Limite cognitivo no cockpit: até onde o piloto consegue ir na decolagem ou aproximação?

Por Comandante Bassani - ATPL/B-727/DC-10/B-767 - Ex-Inspetor de Acidentes Aéreos SIA PT - www.personalflyer.com.br/ - captbassani@gmail.com - Fev/2026

Imagem - instrução de dois copilotos em simulador - IA

A operação de aeronaves de médio e grande porte em decolagem e aproximação coloca o cérebro do piloto muito próximo do seu limite cognitivo prático, mesmo em ambientes com automação avançada. Estudos recentes em simulador Airbus A320 mostram que pouso, seguido de decolagem, são as fases com maior carga de trabalho mental, maior supressão de variabilidade da frequência cardíaca (HRV – Heart Rate Variability) e piores escores de desempenho, enquanto o cruzeiro apresenta recuperação fisiológica e melhor tomada de decisão. Em termos simples: é justamente quando mais precisamos de julgamento fino e consciência situacional ampla que o sistema cognitivo está mais pressionado.

Clássicos estudos da NASA e de pesquisadores ligados à Royal Aeronautical Society indicam que, à medida que o somatório de tarefas se aproxima da capacidade máxima, o desempenho se mantém estável por algum tempo, mas depois degrada de forma abrupta, com aumento de erros de omissão, estreitamento de atenção e perda de monitorização. Pesquisas utilizando tarefas secundárias de tempo de reação e cenários com níveis crescentes de automação mostram que, em condições de alta carga, o piloto passa a “largar” tarefas periféricas (leitura de instrumentos secundários, comunicações, checks) para tentar preservar o controle básico da trajetória. Em cockpit altamente automatizado, quando a automação não é intuitiva, isso se agrava: a própria gestão de múltiplos modos passa a consumir recursos cognitivos significativos.

Trabalhos recentes com HRV e EEG (Electroencephalogram / Electroencephalography – eletroencefalograma / eletroencefalografia) e modelos de machine learning em pilotos civis e militares reforçam que existe um patamar de carga em que a capacidade de integrar múltiplas fontes de informação se rompe. Estudos com padrão de tráfego de aeronaves demonstram que o pouso exige a maior densidade de processamento de informação como ajuste simultâneo de razão de descida, alinhamento de eixo, gestão de energia, monitorização de parâmetros, preparação para arremetida entre outros e que, nessa fase, a HRV é mais suprimida e o desempenho médio cai. Em paralelo, pesquisas da FAA/NASA com jatos executivos (Citation Mustang) mostram que, em eventos de alta carga sob IFR, erros como violações de velocidade/altitude e readbacks incorretos tornam‑se frequentes quando se adiciona apenas mais uma tarefa crítica àquilo que já é exigido para voar, navegar, comunicar e gerir a automação.

Do ponto de vista de projeto de cabine e SOP (Standard Operating Procedures) para a linha aérea, a mensagem é clara: o “limite” não é um número fixo de sistemas ou checklists, mas o ponto em que a soma de tarefas simultâneas impede três funções centrais — manter consciência situacional global, priorizar corretamente atitudes e executar com qualidade mínima. Por isso, órgãos e grupos de pesquisa recomendam desenho de automação que realmente reduza, e não aumente, a carga cognitiva em fases críticas; padronização agressiva de tarefas de aproximação e decolagem; e uso de técnicas de “pausa tática” (time‑outs, cross‑checks formais, verbalização de opções) para criar janelas deliberadas de reavaliação. Adicionalmente, estudos recentes apontam para soluções de monitorização em tempo real (HRV, eye‑tracking, sinais fisiológicos) capazes de alimentar automação adaptativa, modulando alertas e prioridades quando o piloto se aproxima desse teto cognitivo.

Para o comandante e o copiloto de aeronaves de médio e grande porte, isso se traduz em duas responsabilidades complementares: operar a aeronave dentro dos limites publicados e operar a própria capacidade cognitiva dentro de limites realistas. Na prática, isso significa proteger conscientemente a decolagem e a aproximação de tarefas não essenciais, gerir a automação de forma estratégica, usar o CRM para distribuir carga e aceitar que, acima de certo nível de complexidade, simplificar o plano (go‑around, vetor ou espera) é, muitas vezes, a decisão mais profissional.

Bons voos!

Comandante Luiz Bassani

Fontes

• NASA – “Pilot Workload and Fatigue”.​

• Kantowitz et al. – “Pilot Workload and Flight Deck Automation”, Royal Aeronautical Society / SAE.

• Norman, S. – “Flight Deck Automation: Promises and Realities”, NASA.​

• Zhang et al. – “Pilot mental workload analysis in the A320 traffic pattern based on HRV and machine learning”.

• Estudos sobre carga cognitiva objetiva em pilotos (EEG, HRV, ML).

• Burian et al. – “Single-Pilot Workload Management in Entry-Level Jets”, FAA / NASA Flight Cognition Lab.

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