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Inteligência artificial na Construção Civil: tendências de digitalização para o setor
Resumo IA na Construção Civil em 3 minutos
- A Inteligência Artificial na Construção Civil já é uma realidade e se torna mais acessível e efetiva a cada dia, sendo uma aliada para aumentar a produtividade e reduzir o tempo gasto com atividades repetitivas.
- A IA pode aumentar os lucros do setor em aproximadamente 71% até 2035
- A IA pode ser aplicada em diversas áreas da construção, como prospecção de terrenos, desenvolvimento imobiliário, planejamento de projetos, redução de custos com manutenção, comportamento dos clientes, entre outros.
- A inteligência artificial na Construção Civil traz benefícios como precisão nas medições, controle de qualidade e prevenção de acidentes
- Apesar dos benefícios, o investimento em IA na Construção Civil ainda é inferior a outros setores, deixando espaço para ganhos significativos para quem adotar a inovação de forma estratégica desde agora.
A Inteligência Artificial na Construção Civil já é uma realidade: de acordo com o Termômetro Falconi, seu uso mais que dobrou no setor, saltando de 15% em 2023, ano da primeira edição, para 38% em 2025.
Longe de substituir os profissionais, ela tem se mostrado é uma verdadeira aliada para torná-los mais produtivos: empresas com alto grau de adoção registram ganhos de até 15% em produtividade e redução de 30% no tempo gasto com atividades repetitivas, segundo um estudo da Capgemini.
Ainda que muitos a conheçam por aplicações em redes sociais, assistentes virtuais e serviços digitais, o potencial da IA no setor é muito maior. Do planejamento ao pós-venda, ela pode reduzir custos, aumentar a segurança e acelerar decisões estratégicas.
Apesar de todos os benefícios, o investimento em IA na Construção Civil e Mercado Imobiliário ainda é inferior ao de outros setores, o que pode ser uma ótima notícia para quem adotar a inovação de forma estratégica desde agora, já que deixa espaço para ganhos significativos.
Segundo André Medina, gerente de inovação da Andrade Gutierrez, “a tecnologia pode ser um grande diferencial para as construtoras. Com a IA, conseguimos ter mais precisão nas medições, controle de qualidade mais efetivo e até mesmo prevenir acidentes”.
Diversos estudos têm mostrado isso, inclusive que a inteligência artificial tem potencial para aumentar os lucros da Indústria da Construção em aproximadamente 71% até 2035. Ou seja, as empresas devem começar a enxergar isso para não ficarem para trás.
No entanto, antes de começar a adotar a tecnologia nos projetos e nas obras, é preciso saber o que fazer com este recurso para não desperdiçar dinheiro. Por isso, neste artigo, você vai ver mais sobre o conceito, categorias e desafios em nosso setor, além de conferir exemplos e quais são as principais tendências da IA na Engenharia Civil.
Acompanhe!
O que é a IA: definições e funcionamento
A Inteligência Artificial (IA) é o campo da ciência da computação voltado para criar sistemas capazes de simular habilidades humanas como raciocinar, aprender, reconhecer padrões, compreender a linguagem e tomar decisões.
Na prática, trata-se de uma combinação de tecnologias que permitem a um computador processar grandes volumes de dados, interpretar informações complexas e gerar respostas, previsões ou ações automáticas.
Segundo Magno Maciel, CTO do Dashplan, a IA é um fenômeno transformacional que já existe desde a década de 1950, mas ganhou escala recentemente por ter sido “produtizada”, ou seja, incorporada em ferramentas acessíveis para o uso diário.
Os resultados dessa prática já têm se mostrado visíveis. Empresas que utilizam IA de forma estruturada alcançam ganhos expressivos, com aumento médio de 40% na qualidade e 25% na velocidade das entregas, segundo estudo da Harvard Business School.
Os pilares para o funcionamento da IA
Para entregar resultados consistentes, a IA se apoia em três elementos fundamentais:
- Capacidade de processamento: hardware e infraestrutura capazes de lidar com grandes volumes de dados em alta velocidade.
- Trabalho com Big Data: coleta, armazenamento e análise de dados estruturados e não estruturados, que incluem textos, imagens, vídeos e sinais de sensores.
- Modelos de dados: estruturas matemáticas e estatísticas que interpretam e atribuem significado às informações, permitindo a geração de insights e previsões.
Esse ecossistema tecnológico é composto por várias especialidades, como Machine Learning, Redes Neurais Artificiais, Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Robótica e Sistemas Especialistas. Cada uma delas atua em um ponto do processo de transformar dados brutos em conhecimento aplicável.
Esse fluxo funciona basicamente assim: dados → informações → conhecimento.
Dados brutos, coletados de diferentes fontes, são processados e contextualizados, transformando-se em informações relevantes. Em seguida, algoritmos e modelos avançados convertem essas informações em conhecimento acionável para decisões estratégicas.
No futuro próximo, como destacou Magno Maciel, grande parte das interações digitais será mediada por IA generativa. Não será mais necessário “procurar” dados: será possível conversar com eles. Essa mudança vai impulsionar a hiperpersonalização em escala, substituindo comunicações genéricas por interações sob medida para cada perfil de cliente ou situação.
A importância dos dados
São muitas as possibilidades, porém, é importante ressaltar que as oportunidades se concentram, sobretudo, na capacidade de análise de dados. Afinal, a atividade de construir envolve alta complexidade e ciclo longo de duração, o que eleva os riscos e reduz a previsibilidade.
“As ferramentas digitais, de modo geral, vêm auxiliando, e muito, no planejamento e gestão de cada etapa das obras, otimizando tempo e recursos”, analisa o diretor técnico da MBigucci, Milton Bigucci Junior.
Segundo ele, sua construtora utiliza um conjunto de ferramentas tecnológicas visando maximizar a eficiência. Entre eles, softwares para acompanhamento de cronograma e de controle de custos, bem como para gestão da qualidade.
Já a Andrade Gutierrez utiliza soluções de inteligência artificial para a integração e interpretação de dados de investigações geofísicas com dados geológicos e geomecânicos.
“Utilizamos a IA também em soluções de visão computacional para reconhecimento de face e detecção de EPIs. Na área corporativa, a IA está presente em softwares de compliance, gestão de pessoas e tributário”, conta André Medina.
IA além do ChatGPT
Muita gente ainda resume a Inteligência Artificial a tecnologias como o ChatGPT. No entanto, embora essa ferramenta tenha realmente popularizado o tema, a IA hoje em dia já vai muito além dos chatbots conversacionais.
A IA na Construção Civil já está presente em motores de recomendação, sistemas de previsão, análises de imagens, controle de processos industriais, gestão financeira e em mais diversas aplicações que operam de forma invisível para o usuário final.
Essa abrangência é o que a torna um recurso estratégico: quando integrada à gestão de dados e conhecimento, ela transforma a forma como empresas operam, decidem e inovam, tendo potencial para, quando bem aplicada, mudar consideravelmente o rumo da empresa.
As principais subdivisões da Inteligência Artificial
Quando falamos em IA, muitas pessoas pensam que o termo se refere apenas a uma tecnologia universal, mas existem subdivisões. Uma delas é o Machine Learning (Aprendizado de Máquina), que possibilita a um software aprender por conta própria, ao analisar interações dos usuários, como explicamos acima.
Outra subdivisão é o Processamento de Linguagem Natural (PLN), ou seja, a capacidade do computador de entender o que falamos e nossa intenção ao utilizar determinadas palavras. Após analisar essa interação, o sistema pode performar uma ação, como ligar para alguém, ou simplesmente responder a uma pergunta, imitando uma conversa com um humano.
Há ainda outra categoria que hoje em dia já é muito comum, sobretudo devido às mídias sociais, que é o reconhecimento de imagem. O Facebook, por exemplo, foi uma das primeiras ferramentas a conseguir identificar quem são as pessoas em uma foto
Agora que você já entendeu o que é e como funciona a Inteligência Artificial, você consegue pensar em alguma maneira de como isso pode ser aplicado na Construção Civil e na gestão de uma obra?
O que é e como aplicar inteligência artificial na Construção Civil?
De acordo com uma pesquisa da McKinsey, as empresas que investem na tecnologia têm 50% mais chances de lucrar, desde que já utilizem programas para coletar e processar dados, como soluções de cloud computing e de análises gerenciais.
Isso porque a aplicação da Inteligência Artificial na Construção Civil vai muito além de automatizar tarefas. Hoje, a tecnologia atua desde a análise de viabilidade de terrenos até a operação pós-entrega, fornecendo suporte em decisões estratégicas e operacionais com base em grandes volumes de dados.
Alguns exemplos mostram esse avanço:
- A inteligência artificial registra reuniões presenciais no canteiro por áudio, transcreve automaticamente e organiza os principais pontos discutidos em um resumo claro, eliminando a necessidade de anotações manuais.
- A IA no WhatsApp responde informações atualizadas sobre medições, evolução física, atrasos e início de atividades da obra, além de gerar relatórios completos em PDF ou Excel.
- A partir de dados simples como tipo, padrão, estado e área, a IA executa o orçamento paramétrico, calculando estimativas de custo por m², valor total e por etapa da obra.
- Ao fazer upload de arquivos PDF em softwares de gestão de projetos, a IA reconhece título, disciplina, pavimento, tipo de documento, cor e escala, preenchendo os campos de forma automática.
- Ferramentas de visão computacional identificam automaticamente riscos de segurança em canteiros de obras, como operários sem Equipamentos de Proteção Individual (EPIs), emitindo alertas em tempo real.
- Plataformas de análise preditiva processam cronogramas e históricos de execução para prever atrasos antes que eles ocorram, permitindo ajustes antecipados.
- Sistemas de IA generativa já conseguem interpretar plantas e modelos BIM para sugerir alterações de layout, estimar custos e até gerar listas de materiais otimizadas.
- Entre inúmeras outras soluções.
Essa nova geração de ferramentas e produtos utiliza integração com IoT, drones, câmeras 360°, sensores de consumo e softwares de gestão para criar uma visão completa da obra. O resultado é mais precisão no planejamento, maior segurança no canteiro e decisões mais rápidas e embasadas.
Porém, a CBIC reforça que para ser efetiva, a inteligência artificial precisa do ser humano. Da solicitação à revisão das informações, são humanos os responsáveis pela qualidade final e ética do que é produzido. Como apontou Rodrigo Badaró, conselheiro do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), “Você tem que ter a baliza ética que só o ser humano tem, a máquina quer te servir de qualquer forma, mas ela não tem o balizador moral, se você não souber pedir não adianta”.
Níveis de incorporação da IA na Construção Civil
Em qual nível de incorporação da IA você se encontra? De acordo com o Boston Consulting Group, 80% das empresas Fortune 500 têm funcionários ChatGPT diariamente.
Avançar na implementação dessa tecnologia se tornou uma necessidade para se manter à frente da concorrência e aumentar em média 25% da velocidade dos processos (Harvard Business School).
Para facilitar a compreensão, faça como o AI Expert Magno Maciel: imagine a jornada de incorporação da IA como uma viagem de avião, em que existem três posições de participação da tecnologia.
São elas:
1) Passageiro: IA atuando como observador
A IA pode analisar informações, identificar padrões e fornecer feedbacks sem tomar decisões diretas. No canteiro de obras, isso pode incluir o monitoramento de imagens capturadas por drones para detectar inconformidades, a revisão automática de modelos BIM com detecção de colisões e ajustes de compatibilização, além da geração de relatórios de reuniões técnicas com insights extraídos via IA generativa.
2) Co-piloto: IA com colaboração ativa
A IA passa a auxiliar de forma prática em decisões e execução de tarefas. Ferramentas nesse nível já fazem a priorização de fornecedores com base em prazos, custo e histórico de qualidade, consolidam dados de obra em dashboards interativos que simulam cenários e estimam impactos de mudanças, e sugerem sequências de execução para otimizar cronogramas.
Plataformas integradas também podem gerar scripts automáticos para acelerar orçamentações e análises de viabilidade.
3) Piloto automático: IA com controle autônomo
Nesse estágio, a IA gerencia processos de forma independente, tomando decisões em tempo real. Exemplos incluem a reprogramação automática de cronogramas diante de atrasos detectados, a liberação inteligente de pagamentos condicionada ao avanço físico da obra e a gestão de manutenção preditiva de equipamentos baseada em sensores IoT.
Alguns sistemas já integram atendimento ao cliente 24/7 com IA generativa, respondendo dúvidas, abrindo chamados e atualizando status de obras sem intervenção humana.
Está mais atrasado do que pensava? Não se preocupe! Confira a seguir alguns tipos de aplicação da IA na Construção Civil e aprenda novas formas de otimizar seu processo.
8 formas de aplicar inteligência artificial na Construção Civil
As possibilidades são muitas. Uma pesquisa da Abrainc (Associação Brasileira de Incorporadoras Imobiliárias) revela que 19% das empresas do setor imobiliário já utilizam alguma ferramenta de IA.
De acordo com André Medina, gerente de inovação da Andrade Gutierrez, “uma aplicação interessante é na gestão de recursos, para monitoramento e previsão de uso de materiais, mão-de-obra e equipamentos, ajudando a reduzir desperdícios e custos”.
Mas ainda existem diversas outras. A IA pode ser usada tanto no atendimento ao cliente, por meio dos conhecidos chatbots, quanto no canteiro de obras, fazendo alocação de recursos.
A ideia de aplicar IA na Construção Civil é de que a tecnologia utilize o volume de informações que são capturados e manipulados diariamente para proporcionar respostas preditivas, construir cenários e proporcionar mais confiança nos momentos de tomada de decisão.
Veja a seguir alguns exemplos práticos:
1. Prospecção de terrenos
A inteligência artificial pode ajudar as empresas que atuam com landbank, prática de compra de terrenos para incorporação imobiliária. Utilizando a tecnologia, é possível adicionar as informações do imóvel em um sistema, que vai criar possibilidades de projetos com ele.
Dessa forma, a empresa pode começar os estudos de viabilidade do projeto e as análises de retorno que teriam investindo naquele ou em outro terreno. Tudo isso é feito com mais agilidade do que no processo tradicional, com isso a empresa ganha tempo e aumenta suas possibilidades de fechamento de novos negócios.
2. Desenvolvimento imobiliário
Visualizar como será o projeto de uma área ou de um prédio inteiro é possível a partir da combinação de diversas variáveis. Isso permite que o design seja gerado a partir dos objetivos do projeto, sem que seja necessário envolver um grande número de profissionais ou que tenham que atuar por um longo período.
Foi assim que a Autodesk conseguiu otimizar o layout do projeto de sua sede, em Toronto, no Canadá. A equipe utilizou inteligência artificial para criar o layout do local e depois construir o espaço, utilizando variáveis que mostravam a incidência de sol, os ruídos que poderiam atrapalhar os times e como cada profissional ficaria posicionado no escritório.
A partir da visualização dessas possibilidades foi possível decidir qual o melhor layout para o ambiente.
3. Planejamento de projetos
No planejamento de projetos, a IA se destaca na criação de cronogramas detalhados e precisos. A análise de dados históricos, somada ao uso de algoritmos avançados, permite a criação de planos de ação que consideram variáveis complexas, como condições climáticas e logística de materiais.
A Pinnacle Infotech, por exemplo, utiliza IA para otimizar a logística de entrega de materiais, garantindo a disponibilidade no momento exato e evitando atrasos.
Em um esforço mais amplo para transformar sua estratégia de business intelligence (BI), a Pinnacle adotou o Amazon QuickSight, integrado ao Amazon S3 e outros serviços da AWS, para automatizar e melhorar a qualidade dos relatórios e das previsões.
O uso dessas tecnologias permite que a equipe identifique gargalos potenciais e simule diferentes cenários, oferecendo previsões sobre o impacto de variáveis inesperadas. Isso possibilita ajustes proativos, assegurando que os cronogramas sejam cumpridos e que o projeto avance sem interrupções.
4. Gestão de custos e orçamentos
A previsão de custos é uma área crítica onde a IA para gestão de projetos faz uma diferença significativa. Tradicionalmente, a estimativa de custos era um processo suscetível a erros humanos. Com a IA, as estimativas são baseadas em dados precisos, considerando padrões de mercado e tendências econômicas.
Ferramentas como o Doxel, que utiliza inteligência artificial e visão computacional, monitoram o progresso das obras de maneira contínua, inspecionando a qualidade do trabalho instalado e medindo as quantidades de materiais em tempo real.
Esse sistema permite que os gerentes de projeto reajam quase imediatamente a ineficiências detectadas, o que pode aumentar a produtividade em até 50% e ajudar a manter o projeto dentro do orçamento.
5. Condução da obra
Na condução da obra, a inteligência artificial pode ser usada de diversas maneiras, tanto na fase de planejamento, como no desenvolvimento e controle da obra, quanto no canteiro de obras, garantindo a segurança dos recursos humanos. Soluções que reúnem dados sobre as obras e apresentam gráficos de fácil visualização contribuem para o andamento da obra com maior agilidade e previsibilidade.
A segurança no canteiro de obras também pode ser otimizada quando a empresa se utiliza da inteligência artificial na Construção Civil com imagens de câmeras. Por meio do reconhecimento das imagens, feito pela tecnologia, o gestor consegue identificar as áreas e os cenários de risco, como por exemplo um operário sem o equipamento de segurança. No mesmo instante, o sistema emite um alerta.
Além de ser avisado em caso de cenários de risco, o gestor consegue avaliar a situação de forma macro, identificar outras possíveis falhas e definir processos de segurança para mitigar os riscos. Assim, a empresa reduz os acidentes e os processos trabalhistas causados por denúncias de falta de fiscalização e controle na obra, por exemplo.
Um exemplo de ferramenta que pode ser usada nesse contexto de obra é a plataforma Buildots. Ela utiliza câmeras de 360 graus acopladas em capacetes de segurança para capturar imagens do canteiro de obras, que são posteriormente analisadas por algoritmos de IA.
Essa análise permite que os gerentes de projeto comparem automaticamente o progresso real com os cronogramas planejados, identificando discrepâncias e potenciais atrasos. Esse tipo de monitoramento é essencial para garantir a precisão do cronograma, a eficiência operacional e a segurança no local de trabalho.
Há também a Smartvid.io, que utiliza IA para monitorar imagens e vídeos capturados nos canteiros de obras, identificando automaticamente riscos de segurança e não conformidades. Ao analisar dados visuais e integrá-los com outras fontes de dados, a plataforma alerta os gerentes de projeto sobre possíveis problemas antes que eles escalem, permitindo a aplicação de estratégias de mitigação em tempo real.
Além disso, a IA da Smartvid.io pode prever incidentes de segurança com base em padrões históricos, ajudando a reduzir acidentes e garantir a conformidade com os cronogramas.
6. Comportamento dos clientes
A inteligência artificial na Construção Civil também auxilia os clientes do setor. Isso pode acontecer em diversos momentos da relação com o empreendimento, como por exemplo na pesquisa de um imóvel para compra. O algoritmo identifica as preferências do cliente e indica propriedades que correspondem às suas expectativas.
Se o consumidor tem um imóvel para vender ou pretende comprar no futuro, a IA ajuda a prever as flutuações de preços. Com isso, o interessado consegue ter uma previsão de quando é o momento certo para vender seu imóvel, por exemplo.
Os corretores de imóveis também são beneficiados com a tecnologia, que pode analisar diferentes características dos clientes que estão pesquisando por imóveis em sites e identificar aqueles que têm reais intenções de compra ou só estão fazendo buscas por curiosidade. Isso é possível a partir da análise do comportamento do usuário em sites de imóveis, pesquisas sobre crédito, financiamento, compra em outros sites etc.
Antes de fechar contrato com um cliente, a inteligência artificial prevê quais perfis podem causar transtornos para o vendedor ou para a construtora. É isso que a Zero Distrato, startup brasileira, faz. A empresa atua com análise preditiva, identificando com 90% de precisão, no início de uma obra, quais são os clientes que com maior probabilidade de distrato. Isso evita que a construtora tenha que lidar com alguns transtornos depois de fechar um contrato.
7. Redução de custos com manutenção
Os custos de manutenção imobiliária em grandes propriedades, como edifícios corporativos, são altos e ocupam grande parte do orçamento das administradoras. No entanto, parte dos espaços nem sempre são usados, com isso a empresa paga para manter o espaço, mas não tem retorno sobre esse custo.
Esses custos silenciosos prejudicam o caixa das empresas, que não conseguem usar o dinheiro para investir em melhorias para o próprio local. Com sensores de Wi-Fi e Internet das Coisas, as empresas conseguem gerenciar a utilização do empreendimento por meio dos dados capturados e analisados pela inteligência artificial. As informações são transformadas em insights que as empresas podem utilizar para decidir as melhores formas de gerenciar os espaços de trabalho.
Assim, é possível reorganizar os layouts dos escritórios, ajustar os espaços de trabalho do profissional e propor usos mais inteligentes para os ambientes, reduzindo os custos de manutenção.
E isso não é tudo: a inteligência artificial também pode ser usada como uma forma de economizar energia e recursos na propriedade. Os algoritmos de Machine Learning analisam os dados meteorológicos e identificam os picos no consumo de energia, sinalizando a gestão do prédio que poderá adotar estratégias para diminuir os desperdícios.
Segundo a Grand View Research, a expectativa é de que o mercado de soluções de inteligência artificial para a Construção Civil cresça a uma taxa anual de 21,5% até 2027. Se você quiser conferir mais alguns exemplos da utilização de IA em nosso e outros setores, confira a palestra do economista Bruno Loreto, da Construtech Ventures.
8. Otimização do atendimento ao cliente
A IA conversacional proporciona interações personalizadas em linguagem natural, impulsionando chatbots e assistentes virtuais. Essa tecnologia é aplicada em diversos canais, como websites, e-mail, redes sociais (Instagram, Twitter, Facebook) e aplicativos de mensagens (WhatsApp, Telegram). Oferece respostas rápidas e eficientes, otimizando o atendimento ao cliente e criando uma experiência mais ágil, satisfatória e humanizada.
Como bem disse Douglas Maciel, Sales Manager | Real Estate na Botmaker, são muitas as possibilidades no Mercado Imobiliário e Construção Civil. Durante o Construsummit 2025, ele mostrou como a IA generativa pode fornecer informações sobre imóveis e agendar visitas diretamente, ajudando a qualificar leads desde o início.
Já no pós-vendas, o chatbot pode disponibilizar boletos, extratos, documentos e abertura de assistência técnica, agilizando tarefas rotineiras.
Desafios para implantação da Inteligência artificial na Construção Civil
Ainda há muitos desafios a serem superados para o uso mais amplo dessas novas tecnologias nos canteiros. A começar pelo custo inicial e o tempo de treinamento e validação da solução para a garantia de resultados confiáveis.
O cenário brasileiro ficou mais claro em uma pesquisa do FGV IBRE em todo o território nacional ao longo do primeiro trimestre de 2025. Na média dos quatro setores consultados (inclusive o da Construção), 60,1% das empresas reportaram percepção de aumento da produtividade com a IA. No entanto, apenas 39% das organizações e 15% dos funcionários disseram que utilizam inteligência artificial regularmente no trabalho.
Uma barreira apontada por 28,3% das empresas, especialmente no setor da Construção, foi a falta de mão de obra qualificada para operar nas aplicações de IA. Contexto que reflete a escassez de mão de obra especializada que o setor já vem enfrentando há algum tempo.
Vamos ver mais sobre os principais desafios e como superá-los a seguir.
1. Custo inicial de implementação
Projetos de IA frequentemente exigem um aporte significativo no início, não apenas para aquisição de licenças ou desenvolvimento de modelos, mas também para integrar a tecnologia à infraestrutura existente.
Esse custo pode incluir servidores de alto desempenho, contratação de especialistas e customizações para adaptar a IA aos processos internos. Empresas que não possuem orçamento dedicado para inovação tendem a adiar a adoção, perdendo competitividade.
“Encontramos poucas soluções de IA prontas para uso imediato (plug and play). A maioria tem que ser treinada para a situação específica e nem todas as construtoras estão dispostas a investir nessa validação por serem mais imediatistas”, argumenta André Medina.
Solução: Priorizar projetos com potencial de retorno rápido, como manutenção preditiva de equipamentos e automação de relatórios gerenciais, que reduzem trabalho operacional e evitam paradas não programadas. Criar um roadmap de implementação por fases, reinvestindo o retorno inicial em novas aplicações, reduz o impacto do investimento inicial no caixa.
2. Tempo de treinamento e validação das soluções
Diferente de softwares tradicionais, soluções de IA precisam aprender com dados reais do negócio para alcançar alta precisão. Isso significa períodos de coleta, processamento e ajuste de modelos antes que o sistema possa operar com segurança. A pressão por resultados imediatos pode levar a implementações apressadas e modelos pouco confiáveis.
Solução: Estruturar um plano de implantação gradual, com pilotos em áreas específicas que sirvam de laboratório para ajustes. Utilizar dados históricos da empresa acelera o aprendizado da IA e reduz erros. O acompanhamento próximo por equipes multidisciplinares garante que ajustes sejam feitos com base em métricas claras de desempenho.
“Para superar essas barreiras, temos implementado as soluções de IA de forma gradual, começando com projetos-piloto, ajustando e refinando a tecnologia antes de uma adoção mais ampla. Além disso, temos realizado treinamentos e capacitações para difundir o uso e aplicações da Inteligência Artificial”, revela o gerente de inovação na Andrade Gutierrez.
3. Escassez de soluções “plug and play”
Apesar do avanço das tecnologias de IA, poucas soluções no mercado funcionam de forma imediata no ambiente complexo da Construção Civil. Cada obra possui particularidades de logística, fornecedores, materiais e métodos construtivos, o que dificulta a aplicação de modelos genéricos.
Solução: Optar por ferramentas que permitam personalização e integração via APIs com sistemas já usados pela empresa, como ERP, plataformas BIM e softwares de gestão de obra. Parcerias com startups ou fornecedores especializados no setor aumentam a aderência das soluções e reduzem a necessidade de customizações pesadas.
4. Preocupação com a segurança de dados sensíveis
A implementação de IA envolve processar grandes volumes de informações estratégicas, incluindo dados de clientes, projetos, fornecedores e contratos. Sem protocolos adequados, há risco de vazamentos, uso indevido e ataques cibernéticos, com impactos financeiros e reputacionais severos.
Solução: Adotar medidas robustas de segurança cibernética, como criptografia de ponta a ponta, autenticação multifator e controle de acessos baseado em papéis. Realizar auditorias periódicas de segurança e trabalhar apenas com fornecedores que estejam em conformidade com a LGPD e outras regulamentações aplicáveis.
5. Cultura organizacional resistente
Barreiras culturais podem ser tão ou mais desafiadoras que as técnicas. Em muitas empresas, há resistência por medo de substituição de postos de trabalho ou pela percepção de que a tecnologia trará mais complexidade à rotina. Esse cenário pode levar a baixa adesão e subutilização das ferramentas.
Solução: Desenvolver ações de sensibilização, demonstrando casos reais de ganho de produtividade e qualidade. Envolver as equipes desde as fases iniciais de implementação e promover treinamentos práticos que mostrem como a IA apoia e não substitui o trabalho humano.
6. Escassez de dados limpos e estruturados
A eficácia da IA depende diretamente da qualidade dos dados utilizados no treinamento e operação. Informações duplicadas, desatualizadas ou em formatos incompatíveis prejudicam a precisão dos resultados. Esse problema é comum na Construção Civil, onde dados costumam estar dispersos em planilhas, e-mails e sistemas não integrados.
Solução: Criar um programa de governança de dados, unificando fontes e estabelecendo padrões para entrada, atualização e armazenamento das informações. Utilizar ferramentas de ETL para automatizar a limpeza e padronização dos dados antes de integrá-los aos modelos de IA.
7. Necessidade de treinamento operacional
Ter a tecnologia não garante que ela será utilizada de forma eficiente. Muitos profissionais do setor ainda têm pouca familiaridade com ferramentas digitais avançadas, o que limita o uso do potencial da IA.
Solução: Implementar um plano de capacitação contínua, segmentado por função, com foco em aplicações reais na rotina de cada colaborador. Criar indicadores de uso e incentivar a participação por meio de reconhecimento ou bonificações ajuda a manter o engajamento.
8. Governança de dados
Sem uma política clara de governança, é difícil manter consistência, rastreabilidade e segurança nas informações utilizadas pela IA. Isso pode comprometer tanto a performance dos modelos quanto à conformidade legal.
Solução: Definir regras para coleta, uso, compartilhamento e descarte de dados, atribuindo responsabilidades a um comitê ou área de governança. Implantar mecanismos de auditoria e trilhas de acesso garante mais transparência e controle.
9. Questões éticas e transparência
Algoritmos de IA podem reproduzir vieses presentes nos dados de treinamento, gerando resultados discriminatórios ou injustos. Além disso, a falta de explicabilidade nas decisões dificulta a auditoria e a confiança nos sistemas.
Solução: Adotar práticas de IA responsável, garantindo que os modelos passem por testes de viés antes da implantação e que as decisões geradas sejam rastreáveis. Sempre que possível, combinar a decisão automatizada com revisão humana, especialmente em processos críticos.
10. Impactos ambientais da tecnologia
Por mais que facilite a criação de projetos sustentáveis, a tecnologia da IA depende de data centers, cuja expansão demanda grande consumo de energia e água e fez emissões de gases de efeito estufa do Google aumentarem 48% em cinco anos.
Algumas soluções já em andamento são:
- A instalação de data centers em países nórdicos, para gastar menos com resfriamento;
- Reúso de água da chuva e “free cooling”;
- Uso de fontes renováveis, como solar e eólica;
- Legislação para controle dos impactos ambientais, como a primeira lei global com regras abrangentes para o uso da IA (União Europeia).
Cases reais de Inteligência artificial na Construção Civil
Diversos exemplos no mundo real demonstram como a IA para gestão de projetos está sendo aplicada com sucesso no setor de Construção Civil.
Caso da performance em vendas da MRV
A MRV apostou na IA para administrar sua base de 9,5 milhões de contatos. Com ferramentas de IA integradas ao CRM Salesforce, foi possível otimizar tanto a gestão de carteira quanto a rotina dos corretores.
De acordo com o VP comercial e de marketing, Thiago Ely, “Hoje o corretor tem um assistente virtual que agenda visitas, organiza prioridades e sugere abordagens. A IA não substitui o corretor, mas o torna mais eficiente”.
A MRV também utiliza a IA “Marco”, criada internamente para treinar novos corretores, responder objeções e automatizar processos de recrutamento.
Caso de IA na gestão imobiliária da Innova
Na Innova, a IA vem ajudando na implantação e gestão dos contratos, colaborando na análise das informações e identificando inconsistências. Além da gestão imobiliária, foram elaboradas soluções para melhorar a experiência dos clientes.
“Eles poderão ouvir resumos dos relatórios em formato podcast gerados por IA, gerar insights das principais ocorrências, fazer perguntas específicas sem precisar ler o documento na íntegra e contar com um assistente de voz que conhece todas as informações do patrimônio”, contou o CEO Paulo Torre.
Outra iniciativa da Innova é a busca de fornecedores para implementação da IA nos próprios empreendimentos, a exemplo dos sensores em elevadores que identificam falhas e reduzem custos.
Caso da construtora Direcional
Foi até destaque em palestra de Silvio Nunes, Senior Solutions Architect da AWS, apresentada no Construsummit 2025. Uma das maiores construtoras do país, a Direcional apostou no uso da inteligência artificial generativa para dar mais agilidade ao seu Serviço de Atendimento ao Cliente.
Esse resultado foi graças à Mytech, Partner Advanced Tier Services da AWS, que desenvolveu uma solução baseada em serviços como o Amazon Bedrock. Uma iniciativa que aumentou em 60% o volume de informações coletadas no Central de Relacionamento com Cliente da companhia e reduziu em 20% o tempo de sua análise, agilizando o atendimento e aprimorando a experiência do cliente.
“Tínhamos um processo de transcrição manual de chamadas telefônicas que era demorado. Além de ser vulnerável a erros, a análise dos sentimentos trazidos ali demandava tempo e recursos humanos”, contou João Vítor Silva, IT Manager da Direcional.
Caso do projeto Hudson Yards, Nova York
O projeto Hudson Yards em Nova York, o maior empreendimento imobiliário privado nos Estados Unidos, exemplifica o uso da IA na gestão de projetos de construção em larga escala.
Durante o desenvolvimento desse projeto, a equipe utilizou a plataforma AI-powered BIM 360 da Autodesk para coordenar o trabalho de dezenas de empreiteiros e fornecedores, garantindo que todos os aspectos do projeto fossem concluídos dentro do prazo e do orçamento.
A ferramenta de IA monitorou o progresso em tempo real, identificando possíveis atrasos e reprogramando tarefas para evitar interrupções. Além disso, a IA gerenciou os complexos requisitos logísticos, assegurando a entrega pontual dos materiais e o cumprimento das etapas do projeto.
Projetos de infraestrutura na China
Na China, onde a construção de grandes infraestruturas é uma prioridade, a IA na gestão de projetos está sendo amplamente adotada. A China State Construction Engineering Corporation (CSCEC), uma das maiores construtoras do mundo, utiliza IA para otimizar o planejamento e a execução de megaprojetos de infraestrutura, como pontes, estradas e edifícios.
A CSCEC emprega IA para prever problemas potenciais em cada fase do projeto, desde o planejamento até a execução, e para coordenar as atividades de milhares de trabalhadores em múltiplos canteiros de obras simultaneamente. O uso de IA tem permitido à empresa reduzir significativamente os tempos de construção e os custos, ao mesmo tempo em que melhora a qualidade das obras.
Uso de Inteligência artificial na Construção Civil sustentável
A sustentabilidade é uma crescente preocupação no setor de construção, e a IA para gestão de projetos está ajudando a promover práticas mais ecológicas. Empresas como a Skanska estão utilizando IA para projetar edifícios que consomem menos energia e utilizam materiais de forma mais eficiente. A IA analisa dados sobre o consumo de energia e a durabilidade dos materiais para sugerir designs que minimizem o impacto ambiental.
Além disso, a IA está sendo utilizada para monitorar a pegada de carbono dos projetos, ajudando as empresas a cumprir metas de sustentabilidade e a obter certificações ambientais, como a LEED (Leadership in Energy and Environmental Design).
Inteligência Artificial para vendas mais ágeis
Mais de 75% das vendas da BRZ Empreendimentos já passam por interações no ambiente digital. A incorporadora utiliza inteligência artificial para compreender o comportamento do consumidor e agilizar o atendimento, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência nas negociações.
Para a empresa, a tecnologia não substitui o corretor, mas potencializa sua atuação, permitindo que ele se concentre na etapa final da venda. O case reforça a integração entre inteligência humana e artificial como diferencial competitivo no mercado imobiliário.
Primeiro comercial de TV feito 100% com IA
A incorporadora J.A Russi, de Itapema (SC), veiculou na televisão aberta o primeiro comercial de 90 segundos produzido integralmente com inteligência artificial para uma construtora brasileira.
A peça, exibida no intervalo do Fantástico, utilizou mais de 2 mil cenas geradas e “costuradas” digitalmente, mantendo consistência visual e realismo. O objetivo foi reforçar a tradição da empresa no mercado de alto padrão e, ao mesmo tempo, posicioná-la como inovadora e alinhada às transformações tecnológicas do setor.
Mais um case de IA para eficiência e sustentabilidade
A Emccamp foi outra empresa que adotou inteligência artificial em diferentes áreas, desde vendas até o canteiro de obras. A tecnologia apoia o uso de drones para inspeção, detecção de falhas e verificação do uso de EPIs, além de monitorar ferramentas inteligentes conectadas a sistemas de rastreamento.
A aplicação também contribui para práticas sustentáveis, como o gerenciamento otimizado de bota-fora, reduzindo custos e emissões de CO₂. Segundo os executivos, o sucesso depende de alinhamento estratégico, capacitação das equipes e gestão eficiente de dados.
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Soluções de IA para Construção Civil
A Inteligência Artificial já não é mais apenas uma promessa para o futuro da Construção Civil e do mercado imobiliário — é uma realidade presente em centenas de startups e ferramentas especializadas que estão mudando a forma de projetar, construir, vender e operar empreendimentos.
Segundo o levantamento Real Estate x AI 2025, existem mais de 750 startups no mundo criando soluções específicas para o setor. Entre elas, 50 se destacaram pelo feedback de usuários e investidores, mostrando como a tecnologia já impacta diferentes etapas do ciclo imobiliário.
A seguir, alguns dos destaques internacionais e nacionais que já estão aplicando IA de forma prática e escalável.
Bobyard – orçamentos e medições automáticas
Desenvolvida para paisagistas e profissionais de projetos externos, a Bobyard transforma um simples croqui do imóvel em um levantamento detalhado de materiais e estimativa completa de custos. A ferramenta também realiza medições automáticas de áreas como sistemas de irrigação e pavimentos, além de responder perguntas técnicas sobre o projeto.
TestFit – estudos de viabilidade com design generativo
A TestFit utiliza design generativo para criar estudos de viabilidade em segundos. A solução produz layouts otimizados considerando zoneamento, densidade e restrições financeiras, tornando o processo muito mais rápido e interativo, sem perder precisão técnica.
Plaza – locação de imóveis acelerada
No Brasil, a Plaza vem ganhando destaque ao agilizar o processo de aluguel de imóveis com IA. A startup recebeu R$ 5,5 milhões em rodada pré-seed para expandir sua solução, que conecta proprietários e inquilinos com mais rapidez e assertividade.
Morada.ai – atendimento inteligente para leads
A Morada.ai desenvolveu a assistente virtual Mia, que usa IA generativa para conversar com clientes, qualificar leads e responder dúvidas sobre imóveis. Isso permite que corretores recebam apenas contatos realmente interessados e prontos para avançar na negociação.
QuintoAndar – busca personalizada com IA generativa
Uma das principais startups do país, a QuintoAndar lançou em 2025 uma ferramenta que interpreta preferências dos usuários, cruza informações de anúncios, imagens e histórico de navegação, e sugere imóveis com base nesse perfil. A solução também faz perguntas adicionais para refinar a busca, revolucionando a jornada de compra ou locação dos clientes, tornando o processo mais rápido e preciso.
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Gestão inteligente: transformando dados em decisões estratégicas
A Construção Civil gera uma quantidade imensa de informações, de orçamentos e custos a cronogramas e dados financeiros. O grande desafio não é ter esses dados, mas interpretá-los rapidamente para tomar decisões ágeis. É aqui que entra a Gestão Inteligente.
A IA analisa dados históricos e operacionais, resume as informações e aponta tendências e desvios. Essa IA transforma dados brutos em insights práticos, tornando relatórios complexos em caminhos de ação e dashboards em ferramentas de previsibilidade.
Com essa camada de inteligência, você consegue fazer análises, identificar riscos orçamentários de forma proativa e tomar decisões ágeis, diminuindo o tempo de análises.
Eficiência operacional: potencializando sua operação
A rotina de uma construtora é cheia de tarefas operacionais e repetitivas, que consomem o tempo precioso da sua equipe. A Eficiência Operacional é o pilar de IA que atua diretamente para automatizar essas tarefas, reduzindo o esforço manual e o retrabalho.
O objetivo é simples: liberar o time para se dedicarem a atividades mais estratégicas, que realmente geram valor para o negócio. Com a automação, você ganha agilidade e segurança, minimizando a chance de erros humanos em processos críticos.
A tecnologia otimiza a rotina de quem lida com cotações, contratos e reuniões, transformando arquivos e áudios em informações organizadas e insights, sem a necessidade de anotações manuais. O foco sai do operacional e migra para a tomada de decisão.
Leitura inteligente: IA para otimizar rotinas com segurança
Documentos, notas fiscais, extratos bancários… A quantidade de arquivos que circulam em uma empresa de construção é enorme. A Leitura Inteligente é o pilar que usa a IA para interpretar esses documentos, extraindo informações e agilizando o preenchimento no sistema.
Essa automação é crucial para evitar erros de digitação, economizar tempo e trazer mais agilidade para a rotina financeira e fiscal. A IA automatiza a entrada de dados financeiros ao ler extratos bancários e notas fiscais, eliminando a digitação manual e os erros associados a ela.
O sistema preenche automaticamente campos em rotinas como a de contas a pagar, permitindo que sua equipe foque na validação e não na entrada de dados. O controle final continua com o usuário, mas a maior parte do trabalho braçal é eliminado.
Tendências futuras e considerações éticas
A Inteligência Artificial deve consolidar seu papel como motor de inovação na Construção Civil nos próximos anos. O impacto será sentido tanto na execução das obras quanto no modelo de negócios das construtoras e incorporadoras, influenciando produtividade, sustentabilidade, custos e relações de trabalho.
Automação avançada e robótica
A robótica aplicada à construção já vai além dos protótipos. Robôs como o Hadrian X, na Austrália, já assentam milhares de blocos por dia com tolerância mínima de erro, e impressoras móveis executam paredes de concreto diretamente no canteiro.
Drones autônomos mapeiam obras e atualizam o BIM em tempo real, enquanto exoesqueletos vestíveis reduzem a fadiga em tarefas pesadas. O ganho vai além da produtividade: a automação reduz riscos de acidentes e permite manter a qualidade constante, independentemente da escala do projeto.
Construção modular impressa
A impressão 3D para construção modular já entrega casas inteiras em menos de 48 horas em países como EUA e México. Quando integrada à IA, essa tecnologia pode gerar peças customizadas com base em análises de clima, insolação e uso do espaço, tudo antes mesmo de iniciar a obra.
Essa abordagem reduz o desperdício de material em até 60% e encurta prazos de entrega em até 70%, segundo estudos do setor. Além disso, a modularidade facilita reformas futuras e amplia a vida útil das edificações.
Sustentabilidade orientada por dados
Modelos de IA já conseguem prever o desempenho energético de um edifício antes mesmo de sua construção, ajustando projeto e materiais para máxima eficiência. Softwares como o Cove.Tool e o One Click LCA cruzam informações de fornecedores, clima e uso previsto para recomendar soluções mais sustentáveis e econômicas.
A tendência é que o setor incorpore indicadores de ESG diretamente nas decisões de projeto, tornando a redução da pegada de carbono não apenas uma meta ambiental, mas também um diferencial competitivo para atrair investidores.
Impacto social da automação
Segundo a McKinsey, até 2030, até 30% das tarefas na construção poderão ser automatizadas. Isso significa que funções repetitivas e de baixa complexidade tendem a diminuir, enquanto cresce a demanda por profissionais capacitados para operar, supervisionar e integrar tecnologias.
Sem um plano robusto de requalificação, há risco de exclusão de trabalhadores, especialmente em mercados emergentes. A automação, no entanto, também abre espaço para novas carreiras, como programadores de robôs, analistas de dados de obra e especialistas em manutenção preditiva.
Uso responsável e transparente da IA
Com decisões de projeto, crédito ou contratação sendo tomadas por IA, cresce a necessidade de explicar como o algoritmo chegou àquela conclusão. Modelos “caixa-preta” podem gerar desconfiança e até problemas legais. Empresas que adotarem IA explicável (Explainable AI) e auditorias de viés estarão mais preparadas para lidar com exigências regulatórias e preservar sua reputação.
A coleta e o uso de dados também precisam estar em conformidade com legislações como a LGPD, especialmente quando envolvem informações de clientes e parceiros.
Requalificação e valorização da mão de obra
A transição para uma Construção Civil mais digital depende do capital humano. Programas internos de capacitação, parcerias com instituições de ensino e certificações específicas em BIM, gestão de dados e operação de equipamentos inteligentes serão determinantes.
Empresas que investirem cedo na formação de equipes híbridas — com competências de engenharia e tecnologia — terão vantagem competitiva e reduzirão a curva de aprendizado na adoção de novas ferramentas.
Atualização da segurança do trabalho
A integração da Inteligência Artificial (IA) aos sistemas de gestão de Segurança e Saúde do Trabalho (SST) tem contribuído na interpretação de dados e documentos, na geração automática de análises e na oferta de recomendações inteligentes, permitindo decisões mais seguras e assertivas.
Entre as aplicações práticas, já é possível realizar análises de ambientes de trabalho a partir de fotos, identificando riscos e sugerindo EPI, EPC e medidas corretivas ou preventivas. Também existem dispositivos inteligentes capazes de detectar a aproximação indevida entre trabalhadores e máquinas, acionando alertas automáticos.
Um relatório recente da Organização Internacional do Trabalho (OIT) destaca que essas inovações estão revolucionando a segurança e a saúde no trabalho, melhorando o bem-estar dos trabalhadores, mas reforça a importância de políticas ativas para enfrentar os novos desafios e riscos trazidos pela digitalização.
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Conclusão
A Inteligência Artificial hoje em dia é um pilar de competitividade na Construção Civil. Ela está presente desde a prospecção de terrenos até o pós-venda, passando por etapas críticas como planejamento, controle de custos, gestão de riscos e sustentabilidade.
A cada dia que passa mais e mais casos no Brasil e no mundo têm mostrado que, quando bem aplicada, a IA pode trazer benefícios, como reduzir prazos, aumentar a produtividade e transformar completamente a relação entre construtoras, clientes e fornecedores.
No entanto, colher esses benefícios exige ação. É necessário investir em ferramentas que tragam dados de qualidade, criar processos de governança claros, capacitar equipes e adotar práticas que assegurem ética, transparência e segurança na utilização da informação.
A tecnologia é tão poderosa quanto a estratégia que a conduz — e empresas que tratam a IA apenas como um recurso pontual tendem a perder espaço para concorrentes mais preparados.
O futuro próximo aponta para canteiros cada vez mais automatizados, obras planejadas com precisão cirúrgica e clientes atendidos de forma personalizada e instantânea. Ao mesmo tempo, cresce a responsabilidade social de requalificar profissionais, reduzir a pegada ambiental das construções e garantir que algoritmos sejam livres de vieses que possam comprometer as decisões no futuro.
Empresas que entenderem esse cenário como uma oportunidade estratégica e não como um desafio isolado estarão prontos para dar o próximo passo. Claro que o sucesso não virá apenas da adoção de IA, mas sim do conjunto entre pessoas, processos e tecnologia, criando um ecossistema de inovação capaz de gerar valor real e sustentável.
Perguntas frequentes – IA na Construção Civil
Como aplicar a IA na Construção Civil?
A IA na Construção Civil pode atuar do planejamento ao pós-venda: transcrevendo e resumindo reuniões de obra, respondendo via WhatsApp sobre medições e evolução física, executando orçamento paramétrico com base em dados, preenchendo automaticamente metadados em PDFs de projetos, analisando imagens do canteiro de obras para detectar riscos e EPIs, prever atrasos a partir de cronogramas e históricos, e até interpretar plantas e modelos BIM para sugerir ajustes e listas de materiais.
De que formas a IA ajuda a Construção Civil a ganhar eficiência?
Empresas com alto grau de adoção registram até 15% mais produtividade e 30% menos tempo em tarefas repetitivas, além de ganhos médios de 40% na qualidade e 25% na velocidade de entregas. Na prática, a IA reduz custos, aumenta a segurança no canteiro, melhora a precisão de medições, apoia decisões estratégicas com análise de dados e integra IoT, drones e câmeras para dar visibilidade total da obra.
Quais ferramentas de IA já estão disponíveis para a Construção Civil?
Há soluções como Doxel (monitoramento e medições por visão computacional), Buildots (câmeras 360° para comparar progresso real vs. cronograma), Smartvid.io (detecção de riscos em imagens e previsão de incidentes), TestFit (design generativo e viabilidade), Bobyard (orçamentos e medições automáticas), além de aplicações do próprio Ecossistema Sienge, com CRMs inteligentes (CV Magic), acompanhamento da obra via WhatsApp (Prevision IA) e plataformas que reconhecem títulos e metadados de PDFs (Construmanager).
Quais são os principais benefícios e resultados da IA na Construção Civil?
Aumento de produtividade, qualidade e velocidade nas entregas, maior precisão em medições e orçamentos, prevenção de acidentes, redução de desperdícios e custos, decisões mais rápidas com base em dados e potencial de crescimento de lucros no setor. Quando bem aplicada, a IA transforma a operação de construtoras e incorporadoras ao longo de todo o ciclo do empreendimento.
Quais desafios existem para implantar IA na Construção Civil e como superá-los?
Os desafios incluem custo inicial, tempo de treinamento e validação, poucas soluções “plug and play”, segurança de dados, cultura resistente, dados desestruturados, necessidade de capacitação, governança e questões éticas. Para superar, recomenda-se pilotos com retorno rápido, implementação por fases, integração com sistemas (ERP/BIM), governança e segurança de dados, capacitação contínua e práticas de IA responsável com revisão humana.
Quais níveis de incorporação de IA são possíveis nas empresas do setor?
São três níveis: “Passageiro”, quando a IA observa e gera insights (ex.: monitoramento por drones e revisão BIM); “Co-piloto”, com colaboração ativa em decisões, como priorização de fornecedores e simulações para orçamentação; e “Piloto automático”, no qual processos são gerenciados de forma autônoma, como reprogramação de cronogramas, liberação inteligente de pagamentos e atendimento 24/7 com IA generativa.
