Memória de engenharia como ativo executável: um grafo de mais de 30 anos de projetos ancorando agentes de IA da prospecção ao MES

MIT-ANPEI BRAZIL SUMMIT 2026 · CASE NACIONAL DE INOVAÇÃO Memória de engenharia como ativo executável Um grafo de mais de 30 anos de projetos ancorando agentes de IA da prospecção ao MÊS.

Autores Elcio Brito da Silva · Jairo Cardoso de Oliveira · Leonardo Chin Organização SPI Integração de Sistemas Ltda. — plataforma Industry Extreme ( iX ) Classificação Case Nacional de Inovação 2026 · nível Especialização Medição telemetria da plataforma de abril a agosto de 2026; levantamentos de pré-vendas de março a setembro de 2026

Achado Ao converter o acervo de mais de 30 anos da SPI — 1.149 projetos do histórico e 22,4 mil documentos técnicos — em oito grafos de conhecimento com cerca de 839 mil nós, e ao ancorar neles 87 agentes de IA especificados sob uma arquitetura única que cobre todo o fluxo da empresa, da prospecção de mercado ao MES, a SPI reduziu em 54% o esforço de elaboração de propostas técnico-comerciais na unidade de TI (de 1.312 para 604 horas em 25 oportunidades, levando a proposta média de 6,6 para 3,0 dias) e em 81% na u nidade de Automação (de 759 para 147 horas em 12 oportunidades). Na engenharia, o ciclo de geração de projetos mecânicos, elétricos e de simulação caiu, em média, cinco dias. O uso efetivo da plataforma multiplicou-se por oito entre abril e agosto de 2026, de 1,1 mil para 8,7 mil eventos por mês.

O ganho decisivo, porém, não é o tempo. É que cada pro cesso de proposta ou engenharia passou a nascer sobre o que a empresa já sabe: precedentes recuperados por grafo, leitores de formato que viraram padrão da casa e regras que nasceram de erros anteriores e hoje barram automaticamente a sua repetição.

Resumo Integradoras de sistemas industriais operam sobre um ativo que raramente é tratado como tal: a memória do que já foi projetado, do que funcionou em campo e do que falhou. Na SPI — mais de 30 anos de atuação, quatro disciplinas de engenharia e projetos em automotivo, óleo e gás, mineração, papel e celulose, alimentos, energia e química — esse acervo estava distribuído entre documentos, memoriais de cálculo e a experiência tácita de cada equipe.

A SPI estruturou esse acervo em oito grafos de conhecimento no Neo4j (cerca de 839 mil nós, 1.149 projetos, 22,4 mil documentos técnicos) e construiu sobre eles o Industry Extreme ( iX ): não um conjunto de assistentes avulsos, mas uma arquitetura em sete níveis com regras declaradas de herança, empréstimo, padronização e promoção, sobre a qual operam 87 agentes especificados que cobrem prospecção de mercado, propostas comerciais, projeto mecânico e elétrico, simulação, P&ID, MES e gestão de projetos. Cada agente nasce de uma especificação formal e só entra em uso após validação de campo, com responsável humano nomeado. Nas disciplinas de engenharia os agentes operam e m pares — um origina o requisito e controla o método, outro executa na ferramenta com o mínimo de horas —, o que torna requisito e execução rastreáveis de ponta a ponta e a produtividade mensurável por hora apontada no projeto.

Nos dois levantamentos de pré-vendas realizados em 2026, o esforço de elaboração de propostas caiu 54% na unidade de TI e 81% na unidade de Automação. Na unidade de TI, o volume entregue no período não caberia no calendário pelo método anterior: as mesmas 25 propostas exigiriam 164 dias úteis contra os 126 disponíveis. O ganho, portanto, não foi de velocidade, mas de capacidade instalada. Na engenharia, o ciclo de projetos mecânicos, elétricos e de simulação caiu em média cinco dias, com o nível de qualidad e sustentado pelo acervo de mais de 30 anos de projetos executados.

O aprendizado central é que o ganho não veio do modelo de linguagem, mas de três ações somadas: a curadoria da memória organizacional em grafo, a disciplina de especificação de cada agente e a governança que faz o aprendizado de um projeto virar patrimônio de todos. Agentes ancorados em precedentes verificáveis erram menos e, sobretudo, erram de forma auditável.

1. O problema e sua importância

O tema do Summit é estratégia em um mundo fragmentado — tarifas, disputas comerciais, aceleração tecnológica — com ênfase em cooperação para competir globalmente. A engenharia de integração brasileira está exposta diretamente a essa fragmentação: prazos comprimidos, cadeias de suprimento instáveis e concorrência de integradoras globais que operam sobre bases de conhecimento consolidadas. O problema da SPI é estrutural no setor e tem três faces.

a) Assimetria de memória O conhecimento de milhares de projetos existe, mas é recuperável apenas por quem participou deles. A saída ou a realocação de um engenheiro sênior remove capacidade de decisão da organização. É o problema clássico de conversão de conhecimento tácito em explícito ( Nonaka & Takeuchi , 1995): o acervo é ativo na experiência acumulada e passivo na operação diária. A janela para resolvê-lo é limitada — o conhecimento tácito da indústria está se aposentando, e cada ano sem captura estruturada é patrimônio intelectual perdido de forma definitiva.

b) Perda nas interfaces O fluxo prospecção → proposta → projeto mecânico e elétrico → simulação → P&ID → MES → gestão de projetos atravessa quatro disciplinas de engenharia (produção, mecânica, elétrica e software). O custo se concentra nos pontos de passagem, em que premissas assumidas a montante não chegam explícitas a jusante — e onde a divergência entre o que foi projetado, o que as disciplinas dizem entre si e o que está efetivamente construído só aparece tarde, no comissionamento, quando corrigir é caro.

c) O ciclo comercial como gargalo de conhecimento Elaborar uma proposta técnico-comercial exige, em poucos dias, recuperar precedentes, dimensionar escopo, estimar custo e travar margem. Fazê-lo em dez dias significa perder oportunidades e, pior, precificar com base na memória de quem está disponível, e não na melhor memória da empresa. O efeito é mensurável: pelo método anterior, o volume de oportunidades trabalhado pela unidade de TI entre março e setembro de 2026 simplesmente não caberia no calendário do período.

Enquadramento Trata-se de instrumentar a capacidade absortiva da firma (Cohen & Levinthal , 1990) — a habilidade de reconhecer, assimilar e reaplicar conhecimento — e de operar aprendizagem organizacional de circuito duplo ( Argyris & Schön , 1978): não apenas corrigir o erro, mas alterar a regra que o produziu. O que a SPI fez foi transformar essa capacidade em uma função de software, medida e observável.

2. A iniciativa: uma arquitetura, não um conjunto de agentes

2.1 O que é o Industry Extreme O Industry Extreme ( iX ) não é um produto que a SPI vende. É a arquitetura que permite criar produtos — uma fábrica de fábricas. É o conjunto de padrões, componentes, ferramentas e conhecimento sobre o qual se constroem soluções para clientes e indústrias diferentes: cada cliente recebe uma solução customizada, e todas são erguidas sobre a mesma fundação.

Essa fundação se organiza em verticais chamadas Minds. Cada Mind é uma instância especializada da plataforma, com ontologia própria do setor, agentes treinados para aquele domínio e interfaces adequadas àqueles usuários. Hoje há três em desenvolvimento: o Plant_Mind , para manufatura, processo contínuo e utilidades; o Engineering_Mind , para engenharia, construção e projetos; e o Farm_Mind , para o agronegócio. Os três compartilham a mesma fundação técnica — um componente desenvolvido para um pode ser adaptado para outro, e uma lição aprendida em um projeto de fábrica pode informar um projeto de fazenda. Um mesmo cliente pode transitar entre Minds ao longo do ciclo de vida: usar o Engineering_Mind durante a construção da planta e o Plant_Mind quando ela entrar em operação.

O desenho não nasceu de intuição. Cerca de 500 workshops conduzidos em um programa nacional de co inovação industrial, com apoio público, revelaram um padrão recorrente nas falhas de projetos de transformação digital — o desalinhamento entre estratégia, arquitetura e execução. É desse diagnóstico que decorre a decisão central deste case: se a falha típica é de alinhamento, a resposta não pode ser um conjunto de ferramentas boas isoladamente. Tem de ser uma arquitetura com regras explícitas de convivência.

2.2 A governança do processo Esta é a diferença entre o que a SPI fez e a adoção corporativa de IA que se vê com mais frequência. O modo de falha comum é a proliferação de assistentes paralelos por departamento — cada um resolvendo um pedaço, sem dono, sem métrica e sem base comum, e todos juntos produzindo uma empresa mais fragmentada do que antes. Os 87 agentes da SPI não são 87 iniciativas: são instâncias de um plano único, e são seis mecanismos de governança que garantem isso.

2.2.1 Sete níveis e um caminho único para cada elemento A plataforma se organiza em sete níveis hierárquicos, de T0 a T6, em graus decrescentes de abstração.

Nível O que representa Exemplos T0 — Platform A meta-plataforma, raiz de tudo: padrões universais e infraestrutura independente de negócio iX ( Industry Extreme) T1 — Mind Verticais por setor industrial, cada uma com ontologia e agentes próprios Plant_Mind , Engineering_Mind , Farm_Mind T2 — Suite Famílias de capacidades que cobrem o ciclo de vida da relação com o cliente Engage, Command, Analyze , Flow, Run Rate T3 — Module Capacidades reutilizáveis que entregam função ART, Stage, BookLM , Tower, AI ToolBox T4 — System Subsistemas técnicos que especializam cada módulo Avatar, Omniverse, Ontology, Agents, Connectors T5 — Component Unidades atômicas de funcionalidade, já patrimônio comum Grounding, Querying, Synthesizing, Physics, Rules T6 — Project Instâncias específicas para cada cliente os projetos em carteira

Todo elemento possui um caminho único que expressa sua linhagem completa, no padrão iX.Mind.Suite.Module.System.Component , com os projetos prefixando seu código identificador. A notação não é organizacional: ela determina a cadeia de herança. Tudo que existe em um nó do caminho está automaticamente disponível para quem instancie aquele caminho. O valor disso é governança — sabe-se de quem se herda, quais são os padrões obrigatórios e onde uma decisão precisa ser promovida para valer para os demais.

2.2.2 Cinco suites cobrindo o ciclo de vida inteiro É no nível T2 que fica visível po is se trata de um plano de empresa e não de uma automação de departamento. As cinco suites cobrem a relação com o cliente do início ao fim: Engage , para pré-venda e consultoria; Command, para a operação em tempo real; Analyze , para investigação e insight; Flow, onde o trabalho é executado e orquestrado; e Run Rate, para sustentação e evolução. Um agente de proposta e um agente de manutenção preditiva não são projetos vizinhos que por acaso usam a mesma tecnologia: são posições distintas de uma mesma cadeia, q ue herdam da mesma raiz e devolvem aprendizado para ela.

2.2.3 Quatro mecanismos de reuso, com regras declaradas O reuso na plataforma não é uma intenção cultural; é um conjunto de mecanismos com política definida.

Herança vertical. O que existe em um nível está disponível para os níveis abaixo, com merge determinístico: havendo conflito, o nível mais baixo prevalece, o que permite ao projeto customizar sem quebrar o padrão. Cada ativo tem política de propagação — normas e padrões descem para todos os descendentes; regulamentações específicas de um cliente permanecem locais. A consequência prática é que uma melhoria feita em um módulo chega a todos os projetos que o utilizam na atualização seguinte, sem nenhuma ação adicional.

Empréstimo lateral. Um projeto pode usar um recurso criado por outro que não é seu ancestral. Isso não é herança e não é automático: exige avaliação de compatibilidade de contexto, documentação explícita da dependência e acordo entre os responsáveis. O recurso emprestado é marcado como tal, para nunca ser confundido com um padrão herdado.

Padronização entre irmãos. Projetos de uma mesma vertical seguem as mesmas convenções: ambiente de desenvolvimento, nomenclatura, estrutura de repositório, padrão de documentação e formato de configuração. Quando o primeiro projeto de uma Mind adota uma ferramenta, aquela escolha vira o padrão dos seguintes — e a exceção exige justificativa documentada e aprovação. Não é burocracia: é o que permite que uma pessoa transite entre projetos sem reaprender ferramentas e que um problema resolvido em um lugar beneficie os demais.

Upgrade por mérito. É o mecanismo mais importante para este case. Quando um projeto cria algo bom demais para ficar restrito a ele, o recurso sobe de nível por um processo definido: identificação, refatoração para remover as especificidades da origem, documentação para uso por terceiros, teste em contexto genérico, promoção ao nível apropriado e comunicação. É trabalho deliberado de generalização — e é o que faz a genialidade individual virar potência coletiva.

2.2.4 Núcleo invariável: o que um projeto não pode alterar Módulos estruturais possuem núcleo invariável — comportamento que projetos não podem modificar. Fork , branch ou reimplementação local são impossíveis, sob a perspectiva de arquitetura . A adaptação acontece por apenas dois caminhos: configuração (seleção de fontes, parâmetros, limiares) e extensão declarativa (novos temas, agentes específicos, fontes adicionais), sempre segundo os contratos definidos pelo componente. Essa restrição é o que garante, simultaneamente, que melhorias no núcleo alcancem todos os projetos e que o comportamento permaneça rastreável.

2.2.5 Autonomia concedida em degraus, com reversão automática A confiança nos agentes não é declarada, é construída. A plataforma define cinco níveis de autonomia.

Nível Papel do agente Papel do humano A0 — Manual Desativado; o sistema apenas exibe dados Executa todas as ações A1 — Recomendativo Sugere com justificativa Decide e executa A2 — Consensual Prepara a ação completa Aprova antes da execução A3 — Supervisionado Executa automaticamente Monitora e pode interromper A4 — Autônomo Executa sem supervisão contínua Revisa periodicamente

A transição não é automática nem irreversível. Elevar exige validação de segurança, evidência de desempenho no nível atual e aprovação de engenheiro responsável. Degradar pode ser automático — um alarme crítico rebaixa a autonomia na hora — ou uma decisão do operador que prefere mais controle. Toda mudança de nível gera um registro de decisão auditável. É esse desenho que permite à empresa avançar sem apostar a operação em uma promessa.

2.2.6 Transparência declarada e o problema da cascata Quando um documento ou um padrão de nível superior muda, tudo o que dele deriva pode ficar inconsistente. Em programas tradicionais de grande porte, esse controle é feito por escritórios de projeto com dezenas de analistas. A SPI não tem essa escala de pessoas, mas precisa da mesma consistência — e a resposta foi um modelo híbrido: declaração explícita das relações somada a validação assistida por modelo de linguagem antes da publicação.

O princípio é que não existem dependências implícitas. Todo artefato declara, em metadados estruturados, de quem herda, com quem compartilha e o que consome, além dos limites que deve respeitar, das regras de reconciliação, das condições de validade e do grau de confiança de cada informação. O que uma pessoa usaria sem dizer, a plataforma obriga a escrever — e é isso que torna a cascata de mudanças verificável por software em vez de depender de vigilância humana.

2.2.7 Três donos e uma cascata de responsabilidades A plataforma tem três públicos com perguntas diferentes, e o desenho os separa explicitamente. A Engenharia cria o que não existe e pergunta como construir algo novo dentro do padrão. A Operação usa o que existe para entregar projetos de cliente. A Manutenção sustenta e evolui sem quebrar o que já opera . Quando surge uma tecnologia nova ou um problema, a Engenharia avalia e especifica a mudança — e essa decisão dispara uma cascata obrigatória: atualiza-se o documento de arquitetura, especifica-se a ação da Operação, especifica-se o patch da Manutenção e encomenda-se a ferramenta que automatiza a transição. Nenhuma decisão arquitetural termina em si mesma.

2.2.8 A gestão de conhecimento em três camadas O conhecimento da empresa opera em camadas complementares, cada uma com público próprio: armazenamento dos arquivos, navegação para visualizar conexões e grafo para relações semânticas e consultas — esta última é a camada que os agentes consomem. O roteiro de ferramentas está declarado, com a migração progressiva para o grafo como espinha dorsal, e o armazenamento permanecendo estável em todas as fases. Declarar o roteiro importa tanto quanto executá-lo: é o que permite às três equipes trabalharem hoje sabe ndo o que muda amanhã.

Por que isso é o coração do case A SPI tem como valores fundamentais o princípio Walk the Talk, que pode ser resumido nos 6Rs. Os 6Rs da SPI descrevem um ciclo que termina em recorrência e rentabilidade — e a formulação da própria empresa é precisa: a rentabilidade aparece quando a inovação se repete, quando o que era projeto único vira padrão, biblioteca e método. A governança descrita acima é exatamente a máquina que faz essa passagem acontecer. Sem ela, 87 agentes seriam 87 projetos únicos. Com ela, cada um é um depósito no mesmo patrimônio.

2.3 O grafo como forma da memória, não a busca vetorial O acervo foi modelado como grafo de propriedades no Neo4j, e não como base documental vetorial. A escolha é a tese técnica do case: em engenharia, a informação de valor está nas relações — qual solução atendeu a qual requisito, sob qual restrição, em qual ativo, com qual consequência em campo — e relação é exatamente o que a similaridade semântica pura não preserva.

Grafo Escala em 31/08/2026 Total 8 grafos ativos · aproximadamente 839 mil nós Inteligência de mercado 1.149 projetos da empresa carregados a partir do histórico financeiro, conectados a contas e pessoas Acervo documental de projeto 253 projetos ingeridos · 22,4 mil documentos técnicos ligados a projeto e cliente Contábil 114,8 mil nós (plano de contas e balancetes)

A literatura sustenta a escolha. A recuperação aumentada por fontes externas reduz alucinação (Lewis et al., 2020), e a extensão baseada em grafos (Edge et al., 2024) mostra ganho adicional justamente em perguntas que exigem agregação sobre o corpus inteiro — o tipo de pergunta que um engenheiro faz: "o que já falhou nesta classe de ativo?". Além disso, o grafo entrega ao agente proveniência: cada recomendação carrega o caminho até o projeto de origem, o que torna a saída auditável por um engenheiro respons ável — condição inegociável onde existe responsabilidade técnica.

2.4 O par Dev /Tool: separar quem origina o requisito de quem executa Nas disciplinas de engenharia, cada ferramenta tem dois agentes: o agente Dev , que origina os requisitos e controla o método de trabalho, e o agente Tool, que executa a tarefa na ferramenta com o mínimo de horas.

A consequência é dupla e não é óbvia. Primeiro, requisito e execução ficam rastreáveis de ponta a ponta, o que ataca diretamente a perda nas interfaces descrita em 1(b). Segundo, a produtividade passa a ser mensurável por hora apontada no projeto, porque a unidade de trabalho do agente Tool coincide com a unidade de apontamento da engenharia. Sem essa separação, o ganho de IA em engenharia permanece anedótico: dissolve-se dentro de uma hora de trabalho que ninguém consegue decompor. Este é o item de maior valor de replicação do case.

2.5 Nenhum agente sem blueprint e sem dono Cada agente nasce de um blueprint formal — o que faz, para quem, com que dados e como se mede o resultado — e só entra em uso após validação de campo com responsável humano nomeado. O registro oficial da plataforma, na forma de um manifesto de ativos, mantém a relação completa dos 87 agentes. A validação é verificável: os dois agentes de pré-vendas da unidade de TI foram conferidos contra seus blueprints comando a comando .

2.6 Cobertura do fluxo: 87 agentes em quatro grupos Conversacionais (personas). Cida, interface de campo via WhatsApp que responde sobre contas, projetos e saúde de portfólio, com instâncias separadas por organização; Maria, visão consolidada da empresa via Teams, sempre agregada entre unidades de negócio e nunca em dado bruto; e Ana, agente de melhoria da própria plataforma, que compara o que existe com benchmarks e propõe correção.

Ciclo comercial. Cobrem o funil inteiro, com missões que não se sobrepõem.

Agente Missão Market Intelligence Visão do que acontece no cliente, para gerar oportunidade (topo do funil) Client Intelligence O que e como vender para ganhar — win -rate e tamanho do negócio Oxygen Relacionamento com as pessoas-chave do cliente Platform Benchmark Chegar a quem decide — encontrar o contato certo na conta Opportunity (5 versões) Montar a solução certa para o problema do cliente Budget (5 versões) Não errar o custo — travar a margem no preço

SHC

Saúde do pipeline por unidade de negócio, até o fechamento

Gestão de projetos e portfólio. Project Assist (escopo, prazo e custo), PMO Assist (a carteira inteira atingir a meta), Project Health Check (o projeto nasce e segue saudável, verificando problema s o mais cedo possível, quando ainda é barato ajustar ), PM Assist em cinco versões, uma por unidade de negócio, e dois agentes de controle de parceiros e fornecedores.

Engenharia, da proposta à entrega. Os Blueprint Assists — 12 agentes, a maioria em par Tool e Dev — traduzem requisitos do cliente em entregáveis e listas de serviços, materiais e licenças, formando a base de custo que o gerente de projeto segue: sistemas de controle Rockwell, comissionamento e validação, MES da plataforma 3DS, unidades GM e RT e ambientes Omniverse .

Execução de engenharia. O maior grupo, com um par Tool e Dev por ferramenta ou disciplina.

Área Disciplinas com agentes Automação PLC Rockwell · PLC Siemens · SCADA Rockwell · SCADA Elipse · IHM Rockwell · testes de aceitação de fábrica e de site · validação de sistemas computadorizados (GAMP 5) · PIMS Elipse Engenharia OT Siemens NX · EPLAN · Process Simulate · traçado de tubulação sobre nuvem de pontos, com otimização combinatória TI industrial MES 3DS · RAPIDS · desenvolvimento frontend e backend · injeção de dados de máquina Innovation Center Plant Simulation · Gêmeo Digital · Omniverse · Reality Debug, que identifica divergência entre o que foi projetado, o que as disciplinas dizem entre si e o que está construído

O Reality Debug merece destaque: é o agente que ataca diretamente a perda nas interfaces, trazendo para a fase de projeto uma divergência que historicamente só aparecia no comissionamento.

2.7 Multi-instância : a arquitetura já atravessou a fronteira da empresa A mesma plataforma é implantada por organização, cada instância com dados e memória próprios: a instância da SPI, chamada Pulse; a de um programa externo de capacitação industrial; e duas em projeto com cliente do setor químico e agro. Isso demonstra que o desenho não é um arranjo interno irreprodutível. É o elemento que mais dialoga com o tema de cooperação para competir proposto pela chamada.

3. Resultados medidos

Os números da plataforma foram apurados em 31/08/2026, referentes ao período de março a agosto de 2026, a partir do manifesto de ativos (relação de agentes), da telemetria de execução ( LangFuse ), dos grafos de conhecimento (Neo4j) e do serviço de dados de projeto ( PMToolBox ). Os números de pré-vendas vêm de dois levantamentos independentes conduzidos pelas próprias unidades de negócio e compilados em 02/09/2026.

3.1 Pré-vendas na unidade de TI: o ganho é de capacidade, não de velocidade O levantamento cobre 25 oportunidades em 11 clientes distintos, trabalhadas entre março e agosto de 2026, em MES, LIMS, WMS, SCADA, visão computacional, gêmeo digital, IoT e consultoria, somando R$ 16,19 milhões em portfólio.

A conclusão central do levantamento não é sobre tempo. O período analisado tem cerca de 126 dias úteis; produzir as mesmas 25 propostas pelo método anterior consumiria 164 dias úteis, considerando apenas a redação e a montagem dos documentos — sem reuniões técnicas, visitas, análise de RFP ou rodadas de revisão. Ou seja: pelo processo anterior, esse funil não seria atendido nem dedicando o expediente inteiro à elaboração de propostas. Com os agentes, as mesmas 25 propostas ocupam cerca de 60% da capacidade do período.

Faixa de complexidade Antes ( unit .)

Depois ( unit .)

Qtd .

Antes (total) Depois (total) Economia Alta 80 h (10 dias) 40 h (5 dias) 880 h 440 h 440 h (50%) Média 40 h (5 dias) 16 h (2 dias) 400 h 160 h 240 h (60%) Baixa 8 h (1 dia) 1 h 32 h 4 h 28 h (87,5%) Total 1.312 h 604 h 708 h (54%)

As 708 horas equivalem a 88,5 dias úteis liberados, ou 4,2 meses de trabalho de uma pessoa, e a cerca de 29 propostas adicionais de capacidade no ritmo atual. A proposta média passou de 52,5 para 24,2 horas — de 6,6 para 3,0 dias úteis.

O ganho não foi somente de eficiência, foi de capacidade instalada. A unidade passou a responder a um volume de oportunidades que antes teria de ser recusado, adiado ou terceirizado.

3.2 Pré-vendas na unidade de Automação: a base da proposta passa a ser lida, não amostrada O segundo levantamento cobre 12 oportunidades em 10 clientes, do recebimento da documentação até os quatro entregáveis da proposta. O trabalho que consumiria 759 horas pelo método manual foi feito em 147 — 612 horas poupadas, 81% de redução, o equivalente a 76 dias úteis de um orçamentista.

O número que explica o resultado, porém, é outro: 574 arquivos do cliente entraram nessas doze oportunidades, em 51 extensões diferentes, somando 4.412 páginas. Boa parte não é texto — são fotos de campo, projeto elétrico em DWG, listas de I/O em planilha, backup de programa de CLP e arquivos de configuração de fabricante. Uma única oportunidade respondeu por 3.197 das 4.412 páginas, e as 199 horas que sua leitura manual custaria não caberiam no prazo de uma pré-venda. Na prática, esse volume nunca seria li do por inteiro — seria amostrado.

É aqui que o ganho deixa de ser hora poupada e passa a ser base de decisão que antes não existia. A regra da casa é que nenhum documento conta como lido sem método declarado: arquivo que não abre vira bloqueio, nunca estimativa, e leitura degradada fica registrada como tal até alguém dizer como foi contornada.

Duas das doze oportunidades pararam na qualificação e não geraram nenhum documento de proposta — uma delas depois de 56 documentos do cliente lidos. Esse é o desenho, e não uma falha dele: a qualificação é barata e termina em decisão. Quando a resposta é não, a empresa gastou uma página, não uma planilha de orçamento inteira.

3.3 O reuso do conhecimento: o que o grafo devolve a cada nova proposta A redução de horas é a parte visível do resultado. A parte que se acumula é o que cada oportunidade deixa para as seguintes — e é ela que depende diretamente da modelagem em grafo e dos mecanismos de reuso descritos na seção 2.2.

Precedentes recuperáveis por relação, não por lembrança O acervo de propostas está em base de grafo e sustenta a busca de precedentes: o que já foi tomado como escop o para um cliente análogo, sob qual restrição, com qual desfecho. O ativo é independente do analista — o ganho não sai da empresa quando a pessoa sai, o que é a resposta direta à assimetria de memória descrita na Seção 1 (a).

Cada documento do cliente vira nó, e a contradição vira lacuna com dono Na unidade de Automação, cada documento recebido é um nó com código, revisão e data, ligado aos demais por relações de confirmação, detalhamento, contradição e referência. A consequência operacional é precisa: contradição entre dois documentos vira lacuna com responsável nomeado, e a lacuna que atravessa a fronteira da qualificação vira premissa declarada na proposta. Risco sem dono é justamente o que o método elimina. Cada arquivo carrega ainda uma impressão digital criptográfica, de modo que a cada nova r odada o sistema sabe o que mudou, o que é novo e o que desapareceu desde a leitura anterior — e a planilha entregue ao cliente traz uma aba com os documentos-fonte de cada número.

Leitores de formato que viram patrimônio da casa Oito extratores próprios foram escritos ao longo dessas doze oportunidades, e cada um passou a ser padrão: a próxima oportunidade com o mesmo formato não redescobre nada. É o mecanismo de upgrade por mérito da seção 2.2.3 operando no caso concreto. Três exemplos ilustram o alcance:

Um programa de CLP de 2005 foi decodificado direto do binário, sem o software original instalado, devolvendo 222 pontos de I/O físicos separados da memória interna do programa — separação que importa porque é o I/O físico que dimensiona cartão de entrada e saída.

Arquivos de configuração de rede de fabricante, em formato proprietário, foram lidos sem a ferramenta original em quatro das doze oportunidades, devolvendo códigos de peça com quantidade, endereços de rede, a montagem dos racks e a data da base de catálogo — data que dá procedência ao arquivo. Daí a regra em dois níveis que ficou escrita: como catálogo de referência o arquivo vale sempre; como definição de escopo, só com procedência confirmada.

Cento e quarenta e quatro fotos de campo foram convertidas em inventário de base instalada — painéis, fabricantes, o que é novo e o que já existe —, com leitura dirigida por critério, e o que não respondia a uma pergunta do orçamento ficando registrado como não lido, com esse nome.

O erro de ontem vira guarda automática de hoje Dez registros de aprendizado foram gerados até aqui, um por oportunidade fechada, com o que deu errado, a causa e o que virou regra. Duas dessas regras hoje barram erro caro: material lançado em zona de serviço da planilha, que em uma oportunidade acusou R$ 41 milhões fora de lugar, e estrutura de escopo somando custo no lugar do preço de venda. Mais de 210 verificações automáticas rodam a cada mudança de regra dos agentes, e nenhuma mudança entra sem a bateria completa passar. Na unidade de TI, o mesmo mecanismo capturou uma cascata de fórmulas deslocadas que ocultava 56 horas e subestimava o valor de uma proposta em R$ 22 mil, e uma revisão regenerada que divergia 80% da anterior — o que faria o avaliador do cliente ler uma revisão como documento novo.

Este é o circuito duplo de Argyris & Schön funcionando como software: a organização não apenas corrige o erro, ela altera a regra que o produziu — e a regra alterada passa a valer para todos os projetos na atualização seguinte, por herança, sem nenhuma ação adicional de quem a recebe.

Consistência entre entregáveis, garantida por construção Cada oportunidade qualificada recebe quatro entregáveis que saem na mesma revisão: planilha de vendas, proposta técnica, arquitetura de automação e cronograma. Sair em revisões diferentes é tratado como falha grave, porque planilha e proposta precisam fechar com os mesmos números e as mesmas exclusões. Todos nascem do template oficial e são gerados por código: mudou um número, o documento é regenerado inteiro, e nada é editado à mão sobre o arquivo pronto. A sessão só avança com aprovação registrada da etapa anterior, com nome e data, e a passagem da qualificação para o orçamento tem trava explícita.

3.4 Engenharia Nas disciplinas de engenharia, o ciclo de geração de projetos mecânicos, elétricos e de simulação caiu, em média, cinco dias, com o nível de qualidade sustentado pelo acervo de mais de 30 anos de projetos executados — o mesmo grafo que responde por que uma solução foi adotada e o que ela causou em campo. É o efeito do par Dev /Tool descrito em 2.4: o requisito originado por um agente e executado por outro na ferramenta, com o resultado apontado na hora do projeto.

Este indicador é, hoje, o menos instrumentado do case, pelas razões declaradas na limitação ao final desta seção, e é o primeiro alvo de medição do próximo ciclo.

3.5 Adoção efetiva O indicador que distingue plataforma implantada de plataforma efetivamente usada.

Indicador Valor Fonte Uso efetivo da plataforma de 1,1 mil para 8,7 mil eventos/mês (cerca de 8×), de abril a julho de 2026 Agente de propostas da unidade de TI cerca de 4,8 mil chamadas de ferramenta atendidas, com atividade em 146 dias distintos Cida (WhatsApp, piloto desde 23/07/2026) 561 interações de 18 pessoas em 29 dias de uso · 3,7 mil invocações de modelo · interações quase triplicaram de julho para agosto Agente NX (engenharia) 84 sessões de trabalho em 30 dias distintos de uso Chamadas de agentes ao serviço de dados de projeto 18 mil desde junho de 2026 PMToolBox

3.6 Ativos de conhecimento construídos Ativo Valor Fonte Agentes especificados no registro oficial 87, em 4 grupos Manifesto de ativos Grafos ativos e nós 8 grafos · cerca de 839 mil nós Projetos no grafo de inteligência de mercado 1.149 Projetos com acervo documental ingerido 253 · 22,4 mil documentos técnicos Carteira de projetos integrada aos agentes 236 projetos, 43 ativos, consultável por qualquer agente PMToolBox Registros brutos de mercado ingeridos com rastreabilidade 98,8 mil Pessoas e contas de empresas mapeadas 14,2 mil pessoas · 1.423 contas Hipóteses de oportunidade geradas Extratores de formato promovidos a padrão da casa Levantamento BU Automação Registros de aprendizado convertidos em regra 10 · mais de 210 verificações automáticas por mudança Levantamento BU Automação Instâncias da plataforma Registro da plataforma

3.7 Limitações declaradas Nenhuma hora dos levantamentos de pré-vendas foi cronometrada Documento, página, foto, desenho e entregável são contagem real nas pastas de cada oportunidade — esses volumes são medidos. Já os tempos por unidade vêm da experiência declarada de quem executa o processo, e isso vale para as duas colunas: tanto o esforço do método anterior quanto o esforço com os agentes são cálculo, não medição de relógio. Mudando uma premissa, o levantamento inteiro se refaz sobre os mesmos volumes.

A comparação é com um método que ninguém executaria por inteiro As horas de leitura manual da maior oportunidade correspondem ao custo de ler 3.197 páginas com atenção. Na prática, uma pré-venda com aquele prazo levaria à leitura por amostragem. O ganho real aparece, portanto, em parte como hora poupada e em parte como base de decisão que antes não existia — e esta segunda parcela não tem hora atribuída.

Os números de plataforma são um piso, não o total A telemetria registra execuções desde abril de 2026, mas nem todos os agentes estão instrumentados: os de execução de engenharia são executados na máquina de cada engenheiro e boa parte ainda não envia registro para a central. O uso efetivo é, portanto, maior que o reportado. Pelo mesmo motivo, a redução de cinco dias no ciclo de engenharia é a estimativa das disciplinas, ainda não instrumentada.

Parte do portfólio de referência ainda é estimativa No levantamento da unidade de TI, R$ 4,61 milhões dos R$ 16,19 milhões do portfólio estão verificados em orçamento fechado; o restante foi estimado por régua de preço derivada das propostas com valor real. Nos casos em que a estimativa pôde ser confrontada com o número real, ela esteve consistentemente acima. O valor total deve ser lido como teto, não como referência. A classificação de complexidade também é qualitativa: reclassificar três oportunidades altas para média reduz o total economizado para cerca de 660 horas, e a conclusão sobre capacidade se mantém em qualquer cenário razoável.

Sobre a atribuição do resultado As reduções são comparações antes/depois, sem grupo de controle. Os fatores de confusão a considerar são a variação do mix de clientes e da complexidade das propostas no período, a senioridade das equipes e a sazonalidade. A defesa da atribuição não está no desenho experimental, mas na convergência entre três fontes independentes: os dois levantamentos foram conduzidos por pessoas diferentes, em unidades diferentes, e a telemetria mostra o agente de propostas com cerca de 4,8 mil chamadas em 146 dias distin tos de atividade na mesma janela — o instrumento estava comprovadamente em uso quando o esforço caiu.

4. Replicabilidade do aprendizado

O que outra organização pode literalmente seguir:

Trate a adoção como arquitetura, não como carteira de iniciativas. O que impede 87 agentes de virarem 87 silos não é disciplina de equipe: são regras declaradas de herança, empréstimo, padronização e promoção, com um caminho único que diz de quem cada elemento herda e para onde uma boa solução precisa subir.

Modele relações antes de escolher o modelo de linguagem. O ativo defensável é o grafo curado; o modelo é substituível. Inverter essa ordem é o erro mais caro.

Separe quem origina o requisito de quem executa. Sem o par Dev /Tool, o ganho de IA em engenharia é anedótico e se dissolve em horas que ninguém consegue decompor. Com ele, produtividade vira número por hora apontada.

Faça o erro virar regra e a regra virar verificação automática. Um registro de aprendizado por oportunidade fechada, convertido em guarda que roda a cada mudança, é o que impede a organização de pagar duas vezes pelo mesmo erro.

Promova o que deu certo, deliberadamente. Um extrator escrito para um cliente só vira patrimônio depois de refatorado, documentado, testado em contexto genérico e promovido de nível. Sem esse processo, boa solução morre no projeto que a criou.

Nenhum agente sem blueprint e sem dono, e nenhuma saída sem proveniência. Especificação formal mais validação de campo com responsável nomeado; e nenhuma recomendação sem caminho de rastreio até o projeto de origem. Sem isso não há aceitação da engenharia — e nem deveria haver.

Conceda autonomia em degraus, com reversão automática. Elevar exige evidência e aprovação; um alarme crítico rebaixa na hora; toda mudança gera registro auditável. É o que permite avançar sem apostar a operação.

5. Estágio da inovação

Operação medida, com cobertura desigual entre as etapas. A declaração honesta do estágio por frente é a seguinte:

Frente Estágio Pré-vendas — propostas e orçamento nas unidades de TI e Automação Em operação, com resultado levantado nas duas unidades Inteligência de mercado Em operação, base construída e mantida pelos agentes Gestão de projetos e portfólio Em operação, com carteira de 236 projetos integrada Execução de engenharia — pares Tool e Dev por disciplina Em operação nas máquinas dos engenheiros, com instrumentação parcial Interface conversacional (Cida) Piloto desde 23/07/2026 Reconciliação administrativa e grafo de instância em execução Recém-criados, em agosto de 2026 Instâncias em cliente do setor químico e agro Em projeto

O próximo ciclo tem três ações já definidas para trocar estimativa por medição: cronometrar as próximas propostas do recebimento da documentação ao documento aprovado, uma por faixa de complexidade; registrar o desfecho de cada oportunidade com ganho, perda e motivo, de modo que o indicador deixe de ser esforço poupado e passe a ser conversão e receita; e consolidar os orçamentos fechados ainda estimados, elevando a parcela verificável do portfólio.

6. Participantes e parceiros

Internamente, as equipes das quatro disciplinas de engenharia — produção, mecânica, elétrica e software — e das unidades de negócio TI, TA, RT, GM e IC, com os levantamentos de pré-vendas conduzidos por Vitor Martins Oliveira (unidade de TI) e Daniel Piovezan (unidade de Automação), compilados por Leonardo Chin. A capacidade de integrar tecnologia de engenharia, de operação e de informação é sustentada por parcerias tecnológicas de longa data com NVIDIA, Siemens, Rockwell Automation, Dassault Systèmes e Kuka . Externamente, um programa de capacitação industrial opera instância própria da plataforma e dois clientes do setor químico e agro têm instâncias em projeto. A validação de campo dos agentes ocorre nos laboratórios de inovação próprios da SPI, em São Caetano do Sul (SP) e São Leopoldo (RS).

Referências ARGYRIS, C.; SCHÖN, D. Organizational Learning: A Theory of Action Perspective. Reading: Addison-Wesley, 1978.

COHEN, W. M.; LEVINTHAL, D. A. Absorptive capacity: a new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, v. 35, n. 1, p. 128-152, 1990.

EDGE, D. et al. From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization. arXiv:2404.16130, 2024.

LEWIS, P. et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems ( NeurIPS ), 2020.

NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. The Knowledge-Creating Company. New York: Oxford University Press, 1995.

IEC 62264 / ISA-95 — Enterprise-control system integration.

ISPE GAMP 5 — A Risk-Based Approach to Compliant GxP Computerized Systems.