A usina da Vale que cortou 26% da perda de minério com IA vai se multiplicar pelo Brasil

Vale e ABB ampliaram a parceria que colocou inteligência artificial para acompanhar 400 variáveis em tempo real numa planta de Itabira. Os resultados do primeiro ano justificaram levar a tecnologia para Brucutu e outras unidades em Minas Gerais e no Pará.

Na terça-feira, Vale e ABB formalizaram a ampliação de uma parceria que já rodava desde 2024 dentro da Usina Modelo Conceição II, em Itabira. A unidade reúne milhares de sensores e sistemas de automação capazes de acompanhar mais de 400 variáveis do processo de beneficiamento em tempo real, ajustando parâmetros de operação sem intervenção manual constante. Inaugurada oficialmente em junho, ela deixou de ser um projeto-piloto isolado para virar modelo replicável: o acordo prevê expansão gradual da mesma tecnologia para a planta de Brucutu, em São Gonçalo do Rio Abaixo, com partida prevista para o início de 2027, e depois para outras unidades de beneficiamento em Minas Gerais e no Pará.

O que separa esse caso de tantos projetos-piloto de IA que nunca saem do papel é o critério de decisão: a Vale só autorizou a réplica depois de ter números concretos de dois anos de operação. Produtividade 25% maior, 40% mais minério premium destinado à redução direta e 26% menos ferro perdido no rejeito não são projeções de fornecedor de tecnologia — são resultados medidos numa planta real, operando em escala industrial. Isso muda a lógica de investimento em automação: em vez de comprar a promessa de uma tecnologia nova, a mineradora comprou a evidência de uma tecnologia já provada em condições brasileiras, com o minério, o clima e a força de trabalho que ela realmente tem. A escolha de Brucutu como próxima parada também ensina algo sobre priorização — não é a maior planta do sistema Vale, mas uma unidade estratégica o suficiente para justificar ser a segunda a receber a tecnologia antes de uma expansão mais ampla. E há uma camada frequentemente esquecida nesse tipo de anúncio: a Vale afirma ter treinado operadores, técnicos e líderes com simuladores e realidade virtual antes de colocar a tecnologia em produção — o gargalo de adoção de IA industrial quase nunca é o algoritmo, é a capacidade das equipes de confiar nele e operar ao lado dele no dia a dia.

Minério perdido no rejeito é receita que nunca chega a virar produto — e também é passivo ambiental que precisa ser gerenciado por décadas depois que a mina fecha. Uma redução de 26% nessa perda, replicada em escala, tem efeito direto tanto na margem da empresa quanto na área ocupada por barragens e pilhas de rejeito. Para o setor, o caso é uma prova de conceito de que automação e IA aplicadas ao beneficiamento — não só à extração ou ao transporte — geram retorno mensurável, o que tende a acelerar decisões de investimento parecidas em outras mineradoras que ainda tratam esse tipo de tecnologia como experimento de longo prazo.