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A indústria está vivendo uma inflexão estratégica. Pressão por eficiência, necessidade de digitalização, desafios regulatórios, cadeias produtivas mais complexas e competição global exigem um novo patamar de maturidade na gestão da inovação. Este ano tem sido especialmente desafiador, dada a aceleração da adoção e evolução técnica das soluções de Inteligência Artificial (IA) que traz novas formas de operar e gerir, e à ampliação da complexidade geopolítica que impacta os contextos de supply chain.
Nesse contexto, duas agendas vêm se consolidando como prioritárias nas lideranças industriais:
– Inovação Aberta (Open Innovation)
– Inteligência Artificial aplicada à gestão
Mas há uma pergunta crítica que temos escutado em fóruns executivos e projetos conduzidos junto a grandes organizações: “Como conectar desafios reais do negócio a startups e novas tecnologias, e garantir que essa conexão gere resultado estratégico e escalável”.
Com base no Executive Benchmark Report – AI Maturity 2025, estudo conduzido pela Match<IT>, startup da comunidade Impulso FIEMG Lab, em parceria com o CEIA-UFG (Centro de Excelência em Inteligência Artificial, da Universidade Federal de Goiás), a ABES (Associação Brasileira das Empresas de Software) e o Hub Cerrado, que pesquisou o nível de maturidade em Inteligência Artificial por benchmark de mercado com empresas de diferentes portes, além da experiência prática em programas estruturados de inovação com empresas de diferentes perfis, alguns insights se tornam especialmente relevantes para o setor industrial. Confira os dados:
1. O estágio atual: IA ainda é ferramenta operacional, não motor de negócio
A partir do estudo demonstrou-se que a maturidade média das empresas brasileiras é 0,95 em uma escala de 0 a 5, classificada como “iniciante”. Na prática, isso significa que a IA ainda é usada majoritariamente para automatizar tarefas, reduzir custos e melhorar eficiência operacional pontual.
Para a indústria, esses ganhos são importantes, mas insuficientes para gerar diferenciação sustentável. O salto estratégico acontece quando a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de eficiência e passa a apoiar decisões estratégicas, orquestrar portfólio de inovação, conectar desafios do negócio ao ecossistema externo e acelerar o time-to-market de novas soluções.
Na experiência da nossa empresa, as organizações que tratam IA apenas como tecnologia isolada mantêm ciclos longos de POC e baixo índice de escala. Já aquelas que estruturam a IA dentro do processo de gestão da inovação começam a transformar experimentação em vantagem competitiva.
2. A principal dor industrial: priorização e alinhamento estratégico
Em fóruns executivos conduzidos por nós, com lideranças de inovação, TI e operações, a dor mais recorrente não é “falta de startups” no mercado, mas “como priorizar corretamente os desafios e garantir alinhamento com a estratégia corporativa?”. Especialmente no setor industrial, as decisões precisam considerar:
– Impacto no core business
– ROI claro
– Integração com processos existentes
– Compliance e segurança
Sem esse alinhamento, a inovação aberta vira evento. No entanto, com alinhamento, ela vira estratégia.
Como a IA apoia essa etapa crítica?
Com base no estudo e nos projetos estruturados via plataforma Transform<IT>, sistema operacional nativo em IA da Match<IT> para a gestão de processos corporativos complexos, observamos três níveis de evolução:
| Imediato | – Consolidação estruturada das opções de mercado – Apoio na análise comparativa de propostas – Organização de portfólio com critérios objetivos |
| Curto prazo | – Uso de IA generativa para simulação de cenários futuros – Apoio à construção de roadmap estratégico – Priorização orientada por dados |
| Evolução avançada | – Conexão dinâmica entre desafios estratégicos e base de fornecedores – Match inteligente entre demanda e oferta tecnológica – Análise de aderência automatizada |
A diferença não está apenas na tecnologia, mas na orquestração do processo.
3. Seleção de startups: de triagem manual a matchmaking inteligente
No setor industrial, o processo de conexão com startups costuma ser longo e complexo, contemplando etapas como triagem manual, avaliações técnicas fragmentadas, baixa visibilidade de histórico de relacionamento e dificuldade de engajamento interno.
Neste sentido, para dar suporte a aplicação da IA no ambiente industrial, operamos uma das maiores bases estruturadas de empresas de tecnologia e inovação do Brasil, obtida a partir de sua parceria com o SEBRAE Nacional. São dezenas de milhares de CNPJs enriquecidos por algoritmos de IA e crawling de dados públicos.
Isso permite pesquisa inteligente por aderência tecnológica e match automático entre desafio e fornecedor, considerando maturidade, setor e histórico.
Além disso, o uso de IA consultiva (via MatchIAs) apoia gestores na formulação mais precisa dos desafios, um ponto crítico identificado em diversos programas industriais.
O resultado: menos ruído, mais assertividade e redução significativa no tempo de conexão.
4. Foresight industrial: sair da postura reativa
Outro insight relevante do estudo de maturidade é que a maioria das empresas ainda adota postura reativa em relação às tendências tecnológicas e dependem de terceiros para acompanhar o mercado. Para a indústria, isso significa risco competitivo. Na prática, a aplicação de IA na gestão da inovação permite:
– Sistemas de vigilância tecnológica contínua
– Consolidação automatizada de benchmarks
– Identificação de sinais emergentes no ecossistema
Empresas que utilizam plataformas estruturadas de gestão com IA deixam de reagir a tendências, e passam a antecipá-las.
5. Cultura e absorção: o fator humano continua sendo decisivo
Nos projetos conduzidos pela Match<IT> com diversas organizações observamos que o gargalo raramente é tecnológico, é estrutural e cultural. As principais barreiras incluem resistência à mudança, falta de clareza de accountability, baixa visibilidade do portfólio e dificuldade de mensuração de valor.
A aplicação de IA na gestão da inovação pode apoiar, por outro lado em: programas personalizados de capacitação, simulações de risco antes da implementação de pilotos, geração automatizada de dashboards e indicadores e transparência do pipeline de inovação. Quando a governança é estruturada, a tolerância ao risco calculado aumenta.
6. Os quatro pilares estratégicos para a indústria
Em nossa experiência prática, programas de inovação aberta bem-sucedidos na indústria tendem a se estruturar em quatro pilares claros:
| Eficiência Operacional | Redução de custos e otimização de processos. |
| Parceria de Negócios | Geração de novas receitas e expansão de portfólio. |
| Desenvolvimento Corporativo | Capacitação tecnológica interna. |
| Desenvolvimento de Ecossistema | Fortalecimento de redes e posicionamento estratégico. |
A IA atua como conector transversal entre esses pilares, integrando dados, priorização, relacionamento e mensuração.
Conclusão: do piloto à escala, com método e governança
A grande diferença entre empresas que executam POCs e empresas que escalam inovação não está apenas na escolha da startup certa. Está na capacidade de: estruturar o processo, priorizar com critério, orquestrar o ecossistema, medir valor e escalar com governança.
A IA aplicada à gestão da inovação conecta mais rapidamente da seguinte forma: insumos estratégicos
→ Processos estruturados → Valor gerado e escalável
Para a indústria mineira, integrar IA à gestão da inovação aberta não é apenas modernização tecnológica. É uma estratégia de competitividade industrial e a experiência prática mostra:
quando método, ecossistema e inteligência de dados se encontram, a inovação deixa de ser experimental e passa a ser estruturante do negócio.
Autor
Rose Ramos, CEO e Fundadora da DeepTech de IA MatchIT, Especialista em estratégia, marketing e gestão de processos, projetos e transformações organizacionais. Conselheira do grupo Unicamp Ventures, formou-se em Engenharia pela Unicamp, tem MBA pelo IESE, especialização em liderança transformacional no MIT, Marketing na Ohio University e Inovação e Novos Negócios em Stanford.
Contato: rose.ramos@matchit.com.br
