Renato Ferreira é Co-founder e COO da Tess, referência global em agentes de Inteligência Artificial para negócios, além disso, é o mais novo colunista do C3.
Executivo Global, Especialista em IA Aplicada a Negócios, criador de frameworks de implementação de IA, com atuação direta em tendências internacionais e experiência prática em projetos que unem tecnologia e eficiência operacional.
Com formação executiva pelo MIT Sloan School of Management em Inteligência Artificial para Business Intelligence, Renato atua diretamente do Vale do Silício. Onde acompanha em tempo real as tendências e inovações que estão redefinindo o mercado mundial.
Criador do Método Tess, framework de implementação de IA validado em centenas de empresas, ele lidera projetos que unem tecnologia, eficiência operacional e visão estratégica. Além disso, com resultados expressivos em setores como e-commerce e construção civil.
À frente da expansão da Tess no Brasil, Renato Ferreira compartilha sua experiência prática no desenvolvimento de soluções que reduzem custos, otimizam processos e promovem a transformação digital de empresas. Consolidando-se, dessa maneira, como uma das principais vozes sobre o futuro da IA aplicada à construção civil.
Confira a seguir a entrevista exclusiva com Renato Ferreira e descubra como a Inteligência Artificial está revolucionando o futuro da construção civil. Continue lendo e inspire-se com as visões e experiências de um dos maiores especialistas do setor!
Quais Principais Transformações que a Inteligência Artificial Trará para a Construção Civil até 2030
Renato Ferreira: Quando analiso o setor de construção civil com o mesmo olhar que uso para avaliar verticais, que já foram transformadas pela IA, como e-commerce, saúde e serviços financeiros, vejo um padrão muito claro: a disrupção começa sempre pela camada de dados e decisão, não pela linha de produção. E é exatamente isso que está acontecendo agora na construção.
Até 2030, enxergo três transformações estruturais e irreversíveis. A primeira é a antecipação de risco em tempo real. Ou seja, modelos preditivos que identificam desvios de prazo, custo e qualidade antes que eles se materializem no canteiro. De fato, embora isso já existe, não está democratizado no Brasil ainda.
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A segunda é a autonomia operacional de agentes de IA que coordenam fornecedores, equipes e materiais de forma contínua. Isto é, sem depender de planilhas e reuniões de alinhamento.
Por fim, a terceira, e talvez a mais profunda, é a criação de um gêmeo digital de cada empreendimento. Em outras palavras, um modelo vivo que aprende com cada decisão tomada e retroalimenta os próximos projetos.
Porém, o que me chama atenção é que essas transformações não são ficção científica. Afinal, a infraestrutura para executá-las já existe. O que falta é a camada de orquestração que conecta esses dados, modelos e fluxos de forma integrada.
Além disso, as transforma em contexto corporativo, para que empresas e projetos sejam conduzidos com base em aprendizado real e dinâmico. É exatamente aí que plataformas como a Tess entram. Resumindo, não apenas como mais uma ferramenta pontual, mas como o sistema nervoso central que faz tudo isso funcionar junto.
Como a Experiência em IA no E-commerce Pode Reduzir Custos e Desperdícios na Construção Civil
Renato Ferreira: O grande erro das empresas, tanto no varejo quanto agora na construção, é tentar usar a IA apenas para fazer o processo antigo de forma mais rápida. No e-commerce, nosso salto de eficiência, onde cortamos custos na veia, só aconteceu quando redesenhamos toda a lógica operacional em torno da IA.
Hoje temos alguns dos grandes grupos de varejo de moda do Brasil que rodam todo o lançamento de suas coleções na Tess, fotografando manequins e usando agentes de IA treinados para inserir os modelos e tratar as fotos. Há clientes que processam 25.000 imagens por mês conosco.
Na construção civil, a lógica é idêntica. Hoje, compra-se material com margem de sobra para evitar que a obra pare (just in case), o que gera um desperdício absurdo. Nesse sentido, o Brasil chega a engolir 8% do custo total da obra.
Contudo, se aplicarmos a mesma inteligência preditiva de cadeia de suprimentos do e-commerce, a IA passa a cruzar o ritmo exato da equipe no canteiro, o trânsito da cidade e o lead time da concreteira para entregar o material no esquema “just in time”.
Com isso, você deixa de estocar cimento e aço desnecessariamente, reduz a perda de material por validade ou manuseio, e otimiza o fluxo de caixa. O ganho real está em deixar a IA ditar o ritmo da logística, e não o contrário.
Portanto, construtoras que simplesmente digitalizam seus fluxos atuais vão ganhar de 10 a 15% de eficiência. Porém, as que redesenham o processo do zero com IA no centro vão ganhar de 40 a 50%. Certamente, essa diferença de mentalidade é o que separa líderes de mercado de seguidores.
Como a Inteligência Artificial Pode Revolucionar o Planejamento de Obras e a Integração com BIM
Renato Ferreira: Planejamento de obras sem IA é, na essência, um exercício de adivinhação. Você usa dados históricos imperfeitos, julgamento humano sujeito a vieses e torce para que as variáveis externas cooperem.
Não por acaso, estudos da McKinsey apontam que mais de 98% dos megaprojetos de construção no mundo sofrem atrasos ou estouram o orçamento. A IA muda essa equação de forma fundamental porque ela aprende com a variabilidade, não apenas com o plano original.
Modelos de IA alimentados com dados de clima, disponibilidade de mão de obra, lead time de fornecedores e histórico de desvios passados conseguem gerar alertas preditivos com antecedência. Ou seja, tempo suficiente para agir, não apenas reagir.
A integração com BIM potencializa isso de maneira exponencial. O BIM já entrega o modelo estruturado do projeto. Afinal, quando você injeta inteligência artificial nesse modelo, ele deixa de ser uma representação estática e passa a ser um sistema de decisão contínua.
Cada elemento do modelo passa a ter uma camada de risco associada, e o gestor sabe, em tempo real, quais interdependências ameaçam o caminho crítico. Isso não é futuro, é o que as construtoras líderes globais já estão fazendo. A pergunta para o mercado brasileiro é: quando vocês vão começar?
Como a Inteligência Artificial Pode Tornar a Construção Civil Mais Sustentável e Eficiente
Renato Ferreira: A IA contribui em pelo menos três frentes práticas. Na redução de resíduos, modelos preditivos de consumo de materiais podem reduzir o desperdício em até 20%, isto é, apenas otimizando as quantidades pedidas por fase de obra. De fato, algo que hoje é feito no feeling.
Na eficiência energética, sistemas de IA que monitoram consumo em tempo real e ajustam automaticamente o uso de equipamentos e iluminação em canteiros têm demonstrado reduções de 15 a 30% no consumo.
Na pegada de carbono, algoritmos de otimização de rotas logísticas e seleção de fornecedores com base em emissões já estão sendo usados por grandes construtoras europeias para cumprir metas ESG com dados auditáveis.
O mais interessante é que sustentabilidade e rentabilidade, nesse contexto, não são opostas, mas sim, são a mesma coisa. Cada tonelada de material que você deixa de desperdiçar é custo que não aconteceu. Similarmente, cada litro de combustível economizado na logística é margem recuperada. Em outras palavras, a IA é o que torna possível otimizar os dois simultaneamente.
Ganhos Práticos e Futuro da Integração entre Inteligência Artificial e BIM na Construção Civil
Renato Ferreira: Essa é definitivamente uma das combinações mais poderosas para o setor. O BIM já organiza e integra informações da construção, por outro lado, a IA transforma isso em um sistema ativo que pensa, sugere, automatiza e otimiza decisões. Desse modo, saindo de um modelo passivo para um agente inteligente que cogerencia a obra.
Os ganhos práticos mais imediatos que identifico são três. Primeiro, detecção automática de conflitos entre disciplinas de projeto, que hoje exige horas de revisão manual por equipes de coordenação. Afinal, modelos de IA treinados sobre bases de projetos BIM já conseguem fazer isso em minutos.
Segundo, quantitativos automáticos e dinâmicos que se atualizam à medida que o projeto evolui, eliminando, assim, o retrabalho de compatibilização entre projeto e orçamento.
Por fim, o terceiro, simulação de cenários em tempo real. Como por exemplo: “o que acontece com o custo e o prazo se eu substituir esse fornecedor?” Ou, “se eu antecipar essa fase?” Resumindo, a IA responde isso em segundos, com base no modelo BIM vivo.
O futuro que enxergo é o de projetos que se automonitoram. Como o modelo BIM conectado a sensores IoT no canteiro, alimentando agentes de IA que identificam desvios, sugerem correções e acionam os stakeholders certos automaticamente. De fato, não será mais o gestor monitorando o projeto, será o projeto sinalizando ao gestor quando ele precisa intervir.
Aplicações Promissoras de Drones e Visão Computacional com IA no Acompanhamento e Inspeção de Obras
Renato Ferreira: Essa combinação é, na minha visão, uma das mais disruptivas de curto/médio prazo para o setor. Por um motivo simples: ela resolve um problema que sempre foi estruturalmente difícil de resolver, que é a coleta de dados em ambientes físicos dinâmicos e não controlados. O canteiro de obras é um ambiente caótico por natureza. Equipes diferentes, fases simultâneas e variáveis ambientais.
Drones equipados com câmeras de alta resolução e com sensores LiDAR (Light Detection and Ranging), combinados com modelos de visão computacional e treinados para reconhecer elementos construtivos, transformam esse caos em dados estruturados e comparáveis ao modelo BIM. Em outras palavras, você consegue medir o avanço físico real da obra (não o declarado) com uma precisão e frequência que simplesmente não existia antes.
As aplicações mais promissoras que acompanho são: inspeção automatizada de qualidade (identificação de não conformidades antes que virem retrabalho caro); monitoramento de segurança do trabalho em tempo real, com alertas para ausência de EPI ou situações de risco; e medição de produtividade por equipe e por setor da obra, permitindo, desse modo, realocar recursos com base em dados, não em intuição.
A tendência é que cada vez mais a barreira de entrada caia significativamente. Não estamos tão longe de um cenário em que uma construtora de médio porte conseguirá implementar um sistema básico de monitoramento por drones com IA por um custo que representa uma fração reduzida do valor de um empreendimento típico. O ROI, quando você considera a redução de retrabalho e a antecipação de problemas, é irrefutável.
Aprendizados do Vale do Silício: Como Acelerar a Adoção de Inteligência Artificial na Construção Civil Brasileira
Renato Ferreira: Tenho acompanhado de perto como as empresas do Vale do Silício implementam IA. Sendo assim, o aprendizado mais valioso que trago não é tecnológico, é estratégico.
Pois as empresas que mais avançaram não foram as que esperaram pela solução perfeita, mas assim, as que começaram com um problema real, mediram o resultado e escalaram o que funcionou.
O Vale do Silício tem uma cultura de experimentação rápida que o mercado brasileiro precisa incorporar. No contexto da construção civil, isso significa três coisas práticas.
Primeiro, escolher um processo de alto impacto e alta dor. Ou seja, controle de materiais, medição de avanço físico, gestão de subcontratados e implementação IA nesse ponto específico, com métricas claras de sucesso. Entretanto, não tentar transformar tudo de uma vez.
Segundo, tratar dados como ativo estratégico desde hoje. As construtoras brasileiras sentam sobre um volume enorme de dados históricos que não estão organizados nem acessíveis. Quem estruturar isso agora vai ter uma vantagem competitiva enorme quando a IA avançada se tornar commodity.
Enfim, o terceiro, o que vemos evoluindo no Vale não são apenas ferramentas, mas plataformas que constroem memória organizacional. Melhor dizendo, uma plataforma de contexto corporativo permite que agentes aprendam continuamente sobre a empresa, como seus projetos, seus padrões, seus erros e acertos.
Na construção civil, isso é ainda mais crítico, porque cada obra carrega aprendizados que normalmente se perdem. Quando você estrutura esse histórico, os agentes passam a tomar decisões com muito mais precisão. Afinal, entendem o contexto completo, não só o dado isolado.
É exatamente assim que a Tess foi construída: como uma camada de contexto corporativo que permite que agentes evoluam ao longo do tempo, usando tudo o que a empresa já aprendeu para melhorar cada novo projeto.
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Quer saber mais sobre as soluções inovadoras da Tess e como a Inteligência Artificial pode revolucionar o seu negócio? Acesse o site da Tess ou entre em contato com Renato Ferreira para descobrir como implementar IA de forma estratégica em sua empresa.
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