Brasília, 24 de julho de 2026.

A versatilidade das redes sociais encontra no engenheiro de produção Edson Gonçalves Martins um de seus atuais símbolos para representar a relação entre a área profissional e as novas tecnologias, inclusive, a inteligência artificial.  Mais do que teorizar sobre esse novo instrumento, com todas as suas limitações e estímulos, ele aplica e apresenta esse universo à engenharia, produtividade, inovação e automação aos profissionais, de todas as faixas etárias. Isso, com a bagagem de conhecer o Sistema Confea/Crea, como inspetor do Crea-SC, além de embaixador do InovaCrea.

Fundador do Engenharia Podcast, criador do Método EP, coordenador do MBA em Dados e Inteligência Artificial e idealizador do EP Hub: Engenheiro Aumentado, encampado pelo governo catarinense, ele defende que o engenheiro existe para resolver problemas, gerir e liderar. As formações complementares em Neuropsicologia, Gestão de Projetos e Inteligência Artificial e ainda sua rede de relacionamentos formada ainda na faculdade incrementaram sua verve comunicativa, pouco a pouco aliada à atuação como professor, consultor e mentor em inovação tecnológica para engenheiros e líderes.
 

“Hoje, minha principal atividade profissional está ligada ao ecossistema construído por meio do Engenharia Podcast e das redes sociais. Mas as redes são o canal, não o produto final. Atuo principalmente com educação, comunicação e relacionamento com empresas e instituições, desenvolvendo treinamentos, projetos educacionais e iniciativas ligadas à engenharia, à tecnologia e à inovação”, diz, sobre sua condição atual. 

Com a ajuda da IA, em toda a entrevista, ele acrescenta que um dos seus principais desafios é transformar toda essa audiência, credibilidade e impacto em uma estrutura financeiramente sustentável. “Quero consolidar o Engenharia Podcast, o Método EP e o EP Hub como uma rede de educação e desenvolvimento para engenheiros. Posso dizer que hoje vivo dos projetos que nasceram a partir das redes, mas não apenas da produção de conteúdo ou da remuneração das plataformas. Estou construindo uma estrutura de educação, conexão e desenvolvimento que possa se tornar minha principal e, futuramente, minha única fonte de renda”, acrescenta.

“Em todas (as questões) eu respondi com áudio pra IA, usando o ChaGPT, e pedi pra ele organizar, expliquei pra quem era, o contexto e ele organizou as palavras otimizadas pra SEO e AIO. Foi basicamente este o processo. Isso é importante até pra ressaltar que a IA acelera o processo, mas quem assina é o Engenheiro. Que não se pode confiar 100% na IA, o Engenheiro tem que verificar e aprovar o que está sendo feito. Aí que entra o risco e a ética na aplicação da IA”, diz, por Whatsapp, ao comentar essa possibilidade de uso mais informalmente. 

Com a expectativa de que esse “ingrediente a mais” incentive chegar ao final dessa pequena jornada jornalística (entrevista e respostas cobriram aspectos como a ética, os alcances e os limites da IA), acrescentamos ainda informações sobre a nova empreitada desse ex-motorista de caminhão, entre outros périplos profissionais, o projeto EP Hub: Engenheiro Aumentado dentro do Programa Nascer, do Governo de Santa Catarina. 

“O EP Hub: Engenheiro Aumentado nasceu de uma contradição que observo há muitos anos na engenharia brasileira. De um lado, encontramos profissionais e estudantes dizendo que não conseguem oportunidades. Do outro, empresas afirmam que têm dificuldade para contratar pessoas preparadas para suas necessidades. Isso mostra que não existe apenas falta de vagas ou falta de profissionais. Existe um desalinhamento entre a formação, as competências exigidas pelas empresas e a capacidade de o profissional demonstrar aquilo que sabe fazer. A proposta não é criar apenas mais uma plataforma de cursos. Queremos construir uma plataforma de desenvolvimento de competências e conexão entre profissionais e empresas da Engenharia”. 

Veja mais detalhes sobre o projeto no quadro abaixo, também nas vozes de Edson Martins e de sua IA. Em seguida, continue com a entrevista que integra uma série sobre a IA na Engenharia, na Agronomia e nas Geociências.

Ponderações adicionais de Edson Martins sobre o projeto EP Hub: engenheiro aumentado

 

Uma das primeiras soluções planejadas é o EP Hub Sprint 90. Durante 90 dias, profissionais ou equipes passam por um diagnóstico, recebem um plano de desenvolvimento e aplicam Inteligência Artificial em um problema real. Pode ser a melhoria de um processo, a redução de retrabalho, a análise de dados, a automatização de uma atividade ou o aumento da produtividade.

O EP Hub: Engenheiro Aumentado também pretende funcionar como uma comunidade de desenvolvimento contínuo, aproximando engenheiros, estudantes, empresas, especialistas e instituições. A empresa poderá apresentar suas demandas, enquanto os profissionais poderão desenvolver as competências necessárias e se preparar para oportunidades reais.

O objetivo é reduzir a distância entre aprender, aplicar e ser reconhecido pelo mercado. Não queremos apenas dizer ao engenheiro quais competências ele precisa desenvolver. Queremos ajudá-lo a desenvolvê-las, aplicá-las e demonstrá-las.

Em resumo, o EP Hub: Engenheiro Aumentado pretende fazer a ponte entre três pontos que hoje ainda estão separados: o que as empresas precisam, o que os profissionais sabem e aquilo que eles precisam aprender para participar da nova engenharia.

Ele pretende conectar profissionais, empresas, conhecimento e oportunidades. A proposta é ajudar o engenheiro a desenvolver competências, aplicá-las em problemas reais e demonstrar seu valor para o mercado.

Confea – Como foi o início dessa trajetória?

Eng. prod. Edson Martins – O Engenharia Podcast nasceu com o propósito de ajudar meus amigos e colegas de graduação.

Quando terminei a faculdade, percebi que minha trajetória profissional havia sido diferente da trajetória de muitos colegas. Enquanto algumas pessoas ainda enfrentavam dificuldades para conseguir a primeira oportunidade, eu já havia acumulado experiência prática desde o início da graduação e assumido responsabilidades maiores em projetos ligados à área de petróleo e gás.

Ao analisar o que havia feito de diferente, percebi que não era apenas uma questão de formação acadêmica. Desde o primeiro semestre, busquei experiência prática, participei de projetos, construí relacionamentos, aproximei-me de profissionais mais experientes e aceitei atividades que muitas vezes iam além daquilo que era esperado de mim.

Foi essa percepção que me levou a criar o Engenharia Podcast. Eu queria compartilhar essas experiências e mostrar que uma carreira não é construída apenas com o diploma. Ela também depende de relacionamento, comunicação, postura, experiência, controle emocional e disposição para continuar aprendendo.

 

Com o tempo, percebi que não precisava compartilhar somente a minha história. Passei a convidar profissionais, pesquisadores, empresários e lideranças que já haviam percorrido caminhos importantes e poderiam ajudar outras pessoas por meio de suas experiências.

O que começou como uma forma de ajudar meus colegas foi crescendo, conquistando audiência e ganhando credibilidade. Hoje, o desafio é dar o próximo passo: transformar todo esse conhecimento acumulado em uma estrutura permanente de educação e desenvolvimento para a engenharia.

Essa construção ainda está em andamento. Existem dificuldades, falta de apoio em alguns momentos e muitos desafios para tornar o projeto financeiramente sustentável. Mas também existem resultados concretos, pessoas que transformaram suas carreiras, profissionais que encontraram oportunidades e empresas que se aproximaram da engenharia por meio do nosso trabalho.

É isso que me faz continuar. O Engenharia Podcast começou para ajudar alguns amigos e hoje busca construir uma comunidade capaz de ajudar milhares de engenheiros.

Confea – Como é esse trabalho com o podcast que o levou a criar o site e o canal? Como funciona a preparação das pautas?

Eng. prod. Edson Martins – O Engenharia Podcast não nasceu a partir de uma tendência das redes sociais ou de uma fórmula de marketing. Ele nasceu da observação de uma dor real do mercado.

Naquele período, eu também estava procurando novas oportunidades profissionais e percebia a dificuldade que muitos engenheiros enfrentavam para conseguir emprego, compreender o mercado e identificar quais competências ainda precisavam desenvolver.

O objetivo inicial não era ajudar empresas a reduzir custos de contratação, diminuir a rotatividade ou aumentar o engajamento das equipes. O primeiro objetivo era ajudar meus amigos e outros profissionais da engenharia a entenderem por que algumas oportunidades não chegavam e o que poderia estar faltando em sua formação ou em seu posicionamento profissional.

A partir disso, comecei a estudar mais profundamente o mercado de trabalho. Passei a observar os processos de contratação, a atuar próximo de áreas de recursos humanos e gestão contratual e a compreender melhor questões como rotatividade, dificuldade de contratação, desenvolvimento de equipes e custo de aquisição de um novo colaborador.

Com o crescimento desse trabalho, surgiu a necessidade de criar um canal e um site que não dependessem apenas de publicações isoladas. Era preciso organizar as entrevistas, os conteúdos técnicos, as experiências dos convidados, as pesquisas e os conhecimentos produzidos ao longo do tempo.

Hoje, a preparação das pautas ainda começa pela mesma pergunta: qual é a dor real do profissional ou do mercado?

Nós observamos aquilo que está acontecendo com quem trabalha na engenharia, principalmente com o profissional que está tentando crescer, melhorar sua renda, assumir novas responsabilidades ou desenvolver competências para continuar relevante.

Também utilizamos os dados do próprio canal. Ao longo dos anos, construímos uma audiência que gera muitas informações. Conseguimos analisar quais conteúdos recebem mais visualizações, comentários, compartilhamentos, retenção e até quais temas geram mais receita.

Esses indicadores ajudam a compreender o que desperta interesse e quais assuntos precisam ser aprofundados. Mas os dados não decidem tudo. As redes sociais são imprevisíveis, e aquilo que funciona para um canal não necessariamente funcionará para outro.

Por isso, também faço uma pergunta muito simples: o que eu gostaria de assistir?

Muitas vezes, o engenheiro não está procurando diretamente uma dica de carreira. Ele está navegando pela rede e encontra uma obra, uma máquina, um processo produtivo ou uma solução diferente. A mente do engenheiro naturalmente começa a observar, questionar e tentar compreender como aquilo funciona.

É esse comportamento que buscamos aproveitar. Procuramos apresentar a engenharia de forma mais próxima da realidade do profissional, sem limitar sua imagem ao ambiente formal, ao terno e à gravata. O engenheiro está na fábrica, na obra, no escritório, na estrada, no laboratório e até observando uma estrutura enquanto caminha ou anda de bicicleta.

A pesquisa também faz parte da preparação. Utilizamos notícias, estudos, relatórios, experiências dos convidados, comentários da audiência e ferramentas de inteligência artificial para organizar informações e identificar caminhos. Mas a tecnologia não substitui a observação humana e a compreensão da realidade.

Nós evitamos conteúdos baseados em promessas exageradas. Não queremos dizer que uma ferramenta milagrosa fará alguém ganhar R$ 50 mil no mês seguinte. Preferimos mostrar caminhos possíveis e resultados mensuráveis.

 

Isso pode significar aprender inteligência artificial para aumentar a eficiência, desenvolver comunicação e liderança, melhorar a produtividade ou compreender melhor os processos e as pessoas. O crescimento profissional costuma acontecer por uma combinação de competências, experiência e aplicação constante, e não por uma solução instantânea.

Minha própria trajetória também influencia muito as pautas. Gosto de olhar fotografias e registros do passado porque eles me ajudam a lembrar das dificuldades que vivi e das perguntas que eu fazia em cada etapa.

Já fui motorista de carreta, motorista de ônibus interestadual, motoboy, sushiman, segurança, guarda-costas e vigilante de banco. Também trabalhei em áreas como planejamento e controle da produção, compras, logística e gestão de projetos.

Essas experiências me ajudam a não criar conteúdo apenas a partir da visão de quem já alcançou determinada posição. Eu tento lembrar da pessoa que está trabalhando durante a madrugada, enfrentando dificuldades, buscando uma oportunidade ou tentando entender qual deve ser o próximo passo.

Por isso, a preparação de uma pauta não começa apenas escolhendo um tema ou um convidado. Ela começa observando uma dor, analisando dados, pesquisando o mercado e tentando transformar tudo isso em uma conversa que ajude alguém a tomar uma decisão melhor.

No fundo, o canal, o site e o podcast foram construídos com o mesmo propósito: desenvolver as competências da nova engenharia e aproximar conhecimento, experiência e oportunidades da realidade de quem precisa delas.

Confea – Você costuma dizer que uma das funções do engenheiro de produção é atuar e comunicar a Indústria 4.0. A IA é um dos pilares da Quarta Revolução Industrial, mas, na prática, nesse contexto, o que a Inteligência Artificial representa, não apenas para a Engenharia de Produção, mas para as demais engenharias?

Eng. prod. Edson Martins –  A Inteligência Artificial representa uma nova camada de capacidade para a engenharia. Ela amplia a possibilidade de analisar dados, prever cenários, automatizar tarefas, reduzir falhas e apoiar decisões com mais velocidade e precisão.

Na Engenharia de Produção, isso aparece de forma muito clara porque trabalhamos diretamente com processos, produtividade, qualidade, custos, logística, manutenção e tomada de decisão. A IA permite identificar gargalos, prever paradas, otimizar recursos, simular cenários e transformar grandes volumes de dados em informações úteis para a gestão.

Mas esse impacto não se limita à Engenharia de Produção. Na Engenharia Civil, a IA pode apoiar o planejamento de obras, a análise de riscos, o acompanhamento de cronogramas e a identificação de problemas por imagens. Na Engenharia Mecânica, contribui para manutenção preditiva, simulações e desenvolvimento de produtos. Na Engenharia Elétrica, pode auxiliar no controle de sistemas, na gestão de energia, na detecção de falhas e na operação de redes inteligentes. Na Engenharia Ambiental, pode ajudar no monitoramento, na previsão de impactos e no uso mais eficiente dos recursos naturais.
 

Na prática, a Inteligência Artificial representa uma ferramenta para aumentar a capacidade do engenheiro de resolver problemas. Ela não substitui o conhecimento técnico, a responsabilidade profissional, a experiência de campo ou a tomada de decisão humana. Ela potencializa essas competências.

O engenheiro que compreende a IA passa a enxergar melhor os dados, os processos e as possibilidades de melhoria. Por isso, comunicar a Indústria 4.0 também é uma responsabilidade importante, especialmente para o engenheiro de produção, que muitas vezes ocupa a posição de integrar tecnologia, pessoas, processos e estratégia dentro das organizações.

Essa visão também está alinhada ao Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, que prevê o uso da tecnologia para ampliar a produtividade, a competitividade e a capacidade de inovação do país.

Confea – O Método EP e o canal Engenharia Podcast, que reúne até cursos introdutórios gratuitos sobre IA na prática, por exemplo, têm cumprido essa missão comunicativa? Fale sobre eles.

Eng. prod. Edson Martins –  Sim, acredito que o Método EP e o Engenharia Podcast têm cumprido essa missão, porque os dois nasceram justamente para aproximar o conhecimento técnico da realidade do profissional.

O Engenharia Podcast começou como um canal de entrevistas e compartilhamento de experiências, mas foi se transformando em um espaço de educação, comunicação e conexão. Por meio dos episódios, das coberturas de eventos, dos conteúdos nas redes sociais e de iniciativas como o curso Inteligência Produtiva com Inteligência Artificial, buscamos traduzir temas que muitas vezes parecem complexos para uma linguagem prática e acessível.

Não queremos falar de IA apenas como tendência. Procuramos mostrar onde ela pode ser aplicada, quais problemas pode ajudar a resolver e como o engenheiro pode começar a utilizá-la no próprio trabalho. Isso permite que tanto o estudante quanto o profissional experiente tenham um primeiro contato com essas tecnologias sem precisar começar por uma formação extremamente técnica ou pela programação.

O Método EP, Engenheiro Produtivo, surgiu da percepção de que a formação técnica, embora essencial, não é suficiente para todos os desafios da carreira. O engenheiro também precisa aprender a comunicar, liderar, organizar o tempo, utilizar a tecnologia, construir relacionamentos e transformar conhecimento em resultado.
 

A proposta do método é ajudar o profissional a desenvolver uma visão mais completa da própria carreira. A Inteligência Artificial entra nesse contexto como uma ferramenta de produtividade e de apoio à solução de problemas, e não como um fim em si mesma.
 

Os dois projetos se complementam. O Engenharia Podcast amplia o acesso ao conhecimento, apresenta profissionais, empresas, pesquisas e novas tecnologias. O Método EP ajuda a organizar esse conhecimento e transformá-lo em desenvolvimento profissional e aplicação prática.
 

Para mim, cumprir essa missão comunicativa significa mostrar que a nova engenharia já começou e que o profissional não precisa esperar a tecnologia chegar completamente à sua empresa para começar a se preparar.
 

Confea – De certa forma, o canal é uma forma de promover a atualização do profissional de maneira constante. Quais são os principais feedbacks que você recebe em torno do interesse e também do desinteresse dos profissionais pela inteligência artificial? 
 

Eng. prod. Edson Martins –  Os feedbacks mostram que existe muito interesse pela Inteligência Artificial, mas esse interesse aparece em níveis diferentes. Muitos profissionais entendem que precisam aprender, acompanham os conteúdos e querem descobrir como aplicar a tecnologia na rotina. O que eles mais procuram são exemplos práticos, ferramentas acessíveis e orientações que possam gerar algum resultado imediato.

Também recebo relatos de profissionais que começaram a utilizar IA para organizar informações, analisar dados, preparar apresentações, estruturar projetos, melhorar relatórios e automatizar tarefas repetitivas. Quando a pessoa percebe uma aplicação ligada a um problema real, o interesse aumenta muito.
 

Por outro lado, ainda existe desinteresse, resistência e até certo receio. Alguns acreditam que a IA é apenas uma tendência passageira. Outros imaginam que precisam saber programar ou dominar ferramentas muito complexas antes de começar. Há também profissionais que consomem muitos conteúdos sobre o tema, mas não aplicam o conhecimento. Nesse caso, existe curiosidade, mas ainda não existe transformação.
 

Eu percebo também uma diferença entre gerações e perfis profissionais. Alguns jovens utilizam as ferramentas com facilidade, mas nem sempre possuem o conhecimento técnico e a experiência necessários para avaliar as respostas. Já profissionais mais experientes possuem repertório e conhecimento de campo, mas, em alguns casos, apresentam maior resistência à adoção da tecnologia. O melhor resultado acontece quando conseguimos unir experiência, conhecimento técnico e domínio das novas ferramentas.

Considero que o retorno sobre o investimento está sendo satisfatório, mas não avalio esse retorno apenas pelo resultado financeiro direto. Existe um retorno de audiência, credibilidade, relacionamento, posicionamento e geração de oportunidades.

Os conteúdos sobre Inteligência Artificial ampliaram o alcance do Engenharia Podcast, abriram espaço para cursos, palestras, treinamentos, parcerias e aproximações com empresas e instituições. Também fortaleceram nosso posicionamento como um canal que não apenas noticia as mudanças da engenharia, mas ajuda os profissionais a compreender e aplicar essas transformações.

Financeiramente, ainda existe espaço para crescer e transformar uma parcela maior dessa audiência em projetos e produtos. Porém, quando considero o impacto gerado, as oportunidades abertas e a construção de autoridade em torno do tema, o retorno tem sido positivo e demonstra que estamos no caminho certo.

Confea – As experiências na cobertura de eventos e também no canal em geral também te permitem apontar como você enxerga a formação atual da engenharia. Falta mais tecnologia, não somente a IA, nessa formação para aumentar o interesse pelo curso?

Eng. prod. Edson Martins –  A cobertura de eventos, as conversas com profissionais e pesquisadores e o contato diário com estudantes e engenheiros me permitem perceber que a formação em engenharia ainda é muito sólida na base técnica, mas, em muitos casos, permanece distante da velocidade das transformações do mercado.

Não acredito que falte apenas uma disciplina de Inteligência Artificial. Falta uma integração maior entre a formação acadêmica, as novas tecnologias e os problemas reais enfrentados pelas empresas e pela sociedade.

A IA é importante, mas ela faz parte de um conjunto mais amplo que inclui análise de dados, automação, Internet das Coisas, robótica, BIM, simulação, realidade aumentada, segurança cibernética, sustentabilidade e ferramentas digitais de gestão. O estudante precisa compreender como essas tecnologias se relacionam e como podem ser utilizadas para resolver problemas de engenharia.

 

Também não basta ensinar a ferramenta de forma isolada. É necessário trabalhar com projetos práticos, estudos de caso, laboratórios, desafios empresariais e contato com profissionais que estejam aplicando essas soluções no mercado. Quando o estudante percebe que aquilo que aprende pode ser utilizado para melhorar uma obra, reduzir uma parada industrial, economizar energia, evitar um acidente ou aumentar a produtividade, a engenharia passa a fazer mais sentido.

 

Ao mesmo tempo, a formação precisa valorizar competências humanas. O engenheiro continuará precisando saber comunicar, trabalhar em equipe, liderar, negociar, tomar decisões e assumir responsabilidade técnica. A tecnologia amplia a capacidade do profissional, mas não substitui o raciocínio crítico, a ética e a experiência.
 

Acredito que essa aproximação com a tecnologia pode aumentar o interesse pelos cursos, principalmente entre os jovens, porque mostra uma engenharia mais atual, criativa e conectada aos grandes desafios do nosso tempo. Mas a tecnologia não deve ser apresentada apenas como algo moderno ou atrativo. Ela precisa estar ligada ao propósito central da profissão, que é resolver problemas e transformar a realidade.

Portanto, mais do que acrescentar tecnologia à grade curricular, precisamos atualizar a forma de ensinar engenharia, aproximando universidade, mercado, pesquisa, empresas e sociedade.

Confea – Você cobriu a 4ª edição do CREA Summit, realizada de 26 a 28 de março em Balneário Camboriú e que reuniu mais de 2,8 mil participantes. Fale um pouco sobre a programação do evento, se ele abordou novas tecnologias, como a IA, e se você acompanha as ações de inovação do Crea-SC.

Eng. prod. Edson Martins –  A cobertura do CREA Summit 2026 foi uma experiência muito importante. Durante três dias, de 26 a 28 de março, o evento reuniu mais de 2,8 mil participantes no Expocentro Balneário Camboriú, aproximando profissionais, estudantes, empresas, universidades, entidades de classe, gestores públicos e representantes do ecossistema de inovação.

A programação foi ampla, com debates sobre infraestrutura, cidades inteligentes, sustentabilidade, mobilidade, acessibilidade, transição energética, industrialização da construção, gestão, empreendedorismo e o futuro das profissões. O evento também contou com seminários técnicos, painéis, palestras e uma feira tecnológica com empresas, startups, instituições de ensino e órgãos públicos.

As novas tecnologias estiveram muito presentes. A programação oficial incluiu temas como Indústria 4.0, transformação digital, segurança cibernética, proteção de dados e inteligência artificial, inclusive com uma palestra sobre o caminho que vai da coleta de informações por sensores à análise dos dados em dashboards.
Outro ponto importante foi perceber que a inovação não apareceu apenas como uma ferramenta isolada. Ela foi relacionada à produtividade, à construção civil, ao agronegócio, à energia, à gestão das cidades e à responsabilidade dos profissionais diante das transformações tecnológicas.

Acompanho de perto as ações de inovação do CREA-SC, tanto pela minha atuação como inspetor quanto como Embaixador do InovaCrea. Essa aproximação me permite observar o esforço do Conselho para ir além de suas funções tradicionais e criar ambientes de capacitação, conexão e desenvolvimento para os profissionais.

Vejo o CREA Summit como uma demonstração prática desse movimento. O evento aproxima o Sistema Confea/Crea das empresas, das universidades, das startups e das tecnologias que já estão modificando o exercício profissional.
 

Para mim, esse é um caminho necessário. O Conselho precisa continuar protegendo a sociedade, fiscalizando o exercício profissional e valorizando a responsabilidade técnica, mas também deve ajudar os profissionais a compreender as mudanças do mercado e a se preparar para elas.

O Summit mostrou que falar sobre o futuro da engenharia não significa abandonar os fundamentos da profissão. Significa utilizar a inovação para fortalecer a atuação do engenheiro e aumentar sua capacidade de gerar desenvolvimento para a sociedade.

Confea – No contexto da inteligência artificial, você já disse que “o engenheiro existe para resolver problemas, gerir e ser líder”. Essa afirmação vale desde uma apresentação acadêmica até um grande projeto. A IA não retira do engenheiro sua autonomia e a legitimidade da criação? Como fica a ética nesse contexto?

A Inteligência Artificial não retira a autonomia do engenheiro. Ela pode ampliar sua capacidade de pesquisar, analisar informações, estruturar ideias, simular cenários e comunicar soluções, mas a decisão continua sendo humana.

Isso se aplica desde uma apresentação acadêmica até um grande projeto de engenharia. O estudante pode utilizar a IA para organizar o conteúdo, revisar um texto ou explorar diferentes formas de explicar um conceito. Porém, ele precisa compreender aquilo que está apresentando, verificar as informações e ser capaz de defender o raciocínio utilizado. Caso contrário, teremos uma apresentação bem construída, mas sem conhecimento por trás dela.
 

Na atividade profissional, essa responsabilidade é ainda maior. A IA pode sugerir uma solução, identificar padrões ou gerar um relatório, mas ela não conhece completamente o contexto da empresa, as condições de campo, as restrições técnicas, os riscos envolvidos e as consequências de uma decisão. Cabe ao engenheiro analisar, validar e assumir a responsabilidade pelo resultado.
 

A legitimidade da criação também não desaparece pelo uso da tecnologia. Nós já utilizamos softwares de cálculo, simulação, modelagem e gestão há muitos anos. A ferramenta participa do processo, mas a criação está na definição do problema, nos critérios adotados, nas escolhas realizadas e na forma como o conhecimento é aplicado.
 

A questão ética começa pela transparência. O profissional precisa saber quando e como a IA foi utilizada, principalmente quando seu uso influencia decisões, documentos técnicos ou informações apresentadas a outras pessoas. Também é necessário verificar a confiabilidade das respostas, proteger dados confidenciais, respeitar a propriedade intelectual e evitar que informações incorretas ou preconceitos presentes nos sistemas sejam reproduzidos sem análise.
 

Outro ponto essencial é não utilizar a IA para simular um conhecimento que o profissional não possui. A ferramenta pode apoiar o aprendizado e o trabalho, mas não deve ser usada para esconder a ausência de domínio técnico.
 

Por isso, costumo reforçar que o engenheiro existe para resolver problemas, gerir e ser líder. A IA pode ajudá-lo nessas funções, mas liderança, ética, responsabilidade técnica, pensamento crítico e tomada de decisão continuam pertencendo ao ser humano. A tecnologia pode produzir uma resposta, mas quem responde pelas consequências continua sendo o profissional.

Confea – O senhor é inspetor do Crea-SC e conhece a realidade do profissional. Qual a importância de ele buscar dispor de tempo para passar a envolver-se com este universo da IA? 

Eng. prod. Edson Martins –  A aproximação com a Inteligência Artificial deixou de ser uma opção apenas para quem trabalha diretamente com tecnologia. Ela passou a fazer parte da realidade de praticamente todas as áreas da engenharia.
 

Como inspetor do Crea-SC e pelo contato constante com profissionais, percebo que muitos engenheiros sabem que precisam se atualizar, mas ainda adiam esse movimento por falta de tempo, insegurança ou por acreditarem que será necessário aprender programação antes de começar.

 

O maior risco não é o profissional ainda não dominar a IA. O maior risco é ignorar uma transformação que já está acontecendo no mercado, nas empresas e na forma como os projetos são desenvolvidos.

O engenheiro não precisa parar tudo para fazer uma formação extensa logo no início. Minha sugestão é começar de forma simples, reservando pequenos períodos durante a semana para aprender e aplicar. Trinta minutos por dia, com constância, podem gerar mais resultado do que passar horas consumindo conteúdo de forma aleatória.
 

Também recomendo que o profissional comece por um problema real da própria rotina. Pode ser a elaboração de relatórios, a organização de informações, a análise de dados, a preparação de apresentações, o planejamento de atividades ou a automação de uma tarefa repetitiva. Quando o aprendizado está ligado a uma necessidade concreta, ele se torna mais rápido e mais fácil de manter.

Outro ponto importante é evitar a tentativa de conhecer todas as ferramentas ao mesmo tempo. O profissional deve escolher uma ferramenta, compreender seus limites, testar aplicações práticas e desenvolver o hábito de verificar as informações geradas.
 

Buscar cursos, participar de eventos, acompanhar profissionais confiáveis e trocar experiências com outros engenheiros também ajuda muito nesse processo. A atualização não precisa acontecer de forma isolada.
 

Por isso, acredito que o tempo para aprender IA não deve ser visto como algo adicional à carreira. Ele precisa ser entendido como parte da própria atividade profissional. Assim como o engenheiro reserva tempo para estudar uma norma, um software ou uma nova técnica, também precisa reservar tempo para compreender as tecnologias que estão transformando sua área.

A IA não exige que o profissional abandone tudo o que já sabe. Pelo contrário, quanto maior o conhecimento técnico e a experiência do engenheiro, maior será sua capacidade de utilizar a tecnologia com responsabilidade e gerar resultados reais.

Confea – Quais áreas acumulam um impacto maior da IA na indústria e na engenharia de produção brasileiras e quais seriam as mais urgentes de serem aplicadas mais intensamente?

Eng. prod. Edson Martins –  As áreas que concentram maior impacto da Inteligência Artificial são aquelas em que existem muitos dados, tarefas repetitivas, variações de processo e perdas que podem ser previstas ou evitadas.

Na indústria, uma das aplicações mais relevantes é a manutenção preditiva. A IA pode analisar dados de sensores, como vibração, temperatura, pressão e consumo de energia, para identificar padrões que antecedem uma falha. Isso permite planejar a intervenção antes que o equipamento pare, reduzindo custos, riscos e perdas de produção. Manutenção preditiva, otimização de processos, controle de qualidade e simulação de produtos aparecem entre as aplicações priorizadas pelo programa de Manufatura 4.0 do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação.
 

Outra área de grande impacto é o controle de qualidade. Com visão computacional e análise de dados, é possível identificar defeitos, desvios e anomalias durante o processo produtivo, e não apenas depois que o produto está pronto. Casos divulgados pela Confederação Nacional da Indústria envolvendo Embraer, Tupy e Bosch mostram aplicações em predição de falhas, qualidade de processos e escalabilidade de testes.

Na Engenharia de Produção, também vejo um impacto muito grande no planejamento e controle da produção, na previsão de demanda, na gestão de estoques e na logística. A IA pode cruzar dados históricos, capacidade produtiva, comportamento do mercado e disponibilidade de recursos para apoiar decisões que hoje dependem de muitas planilhas e análises manuais. A integração de dados produtivos, logísticos e de mercado já aparece entre as prioridades das iniciativas brasileiras para aplicação de IA no setor produtivo.

 

Também precisamos considerar a eficiência energética e a sustentabilidade. Sistemas inteligentes podem identificar desperdícios, otimizar o consumo das máquinas e apoiar decisões sobre o uso de energia, matéria-prima e outros recursos. Projetos apoiados pelo SENAI já incluem monitoramento inteligente de energia, manutenção preditiva e identificação de desperdícios em tempo real.

Outra aplicação urgente é a segurança do trabalho. A visão computacional pode ajudar a identificar ausência de equipamentos de proteção, entrada em áreas de risco e comportamentos inseguros. A ABDI também vem estimulando soluções de IA voltadas à segurança industrial e ao monitoramento de permissões de trabalho.

 

Se eu tivesse que estabelecer uma ordem de urgência para a indústria brasileira, começaria pela manutenção, qualidade, planejamento da produção, logística, eficiência energética e segurança. São áreas que possuem problemas concretos, indicadores conhecidos e possibilidade mais clara de medir o retorno sobre o investimento.

Mas existe uma condição anterior à tecnologia: a empresa precisa ter processos minimamente organizados e dados confiáveis. Não adianta contratar uma solução sofisticada de IA se os dados estão dispersos, se os equipamentos não estão conectados ou se o processo não possui indicadores.

 

Por isso, a aplicação mais urgente não é necessariamente colocar IA em toda a fábrica. É escolher um problema relevante, organizar os dados, desenvolver um projeto-piloto e medir o resultado. A partir disso, a empresa pode ampliar a aplicação com mais segurança.

Também considero urgente democratizar o acesso dessas tecnologias para pequenas e médias indústrias. Hoje já existem iniciativas que permitem testar aplicações antes de investir em larga escala, inclusive com soluções de manutenção preditiva acessíveis a empresas menores.

A Inteligência Artificial precisa chegar à indústria brasileira como ferramenta para reduzir desperdícios, aumentar a produtividade, proteger as pessoas e melhorar a tomada de decisão. Ela não deve ser implementada apenas porque está em evidência, mas porque resolve um problema real e gera valor mensurável.

Confea – Duas temáticas que o senhor aborda são a produtividade e a gestão do tempo. A IA pode contribuir para uma maior produtividade, mas também potencializar a procrastinação. Os engenheiros também sofrem esse risco?

Eng. prod. Edson Martins –  Sim, os engenheiros também sofrem esse risco. A Inteligência Artificial pode aumentar muito a produtividade, mas isso depende da forma como ela é utilizada.

Produtividade não significa apenas fazer mais coisas em menos tempo. Significa direcionar tempo, energia e recursos para aquilo que realmente gera resultado. A IA pode ajudar a organizar informações, resumir documentos, analisar dados, estruturar relatórios, planejar atividades e automatizar tarefas repetitivas. Com isso, o engenheiro ganha tempo para analisar problemas, tomar decisões e desenvolver soluções.

Por outro lado, a facilidade de acesso a tantas ferramentas pode criar uma nova forma de procrastinação. O profissional passa horas testando plataformas, aperfeiçoando comandos, gerando diferentes versões do mesmo material ou consumindo conteúdos sobre IA, mas não transforma esse conhecimento em uma entrega concreta.

Existe também o risco de transferir para a ferramenta atividades que exigem reflexão. Em vez de utilizar a IA para apoiar o raciocínio, o profissional pode começar a aceitar respostas prontas, sem verificar os dados, compreender o problema ou tomar uma decisão. Isso cria uma sensação de produtividade, porque muito conteúdo foi produzido, mas nem sempre existe qualidade ou avanço real.
 

Os engenheiros podem ser ainda mais vulneráveis a esse comportamento por uma característica comum da profissão: a busca pela solução perfeita. A pessoa continua analisando, simulando e refinando, mas posterga a execução. Com a IA, torna-se possível gerar inúmeras alternativas, o que pode dificultar ainda mais a escolha e a tomada de decisão.
 

Por isso, costumo dizer que a ferramenta precisa estar subordinada ao objetivo. Antes de abrir uma plataforma de IA, o profissional deve saber qual problema deseja resolver, qual entrega precisa produzir e qual decisão deverá tomar.
 

Uma prática simples é definir previamente a tarefa, o resultado esperado e o tempo que será dedicado a ela. Depois, a IA pode ser utilizada para acelerar etapas específicas. Ao final, o engenheiro precisa revisar, validar e concluir o trabalho.
 

A IA contribui para a produtividade quando reduz o tempo gasto em atividades de menor valor e amplia a capacidade de análise. Ela potencializa a procrastinação quando se transforma em distração, excesso de pesquisa ou substituição do pensamento crítico.
 

Portanto, a tecnologia não resolve, sozinha, os problemas de produtividade e gestão do tempo. Ela amplia os hábitos que o profissional já possui. Quem trabalha com clareza e método tende a se tornar mais produtivo. Quem não define prioridades pode apenas procrastinar de forma mais sofisticada.

Confea – A IA garante a permanência no emprego? Nesse caso, quais serão os diferenciais?

Eng. prod. Edson Martins –  Não. A Inteligência Artificial não garante a permanência de ninguém no emprego. Ela é uma ferramenta e, como toda ferramenta, seu valor depende da capacidade de quem a utiliza.
 

O profissional que aprende a usar IA pode aumentar sua produtividade, melhorar análises e executar determinadas tarefas com mais rapidez. Mas isso, por si só, não é suficiente. Saber abrir uma ferramenta e gerar uma resposta tende a se tornar uma competência básica, assim como aconteceu com planilhas, softwares de projeto e sistemas de gestão.
 

O principal diferencial será saber utilizar a IA para resolver problemas reais. Isso exige conhecimento técnico, experiência, raciocínio crítico e capacidade de compreender o contexto. A ferramenta pode sugerir caminhos, mas o profissional precisa avaliar se a resposta é correta, segura, ética e adequada à realidade do projeto.

Na engenharia, isso é ainda mais importante porque uma decisão pode afetar custos, prazos, equipamentos, estruturas, o meio ambiente e a segurança das pessoas. A IA não assume responsabilidade técnica. Quem valida a informação e responde pelas consequências continua sendo o engenheiro.

 

Também serão diferenciais a capacidade de comunicar, liderar, trabalhar em equipe e transformar informações em decisões. Em um ambiente com acesso facilitado à tecnologia, destacam-se aqueles que sabem fazer as perguntas certas, interpretar os resultados e conduzir sua aplicação.

Outro ponto importante será a disposição para aprender continuamente. As ferramentas mudam rapidamente. Por isso, mais importante do que dominar uma plataforma específica é desenvolver capacidade de adaptação e manter uma base sólida de conhecimento.
 

Eu não acredito que a IA vá simplesmente substituir todos os profissionais. Ela tende a transformar funções, eliminar algumas tarefas e criar novas responsabilidades. Em muitos casos, um profissional que utiliza bem a IA terá vantagem sobre outro que ignora a tecnologia.
 

Portanto, a permanência no emprego não será garantida pela IA, mas pela capacidade de combinar tecnologia com conhecimento técnico, experiência, ética, comunicação, liderança e solução de problemas. O diferencial não será apenas saber usar a ferramenta. Será saber o que fazer com ela e assumir responsabilidade pelo resultado.

Confea – Em um de seus vídeos mais recentes, você foi ao Senai de Joinville e conversou com pesquisadores e engenheiros. Que características você identifica para o interesse dos jovens pela Engenharia neste momento em que há uma redução dos estudantes da área no país?

Eng. prod. Edson Martins –  Eu conheço essa realidade de perto porque trabalhei durante aproximadamente um ano no Instituto Senai de Inovação, em Joinville. Costumo dizer que é de ambientes como aquele que saem muitos dos segredos da indústria brasileira, não no sentido de algo escondido, mas porque ali são desenvolvidas tecnologias, pesquisas e soluções que depois chegam às fábricas e ajudam a indústria a se tornar mais produtiva, segura e competitiva.

Quando voltei ao Instituto Senai de Inovação para produzir esse conteúdo e conversar com pesquisadores e engenheiros, pude mostrar um pouco desse ambiente onde a engenharia acontece na prática. São projetos envolvendo robótica, automação, manufatura avançada, análise de dados, Inteligência Artificial e desenvolvimento de soluções para problemas reais das empresas.
 

Acredito que o jovem se interessa pela engenharia quando consegue enxergar o que o engenheiro realmente faz e o impacto que esse trabalho pode gerar. Muitas vezes, a profissão ainda é apresentada apenas como um curso difícil, com muita matemática, física e vários anos de formação. Tudo isso faz parte, mas não representa toda a engenharia.

Essa aproximação prática produz efeito. Uma pesquisa do SESI com participantes de competições de robótica apontou que aproximadamente 43% dos jovens demonstravam interesse em seguir carreira na engenharia.

Quando o jovem entra em contato com laboratórios, robôs, impressão 3D, programação, Inteligência Artificial, automação e desenvolvimento de produtos, ele passa a enxergar a profissão de outra forma. Percebe que pode criar tecnologias, melhorar processos, desenvolver equipamentos, reduzir impactos ambientais e participar da transformação da indústria e da sociedade.

Na minha percepção, os jovens não perderam o interesse por tecnologia, inovação ou criação. O problema é que, muitas vezes, eles não conseguem relacionar esses interesses com a engenharia. Utilizam tecnologia todos os dias, mas nem sempre percebem que existem engenheiros por trás dos equipamentos, aplicativos, sistemas de energia, fábricas, obras, veículos e soluções presentes em sua rotina.
 

Também precisamos considerar que o jovem procura propósito, possibilidade de crescimento, autonomia e clareza sobre o mercado de trabalho. Não basta dizer que engenharia é uma profissão importante. É necessário mostrar onde estão as oportunidades, quais problemas esse profissional pode resolver e de que maneira sua atuação transforma a vida das pessoas.

Por isso, precisamos aproximar os estudantes das empresas, dos laboratórios, dos centros de pesquisa e dos profissionais. O jovem precisa conhecer engenheiros reais, participar de projetos práticos e perceber que aquilo que aprende pode ser utilizado para construir alguma coisa concreta.
 

A redução no número de estudantes não significa necessariamente que os jovens deixaram de gostar de engenharia. Muitas vezes, significa que ainda não conseguimos comunicar toda a dimensão da profissão. Engenharia não é apenas calcular. É imaginar, projetar, testar, construir, liderar e transformar uma ideia em uma solução para a sociedade.

Confea – Quais seriam as melhores IAs para análise de dados em projetos de engenharia? Quais são os riscos de segurança para estes projetos?

Eng. prod. Edson Martins –  Não existe uma única Inteligência Artificial que seja a melhor para todos os projetos de engenharia. A ferramenta adequada depende do problema, do tipo e do volume dos dados, da infraestrutura da empresa e do nível de segurança necessário.

Para uma análise inicial de planilhas, históricos de produção, custos, prazos e indicadores, o ChatGPT com análise de dados é uma alternativa acessível. Ele permite trabalhar com arquivos como Excel e CSV, identificar tendências e valores atípicos, realizar cálculos e criar tabelas e gráficos. Em algumas análises, a própria ferramenta escreve e executa códigos em Python. Ainda assim, o profissional precisa revisar o método, as premissas, o código e os resultados antes de tomar qualquer decisão.

Para empresas que já utilizam o ecossistema Microsoft, o Power BI com Copilot pode ser interessante para analisar modelos de dados, criar visualizações, gerar expressões DAX e facilitar o acesso aos indicadores por meio de linguagem natural. A qualidade da resposta depende da organização do modelo semântico e da preparação dos dados, e a própria Microsoft recomenda a revisão dos conteúdos gerados.

Em aplicações mais técnicas, principalmente envolvendo dados de sensores, vibração, temperatura, pressão, corrente elétrica ou vida útil de equipamentos, o MATLAB e o Simulink continuam relevantes. Eles permitem processar sinais, detectar anomalias, classificar falhas e estimar a vida útil restante de máquinas e componentes, sempre combinando os algoritmos com o conhecimento do engenheiro sobre o equipamento e seu modo de operação.

Quando o projeto precisa desenvolver um modelo próprio, integrar grandes bases de dados e colocar a solução em produção, plataformas como Azure Machine Learning, Vertex AI e Databricks oferecem recursos mais completos. Elas permitem treinar, implantar, monitorar e atualizar modelos, além de controlar acessos, registrar experimentos e acompanhar o ciclo de vida da solução.

É importante compreender que a IA generativa não substitui os métodos estatísticos, os modelos matemáticos e o conhecimento técnico. Muitas vezes, ela funciona como uma interface que ajuda o engenheiro a explorar os dados e construir análises. A validade do resultado continua dependendo da qualidade dos dados, do método escolhido e da interpretação profissional.

Em relação à segurança, o primeiro risco é o vazamento de informações. Projetos de engenharia podem conter desenhos técnicos, custos, parâmetros de processos, dados de clientes, informações de equipamentos e segredos industriais. Esses materiais não devem ser enviados para uma ferramenta externa sem autorização da empresa e sem a verificação das políticas de armazenamento, retenção e utilização dos dados.
 

Quando houver dados pessoais de colaboradores, clientes ou fornecedores, também será necessário observar a Lei Geral de Proteção de Dados. A LGPD exige medidas técnicas e administrativas para proteger as informações contra acessos não autorizados, perda, alteração, vazamento ou tratamento inadequado.
 

O segundo risco é confiar em uma resposta aparentemente correta. A IA pode gerar informações incorretas, utilizar uma metodologia inadequada, confundir unidades de medida ou encontrar correlações que não representam uma relação real de causa e efeito. O NIST inclui respostas inventadas ou incorretas, frequentemente chamadas de alucinações, entre os riscos relevantes da IA generativa.
 

Existem ainda riscos de ataques aos próprios sistemas de IA. Dados de treinamento podem ser contaminados, entradas podem ser manipuladas e agentes podem receber instruções maliciosas, inclusive por meio de injeção indireta de comandos. O NIST também trata a segurança dos sistemas de agentes de IA como uma área que exige atenção específica.

Em projetos ligados a máquinas, energia, infraestrutura ou processos industriais, a IA não deve assumir diretamente o controle de uma operação crítica sem limites, validação e mecanismos de segurança. É necessário manter supervisão humana, registrar decisões, testar a solução em ambiente controlado e prever a possibilidade de interromper ou reverter uma ação.
 

Portanto, mais importante do que escolher a ferramenta mais conhecida é escolher uma solução compatível com o problema, com os dados e com o risco envolvido. A melhor IA será aquela que estiver integrada a um processo bem definido, utilizar dados confiáveis e permitir que o engenheiro compreenda, valide e assuma a responsabilidade pelo resultado.

Confea – O uso de agentes de IA deve conviver com a presença humana e com os chatbots no atendimento das empresas? Há dados sobre esses usos ou sobre o potencial dessas tecnologias no país?

Eng. prod. Edson Martins –  Sim. Acredito que agentes de Inteligência Artificial, chatbots e atendimento humano ainda devem conviver. O erro seria tratar essas três formas de atendimento como se fossem concorrentes, quando, na realidade, elas podem ser complementares.

O chatbot tradicional continua sendo útil para tarefas mais simples e previsíveis, como responder dúvidas frequentes, consultar o andamento de uma solicitação, realizar um agendamento, emitir uma segunda via ou encaminhar o cliente ao setor correto.

O agente de IA representa um passo além. Ele não apenas conversa, mas pode interpretar uma necessidade, consultar diferentes sistemas, analisar informações e executar uma sequência de ações. Pode, por exemplo, identificar o cliente, consultar o histórico, verificar a disponibilidade de um serviço, registrar a solicitação no sistema e acompanhar a resolução.
 

Mesmo com esse avanço, a presença humana continuará sendo indispensável. Existem situações que envolvem negociação, conflito, empatia, responsabilidade, exceções e decisões que não deveriam ser tomadas automaticamente. O cliente também precisa ter uma forma clara de solicitar atendimento humano quando perceber que a tecnologia não compreendeu sua necessidade.

O futuro do atendimento, portanto, não deve ser totalmente automatizado. Deve ser híbrido. A tecnologia assume o volume, a repetição e a busca por informações. O profissional humano concentra sua energia nos casos mais complexos, no relacionamento e nas decisões que exigem sensibilidade e julgamento.

 

Os dados mostram que esse mercado já possui dimensão expressiva no Brasil. O Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots de 2025, elaborado a partir das respostas de 67 empresas do setor, identificou mais de um milhão de robôs de conversação desenvolvidos no país, com aproximadamente 150 mil em atividade. Esses sistemas movimentavam 269 milhões de sessões e 4,76 bilhões de mensagens por mês. O mesmo levantamento identificou 6,6 mil agentes de IA em operação entre as empresas participantes.
 

A inteligência artificial generativa também avança nesse setor. Em 2025, ela estava presente, em média, em 44% dos bots em atividade das empresas pesquisadas, ante 36% no ano anterior.
 

Esse potencial é ainda maior porque o brasileiro já incorporou os aplicativos de mensagens ao relacionamento com as empresas. Uma pesquisa realizada em cinco países latino-americanos mostrou que 74% dos brasileiros já haviam sido atendidos por marcas ou empresas pelo WhatsApp. Entre esses usuários, 20% recorriam ao canal todos os dias ou quase todos os dias.

Ao mesmo tempo, a adoção de IA pelas empresas brasileiras ainda está em desenvolvimento. A pesquisa TIC Empresas mostrou que 17% das empresas utilizaram inteligência artificial em 2025, contra 13% em 2024. Nas grandes empresas, a adoção chegou a 50%, o que demonstra avanço, mas também um espaço significativo para crescimento.

Também já existem resultados práticos. Em um projeto de atendimento pelo WhatsApp, a Nio informou que seu agente de IA aumentou as vendas em 14% e elevou em 38% a produtividade dos atendentes humanos. Trata-se de um caso específico, mas ele demonstra o potencial da integração entre automação e atendimento humano.
 

Entretanto, automatizar um processo ruim apenas torna o problema mais rápido e mais difícil de controlar. Antes de implantar um agente, a empresa precisa organizar seus processos, definir os limites de atuação da tecnologia, proteger os dados, registrar as ações executadas e estabelecer quando o atendimento deve ser transferido para uma pessoa.

Acredito que o diferencial não estará na empresa que eliminar completamente o contato humano. Estará naquela que utilizar a IA para reduzir espera e burocracia, sem perder a capacidade de ouvir, compreender e resolver verdadeiramente o problema do cliente.

Confea – É preciso saber programar? Como escolher a melhor ferramenta para o seu negócio? Saber onde se quer chegar é o mais importante?

Eng. prod. Edson Martins –  Não é preciso saber programar para começar a utilizar Inteligência Artificial. Hoje existem ferramentas que permitem analisar informações, criar relatórios, organizar processos, automatizar tarefas e desenvolver soluções usando linguagem natural e plataformas de baixo código ou sem código.
 

No entanto, saber programar pode se tornar um diferencial quando o profissional precisa trabalhar com grandes volumes de dados, integrar diferentes sistemas, criar modelos próprios ou desenvolver uma solução mais específica. Portanto, a programação não deve ser vista como uma barreira de entrada, mas como uma competência que pode ampliar as possibilidades de aplicação.
 

Para escolher a melhor ferramenta para o negócio, o primeiro passo não é comparar marcas ou procurar a IA mais conhecida. É entender qual problema precisa ser resolvido.

A empresa deve perguntar: qual processo está gerando perda? Onde existe retrabalho? Qual decisão está demorando? Que atividade repetitiva consome o tempo da equipe? Quais dados estão disponíveis? E qual resultado queremos alcançar?

Depois disso, é possível avaliar se a ferramenta consegue trabalhar com os dados existentes, integrar-se aos sistemas da empresa, atender aos requisitos de segurança e produzir um resultado que possa ser medido.
 

Também considero importante começar com um projeto-piloto. Em vez de tentar implantar IA em toda a empresa, escolhe-se um problema relevante, mas controlável, testa-se a solução e mede-se o impacto. O piloto deve demonstrar se houve redução de tempo, diminuição de custos, melhoria da qualidade, aumento da produtividade ou maior segurança.

Saber onde se quer chegar é, portanto, o ponto mais importante. A IA não corrige a falta de estratégia. Quando o objetivo não está claro, a empresa corre o risco de comprar uma ferramenta sofisticada e continuar com o mesmo problema.

Costumo dizer que não devemos começar pela tecnologia, mas pela dor. Primeiro se define o problema, depois se organiza o processo e os dados e, somente então, escolhe-se a ferramenta.

A melhor IA não será necessariamente a mais avançada ou a mais cara. Será aquela que resolver um problema real, puder ser utilizada pela equipe com segurança e gerar um resultado mensurável para o negócio.

Como pequenas empresas, escritórios de engenharia e profissionais autônomos podem começar a utilizar inteligência artificial sem realizar grandes investimentos?

Pequenas empresas, escritórios de engenharia e profissionais autônomos podem começar a utilizar Inteligência Artificial sem grandes investimentos porque, hoje, muitas aplicações já estão disponíveis em ferramentas acessíveis e até em versões gratuitas.
 

O primeiro passo não deve ser comprar tecnologia. Deve ser identificar uma atividade repetitiva, demorada ou que gere retrabalho. Pode ser a elaboração de propostas, a organização de documentos, a análise de planilhas, a criação de relatórios, o planejamento de atividades, o atendimento inicial de clientes ou a preparação de apresentações.

A partir disso, o profissional pode escolher uma ferramenta simples e testar sua aplicação em uma tarefa específica. Um escritório de engenharia, por exemplo, pode utilizar IA para estruturar uma proposta comercial, resumir um edital, organizar informações de uma reunião, criar um checklist de projeto ou analisar dados de custos e prazos.

O profissional autônomo também pode utilizar a tecnologia para melhorar sua comunicação, organizar sua agenda, preparar conteúdos técnicos, registrar informações dos clientes e reduzir o tempo gasto em tarefas administrativas.
 

Mas é importante compreender que a IA não deve substituir a análise técnica. Ela pode ajudar a organizar informações e acelerar etapas, mas o engenheiro continua responsável por verificar dados, normas, cálculos, premissas e conclusões.
 

Outro cuidado fundamental é a segurança das informações. Projetos, documentos de clientes, dados pessoais, desenhos técnicos e informações estratégicas não devem ser enviados a qualquer ferramenta sem a verificação das políticas de privacidade e sem autorização.

Minha recomendação é começar pequeno. Escolher um problema, testar durante algumas semanas e medir o resultado. Quanto tempo foi economizado? Houve redução de retrabalho? A qualidade da entrega melhorou? O atendimento ficou mais rápido?

Se o resultado for positivo, a aplicação pode ser ampliada gradualmente.

A pequena empresa não precisa começar com um grande projeto de transformação digital. Pode começar com uma tarefa simples que consome duas horas por dia e tentar reduzi-la para uma hora. Essa economia já pode gerar impacto financeiro e liberar tempo para atividades mais importantes.

Portanto, o acesso à Inteligência Artificial não depende apenas do tamanho do investimento. Depende principalmente da clareza sobre o problema, da organização do processo e da capacidade de medir o resultado.
A melhor forma de começar é escolher uma dor real, utilizar uma ferramenta acessível, manter a supervisão humana e transformar o ganho de tempo em mais qualidade, produtividade e valor para o cliente.

É justamente esse caminho que buscamos ensinar no curso Inteligência Produtiva com Inteligência Artificial, nos treinamentos e no MBA em Dados e Inteligência Artificial. A proposta não é apenas apresentar ferramentas, mas ajudar o profissional a compreender o problema, organizar os dados, desenvolver uma aplicação prática e medir os resultados.

Quem acompanha o Engenharia Podcast e acredita nesse movimento também pode participar da nossa comunidade, apoiar o desenvolvimento do EP Hub: Engenheiro Aumentado e fazer parte da construção da nova engenharia. Quanto mais profissionais, empresas e instituições estiverem envolvidos, maior será nossa capacidade de democratizar esse conhecimento e transformá-lo em oportunidades reais.

Confea – Quais são as principais ou as mais valorizadas aplicações de IA na Engenharia de Produção e na Engenharia Elétrica, que o senhor também já abordou em suas apresentações?

Eng. prod. Edson Martins –  As aplicações mais valorizadas são aquelas que transformam dados em decisões e conseguem demonstrar resultados em produtividade, qualidade, confiabilidade, segurança e redução de custos.

Na Engenharia de Produção, uma das principais aplicações é a manutenção preditiva. A IA analisa dados de vibração, temperatura, pressão, corrente elétrica e histórico de falhas para identificar sinais de desgaste antes que uma máquina pare. Isso permite planejar a manutenção, reduzir o tempo de parada e aumentar a disponibilidade dos equipamentos.
 

Outra aplicação muito valorizada é o controle de qualidade com visão computacional. Câmeras e algoritmos podem identificar defeitos, variações e não conformidades durante o processo produtivo, permitindo a correção antes que o problema avance pela linha ou chegue ao cliente.

Também existe um grande potencial no planejamento e controle da produção. A IA pode analisar capacidade produtiva, disponibilidade de materiais, histórico de pedidos, restrições de máquinas e previsão de demanda para apoiar a programação da fábrica. Na logística, pode otimizar estoques, rotas, movimentações e compras. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial e o programa de Manufatura 4.0 do MCTI destacam aplicações como previsão de demanda, manutenção preditiva, controle de qualidade, otimização de processos e simulação de produtos.

Os gêmeos digitais também ganham importância. Eles permitem criar uma representação virtual de uma máquina, linha ou processo para testar cenários antes de realizar mudanças no ambiente real. Isso reduz riscos e ajuda a identificar gargalos, desperdícios e oportunidades de melhoria. O SENAI também aponta a otimização logística, os gêmeos digitais, a análise de grandes volumes de dados e o design generativo entre as aplicações industriais.
 

Na Engenharia Elétrica, uma das aplicações mais importantes é a previsão de carga e de geração. A IA pode analisar dados históricos, condições climáticas, comportamento de consumo e características da rede para estimar a demanda de energia e a produção de fontes como a solar e a eólica. Isso ajuda no planejamento e na operação do sistema. O ONS acompanha a qualidade dos modelos de previsão utilizados na programação da operação elétrica.
 

Outra aplicação fundamental é a manutenção preditiva de ativos elétricos, como transformadores, motores, geradores, cabos, linhas de transmissão e equipamentos de subestações. A IA pode combinar dados de sensores, termografia, descargas parciais, corrente, tensão e histórico de ocorrências para identificar falhas antes que elas provoquem interrupções.

Também são muito relevantes a detecção e a localização de falhas, o monitoramento da qualidade da energia e a operação de redes inteligentes. Com o crescimento da geração distribuída, dos veículos elétricos, das baterias e das fontes renováveis, o sistema passa a ter fluxos mais complexos. A IA pode ajudar a equilibrar geração e consumo, gerenciar a resposta da demanda e aumentar a confiabilidade da rede. A Agência Internacional de Energia destaca a previsão de oferta e demanda, a manutenção preditiva, o gerenciamento das redes e a integração de fontes renováveis entre as principais aplicações no setor elétrico.
 

Na gestão de energia dentro das indústrias, as duas engenharias se encontram. O engenheiro de produção analisa custos, capacidade, produtividade e eficiência do processo. O engenheiro eletricista compreende cargas, sistemas, equipamentos, qualidade e segurança elétrica. Com IA, esses conhecimentos podem ser integrados para reduzir desperdícios, controlar a demanda, melhorar o fator de carga e identificar consumos anormais.
 

Nas apresentações, procuro reforçar que a aplicação mais valorizada não é necessariamente a mais sofisticada. É aquela que resolve uma dor concreta e apresenta um resultado mensurável.

Por isso, eu destacaria como prioridades a manutenção preditiva, o controle de qualidade, a otimização da produção, a previsão de demanda, a eficiência energética, a detecção de falhas e a gestão inteligente dos ativos.

A IA gera mais valor quando está conectada ao conhecimento técnico do engenheiro. A ferramenta pode reconhecer padrões e sugerir decisões, mas cabe ao profissional compreender o processo, validar o resultado e assumir a responsabilidade pela aplicação.

Confea – Como é possível evidenciar para os engenheiros e também para os demais profissionais a relação entre o raciocínio lógico de um engenheiro e a IA, já manifestada pelo senhor?
 

Essa relação pode ser evidenciada mostrando que o engenheiro e a Inteligência Artificial trabalham, cada um à sua maneira, com uma lógica semelhante: identificar um problema, analisar informações, reconhecer padrões, avaliar alternativas e buscar uma solução.
 

A formação em engenharia desenvolve a capacidade de decompor problemas complexos em partes menores. O engenheiro procura compreender as causas, definir variáveis, estabelecer critérios, testar hipóteses e comparar resultados. É justamente esse raciocínio estruturado que permite utilizar melhor a IA.
 

A qualidade da resposta de uma Inteligência Artificial depende muito da clareza com que o problema é apresentado. Quando o profissional fornece contexto, dados, restrições, objetivos e critérios de avaliação, a ferramenta consegue gerar respostas mais úteis. Isso se aproxima bastante da forma como o engenheiro estrutura um projeto ou analisa um processo.
 

Por exemplo, não basta solicitar à IA que reduza os custos de uma fábrica. É necessário informar quais custos estão sendo analisados, quais processos estão envolvidos, quais recursos estão disponíveis, quais limites não podem ser ultrapassados e como o resultado será medido. Essa definição do problema é uma competência tipicamente desenvolvida pela engenharia.

A IA também trabalha com padrões encontrados nos dados. O engenheiro, por sua vez, utiliza conhecimento técnico, experiência e observação para avaliar se esses padrões fazem sentido no mundo real. A ferramenta pode identificar uma correlação, mas cabe ao profissional investigar a causa e verificar se existe uma relação técnica entre os fatores.
 

Por isso, costumo dizer que o engenheiro possui uma vantagem importante nesse novo cenário. Ele já foi treinado para pensar de forma lógica, trabalhar com variáveis, restrições, riscos e resultados. O que precisa aprender agora é como traduzir esse raciocínio para a interação com a tecnologia.

 

Essa relação também pode ser demonstrada por meio de atividades práticas. Podemos apresentar um problema real, pedir aos profissionais que definam suas causas e variáveis, utilizar a IA para analisar os dados e, depois, comparar a resposta da ferramenta com a avaliação técnica da equipe. Assim, fica claro que a IA não elimina o raciocínio do engenheiro. Ela amplia sua capacidade de testar hipóteses e explorar possibilidades.

Ao mesmo tempo, o raciocínio lógico não é exclusivo da engenharia. Profissionais de outras áreas também podem desenvolvê-lo e utilizá-lo para interagir melhor com a IA. O diferencial do engenheiro está na combinação entre pensamento estruturado, conhecimento técnico, visão de sistemas e responsabilidade sobre a solução.

A IA pode processar muitas informações e sugerir caminhos com grande velocidade. Mas é o profissional que define o problema, estabelece os critérios, interpreta os resultados e decide o que deve ser feito. É nessa combinação entre inteligência humana, conhecimento técnico e capacidade computacional que está o verdadeiro potencial da tecnologia.

Confea – O senhor deixaria a Inteligência Artificial responder essas questões? Por meio de qual ferramenta?

Eng. prod. Edson Martins –  Sim, eu deixaria a inteligência artificial me ajudar a responder essas questões, principalmente por meio das ferramentas que utilizo há mais tempo e que já possuem um contexto maior sobre minha trajetória, meus projetos e minha forma de pensar.
 

Em alguns casos, a IA consegue recuperar informações sobre aquilo que venho construindo de uma forma até mais organizada e imediata do que eu conseguiria sozinho. Eu tenho TDAH, e minha mente está frequentemente pensando em muitas coisas ao mesmo tempo. Para mim, a Inteligência Artificial tem funcionado também como uma ferramenta de organização, ajudando a estruturar ideias, registrar informações, conectar projetos e transformar pensamentos dispersos em algo mais claro.
 

Quanto mais contexto a ferramenta possui, melhor ela consegue me ajudar. Ela pode lembrar projetos anteriores, decisões que já tomei, conteúdos que produzi e elementos da minha própria trajetória que, naquele momento, talvez não estejam tão presentes na minha memória.
 

Mas isso também exige cautela. Quanto mais uma ferramenta conhece nossos projetos, preferências, comportamentos e formas de pensar, maior pode ser sua capacidade de influenciar nossos gostos, nossas escolhas e até nossas tomadas de decisão. Por isso, não considero saudável simplesmente entregar uma pergunta à IA e aceitar a primeira resposta como se ela representasse integralmente aquilo que penso.
 

A ferramenta que utilizaria, e que estou utilizando neste processo, é o ChatGPT. A IA faz uma primeira estruturação da resposta, mas eu analiso, questiono, retiro pontos, acrescento experiências e adapto o texto para que ele represente de fato aquilo que acredito e a forma como eu responderia.
 

Esta própria pergunta é um exemplo. A Inteligência Artificial produziu uma resposta inicial, mas eu gravei um áudio acrescentando elementos pessoais, como minha relação com o TDAH, a forma como utilizo a tecnologia para organizar meu pensamento e também os riscos de permitir que uma ferramenta acumule tanto contexto sobre uma pessoa.

Portanto, eu deixaria a IA me ajudar a responder, mas não entregaria a ela a autoria completa. Utilizaria a tecnologia como apoio à memória, à reflexão, à organização e à comunicação, mantendo comigo a análise crítica, a complementação e a responsabilidade pelo conteúdo final.

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Henrique Nunes
Equipe de Comunicação do Confea
Fotos: Arquivos pessoais