Há muito barulho, e também um diálogo construtivo, sobre a possibilidade de a IA substituir engenheiros, mas a realidade é bem mais matizada. Aqui estão algumas das minhas perspectivas sobre como a automação com IA vai de fato impactar o setor de consultoria e engenharia de projeto, e como já está impactando. Essas reflexões vêm de conversas internas na CPE sobre como a IA vai remodelar o nosso trabalho.
A engenharia baseada em prompts está chegando...
Tarefas repetitivas do trabalho de engenharia serão automatizadas, mas por meio de fluxos de trabalho baseados em prompts, e não do desenvolvimento manual de planilhas.
Tarefas como a elaboração de especificações técnicas, pacotes de licitação, especificações de bombas e folhas de dados de equipamentos se prestam bem à automação: alimentam-se parâmetros do projeto, critérios de projeto, requisitos do cliente, códigos e normas e dados de projetos anteriores em um processamento com IA que analisa restrições, aplica fórmulas de engenharia, consulta requisitos de código e redige documentos.
...mas os especialistas no assunto continuam essenciais
Fluxos de trabalho como esse vão amplificar a produtividade das pessoas que executam essas tarefas. Mas os SME ainda são necessários para verificar que o resultado segue as boas práticas de engenharia, atende aos códigos e normas aplicáveis, atende às necessidades do cliente e do projeto, e que a confiabilidade e a segurança foram plena e adequadamente consideradas. Os SME também precisarão aprender a manter esses sistemas junto com a equipe técnica.
Essa é a salvaguarda: os especialistas no assunto são o que transforma os rascunhos de entregáveis gerados por IA em entregáveis aprovados.
A IA não vai substituir a expertise em sistemas físicos
Em uma área que exige especialização e avaliação de sistemas físicos, estamos a décadas de sermos substituídos pela IA, se é que isso vai acontecer.
Isso não significa que a IA não esteja sendo usada hoje. Ela está analisando fotos de inspeção, processando dados de campo em lote e ajudando a fornecer percepções que levariam mais tempo para serem vistas. Mas ainda é preciso expertise humana para interpretar e aplicar essas percepções a sistemas do mundo real.
Das trenas aos cães-robôs e às estações de acoplamento de drones
Veremos menos trenas em campo e mais equipamentos de alta tecnologia de digitalização 3D: sistemas terrestres e aéreos. O Spot, o cão-robô, está sendo usado para percorrer o perímetro e o interior das instalações, avaliando condições de segurança ou capturando imagens IR para identificar pontos quentes, vazamentos ou outras falhas e condições inseguras.
Drones em caixa (drone-in-a-box) são acionados várias vezes ao dia tirando fotos, vídeos ou escaneamentos a laser para catalogar o avanço da construção ou as condições atuais do local. O que vem por aí: enviaremos ao local um sistema automatizado de levantamento e coleta de dados que se implanta sozinho, executa uma missão pré-programada ou assistida por IA com supervisão remota, retorna à sua estação de acoplamento e é enviado de volta ao escritório.
Por que a IA não converte escaneamentos direto em modelos utilizáveis
O que o mercado quer é que uma nuvem de pontos seja malhada e convertida automaticamente em um modelo sólido 3D ou em um desenho. Isso tem se mostrado pouco confiável. Tubulações quase nunca estão retas: há deflexão, acúmulo de detritos, pessoas as usam como degrau, o isolamento está se desfazendo, teias de aranha e mais.
Quando essas coisas são malhadas, o software de malha não tem a menor ideia de que aquilo não é algo que você queira conhecer, e começa a criá-lo no modelo sólido. Eu ainda não vi um sistema em que se possa inserir uma nuvem de pontos, gerar uma malha e obter algo utilizável de imediato. Na verdade, exige significativamente mais tempo, porque cria um modelo sólido simplesmente torto. É aqui que um projetista 3D altamente qualificado faz a diferença.
O desenho técnico vai primeiro, mas engenheiros e projetistas juniores ainda precisam de um plano de carreira
Quando a IA começar a reconhecer componentes e a compreender e aplicar melhor os códigos, as normas, os parâmetros de projeto e os componentes usados em uma região, estado, município ou empresa específica, é aí que ela poderá começar a substituir funções de trabalho. A primeira coisa que ela vai substituir é o desenho técnico, especificamente a conversão de modelos 3D em desenhos 2D de fabricação e construção.
Mas os profissionais juniores ainda precisam ter a chance de aprender e deixar de ser “juniores”. Haverá empresas que vão acolhê-los, e a Clear Process será uma delas, porque temos especialidades de nicho que exigem treinar a próxima geração de especialistas no assunto. Os conjuntos de habilidades juniores precisarão ser diferentes, porque algumas tarefas de nível júnior serão substituídas por processos automatizados baseados em IA.
O julgamento humano continua insubstituível no diagnóstico de falhas
Não sei quando a IA conseguirá fazer perguntas aos operadores e receber respostas verdadeiramente honestas, ou captar as nuances de terminologias diferentes e do jargão específico de cada planta. Quando se entra no diagnóstico de falhas de equipamentos, começam a aparecer desafios comportamentais, os impactos do comportamento dos operadores e a necessidade de entender por que esse comportamento é assim.
Se nos ligam dizendo “precisamos operar isto na capacidade nominal de placa” e os operadores dizem “não podemos fazer isso por causa de X, Y e Z”, é preciso entender a realidade para sequer começar a desenvolver planos de ação corretiva e soluções. Temos dois clientes com instalações idênticas, separadas por 10 horas de viagem, e as realidades de negócio deles são completamente diferentes.
A IA vai mudar nossas ferramentas, mas o trabalho continua precisando de especialistas capazes de pensar criticamente.