Como Usar Inteligência Artificial em Relatórios Técnicos de Engenharia

A inteligência artificial entra em uma nova fase e agora na engenharia mais do que nunca exige verificação. Muito prazer para você que me conhece, está aqui de volta no Engenharia Podcast. Para você que não me conhece, muito prazer, e a gente vai falar hoje sobre a inteligência artificial na engenharia. Eu sou engenheiro Edson Gonçalves Martins, especialista em produtividade aplicando inteligência artificial, e hoje eu vou trazer para vocês aqui alguns pontos importantes, inclusive aqui alguns critérios de como usar a inteligência artificial em relatórios técnicos com mais segurança e outras informações para que vocês precisam saber sobre IA e quais competências a engenharia precisa desenvolver para trabalhar com IA.

Mas antes da gente começar, eu quero lembrar você que todos os dias nós temos aqui no nosso canal uma matéria sobre aplicação de IA, carreira, produtividade, áreas da engenharia que você pode estar trabalhando. Então se inscreve nesse canal, ativa o sininho e compartilha esse vídeo com quem tá perguntando como usar a inteligência artificial. E se você quiser saber, aqui embaixo também desse vídeo, primeiro link que vai estar, essa, essa página que você tá vendo aqui desse lado aqui, ó, do lado de cá, isso aqui ela é uma página do nosso site do Engenharia Podcast.

Então eu vou disponibilizar lá para você, você consegue baixar isso aqui para que você consiga depois acessar e ter de fato o manual, passo a passo e tudo mais. E você também pode entrar na nossa comunidade do nosso grupo de engenharia no nosso WhatsApp, tá bom? Então, para a gente começar, vamos lá direto para a tela do nosso computador. E o nosso matéria do dia já fala: inteligência artificial na engenharia, a nova fase exige verificação, responsabilidade, processos e responsabilidade técnica.

Porque, primeiro ponto, vamos lembrar Quando você escreve uma matéria e quando você usa inteligência artificial, está criando muitas vezes um link compartilhável na internet. Se você só pega e copia, cada vez mais a gente tem percebido que nem sempre as informações são confiáveis. E o avanço sustentável depende justamente de dados confiáveis, validação humana e responsabilidade profissional. E vale lembrar que você estudou no mínimo 5 anos para conseguir sua graduação, você fez as suas especializações e você vai confiar 100% de uma inteligência artificial fazer para você uma RT, um documento técnico?

Então bora lá para a gente entender isso na prática. Então, para a gente observar o que que a gente vai ver nessa matéria, o que que tá mudando na inteligência artificial na engenharia e no trabalho técnico: cursos de custos de verificação, critério de aceitação, inspeções industriais, sensores de multimodalidade, relatórios técnicos, competência profissional e perguntas frequentes. Então, a resposta direta é o que está mudando na inteligência artificial na engenharia.

Se você já percebeu, hoje é muito fácil, por exemplo, você usar inteligência artificial para fazer relatório, usar inteligência artificial para fazer análise de dados. Mas uma pesquisa aponta que o uso empresarial da inteligência artificial está se espalhando por diferentes funções, níveis de senioridade e atividades técnicas. Ou seja, o seu estagiário tá usando, você analista, gestor, líder tá usando, seu diretor tá usando, o pessoal da análise de dados, RH.

A inteligência artificial já faz parte do nosso dia. Acredito que esse ponto a gente não precisa mais abordar e questionar se de fato está ou não está. Inspeções industriais, modelos com bons desempenhos e benchmarks podem se tornar instáveis diante de superfícies, sensores e dados reais. E principalmente se esses sensores forem sensores de marcas e modelos diferentes, eles comporta muitas vezes de diferente forma para cada marca.

E é importante parametrizar, entender e fazer acontecer da forma que é esperada dentro do processo produtivo. E o custo para encontrar um erro de IA pode ser tão importante quanto a frequência com que o erro acontece. Então, ó, produtividade— vou até gravar aqui para a galera que tá em casa também para poder ver, ó— produtividade com inteligência artificial na engenharia não significa apenas entregar mais rápido, Ou seja, significa reduzir trabalhos operacionais sem perder critérios e capacidade na revisão e responsabilidade sobre a decisão final.

Ou seja, mais uma vez lembrando, aí já faz parte da documentação e do trabalho. Um estudo divulgado, para você ter uma ideia, agora em 12 de agosto, analisou o uso de ChatGPT em mais de 1.500 organizações, e a amostra considera Considerada no horizonte de 6 meses após a adoção, reuniu mais de 17 milhões de mensagens. Os pesquisadores observaram que mais da metade dos usuários ativos realizavam tarefas de documentação, redação técnica, e quase metade utilizava a ferramenta para trabalhos técnicos digitais.

O uso também apareceu em pesquisas, planejamento, análise de dados, comunicação e tomada de decisão. Mas, ó, ponto bem importante: o estudo mostra que a IA generativa já avançou em atividades muito próximas das rotinas do engenheiro, gestores e equipes técnicas. Relatórios, procedimentos, especificações, apresentação, enfim, isso que a gente já tem ensinado com frequência usando notebook LM ou agora Gemini Notebook e outras ferramentas, né?

Então, ponto central para as empresas de engenharia, profissionais e indústria: disponibilizar uma ferramenta de IA não cria automaticamente um processo melhor. Sem critérios, treinamento e integração, a inteligência artificial passa a acelerar a rotina e não de fato continua organizando. Ou seja, a IA pode apenas acelerar uma rotina que continua desorganizada. E também é importante reconhecer o limite da pesquisa. O trabalho mede utilização no ganho causal de produtividade e análise de dados de um único ecossistema empresarial.

E por que a verificação se tornou um novo gargalo da IA? Quando a IA produz textos convincentes, convencente. Agora sim, eu vou até perguntar para você, ó, quantas vezes você já pediu para inteligência artificial te entregar um relatório, te entregar um dado, e ela traz uma informação tão convincente que até você se questiona se aquilo é verdade ou mentira, porque de tão bom que fica. Ou seja, aí tem um poder de persuasão e manipulação da comunicação muito grande.

E é justamente muito importante ter isso, ó. Quando a IA produz um texto convincente, uma análise, um cálculo apresentado com segurança, existe o risco de usuário confundir boa apresentação com resultado errado. E acontece muitas vezes, aconteceu já de pessoas entregarem trabalhos e não está correto. Então, a pergunta madura para a gente fazer é: quando a gente vai utilizar inteligência artificial, por isso a pergunta madura não é somente se a inteligência artificial acertou, outras perguntas precisam de fato fazer parte deste processo, que é o quê?

Quais fontes sustentam estas respostas? Quais dados foram fornecidos ao sistema para que ele pudesse fazer essa análise? Quais premissas foram adotadas? Quem tem a competência de revisar o resultado e quanto tempo será necessário para validar a entrega? E a decisão e suas alterações estão registradas? Então, ou seja, os próprios autores dessa pesquisa reconhecem que a proposta ainda é um instrumento conceitual e não uma métrica finalizada, mas mesmo assim ela oferece uma lente útil para avaliar produtividade no mundo real.

Agora eu pergunto para você: como é que você faz para validar as informações que você faz no mundo real ou usando inteligência artificial? Então, os critérios para aceitação melhoram o trabalho com IA. Então, antes de solicitar um relatório— ó, vou até apertar aqui para gravar isso aqui também, ó— antes de solicitar um relatório, uma análise ou uma proposta da inteligência artificial, o profissional pode definir Os objetivos de entrega, as fontes autorizadas para que ele possa fazer a consulta desse documento, normas e documentos aplicáveis para que ele possa atender às expectativas, o requisito do que ele tá fazendo, unidades e convenções, ou seja, qual a unidade de medida, premissas que precisam aparecer neste documento, neste relatório, situações que exijam alerta, ou seja, o que exige alerta, que chama atenção aqui, qual é o formato da resposta desejada e qual o critério da revisão e aprovação.

E lembrando de um ponto importante: isso não elimina erros, mas torna a entrega muito mais verificável e reduz principalmente ambiguidades. E um ponto bem importante, ó, e o que as novas pesquisas revelam sobre as inspeções industriais com inteligência artificial? Na inspeção industrial, como ela tá dizendo aqui, ó, foi pesquisadores avaliaram 19 modelos de detecção não supervisionada e anomalias de peças metálicas com superfícies reflexivas, defeitos discretos e variações de perfil.

Nenhum método foi uniformemente robusto. O desempenho variou de acordo com pré-processamento representação e qualidade dos dados considerados normal. Ou seja, em vez de encerrar o trabalho na comparação dos algoritmos, os autores desenvolveram e implementaram inicialmente um fluxo com participação humana. O sistema reúne anotação, localização de defeitos assistida por IA, revisão por inspetores e ajuste de regiões detectadas comparando com referências históricas e validação.

Então vale lembrar que justamente esta abordagem mostra que os inspetores, ou seja, a inspeção manual, deve ser tratada como uma etapa necessária. Afinal de contas, vamos falar a verdade, o tal do retrabalho é um negócio, custa caro e é chato de fazer, né? Então a gente tem que de fato ter muito controle nisso. Então quais são os 3 cuidados, né, que esse estudo reforça? Justamente ele reforça 3 cuidados: a escolha do sensor deve partir do mecanismo físico do defeito, a qualidade dos dados normais influencia diretamente a taxa de falsos alarmes e a fusão de dados precisa considerar informações complementares até conflitantes.

Então, como usar a IA em relatórios técnicos com mais segurança? Talvez essa possa ser a sua pergunta, né? Como utilizar inteligência artificial em relatórios técnicos com mais segurança? A IA pode apoiar o nosso trabalho em diversas decisões e documentações, análise técnica, desde fluxos, preservem As fontes, o julgamento profissional e aprovação responsável. Então, eu vou trazer para vocês essas 6 etapas, esses 6 passos. Primeiro, prepara suas fontes.

Você tem que saber exatamente quais são as fontes, separar medição, registro de campo, fotografia, normas. Segundo, define o escopo, informar de verdade para a IA qual que é o objetivo público, as limitações, os critérios de aceitação do relatório. 3, gerar estrutura, usar a IA para organizar sessões, perguntas pendentes, tabelas e pontos que exijam evidência. Número 4, Conferir os dados, ou seja, validar valores, unidades de medida, datas, referências, cálculos, premissas, vínculos com os documentos originais.

Quinto, revisar tecnicamente, ou seja, submeter o material a um profissional com competência no tema e conhecimento do contexto operacional. E sexto, registrar a aprovação, manter todo o histórico das alterações, fontes utilizadas, pendências e responsáveis pela decisão. Neste modelo, a inteligência artificial vai funcionar como apoio para organização, comparar, redigir, organizar. Ou seja, ela não assume autoridade técnica, mas nem substitui a inspeção de campo, e também não transfere a responsabilidade para o profissional.

Ou seja, ela é mais um caminho para que você possa estar utilizando. E aí você pode me perguntar: tudo bem, Edson, eu entendi o que eu posso fazer, mas eu sei que eu preciso de algumas competências técnicas para fazer isso, correto? Então, correto. Então, quais são Quais são, ó, botar na tela do meu computador. Quais são as competências que o engenheiro precisa desenvolver para trabalhar com inteligência artificial em 2026? Uma pesquisa sobre preparação profissional para manufatura inteligente propôs 9 níveis de maturidade distribuída em 4 pilares.

O primeiro deles é fluência digital e em inteligência artificial. O segundo, domínio de sistemas ciberfísicos. Terceiro, colaboração entre pessoas e máquinas. E 4, decisão orientadas por dados. Esse modelo foi construído a partir de 89 projetos acadêmicos patrocinados com 4 casos analisados em profundidade. Os resultados sugerem que uma boa capacidade analítica pode esconder lacunas em sistemas físicos ou decisão aplicada. Nos níveis mais altos, a experiência integrada à indústria foi mais importante do que acrescentar disciplinas isoladas.

E se você quiser acessar aqui, galera, ó, faça a nossa comunidade. Aqui tem o link da nossa comunidade. Lembrando que essa página aqui é o primeiro link fixado Neste vídeo tem o link da nossa comunidade, você pode entrar na nossa comunidade. Aqui você pode fazer o nosso curso de formação prática em inteligência artificial. E concluindo... Concluindo... A inteligência artificial amplia o engenheiro que sabe verificar. Então, a nova fase da inteligência artificial na engenharia não será definida apenas por modelos mais poderosos de inteligência artificial.

Ela será de fato definida pela capacidade de transformar tecnologia em processos confiáveis e aplicáveis no dia a dia. Ou seja, estudos recentes indicam que a inteligência artificial já participa da documentação, do trabalho técnico, da análise e das inspeções. E também mostra que os benchmarks não garantem desempenho operacional, que sensores diferentes, no caso desse estudo que a gente trouxe, podem produzir evidências conflitantes, e que o custo da verificação precisa entrar na conta da produtividade.

E os profissionais mais preparados não serão aqueles que aceitam todas as respostas da IA. Será aquele que sabe definir o problema, selecionar dados, estabelecer critérios, identificar limites, revisar resultados e assumir a decisão com responsabilidade. Então, a inteligência artificial ainda não vai substituir o engenheiro. Pode ser que futuramente substitua, mas a gente não tem como afirmar hoje. Eu confesso para vocês que eu tenho algumas ressalvas sobre a substituição do ser humano pela máquina, mas o engenheiro, ele vai continuar, na minha visão, sendo responsável por fazer as máquinas funcionarem.

E esse é o ponto de conhecimento interessante. Então, encontro entre conhecimento técnico, inteligência artificial e julgamento humano que se constrói a nova engenharia. Se esse conteúdo foi útil para você, mais uma vez eu falo, se inscreva nesse canal, ativa o sininho. Esta matéria tá aqui embaixo. E compartilha com quem precisa saber mais sobre as melhores práticas de como aplicar a inteligência artificial na engenharia. Forte abraço para vocês! E até o nosso próximo vídeo.