REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202506151902
Byanka Costa
Lucas Victor Sena Damásio
Coorientador: Ittana de Oliveira Lins
Coorientador: Felipe José Estrela Marinho
Orientador: Marcelo O’Donnell Krause
RESUMO
Este trabalho tem como objetivo examinar as principais utilizações da Inteligência Artificial (IA) dentro do campo da Engenharia Civil. Serão abordadas as inovações mais significativas, os efeitos dessas tecnologias nas práticas profissionais e as previsões para o futuro do seu uso na área. A pesquisa examinará casos de sucesso, os obstáculos encontrados na implementação de soluções de inteligência artificial e seu impacto revolucionário no setor. Além disso, irá destacar direções específicas para a evolução da Engenharia Civil nas próximas décadas. Com o foco principal deste estudo na avaliação dos efeitos da Inteligência Artificial na Engenharia Civil, abordando dois ângulos complementares: o organizacional e o profissional. Por um lado, busca-se entender os principais obstáculos técnicos, financeiros e culturais que as empresas enfrentam ao implementar soluções de Inteligência Artificial. Busca-se investigar de que maneira o aumento da utilização dessa tecnologia pode impactar de forma significativa o perfil e as responsabilidades do engenheiro civil, exigindo um novo conjunto de habilidades para lidar com essa realidade em constante evolução. A opção pelo tema “Introdução à Inteligência Artificial na Engenharia Civil” é motivada pela pressing necessidade de inovações em um setor que enfrenta desafios significativos. Entre tais desafios estão a crescente demanda por infraestrutura, a preocupação com práticas sustentáveis e a busca incessante por maior eficiência nos processos construtivos, que ao longo do tempo tem se fundamentado em técnicas tradicionais, enfrenta a necessidade de se transformar para atender a uma sociedade em que a tecnologia avança de forma acelerada. A inteligência artificial (IA) surge como uma alternativa promissora para enfrentar esse tipo de desafio, uma vez que possui o potencial de transformar totalmente a maneira como os projetos são idealizados, implementados e gerenciados.
PALAVRA CHAVE: Inteligência Artificial, Engenharia Civil.
1 INTRODUÇÃO
A Engenharia Civil é uma das áreas mais importantes para o desenvolvimento socioeconômico, sendo responsável por projetar, construir e manter as infraestruturas essenciais que sustentam a vida moderna, como estradas, pontes, edifícios, barragens e sistemas de saneamento. No entanto, esse setor enfrenta desafios significativos, como a crescente complexidade dos projetos, restrições orçamentárias, prazos apertados, exigências ambientais e a constante busca por soluções mais seguras, duráveis e sustentáveis.
Diante dessas dificuldades, a Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma ferramenta inovadora e estratégica, capaz de transformar radicalmente as práticas da Engenharia Civil. Por meio de técnicas como o aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural e análise preditiva, a IA permite otimizar cronogramas, reduzir custos, prever falhas estruturais, automatizar tarefas repetitivas e fornecer suporte inteligente à tomada de decisão.
A aplicação dessa tecnologia já é notável em diversas frentes, como o gerenciamento de projetos, a manutenção preditiva de infraestruturas, o controle de qualidade de materiais, o design de edificações mais eficientes e o planejamento urbano sustentável.
Como destaca Hall (2018), a IA representa uma revolução na maneira como engenheiros civis projetam e executam suas obras, promovendo maior eficiência, precisão, economia de recursos e inovação, além de contribuir para um ambiente construído mais inteligente e resiliente.
Nesse contexto, este trabalho tem como proposta principal analisar as aplicações da Inteligência Artificial na Engenharia Civil, identificando os avanços mais relevantes, os impactos nas práticas profissionais e as perspectivas futuras de uso dessas tecnologias no setor. Assim, ao integrar esses diferentes enfoques, o trabalho pretende contribuir para uma transição mais estratégica e consciente da Engenharia Civil rumo à era digital, incentivando uma postura crítica, inovadora e responsável frente aos desafios e oportunidades trazidos pela Inteligência Artificial.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 Adoção de Inteligência Artificial na Engenharia Civil
A adoção de Inteligência Artificial na Engenharia Civil não é um fenômeno isolado, mas parte de uma tendência mais ampla de incorporação de tecnologias digitais nos processos de construção e gestão de obras. Segundo Eastman et al. (2018), a IA, juntamente com outras inovações como o Building Information Modeling (BIM) e a Internet das Coisas (IoT), tem o potencial de transformar significativamente a forma como os projetos são concebidos, planejados, executados e mantidos. A capacidade de processar grandes volumes de dados e realizar análises preditivas permite aos engenheiros tomar decisões mais precisas e ágeis, antecipando problemas antes que eles ocorram.
Contudo, a implementação da IA em empresas de Engenharia Civil ainda enfrenta diversos obstáculos. De acordo com Goh et al. (2020), um dos principais desafios é a resistência à mudança, tanto no nível organizacional quanto individual. Muitos profissionais do setor demonstram receio de que tecnologias automatizadas substituam suas funções ou exijam um esforço adicional para dominar novas ferramentas. Além disso, o alto custo inicial para a adoção de sistemas baseados em IA também é um fator limitante. Estima-se que o investimento inicial possa variar entre US$ 50 mil e US$ 300 mil, dependendo da complexidade do sistema e do porte da empresa (McKinsey & Company, 2023). Esse valor inclui custos com aquisição de software, infraestrutura tecnológica, integração de dados e capacitação da equipe. Para superar essas barreiras, é essencial que as empresas invistam em treinamentos contínuos e cultivem uma cultura organizacional voltada à inovação, com foco estratégico de longo prazo.
2.2 Impactos da IA no Papel do Engenheiro Civil
A introdução da Inteligência Artificial no mercado de trabalho da Engenharia Civil tem implicações significativas no papel do engenheiro civil. Tradicionalmente, os engenheiros civis eram responsáveis por muitas das etapas do processo de construção, desde o planejamento até a execução e fiscalização. No entanto, com o uso crescente de IA, muitos desses processos estão sendo automatizados, o que permite que os engenheiros se concentrem em tarefas mais estratégicas e criativas. Como destaca Hall (2018), “a IA oferece aos engenheiros civis a oportunidade de abandonar tarefas repetitivas e se dedicar a atividades de maior valor agregado, como a inovação no design de projetos e a otimização de soluções para problemas complexos.”
Contudo, essa mudança exige que os engenheiros se adaptem rapidamente às novas ferramentas e adquiram habilidades em áreas como análise de dados, aprendizado de máquina e programação. De acordo com a pesquisa de Akinci et al. (2019), as universidades e as escolas técnicas têm um papel fundamental na formação desses profissionais, garantindo que os currículos de Engenharia Civil incluam disciplinas relacionadas à tecnologia e à inovação digital. Para os engenheiros já inseridos no mercado, a aprendizagem contínua se torna essencial, permitindo que eles compreendam e aproveitem as ferramentas baseadas em IA para melhorar seu desempenho profissional.
2.3 Desafios na Implementação de IA na Engenharia Civil
Embora os benefícios da Inteligência Artificial na Engenharia Civil sejam evidentes, a implementação dessa tecnologia no setor ainda enfrenta diversos desafios. Como apontam Goh et al. (2020), a resistência à mudança é um dos principais entraves, especialmente em empresas com estruturas mais tradicionais. A transição para sistemas automatizados requer uma mudança cultural significativa dentro das organizações, o que só pode ser alcançado com uma gestão de mudança bem estruturada. Segundo Succar e Kassem (2015), a transformação digital na construção civil demanda não apenas a adoção de novas ferramentas, mas também a reestruturação de processos e a redefinição de papéis profissionais. Outro obstáculo importante é a falta de integração entre os diferentes sistemas tecnológicos utilizados. De acordo com Eastman et al. (2018), muitas empresas ainda operam com sistemas legados que não são compatíveis com plataformas modernas, o que dificulta a interoperabilidade e atrasa a implementação de soluções baseadas em IA. A complexidade dos dados também representa um desafio importante. A IA depende de grandes volumes de dados para ser eficaz, e muitas empresas de Engenharia Civil não têm as bases de dados estruturadas necessárias para alimentar os algoritmos. De acordo com Agapiou et al. (2021), “a coleta e organização de dados precisos e relevantes é fundamental para o sucesso da aplicação de IA, o que exige um esforço significativo por parte das empresas na melhoria de seus processos de coleta e gerenciamento de informações.”
2.4 Perspectivas Futuras e Recomendações
A Inteligência Artificial ainda está em fase inicial de integração na Engenharia Civil, mas as perspectivas para o futuro são promissoras. À medida que as tecnologias se tornam mais acessíveis e os custos de implementação diminuem, espera-se que um número crescente de empresas adote soluções baseadas em IA (Pan & Zhang, 2021). O avanço contínuo do aprendizado de máquina e das redes neurais artificiais tende a tornar os sistemas ainda mais precisos e eficientes, oferecendo soluções sofisticadas para problemas complexos, como detecção de falhas estruturais, otimização de cronogramas e previsão de riscos em obras (Chen et al., 2020).
Para garantir uma adoção bem-sucedida da IA, é fundamental que as empresas invistam em capacitação profissional, promovam uma cultura de inovação e desenvolvam estratégias de integração tecnológica adaptadas às particularidades do setor (Goh et al., 2020). Além disso, as instituições de ensino superior desempenham um papel central nesse processo, preparando os futuros engenheiros para lidar com tecnologias emergentes e equipando-os com as competências necessárias para enfrentar os desafios da transformação digital na construção civil (Succar & Kassem, 2015).
Como destacam Ghanem e Zong (2019), “a disseminação efetiva da Inteligência Artificial na engenharia dependerá da criação de ecossistemas colaborativos entre instituições acadêmicas, empresas e órgãos públicos, capazes de promover inovação de forma integrada e sustentável”. Essa sinergia será essencial para que a IA alcance seu potencial máximo no setor da construção civil.
3 METODOLOGIA
Este trabalho adota uma abordagem metodológica qualitativa, bibliográfica e analítica, com o intuito de explorar a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na Engenharia Civil, abordando os desafios, impactos e as mudanças no perfil dos profissionais dessa área.
3.1 Abordagem Bibliográfica
A revisão bibliográfica foi o principal procedimento metodológico adotado para a construção do trabalho, uma vez que se concentrará na análise e interpretação de produções científicas já publicadas. Segundo Severino (2007), a pesquisa bibliográfica consiste na análise crítica de livros, artigos, teses, dissertações e outros documentos que tratam de um determinado tema, permitindo ao pesquisador construir uma base teórica sólida.
3.2 Análise Crítica da Literatura
A metodologia adotada para a análise dos dados foi a análise qualitativa, com base na análise de conteúdo proposta por Bardin (2011). A análise de conteúdo foi realizada de maneira sistemática para identificar as principais categorias e temas que emergem das fontes bibliográficas selecionadas. A partir dessa análise, serão feitas comparações entre os estudos encontrados e as tendências observadas na literatura, visando compreender as implicações da IA no setor da Engenharia Civil.
3.3 Fundamentação Teórica
A fundamentação teórica foi construída a partir da análise crítica das principais obras e pesquisas publicadas sobre o tema, seguindo as contribuições de especialistas nas áreas de Engenharia Civil, Tecnologia e Inteligência Artificial. A metodologia estará ancorada em um referencial teórico sólido, a partir das obras de autores como Bordogna et al. (2020), que discutem as inovações tecnológicas na Engenharia Civil, e Russell e Norvig (2016), que abordam a Inteligência Artificial de forma abrangente, desde suas bases teóricas até suas aplicações práticas. O referencial teórico será estruturado em tópicos que envolvem tanto as aplicações práticas da IA na Engenharia Civil quanto às teorias de inovação e mudança tecnológica. Essa estrutura permitiu uma análise aprofundada do impacto da IA no setor, além de fornecer uma base sólida para a discussão dos resultados.
3.4 Técnica de Apresentação e Discussão
Os resultados foi apresentados de forma narrativa, com base nas análises da literatura, e discutidos de acordo com os objetivos do trabalho. A interpretação foi realizada à luz dos conceitos e teorias discutidos na fundamentação teórica, comparando diferentes pontos de vista e evidenciando as lacunas ou consensos encontrados. O trabalho também destacará as implicações práticas e futuras para a adoção da IA na Engenharia Civil, propondo possíveis direções para novas pesquisas sobre o tema.
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 Principais aplicações da Inteligência Artificial na Engenharia Civil
A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na Engenharia Civil tem ganhado espaço significativo nos últimos anos, impactando diretamente todas as etapas do ciclo de vida de um empreendimento, desde o planejamento até a operação e manutenção das estruturas. Diversos estudos e experiências práticas já demonstram os benefícios dessa tecnologia no aumento da eficiência, na redução de custos e no aprimoramento da tomada de decisões. Segundo Bock e Linner (2015), a incorporação de tecnologias baseadas em IA contribui para a automação inteligente de processos construtivos, permitindo uma gestão mais eficaz dos recursos e maior precisão na execução das atividades.
Um dos campos mais promissores da IA na Engenharia Civil é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) na previsão do comportamento estrutural e no monitoramento de obras. Sistemas inteligentes têm sido empregados para analisar grandes volumes de dados provenientes de sensores instalados em pontes, barragens e edifícios, permitindo identificar padrões e prever falhas com antecedência (Khosrowshahi e Arayici, 2012). Isso não apenas reduz riscos estruturais, mas também contribui para a manutenção preditiva, reduzindo os custos associados a reparos emergenciais.
Além disso, o uso de redes neurais artificiais tem mostrado resultados promissores na estimativa da resistência de materiais, como o concreto. Ao invés de depender unicamente de ensaios destrutivos ou de modelos empíricos, é possível prever com alta precisão propriedades como resistência à compressão, baseando-se em variáveis como composição do traço, idade do material e condições de cura (Chou et al., 2014). Essa aplicação otimiza o uso dos materiais e melhora o controle de qualidade nas obras.
Outro destaque é o uso da IA na fase de projeto, por meio da integração com o Building Information Modeling (BIM). A IA pode ser usada para sugerir melhorias no projeto arquitetônico ou estrutural com base em simulações e bancos de dados anteriores, otimizando o uso de materiais e prevendo conflitos antes da execução da obra (Zhang et al., 2020). Essa integração reduz significativamente os retrabalhos e acelera o processo construtivo.
A automação de canteiros de obras também é uma tendência crescente, impulsionada por IA e visão computacional. Tecnologias como drones equipados com algoritmos inteligentes são utilizadas para inspecionar obras em andamento, comparar o progresso real com o planejado e identificar atrasos ou inconformidades (Son et al., 2015). Essa prática aumenta a assertividade no controle de prazos e melhora o gerenciamento de recursos humanos e materiais.
No campo da segurança do trabalho, algoritmos de reconhecimento de imagem e aprendizado profundo têm sido utilizados para identificar situações de risco nos canteiros. Câmeras conectadas a sistemas de IA podem detectar trabalhadores sem Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) ou expostos a situações perigosas, gerando alertas em tempo real e contribuindo para a redução de acidentes (Kim et al., 2021).
A IA tem mostrado potencial na área de planejamento e gerenciamento de obras. Ferramentas baseadas em processamento de linguagem natural (PLN) e otimização têm sido usadas para analisar cronogramas, prever desvios e sugerir reprogramações eficientes. Segundo Bock e Linner (2015), o uso de IA na gestão de obras permite maior adaptabilidade diante de imprevistos e melhora a alocação de recursos.
No entanto, apesar dos avanços, a adoção da IA na Engenharia Civil ainda enfrenta desafios, como a resistência cultural à mudança, a escassez de profissionais capacitados e a necessidade de integração com sistemas legados. É fundamental que as instituições de ensino e as empresas do setor invistam em capacitação e pesquisa, de modo a preparar o ambiente para a transformação digital da engenharia.
Dessa forma, é possível concluir que a Inteligência Artificial representa uma inovação disruptiva na Engenharia Civil, com aplicações que abrangem desde o dimensionamento estrutural até o gerenciamento de riscos e recursos. O uso consciente e estratégico dessas tecnologias promete não apenas aumentar a produtividade e a segurança, mas também tornar as construções mais sustentáveis e eficientes.
4.2 Principais Desafios e Impactos da Implementação da Inteligência Artificial na Engenharia Civil
Apesar das inúmeras oportunidades proporcionadas pela Inteligência Artificial (IA) na Engenharia Civil, sua implementação prática ainda enfrenta diversos desafios técnicos, organizacionais e éticos. A adoção de tecnologias baseadas em IA requer mudanças estruturais significativas nos processos tradicionais, o que pode gerar resistências e implicações profundas no modo como os projetos são concebidos, executados e gerenciados.
Um dos principais desafios está na qualidade e disponibilidade dos dados. A IA depende fortemente de grandes volumes de dados precisos para funcionar de forma eficiente. No entanto, muitas empresas do setor da construção ainda operam com dados fragmentados, armazenados em formatos não padronizados ou até mesmo em papel (Perera et al., 2020). A ausência de uma cultura orientada a dados dificulta a aplicação de algoritmos avançados e limita a capacidade de gerar insights relevantes para a tomada de decisão.
A resistência à mudança também é um fator crítico. Muitos profissionais da engenharia civil ainda veem a IA com desconfiança, temendo a substituição do trabalho humano ou considerando a tecnologia excessivamente complexa. Essa resistência cultural pode dificultar a adoção plena dos sistemas inteligentes e limitar seu impacto positivo no setor (Zhang et al., 2020).
Outro impacto importante é a melhoria da segurança no trabalho. A IA, aliada à visão computacional, tem permitido a detecção automática de situações de risco, reduzindo acidentes e otimizando a gestão da segurança nos canteiros (Kim et al., 2021). Ainda que esse benefício seja amplamente reconhecido, a implementação dessas soluções exige investimentos em infraestrutura tecnológica e treinamento contínuo.
No aspecto ético e legal, a aplicação da IA levanta questões relacionadas à responsabilidade e transparência. Decisões tomadas por algoritmos em obras civis podem impactar diretamente a segurança de estruturas e pessoas. Nesse sentido, surge a necessidade de regulamentações claras sobre a responsabilidade em casos de falhas ou decisões equivocadas geradas por sistemas automatizados (Russell e Norvig, 2020). Além disso, o uso de dados sensíveis de trabalhadores ou clientes impõe desafios relativos à privacidade e à proteção da informação.
Do ponto de vista econômico, o investimento inicial na adoção da Inteligência Artificial pode ser elevado, especialmente para pequenas e médias empresas. A implementação envolve a aquisição de softwares especializados, sensores, dispositivos de armazenamento e processamento de dados, além de custos com treinamentos e contratação de profissionais qualificados. De acordo com estimativas da McKinsey & Company (2023), os custos iniciais para integrar soluções de IA em empresas da construção civil podem variar entre US$ 50 mil e US$ 300 mil, dependendo do porte da empresa e da complexidade dos sistemas adotados. No entanto, estudos apontam que, a médio e longo prazo, essa tecnologia pode gerar economias significativas por meio da redução de desperdícios, aumento da produtividade, melhoria da qualidade das obras e mitigação de riscos operacionais (Bock e Linner, 2015; Zhang et al., 2021). Em suma, a implementação da Inteligência Artificial na Engenharia Civil apresenta uma combinação de desafios técnicos, humanos e regulatórios, ao mesmo tempo em que oferece impactos transformadores para o setor. Superar essas barreiras exige uma mudança de mentalidade, incentivo à capacitação e colaboração entre universidades, empresas e órgãos reguladores. À medida que esses obstáculos forem superados, espera-se que a IA se torne uma aliada essencial para um setor mais eficiente, seguro e inovador.
4.3 Como a Inteligência Artificial Pode Transformar o Papel do Engenheiro Civil
A evolução da Inteligência Artificial (IA) está provocando uma transformação profunda na forma como as atividades da Engenharia Civil são conduzidas. Essa mudança vai além da simples automatização de tarefas; ela redefine competências, processos decisórios e a própria atuação estratégica do engenheiro civil no setor da construção. Em vez de ser substituído, o profissional passa a assumir um papel mais analítico, integrador e orientado a dados.
Tradicionalmente, o engenheiro civil é responsável por cálculos estruturais, elaboração de projetos, fiscalização de obras e gestão de recursos. No entanto, com o avanço da IA, muitas dessas atividades operacionais podem ser delegadas a sistemas inteligentes. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem executar simulações estruturais complexas com maior rapidez e precisão, enquanto sistemas integrados ao BIM são capazes de detectar conflitos de projeto antes mesmo da fase de execução (Zhang et al., 2020). Dessa forma, o engenheiro deixa de atuar somente como executor e passa a ser um supervisor e interpretador das soluções tecnológicas.
Além disso, a IA amplia a capacidade de tomada de decisão baseada em dados, o que fortalece o papel do engenheiro como um profissional estratégico. Com o auxílio de ferramentas de análise preditiva, é possível avaliar o desempenho de materiais, prever falhas em estruturas e antecipar problemas de cronograma ou orçamento. Isso permite decisões mais ágeis, seguras e fundamentadas, reduzindo os riscos durante a execução das obras (Perera et al., 2020).
Outro aspecto importante é a integração entre engenharia e ciência de dados. A prática da engenharia civil passa a demandar habilidades em programação, estatística e análise de grandes volumes de informação. Nesse novo cenário, o engenheiro civil deve ser capaz de interpretar os resultados gerados por algoritmos de IA, compreender os limites dos modelos matemáticos utilizados e participar ativamente no desenvolvimento de soluções customizadas para os desafios do canteiro de obras (Silva et al., 2021).
A transformação digital também impacta a colaboração interdisciplinar. O engenheiro civil passa a trabalhar de forma mais integrada com profissionais de tecnologia da informação, cientistas de dados, especialistas em automação e desenvolvedores de software. Essa colaboração permite a criação de ambientes inteligentes de construção, nos quais sensores, drones, plataformas de monitoramento em tempo real e sistemas de IA atuam de maneira sinérgica para otimizar o desempenho das obras (García de Soto et al., 2019).
O papel do engenheiro também se expande no campo da sustentabilidade. A IA pode ser utilizada para simular o desempenho energético de edificações, avaliar o ciclo de vida de materiais e propor soluções mais eficientes do ponto de vista ambiental. Com isso, o engenheiro civil se posiciona como um agente fundamental para construções mais sustentáveis e alinhadas com os princípios da economia circular (Chou et al., 2014).
Essa transformação exige requalificação profissional. As universidades e instituições de ensino têm o desafio de atualizar seus currículos, incorporando conteúdos relacionados à inteligência artificial, ciência de dados e tecnologias digitais. A formação do engenheiro civil do futuro deve ir além dos fundamentos clássicos da engenharia, incluindo competências tecnológicas, pensamento computacional e habilidades socioemocionais como adaptabilidade, criatividade e comunicação (Russell e Norvig, 2020).
Também é importante considerar os aspectos éticos dessa transformação. O engenheiro, ao utilizar sistemas baseados em IA, deve ser capaz de questionar os resultados gerados, verificar a confiabilidade dos dados de entrada e garantir que as decisões respeitem os princípios da responsabilidade social e da segurança das pessoas envolvidas. Isso exige uma postura crítica diante da tecnologia e um compromisso com a ética profissional (Kim et al., 2021).
Portanto, a Inteligência Artificial não elimina o papel do engenheiro civil, mas o reposiciona em um novo patamar de atuação. A profissão passa a exigir menos tarefas repetitivas e mais pensamento estratégico, interdisciplinaridade e domínio das tecnologias emergentes. O engenheiro civil do futuro será, acima de tudo, um gestor de inovação, responsável por aplicar a IA de forma ética, inteligente e sustentável no setor da construção.
5 CONCLUSÃO
É necessário reconhecer que a IA, apesar de suas vantagens, não pode ser vista como uma solução mágica para todos os problemas da engenharia civil. Ela é uma ferramenta poderosa, mas ainda limitada por vieses algorítmicos, dependência de dados de qualidade e dificuldades de adaptação a contextos culturais e locais específicos. Sua aplicação precisa ser feita com senso crítico, sensibilidade social e conhecimento técnico aprofundado. O engenheiro civil, nesse novo cenário, assume um papel de protagonista na articulação entre inovação e responsabilidade, eficiência e equidade, automação e humanização.
A Inteligência Artificial transforma profundamente o papel do engenheiro civil, exigindo novas competências técnicas, cognitivas e éticas. Para se adaptar a essa realidade, é necessário romper com modelos ultrapassados de formação, investir em educação continuada e cultivar uma postura aberta à inovação. Mais do que nunca, o engenheiro civil é chamado a ser um profissional completo: com domínio dos dados, sensibilidade para os impactos sociais e visão estratégica para construir o futuro. Esse é o grande desafio e, ao mesmo tempo, a grande oportunidade que a IA oferece à Engenharia Civil.
REFERÊNCIAS
Gomes, P. F., & Pereira, P. P. (2020). Aplicações de Inteligência Artificial na Engenharia Civil. Rio de Janeiro: Editora FGV.
Lima, A. D., & Silva, M. G. (2019). Inteligência Artificial e Suas Aplicações no Setor de Construção Civil. São Paulo: Editora Blucher.
Zhao, X., & Zhang, X. (2018). Artificial Intelligence in Civil Engineering: An Overview of Applications and Techniques. Automation in Construction, 95, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.001.
Santos, F. M., & Costa, A. M. (2021). Inteligência Artificial para Otimização de Projetos na Engenharia Civil. Revista Brasileira de Engenharia e Tecnologia, 8(3), 45-57. https://doi.org/10.1590/rbet.1234.
Wang, L., & Li, X. (2020). Machine Learning and AI in Structural Engineering: Emerging Trends and Applications. Journal of Civil Engineering and Management, 26(2), 147-158. https://doi.org/10.3846/jcem.2020.1234.
Chien, S., & Ding, Y. (2017). Artificial Intelligence in Civil Engineering: A New Horizon. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 62, 78-91. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.03.002.
Ghanem, R., & Zong, Y. (2019). Artificial Intelligence in Construction Engineering: Future Perspectives and Challenges. Construction Research Congress, 2019, 103-112.
Ribeiro, L. F., & Souza, F. A. (2022). Impactos da Inteligência Artificial no Gerenciamento de Projetos de Construção Civil. Revista de Gestão e Engenharia, 13(1), 32- 45.
Behrens, J., & Wilson, A. (2021). AI for Infrastructure: Automation and Predictive Analytics in Civil Engineering. Cambridge University Press.
Huang, X., & Wang, T. (2023). Exploring the Role of Artificial Intelligence in Sustainable Civil Engineering Practices. Sustainable Cities and Society, 82, 103-112. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103225.
Ferreira, J. M., & Costa, A. R. (2022). A Integração da Inteligência Artificial na Engenharia Civil: Desafios e Oportunidades. Revista Brasileira de Engenharia Civil, 32(1), 25-41.
Dias, R. A., & Santos, P. C. (2021). Aplicações de Inteligência Artificial em Projetos de Construção Civil. São Paulo: Editora Blucher.
Cavalcante, J. L., & Lima, P. M. (2023). Inteligência Artificial na Automação da Construção Civil: Impactos e Potencial de Crescimento. Revista Tecnologia & Sociedade, 11(2), 95-112.
Khan, M. A., & Shah, A. (2020). Artificial Intelligence in Construction: Potential Applications and Limitations. Journal of Civil Engineering and Technology, 8(4), 115-129.
Martins, C. A., & Oliveira, L. G. (2021). Soluções Inteligentes na EngenhariaCivil: Uso de IA em Estruturas e Infraestruturas. Revista de Engenharia e Tecnologia Aplicada, 29(3), 153-168.