Além do projeto piloto de IA: quais são as principais prioridades dos programas de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) atualmente?
AI A IA está se tornando parte integrante das discussões sobre Meio Ambiente, Saúde e Segurança (EHS), Qualidade, Sustentabilidade e Operações. Para muitas organizações, a questão não é mais se a IA deve ser explorada. A questão mais importante é onde a IA pode gerar valor prático, como as equipes podem adotá-la de forma responsável e o que precisa mudar para que ela se torne parte da maneira como o trabalho é planejado, gerenciado e aprimorado.
Esse foi o foco do painel de discussão do Europe IMPACT, "IA, Habilitação Digital e o que os principais programas estão priorizando agora". A sessão foi moderada por Doug Martin, Vice-Presidente Sênior de Atendimento e Implementação de Assinantes da Benchmark Gensuite.
O painel contou com a participação de JJ Van Der Bij, Vice-Presidente Sênior de Meio Ambiente, Segurança, Saúde e Qualidade da Tate & Lyle; Remy Wierenga, Diretor Global de Segurança da Refresco; Nathalie Ruelle, Diretora Global de Qualidade e Sustentabilidade da HB Fuller; Chris Masters, Diretor Sênior Global de Meio Ambiente, Saúde e Segurança da Tropicana; Mandar Phadke, Vice-Presidente e Chefe de Saúde, Segurança e Bem-Estar da Ericsson; e R Mukund, Fundador e CEO da Benchmark Gensuite.
A discussão abordou casos práticos de uso de IA, considerações sobre a adoção, qualidade de dados, engajamento da linha de frente, uso responsável de IA e o futuro do trabalho de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) digitalmente habilitado. Também mostrou como a IA pode apoiar a eficiência hoje, ao mesmo tempo que ajuda as equipes a se prepararem para uma gestão de riscos mais conectada no futuro.
A adoção da IA está passando da fase de exploração para casos de uso práticos.
A adoção de IA apresentou variações entre as organizações representadas no painel. Algumas equipes ainda estão testando casos de uso iniciais, enquanto outras já estão aplicando uma mentalidade de IA em todos os processos de negócios.
Remy, da Refresco, compartilhou como sua equipe está usando ferramentas com suporte de IA para transcrição, resumos de investigação de incidentes, avaliações ergonômicas e sistemas de visão para empilhadeiras. Mandar, da Ericsson, descreveu uma abordagem que prioriza a IA, incluindo agentes do dia a dia, inteligência visual para inspeções de locais, planejamento de trabalho com suporte de drones e vídeos de comunicação de incidentes gerados por IA. Nathalie, da HB Fuller, explicou que sua equipe está focando primeiro em dados, especialmente por meio de dados SAP e EQMS, porque as bases de dados são necessárias para que a IA possa ser escalada de forma mais eficaz.
Essa variedade reflete o estágio atual de muitas organizações. Algumas equipes estão comprovando o valor da IA por meio de casos de uso específicos. Outras estão começando a conectar a IA a sistemas corporativos e fluxos de trabalho operacionais. Programas mais consolidados já questionam como a IA pode apoiar o planejamento, a execução, o aprendizado e a tomada de decisões em larga escala.
Para as equipes de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente), o ponto de partida não precisa ser excessivamente complexo. A IA pode começar com aspectos práticos, economia de tempo Os casos de uso se expandem à medida que as equipes ganham confiança, estabelecem processos de revisão responsáveis e melhores conexões de dados.
A qualidade dos dados ainda determina o que a IA pode oferecer.
Um tema surgiu repetidamente durante o painel: a IA só é útil se os dados e o contexto que a sustentam forem adequados.
Nathalie descreveu o foco da HB Fuller em dados como um passo necessário antes de avançar com IA. Para as equipes de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) e Qualidade, isso é importante porque dados confiáveis facilitam a categorização de riscos, o suporte à elaboração de relatórios, a identificação de padrões e tornam os resultados da IA mais úteis.
É aqui que os sistemas digitais conectados se tornam importantes. Quando os dados de incidentes, ações corretivas, avaliações de risco, resultados de auditorias, licenças, eventos de qualidade e outros registros ficam armazenados em ferramentas separadas, a IA tem menos contexto para trabalhar. Quando as informações são estruturadas e conectadas, a IA pode ajudar as equipes a identificar padrões mais rapidamente e agir com mais confiança.
Um conectado Software EHS A plataforma Foundation ajuda as equipes a integrar esses fluxos de trabalho, criando uma base melhor para insights habilitados por IA e uma execução de programas mais consistente. Ela também dá suporte a prioridades adjacentes, desde... Gestão de Sustentabilidade para Qualidade e relatórios operacionaisPorque a IA funciona melhor quando pode obter informações confiáveis de toda a empresa.
Desde economizar tempo até repensar a forma como o trabalho é realizado.
Vários participantes do painel mencionaram a velocidade como um dos primeiros benefícios perceptíveis da IA. Anotações de reuniões, resumos de investigações, análises de licenças e tarefas de elaboração de relatórios que antes levavam horas ou dias agora podem ser aceleradas significativamente.
A conversa também foi além da velocidade. Mandar desafiou as equipes a pensarem além da simples substituição dos processos existentes por versões mais rápidas com suporte de IA. Seu argumento era que a IA não deveria apenas acelerar o trabalho atual, mas também ajudar as equipes a repensarem como o trabalho é planejado, executado e aprimorado.
Essa mudança é importante. Se a IA apenas ajudar as equipes de EHS a concluir tarefas administrativas mais rapidamente, o valor será real, mas limitado. A maior oportunidade reside em liberar tempo para que as equipes possam dedicá-lo mais ao trabalho de campo, compreendendo as operações, apoiando os trabalhadores, facilitando diálogos mais eficazes e prevenindo riscos antes que se agravem.
Remy deu um exemplo prático por meio de equipes de aprendizagem. Ao usar gravação e transcrição com suporte de IA, os facilitadores podem se concentrar na conversa em vez de tentar fazer anotações ao mesmo tempo. O resultado pode ajudar a identificar problemas, resumir decisões e apoiar ações de acompanhamento. Isso melhora tanto a velocidade quanto a qualidade do aprendizado.
Conectando a IA ao risco operacional
À medida que o painel passou de casos de uso atuais para prioridades futuras, a discussão se concentrou mais na gestão de riscos preditiva e conectada.
Mandar descreveu o valor da IA no planejamento do trabalho antes da execução, incluindo o uso de dados de drones e inteligência visual para projetar fluxos de trabalho mais seguros. Ele também mencionou um exemplo futuro em que a IA poderia ajudar a identificar fatores de risco externos, como condições climáticas, antes que as pessoas iniciem trabalhos de maior risco em campo.
É aqui que a IA começa a dar suporte a um modelo de risco operacional mais proativo. Em vez de apenas analisar o que já aconteceu, a IA pode ajudar as equipes a combinar informações de incidentes, licenças, inspeções, condições do local, dados de equipamentos, planejamento de trabalho e sinais externos para entender melhor onde o risco pode estar se acumulando.
O painel também discutiu a necessidade de reunir múltiplos fluxos de dados e aplicar uma lógica mais robusta sobre como a IA apoia a tomada de decisões. Isso é especialmente relevante para organizações que buscam migrar de relatórios reativos para um controle de riscos proativo.
A IA responsável precisa de diretrizes claras e julgamento humano.
À medida que as organizações exploram a IA, o painel também discutiu a necessidade de usá-la de forma responsável. A IA pode proporcionar análises mais rápidas, melhores sugestões e resultados mais consistentes, mas as equipes ainda precisam ter confiança em como as informações são revisadas, interpretadas e aplicadas.
Para as equipes de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente), Qualidade e Operações, isso é especialmente importante quando a IA (Inteligência Artificial) está dando suporte a atividades como investigação de incidentes. avaliação de risco, permissão para trabalhar, gerenciamento de mudançaAnálise de riscos operacionais (HAZOP), ergonomia e planejamento de segurança.
O painel reiterou diversas vezes a importância da supervisão humana. A IA pode resumir, recomendar, classificar, orientar e acelerar, mas os profissionais ainda precisam questionar os resultados, compreender o contexto e tomar decisões com base na realidade do local.
Ferramentas como Genny AI Pode proporcionar insights mais rápidos, mas seu valor ainda depende de dados confiáveis, uso responsável e julgamento humano informado.
A IA está apoiando a evolução do trabalho em EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente).
Um dos pontos mais úteis da discussão focou em como a IA pode apoiar os profissionais de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) à medida que seus programas se tornam mais orientados por dados e conectados digitalmente.
Em vez de posicionar a IA como um substituto para a experiência, o painel se concentrou em como ela pode ajudar as equipes a gastar menos tempo em trabalhos administrativos repetitivos e mais tempo em atividades que exigem julgamento humano, compreensão operacional e forte envolvimento das partes interessadas.
Isso pode incluir o treinamento de líderes, a facilitação de conversas sobre riscos, a compreensão de como o trabalho é realmente realizado, a melhoria do engajamento da linha de frente e o auxílio às operações para que tomem decisões melhores com maior segurança. Diretrizes de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) integradas aos fluxos de trabalho diários..
Nathalie também observou que a IA pode criar novas oportunidades para as equipes, incluindo funções de analista de dados e funções focadas em IA que ajudam as organizações a interpretar informações. gerar relatóriose apoiar a adoção. Mandar falou sobre requalificação profissional, treinamento em IA e integração da IA à estrutura organizacional.
Para as equipes de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente), a oportunidade reside em usar a IA como uma ferramenta prática de apoio, ajudando os profissionais a aplicarem sua experiência de forma mais eficaz em operações complexas, conjuntos de dados crescentes e necessidades de programas em constante evolução.
Seguindo em frente com propósito
A adoção da IA não se resume apenas à escolha de novas tecnologias. Trata-se de decidir onde a IA pode ajudar as equipes a trabalhar de forma mais inteligente, aprender mais rapidamente e reduzir o atrito entre as expectativas de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) e as operações do dia a dia.
Para algumas organizações, o próximo passo pode ser uma prova de conceito focada. Para outras, pode ser a construção de bases de dados mais sólidas, o aprimoramento de processos de revisão responsáveis ou a integração dos resultados da IA aos fluxos de trabalho de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) existentes. Para programas mais consolidados, a prioridade pode ser a transição da velocidade e da automação para a previsão, a prevenção e o aprendizado em toda a empresa.
O julgamento em EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) continua sendo essencial. A IA pode ajudar a tornar esse julgamento mais fácil de aplicar, especialmente quando as equipes gerenciam operações complexas, volumes crescentes de dados e expectativas cada vez maiores por melhor visibilidade.
A oportunidade agora é usar a IA com propósito: apoiar pessoas, fortalecer decisões, reduzir a carga administrativa e ajudar os principais programas a se aproximarem de uma gestão de riscos proativa e integrada.
