A inteligência artificial (IA) tem sido amplamente divulgada como revolucionária no setor de arquitetura, engenharia e construção (AEC), mas a adoção prática ainda é tímida. Em pesquisas realizadas nos dois últimos anos:
- 54% das empresas estavam em fase de pesquisa,
- 36% tinham iniciativas pequenas ou planejamentos iniciais,
- apenas 10% estavam usando IA de forma significativa; A realidade é que sem dados bem estruturados e confiáveis, a IA não entrega resultados consistentes.
Casos atuais de uso da IA
Apesar dos limites, há aplicações tangíveis:
a) Automação de projetos e design generativo
A Autodesk lançou o “Bernini”, um modelo generativo capaz de criar formas 3D a partir de imagens, texto e nuvens de pontos (ainda em fase pré-produção).
Firmas como HKS utilizam IA para gerar esboços e criar políticas internas sobre o tema
b) Operação de edifícios inteligentes e digital twins
A combinação de gêmeos digitais e IA permite monitorar e otimizar sistemas como HVAC, iluminação e energia, com base em dados reais e simulações.
c) Manutenção preditiva e gestão de ativos
IA aplicada à manutenção prevê falhas em equipamentos, reduzindo paradas e custos — já em uso comercial.
d) Segurança em canteiros de obras
Visão computacional detecta riscos em tempo real (como falta de EPIs), aumentando a segurança.
Onde estamos no ciclo de hype?
Segundo o Gartner Hype Cycle:
- Design generativo e digital twins estão no “gatilho da inovação”;
- Análises preditivas e robótica estão no auge das expectativas;
- Equipamentos autônomos e design realista estão passando pela desilusão;
- Manutenção preditiva e estimativa de custos estão alcançando a “produtividade em larga escala”
Principais barreiras à adoção
- Dados insuficientes: muitas empresas ainda não têm infraestrutura de dados adequada
- Escassez de habilidades: cerca de 20% das organizações reclamam da falta de profissionais treinados e apenas um terço estão investindo em capacitação.
- Regulamentação e ética: há preocupações com privacidade, responsabilidade, viés e segurança.
Caminhos para adoção eficaz
- Focalizar soluções práticas, não tecnologia por tecnologia.
- Investir em qualidade de dados e sistemas integrados, incluindo digital twins
- Capacitação profissional contínua, por meio de treinamentos estratégicos.
- Criação de frameworks metodológicos (ex.: LeanAI) para combinar expectativas com realidade.
- Garantir ética e transparência, definindo a guarda dos dados, supervisão e controles claros.
Conclusão: da empolgação ao pragmatismo
A IA promete acelerar a concepção, construção e operação de edifícios — mas ainda está longe de ser uma solução pronta para todos os contextos. O mercado está saindo da fase “hype” e entrando num momento de maturidade, onde tecnologias comprovadas (manutenção preditiva, análise de custos, segurança) começam a se consolidar. Para seguir neste caminho, é crucial:
- Avaliar usos reais e impacto mensurável,
- Fortalecer a infraestrutura de dados,
- Desenvolver talentos qualificáveis,
- Adotar a tecnologia de forma ética e regulamentada.
Este artigo utilizou informações publicadas no portal norte-americano HPAC.
