A transformação digital e tecnológica está redefinindo a construção civil, impulsionada por uma visão ambiciosa de projetos mais eficientes, seguros e inovadores. Esta revolução se baseia em uma sinergia fundamental entre as equipes de Engenharia, que identificam desafios e oportunidades, e de Tecnologia da Informação (TI), que viabiliza a concretização dessas inovações, garantindo infraestrutura, segurança de dados e integração de sistemas.

Mais do que uma visão, a aplicação prática desses conceitos já é uma realidade em grandes projetos internacionais de engenharia e construção. Em iniciativas recentes, observa-se a integração crescente entre IA, digitalização e engenharia de projetos. Isso inclui o uso de sensores e monitoramento em tempo real nos canteiros de obras, integração de modelos BIM com plataformas de Digital Twin para acompanhamento do ciclo de vida do ativo, e soluções de laser scanning e realidade aumentada para validação de campo e verificação de conformidade construtiva. Tais implementações resultam em gestão mais precisa, redução de retrabalho e aumento da previsibilidade dos resultados.

Além disso, a adoção de arquiteturas de dados corporativas integradas e o desenvolvimento de agentes de IA internos estão possibilitando a automação de processos documentais, a classificação inteligente de informações e o apoio à tomada de decisão baseada em dados. Essa abordagem orientada por dados transforma grandes volumes de informações em insights operacionais relevantes, permitindo antecipar riscos, otimizar planejamento e melhorar indicadores de segurança e produtividade.

Não é exagero afirmar que a IA é uma alavancagem estratégica para otimizar processos, aumentar a segurança e entregar melhores resultados. As principais aplicações de IA que estão redefinindo os padrões de excelência na construção e em projetos de capital incluem:

1. PPM Habilitado por IA: Gestão Estratégica de Portfólio

A IA transforma a maneira de gerenciar portfólio de projetos (Project Portfolio Management - PPM). Ao integrar soluções como Machine Learning e IA Generativa, passamos a tomar decisões mais estratégicas e informadas. A tecnologia permite análises avançadas para identificar as oportunidades de investimento mais promissoras, otimizar a alocação de recursos e prever riscos com maior precisão.

Benefícios Destacados:

• Maior agilidade empresarial para lidar com cenários dinâmicos e complexos.
• Análises preditivas para identificar "o que pode e/ou vai acontecer", permitindo ações proativas.
• Suporte informacional para ajustes de rotas em projetos em andamento.
• Mais disciplina e confiança na tomada de decisão estratégica.

2. Agentes de IA e Assistentes Virtuais: Aumento da Produtividade e Precisão

Impulsionados por IA Generativa, assistentes virtuais automatizam a criação de relatórios e análises, liberando equipes para atividades de maior valor. Utilizam técnicas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) para acessar informações específicas e atualizadas (incluindo normas técnicas internas) e Fine-Tuning para adaptar modelos a contextos específicos.

A principal diferença dos agentes de IA em relação à IA Generativa tradicional reside na sua capacidade de agir de forma autônoma, executando ações reais como operar sistemas, acessar websites ou enviar e-mails. A evolução do uso de agentes nas empresas pode ser categorizada em três fases:

• Fase 1: Humano com assistente digital: Foca em reinventar a produtividade pessoal, onde a IA assume tarefas rotineiras, liberando os colaboradores para trabalhos mais estratégicos.
• Fase 2: Equipes humano-agente: Agentes de IA atuam como colegas digitais, transformando fluxos de trabalho ao assumir tarefas específicas sob direção humana.
• Fase 3: Liderado por humanos, operado por agentes: Os agentes executam processos de ponta a ponta, enquanto os humanos fornecem supervisão estratégica, moldando estratégias e relacionamentos.

É importante ressaltar que o RAG, embora mencionado no contexto de assistentes, não está ligado exclusivamente ao uso de agentes, mas à IA Generativa como um todo. Ele fornece "grounding" ao permitir que a IA foque e utilize conhecimento específico da empresa, não disponível publicamente na internet, personalizando-o para o contexto corporativo e garantindo respostas mais precisas e relevantes.

Benefícios Destacados:

• Agilidade na criação de relatórios e análises, agilizando a revisão de documentos.
• Melhoria na precisão e relevância das respostas.
• Maior adaptação a tarefas especializadas e contextos dinâmicos.
• Maior assertividade na tomada de decisões estratégicas por meio de análises em tempo real.

3. Simulações de IA: Prevenção de Problemas e Otimização de Projetos

Antes mesmo de iniciar a execução, as simulações de IA permitem prever cenários complexos e identificar problemas potenciais. Utilizando modelos como Monte Carlo (*) ou simulações baseadas em agentes, podemos avaliar diferentes alternativas de projeto e planejamento. Isso reduz drasticamente o risco de falhas e a necessidade de retrabalho, além de otimizar o uso de materiais e a eficiência energética, alinhando os projetos às metas de sustentabilidade.

(*) Modelos Monte Carlo são métodos de simulação que utilizam repetidas amostragens aleatórias para prever resultados possíveis de sistemas complexos ou incertos.

Benefícios Destacados:

• Geração de dados sintéticos para treinar modelos de IA, mesmo quando os dados reais são escassos.
• Aumento da eficiência pela redução de tempo e custo para criar simulações complexas.
• Maior robustez e adaptabilidade a contextos incertos através da construção de cenários.

4. Robôs Inteligentes: Segurança e Eficiência no Canteiro de Obras

Equipados com IA avançada, os “robôs inteligentes” automatizam tarefas complexas, desde a construção e montagem até a manutenção. Sua aplicação aumenta a produtividade e a qualidade através da padronização. Mais importante,

eles elevam a segurança ao retirar pessoas de ambientes perigosos ou de difícil acesso, como trabalhos em altura ou em áreas com exposição a produtos químicos.

Benefícios Destacados:

• Aumento da segurança com a retirada de pessoas de zonas de risco.
• Execução padronizada e precisa das tarefas, melhorando a qualidade do trabalho.
• Redução de custos associados a erros humanos e retrabalho.

5. Edge AI: Inteligência em Tempo Real no Local da Obra

A Edge AI refere-se à execução de algoritmos de IA diretamente nos dispositivos no canteiro de obras (câmeras, sensores), em vez de depender de um servidor central ou na nuvem. Isso permite o processamento e a análise de dados em tempo real, resultando em decisões imediatas, redução de latência e maior segurança da informação, funcionando mesmo em áreas com conectividade limitada.

Benefícios Destacados:

• Processamento e tomada de decisões imediatas, sem a necessidade de enviar dados para a nuvem.
• Redução de latência, melhorando a reatividade em ambientes críticos (por exemplo: alertas de segurança).
• Redução dos riscos de transmissão de dados sensíveis.
• Operação independente da conectividade, garantindo a continuidade das atividades.

A incorporação estratégica dessas aplicações de Inteligência Artificial já é uma realidade em diversas empresas de engenharia e construção. A combinação entre engenharia, tecnologia da informação e estratégias estruturadas de dados não apenas aumenta a eficiência dos projetos, mas redefine o modelo de entrega de empreendimentos, aproximando-o de um paradigma verdadeiramente digital, colaborativo e orientado por valor ao longo de todo o ciclo de vida do ativo.

Autores: Cristiano Silva, Ibirajara Brauna e Ygor Silva