Por muito tempo, a inteligência artificial foi tratada como um assunto de painel de evento, um tópico interessante para discutir no café, mas distante da rotina de quem lida com cronograma, orçamento e canteiro de obras. Esse cenário mudou. Nos projetos de capital e infraestrutura, a IA saiu da categoria de novidade e passou a ocupar um lugar concreto nas decisões diárias de planejamento, execução e controle. 

Essa mudança não aconteceu da noite para o dia. Ela é resultado do acúmulo de dados de anos de projetos, do amadurecimento das ferramentas digitais e, principalmente, da pressão real que empresas de mineração, energia, óleo e gás, química e infraestrutura enfrentam para reduzir estouros de orçamento e atrasos crônicos. 

Por que a inteligência artificial ganhou espaço nos projetos de capital 

Projetos de capital são, por natureza, complexos. Envolvem múltiplos contratos, equipes de diferentes empresas, milhares de documentos técnicos e decisões que impactam anos de operação futura. Um levantamento da Accenture mostra a dimensão desse desafio: 9 em cada 10 projetos de construção sofrem estouro de custo, muitas vezes chegando a 50% acima do orçamento original. A mesma análise aponta que 11% de cada dólar investido em projetos de grande escala é desperdiçado por falhas de performance, e que quase metade dos dados de acompanhamento desses projetos ainda é registrada em papel ou planilhas, longe de qualquer padrão digital. No conjunto, 92% dos projetos de capital não conseguem cumprir os compromissos originais de prazo e orçamento. 

Esses números explicam por que o setor está olhando para a inteligência artificial com outros olhos. Ela deixou de ser uma aposta especulativa e passou a ser vista como resposta prática a um problema que já custa bilhões todos os anos. 

Diante desse histórico, a inteligência artificial passou a ser vista como uma ferramenta de gestão de risco dentro do projeto, com aplicação direta no dia a dia da operação. Modelos preditivos ajudam a identificar desvios de cronograma antes que eles se tornem crise. Algoritmos de análise de dados cruzam informações de contratos, produtividade e suprimentos para apontar gargalos com semanas de antecedência. Sistemas de IA generativa organizam documentação técnica, resumem relatórios extensos e aceleram a comunicação entre engenharia, suprimentos e construção. 

De ferramenta experimental a parte do processo 

A diferença entre “usar IA” e “ter a IA incorporada ao projeto” está na forma como ela é aplicada. Quando a tecnologia funciona como um piloto isolado, testado em um único módulo ou por uma equipe específica, o impacto fica limitado. Quando ela é integrada aos processos de planejamento, ao controle de custos, à gestão de contratos e ao acompanhamento físico da obra, o resultado é outro. 

Empresas que avançaram nessa integração relatam ganhos concretos: menos retrabalho, decisões mais rápidas baseadas em dados atualizados e maior previsibilidade em fases críticas como FEL (Front End Loading) e execução. A IA deixa de ser um projeto paralelo de inovação e passa a compor a rotina de portfólio, cronograma e orçamento, lado a lado com metodologias já consolidadas como AWP, Lean e gestão integrada de contratos e mais. 

Os pilares que sustentam essa transição 

Para que a inteligência artificial realmente se torne parte estrutural de um projeto de capital, alguns elementos costumam aparecer em conjunto: 

• Qualidade e governança de dados: Sem informação organizada e confiável, nenhum modelo de IA gera valor real. 

• Processos padronizados: A tecnologia amplia o que já funciona bem, mas não corrige, sozinha, um processo mal estruturado. 

• Times capacitados: A adoção de IA exige que engenheiros, gestores de contrato e equipes de campo entendam como interpretar e usar as recomendações geradas pelos sistemas. 

• Governança colaborativa: Decisões que envolvem IA em projetos de capital precisam de transparência entre contratante, contratada e demais parceiros do empreendimento. 

Vale destacar que nenhum desses pilares funciona isolado, e é aí que a conexão entre pessoas e dados se torna a base de tudo, não uma consequência da adoção de IA. Projetos de capital reúnem contratante, contratadas, fornecedores e consultorias trabalhando com sistemas diferentes e interesses nem sempre alinhados. Sem essa conexão prévia, o problema não é resolvido, apenas faz a fragmentação acontecer mais rápido, processando dados espalhados e decisões tomadas com informação incompleta em uma velocidade maior.  

O mesmo vale para a relação entre humanos e tecnologia: os melhores resultados aparecem quando engenheiros e gestores usam as recomendações da IA como ponto de partida para a discussão, apoiados em times já conectados, e não como uma resposta pronta que substitui a leitura de contexto de quem conhece o projeto. A IA amplia o que já funciona bem entre pessoas e dados. Ela não cria essa conexão sozinha. 

Se a dúvida agora é por onde começar na prática, vale conferir o episódio #104 do VerumCast (uma produção de Verum Partners, Part of Accenture), “Por onde começar a aplicar Inteligência Artificial nos projetos?“. Nele, especialistas da Nova IA Club detalham um caminho concreto para sair da experimentação, desde mapear o problema real antes de escolher a ferramenta até criar rituais de aprendizagem contínua com os times envolvidos. 

O que isso muda na prática para quem gerencia projetos de capital 

Gestores de portfólio ganham visibilidade antecipada sobre riscos de custo e prazo. Equipes de engenharia reduzem tempo gasto em tarefas repetitivas de análise documental. Áreas de suprimentos conseguem prever gargalos na cadeia com mais precisão. E a liderança executiva passa a tomar decisões estratégicas apoiada em cenários simulados, com uma leitura de futuro que os relatórios retrospectivos não davam. 

Esse é o ponto central da mudança de cultura que vem acontecendo no setor. Além disso, vale reforçar que a inteligência artificial não substitui a experiência técnica acumulada em décadas de projetos complexos, mas ela potencializa essa experiência com velocidade e capacidade de processamento de dados que nenhuma equipe consegue replicar manualmente. 

O próximo passo é a maturidade, não a experimentação 

O mercado de projetos de capital e infraestrutura já passou pela fase de testar a IA em provas de conceito isoladas. Agora, a discussão é sobre maturidade: como estruturar dados, processos e equipes para que a tecnologia funcione de forma consistente em todas as fases do ciclo de vida do projeto, da viabilidade até a entrega operacional. 

Empresas que conectam pessoas, dados e inteligência artificial em torno de um mesmo objetivo tendem a sair na frente em previsibilidade, eficiência e controle de custos, mais do que empresas que apenas acumulam ferramentas sem resolver a fragmentação entre suas áreas. É essa mudança de mentalidade que vai separar, nos próximos anos, os projetos de capital que entregam resultado dos que continuam presos aos mesmos desafios de sempre.