Robôs industriais podem custar de US$ 2 a US$ 40 por hora de operação, dependendo dos gastos incluídos no cálculo e do tempo em que as máquinas permanecem produtivas. A diferença entre essas estimativas evidencia um dos principais desafios da inteligência artificial (IA) aplicada à robótica: transformar equipamentos capazes de executar tarefas em ambientes controlados em uma força de trabalho confiável e economicamente viável para fábricas e centros de distribuição.Os valores variam conforme a metodologia utilizada. Um estudo da consultoria Roland Berger estima um custo de US$ 2 por hora, considerando despesas operacionais como energia, software, conexão e manutenção programada, mas excluindo a compra ou o aluguel do equipamento. Já estimativas do JPMorgan apontam para US$ 10 a US$ 12 por hora, enquanto experiências industriais iniciais podem superar US$ 35. Os números refletem diferenças entre custos operacionais, investimentos em equipamentos e despesas adicionais de implantação.O tempo de utilização é um dos fatores que mais influenciam a conta. Um robô industrial de US$ 90 mil, amortizado ao longo de cinco anos e operando 2 mil horas anuais, representa um custo de aproximadamente US$ 9 por hora apenas em equipamentos. Com manutenção e outras despesas, o valor pode chegar a US$ 12. Se a máquina trabalhar somente mil horas por ano, o custo do equipamento por hora produtiva dobra. Além disso, segundo estimativa do JPMorgan, atualmente são necessários cerca de dois robôs humanoides para igualar a produção de um trabalhador humano. Automação industrial depende de robôs capazes de trabalhar mais horas e executar tarefas com menos supervisão humana. Foto: (Imagem: Agility Robotics/Divulgação) Uso contínuo e confiabilidade determinam o retornoDados da Agility Robotics, fabricante dos robôs humanoides Digit, ilustram a dificuldade de tornar a tecnologia economicamente competitiva. Segundo documentos apresentados antes de uma fusão com a Churchill Capital Corp XI, os equipamentos acumularam mais de 65 mil horas de operação em nove instalações de clientes, entre elas GXO, Schaeffler e Toyota Motor Manufacturing Canada. Em 2025, a empresa registrou US$ 1,78 milhão em vendas líquidas e prejuízo operacional de US$ 140,2 milhões. O documento também menciona US$ 300 milhões em pedidos condicionados ao cumprimento de metas de um único cliente.O modelo de custos apresentado pela Agility estima despesas de aproximadamente US$ 400 mil por robô ao longo de cinco anos. Em uma operação de um turno, com 2 mil horas anuais, o custo chega a cerca de US$ 40 por hora. Com dois turnos, cai para aproximadamente US$ 20. Como a referência da empresa para o custo total de um trabalhador é de US$ 30 por hora, o robô só se torna mais econômico quando opera por mais de 2,7 mil horas anuais, segundo a análise.A utilização, porém, não resolve sozinha o problema. Nas fábricas e nos armazéns, mudanças na posição dos objetos, embalagens diferentes, circulação de pessoas e alterações nos equipamentos exigem que os robôs reajam a situações imprevistas. Máquinas que dependem de engenheiros para se adaptar a cada mudança podem exigir intervenções frequentes e perder produtividade. Por isso, a capacidade de executar tarefas de maneira consistente, alternar entre atividades e funcionar por longos períodos sem supervisão é tão importante quanto o preço do equipamento.Uma das alternativas é o modelo de Trabalho como Serviço, no qual as empresas contratam resultados, como movimentação de paletes, descarga de caminhões ou separação de encomendas, em vez de comprar os robôs. Nesse formato, o fornecedor assume maior responsabilidade pela implantação, manutenção, software e disponibilidade das máquinas. Para os clientes, a comparação passa a considerar o custo e a confiabilidade do serviço completo diante das despesas atuais com mão de obra, horas extras, vagas não preenchidas, acidentes e perdas de produção. A estratégia mais viável para ampliar o mercado, segundo os autores do artigo original, é começar por tarefas repetitivas em setores como logística, fabricação automotiva e processamento de alimentos. A experiência acumulada nessas operações poide melhorar os sistemas e ampliar suas aplicações. O potencial da IA física dependerá, portanto, menos da quantidade de robôs vendidos e mais do volume de trabalho útil que eles conseguirem realizar de forma confiável.