Sessão de Perguntas e Respostas com Natasha Porter, Diretora de Atendimento ao Cliente da Benchmark Gensuite
A inteligência artificial (IA) está transformando o mundo da segurança e saúde no trabalho. Natasha Porter, Diretora de Atendimento ao Cliente da Benchmark Gensuite, discute como as ferramentas de IA podem ajudar os profissionais de segurança a reduzir riscos, aprimorar processos e prevenir acidentes em seus locais de trabalho.
PSJ: De que maneiras a IA pode ajudar os profissionais de segurança a reduzir riscos e mitigar perigos no local de trabalho?
Natasha: Uma das principais funcionalidades da IA é a capacidade de analisar grandes volumes de dados de segurança em tempo real e identificar padrões de riscos potenciais antes que um incidente ocorra. A IA realmente pode aprimorar a avaliação de riscos e automatizar inspeções, fornecendo insights preditivos para prevenir acidentes. Isso pode ser feito de diversas maneiras. Como profissional de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) há muitos anos, trabalhei com mais de 80 instalações em todo o mundo, cada uma com seu próprio perfil operacional e requisitos regulatórios locais. Havia uma enorme quantidade de fluxos de dados, com informações provenientes tanto de indicadores antecedentes quanto consequentes, que gerenciávamos como um todo. Gostaria de ter uma máquina do tempo para voltar e aplicar a tecnologia de IA naquela época, pois o tempo gasto para analisar e processar manualmente os dados e gerar insights era imenso e demorado. Acredito que é aí que a IA pode agregar valor significativo aos líderes de saúde e segurança, permitindo que as equipes coloquem esses insights em prática no chão de fábrica, em vez de perderem tempo tentando decifrar esses insights e tendências em seus conjuntos de dados.
Aprimorando a segurança com IA
- Utilize IA para detecção proativa de riscos. Alimente ferramentas de IA com indicadores de segurança existentes, tanto preditivos quanto reativos, para identificar padrões e perigos emergentes antes que incidentes ocorram.
- Automatize inspeções e avaliações de risco. Implante IA para otimizar auditorias de rotina e gerar insights preditivos, permitindo que os líderes de segurança dediquem mais tempo em campo, agindo com base nas descobertas.
- Aplique visão computacional para identificar riscos em tempo real. Utilize digitalização de vídeo ou imagem estática para sinalizar condições e comportamentos inseguros (por exemplo, excesso de velocidade de empilhadeiras, operações de levantamento incorretas) e acompanhe os perfis de risco ao longo do tempo.
- Amplie as avaliações ergonômicas com tecnologia portátil. Registre as tarefas de trabalho em um smartphone e use IA para realizar uma avaliação ergonômica detalhada.
- Use IA para detectar precursores de PSIF e gerar ações. Execute IA em registros de lesões, preocupações e eventos para identificar precursores de PSIF e, em seguida, use resumos generativos de IA para priorizar fatores causais e medidas de mitigação.
- Implemente os projetos-piloto de forma responsável e adote uma abordagem de "confiar, mas verificar". Garanta que as ferramentas sejam treinadas com dados relevantes e de alta qualidade, trate a privacidade e a ética de forma transparente, envolva os funcionários nos testes e considere os resultados como um apoio à decisão — e não como um substituto — para o julgamento humano.
PSJ: Que tipo de informação as ferramentas de IA podem fornecer para melhorar a tomada de decisões e ajudar os profissionais de segurança a compreender o desempenho do seu sistema de gestão de segurança?
Natasha: As ferramentas de IA oferecem análises em tempo real de diferentes aspectos do trabalho, como condições do local de trabalho, monitoramento da conformidade geral, desempenho de equipamentos ou comportamentos dos trabalhadores ao executar determinadas operações e tarefas. Há exemplos relacionados à visão computacional, em que um usuário pode gravar e analisar uma cena em vídeo e identificar riscos específicos. Esses riscos podem incluir o excesso de velocidade de empilhadeiras ou o içamento de cargas realizado de forma inadequada em locais com perigo. O objetivo é determinar quais perfis de risco estão presentes nas operações de uma empresa, como eles mudam ao longo do tempo e como agir para reduzir ou eliminar esses riscos. É exatamente isso que todo profissional busca: como fazer da maneira mais eficiente e eficaz em diferentes locais e operações, e acredito que a IA pode ser uma excelente ferramenta para isso.
PSJ: Por favor, fale sobre visão computacional e outros exemplos que podem ser usados em canteiros de obras.
Natasha: Temos experiência prática em alguns exemplos na área da ergonomia. Existem empresas que fazem um trabalho fantástico ao utilizar IA para capturar vídeos de trabalhadores executando tarefas e realizar avaliações ergonômicas detalhadas, além de atribuir pontuações a essas avaliações. Eu mesmo fiz um treinamento em ergonomia e sei que é muita coisa para aprender e entender. A proficiência em avaliações ergonômicas é adquirida com a prática, e a tecnologia de IA nessa área permite que os profissionais de segurança essencialmente pulem uma etapa, deixando que a tecnologia faça o trabalho pesado de processar as avaliações. Isso democratiza o acesso às avaliações ergonômicas, tornando-as acessíveis a mais pessoas. Um smartphone ou outro dispositivo portátil pode capturar o trabalho sendo realizado em tempo real, e a IA faz o resto. Também dedicamos algum tempo, junto com nossa comunidade de assinantes, à criação de uma solução de IA para incidentes potencialmente graves e fatais (PSIFs) e à identificação de precursores. Essa solução utiliza todos os dados e informações provenientes de diversas fontes e explora se a IA consegue analisar esses diferentes registros de dados e determinar se há elementos suficientes, dentro do contexto da descrição, para indicar a presença de um PSIF ou de um risco precursor. Tudo isso é feito em tempo real. A IA processa esses dados e fornece ao líder empresarial um relatório sobre os riscos relevantes que estão em alta em seus negócios. Em seguida, a IA generativa pode gerar um resumo dos fatores causais e recomendações para mitigação. Isso envolve a análise de milhares de registros de dados, a consolidação deles, a identificação de riscos precursores e a criação de um relatório com as causas e as ações necessárias para mitigar ou eliminar esses riscos.
PSJ: Como essas ferramentas podem ajudar os profissionais de segurança a aprimorar o treinamento?
Natasha: Continuando com o exemplo da tecnologia de IA ergonômica, fizemos uma parceria direta com uma empresa de IA que realizava as avaliações em campo. O funcionário visualizava a avaliação e solicitava uma explicação detalhada do processo, que a IA executava quadro a quadro enquanto o trabalhador realizava suas tarefas. Ela mostrava onde os riscos eram maiores e menores. No momento da avaliação, o funcionário recebia feedback em tempo real. Por exemplo, se a extensão do movimento de alcance em uma determinada tarefa pudesse ser reduzida, o risco para os ombros, parte superior das costas e braços do trabalhador também seria reduzido. No âmbito da visão computacional, a capacidade de visualizar instantâneos em tempo real — sejam imagens estáticas ou o próprio vídeo — de onde os riscos estão presentes é excelente para o treinamento. Além disso, o PSIF (Índice de Fator de Segurança e Desempenho) e o risco precursor são usados para fundamentar as explicações sobre por que um determinado relato de preocupação ou caso de lesão é classificado como PSIF. A tecnologia de IA utiliza 100,000 conjuntos de dados públicos fornecidos pela OSHA (Administração de Segurança e Saúde Ocupacional) e estabelece uma conexão entre a preocupação ou lesão relatada pelo funcionário e um PSIF ou precursor.
“A privacidade dos trabalhadores, a transparência e o uso ético da IA precisam ser considerados e abordados em qualquer tipo de projeto-piloto baseado em IA que esteja sendo explorado.”
PSJ: O que os profissionais de segurança devem saber antes de usar essa tecnologia para garantir que ela seja usada de forma eficaz?
Natasha: Normalmente, compartilho três dicas principais. Em primeiro lugar, a IA deve complementar — e não substituir — o julgamento humano. Todas essas diferentes tecnologias de IA aumentam e permitem que os profissionais de segurança tenham um impacto muito maior, pois conseguem obter informações mais rapidamente ou processar dados com maior agilidade. A ideia é ajudar o líder a atingir seu objetivo final com mais eficácia. Não se trata de substituir o julgamento humano. A ferramenta chega à resposta mais rapidamente e, então, o usuário precisa avaliar se a resposta faz sentido com base em seu próprio julgamento. Outro ponto importante para os profissionais de segurança é garantir que os modelos utilizados sejam treinados com dados relevantes e de alta qualidade. A privacidade dos trabalhadores, a transparência e o uso ético da IA precisam ser considerados e abordados em qualquer projeto piloto baseado em IA que esteja sendo explorado. Envolver os funcionários no processo de seleção ou execução de testes de tecnologia de IA também é fundamental. Isso proporciona transparência e também os motiva. Em quase todos os casos que conheço, ao realizar uma avaliação ergonômica, os funcionários ficam muito entusiasmados em poder ver o que a avaliação está buscando, qual feedback ela está fornecendo e o que pode ser feito para melhorar o ambiente de trabalho e as operações, prevenindo lesões ergonômicas. Isso é realmente poderoso. A última dica que sempre compartilho é lembrar que a IA não é perfeita. Isso pode mudar nos próximos anos, mas, no momento, a IA é uma ferramenta poderosa na qual os usuários precisam confiar, mas também verificar. É como ter um especialista sênior com doutorado em EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente). Ele fornece uma resposta ou conjunto de soluções que devem ser avaliadas por um profissional antes de prosseguir. A mesma abordagem é necessária com a IA.
PSJ: Que informações os profissionais de segurança devem fornecer à IA para obter os melhores resultados?
Natasha: A IA prospera com dados de boa qualidade. Na área de EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente), ouço há anos que isso é um desafio porque dados de boa qualidade não estão sendo obtidos. Isso depende muito do que significa "boa qualidade" para cada indivíduo. A definição de uma descrição de lesão de boa qualidade pode ser muito diferente para uma pessoa e para outra.
PSJ: Como os profissionais de segurança podem dar o primeiro passo para implementar a IA em seu trabalho?
Natasha: A IA é e continuará sendo parte integrante de tudo o que fazemos. Por exemplo, abra o Google e faça uma pesquisa. O Google tem uma visão geral de IA integrada diretamente nas páginas de pesquisa. O poder disso reside em consolidar e condensar todas as informações dos links individuais que o Google originalmente forneceria. Ele oferece um resumo executivo e links para recursos que o complementam. Isso dá uma ideia de como funciona, do valor e da economia de tempo que proporciona. Sempre incentivo as pessoas que consideram aplicar IA especificamente em EHS (Saúde, Segurança e Meio Ambiente) a pensarem no seu maior problema ou necessidade na organização e focarem nisso primeiro. Se a ergonomia é um problema, explore soluções como 3motionAI ou Ergo Evaluator. Se a identificação consistente de Fatores de Impacto de Segurança (SIFs) e seus precursores é crítica para o seu negócio, considere um consultor de IA para PSIF ou PSI. Existem muitas opções diferentes, mas a escolha deve agregar valor imediato e estar relacionada a algo que represente um desafio real na organização do usuário. Assim que definirem uma tecnologia de IA para dar suporte a essa área, incentivo os profissionais de segurança a realizarem provas de conceito e a envolverem os funcionários nesse processo para que compreendam melhor a tecnologia de IA, se familiarizem com ela, a utilizem e obtenham valor. Dessa forma, eles poderão se tornar defensores e porta-vozes dessa solução à medida que ela for implementada de forma mais ampla em toda a empresa.
“As ferramentas de IA oferecem análises em tempo real de diferentes aspectos do trabalho, como condições do local de trabalho, acompanhamento da conformidade geral, desempenho do equipamento ou comportamentos que os trabalhadores apresentam ao executar determinadas operações e tarefas.”
PSJ: Como os profissionais de segurança podem determinar a quantidade de dados necessária para obter resultados úteis da IA?
Natasha: A IA só pode fazer algo se lhe for fornecido algo. Se a ergonomia é o ponto crítico e uma empresa utiliza IA para filmar e analisar tarefas de trabalho e identificar riscos ergonômicos, quanto mais avaliações forem feitas com essa tecnologia, mais ampla será a perspectiva sobre os riscos ergonômicos em uma ou várias unidades da empresa. Nesse caso, tudo se resume a conduzir as avaliações usando IA. Na maioria das vezes, as pessoas não partem de uma biblioteca de vídeos. Provavelmente, já realizaram avaliações anteriores usando caneta e papel ou um método similar. Eu diria que a visão computacional funciona da mesma forma. Para entender bem os riscos relacionados a empilhadeiras ou usar visão computacional, o usuário acessará qualquer tipo de tecnologia de videovigilância existente na instalação para obter essas informações. Por outro lado, por exemplo, algo como PSIFs (Índices de Segurança e Prevenção de Acidentes) e seus precursores dependerá dos dados disponíveis sobre lesões, preocupações e eventos. Trabalhamos com uma empresa que tem, em média, de 3,000 a 4,000 ocorrências, lesões e eventos por ano, e com outra que possui 120,000 registros de dados nessas três áreas anualmente. Ambas as empresas podem utilizar a tecnologia de IA para obter valor e insights. Uma pessoa só consegue processar um número limitado de registros para identificar tendências. Com a IA, esse número pode ser multiplicado significativamente, mantendo os insights. Sugiro começar com os dados já existentes. Pode ser possível identificar casos em que o que os profissionais de segurança observam em campo representa certos riscos, enquanto o que é observado nos dados representa outra coisa. Então, a questão é: por que há essa discrepância? É falta de dados e informações, ou a IA pode estar apontando outros aspectos que precisam ser considerados na gestão de riscos? Ou pode ser uma combinação dos dois? Não é necessário ter todos os dados para começar. Se tudo o que estiver disponível forem os dados TRIR, por exemplo, comece por aí e incorpore os outros conjuntos de dados provenientes de visão computacional ou outras fontes. Com base no maior desafio, no principal ponto problemático e no objetivo, comece com os dados disponíveis e determine quais conjuntos de dados precisam ser coletados e como combiná-los para obter o resultado final.
PSJ: Gostaria de acrescentar mais alguma coisa sobre como os profissionais de segurança podem usar a IA no ambiente de trabalho?
Natasha: Se você ainda não começou, por favor, comece. Isso veio para ficar. A velocidade com que essa tecnologia está se transformando ao nosso redor, até mesmo nas coisas mais simples do nosso dia a dia, é exponencial. Eu encorajo todos que nunca trabalharam com IA a pesquisarem no Google e darem uma olhada nos resultados da visão geral de IA. Esse é o primeiro passo; não poderia ser mais fácil. Outra coisa que quero mencionar é a IA agente. A IA generativa se concentra em coletar grandes quantidades de dados e fornecer resumos concisos de informações e insights. A IA agente leva isso a um novo patamar. Em processos com 10 etapas diferentes, um agente de IA pode executar todas as 10 etapas e criar o resultado final que um humano revisa, analisa e utiliza. Mas para chegar a esse ponto, é necessário começar a usar alguns pequenos componentes de IA. O aspecto agente, ou "agente", geralmente é uma combinação de pequenos mecanismos de IA interconectados. Estou muito animado para ver aonde isso vai nos levar.
Natasha Porter, MSE, é diretora de atendimento ao cliente da Benchmark Gensuite. Ela possui mestrado em engenharia com especialização em Gestão Ambiental e Economia, além de bacharelado em Engenharia Civil pela Universidade Johns Hopkins.
Publicação de origem: ASSP. (Março de 2026). IA para redução de riscos: Perguntas e respostas com Natasha Porter, diretora de atendimento ao cliente da Benchmark Gensuite. Professional Safety, 71(3), 32-34.
