As novas tecnologias mudaram profundamente a forma como empresas enxergam seus próprios negócios, e a distância entre quem utiliza dados de forma inteligente e quem ainda opera no escuro nunca foi tão grande.
Por Juba Paixão
Há uma cena comum em empresas de todos os portes: o gestor percebe que algo não está funcionando, mas não consegue identificar exatamente onde está o problema. Existe excesso de estoque em um setor ou falta de material em outro; processos mais lentos do que deveriam; dinheiro parado em pátios industriais, almoxarifados e linhas de produção.
Em muitos casos, esse chamado “dinheiro de pátio” está em pilhas de minério aguardando processamento, granulados armazenados acima da demanda, madeira parada em estoque, bobinas metálicas, insumos químicos, componentes industriais, peças, embalagens ou matéria-prima comprada além da necessidade real. Recursos que deveriam estar gerando produtividade acabam imobilizados, ocupando espaço e consumindo capital.
O problema não é falta de informação, ela existe. Mas está dispersa em planilhas, sistemas desconectados e processos que não conversam entre si.
A grande transformação trazida pelas novas tecnologias é justamente a capacidade de enxergar aquilo que antes permanecia invisível. Plataformas de analytics, inteligência artificial e sistemas integrados permitem que empresas saibam exatamente quanto possuem em estoque, quanto estão consumindo, qual o ritmo real da produção, onde existem desperdícios e, principalmente, se haverá material suficiente para atender futuras demandas sem comprometer entregas.
Hoje, não basta apenas produzir, é preciso saber se há capacidade real de atender contratos futuros, se a cadeia de suprimentos está equilibrada ou se a empresa está desperdiçando recursos silenciosamente.
O que os números mostram
As pesquisas globais confirmam esse movimento. Segundo a McKinsey, empresas orientadas por dados são 23 vezes mais propensas a conquistar novos clientes, seis vezes mais propensas a reter consumidores e 19 vezes mais propensas a alcançar maior lucratividade.
Em 2025, o mercado global de tomada de decisão orientada por dados atingiu cerca de US$ 53 bilhões, conversão aproximada de 42 bilhões de libras esterlinas para dólares. Oitenta e um por cento das organizações já utilizam analytics ou inteligência artificial em decisões estratégicas.
A McKinsey também identificou que processos racionalizados podem reduzir custos fixos entre 20% e 30%, acelerar entregas em até 20%, aumentar a satisfação do cliente e elevar receitas.
Segundo grandes empresários ouvidos pelo onPost, isso significa reduzir desperdícios, prever gargalos, evitar compras desnecessárias e melhorar a utilização de ativos industriais. Eles apontam que os ganhos mais imediatos proporcionados pelas novas tecnologias está justamente a visualização do capital imobilizado, o chamado “dinheiro de pátio”.
Em operações industriais, isso pode representar toneladas de minério estocadas além da necessidade operacional, granulados acumulados sem previsão de uso, madeira aguardando processamento, produtos acabados sem saída, equipamentos ociosos ou processos duplicados consumindo mão de obra sem gerar valor.
Até poucos anos atrás, identificar esses gargalos exigia auditorias demoradas e consultorias externas. Hoje, plataformas integradas a sistemas ERP conseguem monitorar estoques, produção, logística e consumo em tempo real.
Um estudo da Deloitte revela que 53% das empresas já melhoraram seu desempenho operacional com inteligência artificial, enquanto 68% utilizam analytics para otimizar processos. O resultado prático é simples: enxergar o que antes estava escondido.
Empresas de TI e startups: inteligência aplicada
Grande parte dessa transformação vem sendo impulsionada pelo setor de Tecnologia da Informação – TI, e startups especializadas em resolver problemas específicos da indústria.
Ao contrário de grandes plataformas genéricas, essas empresas desenvolvem soluções direcionadas para logística, supply chain, previsão de demanda, controle de estoque e eficiência operacional.
Na cadeia de suprimentos, metodologias baseadas em dados podem gerar ganhos de eficiência de até 30% por meio da eliminação de desperdícios e redução de falhas. Aproximadamente 30% dos varejistas relataram melhora na gestão de estoques e 25% de redução em falta de produtos após adotarem analytics avançado. Esses ganhos não são abstratos, eles aparecem diretamente no resultado financeiro.
A capacidade de tomar decisões informadas com base nas informações mais recentes está se tornando rapidamente o padrão dominante — não mais um diferencial competitivo, mas um pré-requisito para operar”, publicou Harvard Business Review, 2024.
Segundo Daniel Arrais, empresário de tecnologia e representante da Anjos do Brasil no Espírito Santo, o mercado global de inteligência artificial aplicada à logística e cadeia de suprimentos deve saltar de US$ 20 bilhões em 2024 para mais de US$ 196 bilhões até 2034.
A capacidade de tomar decisões informadas com base nas informações mais recentes está se tornando rapidamente o padrão dominante, não mais um diferencial competitivo, mas um pré-requisito para operar. As empresas já se conscientizaram da necessidade de investimento em sistemas avançados de gestão confiáveis. Cada vez mais a tríade: fornecedor, organização e entrega precisam estar integrados. Claro, essa demanda cria oportunidades para as empresas de tecnologias e startups desenvolverem suas soluções e conquistar mercado, uma vez que são investimentos robustos em toda cadeia do mercado”, destacou Arrais.
O Brasil ainda está aprendendo
O país já ocupa a décima posição mundial em tecnologia da informação e movimentou mais de R$ 321 bilhões em investimentos em TI em 2024. Ainda assim, boa parte das empresas brasileiras possui baixo nível de maturidade digital.
Segundo a PwC, muitas organizações reconhecem a importância dos dados, mas ainda não conseguem transformar informação em processo e processo em decisão. No fundo, a questão deixou de ser apenas tecnológica: tornou-se cultural.
Empresas que utilizam bem os dados não são necessariamente as que possuem os sistemas mais caros. São as que desenvolveram a capacidade de perguntar antes de agir, medir antes de concluir e entender o que realmente acontece dentro da operação.
Saber quanto há no pátio, conhecer o custo real de cada etapa, identificar desperdícios antes que se tornem prejuízo. Por fim, entender se existe capacidade suficiente para entregar demandas futuras.
Esse passou a ser o novo mínimo esperado de qualquer empresa que pretende crescer de forma sustentável em um mercado cada vez mais competitivo. Porque quem não enxerga seus dados, no fundo, ainda não enxerga completamente o próprio negócio.
Fontes:
McKinsey — “The data-driven enterprise of 2025”: mckinsey.com/quantumblack
Harvard Business Review — “Where Data-Driven Decision-Making Can Go Wrong”: hbr.org, set.–out. 2024
Gartner / Hydrogen BI — “Data-Driven Decision Making: 2025 Stats & Benchmarks”: hydrogenbi.com, out. 2025
Deloitte — “2024 Supply Chain Report”: log-hub.com (referência ao estudo Deloitte 2024)
Technavio — “Supply Chain Analytics Market 2024–2029”: technavio.com, maio 2025
Global Market Insights — “AI in Logistics and Supply Chain”: sdcexec.com, dez. 2025
Mordor Intelligence — “Supply Chain Management Software Market 2026–2031”: mordorintelligence.com, jan. 2026
PwC Brasil — “Índice de Transformação Digital Brasil 2024”: pwc.com.br
McKinsey Brasil — “Transformações digitais no Brasil”: mckinsey.com/br
ABVCAP / TTR Data — “Ecossistema brasileiro de startups: balanço 2025”: linktoleaders.com, nov. 2025
ABES / IDC — “Estudo de Mercado Brasileiro de Software — Panorama e Tendências 2025”: tiexpertise.com.br, dez. 2025
Data Center Dynamics Brasil — “A liderança baseada em dados está redefinindo a tomada de decisão”: datacenterdynamics.com
