A Hoff Analytics mapeou mais de 250 mil movimentações construtivas no Brasil no primeiro trimestre de 2026. O levantamento, que considera obras e reformas em diferentes perfis, integra a base de dados que alimenta a inteligência artificial proprietária da empresa, voltada a apoiar decisões comerciais, operacionais e estratégicas na cadeia da construção civil.

O recorte analisado pela companhia contempla cinco categorias: edificações residenciais, edificações não residenciais, galpões, reformas residenciais e reformas não residenciais. A leitura desses movimentos busca identificar onde há demanda em formação, quais regiões concentram oportunidades e em que fase determinadas necessidades de compra, fornecimento ou contratação tendem a surgir.

O avanço ocorre em um momento em que a construção civil voltou a crescer, mas ainda opera sob pressão de custos, juros elevados e maior necessidade de eficiência. Segundo a Câmara Brasileira da Indústria da Construção (CBIC), a atividade do setor cresceu no primeiro trimestre de 2026, enquanto os custos de materiais e juros altos continuam entre os principais desafios para empresas do segmento.

Para a Hoff, esse cenário aumenta a relevância do uso de dados na tomada de decisão. Em vez de observar apenas registros isolados de obras, a empresa aposta na combinação entre informações públicas, sinais de mercado e inteligência artificial para interpretar movimentações construtivas e transformá-las em insumos comerciais para diferentes agentes da cadeia.

"Uma movimentação construtiva pode representar oportunidades distintas para uma indústria de materiais, um distribuidor, um varejista, uma construtora, uma incorporadora ou uma empresa de serviços. Por isso, a leitura sobre tipo de obra, localização, fase, porte, perfil da demanda e janela de compra torna-se cada vez mais relevante", afirma Wesley, fundador da Hoff.

A base própria da companhia reúne informações coletadas e tratadas a partir de alvarás, licenças, diários oficiais, dados municipais e sinais de mercado mapeados nacionalmente e outros. A partir desse conjunto, a inteligência artificial da Hoff identifica padrões relacionados a obras e reformas em diferentes territórios, estágios e perfis de demanda.

Na prática, a tecnologia pode apoiar decisões em áreas como planejamento comercial, expansão geográfica, definição de mix de produtos, roteirização de equipes, priorização de contas e análise de potencial regional. Para indústrias de materiais, por exemplo, a leitura por fase e localidade pode indicar onde determinadas categorias tendem a ganhar tração. Para distribuidores e varejistas, a análise territorial pode contribuir para decisões de estoque, campanhas, portfólio e rotas comerciais. Já para construtoras e empresas de serviços, os dados podem auxiliar no acompanhamento de fornecedores, movimentações regionais e planejamento de suprimentos.

Segundo Wesley, a diferença está na camada de interpretação aplicada aos dados. Enquanto bases cadastrais indicam a existência formal de uma obra ou registro, a inteligência artificial treinada com dados proprietários busca entender o que aquela movimentação representa para o mercado.

"IA sem contexto setorial corre o risco de entregar respostas genéricas. A construção brasileira tem linguagem própria, diferenças regionais e ciclos de decisão muito específicos. O nosso objetivo é transformar dados dispersos da construção em decisão prática para quem vende, compra, especifica ou planeja", diz.

Em junho, a Hoff Analytics iniciou a abertura de acesso para os primeiros clientes, dentro de uma nova fase de expansão da plataforma. A empresa pretende ampliar o uso da tecnologia por companhias que atuam direta ou indiretamente na cadeia da construção, especialmente aquelas que dependem de inteligência territorial e identificação antecipada de demanda para vender, abastecer ou planejar melhor.