Por Marcel Farto*

Durante décadas, a indústria brasileira investiu em máquinas, automação, expansão da capacidade produtiva e modernização de plantas.

No entanto, existe um ativo ainda mais difícil de substituir, que raramente aparece nos balanços financeiros: o conhecimento acumulado por quem conhece a operação na prática.

Esse conhecimento está na capacidade de identificar uma anormalidade pelo comportamento de uma máquina, interpretar uma falha recorrente, realizar o ajuste fino de um equipamento ou tomar uma decisão durante um desvio de processo.

Está, sobretudo, na experiência de quem sabe como agir quando o procedimento formal não oferece todas as respostas.

O problema é que esse patrimônio corre o risco de desaparecer.

Aposentadorias, rotatividade de profissionais e dificuldades para formar novos operadores fazem com que décadas de conhecimento técnico deixem as fábricas sem que essa experiência seja devidamente registrada, organizada e transferida para as próximas gerações.

Quando um profissional experiente deixa a empresa, a indústria não perde apenas uma pessoa. Pode perder atalhos de diagnóstico, históricos de ocorrências, referências de qualidade, formas de prevenir falhas e aprendizados construídos ao longo de anos.

Em muitas empresas, uma parcela relevante da operação ainda depende de conhecimento informal.

Diante de um problema, o operador procura o colega mais antigo, o supervisor busca alguém que já tenha enfrentado uma situação semelhante e o técnico tenta se lembrar de uma ocorrência anterior.

A solução pode até ser encontrada, mas nem sempre se transforma em conhecimento disponível para toda a organização.

Com isso, a empresa continua dependente de profissionais específicos, leva mais tempo para responder a falhas e encontra dificuldades para formar novos colaboradores.

É nesse contexto que a Inteligência Artificial pode assumir um papel mais estratégico na indústria.

Sua aplicação não precisa se limitar à automação de tarefas. A tecnologia também pode ajudar a preservar, organizar e disponibilizar o conhecimento operacional acumulado ao longo dos anos, conectando informações que normalmente estão dispersas em documentos, sistemas, planilhas e, principalmente, na experiência das pessoas.

Quando instruções técnicas, procedimentos, checklists, treinamentos, inspeções e históricos de ocorrências são reunidos em uma plataforma integrada, a empresa começa a transformar experiência dispersa em conhecimento estruturado, rastreável e acessível.

Um operador pode fazer uma pergunta em linguagem natural e receber uma resposta baseada nos documentos internos da própria companhia, com a indicação da fonte, da página e do procedimento utilizado. Isso reduz o tempo gasto na busca por informações e aumenta a confiabilidade da orientação recebida.

A IA também pode apoiar diretamente a resolução de problemas operacionais.

Ao registrar um sintoma, anexar evidências e informar o contexto de uma ocorrência, o colaborador pode receber perguntas guiadas, possíveis causas e recomendações relacionadas aos procedimentos e históricos já existentes.

A solução aplicada também pode ser registrada, criando uma base para consultas futuras.

Dessa forma, cada problema resolvido deixa de ser um episódio isolado e passa a fortalecer a memória operacional da empresa.

Esse processo é especialmente importante porque o conhecimento não está apenas nos documentos.

Ele também está nas decisões tomadas, nas evidências coletadas, nos resultados obtidos e nas lições aprendidas durante a operação.

Preservar esse patrimônio exige conectar gestão documental, execução de atividades, tratamento de ocorrências, treinamento e desenvolvimento de competências.

A qualificação profissional, portanto, é parte essencial dessa estratégia. Treinamentos tradicionais, baseados apenas em apresentações, documentos extensos ou acompanhamento individual, nem sempre conseguem reproduzir a experiência de quem domina determinada atividade.

Tecnologias como a Realidade Aumentada permitem apresentar instruções diretamente sobre o equipamento ou no ambiente real de trabalho.

O operador pode visualizar etapas, orientações e referências durante a execução da atividade, reduzindo o esforço de interpretação, aumentando a padronização e acelerando a curva de aprendizagem.

Matrizes de competências, planos de desenvolvimento, processos estruturados de onboarding e treinamentos mandatórios também ajudam a identificar lacunas, acompanhar a evolução dos profissionais e preparar as equipes para atuar de maneira mais segura e eficiente.

Essa integração entre conhecimento, educação e operação é fundamental porque o desafio da indústria vai além de contratar pessoas. É necessário formar profissionais capazes de atuar com segurança, qualidade e produtividade em ambientes cada vez mais complexos.

Preservar conhecimento não significa congelar processos antigos ou impedir a evolução. Significa registrar aquilo que funciona, compreender por que funciona e tornar essa experiência acessível para que novos profissionais possam aprender, questionar e aperfeiçoar a operação.

A transformação digital da indústria, portanto, precisa ir além da compra de equipamentos ou da adoção isolada de ferramentas.
Uma fábrica realmente inteligente é aquela que aprende com a própria história, registra suas experiências e disponibiliza o conhecimento para quem precisa tomar decisões.

Em um cenário de escassez de mão de obra qualificada e pressão crescente por produtividade, o conhecimento operacional precisa ser tratado como uma infraestrutura estratégica.

Máquinas podem ser substituídas. Sistemas podem ser atualizados. Mas o conhecimento construído durante décadas, quando não é preservado e compartilhado, pode desaparecer para sempre.

Marcel Farto, sócio e diretor comercial da SOLVERSYS, empresa brasileira de tecnologia*