As ambições rodoviárias do Brasil precisam de evidências que as acompanhem

Reflexões sobre nossa primeira Paving Expo: IA aplicada, avaliações recorrentes de pavimentos e evidências rastreáveis para a conservação rodoviária. Por Glenn Brouwer – CEO e Fundador da Inspech.

Em nossa primeira participação na Paving Expo, em São Paulo, Fabio Abritta e eu levamos ao palco uma pergunta simples:

Quão atuais são as evidências que embasam sua próxima decisão sobre a rodovia?

Essa pergunta esteve no centro da nossa apresentação, IA aplicada: evidências rodoviárias mais atuais para decisões de concessionárias entre levantamentos formais. Ela também ajuda a explicar por que o Brasil é importante para nós — não apenas como um novo mercado, mas como um lugar onde investimentos em infraestrutura, responsabilidade operacional e melhores evidências se encontram. ^[4]

Na quarta-feira, 23 de setembro de 2026, anunciamos com orgulho na Paving a versão brasileira do Inspech: uma interface em português brasileiro e suporte a fluxos de avaliação de pavimentos baseados nas normas DNIT 006/2003-PRO e DNIT 008/2003-PRO. Para nossa equipe, esse foi um marco importante. O próximo passo é validar o fluxo de trabalho dentro do contexto operacional de cada organização.

A questão mais ampla é como a IA aplicada pode conquistar um papel útil e duradouro no trabalho cotidiano de avaliação da condição dos pavimentos e planejamento da manutenção.

De atrair investimentos a sustentar a confiança.

Em uma publicação recente no LinkedIn, Viviane Esse destacou a entrada de novos investidores e o aumento da concorrência nas concessões rodoviárias brasileiras. O ponto mais amplo levantado por ela é que concessões envolvem mais do que leilões: a confiança e o investimento também precisam se traduzir em infraestrutura. ^[3]

Para mim, isso levanta uma questão importante sobre o que acontece depois da decisão de investimento. Como as equipes responsáveis por essas rodovias explicam suas prioridades de manutenção, identificam onde são necessárias investigações adicionais e demonstram como as condições mudaram ao longo do tempo?

Um artigo da ANTT publicado em 18 de setembro descreve o trabalho dos Verificadores Independentes (VIs). Naquela data, 27 contratos de concessão de rodovias federais eram atendidos por 11 empresas de verificação. No modelo descrito, as inspeções de campo para acompanhamento da conservação abrangem todo o sistema rodoviário concedido pelo menos uma vez a cada duas semanas. Os resultados são consolidados mensalmente, acompanhados de fotografias e registros técnicos de suporte. ^[1]

Em uma publicação relacionada, Fernando Bezerra diferencia esse apoio técnico da fiscalização realizada pela própria ANTT — sua função regulatória de inspeção e controle. Ele também identifica oportunidades para conectar sistemas e aproveitar melhor os dados coletados em campo. ^[2]

Vejo uma conexão operacional entre essas discussões: decisões de investimento geram responsabilidades, e evidências utilizáveis ajudam as pessoas responsáveis por elas a explicar o que está acontecendo na rodovia.

As rodovias mudam entre os levantamentos. As decisões não podem esperar.

Levantamentos especializados de pavimentos e medições de engenharia continuam sendo essenciais. Imagens visuais não substituem medições a laser, avaliações de irregularidade ou ensaios estruturais. ^[8]

Isso não significa partir do pressuposto de que as inspeções deixam de acontecer entre os levantamentos. Trata-se de ajudar os profissionais que já avaliam as rodovias a transformar imagens adequadas em evidências mais estruturadas e comparáveis sobre a condição superficial do pavimento. Avaliações visuais recorrentes podem apoiar as rotinas de conservação, complementando levantamentos especializados e inspeções de campo. ^[8]

Essa foi a ideia central da nossa apresentação na Paving. A linha do tempo que mostramos posicionava as avaliações visuais recorrentes ao lado do ciclo de levantamentos de engenharia, e não em concorrência com ele. As decisões de manutenção continuam sendo tomadas entre as campanhas de medição. ^[4]





O Inspech funciona como uma camada de evidências visuais sobre a condição do pavimento para apoiar a conservação.

O Inspech transforma imagens recorrentes das rodovias em registros georreferenciados de defeitos visíveis e mudanças na condição superficial do pavimento, revisados e validados por equipes profissionais de inspeção. Esses registros ajudam na priorização da manutenção e na identificação de trechos que exigem uma investigação de engenharia mais detalhada. ^[4]

O fluxo de trabalho conecta imagens adequadas, revisão assistida por IA e validação profissional. Os revisores podem confirmar, ajustar ou rejeitar as recomendações. Relatórios, dados GIS, APIs e exportações permitem que essas evidências sejam incorporadas aos fluxos de engenharia e gestão já existentes. ^[4]

Os responsáveis técnicos mantêm o controle sobre a avaliação. Engenheiros e gestores de ativos continuam responsáveis pelas decisões que vêm em seguida. O Inspech é uma ferramenta de software para apoiar essas equipes; não é um Verificador Independente nem substitui a função regulatória da ANTT. ^{[8] [7]}


De registros de campo a evidências que as equipes podem utilizar.

Acredito que o próximo passo da IA aplicada à infraestrutura deve se concentrar menos em quantas observações um sistema consegue gerar e mais em saber se essas observações realmente ajudam alguém a realizar seu trabalho.

Uma fotografia pode mostrar um defeito visível. Para utilizá-la com confiança, uma equipe também precisa saber onde e quando ela foi capturada, como foi avaliada e quais são suas limitações. E, para compreender mudanças ao longo do tempo, esse registro precisa continuar sendo útil quando comparado a observações futuras.

A frequência importa. A consistência dos registros e a rastreabilidade também.

O objetivo de capturar imagens com maior frequência não é simplesmente acumular imagens. É criar uma base confiável para comparação, preservando o julgamento profissional.

Considere uma equipe de conservação preparando seu próximo programa de intervenções. Uma avaliação visual recente pode ajudar a identificar trechos que merecem uma análise de engenharia mais detalhada. Registros anteriores podem indicar se um problema visível é recente ou persistente. Depois de uma intervenção, uma nova avaliação pode documentar visualmente as condições antes e depois do serviço.

Trata-se de evidência de apoio, e não de uma certificação automática de que a intervenção atende a todos os requisitos técnicos ou contratuais. ^[4]

O objetivo não é simplesmente detectar mais defeitos. É ajudar os profissionais a decidir onde concentrar sua atenção, o que investigar e por quê.

IA aplicada comprovada significa uso recorrente em operações reais.

Nossa contribuição para essa discussão se baseia em experiência operacional.

Como compartilhamos no material da nossa apresentação na Paving, o trabalho do Inspech com a Unihorn já cobriu aproximadamente 80% da malha de rodovias nacionais dos Países Baixos, totalizando cerca de 20.000 quilômetros-faixa acumulados desde 2021, incluindo ciclos repetidos de inspeção. ^[4]




Essa é a base para descrever o Inspech como um caso comprovado de IA aplicada à avaliação visual profissional de pavimentos. A evidência não está apenas no fato de um modelo reconhecer algo em uma imagem. Está no fato de a tecnologia ter sido utilizada dentro de uma prática profissional e recorrente de inspeção.

A experiência internacional, porém, não elimina a necessidade de validação local.

A pergunta certa para uma organização brasileira é se o fluxo de trabalho completo funciona em suas rodovias, com suas imagens, seus métodos, suas equipes e suas restrições operacionais. Isso inclui a qualidade da captura, o esforço necessário para revisão, o tempo de processamento, a utilidade dos resultados e uma frequência de avaliações recorrentes que a equipe consiga manter.

O business case deve considerar todo esse processo — e não comparar uma câmera com um veículo especializado de levantamento como se ambos realizassem o mesmo trabalho. Que evidências adicionais esse fluxo fornece? Qual decisão elas ajudam a embasar? Qual é o esforço necessário para produzi-las e utilizá-las? A organização consegue repetir o processo quando precisar dessas evidências novamente?

Esses são os testes que, na minha visão, a IA aplicada deve superar.

Uma versão brasileira — e um compromisso com os fluxos de trabalho do Brasil.

O lançamento brasileiro teve um significado especial porque relevância local exige mais do que simplesmente mudar o idioma de uma interface.

Nosso material da Paving reuniu o português brasileiro, referências aos métodos brasileiros de avaliação de pavimentos e um princípio claro: validar localmente antes de ampliar a escala. ^[4]

Apresentar ao lado de Fabio ajudou a colocar esse princípio no centro da nossa mensagem. Sua introdução se concentrou nos fluxos de trabalho profissionais e em sua experiência internacional com rodovias — o ponto de partida para discutir onde a tecnologia pode contribuir. ^[4]

Nossa ambição é trabalhar com concessionárias, órgãos rodoviários e parceiros de inspeção brasileiros na construção de fluxos recorrentes que sejam realmente úteis, em vez de pedir que essas organizações adaptem suas operações a uma demonstração de IA.

O suporte a um fluxo de trabalho baseado nas normas do DNIT não deve ser confundido com aprovação para qualquer finalidade regulatória. Os métodos aplicáveis, as medições exigidas e o uso pretendido dos resultados precisam ser definidos para cada aplicação.

O papel que propomos é específico: fornecer evidências visuais sobre a condição superficial do pavimento que ajudem as equipes técnicas a acompanhar mudanças e apoiar decisões de conservação. Essa camada complementa o processo mais amplo de inspeção; não o substitui.

O que levamos da nossa primeira Paving.

Tenho orgulho do lançamento da versão brasileira e sou grato a todos que participaram da nossa sessão e dedicaram tempo para conversar com nossa equipe.

Minha principal conclusão é que o próximo passo deve ser prático. Na parte final da nossa apresentação, propusemos começar com uma rota, uma decisão, um responsável claramente definido e um método acordado. Definir antecipadamente uma data para a decisão. Verificar se o fluxo de trabalho é útil, ajustá-lo quando necessário e expandir a partir de um ponto de partida operacional que já tenha sido validado. ^[4]

   

Para mim, essa é uma abordagem muito mais significativa para a adoção de IA do que uma demonstração impressionante sem um caminho claro para sua utilização no trabalho cotidiano.

Nossa responsabilidade, como empresa de tecnologia, é ajudar as pessoas que gerenciam a infraestrutura a obter informações que possam inspecionar, questionar e utilizar.

As ambições rodoviárias do Brasil merecem evidências que acompanhem esse ritmo. A IA aplicada conquista seu espaço quando ajuda as equipes responsáveis pela conservação dos pavimentos a tomar decisões mais bem informadas, de forma recorrente — e não apenas uma vez, no palco de uma conferência.

Para as equipes responsáveis pela conservação rodoviária: em que ponto da sua próxima decisão de manutenção um registro mais atual e comparável da condição do pavimento faria a maior diferença?

Explore nossa apresentação na Paving.

Baixe o material da nossa sessão com Glenn Brouwer e Fabio Abritta, incluindo as demonstrações disponíveis nos links: