Uso de Inteligência Artificial para automatizar processos e melhorar a gestão começa a transformar um dos setores mais analógicos da economia
Ferramentas de inteligência artificial começam a gerar impacto direto no caixa de oficinas mecânicas, um setor historicamente pouco digitalizado. Dados da Pitz, startup de tecnologia voltada à digitalização de oficinas mecânicas, mostram que oficinas que adotaram soluções baseadas em IA registraram aumento de até 30% no faturamento, impulsionado por ganhos de eficiência operacional e melhor aproveitamento da capacidade produtiva.
Na prática, a digitalização de processos e o uso de automação têm permitido reduzir o tempo gasto em tarefas administrativas e melhorar a organização da operação. Em alguns casos, as oficinas conseguiram recuperar até 500 horas mensais de produtividade, redirecionando esforços para atividades mais estratégicas, como diagnóstico e execução de serviços.
O movimento acompanha uma tendência mais ampla de adoção de inteligência artificial nas empresas. De acordo com a pesquisa “The State of AI – 2025”, da McKinsey, cerca de 78% das pequenas e médias empresas já utilizam IA em ao menos uma função de negócio, avanço que começa a atingir setores tradicionalmente pouco digitalizados, como o de reparos automotivos.
Na América Latina, cerca de 85% das oficinas ainda operam com papel ou processos manuais, o que cria gargalos de gestão, organização e produtividade. Nesse cenário, soluções baseadas em inteligência artificial começam a ganhar espaço ao automatizar rotinas, integrar dados e apoiar a tomada de decisão dentro das oficinas.
Um exemplo desse movimento é o uso de assistentes digitais integrados a plataformas de gestão. A Pitz, desenvolveu o João, um assistente de voz com inteligência artificial que atua como um copiloto digital na operação.
A ferramenta permite que mecânicos consultem informações sobre veículos a partir da placa ou do número do chassi (VIN), acessem métricas da oficina, verifiquem estoque de peças, acompanhem preços de marketplace e recebam sugestões de diagnóstico com base em descrições de problemas relatados por clientes ou identificados durante o reparo.
A interação com o sistema ocorre de forma conversacional, por voz ou texto, utilizando tecnologias de speech-to-text e text-to-speech. As solicitações são processadas por diferentes modelos de linguagem (LLMs), selecionados conforme o contexto, o que contribui para respostas mais rápidas e precisas.
Outro diferencial está na integração com os sistemas centrais da plataforma. O assistente acessa dados de estoque, faturamento, clientes, veículos e ordens de serviço, permitindo não apenas consultas, mas também a geração de insights e a automação de etapas operacionais.
Em futuras atualizações, a tecnologia poderá ampliar ainda mais seu impacto na produtividade, com funcionalidades como envio automático de lembretes de orçamento e faturas para clientes, solicitação de peças e vinculação direta aos serviços em andamento.
“O setor automotivo reúne uma enorme quantidade de informações técnicas, que muitas vezes ficam dispersas entre diferentes sistemas e documentos. Ao organizar esses dados e automatizar processos, a tecnologia permite que as oficinas operem de forma mais eficiente e foquem no que realmente gera valor”, afirma Natalia Salcedo, CEO da Pitz.
O desenvolvimento de soluções desse tipo também exigiu superar desafios técnicos relevantes, como a integração de múltiplas fontes de dados automotivos e a necessidade de garantir confiabilidade em um ambiente onde erros podem gerar custos operacionais.
“O João utiliza uma base robusta de conhecimento estruturada a partir de manuais de fabricantes, catálogos de peças e históricos de reparos, combinada a uma arquitetura baseada em RAG. Isso permite oferecer recomendações mais precisas e contextualizadas, além de acompanhar a rotina da oficina em tempo real”, explica Daniel Kohn, CTO da Pitz.
Ao transformar dados em decisões e automatizar tarefas operacionais, a inteligência artificial começa a reposicionar a tecnologia como uma ferramenta direta de geração de eficiência e resultado em setores historicamente pouco digitalizados.