Desbloqueando a IA para EHS

Escolha a ferramenta certa, aumente a conformidade e transforme a segurança no local de trabalho

Sente-se pressionado a incorporar inteligência artificial (IA) no seu programa de meio ambiente, saúde e segurança (EHS)? Não sabe como usá-la de forma eficaz ou se sente sobrecarregado com a grande quantidade de ferramentas de IA disponíveis? 

Você não está sozinho. A Relatório McKinsey de 2025 descobriu que, embora 92% das empresas planejem aumentar os investimentos em IA, apenas 1% se sente confiante na implantação dessa tecnologia. As barreiras mais comuns à adoção incluem a crença de que a IA é difícil de instalar e usar, invade a privacidade dos funcionários e substitui a supervisão humana.

Este artigo irá orientá-lo sobre como começar a usar a IA em seu programa de segurança, abrangendo tudo, desde a compreensão dos diferentes tipos de IA até aplicações práticas e considerações importantes para a adoção. A IA pode ajudá-lo a economizar tempo, descobrir novos insights, melhorar o desempenho e reduzir riscos. Com mais de uma década de experiência no gerenciamento de dados de segurança, a Blackline Safety pode fornecer orientações práticas sobre como aproveitar os benefícios da IA de forma mais eficaz.

O que discutimos quando falamos sobre IA

Em termos gerais, existem dois tipos de IA com enorme potencial para a saúde e a segurança:

1. O aprendizado de máquina (ML) permite que os computadores aprendam com os dados e tomem decisões ou façam previsões sem serem explicitamente programados. Em outras palavras, em vez de seguir regras pré-escritas, os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados em um processo iterativo para encontrar padrões nos dados e usar esses padrões para fazer previsões ou tomar decisões futuras.

Aplicações práticas:

• Analise grandes quantidades de dados (como dados de sensores, fatores ambientais e ações dos trabalhadores) para descobrir as causas principais de acidentes ou quase acidentes.
• Acompanhe e registre os dados associados a acidentes de trabalho e preveja quais atividades são indicadoras de acidentes.
  
  

2. A IA generativa (Gen AI) cria novos conteúdos, como texto, imagens ou até vídeos, aprendendo padrões a partir de dados existentes. Ela vai além da simples análise ou reconhecimento de dados, gerando resultados totalmente novos que se assemelham aos dados de entrada, mas são originais. Exemplos de aplicações de IA generativa incluem chatbots, geradores de texto para imagem e ferramentas de criação de vídeo baseadas em IA.

Aplicações práticas:

• Crie listas de verificação de conformidade ou Procedimentos Operacionais Padrão (SOPs) com base nas regulamentações do setor ou, inversamente, compare os SOPs com as regulamentações atuais ou novas e identifique quaisquer lacunas.
• Analise dados históricos de segurança para prever cenários de alto risco.
• Desenvolva materiais de treinamento interativos, como questionários e roteiros de vídeo.

5 responsabilidades de EHS preparadas para a revolução da IA  

A IA pode ser um divisor de águas na área de saúde e segurança. Seja automatizando tarefas, prevendo riscos, melhorando a conformidade ou aprimorando o treinamento, aqui estão algumas responsabilidades detalhadas que podem ser transformadas com as ferramentas de IA certas:

Pontos críticos típicos da equipe de EHS:

• Manter-se atualizado sobre as novas regulamentações e normas em evolução e implementar as mudanças necessárias para garantir a conformidade.
• Preparar e enviar relatórios de conformidade às agências reguladoras.
  
  

Como a IA ajuda:

• Gere resumos personalizados de documentos jurídicos e regulatórios complexos específicos para o seu setor.
• Elabore listas de verificação de conformidade e procedimentos operacionais padrão (SOPs).
• Responda a perguntas sobre regulamentos específicos em um formato coloquial.
  
  

Exemplos de ferramentas:

• O ChatGPT, o Microsoft Copilot ou o Google Gemini podem consultar regulamentos e criar SOPs.
• Harvey é uma ferramenta de IA projetada para auxiliar em tarefas complexas nas áreas jurídica, regulatória e tributária. Ela pode ser uma ferramenta valiosa para profissionais que precisam lidar com cenários jurídicos e regulatórios complexos em jurisdições específicas.

Pontos críticos típicos da equipe de EHS:

• Realizar avaliações de risco e recomendar controles para mitigar os riscos identificados.
• Desenvolver, implementar e monitorar sistemas de gestão de segurança.
  
  

Como a IA ajuda:

• Analise dados históricos de segurança para prever cenários de alto risco.
• Analise os dados dos dispositivos IoT (por exemplo, monitores de gás conectados à nuvem para trabalhadores isolados) e identifique padrões a partir de eventos envolvendo trabalhadores isolados, quedas, exposições a gases ou dados biométricos (frequência cardíaca, índice de calor).
• Encontre relações agrupando e analisando as tendências dos dados do seu software de gerenciamento de segurança.
  
  

Exemplos de ferramentas:

• DataRobot e H2O.ai são plataformas de IA que podem automatizar insights e analisar dados históricos de segurança (como incidentes, quase acidentes e auditorias de segurança) para identificar padrões e prever riscos potenciais antes que eles ocorram. Essa análise pode ajudar as organizações a prevenir acidentes, abordando proativamente os perigos.

Pontos críticos típicos da equipe de EHS:

• Oferecer treinamento sobre protocolos de segurança, procedimentos de emergência e uso adequado dos equipamentos.
• Educar as equipes sobre o manuseio e descarte de materiais perigosos.

Como a IA ajuda:

• Desenvolva materiais de treinamento interativos, questionários e roteiros de vídeo.
• Crie módulos de aprendizagem personalizados, adaptados a funções ou riscos específicos.
• Simule cenários de acidentes em ambientes virtuais usando conteúdo gerado por IA.

Exemplos de ferramentas:

• O Pictory.ai pode transformar materiais de treinamento baseados em texto em conteúdo de vídeo envolvente.
• A Docebo pode personalizar o conteúdo para os usuários, recomendar cursos com base no desempenho e nas preferências e analisar dados de aprendizagem para melhorar os programas de treinamento.
• O NotebookLM pode transformar texto colado em um podcast em estilo coloquial para aqueles que preferem aprender de forma auditiva. Confira o que ele fez com este blog abaixo:

Pontos críticos típicos da equipe de EHS:

• Criação e atualização de políticas de segurança, saúde e meio ambiente no local de trabalho.
• Comunicar as políticas em todos os níveis da organização e garantir o cumprimento das mesmas.
  
  

Como a IA ajuda:

• Elabore políticas adaptadas às necessidades organizacionais e aos requisitos legais.
• Sugira as melhores práticas analisando as tendências e os padrões de referência do setor.
• Analise e refine as políticas existentes usando feedback e análises.
  
  

Exemplos de ferramentas:

• Jasper pode redigir documentos de política abrangentes.
• O Canva Docs pode ajudar na elaboração e no design de modelos de políticas.

Pontos críticos típicos da equipe de EHS:

• Coleta e análise de dados sobre incidentes no local de trabalho, impactos ambientais e conformidade com normas de segurança.
• Aproveitando os insights dos dados para melhorar os programas de EHS e demonstrar o progresso às partes interessadas.
  
  

Como a IA ajuda:

• Automatize a geração de relatórios a partir de dados brutos de EHS.
• Resuma as principais conclusões e tendências a partir dos dados de segurança ou conformidade.
• Gerar relatórios visuais (tabelas, gráficos) para apresentações e reuniões com as partes interessadas.
  
  

Exemplos de ferramentas:

• O Amazon Q é um assistente GenAI versátil. O Amazon Q para QuickSight pode ser usado para criar relatórios e painéis ad hoc com tecnologia Gen AI. O Amazon Q para Empresas pode ser usado em toda a sua organização para responder a perguntas e resumir informações.
• O Tableau GPT pode gerar automaticamente insights a partir do seu conjunto de dados, analisando os dados e fornecendo resumos, tendências e conclusões importantes que poderiam passar despercebidas em uma análise manual.
  
  

LEIA A PARTE DOIS: Três considerações importantes para líderes de EHS ao adotar ferramentas de IA

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