A incapacidade de prever cenários e reagir rapidamente pode comprometer a competitividade de montadoras e fornecedores nos próximos anos
O setor automotivo entra em 2026 sob um cenário de forte incerteza, marcado por oscilações na demanda, pressão sobre custos e desafios estruturais na cadeia de suprimentos. No Brasil, onde a indústria automotiva responde por cerca de 20% do PIB industrial e emprega mais de 1,2 milhão de pessoas, direta e indiretamente, segundo a Anfavea, montadoras e fornecedores precisam planejar em um ambiente cada vez mais instável. A rápida adoção de veículos eletrificados — que vêm crescendo ano a ano no país, mas ainda representam uma fatia minoritária do mercado total — se soma a mudanças em subsídios, variações no poder de compra do consumidor e a impactos macroeconômicos globais, como juros elevados e tensões comerciais.
Esse conjunto de fatores torna o planejamento tradicional insuficiente e coloca a inteligência artificial no centro das decisões estratégicas e operacionais do setor. “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’”, afirma Gabriel Vasconcellos, CEO Latam da o9 Solutions, plataforma líder em IA, planejamento e tomada de decisão empresarial.
Incerteza na demanda e risco de excesso de capacidade
De acordo com análises da o9 Solutions, um dos principais pontos de atenção para o setor automotivo em 2026 é a crescente dificuldade de prever a demanda com precisão. A adoção de veículos elétricos segue avançando, mas de forma desigual entre regiões, segmentos e perfis de consumidores, o que torna os ciclos de planejamento mais instáveis. Ao mesmo tempo, montadoras convivem com o risco de excesso de capacidade produtiva em um ambiente de competição global mais acirrada e preços pressionados, além de eventos externos como pandemias, gargalos logísticos e escassez de semicondutores.
Nesse contexto, o uso de inteligência artificial tem se tornado essencial para lidar com variáveis que mudam em ritmo quase diário. “No passado, as empresas planejavam com base em históricos relativamente estáveis. Hoje, isso não funciona mais. Mudanças em subsídios, nas preferências do consumidor ou nas condições de crédito impactam a demanda quase em tempo real”, explica Gabriel Vasconcellos. Segundo ele, plataformas que combinam simulação de cenários e análise preditiva permitem avaliar rapidamente diferentes caminhos antes de decisões irreversíveis, como investimentos em capacidade ou o lançamento de novos modelos. “Sem ferramentas que permitam simular cenários e entender o impacto dessas variáveis, o risco de decisões equivocadas aumenta significativamente.”
Pressão sobre fornecedores e necessidade de colaboração digital
Outro ponto crítico para 2026 é a situação dos fornecedores automotivos, historicamente pressionados por margens estreitas. Além de lidar com custos elevados e exigências de eficiência, muitos fornecedores precisam investir em novas tecnologias, como eletrificação, novos materiais e componentes, em um cenário de incerteza sobre volumes futuros.
Para Vasconcellos, o gargalo está na forma como as informações circulam ao longo de uma cadeia altamente interdependente. A produção de um veículo depende de centenas de fornecedores. Quando um desses elos falha, seja por dificuldade financeira, falta de insumos ou incapacidade de reagir a uma mudança repentina de volume, o efeito se propaga rapidamente, provocando atrasos, paradas de produção ou custos adicionais em toda a cadeia. Em muitos casos, decisões ainda são tomadas com base em dados fragmentados, trocados por e-mails, planilhas e sistemas que não conversam entre si. Isso faz com que sinais importantes, como uma mudança no mix de produtos, um pico inesperado de demanda ou uma restrição de capacidade de um fornecedor, cheguem tarde demais para orientar o planejamento.
Nesse contexto, plataformas digitais apoiadas por inteligência artificial passam a ter um papel estrutural. Elas permitem consolidar informações de demanda, produção e capacidade em um único ambiente, dando visibilidade em tempo real para montadoras e fornecedores. “Com esse nível de integração, é possível antecipar gargalos, simular alternativas e ajustar planos antes que o problema se materialize”, explica Vasconcellos. O resultado é uma cadeia mais coordenada, capaz de reagir com maior rapidez às oscilações do mercado e reduzir o risco de rupturas que, no modelo tradicional, só seriam percebidas quando o impacto já estivesse instalado.
Expansão em 2026
Para a o9 Solutions, o setor automotivo avança para um modelo em que as decisões serão cada vez menos lineares e mais orientadas por dados, simulações e cenários integrados, envolvendo não apenas as montadoras, mas toda a cadeia de valor, de fornecedores a distribuidores. A capacidade de antecipar impactos, testar alternativas e reagir rapidamente passa a ser um diferencial competitivo. “As empresas que conseguirem integrar dados, pessoas e decisões estarão mais preparadas para atravessar esse período de volatilidade com resiliência”, conclui Vasconcellos. “Não se trata de substituir o fator humano, mas de ampliar sua capacidade de decisão em um ambiente que se tornou estruturalmente mais complexo.”