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O futuro da construção e do imobiliário: uma lição do sector da saúde na construção

Porque é que as soluções genéricas de IA falham na construção? A IA que não distingue "paredes estruturais" de "divisórias" é perigosa. Os resultados da IA especializada: -68% de erros de conceção, -31% de inventários, -28% de duração da construção. Royal London Asset Management: ROI de 708%, -59% de consumo de energia. A construção está em penúltimo lugar na digitalização entre os sectores - terreno ideal para demonstrar o valor da IA vertical versus a IA genérica.

No nosso artigo anterior, examinámos como as soluções genéricas de inteligência artificial falham frequentemente no contexto dos cuidados de saúde. Hoje, exploramos como esta lição se aplica ao sector da construção, um domínio igualmente complexo que exige soluções especializadas.

Introdução: para além da IA genérica

A inteligência artificial captou a atenção dos líderes empresariais de todos os sectores. No entanto, como demonstram as experiências recentes nos sectores da saúde e da construção, as soluções genéricas de IA falham frequentemente quando aplicadas a domínios altamente especializados. A verdadeira transformação não advém da aplicação de capacidades gerais a problemas específicos, mas da criação de uma inteligência artificial que compreenda fundamentalmente o domínio desde a sua base.

Esta verdade ressalta claramente de uma análise do sector da construção e do imobiliário, onde a complexidade multidisciplinar, a fragmentação do mercado e a regulamentação rigorosa criam desafios únicos que só soluções especializadas podem resolver eficazmente.

A necessidade de um conhecimento especializado do sector

Desalinhamento terminológico e regulamentar

Os modelos genéricos de avaliação de impacto não distinguem corretamente conceitos técnicos fundamentais como "paredes estruturais" e "divisórias", ou entre "fundações em laje" e "fundações em pilar", o que leva a interpretações erradas em projectos em que o rigor é vital para a segurança. Este desfasamento terminológico também se estende às variações regionais: uma "laje de laterocimento" italiana tem caraterísticas diferentes de um sistema de lajes do norte da Europa, com implicações críticas para os cálculos estruturais e anti-sísmicos.

Do mesmo modo, o quadro regulamentar rigoroso do sector da construção, com códigos de construção, normas de segurança e regulamentos ambientais que variam consoante a região, representa um desafio que as soluções generalistas de avaliação de impacto raramente conseguem resolver. Os Eurocódigos e as normas técnicas italianas para a construção (NTC) apresentam diferenças substanciais nos coeficientes de segurança que uma AI generalista não consegue discriminar, com consequências potencialmente graves para a segurança estrutural.

Reconhecimento do potencial de transformação

Apesar destes desafios, o potencial da IA para transformar o sector é amplamente reconhecido. De acordo com o Global Real Estate Technology Survey 2023 da JLL, a IA e a IA generativa foram classificadas entre as três principais tecnologias que terão o maior impacto no sector imobiliário nos próximos três anos por investidores, promotores e ocupantes corporativos. No entanto, os mesmos inquiridos indicaram uma menor compreensão da IA em comparação com outras tecnologias como a blockchain, a realidade virtual e a robótica.

Esta aparente contradição sublinha a necessidade de abordagens especializadas que possam colmatar o fosso entre o potencial reconhecido e a aplicação efectiva.

A abordagem especializada: histórias de sucesso no sector da construção

As soluções especializadas em IA para edifícios já estão a provar o seu valor através de estudos de casos concretos:

Reduzir os erros de conceção

Num grande projeto residencial, a implementação de um módulo de inteligência específico do sector conduziu a

  • 68% de redução de erros de conceção
  • Redução de 23% nos tempos de auditoria
  • Estimativa de 15% de poupança nos custos globais
  • Melhoria significativa dos prazos de entrega

Particularmente notável foi o impacto na gestão das variantes em processo, historicamente responsáveis por aumentos de custos de até 20-30%. A plataforma especializada reduziu estes impactos para 7%, graças à sua capacidade de propagar automaticamente as alterações a todos os documentos de projeto relacionados.

Gestão optimizada de materiais

Um construtor de infra-estruturas implementou um módulo especializado de gestão de materiais que resultou em

  • Redução de 31% nas existências
  • Redução de 24% nos atrasos de entrega
  • Poupança de mais de 2 milhões de euros nos custos logísticos
  • Melhorar a sustentabilidade com menos desperdício de material

Um aspeto crucial, mas frequentemente ignorado, foi o impacto na gestão do fluxo de caixa. A otimização das compras reduziu os activos fixos em 42%, melhorando significativamente a posição financeira da empresa.

Otimização da programação dos sítios

Uma empresa de construção especializada em reabilitação urbana complexa implementou algoritmos de otimização espaço-temporal que resultaram em

  • Redução de 28% no tempo total de processamento
  • 34% de aumento na eficiência da equipa
  • Diminuição de 62% das interferências entre trabalhos simultâneos
  • Melhoria da previsibilidade do tempo, com desvios finais inferiores a 5 por cento

Este caso mostra como a IA especializada pode resolver um dos problemas endémicos da indústria: a dificuldade de programar em contextos complexos com múltiplas variáveis e restrições. As técnicas tradicionais de gestão de projectos, como o CPM ou o PERT, apresentam limitações significativas em cenários reais, enquanto a abordagem baseada na IA demonstrou uma superioridade operacional mensurável.

O panorama geral: transformação do mercado imobiliário

O impacto da IA vai para além da construção, transformando todo o sector imobiliário em cinco dimensões fundamentais:

1. Geolocalização e agrupamento

As empresas e os investimentos no domínio da IA tendem a concentrar-se em mercados tecnológicos estabelecidos. A pesquisa da JLL mostra uma procura acelerada de talentos de IA, com os anúncios de emprego a aumentarem mais de 250% desde o início de 2021. A longo prazo, é provável que este crescimento se concentre onde o talento em IA está disponível: centros tecnológicos primários e secundários estabelecidos, centros de inovação e universidades.

Nos EUA, 42% das empresas de IA estão concentradas na área da Baía de São Francisco, seguida de Boston, Seattle e Nova Iorque, com um crescimento imobiliário projetado de 1,6 milhões de metros quadrados até ao final do ano, só nos EUA.

2. Alteração da procura entre activos

O desenvolvimento da IA exige mais e melhores centros de dados, redes de energia e infra-estruturas de conetividade. De acordo com o JLL Global Data Centre Outlook 2023, o mercado global de centros de dados de colocation deverá registar um crescimento anual de 11,3 por cento entre 2021 e 2026, enquanto o mercado de centros de dados de hiperescala deverá registar um crescimento ainda mais rápido, de cerca de 20 por cento ao ano.

Os critérios de localização das infra-estruturas da IA dão maior peso aos preços mais baixos da energia e aos custos mais baixos dos terrenos, conduzindo o crescimento para mercados menos concorridos, como Atlanta nos EUA, Malásia e Tailândia.

3. Novos tipos de activos e produtos

O aparecimento do "edifício verdadeiramente inteligente" está iminente. As infra-estruturas com IA tornar-se-ão uma norma por defeito, tal como as ligações à Internet são uma caraterística por defeito dos edifícios actuais. A IA também ajudará a criar edifícios com emissões zero e elevado desempenho em termos de sustentabilidade.

Isto alinha-se com os "gémeos digitais dinâmicos" descritos no sector da construção, que ultrapassam o conceito estático de BIM para modelos que evoluem em tempo real ao longo do ciclo de vida do edifício, permitindo uma gestão de manutenção preditiva que reduz os custos operacionais em 23-31% e aumenta a vida útil das instalações em 15-20%.

4. Novos modelos de investimento e de receitas

A subscrição e os processos melhorados pela IA permitirão transacções mais rápidas e uma compreensão mais eficiente dos imóveis e dos mercados, catalisando o investimento à escala global. As infra-estruturas com recurso à IA e a capacidade de ligar vários sistemas poderão também permitir a expansão de modelos de "espaço como serviço" e novos fluxos de receitas para proprietários e promotores.

Um exemplo concreto citado no relatório da JLL é o da Royal London Asset Management, que registou melhorias significativas nas operações de AVAC e na eficiência energética de um edifício comercial com 11 600 metros quadrados. Ao implementar as tecnologias de IA da JLL, a empresa obteve um ROI recorde de 708% e poupanças de energia de 59%, reduzindo as emissões de carbono em até 500 toneladas métricas por ano.

5. Novas abordagens à conceção e funcionalidade dos espaços

A IA permitirá uma conceção orientada para a experiência e cenários ambientais altamente personalizáveis. Isto complementa a IA multimodal para inspeção descrita na indústria da construção, que combinará a compreensão de texto, imagens e dados de drones e sensores IoT para monitorizar o progresso e a qualidade da construção, sendo particularmente promissora a integração com a tecnologia LiDAR para monitorização estrutural em tempo real.

A dimensão socioeconómica: impacto no trabalho e nas competências

Contrariamente aos receios de substituição, os dados recolhidos mostram que a IA especializada está a ter um impacto positivo na força de trabalho:

Reforço das competências existentes

A IA especializada reforçou o papel dos artesãos especializados, libertando-os das tarefas administrativas e permitindo-lhes concentrarem-se nos aspectos qualitativos do trabalho. Este facto conduziu a um aumento da qualidade percebida e a uma revalorização das competências técnicas.

Esta abordagem alinha-se com a visão do CEO da Microsoft, Satya Nadella, segundo a qual os fornecedores de serviços de IA estão a fazer a escolha consciente de explorar uma abordagem centrada no ser humano, desenvolvendo produtos "copiloto" concebidos para ajudar as pessoas, em vez de produtos "piloto automático" que visam substituir completamente as funções humanas.

Transformação dos perfis profissionais

Estão a surgir novas funções híbridas, como o "gestor de construção BIM" e o "especialista em construção digital", com competências que abrangem a construção tradicional e as tecnologias digitais. Estes perfis têm salários 35-40% mais elevados do que a média do sector.

Segundo a Goldman Sachs, que cita um estudo do economista do MIT David Autor, mais de 85% do crescimento do emprego nos EUA nos últimos 80 anos explica-se pela criação de novos postos de trabalho impulsionados pela tecnologia.

Democratização da experiência

A capacidade da IA para codificar e tornar acessíveis as melhores práticas reduziu o fosso de desempenho entre pequenas e grandes empresas, promovendo uma concorrência mais justa baseada na qualidade efectiva e não na dimensão da empresa.

O futuro: inovações emergentes e abordagem estratégica

Avanços tecnológicos iminentes

No sector da construção, as inovações futuras incluem:

  • Análise preditiva para a segurança das instalações: Modelos que identificam preventivamente situações de risco com base em dados históricos e configurações das instalações, com uma capacidade de previsão de acidentes de 76% e uma redução potencial de acidentes graves de 58%.
  • IA multimodal para inspeção: Funcionalidade que integra a compreensão de texto, imagens e dados de drones e sensores IoT para monitorizar o progresso e a qualidade das construções.
  • Integração com a robótica das instalações: Os primeiros projectos-piloto com robôs de colocação de pavimentos e sistemas de acabamento automatizados revelaram ganhos de produtividade até 300% em operações repetitivas, com qualidade superior e redução de resíduos.

No setor imobiliário mais amplo, a JLL destaca que o mercado de casos de uso comercial para IA generativa deve atingir US $ 42,6 bilhões em 2023, crescendo 32% ao ano para US $ 98,1 bilhões em 2026.

Adoção estratégica e responsável

As organizações devem considerar como aproveitar o poder da IA para apoiar os seus objectivos de negócio de uma forma responsável e ética. A JLL salienta a importância de estar atento a três tipos de regulamentos emergentes:

  1. Normas e protocolos de mercado relacionados com a qualidade dos dados, os direitos de propriedade intelectual, a privacidade e a segurança dos dados.
  2. Regulamentos para atenuar os riscos sociais, tais como medidas para proteger o mercado de trabalho de choques ou normas de segurança para veículos autónomos.
  3. Legislação ambiental, em especial a que tem por objetivo reduzir as emissões de carbono da crescente economia digital.

As organizações terão de refletir sobre uma série de questões fundamentais: o que significa o crescimento da IA para as estratégias de investimento e de localização? Que aplicações actuais ou futuras da IA precisam de ser preparadas e testadas agora? Quais são os potenciais riscos comerciais e sociais?

Conclusão: o valor da abordagem especializada

Tal como no sector da saúde, a verdadeira transformação no sector da construção e do imobiliário não resulta da aplicação de IA genérica a problemas complexos, mas de soluções criadas especificamente para os desafios únicos do sector.

A construção é um caso emblemático de um sector de elevada complexidade e baixa digitalização: está em penúltimo lugar entre as indústrias em termos de taxa de adoção digital. Estas caraterísticas tornam-no num terreno ideal para demonstrar o valor da IA especializada em relação às soluções genéricas.

A peculiaridade do sector da construção reside no facto de ser simultaneamente intensivo em conhecimento e intensivo em mão de obra, com um equilíbrio delicado entre as dimensões cognitiva e operacional. Este dualismo exige sistemas de IA que não se limitem ao processamento de dados, mas que compreendam profundamente os processos operacionais e de tomada de decisão que caracterizam o sector.

Como observou um gestor de projeto de uma grande empresa de arquitetura: "A diferença entre a AI geral e a AI especializada na construção é como a diferença entre um trabalhador geral e um mestre especializado. Ambos têm valor, mas quando se trata de projectos complexos, os conhecimentos especializados tornam-se indispensáveis."

O desafio para o futuro será encontrar o equilíbrio certo entre a especialização vertical e a interoperabilidade horizontal, permitindo que os diferentes intervenientes na cadeia de abastecimento beneficiem de soluções feitas à medida que ainda podem comunicar entre si. Só assim a IA poderá cumprir a sua promessa de transformar um dos sectores mais resistentes à inovação num exemplo de eficiência, sustentabilidade e qualidade.

Recursos para o crescimento das empresas

9 de novembro de 2025

Regulamentação da IA para aplicações de consumo: como se preparar para os novos regulamentos de 2025

2025 marca o fim da era do "Oeste Selvagem" da IA: AI Act EU operacional a partir de agosto de 2024 com obrigações de literacia em IA a partir de 2 de fevereiro de 2025, governação e GPAI a partir de 2 de agosto. A Califórnia é pioneira com o SB 243 (nascido após o suicídio de Sewell Setzer, um jovem de 14 anos que desenvolveu uma relação emocional com um chatbot), que impõe a proibição de sistemas de recompensa compulsivos, a deteção de ideação suicida, a lembrança de 3 em 3 horas de que "não sou humano", auditorias públicas independentes, sanções de 1000 dólares por infração. SB 420 exige avaliações de impacto para "decisões automatizadas de alto risco" com direitos de recurso de revisão humana. Aplicação efectiva: Noom citou 2022 por causa de bots que se faziam passar por treinadores humanos, acordo de 56 milhões de dólares. Tendência nacional: Alabama, Havaí, Illinois, Maine, Massachusetts classificam a falha em notificar chatbots de IA como violação do UDAP. Abordagem de sistemas críticos de risco de três níveis (cuidados de saúde/transporte/energia) certificação de pré-implantação, divulgação transparente virada para o consumidor, registo de uso geral + testes de segurança. Mosaico regulamentar sem preempção federal: as empresas multi-estatais têm de navegar por requisitos variáveis. UE a partir de agosto de 2026: informar os utilizadores sobre a interação com a IA, a menos que seja óbvio, e os conteúdos gerados por IA devem ser rotulados como legíveis por máquinas.
9 de novembro de 2025

Regulamentar o que não é criado: a Europa arrisca-se a ser irrelevante do ponto de vista tecnológico?

A Europa atrai apenas um décimo do investimento mundial em inteligência artificial, mas pretende ditar as regras mundiais. Este é o "Efeito Bruxelas" - impor regras à escala planetária através do poder de mercado sem impulsionar a inovação. A Lei da IA entra em vigor num calendário escalonado até 2027, mas as empresas multinacionais de tecnologia respondem com estratégias criativas de evasão: invocando segredos comerciais para evitar revelar dados de formação, produzindo resumos tecnicamente conformes mas incompreensíveis, utilizando a autoavaliação para rebaixar os sistemas de "alto risco" para "risco mínimo", escolhendo os Estados-Membros com controlos menos rigorosos. O paradoxo dos direitos de autor extraterritoriais: a UE exige que a OpenAI cumpra as leis europeias, mesmo no caso de formação fora da Europa - um princípio nunca antes visto no direito internacional. Surge o "modelo duplo": versões europeias limitadas versus versões mundiais avançadas dos mesmos produtos de IA. Risco real: a Europa torna-se uma "fortaleza digital" isolada da inovação mundial, com os cidadãos europeus a acederem a tecnologias inferiores. O Tribunal de Justiça, no processo relativo à pontuação de crédito, já rejeitou a defesa dos "segredos comerciais", mas a incerteza interpretativa continua a ser enorme - o que significa exatamente "resumo suficientemente pormenorizado"? Ninguém sabe. Última pergunta sem resposta: estará a UE a criar uma terceira via ética entre o capitalismo americano e o controlo estatal chinês, ou simplesmente a exportar burocracia para uma área em que não compete? Para já: líder mundial na regulação da IA, marginal no seu desenvolvimento. Vasto programa.
9 de novembro de 2025

Outliers: onde a ciência dos dados encontra histórias de sucesso

A ciência dos dados inverteu o paradigma: os valores atípicos já não são "erros a eliminar", mas sim informações valiosas a compreender. Um único outlier pode distorcer completamente um modelo de regressão linear - alterar o declive de 2 para 10 - mas eliminá-lo pode significar perder o sinal mais importante do conjunto de dados. A aprendizagem automática introduz ferramentas sofisticadas: O Isolation Forest isola os valores atípicos através da construção de árvores de decisão aleatórias, o Local Outlier Fator analisa a densidade local, os Autoencoders reconstroem dados normais e comunicam o que não conseguem reproduzir. Existem valores anómalos globais (temperatura de -10°C nos trópicos), valores anómalos contextuais (gastar 1000 euros num bairro pobre), valores anómalos colectivos (picos de tráfego de rede sincronizados que indicam um ataque). Paralelismo com Gladwell: a "regra das 10.000 horas" é contestada - Paul McCartney dixit "muitas bandas fizeram 10.000 horas em Hamburgo sem sucesso, a teoria não é infalível". O sucesso matemático asiático não é genético mas cultural: o sistema numérico chinês é mais intuitivo, o cultivo do arroz exige um aperfeiçoamento constante, ao contrário da expansão territorial da agricultura ocidental. Aplicações reais: os bancos britânicos recuperam 18% de perdas potenciais através da deteção de anomalias em tempo real, a indústria transformadora detecta defeitos microscópicos que a inspeção humana não detectaria, os cuidados de saúde validam dados de ensaios clínicos com uma sensibilidade de deteção de anomalias superior a 85%. Lição final: à medida que a ciência dos dados passa da eliminação de anomalias para a sua compreensão, temos de encarar as carreiras não convencionais não como anomalias a corrigir, mas como trajectórias valiosas a estudar.