IA na Construção Civil e médias empresas: o que realmente funciona em 2026

Recentemente saíram dois estudos muito bons acerca do que funciona ou não com IA, The Gen Ai Divide e Measuring Agents in Production, trazendo informações precisas sobre como e quando adotar IA em empresas médias e IA na construção civil, de forma assertiva, gerando retorno de investimento real.

Em conversas recentes com empreendedores das áreas de engenharia, observei que as dúvidas se repetem, de forma justificada, querendo saber se é a hora certa de adotar IA, entender como, na prática, funcionam agentes de IA e workflows agênticos, possíveis automações na construção civil e, principalmente, os melhores casos de uso.

Escrevi então este post com as respostas destas perguntas que mais escuto em reuniões, mesclando o meu conhecimento e experiência com os dados trazidos pelos estudos.

Todo mundo fala de IA, mas o que realmente funciona hoje versus o que é promessa?

Esse é o principal resultado dos dois estudos em questão, e corrobora com o que tenho visto acontecer, o que realmente funciona ao implementar IA nas empresas.

Segundo a RAND Corporation, 80% dos projetos de IA falham, e a taxa de abandono saltou de 17% em 2024 para 42% em 2025 (S&P Global), então quando falamos do que realmente funciona, estou falando dos 20% que não falharam, e existe sim um padrão claro entre eles. 

O que funciona hoje com ROI (retorno do investimento) comprovado e empresas reais usando em produção: 

• Processamento de documentos: OCR (Optical Character Recognition) + LLM (Large Language Models) extraindo dados de NFs, contratos, medições com 85-90% de precisão;
• Automação de processos administrativos repetitivos: reconciliação fiscal, geração de orçamentos, cotação de fretes;
• Chatbots e assistentes para atendimento que resolvem casos padrão: 80% de taxa de resolução automática é o benchmark real;
• Análise preditiva básica: previsão de demanda, detecção de anomalias em entregas;
• Busca semântica em bases de conhecimento: RAG (Retrieval-Augmented Generation), que representa 51% das implementações enterprise.

Esses casos têm muito em comum, pois apresentam um problema bem definido, são baseados em dados, e incluem o humano no processo.

O que é promessa (ou que só funciona para gigantes com budget infinito):

• Agentes 100% autônomos tomando decisões críticas sozinhos: ainda alucina, ainda erra;
• Robôs físicos em canteiro de obra ou armazém: capital intensivo, ROI de 3-5 anos;
• Otimização perfeita de cronogramas complexos: funciona em teoria, mas falha com a quantidade de variáveis do mundo real;
• Qualquer coisa que prometa "eliminar sua equipe": na prática você redistribui, não demite - 91% das empresas reportam impacto baixo em headcount nos primeiros 18 meses.

Nos estudos, a Gartner prevê que 40%+ dos projetos de IA serão cancelados até 2027 por conta dos altos custos e falta de foco em resultado. Isso nem é pessimismo, é realismo mesmo sobre onde a tecnologia está hoje versus onde o marketing diz que está.

Na prática, a IA faz tudo sozinha ou sempre precisa de alguém validando?

Naquele mundo ideal imaginário, a IA faz tudo 100% sozinha, a empresa substitui os funcionários por IA e tem uma economia incrível! Normalmente quem vende esse sonho, vende cursinho.

No mundo real, a IA erra o suficiente pra não ser capaz de fazer tudo sozinha, nem de longe.

Segundo os estudos, na melhor das hipóteses, a IA pode operar 80% no automático com 20% de interação com o humano. Abordagens híbridas (IA + humanos) superam a automação total tanto em precisão quanto em confiabilidade, porque a IA ainda comete erros, alucina dados e não lida bem com exceções que ela nunca viu antes.

As empresas que reportam melhores resultados nos estudos, não dizem "é 100% automático",  dizem que cerca de 20% das atividades dependem de revisão humana.

A meta então não é eliminar pessoas, é multiplicar a capacidade delas.

É melhor contratar uma empresa externa ou desenvolver soluções de IA internamente?

Imaginar que você irá pagar um curso para um desenvolvedor do time e em seguida pedir para desenvolver Agentes e workflows, e ter sucesso com isso, é um raciocínio bem ingênuo. 

É o que penso, e o que o estudo comprovou: 39% das empresas apontam “falta de expertise interna” como barreira principal para adoção de IA, e a taxa de falha de 80% dos projetos está diretamente ligada a times sem experiência prática tentando implementar tecnologia complexa.

Apesar da IA generativa ser uma tecnologia mais recente, existe um volume absurdo de conhecimento que precisa ser adquirido, mas principalmente, a experiência é o que faz a diferença. Entender na prática como cada modelo funciona, quais são mais assertivos para cada uso, como implementar testes de avaliação para validar no caso real se a solução implementada realmente funciona, são alguns exemplos de conhecimentos que são difíceis e lentos de se absorver.

Contratar desenvolvedores com essa expertise pode ser caro demais, visto que são os profissionais mais desejados no mercado hoje em dia. Ter que lidar com a saída e substituição desse profissional também pode ser desafiador.

Oferecemos esse serviço (e poderíamos tender a ser parciais), mas a realidade é que contar com uma empresa totalmente focada nisso é realmente o caminho mais seguro.

Quanto tempo meu pessoal leva para aprender a usar? Preciso treinar muito?

Quando a gente fala em treinamento de IA, o que vem na cabeça é algo super técnico, é código, números e estatística. Mas quando se fala em IA generativa (essa com a qual a gente conversa), o treinamento é feito escrevendo textos mesmo, em português, explicando pro agente como se faz.

Quando desenvolvemos agentes, uma parte do tempo é focada em código, e outra focada em criar os prompts base, os “textos” que explicam como ele deve se comportar. Ao entregar para o cliente, é importante que o cliente, de certa forma, dê continuidade a esse treinamento, que faça os ajustes que são necessários no dia a dia.

É preciso então ter uma ou mais pessoas que tenham entendimento sobre prompts, sobre como instruir um agente de IA. Porque o Agente já virá treinado, mas, os ajustes são necessários e constantes.

Você ouve pessoas dizendo que o trabalho delas agora é atribuir tarefas a vários agentes, avaliar a qualidade, entender como tudo se encaixa, dar feedback... isso é muito parecido com o trabalho de um gestor com uma equipe de funcionários ainda relativamente juniores. 

Sam Altam - CEO da OpenAI

A ideia é pensar nos agentes como colaboradores que, por mais que saibam fazer suas tarefas, vez por outra precisam prestar mais atenção em um detalhe ou outro, e é preciso o humano para dar estas instruções.

Vou conseguir reduzir headcount ou só redistribuir pessoas?

Baseado nos estudos e no que tenho visto, você provavelmente vai redistribuir, não demitir. E isso é bom para o seu negócio, mesmo que não seja o que você queria ouvir.

Um case da MRV ilustra isso bem, onde reduziram a equipe de recepção de leads de 100 para 20 pessoas, mas não mandaram 80 embora, realocaram para qualificação avançada, fechamento de vendas e relacionamento pós-venda, onde humano agrega mais valor, e com isso aumentaram as vendas finais.

Realocar pessoas de tarefas repetitivas para estratégicas onde elas geram mais receita.

Qual a diferença entre desenvolver customizado, e usar uma ferramenta pronta (Zapier, Make, n8n)?

Ferramentas prontas low-code são ótimas quando você precisa conectar duas ou três pontas para uma implementação simples, e que tenha pouco volume de operações. São perfeitas para testar, prototipar, podendo criar um fluxo simples em poucas horas. 

Porém, quando os fluxos começam a ficar grandes demais, cheio de detalhes, manter pela plataforma começa a ficar bem difícil e as limitações começam a se apresentar. Quando a lógica é mais complexa ou o volume de atividades é alto, implementar em código pode ser o melhor caminho.

Vemos modelos de IA sendo lançados praticamente toda semana, muitos deles com recursos e parâmetros novos, e que costumam levar semanas ou meses até ficar disponível nas ferramentas. Via código, conseguimos incorporar essas mudanças de um dia pro outro praticamente.

O uso destas ferramentas é mais atrelado a profissionais autônomos do que por empresas de desenvolvimento. Dai um outro ponto a se observar, é caso seja necessário trocar o desenvolvedor ou empresa responsável por um fluxo n8n, é muito mais difícil achar alguém bom nestas ferramentas, do que achar um bom desenvolvedor (que saiba lidar com códigos).

Já existem hoje empresas especializadas em converter fluxos de ferramentas, para código, justamente porque chega um ponto onde a ferramenta não resolve mais, e passa a se tornar um problema a mais.

Meus sistemas são antigos, a IA consegue conversar com eles ou preciso trocar tudo?

A variedade de sistemas nas empresas é gigante! Alguns se repetem mais, como TOTVS, SAP, Sienge, Prevision, CV CRM, mas existem milhares de outros ERPs e CRMs menores em uso nas empresas. Pensar que é preciso abandonar o que se usa (por anos) em troca de um novo sistema, seria bem traumático.

Caso seu sistema seja fechado a integrações, essa é a hora de conversar seriamente com seu fornecedor. Se o sistema é web, teoricamente ele já tem uma API, talvez só precise ser “organizada” e documentada para permitir que outros acessem.

Pensando em IA na construção civil, os produtos Sienge por exemplo são bem integráveis, e permitem extrair dados, integrar com Agentes de IA, implementar automações e tudo mais.

Quais processos são os melhores para automação com IA?

Costumo dizer que são os processos que acontecem dezenas de vezes ao mês, ou que tomam um grande volume de horas, ou onde o erro custa caro, e que seguem um padrão (mesmo que com alguma variação).

Na construção civil por exemplo, a geração de orçamentos seria um candidato perfeito. A empresa faz um grande volume de orçamentos por mês para fechar alguns contratos, cada um consome entre 8 e 15 horas de um engenheiro sênior copiando dados de projetos anteriores, e os erros de precificação d comprometem a margem ou fazem a empresa perder o contrato. Isso toma tempo valioso de profissionais caros e tem alto risco financeiro.

Observe quais processos manuais repetitivo que consomem 40 horas ou mais por mês, e tente mensurar o custo. Verifique se os dados necessários nestes processos existem em algum formato digital, mesmo que bagunçado (planilhas, PDFs, sistemas). Se falhar nestes processos a perda seria grande? E se incluir uma etapa com muita inteligência nesse processo, teria um grande ganho de resultado final?

É importante também entender que implantar IA em um processo, pode sugerir mudanças, adaptações. Se sua liderança acha que IA vai resolver tudo sozinha sem mudança de processo, você tem um possível problema.

Qual a diferença de um agente de IA e de um workflow?

Podemos pensar o workflow como uma receita de bolo, uma atividade com entradas e etapas pré-definidas, e um resultado esperado. Um exemplo seria requisição de material padrão, onde o sistema recebe solicitação de cimento, verifica estoque central, se tem disponível reserva e gera nota de transferência, se não tem dispara pedido de compra. Sempre essa sequência fixa.

O agente é com quem o usuário conversa, que pode ter um ou vários workflows, e ele decide quando chamar e quais entradas passar. 

Um exemplo seria o agente receber a solicitação do usuário "preciso validar a medição da obra do cliente construtora ABC de dezembro". Então o agente decide buscar o contrato, mas identifica que teve aditivo em novembro alterando escopo, percebe que alguns itens estão com avanço físico acima do previsto no cronograma original, então consulta histórico da obra nos últimos 3 meses, vê que houve aceleração acordada verbalmente com o engenheiro, chama então o workflow de validação ajustado e gera relatório explicando as variações com justificativa técnica. 

O agente então tem acesso a vários dados da empresa, dos sistemas, pode disparar workflows, e pode conversar com os colaboradores usando o conhecimento que foi adicionado nele.

Quando faz sentido usar agentes autônomos em vez de automações tradicionais?

Automação tradicional (tipo Zapier, RPA) funciona quando a lógica é "se isso, então aquilo", em fluxos mais lineares, determinísticos, sem ambiguidade e sem adição de inteligência. Agentes autônomos entram quando você precisa de interpretação, contexto e tomada de decisão baseada em múltiplas variáveis não estruturadas.

Um exemplo seria gerar uma planilha padrão de orçamento, onde você automatiza com regras fixas (metragem × custo/m² + materiais da tabela = valor total). Mas quando entra "terreno em aclive", "cliente quer acabamento premium", "projeto similar teve problema com fornecedor X", "prazo apertado exige equipe maior", isso precisa que o agente entenda o contexto, consulte um histórico de obras similares, pondere variáveis e ajuste a proposta (tal como você faria).

Na construção, criar uma planilha de orçamento é automação tradicional, mas analisar o memorial descritivo, identificar especificidades do projeto, buscar preços atualizados de fornecedores, ajustar com base em projetos similares anteriores e gerar narrativa explicando as premissas, isso é agente. 

O agente então faz mais sentido quando a complexidade aumenta e o resultado precisa ser de alta qualidade.

Onde a IA realmente ajuda na construção civil hoje?

Ela está realmente ajudando muito mais no back-office administrativo do que no canteiro de obras. Isso porque é onde empresas médias têm mais desafios, e o retorno do investimento é mais mensurável. É onde fica mais fácil ver os resultados, nos processos do dia-a-dia.

Três casos de uso com resultados comprovados atualmente são:

• Orçamentação e propostas: automatizar parte do processo e incluir IA reduz muito o tempo de geração de orçamentos, permitindo fazer ao menos 3x mais propostas com mesma equipe, além de melhorar a precisão porque usa dados reais de projetos anteriores ao invés de "copiar última planilha e ajustar". De acordo com o estudo, MRV, Direcional e Eztec automatizaram a geração de orçamentos, reduzindo o tempo de 8-15h para 30-45min;
• Processamento de documentação: medições, contratos, licenças, laudos, aprovações, onde a IA juntamente com OCR consegue extrair dados, classificar documentos, alertar de prazos críticos, validar conformidade, dando mais velocidade nas operações;
• Consolidação financeira e controle de obras: uma construtora média pode gerenciar as vezes 5 ou 10 obras simultâneas, cada uma com orçamento próprio, cronograma, fornecedores, e consolidar isso manualmente consome muito tempo. A IA pode acompanhar dados de diversas fontes, sistemas e planilhas, dando suporte nas atividades e gerando alertas quando algo sair do esperado.

Segundo o estudo, a Cury Construtora implementou IA para back-office e teve 90% de redução em custos operacionais com ROI em meses, o que é realmente surpreendente, um grande caso de sucesso.

A integração BIM/ERP é possível, mas altamente complexa. É melhor começar com processos administrativos mais simples primeiro, para se familiarizar com a tecnologia, entender as limitações e então avançar para estas maiores.

O que empresas médias precisam fazer agora para não ficar para trás em IA?

Quando falamos em tecnologia, é bem comum ter empresas que começam a usar as tecnologias logo quando surgem, mas também aquelas que são as últimas a chegar, perdendo aquela vantagem competitiva da velocidade, e adotando só o que as demais já estão fazendo.

Um erro fatal pode ser esperar até "ter certeza" ou até "tecnologia ficar mais madura". Empresas que entraram em cloud computing em 2015 achando "muito cedo" ficaram 5 anos atrás de quem entrou em 2012, e a distância só aumentou. Quando a pandemia chegou muitas sofreram pra adaptar para o trabalho remoto.

A IA Generativa em 2026 já está madura o suficiente para gerar ROI real, e o melhor momento de agir é literalmente agora! 
Recomendo então adotar sim, de forma inteligente, não desesperada. 

• Passo 1: identificar seu processo mais doloroso, que consome 40 horas ou mais por mês, custa dinheiro mensurável e tem dados digitais, qualquer coisa onde você pensa “se eu pudesse contrataria mais 2 pessoas só pra isso
• Passo 2: começar pequeno, com um projeto piloto de poucas semanas focado em um subprocesso específico deste processo maior. 
• Passo 3: se o piloto funcionar, escale enquanto constrói expertise interna. Comece com parceiro externo que implementa e treina seu time para o que precisa ser feito.

Não tente automatizar tudo de uma vez, pegue "geração de orçamentos para reformas residenciais" antes de "todos os tipos de projeto da construtora", ou "processamento de medições de uma obra piloto" antes de "todas as 12 obras simultâneas". Tente observar o resultado real, com horas economizadas, erros reduzidos ou propostas ganhas.

Uma sugestão também pode ser começar pelo atendimento, interno (RH por exemplo) ou externo, usando Agento pra isso.

Quanto custa implementar IA na construção civil e médias empresas?

O custo irá depender do nível de maturidade da empresa e das dores que quer resolver. Começar a usar o GPT ou Claude em um plano pago corporativo irá custar cerca de US$ 30 por mês, e é o passo inicial mesmo.

Pensando já em projetos robustos, que envolvam acesso aos dados, Agentes, Workflows e automações mais intensas, podemos pensar em dois momentos.

Projeto piloto (de 2 a 3 meses):

• Discovery e mapeamento: cerca de 10k
• Desenvolvimento workflow/agente inicial: entre 40k e 80k
• Integração com sistemas: entre 10k e 30k
• Total: entre 60k e 120k

Implementação detalhada (de 6 a 9 meses):

• Implementar outros 3 ou 4 workflows principais: entre 90k e 180k

Retainer mensal (pós-implementação):

• Manutenção, suporte e otimizações: entre 3k e 10k por mês

Então o ROI típico seria algo entre 12 e 18 meses para projetos administrativos, e entre 18 e 24 meses para integrações mais complexas.

Um cálculo simples: se seu processo consome 100 h/mês × R$ 80/h = R$ 96K/ano de custo. Investindo em um projeto de R$ 150K, seria um payback em cerca de 18 meses.

Checklist: sua empresa está pronta pra IA?

Algumas empresas estão pouco digitalizadas e operam de uma forma muito “instintiva” , o que dificultaria a implantação com sucesso de IA. Outras já estão mais organizadas e preparadas.

Sendo objetivo, conte quantas perguntas você responde com sim:

• Processos mapeados: Você consegue descrever seus 3 processos mais caros/demorados?
• Dados digitais: Seus dados estão em formato digital (mesmo que em planilhas)?
• Volume suficiente: O processo acontece 20+ vezes por mês?
• Custo mensurável: Você sabe quanto custa em horas/reais por mês?
• Liderança alinhada: Sua diretoria entende que IA complementa humanos, não substitui?
• Budget disponível: Há entre 60k e 120K disponíveis para projeto piloto?

Totalizando:

• 5-6: A empresa está pronta para começar. Agende uma consultoria gratuita conosco!
• 3-4: Vocês estão no caminho certo;
• 0-2: Comece mapeando seus processos primeiro e organizando as informações.

Mas e se ...?

Pensando nas objeções comuns e na realidade com base nos estudos.

"Minha equipe vai resistir à mudança" 
Realidade: 69% dos gestores citam resistência cultural como desafio (Bain 2024). Solução: Comece com processo que a equipe ODEIA fazer (reconciliação manual, por exemplo). Quando veem a IA fazendo a parte chata e eles focando na estratégica, abraçam. 

"E se a IA errar em algo crítico?"
Realidade: IA erra sim, por isso abordagem hybrid funciona melhor. Solução: Implemente "circuit breakers" - humano valida decisões críticas. IA sugere, humano aprova. 

"Meus concorrentes já devem estar usando, estou atrasado" 
Realidade: Apenas 28,9% das construtoras adotam IA institucionalmente. Solução: Você não está atrasado, está no timing perfeito - tecnologia madura, mercado ainda learning.

"Meu setor é muito específico, soluções genéricas não servem"
Realidade: 82% das construtoras enfrentam escassez de mão de obra (2025), forçando automação setorial específica.
Solução: É verdade que construção tem especificidades (BIM, medições, licenças), mas 70% dos processos administrativos são comuns. Customize o necessário, aproveite o genérico no resto.

Conclusão

Estamos vivendo novos tempos de grandes mudanças, e a IA faz parte disso tudo.  Se por um lado muitos dizem que existe uma bolha da IA, e que a qualquer momento essa bolha pode estourar, por outro já existem usos bem objetivos dessa tecnologia, casos bem documentados e comprovados de retorno de investimento, que mostram que a tecnologia pode (e deve) ser usada para maximizar os resultados das empresas.

Evite o glamour, fuja de quem prega que a IA já substitui os humanos nas empresas, e foque nos casos de usos mais pé no chão, para que você tenha sucesso também nessa adoção.

E se precisar de um parceiro qualificado para estes desafios, conte conosco!