A inteligência artificial ampliou a capacidade de produção das empresas, mas nem sempre isso resulta em eficiência. Na avaliação de Gustavo Martins, diretor de negócios do ecossistema Sienge, o desafio está entre a tecnologia disponível e sua adoção efetiva pelos usuários. Sem mudanças culturais, validação rápida e definição clara de onde a IA agrega valor, organizações podem apenas automatizar processos sem ganhos concretos.
Para ele, a construção civil mantém características conservadoras, mas já avança em aplicações ligadas a orçamento, planejamento e gestão de dados. Ao mesmo tempo, a adoção nos canteiros de obras exige cautela e, ao final, os outputs dependem dos engenheiros.
Nesta entrevista ao InfraROI, Martins também fala sobre custos de infraestrutura, o papel dos dados estruturados, a integração da cadeia de suprimentos e os impactos da tecnologia sobre a escassez de mão de obra no setor. Acompanhe.
A inteligência artificial ampliou a produção de informações, mas nem sempre a eficiência. Como vocês enxergam isso?
A gente vê estudos, inclusive do MIT, mostrando que 95% dos projetos falham dentro das empresas. Muito disso está relacionado à dificuldade de implementação. O roadmap impacta bastante, porque hoje os times de desenvolvimento e tecnologia ainda têm dificuldade para identificar onde, de fato, haverá ganho relevante e onde a empresa conseguirá implementar essas soluções. Entre ter a tecnologia disponível e colocá-la em funcionamento existe um espaço importante.
Nesse intervalo entra a cultura organizacional. As pessoas precisam estar preparadas para mudar, adaptar processos e incorporar novas práticas. Implementar aquilo que foi planejado continua sendo a etapa mais difícil.
Pode exemplificar?
Sim: dentro do ecossistema Sienge, desenvolvemos um projeto de roleplay com inteligência artificial no qual, em muitos casos, coordenadores gastavam bastante tempo treinando vendedores e pré-vendedores e parte desse processo passou a ser feita com IA. A tese nasce correta, com a proposta de liberar tempo dos profissionais. Mas a pergunta é: quem recebe esse treinamento vai usar a ferramenta no dia a dia? Vai extrair ganhos reais dela? É justamente aí que está a maior dificuldade.
A inteligência artificial pode fazer muitas coisas, mas escolher aquilo que efetivamente gera valor e conseguir implementar é o grande desafio. Caso contrário, a empresa enche o roadmap de iniciativas que o cliente final não utiliza, não quer utilizar ou substitui por outra solução mais simples.
Com a IA, o ciclo também mudou. O que antes levava seis meses para ser lançado hoje pode ser testado rapidamente, sempre observando segurança, LGPD e todos os cuidados necessários, para que o cliente valide a solução. É no uso real que se descobre se houve geração de valor. Muitas vezes, é preciso ajustar o caminho. O grande diferencial está na velocidade dessa adaptação e na capacidade de fazer com que clientes internos ou externos obtenham ganhos concretos. Caso contrário, a empresa apenas ‘automatiza fumaça’ e continua investindo sem reduzir custos ou aumentar produtividade.
E automação é diferente de IA, certo?
Exatamente. Nem tudo precisa ser inteligência artificial. Hoje, testando produtos e aplicações na construção civil, principalmente na área de orçamento de obras, estamos chegando a uma relação próxima de 60% automação e 40% inteligência artificial. Existem processos, regras de negócio e fluxos que precisam ser respeitados e, se tudo for colocado nas mãos da IA, ela até entende o contexto, mas pode variar demais nas respostas e comprometer a consistência das informações.
Por isso, faz sentido automatizar aquilo que já poderia ser automatizado anteriormente, reduzindo custos, e utilizar inteligência artificial nos 40% em que ela realmente agrega valor, especialmente na análise e interpretação dos dados.
Acredito que, no futuro, chegaremos a um cenário em que 80% ou 90% dos processos poderão contar com inteligência artificial. Mas, ainda não é o momento.
A infraestrutura necessária para IA, especialmente GPU e processamento, já preocupa o setor?
Imagem ilustrativa de data center
Ainda não. Temos contratos diretos com a Amazon que oferecem uma elasticidade grande de uso. Essa preparação de infraestrutura já existia antes mesmo da popularização da inteligência artificial. Mas existe, sim, uma preocupação constante com custos e segurança e é por isso que tudo o que implementamos passa por processos internos de avaliação e validação.
Quando olhamos para o mercado global, vemos investimentos enormes em data centers, enquanto o retorno ainda é relativamente pequeno diante dos valores aplicados. Em algum momento, essa conta precisará ser absorvida por alguém. Hoje, muitos modelos custam menos do que efetivamente deveriam custar. Existe um subsídio acontecendo para acelerar a adoção e a questão é entender quando esses custos serão repassados aos clientes. Por enquanto, não é uma preocupação imediata, mas certamente é algo que acompanhamos de perto.
A construção civil costuma ser mais conservadora na adoção tecnológica. Isso está mudando?
Em 2024, fizemos uma mudança importante na área de orçamento do ecossistema Sienge com o lançamento do orçamento paramétrico. Mas o setor de construção, como um todo, continua sendo um setor mais conservador. Incorporadoras e construtoras normalmente levam mais tempo para implementar novidades, mas, desta vez, percebemos um movimento maior de adoção, ainda que de forma bastante fragmentada, com diferentes agentes e soluções sem integração entre si.
Onde ocorreram as adoções?
Nas etapas de pré-obra, planejamento, previsão e orçamento já existem muitos avanços. Temos projetos capazes de fazer leitura de arquivos em PDF, extração de quantitativos, tratamento de custos, integração com o planejamento e geração de cronogramas. Processos que antes levavam 70 dias podem ser executados em horas ou. Ainda assim, a validação do engenheiro sênior continua sendo indispensável.
Não existe automação total. A inteligência artificial funciona como um copiloto da construtora ou da incorporadora. Aplicações de relacionamento com clientes e de tratamento de dados também já avançaram bastante. Já o canteiro de obras deve levar mais tempo para incorporar essas tecnologias, e é justamente lá que estão as maiores oportunidades, mas também os maiores riscos.
Você acredita que a decisão final continuará nas mãos do engenheiro?
Acho difícil mudar isso. Em projetos estruturais, por exemplo, não vejo como substituir a decisão final do profissional responsável. Muita gente pergunta quem será substituído pela inteligência artificial. Em vendas, por exemplo, considero muito improvável. Existe uma cultura de negociação, conversa e relacionamento que faz parte da nossa realidade. Pelos sinais que observamos hoje, é difícil imaginar, nos próximos anos, a inteligência artificial assumindo a decisão final. Ela pode automatizar até 80% do processo, mas o critério de qualidade da informação continuará nas mãos do engenheiro ou do profissional mais experiente.
O conhecimento acumulado e o repertório humano continuam sendo ativos importantes, então?
Totalmente. As LLMs precisam de informações relevantes e novas para continuar aprendendo. O trabalho intelectual mantém seu valor, inclusive dentro da engenharia. Dados, experiência e capacidade de contextualização continuam sendo elementos fundamentais para produzir boas soluções e tomar decisões consistentes.
Como funciona o orçamento paramétrico que você comentou anteriormente?
Percebemos uma dificuldade histórica relacionada ao custo por metro quadrado das obras. Isso porque o Custo Unitário Básico (CUB), que funciona como referência para o setor e segue uma norma específica, não contempla os Benefícios e Despesas Indiretas (BDI) da obra. Além disso, cada região possui características próprias. Em Santos (SP), por exemplo, as condições de fundação são completamente diferentes das encontradas em São Paulo, o que altera significativamente os custos.
O que fizemos foi utilizar a inteligência dos dados para incorporar automaticamente essas variáveis. O sistema considera fundação, BDI e outros fatores para entregar uma previsão muito mais próxima da realidade. Isso não elimina o orçamento tradicional, mas permite realizar, em dois ou três minutos, um estudo que anteriormente exigia horas de trabalho.
Existe integração da cadeia de fornecedores com essas soluções?
Sim. Hoje, dentro do ecossistema Sienge, transacionamos aproximadamente R$ 84 bilhões em insumos, com mais de 10 mil clientes. Já desenvolvemos projetos para identificar preços por região e comparar fornecedores, embora ainda não exista um produto lançado especificamente com esse propósito. Mas esse é, sem dúvida, um caminho que enxergamos com clareza.
Que outras aplicações de IA já são utilizadas no ecossistema Sienge?
Trabalhamos com simulações e versões de orçamento utilizando agentes especializados. As construtoras possuem muitos dados, mas frequentemente enfrentam dificuldades para estruturar essas informações e utilizá-las no cotidiano das operações. Por isso, o grande ativo passa a ser o dado estruturado. Hoje conseguimos identificar, por exemplo, quando determinado insumo está acima ou abaixo das últimas compras realizadas pela empresa e oferecer recomendações a partir desse histórico. Também avançamos em iniciativas relacionadas ao relacionamento com clientes, automação de processos e integração entre diferentes etapas da operação.
Como a tecnologia pode ajudar a enfrentar a escassez de mão de obra na construção?
Esse é um dos maiores desafios da construção civil atualmente. Não existe uma solução única ou imediata. Em algum momento, será necessário avançar para modelos mais industrializados. A média de idade nos canteiros já está entre acima de 42 anos, e não existe uma renovação suficiente para atender à demanda dos próximos anos.
Escuto discussões sobre produtividade desde 2008 ou 2009, mas agora a questão deixou de ser apenas produtividade. Falta mão de obra, mesmo! Ao mesmo tempo, existe uma oportunidade para profissionais qualificados, que tendem a ser cada vez mais valorizados, porque a demanda continuará elevada e a oferta será menor.
Por isso, acredito que as empresas caminharão para modelos mais industrializados, construção modular, sistemas pré-fabricados e outras soluções capazes de reduzir a dependência da mão de obra tradicional. De alguma forma, o setor precisará encontrar uma resposta para esse desafio nos próximos anos.
