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Ao longo do Especial AU 2026, diferentes profissionais compartilharam perspectivas complementares sobre as transformações que estão redefinindo a engenharia, a construção e a manufatura.

Léo Onuchic, Diretor Adjunto da NTI Brasil, destacou como inteligência artificial e dados conectados estão impulsionando uma nova geração de soluções digitais. Kelly Tonon, Gerente de Contas Estratégicas da NTI Brasil, trouxe reflexões sobre a importância da colaboração, dos relacionamentos e da troca de experiências para acelerar a inovação. Paulo Santos, Head de Design & Manufacturing na NTI Brasil, aprofundou a discussão sobre PLM, Digital Thread e a necessidade de estruturar informações para que a inteligência artificial possa gerar valor real. Na sequência, Marcio Milagres, New Business Director da DS Global Engineering, abordou a ampliação da capacidade de entrega por meio da continuidade dos dados.

A visão da MRV complementa essa narrativa sob uma realidade particular: a da construção em larga escala.

Se os artigos anteriores mostraram como IA, Digital Thread, PLM, BIM e continuidade digital estão transformando diferentes setores da engenharia, a pergunta que surge agora é outra:

O que é necessário para que tudo isso funcione em escala?

Para Isadora Branquinho e Gabriel Veloso, a resposta começa antes da inteligência artificial.

Ela começa nos dados.

Durante o Autodesk University 2026, uma mensagem apareceu de forma recorrente em palestras, demonstrações e discussões técnicas: o potencial da IA cresce na mesma proporção da qualidade das informações disponíveis para ela.

Em outras palavras, a tecnologia está evoluindo rapidamente. Mas a vantagem continuará pertencendo às organizações que tiverem dados padronizados, confiáveis e conectados.

“A tecnologia avança rápido, e a vantagem está em quem tem dado padronizado, confiável e conectado para aproveitá-la.”

Isadora Branquinho e Gabriel Veloso 
Gestora de Projetos e Coordenador do Núcleo BIM | MRV

O dado passa a ser mais importante do que o arquivo

Um dos principais aprendizados do Autodesk University 2026 foi perceber como a indústria está migrando de uma lógica baseada em documentos para uma lógica baseada em dados.

Durante muitos anos, os processos BIM estiveram concentrados na criação, organização e compartilhamento de arquivos. Modelos, desenhos, planilhas e documentos eram os principais ativos do fluxo de trabalho.

Agora, essa lógica começa a mudar.

O dado passa a ser o elemento central.

O ambiente comum de dados, ou CDE (Common Data Environment), deixa de funcionar apenas como um local para armazenar documentos e passa a integrar efetivamente o processo de tomada de decisão.

Isso significa que as informações produzidas em uma etapa podem ser reaproveitadas nas fases seguintes sem a necessidade de recriação ou transferências manuais.

No roadmap apresentado pela Autodesk, chamou a atenção da equipe da MRV justamente essa preocupação em permitir que o dado criado em uma fase continue gerando valor na próxima.

No projeto, soluções como o Parameters Service e o Model Analytics apontam para uma estrutura mais organizada de parâmetros e métricas dos modelos.

Na pré-construção, a rastreabilidade entre quantitativos e elementos do modelo fortalece o controle das informações utilizadas no orçamento.

Na obra, agentes inteligentes começam a apoiar atividades operacionais que tradicionalmente demandavam muito esforço manual.

A mensagem é clara: o BIM está evoluindo de um ambiente focado em modelagem para uma plataforma de gestão de informações.

Para empresas que operam em larga escala, essa mudança tem um impacto significativo.

Quando milhares de elementos, dezenas de equipes e múltiplos empreendimentos compartilham a mesma base de informação, a qualidade dos dados passa a influenciar diretamente produtividade, previsibilidade e tomada de decisão.

A inteligência artificial depende do contexto

Outro tema que apareceu de forma recorrente durante o evento foi a evolução da inteligência artificial dentro do ecossistema Autodesk.

Mas existe um ponto importante.

A inteligência artificial não depende apenas da qualidade dos algoritmos. Ela depende da qualidade do contexto ao qual possui acesso.

Uma das sessões mais marcantes para Isadora e Gabriel foi a apresentação sobre as camadas de contexto do Autodesk Assistant.

A demonstração mostrou que memória, relacionamentos entre dados e estado atual do fluxo de trabalho são fatores determinantes para aquilo que um agente consegue interpretar e responder.

Isso ajuda a explicar por que muitos profissionais ainda encontram limitações quando utilizam IA em ambientes complexos de engenharia.

Um agente pode ser extremamente avançado, mas continuará produzindo respostas limitadas caso não tenha acesso às informações corretas.

Por isso, a preparação para a inteligência artificial começa muito antes da própria IA.

Ela passa pela padronização de parâmetros, pela definição de requisitos de informação claros, pela organização das famílias BIM e pela validação contínua dos dados.

Sem essa base, não existe contexto suficiente para que agentes inteligentes atuem com segurança.

Uma das frases apresentadas durante o evento resumiu bem esse desafio:

“A IA ainda precisa de mais contexto de projeto.”

Para a MRV, essa constatação reforça uma filosofia importante: não faz sentido automatizar processos que ainda não são plenamente compreendidos pela própria organização.

“Não devemos automatizar aquilo que a equipe não consegue explicar, testar e reverter.”

Isadora Branquinho e Gabriel Veloso 
Gestora de Projetos e Coordenador do Núcleo BIM | MRV

Essa visão cria uma relação mais madura com a tecnologia.

Quanto maior for a autonomia de um agente, maior deve ser o nível de validação, governança e rastreabilidade associado às suas ações.

Três movimentos que vão transformar a construção

A partir das discussões acompanhadas no AU 2026, Isadora e Gabriel identificam três movimentos que devem impactar fortemente o setor nos próximos anos.

Agentes que executam tarefas

A primeira tendência é a evolução dos agentes de inteligência artificial.

O futuro não está apenas em sistemas capazes de responder perguntas, mas em agentes capazes de executar atividades dentro dos fluxos de trabalho.

Isso inclui análises, verificações, geração de documentos, acompanhamento de informações e outras atividades atualmente realizadas manualmente.

Essa evolução já começa a aparecer em plataformas como Forma, Revit e Autodesk Build.

Industrialização orientada por regras

A segunda tendência está relacionada à industrialização.

Os projetos passam a ser estruturados a partir de regras e requisitos previamente definidos, permitindo gerar variações sem reconstruir processos inteiros a cada novo empreendimento.

Essa abordagem aproxima cada vez mais a construção de conceitos já utilizados há anos na manufatura.

Ao invés de desenvolver tudo do zero, passa a existir uma base comum que pode ser configurada conforme as necessidades do projeto.

Escala organizacional

A terceira tendência é menos tecnológica e mais organizacional.

Os maiores resultados aparecem quando padronização, capacitação e indicadores evoluem juntos.

Uma tecnologia pode funcionar perfeitamente em um piloto. O verdadeiro desafio é fazê-la funcionar em escala.

Para empresas como a MRV, esse fator é decisivo.

A inovação só gera impacto quando consegue ser aplicada de forma consistente em diferentes equipes, regiões e empreendimentos.

Quando a máquina consegue compreender as regras

Um dos temas que mais chamou a atenção da equipe da MRV foi a apresentação dos cases do Brazil Infrastructure Summit.

Entre eles, destacaram-se os trabalhos desenvolvidos pela Motiva, MRS Logística e TPF Engenharia, envolvendo validação de modelos apoiada por inteligência artificial.

Os resultados apresentados foram expressivos.

A análise de modelos da MRS foi reduzida de três dias para dez minutos. Já a Motiva registrou uma redução de aproximadamente 70% das horas técnicas dedicadas à análise de projetos.

Mais importante do que os números, entretanto, foi identificar o elemento comum entre todos os casos.

Em todos eles, os requisitos de informação estavam estruturados de uma maneira que permitia sua interpretação por sistemas automatizados.

Esse detalhe é fundamental.

Para automatizar uma análise, não basta possuir um documento descrevendo uma regra.

A máquina precisa ser capaz de entender essa regra.

Quando isso acontece, o sistema consegue localizar inconsistências, validar conformidade e direcionar a atenção dos especialistas para os pontos que realmente exigem julgamento técnico.

A tecnologia não elimina a necessidade de especialistas.

Ela reduz o tempo gasto em atividades repetitivas e aumenta a capacidade das equipes de focar naquilo que realmente exige conhecimento humano.

Sobre os entrevistados

Isadora Branquinho é Gestora de Projetos da MRV e atua em iniciativas relacionadas à evolução dos processos digitais, integração de informações e aplicação do BIM em escala.

Gabriel Veloso é Coordenador do Núcleo BIM da MRV, com atuação voltada à governança de dados, padronização de modelos, automação e ampliação da maturidade BIM dentro da organização.