A aplicação de IA no planejamento e na gestão de projetos na construção civil é frequentemente apresentada como um caminho para maior previsibilidade e melhor alinhamento entre o desempenho dos projetos e os resultados financeiros. No entanto, muitas empresas ainda não possuem a maturidade de dados e a base estrutural necessárias para escalar essas ferramentas. Antes de investir mais, os líderes devem avaliar o nível de prontidão de sua organização, de seus dados e de seu modelo operacional.
A IA tornou‑se um tema recorrente na agenda das lideranças do setor de construção. Conselhos querem saber se ela pode melhorar margens e a confiabilidade das previsões. Proprietários acreditam que ela trará maior previsibilidade à entrega e permitirá identificar riscos mais cedo no ciclo de execução. Ao mesmo tempo, há inúmeros fornecedores de software afirmando conseguir responder a essas questões por meio de plataformas de gestão de projetos com IA integrada.
Ao mesmo tempo, essa indústria opera sob margens mais apertadas, maior escrutínio sobre o capital investido e restrições persistentes de mão de obra. Mesmo um pequeno desvio no cronograma pode gerar efeitos em cadeia, resultando em lacunas de fluxo de caixa, aumento de custos, disputas de escopo e tensões com as partes interessadas.
Ferramentas de gestão de projetos e planejamento habilitadas por IA prometem maior visibilidade sobre essas dinâmicas, mas sua implementação não é tão simples quanto apenas adicionar uma nova plataforma à pilha de TI. Muitas empresas ainda não pararam para avaliar se seus sistemas, dados e processos operacionais são capazes de sustentar essas ferramentas em escala.
“A maioria das empresas ainda está lidando com desafios fundamentais relacionados a dados e integração”, afirmou Zac Taylor, sócio de Serviços de Modernização Tecnológica da Grant Thornton Advisors LLC. “Antes de conseguirem escalar a IA no planejamento, elas precisam entender quais dados possuem, quão confiáveis eles são e como os sistemas se conectam. Poucas empresas estão adotando essas etapas antes de partir para a escolha de ferramentas.”
Para extrair valor real do uso de IA no planejamento e na gestão de projetos, líderes do setor de construção precisam começar com perguntas mais disciplinadas, não sobre a rapidez com que a IA pode ser implementada, mas sobre se a organização está estruturalmente preparada para utilizá‑la de forma sustentável ao longo do tempo.
Antes de avaliar ferramentas, líderes da construção precisam ter clareza sobre qual problema esperam que o planejamento habilitado por IA resolva. Muitos líderes do setor de construção inicialmente concentram seus esforços em eficiência: automatizar atualizações para os proprietários, resumir relatórios de campo ou reduzir conciliações manuais dentro dos controles de projetos. No entanto, no planejamento, o maior potencial da IA está na previsibilidade.
“Sim, ferramentas habilitadas por IA aceleram muitas tarefas, mas o verdadeiro valor está na gestão proativa de riscos: identificar riscos mais cedo no ciclo de vida de um projeto, conectar esses riscos à exposição financeira e ajustar o curso”, afirmou Kelsey Chisholm, Sócia da Grant Thornton | Stax. Para alcançar esse nível de insight a partir de uma plataforma de IA, lideranças da indústria precisam primeiro delimitar e definir completamente o caso de uso, além de testar suas intenções fazendo perguntas como:
Cada objetivo exige diferentes insumos de dados, partes interessadas e métricas de sucesso. Chisholm também observou que as empresas frequentemente abordam a IA no nível do projeto, quando é mais vantajoso aplicar os casos de uso em nível de portfólio.
Essa mudança da otimização de projetos individuais para o aprendizado em nível de portfólio amplia o escopo do alinhamento da liderança. Se o objetivo for maior previsibilidade do cronograma, o COO deve definir o que constitui risco. Se o objetivo for maior credibilidade das previsões, os líderes financeiros precisam determinar como os sinais do cronograma se traduzem em impacto de custos e projeções de fluxo de caixa.
“Usar dados de todo o portfólio permite que as empresas comparem padrões, identifiquem problemas sistêmicos e aprimorem o planejamento ou as propostas”, disse Chisholm.
“As equipes precisam começar definindo sua necessidade de negócio e, em seguida, analisar os dados existentes que podem sustentá‑la, e os insights que podem ser extraídos deles”, acrescentou Taylor.
Para o planejamento e a gestão de projetos habilitados por IA, a maturidade de dados é fundamental. Modelos preditivos dependem de codificação consistente das atividades e de dados comparáveis entre projetos e sistemas. Muitas empresas, segundo Taylor, avançam para a adoção de IA antes de resolver questões relacionadas à gestão de dados mestres. Sem dados históricos confiáveis, os modelos preditivos não conseguem identificar padrões que melhorem o planejamento futuro.
“Sem dados precisos ou completos, não é possível confiar nos insights. Você até obterá respostas, mas muitas vezes serão falsos indícios ou falsos positivos”, afirmou Taylor. “E sem insights confiáveis do passado, torna‑se difícil evitar atrasos ou problemas em novos projetos.”
“Em muitas empresas, os dados de campo estão em uma plataforma, os dados financeiros em outra e o controle de materiais em uma terceira”, acrescentou Chisholm. “Esses sistemas podem não se reconciliar automaticamente. Se uma região codifica o trabalho de forma diferente de outra, ou se o progresso em campo é registrado de maneira inconsistente, o modelo não conseguirá reconhecer padrões.”
Além disso, mesmo quando a qualidade dos dados parece adequada em um ambiente piloto, a escalabilidade pode introduzir inconsistências. “Para ilustrar como isso acontece, uma empresa pode testar uma ferramenta de IA em um único projeto, no qual os cronogramas são atualizados de forma consistente e os relatórios são padronizados, e os resultados parecem promissores.
Mas quando o mesmo modelo é aplicado em todo o portfólio, onde os projetos acompanham o progresso e estruturam cronogramas de maneiras diferentes, ele falha”, disse Taylor. “O ROI observado em pequenos pilotos não se materializou em escala porque a base de dados simplesmente não existia.” A prontidão para IA exige mais do que alguns meses de projetos piloto. Ela requer avaliar se:
“Construir maturidade de dados, padronizar insumos e validar insights preditivos em todo o portfólio é um esforço de longo prazo e contínuo, não uma transformação rápida”, afirmou Chisholm.
Se ferramentas de planejamento e gestão de projetos habilitadas por IA gerarão insights capazes de mudar resultados depende de como a organização está estruturada para interpretá‑los e reagir a eles. “Modelos de IA exigem interação contínua, validação e refinamento. Alguém precisa avaliar se um risco sinalizado reflete uma interrupção temporária, uma inconsistência de dados ou um problema sistêmico”, afirmou Chisholm.
As empresas de construção já possuem ritmos de governança estabelecidos: reuniões semanais de coordenação de projetos, revisões mensais de previsões e discussões trimestrais de risco em nível de portfólio. A questão é se os outputs da IA entram nessas conversas ou permanecem restritos a um dashboard consultado por poucos tomadores de decisão. “Pense na IA como um analista”, disse Chisholm. “Ela sinaliza riscos. Os humanos tomam decisões.”
A força de trabalho intensiva em campo do setor de construção torna a operacionalização da IA mais desafiadora. A adoção não se resume ao treinamento em uma ferramenta: trata‑se de redefinir como as conversas sobre risco acontecem.
Incorporar a IA ao modelo operacional pode exigir a revisão das agendas de reuniões para incluir avaliações prospectivas de probabilidade, em vez de apenas atualizações retrospectivas do status dos projetos. Em outros casos, pode significar conectar indicadores de risco de cronograma diretamente aos processos de previsão, de modo que os insights gerem conversas sobre capital — e não apenas atualizações de projeto.
“É aqui que muitas iniciativas travam. Não por causa da tecnologia em si, mas porque a estrutura da organização não está pronta”, disse Taylor. “Líderes que buscam valor em nível corporativo a partir de seus investimentos em IA precisam garantir que os insights preditivos estejam incorporados ao modelo operacional.”
Ferramentas de gestão de projetos e planejamento habilitadas por IA podem melhorar a forma como empresas de construção antecipam riscos, conectam a execução dos projetos aos resultados financeiros e gerenciam o desempenho do portfólio, mas apenas se houver prontidão estrutural e de dados.
Antes de buscar ferramentas específicas, líderes do setor de construção devem:
“A IA pode melhorar a visibilidade e a capacidade de antecipação”, afirmou Taylor. “Mas a resiliência não vem da ferramenta em si. Ela vem de ter os dados, a estrutura e a disciplina corretos para tomar decisões de negócios mais bem informadas.”
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