Brasil compra mais máquinas, mas falta gente para programá-las

Escassez de profissionais qualificados encontra parque industrial mais sofisticado e acelera uso de inteligência artificial no chão de fábrica

A indústria brasileira está colocando máquinas mais modernas dentro das fábricas, mas começa a enfrentar um problema menos visível e potencialmente tão importante quanto o próprio investimento em equipamentos: encontrar profissionais capazes de extrair delas toda a produtividade disponível.

Em operações de usinagem, tornos e centros de usinagem CNC (Controle Numérico Computadorizado) podem produzir componentes de alta complexidade e precisão. Mas, antes de o primeiro cavaco sair da peça, é preciso transformar o projeto de engenharia em uma sequência de estratégias, ferramentas, velocidades, avanços e movimentos que a máquina seja capaz de executar.

É nesse processo que entram os programadores CNC e os profissionais responsáveis pela programação CAM, sigla em inglês para manufatura assistida por computador.

E esse conhecimento começa a se tornar um recurso cada vez mais estratégico.

Pesquisa da Confederação Nacional da Indústria (CNI) com 1.002 empresários mostrou que 62% apontam a dificuldade de contratar mão de obra qualificada como um dos principais componentes do chamado Custo Brasil.

Ao mesmo tempo, o país continua aumentando e modernizando seu parque de máquinas.

Dados da Associação Brasileira da Indústria de Máquinas e Equipamentos (ABIMAQ) mostram que o setor encerrou 2025 com receita líquida próxima de R$ 299 bilhões, crescimento de 7,3% em relação ao ano anterior. As importações de máquinas e equipamentos alcançaram US$ 32,2 bilhões, recorde histórico.

A combinação cria um paradoxo: o país amplia o acesso a equipamentos mais produtivos e sofisticados ao mesmo tempo em que as empresas encontram dificuldade para contratar profissionais capazes de programá-los, integrá-los e otimizar seu funcionamento.

Quando a máquina precisa parar para ser programada

Durante décadas, parte importante dos ganhos de produtividade na manufatura veio da evolução do próprio equipamento.

Tornos e centros de usinagem ficaram mais rápidos, precisos e automatizados. Ganharam múltiplos eixos, sistemas automáticos de troca de ferramentas, sensores, medição durante o processo e capacidade de fabricar geometrias cada vez mais complexas.

Mas automatizar a máquina não eliminou a complexidade que existe antes da produção.

Alguém ainda precisa decidir como aquela peça será fabricada: qual ferramenta utilizar, em que sequência, quanto material retirar, quais parâmetros aplicar, como evitar colisões e qual estratégia permitirá produzir em menos tempo sem comprometer qualidade ou segurança.

Na Prime Indústria Aeroespacial, fabricante brasileira de componentes de alta precisão, esse problema era concreto.

Durante a estruturação de sua ferramentaria, parte da programação era feita diretamente no painel do CNC, linha por linha. Enquanto o código era preparado, a máquina permanecia parada.

Segundo estudo de caso validado pela própria empresa, atividades que antes levavam horas passaram a ser realizadas em minutos depois da adoção da programação CAM offline. A companhia também registrou redução de até 40% no tempo de corte das peças, além da eliminação de peças de teste e do uso de simulação para reduzir riscos de colisão ao adotar o Mastercam, solução CAM para manufatura.

“O Mastercam foi um divisor de águas para consolidar nossa produtividade logo na largada”, afirmou Vanderley Faxina, da área de engenharia e produção da Prime Aeroespacial, no estudo de caso.

O exemplo mostra que o problema vai além da escolha de um software.

Uma máquina CNC pode representar um investimento de centenas de milhares ou milhões de reais. Cada hora em que esse equipamento permanece indisponível porque está sendo programado representa capacidade produtiva ociosa.

É justamente nesse intervalo, entre o projeto digital e a máquina produzindo, que uma nova geração de tecnologias começa a atuar.

Inteligência artificial entra na programação

Sistemas de CAM associados à inteligência artificial já conseguem automatizar partes da criação das estratégias de usinagem, reconhecer características geométricas das peças e sugerir ou gerar operações que antes precisavam ser desenvolvidas etapa por etapa pelo programador.

A mudança não elimina a necessidade de conhecimento técnico. Altera sua escala.

Um profissional experiente pode deixar de dedicar grande parte de seu tempo a tarefas repetitivas e concentrar-se em validar estratégias, solucionar processos mais complexos, melhorar tempos de ciclo e ampliar o número de trabalhos que consegue programar.

Para Camila Sarantopoulos, CEO da TECC Indústria Inteligente, esse é um dos principais efeitos da tecnologia sobre a manufatura.

“O maior ganho não está necessariamente em substituir o conhecimento do programador, mas em multiplicar sua capacidade. Existe um conhecimento industrial acumulado durante anos dentro dessas pessoas. Quando a tecnologia assume parte do trabalho repetitivo, esse profissional pode usar sua experiência onde ela realmente gera valor”, afirma.

A tendência encontra uma indústria que já busca produtividade por meio da inovação.

Pesquisa da CNI divulgada em 2026 mostrou que 61% das indústrias brasileiras realizaram atividades de inovação nos três anos anteriores. Entre as empresas que inovaram, 69% concentraram seus esforços na melhoria dos processos produtivos.

O aumento da produtividade apareceu como o principal resultado obtido, citado por 38% das companhias.

Produtividade volta ao centro da discussão

O tema ganha relevância diante do desempenho recente da produtividade brasileira.

Dados do Observatório da Produtividade Regis Bonelli, da FGV IBRE, apontam que a produtividade agregada do trabalho cresceu apenas 0,4% em 2025. O avanço foi sustentado principalmente pela agropecuária, enquanto indústria e serviços apresentaram desempenho mais fraco.

Isso ajuda a explicar por que colocar uma máquina nova no chão de fábrica não é suficiente.

Um equipamento mais moderno amplia a capacidade potencial de produção. Transformar essa capacidade em mais peças produzidas, menor tempo de setup, menos desperdício e maior utilização das máquinas depende também dos processos e do conhecimento ao redor delas.

A programação está entre esses fatores.

A dinâmica guarda semelhanças com o movimento observado no agronegócio brasileiro.

Estudo apresentado pela Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil e publicado pelo Valor Econômico mostrou que, entre 2012 e 2025, a área agrícola brasileira cresceu 43,2%, enquanto o número de trabalhadores por 100 hectares caiu 38,5%.

A interpretação apresentada no levantamento chama atenção: a mecanização não teria sido apenas responsável pela redução da mão de obra. Em muitos casos, a própria dificuldade de encontrar trabalhadores teria acelerado o investimento em mecanização.

Na manufatura, começa a surgir uma lógica semelhante.

A inteligência artificial não avança apenas porque empresas querem automatizar tarefas. Ela também ganha espaço porque as organizações precisam aumentar a capacidade das equipes existentes diante da escassez de profissionais especializados.

IA deixa a tela e entra no chão de fábrica

O movimento não está restrito à programação CNC.

O relatório State of AI in the Enterprise 2026, da Deloitte, mostra que a inteligência artificial começa a atravessar a fronteira entre o mundo puramente digital e as operações físicas.

No recorte brasileiro, 58% dos executivos pesquisados afirmaram que suas organizações já possuem algum nível de utilização de IA física, categoria que inclui aplicações relacionadas à manufatura, logística e operações.

O nível de maturidade, no entanto, ainda é baixo: 47% classificaram sua adoção como mínima e apenas 1% como avançada.

A expectativa é de aceleração. Segundo a Deloitte, algum tipo de IA física poderá estar presente em 82% das organizações brasileiras pesquisadas nos próximos dois anos.

Essa evolução coloca em evidência uma questão particularmente sensível dentro das fábricas: a proteção da propriedade intelectual.

Projetos de engenharia, modelos CAD (desenho assistido por computador), geometrias de peças, estratégias de fabricação e parâmetros de processo podem carregar informações altamente confidenciais.

E muitas empresas ainda hesitam em colocar esse material em sistemas que utilizam inteligência artificial.

“Um dos receios que mais ouvimos das indústrias é em relação à confidencialidade dos projetos quando entram ferramentas de inteligência artificial. A dúvida é legítima: se uma empresa compartilha uma peça, um processo ou uma estratégia de usinagem com uma IA, esse conhecimento poderia, de alguma forma, beneficiar concorrentes? Esse tipo de preocupação é natural sempre que uma nova tecnologia começa a ocupar espaço dentro das empresas”, comenta Sarantopoulos.

Segundo a executiva, a trajetória lembra outras transformações tecnológicas.

“Foi assim com o e-mail, com a nuvem e com tantas outras tecnologias que, em um primeiro momento, despertaram desconfiança. Com o tempo, à medida que segurança, governança e regras de uso foram amadurecendo, essas ferramentas passaram a fazer parte da rotina empresarial.”

Isso não significa que qualquer ferramenta de inteligência artificial possa receber indiscriminadamente dados industriais sensíveis.

As condições dependem da arquitetura utilizada, das políticas do fornecedor, dos contratos, das regras de retenção de informações e, principalmente, de como os dados dos clientes são ou não utilizados para treinamento dos modelos.

É por isso que governança e segurança da informação precisam avançar na mesma velocidade da adoção.

“Na indústria, acredito que acontecerá algo semelhante com a inteligência artificial. A preocupação com proteção de dados precisa existir e precisa ser tratada com seriedade, mas o potencial de ganho em produtividade, velocidade de programação, redução de tarefas repetitivas e melhor aproveitamento dos profissionais é grande demais para ser ignorado. A discussão tende a deixar de ser ‘se a indústria vai usar IA’ e passar a ser ‘como usar IA com segurança, governança e vantagem competitiva'”, afirma Camila Sarantopoulos, CEO da TECC Indústria Inteligente.

O profissional muda de posição

A evolução da tecnologia também modifica o perfil do trabalho industrial.

Se sistemas inteligentes passam a executar parte das tarefas mais repetitivas da programação, o conhecimento do profissional tende a migrar para atividades de maior valor: validação, otimização, engenharia de processo, escolha das melhores estratégias e resolução de exceções.

O desafio deixa, portanto, de ser apenas formar mais pessoas para executar exatamente as mesmas atividades.

Passa a ser formar profissionais capazes de trabalhar ao lado de sistemas cada vez mais inteligentes.

Durante décadas, automatizar uma fábrica significou principalmente automatizar movimentos físicos.

Agora, a automação começa a alcançar também parte das decisões que acontecem antes desses movimentos.

Tornos e centros de usinagem já trocam ferramentas automaticamente, movimentam diversos eixos, medem peças e executam trajetórias com precisão de micrômetros.

O próximo salto de produtividade da indústria pode não estar em tornar a máquina ainda mais rápida.

Pode estar em tornar mais inteligente a forma como dizemos à máquina o que fazer.