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Como a inteligência artificial pode prever gargalos e riscos em projetos de construção

Créditos: Divulgação

*Por Rafael Martinelli

A construção civil sempre conviveu com incertezas. Atrasos, estouros de orçamento e retrabalho são praticamente inerentes a um setor que depende de múltiplas variáveis como clima, mão de obra, fornecedores, logística e decisões humanas. Durante décadas, a gestão desses riscos foi essencialmente reativa: problemas eram tratados à medida que surgiam. Mas esse modelo começa a ficar obsoleto diante do avanço da inteligência artificial.

A principal mudança trazida pela IA não está apenas na automação, mas na capacidade de antecipação. Ao analisar grandes volumes de dados históricos, cronogramas, medições, desempenho de equipes, contratos e até padrões climáticos, algoritmos conseguem identificar padrões que, muitas vezes, passam despercebidos por gestores. Com isso, torna-se possível prever gargalos antes mesmo que eles impactem o andamento de uma obra.

Na prática, isso significa que um sistema pode alertar, por exemplo, sobre a alta probabilidade de atraso em uma etapa específica com base no desempenho anterior de equipes, na complexidade do projeto e em variáveis externas. Há ainda a possibilidade de indicar riscos financeiros ao cruzar dados de contratos com variações de custos de insumos. Esse tipo de inteligência transforma o papel do gestor, que deixa de atuar apenas como solucionador de problemas e passa a tomar decisões mais estratégicas e informadas.

Outro ponto relevante é a capacidade da IA de integrar diferentes fontes de informação. Em projetos de construção, dados costumam estar dispersos entre planilhas, sistemas e equipes. Ao centralizar e analisar essas informações em tempo real, a tecnologia cria uma visão mais clara e dinâmica do projeto como um todo. Isso reduz ruídos de comunicação, melhora o alinhamento entre áreas e aumenta a previsibilidade das entregas.

No entanto, é importante destacar que a adoção da inteligência artificial não elimina desafios e sim os redefine. A qualidade das previsões depende diretamente da qualidade dos dados disponíveis. Empresas que ainda operam com informações incompletas ou desorganizadas terão dificuldade em extrair valor real dessas ferramentas. Além disso, há uma questão cultural: confiar em recomendações geradas por algoritmos exige maturidade e mudança de mentalidade por parte das lideranças.

Existe também o risco de uma expectativa exagerada em relação à tecnologia. A IA não é capaz de prever todos os imprevistos, especialmente em um setor tão suscetível a variáveis externas, quanto a construção civil. Portanto, seu papel não é substituir a experiência humana, mas ampliá-la oferecendo insights que tornam a gestão mais precisa e menos baseada em suposições.

Ainda assim, o potencial é significativo. Ao antecipar gargalos e riscos, a inteligência artificial permite que construtoras reduzam desperdícios, evitem atrasos e tomem decisões com maior segurança. Em um setor onde as margens são pressionadas e a eficiência é determinante, essa capacidade pode representar uma vantagem competitiva decisiva.

Por fim, mais do que uma tendência tecnológica, trata-se de uma mudança de paradigma. A construção civil está deixando de ser guiada apenas pela execução para se tornar orientada por dados. E, nesse novo cenário, quem conseguir prever melhor, inevitavelmente, construirá melhor.

*Rafael Martinelli é CEO e fundador do Holmes, além de presidente e sócio do Grupo Redspark. Possui pós-graduação em Administração pela FGV São Paulo e é bacharel em Engenharia de Produção pela Escola de Engenharia Mauá. Atua na 1liderança estratégica de negócios, com foco em inovação, gestão e desenvolvimento de soluções inteligentes.