A inteligência artificial (IA) está cada vez mais consolidada na indústria e nos setores de infraestrutura e construção, indo muito além das LLMs, como ChatGPT ou Gemini. Muito antes da popularização desses modelos, a IA já era utilizada por grandes empresas de tecnologia para identificação de padrões, otimização de processos e automação de decisões.
Embora a visão computacional tenha surgido ainda na década de 1960, seu uso prático ganhou escala a partir de 2015, impulsionado pelos avanços em Deep Learning. A partir desse momento, tornou-se viável treinar modelos para reconhecer padrões específicos diretamente em imagens e vídeos, com alto grau de precisão.
A visão computacional tem como objetivo emular o olhar humano, permitindo identificar objetos, pessoas e comportamentos, além de coletar dados automaticamente a partir de câmeras ao vivo ou de arquivos já existentes. Na prática, a tecnologia analisa a imagem como uma matriz de pixels, extraindo características como cor, forma, textura e movimento. Essas informações são processadas por redes neurais que calculam a probabilidade de cada objeto pertencer a uma determinada classe previamente treinada, permitindo identificar, localizar e classificar elementos em cena em tempo real.
Figura 1 – Reconhecimento de padrões através de matriz de dados
Um dos usos mais difundidos da visão computacional é o reconhecimento facial, aplicado no desbloqueio de dispositivos, controle de acesso e localização de indivíduos. Em obras e ambientes industriais, essa tecnologia assume um papel diferente: é utilizada para controle de presença, tempo de permanência em áreas específicas e cálculo de horas-homem (HH), contribuindo diretamente para a análise de produtividade de equipes próprias e terceirizadas.
Figura 2 – Análise de produtividade através de análise de vídeo
Além disso, o reconhecimento de padrões permite avaliar automaticamente se uma operação é segura ou não. A partir da análise dos objetos presentes na cena, o sistema pode identificar, por exemplo, a ausência de Equipamentos de Proteção Individual (EPI) em colaboradores ou situações de risco, como a proximidade entre homem e máquina. Essas aplicações geram dados objetivos, aumentam a conscientização e contribuem diretamente para a redução de acidentes.
Esses sistemas podem ser integrados a aplicativos de mensagens, painéis de controle e alertas sonoros no próprio local da operação, garantindo o recebimento de notificações de eventos críticos em tempo real e promovendo a segurança de forma automática e contínua.
Figura 3 – Aumento do uso de EPI após implementação de tecnologia
Outras aplicações incluem a contagem automática de viagens, medição de tempo de ciclo por equipamento e rastreabilidade completa das operações. Também é possível realizar a medição de volumes de material por visão computacional, reduzindo custos com periféricos, balanças e deslocamentos desnecessários. A eliminação do processo de pesagem tradicional resulta em ganhos de produtividade e redução de consumo de recursos, como diesel e componentes de desgaste.
A automação de fluxos logísticos é viabilizada por meio da leitura de placas veiculares ou adesivos identificadores, previamente cadastrados no sistema. Com isso, é possível automatizar a abertura de cancelas, validar normas de entrega, verificar enlonamento de cargas e identificar possíveis contaminantes, tudo sem intervenção humana.
O grande diferencial dessa tecnologia está na adaptabilidade. Cada operação possui suas próprias particularidades, e os modelos de IA podem ser treinados para reconhecer padrões específicos de cada setor, garantindo maior assertividade, auditoria confiável dos dados e automação real dos processos. Soma-se a isso o fato de que a aplicação dessa inteligência artificial tem baixo custo e rápida implementação, dependendo, em muitos casos, apenas de câmeras de segurança convencionais já instaladas.
A aplicação de inteligência artificial baseada em visão computacional na infraestrutura e na construção civil representa uma mudança estrutural na forma como dados operacionais são coletados e utilizados. Ao transformar imagens em informações mensuráveis, a tecnologia deixa de ser apenas um recurso de monitoramento e passa a atuar como ferramenta estratégica de gestão. Segurança, produtividade, rastreabilidade e controle logístico tornam-se processos auditáveis e automatizados. Em um setor historicamente dependente de controles manuais e amostragens pontuais, a adoção dessa abordagem posiciona as operações em um novo patamar de eficiência, previsibilidade e redução de custos, consolidando a IA como elemento central da modernização da indústria.
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Alan Cristian Gurgel Sousa é graduado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas (2020), com 9 anos de experiência em análise e controle de dados, atuando em modelagem, tratamento, validação e geração de indicadores para apoio à decisão.
Atua como Desenvolvedor Full Stack na Exxata Engenharia (CNPJ 14.635.630/0001-47), com foco no desenvolvimento de sistemas de análise inteligente de vídeo e soluções digitais voltadas a processos de negócio.
