Durante décadas, a transformação digital da engenharia esteve concentrada em substituir a prancheta pelo CAD, o cálculo manual pela simulação e o arquivo físico por plataformas de gestão. A fase atual é diferente. A IA não atua apenas como uma ferramenta de desenho: ela participa da busca por soluções, prioriza riscos, interpreta grandes volumes de dados e acelera tarefas que antes consumiam dias ou semanas.

Isso não significa que o software “virou engenheiro”. Significa que o profissional passou a trabalhar com uma capacidade computacional que amplia sua análise — e, ao mesmo tempo, exige mais rigor para separar uma sugestão plausível de uma solução realmente segura, fabricável e compatível com normas.

A mudança já pode ser medida

O relatório global State of Design & Make 2025, da Autodesk, ouviu 5.594 líderes e profissionais de arquitetura, engenharia, construção, manufatura e outras áreas de projeto. Os resultados mostram que a IA deixou de ser um experimento periférico e passou a influenciar contratação, treinamento, sustentabilidade e investimentos.

Os percentuais pertencem ao universo pesquisado pela Autodesk e não devem ser interpretados como uma medição exclusiva do mercado brasileiro.

Onde a IA já transformou a engenharia

1. Projeto generativo: menos tempo desenhando opções, mais tempo definindo requisitos

No projeto convencional, o engenheiro cria uma geometria, calcula, corrige e repete o processo. No projeto generativo, o fluxo começa pela definição das restrições: cargas, regiões de fixação, materiais, espaços proibidos, método de fabricação, massa máxima e fatores de segurança. O algoritmo explora numerosas alternativas e apresenta soluções que atendem aos critérios informados.

A principal mudança é conceitual. O engenheiro deixa de ser apenas o autor de uma geometria inicial e se torna também o responsável pela qualidade do problema apresentado à máquina. Requisitos incompletos ou condições de contorno erradas podem gerar uma solução visualmente impressionante e tecnicamente inadequada.

2. Simulação acelerada e modelos substitutos

Modelos de IA treinados com resultados de simulações podem estimar rapidamente o comportamento de novas configurações. Eles não substituem automaticamente uma análise de elementos finitos, fluidodinâmica ou eletromagnetismo de alta fidelidade, mas ajudam a explorar o espaço de projeto antes de executar os cálculos mais pesados.

Em 2025, a Ansys anunciou recursos de IA integrados à criação, validação e otimização de simulações. Em uma aplicação específica de cálculo de padrões de radiação, a empresa informou resultados até 17 vezes mais rápidos. O dado não deve ser generalizado para toda simulação, mas mostra como a combinação entre física computacional e IA já produz ganhos concretos em tarefas bem definidas.

3. Inspeção auxiliada por visão computacional e gêmeos digitais

Imagens de drones, fotografias de alta resolução, escaneamento 3D e modelos digitais podem ser analisados por algoritmos capazes de localizar trincas, corrosão, deformações ou outras anomalias. A função da IA é reduzir o volume de material que precisa ser verificado manualmente e organizar os achados por localização, dimensão e prioridade.

Em inspeções de pontes realizadas com tecnologia Bentley e Collins Engineers, equipes passaram a preparar grande parte da análise em ambiente digital antes de chegar ao campo. Em um dos casos divulgados em 2026, cerca de 70% das informações da inspeção foram reunidas previamente; no local, o trabalho do inspetor passou de “descobrir tudo” para verificar e complementar os indícios.

4. Manutenção preditiva: da periodicidade fixa à condição real

A manutenção preventiva atua por calendário ou horas de operação. A preditiva utiliza vibração, temperatura, corrente elétrica, pressão, histórico de falhas, alarmes e outros sinais para estimar mudanças de comportamento e indicar quando um ativo começa a se afastar do padrão esperado.

A Siemens aplicou sua solução Senseye Predictive Maintenance em uma planta da Sachsenmilch, utilizando IA para identificar problemas imediatos e futuros em um ambiente de produção com máquinas de diferentes tipos. O objetivo foi apoiar intervenções antecipadas e evitar paradas não planejadas.

Quatro casos reais que mostram a transformação

O novo fluxo de trabalho do engenheiro

Nesse modelo, a produtividade deixa de ser medida apenas pela velocidade de produzir desenhos ou relatórios. O valor migra para a capacidade de criar um processo rastreável: de onde vieram os dados, quais hipóteses foram adotadas, como a solução foi verificada e por que determinada decisão foi aceita.

Como começar de forma responsável

A engenharia não está sendo substituída. Está sendo reposicionada.

A IA absorve parte do esforço de procurar, comparar, gerar alternativas e processar dados. Em contrapartida, cresce a importância do engenheiro que entende o campo, reconhece riscos, questiona resultados e transforma uma resposta computacional em uma decisão tecnicamente defensável.

O futuro não pertence ao profissional que apenas “usa IA”, nem ao que decide ignorá-la. Pertence a quem combina tecnologia, experiência prática, responsabilidade e método.

Fontes consultadas

1. Autodesk — State of Design & Make 2025 .
2. NASA — NASA Turns to AI to Design Mission Hardware .
3. NASA Goddard — Generative Design / Evolved Structures .
4. Ansys / Synopsys — Ansys 2025 R2 e recursos de IA para simulação .
5. Autodesk — BAM Ireland e Construction IQ .
6. Siemens — Manutenção preditiva com IA na Sachsenmilch .
7. Bentley Systems — Inspeção de pontes apoiada por IA e gêmeos digitais .