Uso de inteligência artificial no planejamento de obras: estudo de caso na elaboração de cronograma físico-financeiro
| dc.contributor.advisor | Costa, Luís Henrique Gonçalves | |
| dc.contributor.advisormail | luis.henrique@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Medeiros, Carlos Daniel dos Santos | |
| dc.contributor.referee1 | Costa, Luís Henrique Gonçalves | |
| dc.contributor.referee2 | Araújo, Arthur Gomes Dantas de | |
| dc.contributor.referee3 | Cabral, Kleber Cavalcanti | |
| dc.coverage.spatial | Angicos | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-21T19:56:47Z | |
| dc.date.available | 2026-05-21T19:56:47Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-16 | |
| dc.description.abstract | A construção civil, embora seja um setor em crescimento, enfrenta desafios históricos relacionados a atrasos e desvios financeiros no planejamento de obras. Este trabalho examina o impacto da Inteligência Artificial (IA) na otimização do planejamento, buscando reduzir esses problemas. A pesquisa adota uma abordagem de estudo de caso, comparando a elaboração de um cronograma para uma residência unifamiliar de forma convencional com métodos assistidos por IA utilizando as ferramentas ChatGPT, Gemini e Copilot. Os resultados demonstram que a IA pode reduzir drasticamente o tempo de elaboração do planejamento, em até 98%, ao automatizar a criação da Estrutura Analítica do Projeto (EAP) e de cronogramas. A análise comparativa revela que, embora a IA acelere o processo, a qualidade da resposta depende da clareza dos prompts e da ferramenta utilizada, sendo necessária a supervisão técnica para refinar e validar os resultados. Conclui-se que a IA, quando integrada a boas práticas de engenharia de prompts e gestão de projetos, funciona como uma poderosa aliada para aumentar a eficiência na alocação de recursos, aprimorar a precisão dos cronogramas e minimizar os impactos de desvios, consolidando-se como uma ferramenta estratégica para a modernização da construção civil. | |
| dc.description.abstract2 | The construction industry, despite being a growing sector, faces historical challenges related to delays and financial deviations in project planning. This study examines the impact of Artificial Intelligence (AI) on planning optimization, aiming to reduce these issues. The research employs a case study approach, comparing the conventional development of a construction schedule for a single-family residence with AI-assisted methods using ChatGPT, Gemini, and Copilot. The results show that AI can dramatically reduce planning time by up to 98% by automating the creation of the Work Breakdown Structure (WBS) and schedules. The comparative analysis reveals that while AI accelerates the process, the quality of the output depends on the clarity of the prompts and the specific tool used, requiring technical supervision to refine and validate the results. It is concluded that AI, when integrated with best practices in prompt engineering and project management, serves as a powerful ally to increase efficiency in resource allocation, improve schedule accuracy, and minimize the impacts of deviations, establishing itself as a strategic tool for the modernization of civil construction. | |
| dc.description.physical | 35 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.bibliographicCitation | MEDEIROS, Carlos Daniel dos Santos. Uso de inteligência artificial no planejamento de obras: estudo de caso na elaboração de cronograma físico-financeiro. 2025. 35 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Civil, Centro de Engenharias, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Angicos, 2025. Disponível em: https://repositorio.ufersa.edu.br/home. Acesso em: 19 dez. 2025. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/15250 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro Multidisciplinar de Angicos - CMA | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Departamento de Engenharias | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL | |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keyword | Planejamento de obras | |
| dc.subject.keyword | Gestão de projetos | |
| dc.subject.keyword | Otimização de cronograma | |
| dc.subject.keyword | Construção civil | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keyword | Construction planning | |
| dc.subject.keyword | Project management | |
| dc.subject.keyword | Schedule optimization | |
| dc.subject.keyword | Civil construction | |
| dc.title | Uso de inteligência artificial no planejamento de obras: estudo de caso na elaboração de cronograma físico-financeiro | |
| dc.title.alternative | Use of artificial intelligence in construction planning: a case study on the development of a physical-financial schedule | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
