No dia 4 de junho de 2026, a McCarthy Building Companies — uma das construtoras nacionais mais antigas dos EUA, 100% de capital dos funcionários — anunciou uma parceria plurianual e "multimilionária" com a Palantir. A McCarthy vai usar a Artificial Intelligence Platform (AIP) da Palantir para criar um sistema operacional de IA conectado que traz mais de 160 anos de expertise de construção diretamente para dentro dos fluxos de trabalho das equipes, do design inicial à execução no campo. O ponto que interessa a você não é o tamanho do cheque. É o que eles decidiram conectar.

O centro do acordo é uma ferramenta chamada Pulse. A iniciativa inclui uma suíte de operações de IA chamada Pulse, que fornece insights de projeto em tempo real e apoio à decisão, conectando fluxos de trabalho de orçamento, licitação, logística, controle de qualidade e planejamento de equipamentos. Traduzindo para o canteiro: o mesmo dado que hoje mora em oito lugares diferentes — planilha do orçamentista, contrato no jurídico, diário de obra no WhatsApp do mestre — passa a viver num lugar só, e a IA lê tudo junto.

Como funciona a técnica por trás

A palavra-chave é "ontologia" — e vale entender, porque é o mecanismo que separa IA que funciona de chatbot enfeitado. Uma ontologia, no sentido da Palantir, é um mapa organizado de conceitos e das regras que mostram como as informações se relacionam, de modo que sistemas e pessoas diferentes entendam a mesma coisa do mesmo jeito. Na prática: você define que "chamado", "unidade", "empreendimento", "medição" e "aditivo de contrato" são objetos, e diz como eles se ligam. A IA passa a raciocinar sobre esses objetos, não sobre texto solto.

Por isso a McCarthy modelou o conhecimento dela dentro da ontologia. Construído sobre o AIP, com a expertise e os fluxos de trabalho de construção da McCarthy modelados na ontologia da Palantir, o Pulse ajuda superintendentes, gerentes de projeto e operadores de campo a avaliar opções, antecipar restrições e tomar decisões mais rápidas em obras ativas. O AIP, por sua vez, é a camada generativa: uma plataforma de IA generativa que fornece conexão segura a LLMs de terceiros, uma cadeia de ferramentas para construir agentes e automações de IA, e um arcabouço de avaliação para governar fluxos de IA em produção. Ou seja: o modelo de linguagem só age depois de plugado nos seus dados reais e nas suas regras.

Um caso coreano deixa o mecanismo ainda mais claro, porque tem histórico. A DL E&C adotou a plataforma Foundry da Palantir em 2022 e desde então construiu o que chama de "ecossistema Flywheel", conectando dados de design, construção e manutenção numa única camada de decisão — mais de 87 anos de dados acumulados sobre custos, qualidade, segurança e design agora alimentam o planejamento de projeto e as reuniões de decisão ao vivo. E o detalhe que todo gestor deveria copiar: as instruções de trabalho geradas durante a obra populam automaticamente os registros de planejamento, de modo que aditivos e eventos de risco do passado aparecem proativamente quando novos projetos são orçados. É o retrabalho de ontem virando alerta de hoje, sem ninguém digitar nada.

"Como superintendente, essa parceria me permite focar no que mais importa para nossos clientes e equipes, em vez de ficar soterrado em e-mails, documentos e dados. Ao cortar o ruído e identificar o que é mais crítico, consigo dedicar mais atenção a entregar resultados excepcionais."

— Dave Evans, Superintendente Sênior da McCarthy

Como aplicar na sua empresa

Você não precisa de contrato milionário nem da Palantir para capturar o mesmo princípio. O que faz a coisa funcionar é a base de dados unificada — não o modelo de IA. Comece pequeno, num empreendimento só:

  1. Mapeie onde cada dado vive hoje. Liste, por obra: orçamento (planilha ou ERP tipo Sienge/Sienge Plataforma), contrato e aditivos (jurídico), diário e medições de campo (app de obra tipo Autodesk Construction Cloud, Procore ou Buildin), chamados de pós-obra (planilha ou plataforma tipo FastBuilt). Anote o formato de cada um. Esse inventário é o pré-requisito — se seus dados históricos estão em silos ou desestruturados, esse é o problema a resolver antes que a IA entregue valor de loop de feedback.
  2. Padronize os nomes dos objetos. Antes de qualquer IA, defina um vocabulário único: o que é "unidade", "empreendimento", "medição", "aditivo". Se o orçamentista chama de "apto 302" e o pós-obra de "unidade 302-B", nenhuma IA vai cruzar. Isso é sua ontologia caseira, feita numa planilha de dicionário de dados.
  3. Centralize num só lugar consultável. Exporte esses dados para uma base única — pode ser um data warehouse simples, o próprio ERP com módulos integrados, ou até uma planilha-mestra bem estruturada para começar. O objetivo é ter tudo da mesma obra numa fonte só.
  4. Só então plugue a IA — com uma pergunta de negócio real. Use uma ferramenta que leia seus dados em linguagem natural (Copilot sobre seu ERP, um agente via API do Claude/GPT conectado à sua base, ou o assistente do próprio Sienge/Procore) e comece por UMA dor mensurável: "quais aditivos deste tipo de obra costumam estourar prazo?" ou "quais chamados de pós-obra se repetem por patologia construtiva?". Casos típicos: acesso em linguagem natural aos dados operacionais, detecção preditiva de risco de estouro de custo e atraso de cronograma, e roteamento automático de aprovações e exceções.
  5. Feche o loop. Faça o que a DL E&C faz: cada aprendizado de obra (aditivo, retrabalho, atraso) volta para a base e passa a alertar o próximo orçamento. Sem esse retorno, você tem relatório bonito, não inteligência.

O que muda na sua operação é concreto: o orçamentista para de repetir o erro do empreendimento anterior porque o sistema o avisa; o gestor de campo decide na hora em vez de esperar a reunião de sexta; e o conhecimento deixa de sair pela porta quando um superintendente sênior se aposenta. Vale registrar o contexto de realismo: a adoção de IA no ambiente construído ainda é fina — só 12% dos executivos do setor de construção relatam uso regular de IA em processos específicos, e apenas 1% a integraram plenamente na organização. Isso é oportunidade, não desculpa.

A lição da McCarthy e da DL E&C não é "compre Palantir". É que o valor mora na base de dados unificada e nas regras que ligam seus objetos — a IA é a camada de cima. Comece hoje pelo passo 1: abra uma planilha e mapeie onde vivem os dados de um único empreendimento seu. Esse inventário, feito nesta semana, é literalmente o que separa a sua construtora dos 88% que ainda não saíram do piloto.