Revisão sistemática da literatura sobre o uso da inteligência artificial na construção civil

A construção civil representa cerca de 13% do PIB mundial e desempenha papel central no desenvolvimento econômico e social. Apesar de sua relevância, o setor enfrenta desafios persistentes como baixa produtividade, atrasos, aumento de custos, desperdício de materiais e impactos ambientais. A Inteligência artificial (IA) surge como uma ferramenta promissora para mitigar essas questões, oferecendo agentes inteligentes capazes de analisar dados complexos, prever riscos e otimizar processos. o objetivo deste estudo é, por meio de uma Revisão sistemática da literatura (RSL) baseada na metodologia de Kitchenham, investigar o uso da IA na construção civil entre 2020 e 2025. A revisão inclui estudos indexados nas bases Scopus, Web of Science e Compendex, seguindo critérios rigorosos de inclusão e exclusão e de qualidade. Os resultados revelam crescimento significativo das publicações na área, com destaque para China, Índia, Arábia Saudita e Estados Unidos na liderança da produção científica. Entre as técnicas mais aplicadas estão Random Forest, Artificial neural network (ANN), K-nearest neighbor (KNN) e Support Vector Machine (SVM), voltadas principalmente para previsão de propriedades de materiais, otimização de projetos e melhoria da eficiência energética. As principais limitações relatadas referem-se à disponibilidade, qualidade e representatividade dos dados, além de irregularidades que comprometem a precisão dos modelos. Esses achados reforçam o potencial da IA como ferramenta estratégica para enfrentar desafios históricos da construção civil.