Em entrevista exclusiva, o líder da multinacional americana fala sobre a estratégia para o Brasil, o valor que a equipe da MechWorks representa e a visão de longo prazo para a engenharia na América Latina.

Houston, fevereiro de 2026.

Sumanth Kumar, CEO da VIAS3D, está na linha de frente de uma das movimentações mais significativas do mercado de engenharia brasileiro. Com cerca de 250 funcionários ao redor do mundo e uma estratégia focada na América, Sumanth aceita um papo aberto sobre o que a aquisição da MechWorks significa — tanto para os clientes, quanto para o futuro da empresa combinada.

Como a VIAS3D se apresenta ao Brasil?

Sumanth Kumar descreve a VIAS3D como uma “empresa de tecnologia em engenharia de primeira linha”, voltada para fornecer soluções especializadas em modelagem, simulação e ambientes colaborativos como a plataforma 3DEXPERIENCE da Dassault Systèmes. “Resolvemos alguns dos problemas mais difíceis que nossos clientes enfrentam”, afirma Sumanth. “Isso tem sido a especialidade da VIAS3D, e queremos trazer essa experiência diretamente ao mercado brasileiro.”

Por que o Brasil é estratégico para a VIAS3D?

A estratégia da VIAS3D é clara: ser o principal parceiro global em modelagem e simulação, com foco prioritário nas Américas. “O Brasil é uma peça-chave nesse cenário”, explica Sumanth. “Há crescimento econômico e crescimento tecnológico acontecendo aqui. A VIAS3D quer estar na vanguarda desse crescimento e entregar as histórias de sucesso que temos tido em outras partes do mundo.”

Qual é o papel da MechWorks dentro da estratégia global?

Para Sumanth, a MechWorks não é apenas um ponto de entrada no Brasil — é um ativo estratégico com peso próprio. A empresa foi uma das primeiras revendas de SOLIDWORKS na América Latina e acumulou décadas de experiência em setores como óleo e gás, mineração e equipamentos industriais. “Há muito que a VIAS3D pode aprender com a MechWorks”, admite o CEO. “E, ao mesmo tempo, a MechWorks pode contribuir não apenas para o mercado brasileiro, mas também para a base global da VIAS3D.”

O que mais entusiasmou Sumanth na aquisição?

A resposta é direta: as pessoas. “O que mais me entusiasmou foi a equipe, incluindo o líder José Solinho”, diz Sumanth. “Ele tem anos de experiência trabalhando com clientes, entendendo os desafios da indústria e trabalhando com a Dassault Systèmes. O time que Solinho construiu em múltiplas cidades e regiões do Brasil é o maior ativo da Mechworks.”

O que muda para os clientes da MechWorks?

Sumanth garante que os clientes vão notar melhorias concretas. “Eles ganham acesso à expertise técnica de vários domínios e indústrias”, explica. “Se não houver um especialista técnico ou de indústria no Brasil, temos a expertise ao redor do mundo que pode ajudar os clientes brasileiros. Temos um histórico de serviços de consultoria em diversas indústrias, com histórias de sucesso que podemos trazer para cá.”

Como a VIAS3D preserva o DNA local da MechWorks?

“A VIAS3D é uma empresa global, mas atua de forma local na execução”, destaca Sumanth. “A MechWorks não precisa mudar nada da sua essência. O que acontece é que ela passa a ter o apoio da VIAS3D no lado técnico, nas vendas, na expertise de indústria e nos serviços de consultoria. O DNA local se mantém — o que muda é a força que está por trás.”

Qual é a visão para daqui a 5 ou 10 anos?

A meta é clara e ambiciosa. “Queremos ser o número um na América Latina em modelagem e simulação”, afirma Sumanth. “Isso é o nosso objetivo declarado, tanto no Brasil, quanto no México, na Colômbia e em toda a região. Queremos ser o principal parceiro da Dassault Systèmes para todos os nossos clientes.”

Mensagem para a equipe e os clientes da MechWorks

“Estamos muito entusiasmados em ter a MechWorks como parte da família VIAS3D”, encerra Sumanth. “Os cerca de 40 funcionários da MechWorks se tornam automaticamente um grande ativo e peça-chave entre os 250 funcionários que temos globalmente. Fiquem tranquilos: não estamos apenas ampliando o portfólio e os serviços que a MechWorks oferecia — estamos adicionando muito mais valor a isso. Vocês vão ver apenas coisas melhores com a nova MechWorks.”

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“Só vejo ganho nessa fusão”: Mario Belesi, da Dassault Systèmes, fala sobre o impacto da entrada da VIAS3D no Brasil

PERSPECTIVA DA INDÚSTRIA

O representante da Dassault Systèmes no Brasil avalia a aquisição como um marco para a transformação digital das empresas brasileiras e elogia a trajetória da MechWorks como distribuidor por mais de três décadas.

Houston, fevereiro de 2026.

Mario Belesi, da Dassault Systèmes, é um dos executivos mais próximos da trajetória da MechWorks no Brasil. Acompanhando a evolução da empresa por mais de 30 anos — desde o momento em que ela se tornou o primeiro distribuidor de SOLIDWORKS na América Latina — Belesi oferece uma visão única sobre o que a parceria com a VIAS3D significa para o mercado nacional.

O papel histórico da MechWorks

Para Belesi, a MechWorks ocupou um papel insubstituível na consolidação do SolidWorks no Brasil. “A MechWorks foi o nosso primeiro distribuidor na América Latina”, descreve o executivo. “Está com a gente há mais de 30 anos. É uma empresa extremamente consolidada no mercado, com um histórico que dispensa apresentações.”

Os números que Belesi cita são reveladores: nos últimos 7 anos, a MechWorks “multiplicou por sete o tamanho da sua estrutura”. Nos últimos 3 anos, a empresa dobrou o faturamento. “As contribuições que a MechWorks trouxe ao longo desse tempo para nós foram incríveis”, resume o executivo.

A VIAS3D foi a escolha ideal?

Belesi enquadra a aquisição dentro de uma tendência estrutural da Dassault Systèmes: investir em capilaridade e crescer a presença em territórios ao redor do mundo, especialmente na América Latina. “Hoje somos 27 distribuidores na América Latina”, diz o executivo. “Esse número cresce a cada ano e também cresce através de consolidações.”

A maturidade da MechWorks, no entanto, é o que abriu a porta para a VIAS3D. “A MechWorks atingiu esse nível como empresa e, obviamente, chamou a atenção de grandes players do mundo”, explica Belesi. A VIAS3D já tinha um histórico de aquisições na região — no México e na Colômbia — e o Brasil era o próximo passo natural. “Nós, como a Dassault Systèmes, abençoamos esse tipo de fusão e abençoamos os investimentos externos”, afirma Belesi com clareza.

O que muda para os clientes?

Belesi aponta que os ganhos para os clientes vão além da teoria. “O que a gente viu é que os ganhos são muitos”, descreve o executivo, citando experiências anteriores da VIAS3D com a ARON na Colômbia e a DMD no México. “Principalmente pela velocidade que um distribuidor desse tamanho tem em sua estrutura em termos de tecnologia, informação e capacidade de levar isso aos nossos clientes.”

Belesi faz questão de destacar que a VIAS3D é um dos cinco maiores distribuidores do mundo de SolidWorks. “Estamos falando de uma empresa mundial, um distribuidor gigante”, sublinha. “Ela está no Brasil agora com toda essa capacidade, com todo esse backoffice — para levar capacitação, competência e padrões de atendimento de classe global aos nossos clientes.”

Impacto na transformação digital das empresas brasileiras

Para Belesi, a chegada da VIAS3D acelera diretamente a agenda de transformação digital que a Dassault Systèmes promove no Brasil. “Quando a gente tem um player desse nível dentro do nosso território, isso acelera todo esse processo”, afirma. “Traz mais tranquilidade nas adoções das nossas tecnologias — tanto na parte de governança, como na simulação, manufatura e design.”

O executivo destaca que, quando há capacidade de treinamento, profissionais capacitados e capilaridade de atendimento dentro do distribuidor, “tudo fica muito mais fácil”. “Mais uma vez, eu vejo só ganho nessa fusão: investimento chegando no Brasil, contratação de muitas pessoas, crescimento do portfólio de soluções e atendimento melhor para os nossos clientes”, conclui Belesi.

A mensagem para os clientes

Belesi conclui com uma mensagem direta aos clientes da MechWorks: “Eu peço de verdade que enxerguem essa fusão dessa forma — nós estamos trabalhando na transformação digital do nosso país e da nossa região”. O executivo lembra que 2025 foi “o melhor ano da história” para a Dassault Systèmes em termos de crescimento na América Latina, e que 2026 começa com essa grande notícia.

“É oficial: a VIAS3D está no Brasil em parceria com a MechWorks”, afirma Belesi. “Todo esse plano que foi criado se solidifica agora em mais investimento, mais estados, mais profissionais. Vai acelerar a transformação digital e vai ajudar muito o nosso trabalho.”

Quando pedido para resumir a transação em um slogan, Belesi não hesita:

“Investimento traz mais capital, mais desenvolvimento e acelera a transformação digital. Traz aos nossos clientes muito mais tranquilidade e muito mais oportunidades para poder investir com mais conforto.” — Mario Belesi, Dassault Systèmes

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Ao lado de Pascal Daloz, CEO da Dassault Systèmes, Huang apresentou uma visão onde tudo — absolutamente tudo — será representado em um virtual twin antes de existir no mundo físico.

Não só produtos. Não só peças. Fábricas inteiras. Sistemas biológicos. Cidades. Processos industriais completos.

“Inteligência Artificial Será Infraestrutura”

Huang abriu sua fala com uma comparação que dimensiona o que está por vir:

“Inteligência artificial será infraestrutura — como água, eletricidade e internet.”

Não é uma ferramenta opcional. Não é um diferencial competitivo. É infraestrutura básica. Quem não tiver, não compete.

E a base dessa infraestrutura serão os virtual twins — representações digitais completas que simulam o comportamento real de produtos, processos e sistemas antes de qualquer investimento físico.

Virtual Twins Não São Aplicações — São Fábricas de Conhecimento

Pascal Daloz trouxe uma redefinição poderosa:

“Virtual twins não são aplicações. São fábricas de conhecimento.”

O que isso significa na prática?

Significa que o valor não está mais no produto final. O valor está no conhecimento gerado durante o processo de simulação e validação.

Um virtual twin não é apenas uma representação 3D bonita. É um sistema onde você pode:

• Testar milhares de variações de design em horas, não meses
• Prever falhas antes que aconteçam
• Otimizar processos sem parar a produção
• Treinar IAs em ambientes simulados antes de deployar no mundo real

O conhecimento gerado nesse processo é o ativo mais valioso. O produto físico é apenas a consequência.

A Escala Que Muda Tudo

Jensen Huang quantificou o salto:

“Vamos fundir essas tecnologias para que engenheiros possam trabalhar em uma escala 100 vezes, 1.000 vezes — e eventualmente 1 milhão de vezes maior do que antes.”

Não é exagero retórico. É matemática.

Quando você combina:

• Computação acelerada por GPU (NVIDIA)
• Plataformas de virtual twin (Dassault Systèmes)
• Modelos de IA baseados em física (Industry World Models)
• Agentes de IA autônomos (Virtual Companions)

O resultado é que um engenheiro sozinho consegue explorar espaços de design que antes exigiriam equipes inteiras trabalhando por anos.

Quatro Frentes de Transformação

A parceria NVIDIA + Dassault vai se materializar em quatro áreas:

Biologia e Materiais

A plataforma NVIDIA BioNeMo combinada com os modelos BIOVIA acelera descoberta de moléculas e novos materiais. A IA aprende a “linguagem” dos sistemas biológicos e gera opções que podem ser validadas em simulação.

Design e Engenharia

SIMULIA ganha comportamento de física baseado em IA via NVIDIA CUDA-X. Previsão de resultados de forma instantânea e precisa — não aproximada.

Fábricas Virtuais

NVIDIA Omniverse integrado ao DELMIA Virtual Twin. Fábricas projetadas, simuladas e operadas como virtual twins. Robôs treinados em ambiente virtual antes de operar no chão de fábrica.

Companheiros Virtuais

Agentes de IA que acessam o contexto industrial profundo dos Industry World Models. Não são chatbots genéricos — são assistentes que entendem física, engenharia e manufatura.

A Fábrica Como Software

Um dos conceitos mais transformadores apresentados: a software-defined factory.

Tradicionalmente, você projeta o produto, depois projeta a fábrica, depois opera a fábrica. São processos separados, sequenciais, lentos.

No modelo apresentado por Huang e Daloz, a fábrica é projetada e operada como software. O virtual twin da fábrica existe antes da fábrica física. Mudanças são testadas em simulação. Robôs são treinados virtualmente. Otimizações rodam em tempo real.

A Dassault está implantando AI Factories alimentadas por NVIDIA em três continentes através da nuvem soberana OUTSCALE — permitindo que empresas rodem cargas de IA mantendo dados em território nacional.

O Engenheiro Com Um Time de IAs

Jensen Huang fez uma promessa:

“Todo designer terá um time de companheiros.”

Não um assistente. Um time.

Agentes especializados em diferentes tarefas: um explora variações de design, outro valida estruturalmente, outro otimiza para manufatura, outro verifica conformidade regulatória.

O engenheiro vira o gestor desse time. Define objetivos, avalia resultados, toma decisões. O trabalho repetitivo e exploratório fica com os agentes.

“Não Queremos Automatizar o Passado”

Pascal Daloz encerrou com uma frase que deveria estar na parede de todo escritório de engenharia:

“Engenheiros não querem automatizar o passado — querem inventar o futuro.”

A parceria NVIDIA + Dassault não é sobre fazer o mesmo trabalho mais rápido. É sobre fazer trabalhos que antes eram impossíveis.

Simular sistemas tão complexos que nenhum humano conseguiria calcular. Explorar espaços de design tão vastos que levariam décadas manualmente. Validar produtos em condições tão extremas que seriam impossíveis de testar fisicamente.

O Que Isso Significa Para Você

Se você é engenheiro, projetista ou trabalha com manufatura, a mensagem é clara:

O virtual twin não é mais opcional.

A empresa que projeta no virtual twin vai iterar mais rápido, errar menos, chegar ao mercado antes. A empresa que ainda trabalha no modelo tradicional vai ficar para trás.

Não é questão de “se”. É questão de “quando”.

E depois do que vi em Houston, o “quando” está mais perto do que a maioria imagina.

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Porque por trás daquela frase otimista existe uma pergunta que ninguém fez em voz alta: se qualquer pessoa pode ter um exército de agentes de IA projetando por ela, o que sobra para o engenheiro?

O Que Eu Vi em Houston

Nos últimos dias, assisti à maior demonstração de força tecnológica que já vi em um evento de engenharia.

Jensen Huang e Pascal Daloz anunciaram a fusão das plataformas NVIDIA e Dassault Systèmes. Simulações que levavam horas agora rodam em tempo real. Assistentes de IA como AURA e LEO entendem linguagem natural e executam comandos no SOLIDWORKS. O Model Mania — desafio clássico do evento — foi resolvido por comando de voz.

Não foi conceito. Foi software funcionando ao vivo.

E aí vem a pergunta incômoda: quando a IA faz o trabalho técnico, o que define um engenheiro?

A Democratização Tem Dois Lados

Vamos ser honestos: a democratização das ferramentas de engenharia é, em princípio, algo bom.

Mais pessoas tendo acesso a software de ponta significa mais inovação, mais soluções, mais empreendedores transformando ideias em produtos. O garoto na Lituânia que construiu robôs com SOLIDWORKS e ganhou medalha no FIRST Global Challenge é prova disso.

Mas existe uma diferença entre democratizar o acesso e comoditizar a profissão.

Quando qualquer pessoa com uma assinatura de software pode pedir para uma IA “projete uma peça que aguente 500 kgf de carga” e receber um resultado validado em segundos, o que acontece com o engenheiro que passou 5 anos na faculdade aprendendo a fazer esse cálculo manualmente?

O Paralelo Com Outras Profissões

Isso já aconteceu antes.

Fotógrafos viram o iPhone transformar qualquer pessoa em “fotógrafo”. Designers gráficos viram o Canva fazer em minutos o que antes levava horas no Photoshop. Tradutores viram o Google Translate (e agora o ChatGPT) entregar resultados que antes exigiam anos de estudo.

Essas profissões não morreram. Mas mudaram radicalmente.

Os fotógrafos que sobreviveram não são os que sabem apertar o botão — são os que têm visão artística, relacionamento com clientes, capacidade de direção. Os designers que prosperam não são os que dominam ferramentas — são os que entendem estratégia de marca, psicologia do consumidor, storytelling visual.

A ferramenta virou commodity. O diferencial migrou para cima.

O Engenheiro de 2030

Se a tendência se confirmar, o engenheiro de 2030 não será valorizado por saber modelar uma peça ou rodar uma simulação. A IA fará isso melhor e mais rápido.

O engenheiro de 2030 será valorizado por:

Fazer as perguntas certas. A IA resolve problemas. Mas alguém precisa definir qual problema resolver. Entender o contexto do negócio, as restrições reais, os trade-offs que não aparecem na especificação técnica.

Julgar os resultados. A IA vai gerar 10 opções de design. Alguém precisa olhar para aquelas 10 opções e dizer: “essa aqui faz sentido no mundo real, essas outras não”. Isso exige experiência, intuição e conhecimento que não se aprende em prompt.

Integrar sistemas complexos. Uma peça sozinha é fácil. Um produto com milhares de componentes, fornecedores em três continentes, regulamentações de cinco países e um prazo impossível — isso ainda precisa de gente que entende o todo.

Assumir responsabilidade. Quando o produto falha, quando o recall acontece, quando alguém se machuca — quem assina embaixo? A IA não assina. O engenheiro assina.

O Risco Real

Meu medo não é que a engenharia vire commodity.

Meu medo é que os engenheiros aceitem virar commodity.

Que a profissão se acomode no papel de “operador de IA” — gente que sabe usar a ferramenta mas não entende o que está fazendo. Que as faculdades continuem ensinando o mesmo currículo de 20 anos atrás enquanto o mercado muda na velocidade da luz. Que os profissionais parem de estudar porque “a IA resolve”.

Se isso acontecer, aí sim a engenharia vira commodity. Não por causa da tecnologia, mas por causa da mentalidade.

O Que Eu Escolho Acreditar

Saí do auditório em Houston com uma certeza: a engenharia não vai virar commodity para quem não deixar.

As ferramentas vão ficar mais poderosas. O acesso vai se democratizar. O trabalho repetitivo vai ser automatizado. Tudo isso é inevitável.

Mas a capacidade de pensar sistemicamente, de resolver problemas inéditos, de liderar projetos complexos, de assumir responsabilidade por decisões técnicas — isso não se automatiza.

Jensen Huang disse que engenheiros terão um time de IAs. Concordo. Mas times precisam de líderes.

A pergunta não é se a engenharia vai virar commodity.

A pergunta é: você vai ser o líder ou vai ser substituído pelo time?

Este artigo representa a opinião pessoal do autor, baseada em observações durante o 3DEXPERIENCE World 2026 em Houston, Texas.

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E no caminho, conquistou uma medalha de prata no FIRST Global Challenge e o prêmio “The Power of Lithuania”.

Do Início Humilde ao Palco Mundial

Em 2023, a equipe lituana de FTC (FIRST Tech Challenge) era pequena. Quatro pessoas com um sonho grande: mostrar que a Lituânia podia competir no cenário global de robótica.

O que aconteceu desde então superou todas as expectativas.

A comunidade cresceu exponencialmente. De 4 para mais de 400 membros ativos, todos unidos pela paixão por robótica e engenharia. O jovem líder que iniciou essa jornada agora está cursando Engenharia Mecânica na Universidade da Bósnia e Herzegovina, após se formar em administração.

A trajetória dele é um exemplo claro: quando você faz o que ama, os resultados aparecem.

SOLIDWORKS Como Base de Tudo

O que possibilitou esse crescimento técnico? Todos os robôs da jornada lituana foram desenvolvidos usando SOLIDWORKS.

A parceria com a Indre, revendedora SOLIDWORKS na Lituânia, foi fundamental. Mentores experientes ensinaram as melhores práticas e fluxos de trabalho diretamente aos estudantes, dando a eles acesso ao mesmo nível de ferramentas que engenheiros profissionais usam no mercado.

O resultado foi visível na competição.

O Robô Que Usava IA Para Vencer

O último robô da equipe FTC lituana não era apenas bem projetado — era inteligente.

O sistema incluía reconhecimento de imagem baseado em inteligência artificial capaz de:

• Identificar e classificar múltiplos elementos do jogo automaticamente
• Determinar a melhor estratégia de pontuação em tempo real
• Pegar e posicionar peças com precisão otimizada

Tudo isso projetado por estudantes, usando SOLIDWORKS como ferramenta principal de desenvolvimento.

Medalha de Prata e Reconhecimento Global

O trabalho rendeu frutos concretos:

• Medalha de prata no FIRST Global Challenge
• Prêmio “The Power of Lithuania” — reconhecimento pelo impacto na comunidade nacional

Mas talvez o maior prêmio seja o legado: centenas de jovens lituanos agora têm acesso a robótica de alto nível e veem que podem competir em qualquer palco do mundo.

A Mensagem Para os Estudantes

No palco do 3DEXPERIENCE World 2026, com estudantes de vários países na plateia, a mensagem foi direta:

“Não tenham medo de seguir seus sonhos. Se vocês fazem o que realmente amam, podem se tornar os melhores nisso.”

Essa história não é apenas sobre vencer competições. É sobre construir uma comunidade nacional em torno da robótica e mostrar que jovens de qualquer lugar podem se apresentar nos maiores palcos do mundo.

O Que Isso Significa Para o Brasil

O caso da Lituânia é um modelo replicável. Um país pequeno, com recursos limitados, que decidiu investir em educação técnica e parcerias estratégicas.

O Brasil tem uma comunidade crescente de robótica educacional, com equipes participando de competições como FTC, FRC e FIRST Global. O que falta, muitas vezes, é o ecossistema de suporte: mentores experientes, acesso a ferramentas profissionais e uma comunidade organizada.

A Lituânia mostrou que isso pode ser construído em poucos anos, com as pessoas certas e as ferramentas certas.

SOLIDWORKS na Educação

A Dassault Systèmes oferece programas específicos para educação, incluindo:

• Licenças educacionais gratuitas para estudantes e instituições
• Certificações oficiais reconhecidas pelo mercado
• Materiais de aprendizado e currículos prontos

Para equipes de robótica que querem seguir o caminho da Lituânia, o acesso às ferramentas profissionais é o primeiro passo.

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Esta história foi apresentada no 3DEXPERIENCE World 2026 em Houston, Texas. O Blog da Engenharia está trazendo a cobertura completa do evento em português.

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Houston, Texas, acabou de sediar uma das edições mais marcantes da história do 3DEXPERIENCE World. E no encerramento, a Dassault Systèmes fez o anúncio que todos esperavam: o 3DEXPERIENCE World 2027 será em Nashville, Tennessee, de 14 a 17 de fevereiro.

Mas antes de falar do futuro, é preciso entender o que aconteceu aqui em Houston. Porque o 3DXW26 não foi apenas mais um evento — foi um marco na história da engenharia.

O Que Aconteceu no 3DEXPERIENCE World 2026

O 3DXW26 reuniu mais de 5.000 profissionais de engenharia, design e manufatura no George R. Brown Convention Center, em Houston. Durante quatro dias, a Dassault Systèmes apresentou o futuro das ferramentas que engenheiros do mundo todo usam diariamente.

E esse futuro tem um nome: Inteligência Artificial.

Jensen Huang no Palco: O Momento Histórico

Pela primeira vez em 25 anos de parceria entre NVIDIA e Dassault Systèmes, o CEO Jensen Huang subiu ao palco do 3DEXPERIENCE World. Não foi uma participação por vídeo. Ele estava ali, ao vivo, ao lado do CEO da Dassault, Pascal Daloz.

O anúncio principal: integração total entre as plataformas NVIDIA (CUDA-X, Omniverse, NVIDIA AI) e as soluções Dassault Systèmes. Na prática, isso significa simulações que antes levavam horas agora rodando em tempo real.

Jensen foi direto: “Todas as Virtual Intelligent Applications da Dassault vão rodar sobre infraestrutura NVIDIA.”

AURA e LEO: IA Dentro do SOLIDWORKS

Manish Kumar, CEO do SOLIDWORKS, mostrou ao vivo os novos assistentes de inteligência artificial que vão integrar o software:

AURA é o assistente conversacional. Você fala com ele em linguagem natural e ele executa comandos no SOLIDWORKS. Na demonstração, o tradicional desafio Model Mania foi resolvido apenas com comandos de voz.

LEO é focado em aprendizado. Ele orienta o usuário, sugere melhores práticas e ajuda a resolver problemas técnicos em tempo real.

Não foi conceito. Foi software funcionando ao vivo.

O Engenheiro Vai Ter um Time de IAs

Uma das frases mais impactantes do evento veio de Jensen Huang:

“Você não vai ser substituído por IA. Você vai ter um time de IAs trabalhando para você.”

O conceito de “companheiros virtuais” foi apresentado como a evolução do trabalho de engenharia. O profissional deixa de executar tarefas repetitivas e passa a gerenciar agentes especializados que trabalham 24 horas por dia.

Jensen deu um exemplo prático: você sai do trabalho na sexta-feira, deixa seu time de IAs trabalhando no projeto, e volta na segunda com 10 opções de design prontas para revisar.

AI Factory: Os Números Que Impressionaram

Jensen trouxe dados sobre a nova infraestrutura global de IA:

• Uma AI Factory de 1 gigawatt custa aproximadamente US$ 50 bilhões
• Dezenas estão sendo construídas ao redor do mundo
• US$ 185 trilhões serão investidos em infraestrutura de IA nos próximos 10 anos

É a maior construção de infraestrutura da história humana. E quem vai projetar tudo isso? Engenheiros usando ferramentas como SOLIDWORKS.

Cases Que Emocionaram

O 3DXW26 também trouxe histórias humanas que mostraram o impacto real da tecnologia.

A PSYONIC apresentou uma mão biônica que permite amputados sentirem o que estão tocando. O fundador, Dr. Aadeel Akhtar, contou que a inspiração veio de uma menina sem braço que conheceu aos 7 anos no Paquistão. Hoje, a tecnologia é usada até pela NASA.

A Westwood Robotics mostrou o BRUCE, um robô humanoide capaz de pular de verdade — desenvolvido inteiramente em SOLIDWORKS.

E Agora: Nashville 2027

No encerramento do evento, veio o anúncio: o 3DEXPERIENCE World 2027 será em Nashville, Tennessee, de 14 a 17 de fevereiro.

A “Music City” recebe o evento pela segunda vez. Em 2023, Nashville já havia sediado uma edição muito bem avaliada pelos participantes. O retorno era esperado.

Por Que Nashville?

Nashville oferece uma combinação que funciona bem para o evento:

O Music City Center é um dos centros de convenções mais modernos dos Estados Unidos, com capacidade e infraestrutura para receber milhares de participantes.

A cidade tem fácil acesso aéreo de praticamente qualquer lugar dos EUA, com o Aeroporto Internacional de Nashville bem conectado às principais rotas.

Além da tradição musical, Nashville tem se consolidado como polo de tecnologia e manufatura, com empresas como Nissan e Bridgestone estabelecidas na região. O Tennessee também não cobra imposto de renda estadual, o que atrai cada vez mais empresas de tecnologia.

E claro: a cena gastronômica, os bares de música ao vivo e a cultura local tornam a experiência fora do evento memorável.

Informações do 3DEXPERIENCE World 2027

Histórico de Locais

Como Participar do 3DEXPERIENCE World 2027

As inscrições devem abrir no segundo semestre de 2026. Historicamente, quem se inscreve no early bird paga cerca de US$ 1.295, enquanto o valor cheio fica próximo de US$ 1.695.

Para não perder a abertura das inscrições:

1. Acompanhe os canais oficiais da Dassault Systèmes
2. Fale com seu revendedor SOLIDWORKS autorizado
3. Cadastre-se em 3dxw27.blogdaengenharia.com para receber novidades em primeira mão

FAQ

Onde será o 3DEXPERIENCE World 2027? Em Nashville, Tennessee, no Music City Center.

Quando será o 3DEXPERIENCE World 2027? De 14 a 17 de fevereiro de 2027.

Nashville já sediou o evento antes? Sim, em 2023. Esta será a segunda vez que a cidade recebe o 3DEXPERIENCE World.

Qual a diferença entre 3DEXPERIENCE World e SOLIDWORKS World? São o mesmo evento. O nome mudou em 2020 para refletir a integração do SOLIDWORKS à plataforma 3DEXPERIENCE.

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O Blog da Engenharia está em Houston trazendo a cobertura completa do 3DXW26 em português. Todos os artigos, vídeos e bastidores estão em:

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A moderadora abriu com uma pergunta provocativa: a IA pode substituir a criatividade humana? E ela mesma respondeu que essa é a pergunta errada. “As melhores ideias sempre vêm das pessoas. Da visão, da intuição, da emoção. A IA nos ajuda a ir mais rápido, a explorar mais. Mas vocês impulsionam a centelha.”

Westwood Robotics: O Robô Que Pula de Verdade

O primeiro a falar foi o Dr. Joel Zhao, da Westwood Robotics. A maioria da automação industrial depende de previsibilidade – o robô faz a mesma coisa, do mesmo jeito, mil vezes. A Westwood projeta para o oposto: variabilidade.

Zhao explicou que criaram um sistema operacional humanoide aumentado por IA, uma pilha modular que coordena estabilidade de corpo inteiro, navegação e interação segura. O diferencial é que a IA consegue se adaptar a um novo ambiente ou tarefa com dados mínimos, como algumas fotos ou uma breve demonstração humana.

O robô Bruce da Westwood é o primeiro humanoide do mundo que consegue pular e correr de verdade. E ele estava no estande do evento, funcionando ao vivo. A equipe usa simulação intensivamente para prever comportamento antes de cortar metal, otimização topológica para reduzir peso preservando rigidez, e testes de diferentes designs sem gastar tempo em protótipos físicos. Como Zhao explicou, cada grama importa para o desempenho do controle, uso de energia e dinâmica.

Ele projeta que em cinco anos, robôs serão companheiros de equipe padrão em produção. Humanos definem metas, lidam com julgamentos e gerenciam exceções. Os robôs cuidam dos trabalhos físicos, repetitivos e arriscados. Mais tarefas por hora, menor custo por tarefa.

PSYONIC: A Mão Biônica Que Nasceu de Uma História Real

A história do Dr. Adil Akhtar começa aos sete anos de idade, no Paquistão. Foi a primeira vez que ele conheceu alguém que faltava um membro. Ela tinha a mesma idade dele, vivendo na pobreza. Isso o inspirou a entrar nesta área.

Desde então, Adil fez bacharelado em biologia, mestrado em ciência da computação, outro mestrado em engenharia elétrica, doutorado em neurociência pela Universidade de Illinois. E largou a faculdade de medicina para construir biônicos em tempo integral. Por quê? “Era mais divertido e eu podia ter mais impacto.”

A mão biônica da PSYONIC é a mais rápida do mercado, super durável, e a primeira com feedback tátil – o usuário sente o que toca. Mais de 300 pessoas já usam como prótese, e mais de 50 empresas de robótica, incluindo NASA, Google, Amazon e Mercedes, usam a mão em seus projetos. É coberta pelo Medicare nos EUA.

Adil fez uma demonstração que impressionou. Usando um aplicativo no celular, ele controlou cada dedo individualmente em tempo real. A mão respondia instantaneamente aos comandos, com movimentos naturais e precisos. O auditório ficou em silêncio.

Para a PSYONIC, SOLIDWORKS não é apenas CAD. “É como preenchemos a lacuna entre a necessidade humana e o hardware escalável do mundo real”, explicou Adil. A mesma plataforma que usaram para iterar rápido no início permitiu passar de protótipos de laboratório para dispositivo médico regulamentado sem trocar de ferramentas.

O futuro da empresa vai além de próteses. Estão integrando as mãos diretamente ao sistema nervoso através de eletrodos implantados, em parceria com a NVIDIA. A filosofia é simples: o que constroem para humanos beneficia robôs, e o que constroem para robôs beneficia humanos.

Sparks Hockey: Precisão de Laboratório na Sua Garagem

Russell Linton transformou um problema técnico em negócio global. Afiar patins de hóquei parece simples, mas não é. Afiadores profissionais usam décadas de experiência para compensar a variabilidade no hardware. O que a Sparks fez foi projetar essa precisão diretamente no produto.

A empresa tem mais de 125 mil máquinas vendidas no mundo, realiza 10 milhões de afiações por ano, e entrega precisão de 0,0002 polegadas entre as duas arestas da lâmina.

Russell detalhou os desafios técnicos que enfrentaram. A roda de moagem, do tamanho de uma ficha de pôquer, gera tanto calor que derrete a lâmina do patins. Usaram análise térmica no SOLIDWORKS para projetar um dissipador de calor rotativo. Precisavam de pressão constante, então usaram simulação mecânica para otimizar o carro que move a roda pela lâmina. Na terceira geração do produto, usaram simulação de estresse para converter uma extrusão mais sete componentes em uma única peça fundida, sem perder integridade estrutural.

O próximo passo é usar dados da nuvem para melhorar performance atlética. O produto já envia informações de afiação para a nuvem, e a ideia é combinar isso com dados de frequência cardíaca e respiratória para ajustar a afiação ao atleta individual.

O Que Conecta Essas Três Histórias

Observando os três fundadores, um padrão fica claro. Nenhum começou com tecnologia. Começaram com um problema que valia a pena resolver, uma paixão, uma visão. Usaram simulação para iterar rápido e barato. Escalaram da ideia ao produto real com as mesmas ferramentas. E tratam IA como multiplicador, não como substituto da criatividade.

Esses três cases mostram algo que às vezes se perde nos keynotes grandiosos: engenharia resolve problemas de pessoas reais. Uma menina no Paquistão sem um membro. Um atleta que quer patinar melhor. Trabalhadores que precisam de ajuda em tarefas repetitivas.

A tecnologia é meio, não fim. E a mão biônica controlada pelo celular? Isso eu não vou esquecer tão cedo.

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E se você achou que já tinha visto o suficiente por um dia, se enganou.

O que Manish mostrou nos próximos minutos não foi roadmap. Não foi conceito. Foi software funcionando. Hoje. Agora.

Dois Novos Companheiros: AURA e LEO

A estratégia do SOLIDWORKS para IA se materializa em dois “companheiros virtuais” com funções distintas:

AURA – Sua parceira de exploração e conhecimento

• Busca inspiração e referências
• Conecta você ao conhecimento existente
• Responde perguntas sobre projetos, custos, status
• Funciona dentro do SOLIDWORKS e em outros aplicativos da plataforma

LEO – Seu guia especialista em design

• Ajuda a criar estruturas e geometrias
• Corrige erros e explica o que está errado
• Analisa performance de montagens
• Gera desenhos e documentação

A diferença fundamental: você não precisa sair do SOLIDWORKS para usar. Eles estão dentro do seu ambiente de trabalho.

Estrutura de Montagem Automática

Uma das primeiras demos mostrou LEO gerando a estrutura de montagem completa a partir de uma descrição.

Você diz o que precisa. LEO entende quais componentes são necessários. Você itera com ele até finalizar. E no momento que confirma, a estrutura está pronta.

“Ele lhe dá um ponto de partida para que você não precise começar do zero.”

No futuro, LEO também vai buscar componentes do seu repositório ou de fornecedores automaticamente. Mas hoje, a estrutura já sai pronta.

Imagem para Malha 3D

Nem todo projeto começa do zero. Às vezes você tem uma foto, um rascunho, uma referência visual.

Manish mostrou o recurso Image to Mesh: você pega uma imagem e converte rapidamente em malha 3D. Isso dá o contexto visual para você construir em cima.

A história por trás da demo? Uma colega de equipe, Priyanka, precisava de um suporte de copo para carregar enquanto cuidava do filho pequeno. A imagem de referência virou malha, a malha virou contexto, o contexto virou produto.

Geometria Importada para Recursos Paramétricos

Todo engenheiro conhece a dor: você recebe um modelo do fornecedor, a geometria é precisa, mas é impossível de editar.

LEO resolve isso.

Ele converte modelos importados em recursos paramétricos completos. Você pode modificar, iterar, adaptar às suas necessidades – sem reconstruir a peça do zero.

“Você pode modificá-los, iterar sobre eles e adaptá-los às suas necessidades sem reconstruir a peça do zero.”

Correção de Erros Inteligente

Recursos falham. Referências quebram. Erros aparecem.

Todo mundo que usa SOLIDWORKS sabe disso. A pergunta é: quanto tempo você perde tentando entender o que deu errado?

LEO analisa os relacionamentos do modelo, guia você através da estrutura e explica o que está errado e como consertar.

“No futuro, não queremos parar por aqui. Também queremos corrigir esses erros para você, porque queremos que você se mantenha focado no design, não nos detalhes.”

Análise de Performance de Montagem

Montagens grandes ficam lentas. Isso é fato.

Mas por que ficam lentas? Quais componentes estão impactando mais? O que você pode fazer?

LEO agora analisa sua montagem como um todo:

• Identifica o que está impactando performance
• Explica por que está acontecendo
• Dá recomendações claras e específicas

Suprimir fixadores, usar representações simplificadas, otimizar referências – LEO te diz exatamente o que mudar.

Conversando Com Seu Modelo

Essa parte me impressionou.

Imagina abrir seu modelo e simplesmente perguntar:

• “Quantas peças existem?”
• “Quais são feitas de alumínio?”
• “Converta todas as peças deste material para outro”

Você conversa com o modelo. LEO executa.

“É mais rápido do que fazer manualmente e, mais importante, permite que você se concentre no panorama geral, não nas tediosas etapas manuais.”

Desenhos Automatizados Com Controle

No ano passado, o SOLIDWORKS apresentou geração automática de desenhos. A comunidade pediu mais controle.

Agora você pode interagir com LEO para definir especificações antes do desenho ser gerado:

• Qual padrão usar
• Qual tamanho de folha
• Quais vistas incluir
• Quais cotas priorizar

Não é mais “toma esse desenho genérico”. É desenho que reflete seus padrões, sua intenção.

AURA no ERP e MES

Design é só parte do processo. Você precisa saber custos, status de pedidos, prazos de entrega.

AURA agora funciona dentro do DELMIAworks (ERP/MES integrado):

• “Qual é o status do pedido?”
• “Quando será enviado?”
• “Qual o custo?”

Respostas instantâneas, direto do SOLIDWORKS. Sem navegar por telas infinitas.

Gestão de Projetos e Mudanças

AURA também está no ENOVIA Project Manager:

• Resume o status do projeto instantaneamente
• Identifica o que foi entregue e o que está pendente
• Mostra o que está impedindo o lançamento

E quando mudanças são necessárias:

• AURA identifica o que é afetado
• Identifica quem precisa aprovar
• Cria a ação de mudança automaticamente
• O aprovador recebe resumo claro e pode aprovar verbalmente

“O resultado são decisões mais rápidas, menos surpresas e equipes que permanecem alinhadas.”

Simulação Guiada Por IA

Simulação sempre exigiu expertise especializada. Configurar condições, cargas, restrições… não é trivial.

Agora, LEO guia a configuração da simulação mantendo a física e a integridade em consideração.

Manish mostrou um exemplo de teste de suporte em dispositivo médico vestível:

• IA ajuda a definir condições
• Você faz mudanças no design
• Executa simulação novamente
• Tudo conversando com LEO

“O objetivo é simples: diminuir a barreira para a simulação avançada sem diminuir os padrões.”

Conformidade Regulatória Automatizada

Em indústrias regulamentadas (médica, aeroespacial, automotiva), conformidade é a parte mais complexa e demorada.

Agora você pode apontar AURA para uma regulamentação nova ou atualizada:

• Ela interpreta o texto
• Gera requisitos atualizados
• LEO sugere links de rastreabilidade
• Conecta requisitos a componentes específicos do projeto

Resultado: análise de impacto clara, rastreabilidade forte, muito menos trabalho manual.

A Demo Que Calou o Auditório: Texto Para CAD

Manish guardou o melhor pro final.

Ele mostrou o modelo do Model Mania 2025 sendo criado por comandos de voz:

“Construir um modelo de um certo tamanho.” “Selecionar todas as arestas verticais.” “Adicionar parafusos na face superior.” “Adicionar parafusos na face lateral.”

Toda a sequência foi criada sem tocar em um único comando.

Texto para CAD. Fala para CAD. Funcionando.

A Demo Que Deixou Todo Mundo Em Silêncio: 5 Minutos

E então veio a última demonstração.

Cenário: projetar uma estrutura de aço para suportar um tanque de água cilíndrico.

Especificações:

• Capacidade máxima: 500.000 litros
• Diâmetros mínimo e máximo definidos
• Restrições estruturais específicas

Manish deu as especificações para LEO.

Em menos de 5 minutos, LEO entregou:

• Estrutura completa modelada
• Pronta para simulação
• Verificação de condições de carga
• Projeto funcional

“Quantos de vocês acham que conseguem fazer isso em cinco minutos?”

O auditório ficou em silêncio. Depois, aplausos.

Quando Isso Chega?

Manish foi claro sobre o timeline:

“Tudo o que mostrei hoje a vocês está funcionando. Não estou mostrando nenhum vídeo.”

Além da IA: 200+ Melhorias

Manish fez questão de mencionar que IA não é a única frente de trabalho.

O SOLIDWORKS 2026/2027 traz mais de 200 melhorias baseadas em feedback da comunidade. Só na lista dos Top 10 pedidos, foram mais de 30 aprimoramentos:

• Renderização rápida
• Alinhamento de anotação entre linhas magnéticas
• Isolamento de componentes em modo de isolamento
• E dezenas de outras melhorias “quality of life”

Minha Análise

Eu cubro o SOLIDWORKS há 9 anos. Vi muitas demos, muitas promessas, muito “isso vai mudar tudo”.

A apresentação do Manish foi diferente.

Não porque as demos eram impressionantes (eram). Mas porque tudo estava funcionando. Não era vídeo pré-gravado. Não era conceito. Era software real, rodando ao vivo, respondendo a comandos de voz.

A mensagem que ficou clara: o SOLIDWORKS entendeu que o futuro não é só “adicionar IA como feature”. É repensar como o engenheiro interage com o software.

LEO e AURA não são chatbots colados na interface. São companheiros que entendem seu contexto, seu projeto, suas necessidades.

E a promessa de “requisitos → modelo funcional em 5 minutos” não é ficção científica. É timeline de 6 meses.

Se você usa SOLIDWORKS, prepare-se. A forma como você trabalha vai mudar. E pelo que vi hoje, vai mudar pra melhor.

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A primeira pode inventar. A segunda não pode.

Porque produto precisa funcionar no mundo real. E o mundo real tem leis. Gravidade, fricção, inércia, resistência de materiais. Ignore qualquer uma delas e seu projeto falha.

É por isso que o conceito de Physical AI apresentado por Jensen Huang no 3DEXPERIENCE World 2026 é tão relevante para engenheiros.

O Problema dos Modelos de Linguagem

Jensen explicou a diferença de forma simples:

“No modelo de linguagem, você precisa entender sintaxe, vocabulário, estrutura. E tem ‘gosto’ – qual é a melhor forma de compor um parágrafo. Tem guardrails – coisas que não devemos falar.”

Mas no mundo físico é diferente:

“No modelo mundial, ao invés de gosto e valores, tem que obedecer as leis da física. Tem que entender causalidade.”

A AI que projeta seu produto precisa saber que:

• Se você derrubar um dominó, os outros vão cair
• O que vem depois depende do que veio antes
• Materiais têm limites de resistência
• Gravidade puxa pra baixo (sempre)
• Contato entre superfícies gera atrito

Parece óbvio? Pra nós, sim. Pra uma AI, precisa ser ensinado.

A Analogia do Cachorro

Jensen usou uma analogia que ficou na minha cabeça:

“É como um cachorro pegando uma bola no ar. Ele não está fazendo simulações físicas de balística ou calculando a natureza elástica da bola. Ele está literalmente nos observando e prevendo onde vai cair. E pega a bola no ar.”

Esse é o princípio da Physical AI:

• Não calcula cada variável em tempo real
• Aprendeu como o mundo físico funciona
• Prevê resultados com base em experiência
• Age com velocidade impossível para simulação tradicional

Physics Informed Machine Learning

O conceito técnico por trás disso se chama Physics Informed Machine Learning – aprendizado de máquina informado por física.

Jensen apresentou a tecnologia NVIDIA Nemo Physics:

“É essencialmente um framework de ciência artificial que nos permite criar modelos que são treinados por simuladores de primeiros princípios ou trabalham junto com eles.”

Na prática:

1. Simuladores tradicionais resolvem as equações da física (precisos, mas lentos)
2. AI observa milhares de simulações
3. AI aprende os padrões
4. AI prevê resultados novos (rápido, mas baseado em física real)

O ganho? 10.000 vezes mais rápido que simulação tradicional.

Simulação + Emulação = Revolução

Jensen fez uma distinção importante:

“A ideia de simulação e emulação se juntar vai ser realmente revolucionária.”

O futuro não é escolher um ou outro. É usar os dois juntos:

• Emulação para explorar milhares de alternativas rapidamente
• Simulação para validar as melhores opções com precisão

Case Rivian: Comportamento de Colisão em Tempo Real

O exemplo apresentado foi a Rivian, fabricante de veículos elétricos.

Eles usam Physical AI para:

• Simular comportamento de colisão durante o design (não depois)
• Otimizar aerodinâmica em tempo real
• Validar performance enquanto modelam

“Os engenheiros não apenas desenham o formato. Eles desenham o comportamento e certificam isso.”

O designer vê o impacto de cada mudança imediatamente. Não precisa esperar uma simulação rodar durante a noite. O feedback é instantâneo.

Case NIAR: Certificação de Aviões com AI

Outro exemplo impressionante: o NIAR (National Institute for Aviation Research).

Certificar um avião é um pesadelo burocrático:

• 3 a 5 anos de processo
• Mais de 10.000 requerimentos para cumprir
• Milhões de páginas de documentação

Com Physical AI:

“As recomendações poderiam ser automatizadas rapidamente, sem ter que ler milhões de páginas. E a conformidade é constantemente verificada.”

O resultado é uma mudança de paradigma:

• Antes: Compliance como processo no final
• Depois: Compliance by design (integrado desde o início)

Você não projeta e depois verifica se está em conformidade. Você projeta já em conformidade porque a AI está validando continuamente.

Design for Manufacturability Integrado

Jensen tocou num ponto que todo engenheiro de produto conhece bem:

“Hoje, design for manufacturability é integrado no processo de design. Ao invés de você vir com o design e outro time decidir se é fabricável.”

A Physical AI permite que, enquanto você modela:

• O sistema verifica se a peça é fabricável
• Alerta sobre geometrias problemáticas
• Sugere alternativas viáveis
• Considera restrições de fornecedores aprovados

Quando você termina o design, ele está pronto para ir. Não precisa de ida e volta com a manufatura.

Modelos Mundiais: A Base de Tudo

O conceito mais profundo apresentado foi o de World Models (Modelos Mundiais).

Jensen explicou:

“O modelo mundial está enraizado em biologia, física, ciências de materiais.”

Um modelo mundial não é só uma AI que sabe física. É uma AI que tem uma representação interna de como o mundo funciona.

Isso permite:

• Transferência de conhecimento entre domínios
• Generalização para situações novas
• Raciocínio causal (não só correlação)
• Predição de comportamentos complexos

Case Danone: Ciência de Alimentos

Um exemplo surpreendente: a Danone usando Physical AI para desenvolver alimentos.

“Eles querem produzir alimentos mais saudáveis, consumir menos água, e transformar proteínas animais em proteínas vegetais.”

Como funciona:

• AI aprende a “linguagem da biologia” (DNA, proteínas, células)
• Gera automaticamente formulações de novos produtos
• Valida propriedades nutricionais virtualmente
• Certifica decisões antes de testes físicos

A mesma lógica que vale para peças mecânicas vale para moléculas. As leis são diferentes, mas o princípio é o mesmo: a AI precisa obedecer a realidade.

O Que Isso Significa Para Simulação

Se você trabalha com simulação estrutural, CFD, térmica ou qualquer outra disciplina, prepare-se para mudanças:

Curto prazo:

• Pré-processamento mais rápido com AI
• Sugestões de malha otimizada
• Identificação automática de regiões críticas

Médio prazo:

• Emuladores treinados nos seus próprios dados
• Exploração de design space em minutos, não dias
• Feedback em tempo real durante modelagem

Longo prazo:

• Simulação como serviço contínuo (não evento discreto)
• Validação automática de conformidade
• Digital twins que evoluem com o produto físico

Minha Análise

Por 9 anos cobrindo esse evento, vi a simulação evoluir de ferramenta especializada para commodity. Qualquer engenheiro hoje roda uma análise básica.

O que vi hoje é a próxima evolução: simulação como camada invisível do processo de design.

Você não vai “parar para simular”. A simulação vai estar acontecendo o tempo todo, em background, informando cada decisão. Physical AI é o que torna isso possível.

E isso muda completamente o perfil do engenheiro de simulação. Menos “operador de software”, mais “arquiteto de modelos”. Menos executar análises, mais definir o que precisa ser validado e interpretar resultados.

A física não muda. Mas a forma como interagimos com ela está mudando radicalmente.

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O que Jensen Huang apresentou hoje no 3DEXPERIENCE World 2026 é o oposto: cada engenheiro vai ter um time inteiro de AIs trabalhando junto. Não uma. Várias.

E isso muda completamente a forma como pensamos sobre produtividade e criatividade na engenharia.

O Conceito de Companheiros Virtuais

Jensen foi enfático:

“A maioria das pessoas pensa que o número de designers vai diminuir no futuro, e o número de ferramentas que você usa vai ser menor. É exatamente o contrário.”

A visão dele é clara:

• Cada designer terá um time de companheiros
• Você treina esses companheiros com diferentes habilidades
• Eles se coordenam entre si e com você
• Todos usam as ferramentas (SOLIDWORKS, CATIA, etc.)

Resultado: O número de “usuários” das ferramentas vai explodir – de biológicos para biológicos + AI.

Como Vai Funcionar na Prática

Jensen pintou um cenário que vale guardar:

“Você está trabalhando com seus companheiros e, sabe, é hora de um coquetel. São 4h30 da tarde em algum lugar. Você desliga e deixa seu time explorando diferentes áreas.”

Imagina isso:

1. Você define os parâmetros: “Quero explorar isso, quero otimizar por aquelas métricas”
2. Você vai embora: Reunião, happy hour, jantar com a família
3. O time trabalha: Explorando possibilidades, gerando alternativas
4. Você volta: Com 3, 5, 10 opções de design prontas pra avaliar

E aí você entra, ajusta especificamente o que precisa, porque tem a estrutura que queria.

AI no Loop vs. Humano no Loop

Jensen fez uma distinção importante:

“Quando as pessoas pensam em AI, elas pensam em humanos no loop. Isso é importante. Mas lembre-se, você também tem seu companheiro.”

A diferença:

O companheiro virtual não é uma ferramenta que você usa. É um colaborador que aprende como você trabalha.

Seu Companheiro Conhece Você

Esse ponto é crucial e tem implicações sérias:

“Esse AI vai lembrar como você gostaria de fazer as coisas, suas preferências. Vai codificar suas habilidades, seus hábitos, a experiência que você tem.”

Jensen usou seu próprio inbox como exemplo:

“Se você olhar meu inbox, em muitas formas ele capturou 33 anos da minha sabedoria, da minha experiência. Não está disponível para todos. Captura uma grande parte da minha sensibilidade.”

Seu companheiro virtual vai fazer o mesmo com seu trabalho de engenharia. Vai aprender:

• Como você nomeia arquivos
• Que tipo de solução você prefere
• Seus atalhos e macetes
• Suas restrições não-documentadas
• Seu “gosto” em design

Privacidade e Propriedade Intelectual

Pascal Daloz levantou a questão que todo mundo pensou:

“Como protegemos o conhecimento de todos os milhões de pessoas usando nosso software?”

A resposta de Jensen foi direta:

“Esse companheiro fica com você. Não vai estar na cloud pública. Porque ele captura sua experiência.”

Isso é fundamental. Seu companheiro virtual não é um ChatGPT genérico que qualquer um acessa. É seu, treinado com sua experiência, protegendo sua propriedade intelectual.

De Informação Estruturada para Desestruturada (e Vice-Versa)

Uma das capacidades mais revolucionárias apresentadas:

“A AI permite ir de informação estruturada para desestruturada e vice-versa.”

Na prática:

• Você tira uma foto de um rascunho no guardanapo
• AI converte para modelo 3D paramétrico
• Você ajusta o que precisa
• AI gera variações baseadas nos seus critérios

Ou o contrário:

• Você tem um modelo 3D complexo
• AI gera documentação técnica
• AI cria apresentação para cliente
• AI produz manual de montagem

A barreira entre “ideia na cabeça” e “projeto no sistema” praticamente desaparece.

O Exemplo do 2D para 3D

Na demonstração ao vivo, mostraram exatamente isso:

“Em alguns segundos, começamos com um desenho 2D. Produzimos automaticamente o modelo 3D. É um modelo paramétrico completo, pronto para simulação.”

Isso não é reconhecimento de imagem básico. É entendimento do que o desenho representa e conversão para estrutura de dados editável.

O Impacto no Mercado de Trabalho

Aqui entra a pergunta que não quer calar: isso vai tirar empregos?

A visão apresentada é diferente. Jensen argumenta que:

1. Mais projetos serão viáveis – Coisas que não cabiam no orçamento de horas agora cabem
2. Mais iterações serão possíveis – Você explora mais alternativas
3. Mais complexidade será gerenciável – Projetos maiores com mesma equipe
4. Mais criatividade será liberada – Menos tempo em tarefas repetitivas

O engenheiro não some. Ele vira gerente de um time de AIs.

O Que Você Precisa Aprender

Se essa visão se concretizar (e tudo indica que vai), algumas habilidades se tornam críticas:

Habilidades técnicas:

• Entender como treinar e ajustar AIs
• Saber definir critérios e restrições claramente
• Validar outputs de AI com olho crítico
• Integrar múltiplas ferramentas de AI

Habilidades de gestão:

• Delegar para AIs efetivamente
• Coordenar trabalho paralelo
• Priorizar o que você faz vs. o que a AI faz
• Revisar e iterar rapidamente

Habilidades humanas:

• Criatividade (a AI otimiza, você cria)
• Julgamento (a AI sugere, você decide)
• Comunicação (explicar para clientes, stakeholders)
• Visão sistêmica (entender o todo, não só as partes)

Quando Isso Chega?

Não é ficção científica. Partes disso já existem:

• GitHub Copilot já é um “companheiro” para programadores
• AURA (anunciado ontem) é o companheiro para SOLIDWORKS
• Ferramentas de design generativo já exploram alternativas automaticamente

O que foi apresentado hoje é a integração de tudo isso em um ecossistema coeso, com proteção de IP e aprendizado contínuo.

Expectativa realista:

• 2026-2027: Primeiras implementações em empresas pioneiras
• 2028-2029: Adoção em massa nas grandes empresas
• 2030+: Padrão de mercado

Minha Análise

Confesso que esse foi o conceito que mais me impactou no keynote.

Não porque é tecnicamente impressionante (é). Mas porque muda a natureza do trabalho de engenharia.

Por décadas, ser bom engenheiro significava dominar ferramentas complexas e executar tarefas técnicas com precisão. No futuro que Jensen e Pascal descreveram, ser bom engenheiro significa orquestrar um time de AIs que dominam as ferramentas e executam as tarefas.

Seu valor não está mais na execução. Está na direção.

E isso, pra quem souber se adaptar, é uma oportunidade gigante.

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Esse foi um dos conceitos mais fortes apresentados no keynote de Jensen Huang e Pascal Daloz no segundo dia do 3DEXPERIENCE World 2026. E se você trabalha com manufatura, produção ou gestão industrial, precisa entender o que está vindo.

O Conceito de Software-Defined Factory

Jensen foi direto:

“No futuro, tudo será definido por software. Os carros são definidos por software. Os robôs que constroem os carros são definidos por software. As fábricas onde os robôs operam são definidas por software. E os carros, em si, são definidos por software.”

Parece repetitivo? É proposital. A mensagem é clara: não existe mais separação entre o digital e o físico. O digital é a fábrica. O físico é só a manifestação dela.

Virtual Twin: Muito Além da Visualização 3D

Pascal Daloz fez questão de explicar a diferença:

“O virtual twin não é apenas um botão 3D. É sobre revelar a arquitetura, revelar o sistema, e obviamente, revelar o conhecimento.”

Na prática, o virtual twin de uma fábrica contém:

• Lista completa de materiais – Você sabe exatamente o que vai comprar
• Integração física real – Cada peça sabe como se conecta com a outra
• Validação antecipada – Você vê se algo cabe ou não cabe antes de construir
• Simulação de operação – A fábrica “funciona” antes de existir

Case Foxconn: Fábrica Definida por Software

O exemplo apresentado foi a Foxconn, uma das maiores fabricantes de eletrônicos do mundo.

O diferencial? Eles não projetam a automação depois que o sistema de produção está pronto. Eles projetam a automação junto com a fábrica, desde o início.

Resultado:

• Fábricas mais flexíveis
• Maior resiliência a mudanças
• Adaptação rápida a novos produtos

Quando você precisa mudar uma linha de produção, não está redesenhando do zero. Está ajustando um sistema que já nasceu pensando em mudança.

AI Factory: A Fábrica Que Produz Inteligência

Aqui entra um conceito novo que vai dominar as discussões nos próximos anos.

Uma AI Factory não produz carros, eletrônicos ou peças. Ela produz inteligência. É um datacenter gigantesco, otimizado para treinar e rodar modelos de AI.

Jensen apresentou os números que impressionam:

“É a maior construção de infraestrutura industrial da história humana.”

O Ciclo: Chips → Computadores → AI

Jensen explicou a cadeia que sustenta tudo isso:

1. Fábricas de chips – Produzem os semicondutores
2. Fábricas de computadores – Montam os supercomputadores
3. Fábricas de AI – Usam os supercomputadores para produzir inteligência

Três indústrias diferentes, crescendo simultaneamente em velocidade recorde. E todas precisam de virtual twins para serem viáveis.

A NVIDIA Usa Dassault Systèmes Para Construir Suas Fábricas

Plot twist que surpreendeu muita gente: a própria NVIDIA é cliente da Dassault Systèmes.

Jensen revelou:

“Nós desenhamos, planejamos e simulamos tudo no virtual twin antes de construir. Nossa expectativa é ativar o datacenter virtualmente antes de ativar fisicamente.”

Quando você está investindo $50 bilhões em uma única instalação, cada erro custa caro. O virtual twin elimina erros antes que eles aconteçam.

O que o virtual twin da NVIDIA inclui:

• Bill of materials completo (lista de todos os componentes)
• Simulação térmica (cooling é crítico em datacenters)
• Simulação de energia (gerenciamento de gigawatts)
• Orquestração de rede (milhares de GPUs conectadas)

Robôs Autônomos na Fábrica Virtual

Outro ponto que merece atenção: a integração de robôs autônomos.

No modelo apresentado, você não programa o robô e torce pra funcionar. Você:

1. Cria o virtual twin da fábrica – Com todos os objetos e obstáculos
2. Treina o robô no ambiente virtual – Ele aprende a navegar e manipular
3. Valida o comportamento – Testa cenários extremos sem risco
4. Deploy no mundo real – Em dias, não meses

“Testar cenários de fabricação e validá-los imediatamente. Deplorar em dias no mundo real.”

Physical AI: O Robô Que Entende Física

Não basta o robô “ver” o ambiente. Ele precisa entender física.

Jensen explicou a diferença usando uma analogia simples:

“É como um cachorro pegando uma bola no ar. Ele não está fazendo simulações físicas de balística. Ele está observando e prevendo onde a bola vai cair.”

A Physical AI funciona assim. Ela não calcula cada variável. Ela aprendeu como o mundo físico funciona e consegue prever resultados.

Isso permite:

• Manipulação de objetos com precisão
• Navegação em ambientes dinâmicos
• Reação a situações inesperadas
• Colaboração segura com humanos

O Que Muda Na Sua Fábrica

Se você é gestor industrial, engenheiro de produção ou trabalha com automação, aqui está o resumo do que esperar:

Curto prazo (1-2 anos):

• Simulações de linha de produção mais rápidas
• Integração melhor entre CAD e planejamento de fábrica
• Ferramentas de validação mais acessíveis

Médio prazo (3-5 anos):

• Virtual twins completos de plantas industriais
• Robôs treinados em ambiente virtual antes do deploy
• Otimização contínua baseada em AI

Longo prazo (5-10 anos):

• Fábricas completamente software-defined
• Adaptação automática a mudanças de demanda
• Manutenção preditiva integrada ao virtual twin

Minha Análise

A manufatura brasileira ainda está, em grande parte, no paradigma anterior. Muitas empresas ainda projetam a fábrica primeiro e a automação depois. Ainda tratam o digital como “suporte” ao físico, não como a base de tudo.

O que vi hoje no keynote mostra que essa abordagem tem prazo de validade.

As empresas que entenderem o conceito de software-defined factory primeiro vão ter vantagem competitiva real. Não é sobre ter mais robôs ou mais automação. É sobre ter a arquitetura certa desde o início.

E essa arquitetura é digital.

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