IA na análise de custos da construção: identificando desvios, desperdícios e oportunidades de economia

Um orçamento pode estar corretamente elaborado e, ainda assim, apresentar problemas quando começa a ser confrontado com a realidade da obra. Preços de insumos variam, equipes produzem em ritmos diferentes dos previstos, materiais são consumidos além do esperado e decisões tomadas durante a execução alteram os custos inicialmente planejados.

O desafio não está apenas em perceber que os gastos aumentaram. É necessário identificar onde ocorreu a diferença, compreender suas causas e avaliar quais medidas podem evitar que o problema se repita ou comprometa o resultado financeiro do empreendimento.

Essa análise costuma exigir a consulta a diversas planilhas, relatórios, composições, registros de compras e informações de execução. Em obras maiores, o volume de dados pode tornar esse trabalho demorado e dificultar a identificação de problemas que não são evidentes em uma análise superficial.

A inteligência artificial pode ajudar a mudar esse cenário. Ferramentas capazes de analisar grandes conjuntos de informações podem identificar padrões, destacar valores atípicos, comparar períodos e organizar hipóteses para investigação.

Mas existe uma diferença importante entre identificar uma variação e explicar por que ela aconteceu. A IA pode apontar onde o profissional deve olhar com mais atenção. A interpretação das causas e a decisão sobre como agir continuam dependendo de conhecimento técnico e informações confiáveis.

1. Da conferência de valores à análise inteligente dos custos

Tradicionalmente, a análise de custos envolve comparar valores previstos com valores realizados, conferir preços, avaliar quantidades e acompanhar a participação de cada serviço no custo total da obra.

Essas atividades continuam indispensáveis. O que muda com a inteligência artificial é a possibilidade de examinar as informações sob diferentes perspectivas, encontrando relações que poderiam passar despercebidas em uma conferência convencional.

Imagine uma planilha com centenas de itens, contendo quantidades, preços unitários, valores totais, fornecedores e datas de aquisição. Um profissional pode utilizar filtros e fórmulas para identificar os maiores gastos, mas uma ferramenta de IA também pode auxiliar na classificação dos itens, comparação entre períodos e identificação de comportamentos incomuns.

Ela pode, por exemplo, destacar que determinado insumo apresentou uma variação expressiva de preço em relação às compras anteriores, que um grupo de serviços concentra uma parcela elevada dos gastos ou que o consumo de determinado material está acima do padrão histórico.

Esses apontamentos não representam necessariamente problemas. Podem existir justificativas técnicas, comerciais ou operacionais. A contribuição da IA está em direcionar a investigação para os pontos que merecem atenção.

2. Identificação de desvios entre os custos previstos e realizados

Uma das aplicações mais diretas da IA está na comparação entre o orçamento aprovado e os custos efetivamente registrados durante a execução.

Para que essa análise seja útil, é necessário que os dados estejam organizados de maneira comparável. Os serviços, insumos, unidades de medida e critérios de apropriação precisam estar identificados corretamente. Caso contrário, diferenças de classificação podem produzir conclusões equivocadas.

Considere um serviço de alvenaria cujo custo previsto seja de R$ 18.000,00. Ao final da etapa, os registros apontam um custo realizado de R$ 21.600,00.

Uma análise convencional identifica facilmente a diferença. O passo seguinte, porém, é mais importante: descobrir o que provocou o aumento.

A IA pode ajudar a organizar essa investigação, cruzando os dados disponíveis e sugerindo possíveis explicações:

• O preço de aquisição dos materiais foi superior ao previsto?
• O consumo de materiais ultrapassou os coeficientes adotados?
• A quantidade executada foi maior do que a inicialmente estimada?
• Houve retrabalho ou perdas durante a execução?
• O serviço foi realizado em condições diferentes das consideradas no orçamento?

Com acesso aos registros de compras, consumo e execução, a ferramenta pode ajudar a separar as parcelas que compõem a diferença. Sem essas informações, ela poderá apenas apresentar hipóteses, que precisam ser verificadas.

Nem todo desvio representa um prejuízo

É importante observar que um custo realizado superior ao previsto não significa necessariamente que a obra teve uma execução ineficiente. Pode ter ocorrido uma alteração de escopo, uma melhoria de especificação, uma mudança solicitada pelo contratante ou uma condição imprevista.

Da mesma forma, gastar menos do que o previsto não significa automaticamente que houve economia. A redução pode decorrer de uma quantidade executada inferior à contratada, de um serviço não realizado ou de uma qualidade diferente da especificada.

Por isso, a análise precisa considerar o que foi efetivamente executado e se o escopo permaneceu equivalente ao originalmente orçado.

3. Análise de preços: encontrando variações que merecem investigação

Os preços dos insumos podem variar ao longo da execução de uma obra. Condições de mercado, localização, disponibilidade, quantidade adquirida, frete e negociação comercial influenciam o custo de aquisição.

Quando a empresa realiza compras frequentes e mantém um histórico organizado, a inteligência artificial pode ajudar a identificar comportamentos relevantes.

Imagine que determinado material tenha sido adquirido em diferentes períodos e de fornecedores distintos. A IA pode organizar essas compras, calcular variações, destacar fornecedores com valores fora do padrão e apontar períodos em que ocorreram aumentos mais expressivos.

Essa análise pode auxiliar o profissional a responder perguntas como:

• Quais insumos apresentaram maior aumento de preço?
• Quais fornecedores apresentam diferenças relevantes para materiais equivalentes?
• Existe uma tendência de elevação de preços em determinados grupos de materiais?
• O preço pago está muito distante da referência utilizada no orçamento?
• Há oportunidades de antecipar compras ou negociar condições comerciais?

É necessário, entretanto, comparar produtos equivalentes e condições comerciais semelhantes. Um material de especificação diferente, uma entrega em outra localidade ou uma compra com prazo distinto não deve ser tratado como se fosse exatamente a mesma operação.

Comparação com referências como o SINAPI

Em orçamentos que utilizam o SINAPI, a comparação entre os preços de referência e os valores efetivamente praticados pode ajudar a avaliar a aderência das estimativas às condições da obra.

Essa comparação exige atenção à data-base, à localidade, à unidade de medida, à especificação do insumo e às condições consideradas na composição. Um preço de referência não representa necessariamente o preço que será obtido em uma negociação específica.

A IA pode auxiliar na organização dessas comparações, mas deve trabalhar com dados identificados e rastreáveis. Não é adequado aceitar valores apresentados sem fonte ou misturar preços de diferentes referências como se fossem equivalentes.

4. Investigação de desperdícios e consumo acima do esperado

Uma das oportunidades mais interessantes da análise inteligente de custos está na investigação do consumo de materiais.

Em muitos serviços, o orçamento considera coeficientes de consumo que representam uma determinada condição de execução. Durante a obra, o consumo real pode apresentar diferenças em razão de perdas, retrabalho, armazenamento inadequado, falhas de execução ou características específicas do empreendimento.

Se a empresa registra as quantidades compradas, recebidas, utilizadas e eventualmente devolvidas, torna-se possível comparar o consumo observado com o previsto.

Considere um serviço que demande 1.000 unidades de determinado material conforme a previsão orçamentária. Ao final da etapa, os registros indicam que foram consumidas 1.120 unidades.

A diferença é de 120 unidades, ou 12% acima da previsão. Esse resultado merece investigação, mas não permite concluir imediatamente que houve desperdício de 12%.

Antes de chegar a essa conclusão, é necessário verificar se:

• A quantidade executada corresponde à prevista;
• As unidades de medida e os critérios de apropriação são equivalentes;
• Houve alteração de projeto ou de especificação;
• Existem materiais ainda armazenados ou não apropriados;
• O coeficiente de consumo adotado era adequado;
• Ocorreram perdas, quebras ou retrabalhos.

A inteligência artificial pode auxiliar na organização dessas informações, apontar diferenças recorrentes e relacionar o consumo com outros registros da obra.

O exemplo da argamassa e dos revestimentos

Imagine que uma equipe esteja executando revestimentos e que o consumo de argamassa esteja sistematicamente acima da previsão.

Uma análise mais aprofundada poderia considerar a espessura efetivamente aplicada, as condições de regularidade da base, o método de execução, o tipo de material e a produtividade da equipe.

Se os registros estiverem disponíveis, a IA pode ajudar a cruzar esses dados e identificar quais frentes de serviço apresentam maior diferença de consumo.

Isso permite direcionar a investigação. Em vez de simplesmente recomendar a redução do consumo, o profissional pode verificar se o problema está na especificação, na execução, na preparação da superfície ou em outro fator.

Reduzir o consumo sem compreender sua causa pode comprometer a qualidade do serviço. A economia precisa ser tecnicamente viável.

5. Curva ABC: como a IA pode melhorar a priorização das análises

A Curva ABC é uma ferramenta importante para identificar quais itens possuem maior participação no custo total de um orçamento.

Ao classificar os serviços ou insumos pelo valor acumulado, o profissional consegue distinguir os itens que concentram a maior parcela dos custos daqueles com participação menor.

Essa classificação é especialmente útil porque nem todos os itens merecem o mesmo nível de atenção. Uma pequena variação em um serviço de grande participação pode representar um impacto financeiro muito maior do que uma diferença expressiva em um item de baixo valor.

A inteligência artificial pode ajudar a interpretar os resultados da Curva ABC, resumir os principais grupos de custo e destacar itens que merecem investigação.

Por exemplo, pode relacionar os itens de maior participação com suas variações de preço, consumo e produtividade, permitindo uma análise mais direcionada.

Da classificação à investigação

Considere um orçamento em que os cinco serviços de maior participação representam uma parcela expressiva do custo total. A Curva ABC mostra onde está concentrado o valor, mas não explica se esses custos estão adequados.

A IA pode ajudar a cruzar a classificação com outras informações:

• Variação dos preços unitários dos itens mais representativos;
• Diferenças entre quantidades previstas e executadas;
• Consumo real de materiais por serviço;
• Histórico de produtividade das equipes;
• Alterações de escopo que afetaram os principais custos.

Com isso, a análise deixa de se limitar à identificação dos itens mais caros e passa a investigar quais deles apresentam maior potencial de impacto ou necessidade de intervenção.

É importante lembrar que a Curva ABC não identifica, por si só, desperdícios ou erros. Ela indica a relevância financeira dos itens, ajudando o profissional a definir prioridades.

6. Análise de cenários e oportunidades de economia

Depois de identificar variações e investigar suas causas, o próximo passo é avaliar quais medidas podem melhorar o desempenho financeiro da obra.

A IA pode ajudar a estruturar alternativas e comparar seus possíveis efeitos, desde que as premissas sejam fornecidas e os critérios técnicos sejam respeitados.

Imagine que a análise de custos indique um gasto elevado com determinado material. Algumas alternativas poderiam ser avaliadas:

• Negociar condições comerciais com fornecedores;
• Reorganizar o planejamento de compras;
• Reduzir perdas por meio de melhorias no armazenamento;
• Revisar procedimentos executivos;
• Avaliar soluções construtivas alternativas;
• Melhorar o controle de consumo por equipe ou frente de trabalho.

A ferramenta pode ajudar a organizar os cenários, calcular diferenças e preparar comparações. Entretanto, uma alternativa financeiramente mais barata não é necessariamente a melhor solução.

É preciso avaliar desempenho, durabilidade, segurança, atendimento às normas, requisitos do projeto e custos indiretos que possam surgir.

Economia não significa simplesmente reduzir o preço

Uma substituição de material pode reduzir o custo de aquisição e aumentar o tempo de execução. Uma solução aparentemente mais econômica pode exigir equipamentos adicionais, manutenção mais frequente ou mão de obra especializada.

Por isso, a análise deve considerar o custo global da solução, e não apenas o preço unitário de um insumo.

Esse raciocínio está relacionado à engenharia de valor: buscar alternativas que mantenham as funções e o desempenho exigidos, melhorando a relação entre custo e resultado.

A inteligência artificial pode contribuir na organização das alternativas, mas a decisão exige avaliação técnica e, quando necessário, aprovação dos responsáveis pelo projeto e pela execução.

7. Ferramentas de IA que podem auxiliar na análise de custos

A escolha da ferramenta depende do tipo de dado disponível e da profundidade da análise pretendida. Algumas soluções são adequadas para trabalhar diretamente com planilhas e documentos; outras são mais apropriadas para visualização de indicadores e construção de painéis gerenciais.

ChatGPT

O ChatGPT pode auxiliar na interpretação de planilhas, organização de dados, elaboração de análises e identificação de possíveis inconsistências.

Um exemplo é fornecer uma planilha com os custos previstos e realizados, solicitando a classificação dos maiores desvios, a identificação dos itens que mais contribuíram para a diferença e a elaboração de perguntas para investigação.

O resultado deve ser conferido com os dados originais. Em especial, é necessário verificar fórmulas, unidades, filtros e critérios utilizados na análise.

Microsoft Copilot

O Microsoft Copilot pode ser interessante para empresas que utilizam o ecossistema Microsoft 365. Conforme a licença e os recursos disponíveis, pode auxiliar na análise e interpretação de informações em aplicações como Excel.

É importante verificar quais funcionalidades estão incluídas no plano contratado, pois os recursos de IA não são necessariamente iguais em todas as versões.

Power BI e análise de dados

O Power BI é uma plataforma de análise e visualização de dados que pode ser utilizada para construir painéis de custos, acompanhar indicadores e comparar informações de diferentes períodos.

Ele não deve ser confundido com um assistente de IA ou com um sistema de orçamento. Seu papel é organizar e apresentar os dados para facilitar a análise. Recursos de IA e integração podem ampliar suas possibilidades, conforme a configuração e a licença utilizada.

Planilhas e ferramentas especializadas

Em muitos casos, uma planilha bem estruturada, associada a ferramentas de análise, já permite obter resultados relevantes. Não é necessário adotar uma solução complexa para começar.

O mais importante é manter um histórico confiável de compras, consumo, quantidades executadas e custos apropriados. Sem essa base, qualquer ferramenta terá dificuldade para produzir análises consistentes.

8. Como organizar os dados para que a IA produza análises úteis

Um dos maiores obstáculos para utilizar inteligência artificial na gestão de custos não é a falta de ferramentas, mas a falta de dados organizados.

Se cada relatório utiliza nomes diferentes para o mesmo serviço, se os preços não possuem data de referência ou se os registros de consumo não estão relacionados às quantidades executadas, a análise poderá apresentar inconsistências.

Para começar, vale estruturar uma base que reúna, sempre que possível:

• Código e descrição padronizada dos serviços e insumos;
• Unidade de medida e quantidade prevista;
• Preço unitário e data de referência;
• Fornecedor e condições de aquisição;
• Quantidade efetivamente executada;
• Consumo de materiais registrado;
• Custos realizados e período de apropriação;
• Observações sobre alterações de escopo e ocorrências.

Também é importante manter uma separação clara entre os valores previstos, os compromissos assumidos e os custos efetivamente realizados. Uma compra realizada, por exemplo, pode representar um compromisso financeiro ou a entrada de material em estoque, mas não significa necessariamente que todo o valor deva ser apropriado imediatamente ao serviço executado.

Os critérios de controle precisam ser definidos pela empresa para evitar comparações incorretas.

Com uma base estruturada, torna-se mais fácil utilizar IA para analisar tendências, comparar períodos e produzir relatórios consistentes.

9. Um exemplo prático de aplicação em uma obra

Imagine uma empresa que está executando uma obra residencial e mantém registros periódicos de compras, consumo de materiais, quantidades executadas e custos por serviço.

Ao final de determinado período, a equipe percebe que o custo de alguns serviços está acima do previsto. Em vez de analisar apenas o valor total, utiliza uma ferramenta de IA para organizar os desvios por grupo de serviço e destacar os itens de maior impacto financeiro.

A análise indica três situações que merecem investigação:

1. Um insumo apresentou aumento de preço em relação às compras anteriores;
2. O consumo de determinado material está acima do coeficiente orçado;
3. Um serviço apresenta quantidade executada diferente da inicialmente prevista.

O engenheiro responsável verifica os registros e identifica que a primeira diferença decorre de uma mudança nas condições de fornecimento. A segunda exige uma avaliação do método de execução e das perdas. A terceira está relacionada a uma alteração de projeto aprovada pelo contratante.

Observe que a IA não resolveu os problemas diretamente. Ela ajudou a organizar os dados e direcionou a investigação. As causas foram identificadas a partir da conferência dos registros e da análise técnica.

Com essas informações, a empresa pode atualizar suas projeções, corrigir procedimentos, revisar estimativas e melhorar o planejamento das próximas etapas.

10. Limites e cuidados no uso da inteligência artificial

A análise de custos exige responsabilidade porque suas conclusões podem influenciar decisões financeiras, contratações e métodos executivos.

Por isso, alguns cuidados são indispensáveis:

• Não confundir correlação com causa: dois eventos podem ocorrer juntos sem que um seja responsável pelo outro.
• Não aceitar números sem rastreabilidade: valores, índices e referências precisam ser verificáveis.
• Conferir as unidades de medida: comparações entre unidades diferentes podem produzir distorções.
• Considerar alterações de escopo: diferenças de custo precisam ser analisadas considerando o que foi efetivamente contratado e executado.
• Proteger informações: dados financeiros, contratos e documentos de clientes devem ser tratados conforme as políticas de segurança e privacidade da empresa.
• Validar as conclusões: alertas gerados pela ferramenta precisam ser avaliados por um profissional responsável.

Outro cuidado importante é evitar que a IA transforme uma hipótese em uma conclusão definitiva. Se os dados não permitem identificar a causa de uma variação, a resposta correta deve reconhecer essa limitação.

Conclusão: analisar melhor para decidir antes que o custo se transforme em prejuízo

A inteligência artificial pode tornar a análise de custos da construção mais abrangente e eficiente. Ao examinar planilhas, comparar períodos, identificar anomalias e relacionar informações de diferentes fontes, essas ferramentas ajudam o profissional a encontrar pontos que merecem investigação.

Seu maior valor não está em apontar simplesmente que uma obra gastou mais do que o previsto. Está em ajudar a compreender onde ocorreu a diferença, quais fatores podem estar relacionados ao problema e quais alternativas merecem ser avaliadas.

Para isso, é indispensável manter registros confiáveis, padronizar informações e estabelecer critérios claros de apropriação dos custos.

Quando bem utilizada, a IA pode ajudar a transformar dados dispersos em informações úteis para a gestão. E quanto mais cedo um desvio é identificado e compreendido, maiores são as possibilidades de agir antes que ele comprometa o resultado financeiro da obra.

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Este é o terceiro artigo da série sobre inteligência artificial na engenharia de custos e na gestão de obras:

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