Como a Dassault Systèmes Está Redefinindo o Papel do Engenheiro com Automação Inteligente, Design Generativo e Co-Criação Assistida por IA
Uma Conversa Exclusiva Sobre o Futuro da Engenharia
Há vários anos, tenho a oportunidade de trocar ideias com Suchit Jain nos eventos 3DEXPERIENCE World, acompanhando de perto a evolução da visão estratégica da Dassault Systèmes para o futuro da engenharia. Como Vice-Presidente de Estratégia e Desenvolvimento de Negócios da empresa, Jain é uma das mentes por trás da transformação pela qual o SOLIDWORKS está passando — e cada conversa revela novas camadas dessa revolução em andamento.
Nesta entrevista exclusiva para o Blog da Engenharia, tivemos a chance de ir além das apresentações de palco e mergulhar nos bastidores da estratégia de IA que está redefinindo a engenharia mecânica global. O que ouvimos não foi apenas um discurso corporativo sobre novos recursos. Foi uma visão clara e ousada de como a relação entre engenheiros e tecnologia está sendo completamente reimaginada — passando de um paradigma de comandos e cliques para a era da co-criação inteligente entre humanos e máquinas.
Segundo Jain, a Dassault Systèmes não está simplesmente adicionando recursos de IA ao SOLIDWORKS. A empresa está construindo um ecossistema colaborativo onde a tecnologia não substitui o engenheiro, mas expande radicalmente sua capacidade de criar, simular e otimizar projetos com velocidade e precisão sem precedentes.
A Revolução Silenciosa Acontecendo nas Pranchetas Digitais
A engenharia mecânica está passando por sua maior transformação desde o advento do CAD 3D. Enquanto profissionais debatem o impacto da inteligência artificial no mercado de trabalho, uma mudança estrutural já está em curso: o SOLIDWORKS evoluiu de uma mera ferramenta de desenho para um ecossistema colaborativo onde humanos e IA trabalham lado a lado.
Durante nossa conversa, ficou claro que a visão da Dassault vai muito além de automatizar tarefas. O objetivo é transformar o engenheiro de um executor técnico em um estrategista de inovação, libertando-o do trabalho repetitivo para que possa se concentrar em decisões de alto valor e inovação real.
Do CAD Tradicional ao Ecossistema 3DEXPERIENCE: A Evolução Necessária
Por mais de duas décadas, o SOLIDWORKS se estabeleceu como referência global em modelagem 3D, simulação e gestão de dados de produtos. Mas a estratégia atual da Dassault Systèmes vai muito além de aprimorar funcionalidades existentes.
Como Jain explicou detalhadamente durante nossa entrevista, a empresa está evoluindo seu portfólio em duas direções fundamentais:
- Do desktop para a nuvem — O ecossistema 3DEXPERIENCE conecta dados, equipes e processos em uma plataforma unificada, eliminando silos de informação e permitindo colaboração em tempo real entre escritórios, fornecedores e unidades de fabricação.
- Do PDM ao PLM completo — A integração agora cobre todo o ciclo de vida do produto, desde o design conceitual até a fabricação inteligente, incluindo automação de chão de fábrica, robótica e manutenção preditiva.
“Hoje não falamos mais apenas sobre CAD e simulação”, enfatizou Jain durante nossa conversa. “Falamos sobre engenharia conectada, inteligente e colaborativa — onde a nuvem é o elo entre o design e a Fábrica 4.0.”
Os Três Pilares da Estratégia de IA no SOLIDWORKS
Um dos pontos mais esclarecedores da entrevista foi quando Jain detalhou a arquitetura da implementação de IA no SOLIDWORKS. A estratégia segue uma estrutura progressiva de três níveis, cada um com objetivos específicos e complementares:
Nível 1: Automatizar — Eliminando Tarefas Repetitivas
O primeiro nível se concentra em automatizar processos mecânicos e rotineiros que consomem o tempo valioso dos engenheiros. Por meio de aprendizado de máquina, o sistema identifica padrões de uso e antecipa comandos.
O recurso Command Predictor é o exemplo mais visível dessa camada: ele aprende com o histórico de ações do usuário e sugere, com precisão cada vez maior, os próximos comandos, reduzindo significativamente o tempo gasto em operações repetitivas.
- Impacto prático: Recuperação de horas semanais anteriormente desperdiçadas em cliques e comandos rotineiros, permitindo que profissionais foquem em decisões de maior valor.
Nível 2: Assistir — Assistência Cognitiva e Otimização Inteligente
O segundo nível transforma o SOLIDWORKS em um verdadeiro assistente técnico. Modelos de aprendizado profundo analisam geometrias, simulações e dados históricos para sugerir melhorias e identificar problemas potenciais antes que se tornem críticos.
Essa camada atua como um revisor técnico permanente, capaz de:
- Propor otimizações de geometria com base em análise de tensões
- Sugerir ajustes de parâmetros de simulação para maior precisão
- Identificar inconsistências de design que poderiam causar falhas
- Recomendar materiais alternativos com melhor relação custo-benefício
Nível 3: CoCriar — Design Generativo e Co-Criação
O terceiro e mais avançado nível representa o futuro da engenharia: co-criação entre humanos e máquinas. Aqui, a IA não apenas assiste, mas propõe soluções completas com base em restrições e requisitos definidos pelo engenheiro.
O design generativo permite que o sistema explore milhares de alternativas de design simultaneamente, considerando múltiplas variáveis como resistência mecânica, peso, custo de material, fabricabilidade e restrições espaciais.
Como Jain enfatizou: “Não estamos substituindo pessoas; estamos ampliando o que elas podem fazer.” O engenheiro define o problema e os parâmetros; a IA propõe soluções otimizadas; e o profissional seleciona a melhor alternativa com base em sua experiência e contexto de negócio.
AURA: O Estado Atual e a Visão Futura do Assistente Inteligente
Um dos momentos mais empolgantes da entrevista foi quando Jain compartilhou detalhes sobre a AURA — o assistente inteligente que corporifica a visão da Dassault Systèmes para engenharia colaborativa impulsionada por IA.
O Que a AURA É Hoje
Atualmente, a AURA está em seus estágios iniciais de desenvolvimento e implementação. O assistente, já integrado ao ecossistema 3DEXPERIENCE, oferece funcionalidades básicas, mas importantes:
A AURA pode interpretar comandos em linguagem natural e traduzi-los em ações dentro da plataforma 3DEXPERIENCE.
É importante notar que a AURA, em seu estado atual, ainda não possui todas as capacidades avançadas que a Dassault Systèmes está desenvolvendo. Muitas das funcionalidades mais sofisticadas ainda estão em fases de protótipo ou desenvolvimento.
A Visão Ambiciosa para o Futuro
Segundo Jain, o roadmap da AURA é significativamente mais ambicioso do que o que está disponível hoje: “A visão para a AURA é se tornar um agente multimodal capaz de entender texto, imagens e contexto de projeto — atuando como um verdadeiro companheiro de design.”
As capacidades futuras em desenvolvimento incluem:
- Processamento multimodal avançado — Combinando análise de texto, imagem e geometria 3D para compreensão completa do contexto de engenharia.
- Sugestões inteligentes de montagem — Propondo configurações de montagem baseadas em análise contextual e melhores práticas de engenharia.
- Geração automática de modelos 3D — Criando componentes e conjuntos completos a partir de descrições ou especificações fornecidas pelo usuário.
- Co-criação em tempo real — Trabalhando ao lado do engenheiro durante o processo de design, oferecendo sugestões e alternativas à medida que o projeto evolui.
A Dassault Systèmes já está integrando tecnologias avançadas para alcançar essa visão, incluindo:
- IA generativa baseada em modelos especializados
- Renderização acelerada para visualização em tempo real
- Algoritmos proprietários adaptados para aplicações de engenharia
- Infraestrutura de processamento distribuído para análises complexas
Cronograma de Implementação
Jain foi transparente ao afirmar que muitas dessas capacidades avançadas ainda estão em desenvolvimento e serão implementadas gradualmente ao longo dos próximos anos. A Dassault Systèmes está adotando uma abordagem iterativa, lançando funcionalidades à medida que atingem níveis confiáveis e precisos de desempenho.
“Estamos construindo um assistente no qual os engenheiros possam confiar verdadeiramente para tarefas críticas”, explicou Jain. “Isso significa que não lançaremos recursos apenas porque são tecnologicamente impressionantes — eles devem ser confiáveis, seguros e genuinamente úteis em contextos reais de engenharia.”
De Imagem a Modelo 3D: O Futuro da Engenharia Reversa Automatizada
Entre as demonstrações mais impressionantes que Jain compartilhou conosco estavam os protótipos do CoCreate — ainda em desenvolvimento, mas ilustrando o potencial disruptivo da IA aplicada à engenharia:
- Conversão de imagem para modelo 3D mecânico — O sistema será capaz de analisar fotografias de peças e gerar modelos 3D completos, identificando automaticamente características geométricas, furos, raios, chanfros e relações dimensionais. Esta funcionalidade está atualmente em fase de protótipo e ainda não está disponível comercialmente.
- Reconstrução de componentes sem documentação — No futuro, peças quebradas ou desgastadas poderão ser fotografadas e reconstruídas digitalmente mesmo sem acesso ao desenho técnico original. A IA inferiria as dimensões corretas e reconstruiria a geometria completa. Esta capacidade está atualmente sendo testada em ambientes controlados.
- Geração de peças complexas a partir de arquivos STEP — O sistema será capaz de analisar geometrias importadas e propor melhorias, simplificações ou variações de design mantendo a funcionalidade essencial. Esta funcionalidade está em desenvolvimento.
- Engenharia reversa automatizada — Componentes físicos poderão ser digitalizados e convertidos em modelos paramétricos editáveis, reduzindo drasticamente o tempo necessário para documentação técnica.
Aplicação Prática: Um Caso de Uso no Horizonte
Considere uma situação industrial comum: uma linha de produção precisa substituir um componente descontinuado de um equipamento antigo. Não há fornecedor, não há desenho técnico — apenas a peça física danificada.
- Processo tradicional hoje: engenharia reversa manual usando paquímetros e micrômetros, modelagem do zero, verificação dimensional, prototipagem, ajustes iterativos. Prazo estimado: semanas.
- Processo futuro com IA: fotografar ou escanear em 3D a peça, processamento automático pela AURA, geração do modelo paramétrico, validação do engenheiro, envio direto para manufatura aditiva ou usinagem CNC. Prazo estimado: horas.
É importante enfatizar que este cenário futuro ainda não está disponível na prática. Ele representa a visão da Dassault Systèmes para onde a tecnologia está caminhando — mas ainda levará alguns anos de desenvolvimento e refinamento antes de estar pronta para uso industrial em larga escala.
Segurança, Privacidade e Governança de Dados em Ambientes de IA
Uma preocupação legítima para empresas que consideram a adoção de IA em processos críticos é a segurança e privacidade dos dados. Durante nossa conversa, Jain foi enfático ao afirmar que esses aspectos são pilares inegociáveis da estratégia da Dassault Systèmes.
A arquitetura de IA do SOLIDWORKS foi projetada em torno de três princípios fundamentais:
- IA assistiva, não autônoma — O sistema não toma decisões críticas de engenharia por conta própria. Todas as sugestões e propostas passam por validação humana antes da implementação.
- Colaboração com controle humano — O engenheiro mantém a autoridade final sobre todas as decisões de design. A IA amplia capacidades — não remove responsabilidades.
- Ética e privacidade de dados — Os modelos são treinados respeitando a propriedade intelectual dos clientes. Dados de projetos permanecem em ambientes controlados pelas empresas, sem compartilhamento para treinamento de modelos públicos.
“A IA deve entender o contexto do engenheiro — não substituí-lo”, enfatizou Jain. “O futuro do design é humano e artificial trabalhando juntos.”
Integração Entre Design e Fabricação: Da Ideia à Produção Inteligente
Uma das vantagens competitivas do ecossistema 3DEXPERIENCE, como Jain destacou, é a integração vertical entre design, simulação, documentação e fabricação. A IA permeia todas essas camadas, criando um fluxo contínuo de informação e otimização.
- No design — A IA sugere geometrias otimizadas considerando não apenas desempenho mecânico, mas também fabricabilidade.
- Na simulação — Algoritmos de aprendizado de máquina aceleram análises de elementos finitos, reduzindo tempo de computação sem sacrificar precisão.
- Na documentação — Geração automática de desenhos técnicos, listas de materiais e instruções de montagem baseadas em modelos 3D.
- Na fabricação — Otimização de trajetórias de usinagem, programação automática de robôs e planejamento de processos considerando restrições de chão de fábrica.
Essa integração elimina retrabalho, reduz erros de comunicação entre departamentos e acelera drasticamente o tempo de lançamento de novos produtos no mercado.
O Novo Perfil do Engenheiro na Era da Co-Criação com IA
A transformação tecnológica está redefinindo o papel do engenheiro mecânico. Profissionais que dominam ferramentas de IA não estão apenas trabalhando mais rápido — estão operando em um nível de complexidade e inovação anteriormente inatingível.
Competências Emergentes para Engenheiros
- Pensamento sistêmico — Capacidade de definir problemas de forma estruturada para que a IA possa propor soluções relevantes.
- Curadoria de soluções — Habilidade de avaliar criticamente múltiplas propostas geradas por IA e escolher a mais apropriada ao contexto de negócio.
- Otimização multi-objetiva — Compreensão de trade-offs complexos entre desempenho, custo, sustentabilidade e fabricabilidade.
- Colaboração humano-máquina — Saber quando confiar na IA, quando questionar suas sugestões e como extrair valor máximo da ferramenta.
- Gestão de conhecimento — Capacidade de estruturar e alimentar sistemas de IA com informações relevantes para melhorar continuamente suas recomendações.
O engenheiro deixa de ser um executor técnico transformando especificações em desenhos e se torna um estrategista de inovação, orquestrando recursos humanos e computacionais para resolver problemas complexos.
Implementação Prática: Como Começar a Jornada de IA no SOLIDWORKS
Para empresas e profissionais que desejam incorporar IA em seus processos de engenharia, Jain recomenda uma abordagem progressiva baseada em funcionalidades já disponíveis hoje:
Fase 1: Automação Básica (Disponível Agora)
Comece habilitando recursos de IA já disponíveis no SOLIDWORKS, como Command Predictor e automações de tarefas. Esta fase não exige mudanças significativas de processo e gera ganhos imediatos de produtividade.
Fase 2: Migração para Nuvem (Disponível Agora)
Explore o ecossistema 3DEXPERIENCE em projetos piloto. Teste colaboração em tempo real, gerenciamento centralizado de dados e integração entre design e outros departamentos. A AURA, em seu estado atual, já pode auxiliar com tarefas básicas de documentação e consulta.
Fase 3: Design Generativo (Disponível Agora, com Limitações)
Implemente ferramentas de otimização topológica e design generativo em projetos não críticos. Desenvolva competências internas para interpretar e refinar soluções propostas pela IA. Esses recursos já existem, mas ainda têm limitações que serão superadas em versões futuras.
Fase 4: AURA Avançada e Co-Criação (Em Desenvolvimento)
À medida que a AURA evolui e novas capacidades são lançadas nos próximos anos, integre-as gradualmente em fluxos de trabalho de engenharia mais complexos. Comece acompanhando os roadmaps e participando de programas beta quando disponíveis.
Desafios e Considerações para Adoção de IA em Ambientes Corporativos
Apesar de seu enorme potencial, a implementação de IA em processos de engenharia apresenta desafios que devem ser abordados:
- Qualidade e organização de dados — Sistemas de IA são tão bons quanto os dados que os alimentam. Empresas precisam investir em organização, padronização e limpeza de bases de dados históricas.
- Gestão de mudanças — A transição exige treinamento de equipes e mudanças de mentalidade. Profissionais devem entender que IA é uma ferramenta de ampliação, não uma ameaça.
- Infraestrutura tecnológica — Aplicações de IA podem demandar poder computacional significativo, especialmente para design generativo e simulações complexas.
- Governança e conformidade — Políticas claras devem ser estabelecidas sobre uso de IA, validação de resultados e responsabilidade sobre decisões assistidas por algoritmos.
- Retorno sobre investimento — Definir métricas claras para avaliar o impacto da IA em produtividade, qualidade de projetos e tempo de lançamento no mercado.
- Expectativas realistas — Compreender que muitos recursos avançados ainda estão em desenvolvimento e serão disponibilizados gradualmente.
Perspectivas Futuras: O Que Esperar da IA na Engenharia Mecânica
A trajetória de evolução da IA no SOLIDWORKS e ferramentas similares aponta para desenvolvimentos significativos que serão implementados progressivamente:
- Curto prazo — Melhorias incrementais na AURA para assistência textual, automação de PDM mais robusta e primeiras capacidades de análise de imagem para reconhecimento básico de componentes.
- Médio prazo — Capacidades multimodais mais avançadas, primeiras versões comerciais de conversão imagem-3D, design generativo mais sofisticado e integração mais profunda com fabricação inteligente.
- Longo prazo — Agentes autônomos especializados capazes de executar tarefas complexas de engenharia com supervisão mínima, co-criação em tempo real totalmente integrada e customização em massa assistida por IA.
Outras capacidades futuras incluem:
- Simulação preditiva em tempo real — Capacidade de prever desempenho e comportamento de produtos durante o processo de design, eliminando ciclos iterativos de simulação.
- Design colaborativo multi-agente — Múltiplos agentes de IA especializados trabalhando simultaneamente em diferentes aspectos de um projeto, coordenados por engenheiros humanos.
Preparando-se para a Transição Gradual
A transição do SOLIDWORKS tradicional para o ecossistema 3DEXPERIENCE impulsionado por IA não é meramente uma atualização tecnológica. Representa uma mudança fundamental em como concebemos, desenvolvemos e fabricamos produtos — uma mudança que ocorrerá de forma gradual e progressiva.
É crucial que profissionais e empresas compreendam que estamos no início dessa jornada. Muitas das capacidades mais impressionantes estão em desenvolvimento e amadurecerão ao longo dos próximos anos. No entanto, isso não diminui a importância de começar a se preparar agora.
A engenharia generativa, a automação inteligente e a co-criação humano-IA não são mais conceitos futuristas — estão se tornando a nova fundação da competitividade industrial. Empresas que acompanham essa evolução desde o início, mesmo com as limitações atuais, estarão melhor posicionadas quando as capacidades completas se tornarem disponíveis.
O engenheiro do futuro — que já está sendo formado hoje — não será substituído pela IA. Será um profissional capaz de orquestrar recursos humanos e computacionais avançados, tomando decisões estratégicas enquanto sistemas inteligentes realizam o trabalho técnico detalhado.
A pergunta não é mais se a IA transformará a engenharia mecânica — mas como aproveitar essa transição atual para construir as competências e a infraestrutura necessárias para quando a transformação completa chegar.
