Assistente de IA em HSE: como implementar e usar na prática

Inteligência artificial como nova ferramenta do especialista em HSE

A implementação de tecnologias digitais e inteligência artificial (IA) na área de HSE está se tornando não apenas uma tendência, mas uma necessidade para otimizar processos rotineiros. Tatiana Paklinskaya, especialista em HSE da construtora Edelweiss, compartilha sua experiência prática na integração de redes neurais no trabalho diário. Em sua apresentação, ela revela os bastidores da criação de assistentes de IA que ajudam a automatizar o desenvolvimento de instruções e normas para a emissão de equipamentos de proteção individual (EPIs).

Da analogia culinária à compreensão da IA

Para usar as redes neurais de forma eficaz, é importante entender os princípios básicos de seu funcionamento. A palestrante oferece uma metáfora simples: a IA é a ideia de cozinhar sem um humano, o aprendizado de máquina é o método de cozimento (assar, ferver), o aprendizado profundo é uma super panela elétrica (rede neural) e o grande modelo de linguagem (LLM) é a receita e os ingredientes. Os pratos prontos são os familiares ChatGPT, GigaChat e DeepSeek. Entender esses fundamentos ajuda a formular corretamente as solicitações (prompts) e obter o resultado esperado.

Criação de assistentes de IA para tarefas específicas

A apresentação detalha o processo de criação de assistentes de IA especializados. O princípio principal deduzido por Tatiana é: «tarefas diferentes = assistentes diferentes». A tentativa de criar um assistente universal leva a confusão e erros (alucinações) da rede neural.

• Assistente para o desenvolvimento de instruções de HSE: Versões reduzidas de documentos regulatórios (por exemplo, parte do decreto do Ministério do Trabalho nº 772n) e regulamentos locais da empresa são carregados na base de conhecimento. Isso permite que a IA se concentre apenas nas regras necessárias e produza texto estruturado por seções, contornando as limitações no volume de texto gerado.
• Assistente para seleção de normas de EPI: Para o funcionamento correto deste assistente, a palestrante reformulou as tabelas volumosas do decreto nº 767n, reduzindo o número de colunas de nove para quatro. O carregamento de responsabilidades, resultados da avaliação especial das condições de trabalho e equipamentos utilizados permite que o assistente selecione as normas com precisão, restando ao especialista apenas verificar o resultado e fazer edições pontuais.

Essa abordagem reduz o tempo de preparação de um projeto de instrução de vários dias para meia hora, onde a maior parte do tempo é gasta na formatação final do documento.

Limitações das redes neurais e como lidar com elas

A palestrante mostra com um exemplo que a IA é uma máquina que requer instruções claras. As principais limitações enfrentadas pelos usuários são:

• Limitação do volume de texto de saída: A rede neural pode encurtar arbitrariamente documentos longos. A solução é configurar o prompt para emitir o texto em partes.
• Necessidade de estruturar a base de conhecimento: O carregamento de matrizes de dados não estruturados leva a erros. A informação deve ser pré-processada e «limpa» do excesso.
• Dependência da qualidade do prompt: Quanto mais precisa e detalhada for a descrição da tarefa, melhor será o resultado. Um prompt detalhado pode ocupar várias páginas, mas é ele que garante o funcionamento correto do assistente.

Potencial criativo da IA: criação de materiais de treinamento

Além das tarefas rotineiras, as redes neurais abrem novas possibilidades para a criação de conteúdo envolvente. Tatiana demonstrou um vídeo de animação sobre segurança elétrica criado com a ajuda da IA. O ChatGPT ajudou a escrever o roteiro e gerar imagens em um estilo unificado (3D Pixar), e o GigaChat foi usado para «animá-las». Isso mostra claramente como o papel do especialista está mudando: de um simples executor para um arquiteto de processos gerenciando uma equipe digital.

O que você aprenderá neste webinar:

• Como elaborar corretamente um prompt (solicitação) para a rede neural a fim de minimizar erros e «alucinações»?
• Como preparar e estruturar documentos regulatórios (por exemplo, decreto nº 767n) para carregamento na base de conhecimento do assistente de IA?
• Por que é necessário criar assistentes de IA separados para tarefas diferentes (instruções, normas de EPI)?
• Como contornar a limitação das redes neurais no volume de texto gerado ao criar documentos extensos?
• Como usar redes neurais para criar vídeos de animação de treinamento em HSE?