Leonardo Augusto Falandes dos Santos de Oliveira

1           Introdução

A Inteligência Artificial (IA) consolidou seu papel como motor de inovação na cons- trução civil [2], influenciando diretamente a produtividade, a sustentabilidade e os custos operacionais das empresas do setor. A tecnologia já saiu do ambiente laboratorial e chegou às obras brasileiras, integrando-se a processos que vão desde a leitura automatizada de contratos e orçamentação até o monitoramento em tempo real com visão computacional. Historicamente, o setor da construção enfrenta o desafio crônico de orçamentos estourados e cronogramas atrasados. No entanto, com o aumento da capacidade de pro- cessamento em nuvem, a abundância de dados gerados por sensores e Modelagem de Informação da Construção (BIM) — conforme ilustrado na Figura 1 —, e o surgimento de soluções empacotadas adaptáveis à rotina de obras, a aplicação da IA em larga escala tornou-se viável.

Figura 1: Utilização do modelo BIM em campo integrado a dispositivos móveis.

Fonte: Hinc (2026).

2           Fundamentação Teórica

2.1         Pilares de Funcionamento e Governança de Dados

O sucesso da implementação da IA baseia-se em três pilares principais: capaci- dade computacional robusta, modelos estatísticos avançados e a disponibilidade de dados estruturados em grande escala (Big Data).

Entretanto, estudos apontam que até 95% das empresas que tentam adotar IA falham inicialmente devido à falta de estruturação e confiabilidade de suas bases de dados. Surge, assim, o conceito de IA first, que preconiza o mapeamento rigoroso de processos e a avaliação da qualidade dos dados. Quando o ciclo “dados → informação → conhecimento” se fecha com processos bem definidos, a IA deixa de ser apenas uma promessa e converte-se em produtividade, conforme detalhado no Quadro 1.

Quadro 1: O caminho do conhecimento gerado por dados na construção

Fonte: Adaptado de Sienge (2025).

2.2         Níveis de Autonomia na Tomada de Decisão

A integração da IA no canteiro e no escritório ocorre em três níveis de autonomia:

• Passageiro: A IA atua na observação e detecção de padrões (ex: imagens de drones).
  • Co-piloto: O sistema analisa variáveis e sugere ações aos gestores (ex: sequencia- mento de obra).
  • Piloto Automático: Decisões tomadas em tempo real com supervisão humana (ex: manutenção preditiva com a Internet das Coisas – IoT).

3           Aplicações Práticas na Engenharia Civil

A adoção tecnológica abrange diversas etapas do ciclo de vida de um empreendi- mento. Cerca de 19% das empresas do setor imobiliário já utilizam IA em seus processos

Quadro 2: Comparativo: Abordagem Tradicional versus Com Inteligência Artificial

(ABRAINC, 2024, apud SIENGE, 2025). O Quadro 2 ilustra a transição de um modelo tradicional para a integração tecnológica. Entre os benefícios, destacam-se os ganhos de produtividade (até 15%) e a redução de 30% no tempo com atividades repetitivas (Capgemini, 2023). Estudos indicam aumento médio de 40% na qualidade e 25% na velocidade das entregas (Harvard Business School, 2023).

4           Desafios e Considerações Finais

Apesar do forte apelo, a adoção efetiva esbarra no amadurecimento digital das equipes e na questão do custo inicial. Especialistas recomendam iniciar a transição com projetos-piloto de payback rápido e focar em ferramentas com Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) de fácil integração com os Sistemas de Planejamento de Recursos Empresariais (ERPs) e softwares BIM já existentes.

A inserção da Inteligência Artificial consolida-se como um pilar estratégico de com- petitividade. Ao aliar governança de dados, infraestrutura em nuvem e novos processos automatizados, o profissional de engenharia civil afasta-se de atuações focadas apenas em cálculos braçais, assumindo definitivamente um papel mais analítico e decisor.

Referências Bibliográficas

• SIENGE.     Inteligência Artificial        na    Construção    Civil:                    tendências  de          di- gitalização              para    o      setor.                    Blog            Sienge,  12      ago. 2025.   Disponível  em:

<https://sienge.com.br/blog/inteligencia-artificial-na-construcao-civil>.

• FERREIRA, J. M.; COSTA, A. R. A Integração da Inteligência Artificial na Enge- nharia Civil: Desafios e Oportunidades. Revista Brasileira de Engenharia Civil, v. 32, n. 1, p. 25-41, 2022.
• ITAMBÉ. Como a inteligência artificial está influenciando a construção ci- vil? Cimento Itambé – Área Técnica, inovação e gestão, 10 abr. 2024. Dispo- nível em: <https://www.cimentoitambe.com.br/como-a-inteligencia-artificial-esta- influenciando-a-construcao-civil/>.
• HINC. A importância do BIM no canteiro de obras. Hinc Blog, 2026. Disponível em:

<https://www.hinc.com.br/>. Acesso em: 22 mai. 2026.

• CAPGEMINI. Artificial Intelligence in Engineering and Construction. Capgemini Research Institute, 2023.
• HARVARD BUSINESS SCHOOL. Navigating the AI Era in Construction. Harvard Business Publishing, 2023.