O setor automotivo entra em 2026 enfrentando um cenário de incerteza, marcado por oscilações na demanda, pressão sobre custos e desafios estruturais na cadeia de suprimentos. No Brasil, onde a indústria representa parcela relevante do PIB industrial e emprega mais de 1,2 milhão de pessoas, montadoras e fornecedores precisam ajustar estratégias em um ambiente de mudanças rápidas e variáveis.
Incerteza na demanda e pressão sobre custos ampliam dependência de tecnologias preditivas
“Hoje, o maior desafio das empresas automotivas não é apenas produzir mais ou reduzir custos, mas lidar com a incerteza. A pergunta deixou de ser ‘quanto produzir’ e passou a ser ‘como reagir rapidamente quando o cenário muda’”, afirmou Gabriel Vasconcellos, CEO Latam da o9 Solutions. A declaração sintetiza a transição do planejamento tradicional para modelos baseados em inteligência artificial, capazes de responder a alterações quase imediatas no comportamento do mercado.
A adoção de veículos eletrificados avança no país, mas de forma desigual entre regiões e segmentos, o que torna a previsão de demanda mais complexa. Mudanças em subsídios, variações no poder de compra e impactos macroeconômicos globais, como juros elevados e tensões comerciais, ampliam a volatilidade. Para a o9 Solutions, a dificuldade de prever cenários aumenta o risco de excesso de capacidade produtiva, especialmente em um ambiente de competição global intensa.
Nesse contexto, ferramentas de simulação e análise preditiva ganham relevância. “No passado, as empresas planejavam com base em históricos relativamente estáveis. Hoje, isso não funciona mais”, explicou Vasconcellos. Segundo ele, plataformas que integram dados de mercado, comportamento do consumidor e variáveis macroeconômicas permitem avaliar rapidamente alternativas antes de decisões estruturais, como investimentos em capacidade ou lançamentos de novos modelos.
A pressão também se intensifica sobre fornecedores, que operam com margens estreitas e precisam investir em novas tecnologias, como eletrificação e materiais avançados. A dependência de uma cadeia extensa e interligada torna qualquer falha capaz de gerar atrasos, custos adicionais ou interrupções de produção. Em muitos casos, informações críticas ainda circulam por sistemas fragmentados, dificultando a reação a mudanças repentinas.
Planejamento automotivo entra em nova fase com adoção acelerada de inteligência artificial
Plataformas digitais apoiadas por inteligência artificial surgem como solução para consolidar dados de demanda, produção e capacidade em um único ambiente. “Com esse nível de integração, é possível antecipar gargalos, simular alternativas e ajustar planos antes que o problema se materialize”, declarou Vasconcellos. A visibilidade em tempo real reduz o risco de rupturas e melhora a coordenação entre montadoras e fornecedores.
Para a o9 Solutions, 2026 marca a transição para um modelo de decisões menos lineares e mais orientadas por dados, envolvendo toda a cadeia de valor. A capacidade de antecipar impactos e reagir rapidamente passa a ser diferencial competitivo. “As empresas que conseguirem integrar dados, pessoas e decisões estarão mais preparadas para atravessar esse período de volatilidade com resiliência”, concluiu Vasconcellos.
