Estudo da Deloitte mostra que 72% das empresas de energia, recursos naturais e industriais já utilizam IA física e 71% planejam adotar agentes autônomos nos próximos dois anos
Empresas de energia, recursos naturais e industriais (ER&I) estão acelerando a adoção da inteligência artificial (IA) e levando a tecnologia para o núcleo das operações. O movimento combina expansão dos investimentos, automação de processos e uso crescente de aplicações em ambientes físicos, mas ainda esbarra em desafios de integração, qualificação profissional e governança.
Os dados fazem parte da edição 2026 do estudo State of AI in the Enterprise, da Deloitte, elaborado a partir de informações e percepções de mais de 590 líderes de negócios e tecnologia de organizações de ER&I em diferentes países.
O levantamento mostra que 80% das empresas do segmento ampliaram os investimentos em IA. Ao mesmo tempo, 26% já conseguiram colocar em produção pelo menos 40% dos experimentos realizados com a tecnologia, enquanto 59% esperam alcançar esse nível de escala nos próximos três a seis meses.
IA avança da experimentação para a operação
A transição de projetos-piloto para aplicações em escala é um dos principais movimentos identificados pela pesquisa. No setor de ER&I, a adoção ocorre principalmente em atividades relacionadas à manutenção preditiva, otimização de ativos, previsão de energia e segurança operacional.
A escala, porém, exige mais do que a implementação dos modelos de IA. A integração com sistemas legados, requisitos de segurança, conformidade regulatória, monitoramento e manutenção das soluções são apontados como obstáculos para transformar experimentos em resultados de negócio.
Esse desafio ganha dimensão adicional em operações nas quais a tecnologia precisa funcionar integrada a ativos físicos e sistemas críticos, como redes de energia, plantas industriais, refinarias, minas, campos de produção e frotas.
A avaliação sobre os principais obstáculos para escalar as soluções é feita por Patrícia Muricy, sócia-líder para a indústria de energia, recursos naturais e industriais da Deloitte: “Os resultados mostram que as empresas desse segmento já enxergam com clareza onde a inteligência artificial pode gerar valor, mas a captura desse potencial depende da capacidade de escalar iniciativas de forma segura e integrada aos ambientes operacionais. O caminho entre o piloto e a produção envolve investimentos em infraestrutura, integração tecnológica, governança e gestão da mudança, fatores que costumam ser mais desafiadores em operações intensivas em ativos físicos e com ambientes complexos e pressionados por requisitos regulatórios e ambientais”.
A expectativa de retorno financeiro também cresce. Segundo a pesquisa, 17% das organizações já registram ganhos de receita associados à IA, enquanto 76% esperam obter esse resultado no futuro. Mais de sete em cada dez líderes entrevistados também afirmam estar mais confiantes na tecnologia.
Empresas redesenham processos com IA
A incorporação da inteligência artificial já começa a alterar processos estruturantes das companhias. Entre as empresas de ER&I pesquisadas, 37% afirmam estar redesenhando processos-chave com base na tecnologia, o maior percentual entre os setores avaliados.
A transformação dos modelos de negócio, entretanto, ocorre em ritmo mais lento. Apenas 23% das organizações dizem estar utilizando IA para criar novos produtos, serviços ou modelos operacionais.
O cenário indica que, até o momento, boa parte dos ganhos associados à tecnologia permanece concentrada na eficiência e na otimização de operações existentes, enquanto iniciativas de transformação mais profunda ainda têm espaço para avançar.
IA soberana entra na estratégia tecnológica
A escolha da origem das tecnologias também ganhou peso nas decisões de investimento. O estudo aponta que 83% das empresas de ER&I consideram relevante o país onde a tecnologia de IA é desenvolvida ao selecionar fornecedores.
Além disso, 52% afirmam construir suas arquiteturas de IA principalmente com parceiros locais. A chamada IA soberana passa, assim, a integrar as discussões sobre dados, infraestrutura tecnológica, requisitos regulatórios e dependência de fornecedores.
Para Patrícia Muricy, a mudança está relacionada à busca por maior autonomia e controle sobre componentes considerados estratégicos: “A tendência reflete uma busca crescente por autonomia estratégica, maior controle sobre dados, aderência a exigências regulatórias e redução de riscos relacionados à dependência tecnológica de terceiros. Isso fortalece a capacidade das empresas de manter sob seu controle decisões críticas sobre infraestrutura, dados, modelos e aplicações de inteligência artificial”.
IA física coloca setor na liderança
A maior particularidade do segmento de ER&I está na expansão da chamada IA física, que combina inteligência artificial, sensores, sistemas de controle e robótica para atuar sobre o ambiente físico.
Atualmente, 72% das organizações pesquisadas já utilizam algum tipo de IA física. A expectativa é que a proporção alcance 91% nos próximos dois anos. Entre as aplicações com maior potencial de impacto estão os gêmeos digitais e a robótica colaborativa, mencionados individualmente por cerca de um quarto das empresas.
A expansão dessas tecnologias é associada à otimização de ativos, automação e segurança em ambientes industriais. Flávio Loução, sócio-líder de AI & Data para ER&I e COO do Deloitte Smart Solutions Center, destaca o papel dessas aplicações na evolução operacional: “Essas tecnologias têm ganhado espaço nas estratégias das empresas, com destaque para aplicações como gêmeos digitais, robótica colaborativa e outras soluções voltadas à otimização operacional em ambientes industriais complexos. A expectativa é que essa evolução contribua para ampliar a eficiência dos ativos, fortalecer a segurança operacional e apoiar a tomada de decisões à medida que as organizações expandem a adoção dessas soluções em escala. Em uma perspectiva de longo prazo, operações mais autônomas e iniciativas voltadas à eficiência e à sustentabilidade têm potencial para transformar os avanços da inteligência artificial em valor concreto para os negócios.”
Automação avança, mas trabalho ainda não foi redesenhado
A expansão da IA também deve alterar a composição das atividades profissionais. O levantamento mostra que 81% das empresas esperam que pelo menos 10% dos empregos sejam totalmente automatizados nos próximos três anos.
Apesar da expectativa, 84% das organizações ainda não redesenharam cargos ou a própria natureza do trabalho para incorporar as capacidades da IA. A falta de competências aparece como a principal barreira à integração da tecnologia aos fluxos de trabalho.
As respostas adotadas até agora estão mais concentradas em treinamento e desenvolvimento de fluência em IA do que em mudanças estruturais nas estratégias de talentos.
Jefferson Denti, líder do Deloitte AI Institute, aponta que a adaptação das organizações precisa ir além da capacitação: “Não basta dar acesso e treinar os profissionais! O potencial da inteligência artificial será alcançado quando as organizações repensarem funções, fluxos de trabalho, modelos de carreira e promoverem um modelo colaborativo entre profissionais e as IAs. O diferencial competitivo vem da capacidade de redesenhar o trabalho, aproveitando as capacidades humanas e tecnológicas de forma complementar.”
Agentes autônomos ampliam desafio de governança
A próxima fronteira de adoção está na chamada IA agêntica, capaz de executar tarefas com maior grau de autonomia. Atualmente, 20% das empresas de ER&I já utilizam agentes de IA em algum nível relevante.
A expectativa de expansão é significativamente maior: 71% pretendem adotar agentes autônomos nos próximos dois anos. O avanço, entretanto, ocorre antes da maturação dos mecanismos de controle. Apenas 25% das organizações afirmam possuir um modelo maduro de governança para agentes autônomos.
Para um setor caracterizado por operações críticas, ativos de alto valor e forte exposição regulatória, a diferença entre adoção e governança representa um dos principais pontos de atenção identificados pelo levantamento.
Denti ressalta a necessidade de estruturar mecanismos de controle antes da expansão das aplicações: “Valor, Adoção e Governança andam juntos nesse processo. É crítico a implementação de mecanismos de supervisão, definição de limites de autonomia, monitoramento contínuo das aplicações e rastreabilidade das decisões. Esses são fatores essenciais e indispensáveis para reduzir riscos operacionais, regulatórios e financeiros. As empresas precisam estruturar esses processos para estarem mais preparadas para ampliar o uso da IA em escala, com maior segurança, conformidade e geração de valor para o negócio.”
Escala exige infraestrutura e governança
O cenário traçado pela Deloitte aponta para uma mudança de estágio no uso da inteligência artificial no setor de energia, recursos naturais e industriais. A prioridade deixa de ser apenas testar aplicações e passa a envolver sua integração permanente às operações. Nesse processo, os principais desafios estão relacionados à infraestrutura de dados e tecnologia, integração com sistemas existentes, qualificação e redesenho do trabalho, soberania tecnológica e governança.
A pesquisa também indica que a próxima etapa de adoção deverá combinar eficiência operacional com transformação dos modelos de negócio. Para as empresas do setor, a capacidade de escalar a IA sem comprometer segurança, conformidade e controle sobre operações críticas tende a ser determinante para converter investimentos em resultados concretos.
