entre o desenvolvimento de TI e os departamentos de negócios se tornará menos rígida. Surgirão novos perfis de competências que combinam conhecimento técnico com conhecimento de processos. A velocidade dos ciclos de inovação aumentará, pois o caminho da ideia à implementação será drasticamente encurtado.

Se a visão de Nadella se provar correta e os aplicativos empresariais forem de fato substituídos por agentes de IA, uma transformação ainda mais fundamental estará no horizonte. Toda a arquitetura de software empresarial, como existe há décadas, se dissolveria. Os Sistemas de Execução de Manufatura (MES) deixariam de existir como instalações monolíticas e passariam a ser uma orquestração de agentes inteligentes que combinam dados e controlam processos de forma flexível. Esse futuro pode estar a uma década de distância, mas o desenvolvimento já está bem encaminhado.

Independentemente do cenário que prevalecer, uma coisa é certa: a digitalização da manufatura, tal como praticada nos últimos vinte anos, está chegando ao fim. A velha ordem, na qual os departamentos de TI ou as empresas de software decidiam sozinhos o futuro digital da produção, está ruindo. Uma nova era está surgindo, na qual as fronteiras entre desenvolvedores e usuários, entre sistemas centralizados e descentralizados, e entre software padrão e soluções personalizadas estão sendo renegociadas. Se essa nova era finalmente cumprirá as promessas da Indústria 4.0 ou apenas criará novos problemas, só o tempo dirá. De qualquer forma, as ferramentas para o sucesso estão, pela primeira vez, verdadeiramente disponíveis.

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