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A inteligência artificial (IA) vem ampliando sua presença na construção civil, com aplicações que vão do planejamento e orçamento à análise de contratos, ao acompanhamento de cronogramas e à gestão de riscos. A adoção da tecnologia, porém, ainda enfrenta obstáculos relacionados à qualidade dos dados, à integração entre sistemas e à disponibilidade de profissionais capacitados.
Para Renato Lerner, engenheiro civil e fundador da Elevare Capability, construtech especializada em inteligência organizacional para construtoras e incorporadoras, a adoção da IA exige que as empresas organizem previamente seus processos e informações. Sem essa estrutura, a tecnologia pode acelerar atividades sem necessariamente melhorar os resultados.
“As construtoras que não organizarem suas informações básicas antes de adotar a IA correm o risco de apenas acelerar processos ineficientes. A tecnologia pode aumentar exponencialmente a velocidade da informação dentro de uma construtora, mas velocidade não corrige informação ruim. Se os dados não são confiáveis, os processos não estão estruturados e a empresa não possui capacidade de controle, a tecnologia pode simplesmente fazer o erro circular mais rápido. Outros dois fatores comprometem a implementação: a escassez de mão de obra qualificada e um baixo histórico de adoção tecnológica do setor”, afirma Lerner.
Os indicadores de mercado mostram o avanço da tecnologia, mas também apontam diferenças entre o interesse das empresas e sua capacidade de implementação. Segundo a Fortune Business Insights, o mercado global de IA na construção civil foi avaliado em US$ 4,86 bilhões em 2025. A projeção é que alcance US$ 6,02 bilhões em 2026 e US$ 35,52 bilhões até 2034.
No Brasil, o Termômetro Falconi da Construção Civil apontou que o uso de IA no setor passou de 15% em 2023 para 38% em 2025. Já um estudo da Accenture indica que a tecnologia pode aumentar os lucros da construção civil em aproximadamente 71% até 2035.
Apesar desse potencial, a incorporação da IA aos processos de negócio permanece limitada em parte das organizações. O relatório AI in Construction Report 2025, do Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS), elaborado com mais de 2.200 profissionais do setor, mostrou que aproximadamente 45% das organizações ainda não utilizavam IA em seus projetos, enquanto outras 34% permaneciam nos estágios iniciais de testes.
No mesmo levantamento, menos de 1% dos participantes relataram que a tecnologia estava plenamente incorporada em toda a organização. Entre as barreiras apontadas estavam a falta de profissionais capacitados, mencionada por 46% dos respondentes, as dificuldades de integração com sistemas existentes, citadas por 37%, e problemas relacionados à qualidade e à disponibilidade dos dados, indicados por 30%.
O Informe Ascendat de Maturidade Digital, realizado pela consultoria Minsait com 900 organizações de diferentes setores e países, também identificou interesse na aplicação da IA à construção civil. Segundo o levantamento, 83% das empresas do setor consultadas enxergavam a tecnologia como ferramenta para melhorar a eficiência, e 60% declararam utilizá-la para aprimorar a gestão e o planejamento de projetos. Já na pesquisa da RICS, pouco menos de 12% relataram uso regular da IA em processos específicos, enquanto a utilização em múltiplos processos permanecia em 1,5%.
Plataforma busca antecipar riscos de gestão
É nesse contexto que a Elevare Capability desenvolveu uma plataforma voltada à identificação de riscos relacionados à capacidade administrativa e operacional das construtoras. A proposta é ajudar pequenas e médias empresas a identificar situações em que o ritmo de crescimento supera a capacidade de gestão, condição que pode contribuir para crises de liquidez.
A metodologia combina aproximadamente 90 perguntas direcionadas aos tomadores de decisão com análises preditivas e prescritivas orientadas por IA. O resultado são relatórios que apontam pontos críticos e buscam identificar riscos antes que eles comprometam a solvência do negócio.
A plataforma foi dimensionada para empresas com estruturas de 30 a 300 colaboradores e faturamento anual entre R$ 30 milhões e R$ 500 milhões. O modelo de atuação prevê programas de acompanhamento de 90, 180 e 360 dias, com monitoramento de métricas por dashboards dinâmicos e envio de notificações operacionais.
Entre os recursos está o indicador Buffer™, algoritmo desenvolvido para quantificar o alinhamento entre a complexidade dos projetos e a capacidade gerencial da organização. Segundo Lerner, um resultado negativo pode indicar fragilidade organizacional e a necessidade de medidas corretivas.
“Um Buffer negativo sugere que a Organizational Fragility pode já estar se desenvolvendo e que medidas urgentes precisam ser tomadas. Uma empresa pode crescer e, ao mesmo tempo, reduzir sua margem de segurança. Crescimento não significa necessariamente fortalecimento. É justamente nesse contexto que pretendemos atuar. Nossa plataforma foi criada para medir o equilíbrio entre a complexidade operacional da empresa e sua capacidade administrativa. A Elevare Capability é mais do que um software. Ela nasce como uma plataforma de diagnóstico e acompanhamento estratégico”, explica o fundador.
Gestão orientada por dados
A criação da Elevare reúne a experiência de Lerner em construção e incorporação no Brasil, em Angola e nos Estados Unidos.
Para o executivo, a organização das informações e a capacidade de transformar dados em decisões são fatores determinantes para que a IA gere resultados na construção civil. Dados distribuídos entre áreas como orçamento, planejamento, compras, financeiro, contratos, campo e direção podem dificultar a compreensão da situação real da empresa quando não estão estruturados de forma consistente.
“A vantagem competitiva não estará simplesmente em ter inteligência artificial. Estará em construir uma empresa capaz de transformar dados confiáveis em decisões melhores e utilizar a IA para fazer isso com uma velocidade que antes não era possível”, afirma Lerner.
O executivo também destaca a importância de avaliar a confiabilidade das informações, a velocidade com que elas chegam à liderança e a capacidade da empresa de transformar previsões em resultados concretos.
“Uma empresa pode ter dashboards sofisticados e ainda descobrir seus problemas tarde demais. Nosso objetivo não é produzir mais informação. É reduzir a distância entre o que está acontecendo na operação, o momento em que a organização percebe e a hora em que consegue agir”, conclui.
