A corrida contra a aposentadoria: por que as EPCs não podem esperar para digitalizar o conhecimento

Enormes projetos no pipeline exigem uma preparação mais rápida da força de trabalho para reduzir o tempo de entrada no mercado, escreve Greg Pada, SVP e diretor da área de engenharia da AVEVA

O setor de empresas de EPC (Engineering, Procurement, and Construction) enfrenta um momento crítico e desafiador. Justo quando se aproxima uma onda massiva de projetos de infraestrutura energética, incluindo um novo ciclo de investimentos em GNL superior a US$ 90 bilhões, as empresas lidam com uma crise de mão de obra que ameaça sua capacidade de entrega. 

O dado central é contundente: mais de dois terços das empresas de engenharia afirmam ter dificuldades para contratar trabalhadores, segundo a Pesquisa de Força de Trabalho de 2025 da Associação de Empreiteiros Gerais dos Estados Unidos. 

Profissionais experientes estão se aposentando em um ritmo mais rápido do que podem ser substituídos, e as projeções indicam que a força de trabalho de engenharia nas economias avançadas tende a estagnar ou até diminuir devido ao envelhecimento populacional. 

O mercado, porém, não espera. Com a capacidade de liquefação de GNL nos Estados Unidos prevista para ultrapassar 16 bilhões de pés cúbicos por dia até 2026, além do aumento na construção de novas instalações entre 2026 e 2028, as empresas de EPC precisam executar projetos complexos em prazos cada vez mais curtos, e com menos profissionais experientes do que nunca.

 

Processos de integração que levam meses já não são viáveis

Os ciclos tradicionais de integração, que muitas vezes levavam de seis a doze meses, foram pensados para uma realidade bem diferente da atual. 

Novos colaboradores percorriam a organização de forma estruturada, aprendendo com engenheiros seniores e absorvendo conhecimento acumulado ao longo do tempo. Suas competências eram desenvolvidas gradualmente por meio da observação e da prática. Esse modelo está ficando para trás. 

“Não se trata de extrair mais das mesmas pessoas, mas de fazer mais com menos, especialmente em contextos nãos quais não é fácil realocar talentos”, observa um executivo do setor. 

Quando uma empresa de EPC tem simultaneamente várias plantas de GNL, uma usina nuclear e uma planta de hidrogênio em fase de decisão final de investimento, esperar meio ano para que novos engenheiros se tornem produtivos simplesmente não é mais uma opção. 

Ao mesmo tempo, essa lacuna de conhecimento cresce justamente quando a indústria menos pode se dar a esse luxo. As empresas estão incorporando novos profissionais e executando projetos em áreas energéticas emergentes ou mais sustentáveis, muitas vezes desconhecidas, o que eleva os riscos para proprietários, projetistas e construtores.

 

A IA como memória institucional

Diante desse cenário de urgência, é necessário repensar de forma profunda como o conhecimento de engenharia é preservado e transmitido. 

Para as empresas de EPC, torna-se essencial desenvolver modelos próprios de transferência de conhecimento, baseados em décadas de experiência interna. Essas empresas já projetaram ativos semelhantes centenas de vezes, e a IA permite transformar essa experiência em um ativo institucional. 

O processo equivale a transformar a memória organizacional, antes frágil e efêmera, em algo duradouro e escalável. Quando um engenheiro experiente, que supervisionou dezenas de projetos de GNL, se aposenta, sua capacidade de reconhecer padrões e evitar erros do passado também se perde, a menos que seja devidamente preservada. 

Ferramentas como gêmeos digitais, copilotos de IA e ambientes de simulação estão mudando esse cenário. A transferência de conhecimento continua acontecendo por meio das pessoas, mas cada vez mais passa por repositórios digitais: sistemas baseados em IA, alimentados pela propriedade intelectual da própria empresa e integrados diretamente aos ambientes de engenharia. 

Com isso, engenheiros iniciantes passam a acessar décadas de experiência coletiva sem depender da disponibilidade de especialistas. Podem entender como desafios semelhantes foram resolvidos anteriormente e executar simulações que antes levariam semanas para serem configuradas manualmente.

 

Transformar experiência em um sistema reutilizável

Projetos energéticos modernos envolvem sistemas complexos, nos quais regras empíricas tradicionais já não são suficientes. A complexidade é grande demais para otimizações manuais. 

Nesse contexto, plataformas de software que incorporam IA diretamente ao fluxo de trabalho de engenharia tornam-se fundamentais. 

Essa abordagem elimina os silos que marcavam os modelos tradicionais de formação. Em vez de depender de múltiplos departamentos para reunir informações, os profissionais passam a ter acesso imediato às melhores práticas, normas e aprendizados acumulados em centenas de projetos anteriores, tudo dentro do seu ambiente de trabalho.

 

A janela do GNL

Nos projetos de GNL, o tempo é um fator crítico. O primeiro carregamento é decisivo, pois é quando a geração de receita começa. 

Com a aceleração das decisões finais de investimento (FID) e a concentração das expansões de capacidade em um curto período, as empresas de EPC que conseguirem contratar rapidamente, e tornar suas equipes produtivas em menos tempo, terão vantagem competitiva. 

Essa dinâmica se estende à transição energética global. À medida que a matriz energética mundial passa por mudanças profundas, as EPCs não podem depender apenas de sua experiência em petróleo e gás. Elas precisam desenvolver projetos inovadores em novos setores, muitas vezes com equipes ainda em formação.

 

De diferencial competitivo a requisito básico

A adoção precoce dessas tecnologias já começa a diferenciar as empresas no mercado. Organizações que investiram em sistemas digitais de conhecimento, fluxos de trabalho com IA e plataformas de capacitação acelerada estão conquistando mais contratos e entregando com maior eficiência. 

O paralelo está na transição do design 2D para o 3D: um processo doloroso, caro e marcado por resistência, mas inevitável. As empresas que adiaram essa mudança se viram em uma desvantagem difícil de superar em poucos anos. 

O mesmo deve acontecer agora. À medida que os sistemas de conhecimento baseados em IA comprovam sua capacidade de reduzir riscos, acelerar entregas e melhorar margens, eles tendem a se tornar indispensáveis para competir em grandes projetos.

 

Preservar e escalar o conhecimento

As empresas de EPC mais bem posicionadas para conquistar e repetir projetos de GNL serão aquelas capazes de absorver rapidamente novos talentos, expandir sua experiência entre diferentes projetos e se adaptar às mudanças do mercado. 

Elas construirão um conhecimento institucional resiliente, capaz de resistir à rotatividade, aposentadorias e disrupções. E farão isso com equipes menores e menos experientes do que no passado. 

Um ciclo bilionário de investimentos em GNL, concentrado em prazos apertados, não permite atrasos na entrada em operação nem falhas de conhecimento. Cada mês de atraso no primeiro carregamento representa perda direta de receita.

Nesse sentido, os sistemas de conhecimento impulsionados por IA surgem como resposta direta às limitações simultâneas de mão de obra e ao crescimento acelerado da demanda, reduzindo a distância entre as equipes disponíveis e a escala dos projetos exigidos pelo mercado.