Um experimento visual compartilhado pela arquiteta e artista CG Julie Barroca no LinkedIn acendeu um alerta para o mercado de visualização arquitetônica em 2026. Ao colocar lado a lado um render residencial feito no 3ds Max com Corona Renderer e a mesma imagem “aprimorada” por uma ferramenta de IA, Barroca expôs um problema que algoritmos de pós-produção ainda não conseguiram resolver: a perda da materialidade intencional.
Enquanto a versão da IA entregou uma imagem mais luminosa, polida e comercialmente palatável, ela simplesmente ignorou as decisões técnicas da artista. A textura crua do concreto e a temperatura de cor precisa, calculadas via traçado de raio (ray tracing) no Corona — foram substituídas por padrões estatísticos que a IA considerou “corretos”, mas que contradiziam o projeto original, a intenção.
“Como podemos ver, a IA pode melhorar alguns aspectos da imagem, mas também alterar outros, perder precisão em detalhes e mudar decisões que foram cuidadosamente construídas. Mas por que isso acontece? Porque a IA não entende arquitetura, materialidade ou intenção visual. Ela parte de algo que já existe. E é justamente aí que está o ponto: Artistas podem (e devem) estudar, evoluir e se adaptar às novas ferramentas. Utilizar IA nas pós-produções, de fato, faz diferença. Mas o que eu gostaria de refletir aqui é que: O conhecimento técnico, o olhar e o processo de construção da imagem ainda pertencem a quem as cria.
A nova realidade de mercado
Dados do relatório de 2025 da PwC indicam uma realidade ambígua. Profissionais com competências em IA estão ganhando 56% a mais do que seus colegas. O mercado não está expulsando o artista; ele está pagando caro por quem sabe operar a ferramenta. No entanto, o crescimento de 7,5% em vagas expostas à IA ocorre enquanto o volume total de anúncios cai.
A conclusão é que o mercado exige um profissional híbrido: o “operador crítico”. É aquele que sabe usar a IA para ganhar produtividade, reduzindo horas de Photoshop para segundos, mas que possui o embasamento técnico para dizer “não” à ferramenta quando ela decide suavizar uma textura que deveria ser áspera, por exemplo.
O erro da IA não é técnico, é epistemológico. Ela não sabe que errou porque não sabe o que o artista queria. Nenhum modelo treinado em um conjunto de dados usado no treinamento tem acesso ao briefing do cliente, às decisões tomadas na etapa de composição, à escolha de manter o concreto aparente sem correção de temperatura, porque esse conjunto de intenções não existe nos metadados da imagem. O que a IA lê é resultado; o que o artista carrega é processo. E é exatamente aí que está o diferencial que, por ora, não tem substituto.
O mercado de software de renderização 3D foi avaliado em US$ 2,27 bilhões em 2022 e deve chegar a US$ 9,58 bilhões até 2030, com taxa de crescimento anual de 19,9%, puxado principalmente pelo segmento de arquitetura, engenharia e construção. Ferramentas de IA para pós-produção arquitetônica, como Redraw, Krea e D5 Render, já entregam resultados em segundos com ajuste automático de exposição, colorimetria e textura.
Leandro Nudes, outro artista 3D, reagiu no mesmo post trazendo uma questão central do dia a dia para os profissionais desse segmento:
O problema é explicar isso para quem vai contratar seu serviço e te pagar um preço justo pra isso, quem mais se interessa e gosta de IA é quem na verdade não sabia direito o que estava fazendo, então está mais para muleta do que ferramenta… e é falsa comparação de manual para digital, em ambos vc desenhava ou modelava todos elementos que estão ali, vc sabe o que está lá ou não, a IA não tem nada disso, não tem começo, meio e fim, só o resultado final… no fim o pior é que não vai existir demanda suficiente pra toda essa “produtividade” gerada, claramente que te pague um preço justo por isso
Barroca encerra seu relato afirmando que a ferramenta muda, o conhecimento continua sendo humano.
