Conselhos profissionais e escolas de engenharia revisam regras para IA

Youssef Lahbib foi contratado pela WSP Canada em setembro de 2022 como candidato à profissão de engenheiro, a etapa de prática supervisionada que o Québec exige antes do título pleno. Pouco mais de dois meses depois, o ChatGPT chegou ao público. Hoje engenheiro civil e envolvido na reforma do túnel Louis-Hippolyte-La Fontaine, em Montreal, ele usa ferramentas de IA para redigir relatórios, checar restrições técnicas e conferir se propostas comerciais atendem a todos os critérios exigidos. A trajetória foi contada por Martine Letarte em reportagem do jornal La Presse¹ e resume uma mudança que atravessa a engenharia em vários países: a máquina passou a produzir uma parte crescente do trabalho, e o profissional passou a responder, mais do que nunca, pelo que ela entrega.

A comparação que Lahbib usa para descrever essa relação é reveladora. Para ele, trabalhar com IA lembra trabalhar com um engenheiro em formação: dá para discutir ideias, delegar etapas e ganhar tempo, mas tudo precisa ser validado, e nenhuma decisão crítica fica nas mãos de quem ainda não responde por ela¹.

Da produção à verificação

Os usos descritos na reportagem vão além da consulta a conceitos. Lahbib, que também atua como desenvolvedor de inovação digital na empresa e lidera um comitê de IA na área de transportes e infraestrutura, criou com apoio da tecnologia um aplicativo de estimativa de preços e um software que faz o inventário de placas de sinalização a partir de vídeos gravados nas estradas¹. São exemplos de uma IA que não se limita a responder perguntas: ela escreve código e localiza informações em grandes volumes de documentos técnicos.

O efeito sobre a rotina é uma inversão de peso. Tarefas que antes consumiam horas de redação, compilação e cálculo de rotina ficam mais curtas. Cresce a parcela do tempo dedicada a conferir resultados, interpretar o que o cliente realmente precisa, explicar alternativas e sustentar escolhas diante de quem paga pela obra e de quem vai usá-la. O título da reportagem do La Presse aponta algo preciso: a automação não esvazia o ofício, ela o reduz ao seu núcleo, que é o julgamento técnico exercido com responsabilidade.

Os seis eixos de vigilância do Québec

Para orientar essa transição, a Ordre des ingénieurs du Québec (OIQ), entidade que regula a profissão na província, publicou em 2025 um documento com seis eixos de vigilância para o uso responsável da IA². O tema aparece no relatório anual 2025-2026 da Ordre como uma das frentes institucionais do período³. Os eixos, que a OIQ trata como princípios válidos para todas as áreas da engenharia, são:

1. responsabilidade deontológica;
2. dever de competência;
3. prudência e diligência;
4. proteção e confidencialidade dos dados;
5. integridade e transparência;
6. impacto ambiental e social.

A presidente da OIQ, Sophie Larivière-Mantha, explicou ao La Presse o princípio que sustenta a lista: o engenheiro precisa compreender o algoritmo que utiliza para poder atestar que o resultado está correto, e a IA não pode ser usada para suprir competências que o profissional não tem¹.

Mesmo quando se usa a IA, o julgamento do engenheiro prevalece.

Sophie Larivière-Mantha, presidente da OIQ, ao La Presse (tradução livre)

A formulação tem consequência prática. Se o dever de competência vale para resultados produzidos com apoio da máquina, o engenheiro que aceita uma memória de cálculo gerada por IA sem condições de refazê-la, ao menos em ordem de grandeza, está fora da norma mesmo quando o resultado por acaso está certo. A régua não é o acerto da ferramenta, e sim a capacidade do profissional de saber se ela acertou.

A analogia do engenheiro júnior vista do Brasil

A comparação entre IA e engenheiro em formação funciona bem no Québec porque lá a supervisão é institucional: o candidato à profissão passa por um período de prática acompanhada antes de obter o título. No Brasil, o arranjo é diferente. Pela Lei 5.194/1966, que regula o exercício da engenharia, o diplomado obtém registro no Crea e, com ele, as atribuições correspondentes à sua formação, sem uma etapa obrigatória de prática supervisionada equivalente⁷. O acompanhamento de quem está começando depende, em boa medida, da cultura de cada empresa.

Isso torna a analogia de Lahbib mais exigente por aqui. Se a IA se comporta como um júnior, quem a supervisiona precisa ter a maturidade de um sênior, e o sistema brasileiro não garante formalmente o percurso que leva até ela.

O ponto de ancoragem jurídico, por outro lado, é claro. A Lei 6.496/1977 instituiu a Anotação de Responsabilidade Técnica (ART), que define para efeitos legais quem responde por uma obra ou serviço de engenharia⁶. Nenhuma ferramenta emite ART. Qualquer cálculo, laudo ou projeto produzido com apoio de IA continua tendo um profissional habilitado como responsável, exatamente o que a OIQ sustenta para o Québec.

Como o sistema Confea/Crea começa a reagir

O debate chegou aos conselhos brasileiros. A 16ª edição do Código de Ética Profissional, publicada pelo Confea em 2026, traz na apresentação uma referência direta à inteligência artificial e à ideia de que a técnica avança enquanto a responsabilidade permanece humana⁴. Em julho de 2026, o Colégio de Entidades Nacionais (CDEN) aprovou a Proposta nº 30/2026, que sugere ao sistema adotar uma tecnologia de IA desenvolvida pelo Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos para simplificar a consulta ao arcabouço regulatório da engenharia, da agronomia e das geociências⁵.

Nos conselhos regionais, iniciativas como a imersão IA na Prática, realizada pelo Crea-SC em Florianópolis em novembro de 2025, discutiram aplicações em planejamento de obras, análise de desempenho estrutural, gestão de projetos, perícias e automação de relatórios⁹.

O que ainda não aparece, ao menos entre os documentos públicos consultados por esta edição, é um guia voltado especificamente ao exercício profissional com IA, comparável aos seis eixos da OIQ. A lacuna se soma à indefinição legislativa. O PL 2.338/2023, que cria o marco legal da inteligência artificial, foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e segue em análise numa comissão especial da Câmara. Em maio, o presidente da Casa, Hugo Motta, afirmou que pretende levar o texto a voto ainda em 2026⁸. Enquanto isso, o profissional brasileiro trabalha com regras gerais (lei do exercício, ART, Código de Ética) aplicadas a uma ferramenta que nenhuma delas previu.

Aprender sem a máquina para depois trabalhar com ela

Se o engenheiro precisa ser capaz de verificar o que a IA produz, a escola precisa garantir que ele saiba fazer sem ela. É a lógica descrita ao La Presse por Foutse Khomh, diretor de pesquisa e inovação da Polytechnique Montréal. Em cada disciplina, os docentes identificam as competências indispensáveis, que devem ser desenvolvidas e avaliadas sem acesso à IA; o trabalho com as ferramentas entra na fase de resolução de problemas¹. Khomh descreve o desafio como organizar a cadeia de aprendizagem de modo que a tecnologia seja abraçada sem virar muleta.

No Brasil, as Diretrizes Curriculares Nacionais de Engenharia (Resolução CNE/CES nº 2/2019) já organizam os cursos por competências¹⁰, o que oferece uma estrutura natural para separar o que se avalia com e sem apoio da máquina. O tema também ocupa sessões dirigidas do Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (Cobenge), com participação de docentes da Escola Politécnica da USP¹¹.

A preocupação tem lastro antigo. Em 1983, a psicóloga britânica Lisanne Bainbridge descreveu as chamadas ironias da automação: quanto mais um sistema automatizado assume, mais rara fica a prática manual que permitiria ao operador perceber e corrigir suas falhas¹². Mais recentemente, um levantamento da Microsoft Research com a Universidade Carnegie Mellon, apresentado na conferência CHI 2025 a partir de respostas de 319 trabalhadores do conhecimento, associou maior confiança na IA generativa a menor esforço declarado de pensamento crítico¹³. Numa profissão em que a verificação é a última barreira antes de uma estrutura ou um sistema chegar ao público, o achado pesa.

O que fica com o engenheiro

Ao La Presse, Lahbib lista o que não delega: entender as necessidades do cliente, explicar bem as ideias e transmitir segurança¹. A lista parece modesta, mas descreve o que nenhuma ferramenta assume, porque envolve confiança entre pessoas e responsabilidade perante terceiros.

Para o mercado brasileiro, a lição prática tem três camadas. Para o profissional, registrar quando e como a IA entrou num trabalho que está sob sua ART. Para as empresas, criar rotinas de revisão proporcionais ao risco de cada entrega, e não uma checagem padrão para tudo. Para conselhos e escolas, transformar princípios gerais em orientação operacional, como fez a OIQ. O Fórum Econômico Mundial estima, no Future of Jobs Report 2025, que cerca de 39% das competências centrais dos trabalhadores devem mudar até 2030¹⁴. Na engenharia, a mudança mais provável não é o desaparecimento do engenheiro, e sim a redefinição do que significa assinar um projeto.

Perguntas frequentes

— Ewerton Lopes, Curador Editorial