A inteligência artificial já saiu do laboratório e sentou à mesa de decisão dos grandes projetos industriais brasileiros. O problema? A maioria das empresas ainda não sabe como transformar o uso individual da ferramenta em vantagem competitiva real. O diagnóstico foi feito por líderes do setor durante a Jornada da Engenharia, em São Paulo, e expõe uma lacuna perigosa para quem ignora o ritmo da mudança.
O novo perfil do engenheiro não é opcional
Esqueça a ideia de que a IA apenas automatiza tarefas repetitivas. André Fregolente, consultor executivo da Octave, foi direto: o profissional que não desenvolver habilidades cognitivas para aplicar a tecnologia nos processos atuais perderá eficiência — e, consequentemente, espaço no mercado. “É irreversível”, resumiu. A exigência agora é dupla: dominar a ferramenta hoje e manter um ciclo infinito de autoaprimoramento.
Guilherme Klein, gerente de Entrega de Serviços da Siemens, reforçou que a maturidade tecnológica já permite delegar responsabilidades industriais críticas aos algoritmos. A tecnologia está pronta; a estrutura organizacional é que precisa acompanhar.
Por que a supervisão humana virou “camada de segurança”
Ninguém no evento defendeu a autonomia total das máquinas. O consenso é que a IA opera como um copiloto de altíssima performance, mas o comandante segue sendo humano. Klein alertou: “Não se pode confiar 100% cegamente numa saída gerada simplesmente por uma máquina”.
Essa desconfiança produtiva cria uma nova demanda por engenheiros que saibam auditar algoritmos, validar hipóteses e assumir a responsabilidade final — algo que nenhum modelo de linguagem consegue assinar.
O teste do “levantar a mão” expõe a realidade corporativa
Nelson Romano, presidente da Abemi, usou um experimento simples para medir a temperatura do setor. Perguntou quem havia usado IA na semana: todos levantaram o braço. Quando a pergunta virou “sua empresa usa IA de forma estruturada?”, o silêncio tomou a sala.
Esse abismo entre adoção individual e maturidade empresarial define o momento atual:
- Pessoas: já experimentam, testam prompts e resolvem problemas pontuais.
- Empresas: travam na governança de dados, compliance, integração com legados e cultura de risco.
Onde a IA já puxa a fila na engenharia conceitual
Apesar do atraso na escala, a engenharia conceitual surge como a porta de entrada natural. É na fase de estudos de viabilidade, otimização de layout e simulações de cenários que a IA entrega ROI mais rápido. A tendência, segundo Romano, é de participação “cada vez maior e crescente” nessa etapa.
Mas há um detalhe crucial: ganhos isolados na concepção não se sustentam se a execução e a operação continuarem analógicas. A integração ponta a ponta é o próximo gargalo a ser rompido.
O que observar nos próximos trimestres
O movimento agora migra da experimentação para a arquitetura de dados. Quem estruturar bases confiáveis, criar pipelines de validação humana e capacitar times para “conversar com a máquina” vai ditar o ritmo dos grandes projetos. O resto corre o risco de ficar apenas com o discurso de inovação — sem a engenharia para sustentá-lo.
