
Inteligência artificial no ambiente construído aplica algoritmos e machine learning em múltiplas frentes. Em projeto, copilots BIM e IA generativa aceleram documentação, sugerem soluções de compatibilização, geram quantitativos e auxiliam padronização de tipologias (especialmente em habitação). Em planejamento de obras, algoritmos otimizam cronogramas, alocação de recursos, sequenciamento de atividades e previsão de atrasos, analisando dados históricos, condições climáticas, disponibilidade de materiais e equipes. Em operação condominial, assistentes de IA respondem dúvidas (2ª via, regras, horários), fazem triagem de ocorrências, encaminham para fornecedores e analisam inadimplência e gastos.
No Brasil, isso endereça gargalos práticos: pouca padronização, alto retrabalho, custo de coordenação entre disciplinas, atrasos estruturais e alto volume de solicitações em condomínios. A tecnologia está sendo adotada em projetos e plataformas, especialmente relevante em contextos onde automação e otimização podem gerar ganhos significativos de eficiência.
O sinal de mudança é a migração de ferramentas apenas 'desenhistas' para ferramentas 'orquestradoras' do processo, aproximando projeto, orçamento e planejamento, e mudando o 'custo de coordenação' da vida coletiva — mas exige transparência e cuidado com vieses e dados, especialmente relevante em contextos onde IA toma decisões que afetam projeto, construção e operação.
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