Quando a gente fala em inteligência artificial na construção civil, é comum pensar em robôs, drones, modelos 3D cheios de detalhes. No painel “Engenharia de Dados e IA aplicado na indústria da construção civil”, realizado durante o 29º Painéis da Engenharia, o foco foi um pouco diferente: como transformar inspeções, laudos e rotinas do dia a dia em decisões melhores, mais rápidas e baseadas em dados — especialmente em um cenário de eventos climáticos extremos, como as enchentes recentes no Rio Grande do Sul.

O debate foi mediado pelo engenheiro Marco Antônio Kappel Ribeiro, diretor do SENGE-RS, com a participação dos painelistas engenheiro Ihan Barbosa e engenheiro Lucas Reginato. Os dois trouxeram exemplos concretos de aplicações que já estão em uso no Brasil, mostrando que IA na Engenharia não é mais uma ideia distante.

Da dor do laudo à inteligência de dados

Lucas Reginato, doutor em Engenharia Civil e professor da UFRGS, começou falando de uma dor conhecida de quem trabalha com inspeções: o tempo gasto em tarefas que não são, de fato, Engenharia. Ele citou o esforço de formatar laudos, copiar trechos de documentos antigos, ajustar relatórios — e como isso acaba ocupando um espaço que poderia estar sendo usado para analisar melhor as estruturas e propor soluções.

A partir dessa “dor”, ele ajudou a desenvolver uma plataforma que usa inteligência artificial para transformar todo esse trabalho em dados estruturados. Em vez de gerar apenas um laudo isolado, a ferramenta aprende com o próprio engenheiro, respeitando o modo de trabalho de cada profissional, e passa a organizar as informações em parâmetros, critérios de análise e indicadores.

O laudo continua existindo, mas se torna consequência do processo, e não o objetivo final. A grande diferença é que essas informações podem ser usadas para enxergar o conjunto: comparar edificações, entender padrões de danos e apoiar decisões em escala maior.

IA na resposta às enchentes

Essa lógica foi aplicada, por exemplo, na avaliação de edificações atingidas pelas enchentes em Porto Alegre e em Sinimbu. No método tradicional, uma inspeção pós-evento, do planejamento ao envio do laudo em PDF para a Defesa Civil, poderia levar em torno de quatro horas por imóvel.

Com a plataforma de IA, esse tempo caiu primeiro para cerca de 30 a 40 minutos e, depois da adaptação à ferramenta, para algo próximo de 15 minutos por edificação — uma redução de até dez vezes no tempo. Para testar a segurança do método, foram feitas aplicações cegas em 140 edificações, com cerca de 400 avaliações, envolvendo estudantes de Engenharia e professores. A variação entre os resultados ficou na casa dos 5%, o que mostrou consistência na classificação.

Com os dados reunidos, a visão também muda. Deixa de ser apenas “cada laudo em seu arquivo” para se tornar um mapa vivo da situação: quantas edificações estão comprometidas, quais são os tipos de dano mais frequentes, quais sistemas foram mais afetados. Lucas comentou que, a partir dessa organização, é possível chegar a perguntas muito práticas: quantas portas, janelas, metros quadrados de parede e quantos profissionais de elétrica e hidráulica serão necessários para recuperar um bairro inteiro.

O mesmo raciocínio foi usado em outras situações, como na análise do chamado “esqueletão” de Porto Alegre e na plataforma de Atlântida. Nesse caso, a ferramenta classificou um módulo como de alto risco — e, alguns dias depois, justamente aquela parte entrou em colapso, reforçando o potencial da abordagem para apoiar decisões preventivas em estruturas especiais.

Agentes de IA, BIM e gestão de riscos

Na outra parte do painel, Ihan Barbosa trouxe o olhar da engenharia digital e dos agentes de IA aplicados ao cotidiano de projetos e obras. Engenheiro civil com atuação em BIM e desenvolvimento de agentes inteligentes para o setor de arquitetura, Engenharia e construção, ele mostrou como a IA já está sendo integrada a ferramentas amplamente utilizadas no mercado.

Um dos pontos apresentados foi o uso do protocolo MCP, que permite que a inteligência artificial se conecte diretamente com softwares como o Autodesk Revit. A partir de comandos em linguagem natural, é possível, por exemplo, gerar automaticamente um layout com paredes, portas e janelas ou extrair áreas de pintura e volumes de concreto.

Em outro exemplo, Ihan demonstrou o uso do WhatsApp conectado a um agente de IA, capaz de consultar informações de projeto em tempo real. Em um cenário de obra, em que muitas vezes é preciso telefonar ou enviar e-mails para o escritório em busca de dados, ter essa resposta instantânea pode representar um ganho relevante de produtividade.

Ele também mostrou um caso de aplicação na gestão de riscos em projetos, desenvolvido na Vale. Antes, equipes passavam dois ou três dias em reuniões para levantar riscos. Com o uso de IA generativa e agentes especializados por disciplina, o sistema analisa o contexto do projeto, consulta bases históricas de riscos e entrega uma lista estruturada para validação dos engenheiros. Segundo Ihan, essa automação tem previsão de gerar 18 milhões de reais em ganhos em um único ano.

Além disso, ele comentou integrações com plataformas em nuvem de gestão BIM, que consolidam automaticamente problemas abertos em projetos e enviam relatórios diários ao gestor, e o uso de visão computacional para monitorar obras em tempo real, abrindo não conformidades quando uma situação de risco é identificada.

IA como aliada da Engenharia

Ao final, tanto Ihan quanto Lucas reforçaram uma ideia comum: a IA não vem para substituir o engenheiro, mas para liberar tempo e energia para o que realmente exige olhar técnico e tomada de decisão.

Para começar, eles sugeriram um caminho simples: olhar para a própria rotina, identificar onde se perde mais tempo e testar ferramentas que ajudem nesses pontos específicos, começando pelas mais acessíveis — como assistentes de IA já disponíveis — e avançando, aos poucos, para soluções mais integradas.

No contexto da construção civil, a mensagem que ficou do painel é direta: a inteligência artificial já está ajudando a transformar inspeções, gestão de riscos e análise de ativos em processos mais rápidos, estruturados e úteis. E, em todos os exemplos apresentados, quem continua no centro das decisões é a Engenharia.

*Fotos: João Alves

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