Artigo do prof. Dr. Marcelo Massarani, publicado em sua coluna na Gazeta Mercantil Digital em 03/03/2026.
Com ferramentas que ampliam a capacidade de análise e simulação, cresce o valor do engenheiro capaz de interpretar e julgar resultados
A expressão engenharia aumentada tem aparecido com mais frequência nos últimos tempos. O termo ainda está em formação, mas a transformação que descreve já é bastante clara. A engenharia deixa de ser a atividade de produzir cálculos e passa a ser, cada vez mais, a atividade de orientar, filtrar e validar resultados produzidos com apoio de sistemas digitais muito mais poderosos do que os de antes.
Trata-se do uso de ferramentas como inteligência artificial, simulações avançadas, gêmeos digitais e sistemas de otimização para ampliar a capacidade de análise do engenheiro. Essas tecnologias conseguem processar dados em grande escala, explorar rapidamente alternativas de projeto e apontar caminhos que antes levariam muito mais tempo para serem examinados.
Este texto é opinativo e nasce da minha própria trajetória profissional. Trabalho com engenharia desde os anos 1980 e acompanhei várias ondas de transformação tecnológica. Vi softwares transformarem profundamente a prática da profissão. Vi também o entusiasmo excessivo que costuma acompanhar cada nova onda tecnológica.
Por isso, quando se fala em engenharia aumentada, a primeira reação pode ser imaginar que a tecnologia reduzirá a importância dos profissionais mais experientes. Na minha avaliação, ocorre exatamente o contrário. Quanto mais poderosa é a ferramenta, mais valioso se torna o engenheiro capaz de julgar a qualidade do que ela entrega.
Essa é, aliás, uma história que a engenharia já conhece. Quando as ferramentas de engenharia assistida por computador começaram a se disseminar, criou-se em muitos ambientes a impressão de que dominar o software passaria a ser o principal diferencial. Com o tempo ficou claro que não bastava. Os programas ampliavam a capacidade de análise, mas não resolviam sozinhos o problema essencial, que sempre foi compreender bem o fenômeno físico, formular corretamente o problema e interpretar com critério a resposta obtida.
A engenharia aumentada aprofunda essa lógica. A nova geração de ferramentas não apenas acelera cálculos. Ela propõe alternativas, cruza variáveis, reorganiza dados, sugere configurações e apresenta respostas com aparência de grande solidez técnica. Isso revoluciona a prática da engenharia porque amplia de forma radical a capacidade de explorar possibilidades. Ao mesmo tempo desloca o centro da competência profissional. O valor já não está apenas em produzir uma resposta. Está em saber qual resposta merece confiança.
É nesse ponto que os engenheiros seniores ganham relevância especial.
A experiência longa de engenharia produz algo difícil de substituir. Ela forma repertório. Quem passou muitos anos lidando com projetos, testes, operação, restrições reais e falhas concretas constrói referências internas que não aparecem por completo em relatórios ou telas de computador. Aprende a desconfiar de resultados elegantes demais. Aprende a reconhecer incoerências sutis. Aprende, sobretudo, a fazer as perguntas certas antes de aceitar uma conclusão.
Esse tipo de maturidade técnica se torna ainda mais importante porque as novas ferramentas entregam muito mais do que antes. Quando um sistema gera dezenas ou centenas de possibilidades, o desafio principal passa a ser distinguir a solução apenas plausível daquela realmente robusta.
Há pelo menos três razões técnicas para isso.
A primeira é a capacidade de lidar com ambiguidade. Modelos computacionais raramente capturam todas as variáveis relevantes de um sistema real. Engenheiros experientes sabem conviver com essas lacunas e avaliar o grau de confiança que cada resultado merece.
A segunda é a percepção de restrições que muitas vezes não aparecem explicitamente no modelo. Limitações de fabricação, montagem, manutenção ou operação podem transformar uma solução aparentemente ótima em algo inviável na prática.
A terceira é a capacidade de distinguir entre elegância matemática e robustez técnica. Um modelo pode indicar uma solução extremamente eficiente sob determinadas hipóteses. Um engenheiro experiente tende a perguntar o que acontece quando essas hipóteses deixam de valer.
O engenheiro mais experiente costuma ter outra vantagem importante. Ele já viu o comportamento do mundo real contrariar expectativas bem construídas no papel. Já acompanhou limitações de materiais, problemas de fabricação, desvios de operação e falhas inesperadas. Essa memória técnica muda a forma de olhar para qualquer resultado produzido por um modelo computacional.
Em outras palavras, a senioridade acrescenta contexto.
E contexto, em engenharia, é decisivo. Um resultado tecnicamente correto em ambiente modelado pode ser inadequado na aplicação real. Uma solução otimizada pode ser inviável de fabricar, difícil de manter ou sensível demais a pequenas variações de operação. São esses filtros que a experiência fortalece.
Por isso vejo com alguma cautela a ideia de que bastaria treinar pessoas para operar novas ferramentas para capturar todo o potencial da engenharia aumentada. O ganho verdadeiro não está apenas em usar a tecnologia. Está em integrá-la a uma base sólida de julgamento técnico.
Os chamados cabeças brancas trazem exatamente esse elemento de equilíbrio, pois sabem mais sobre o que continua invariável. Leis físicas não ficaram obsoletas. Limites de materiais não desapareceram. Restrições de fabricação, montagem e operação continuam existindo.
Talvez esteja aí uma das ironias mais interessantes deste momento. Em vez de empurrar os mais experientes para a margem, a engenharia aumentada tende a recolocá-los no centro.
Não apesar da tecnologia, mas por causa dela.
Quanto mais poderosas se tornam as ferramentas, mais valioso se torna o engenheiro capaz de desconfiar delas.
Marcelo Massarani é Professor Doutor da Escola Politécnica da USP, Diretor Acadêmico da Associação Brasileira de Engenharia Automotiva, membro do Conselho Diretor do Instituto da Qualidade Automotiva e Conselheiro consultivo