O futuro de HSE através das lentes das tendências de desenvolvimento de IA

A inteligência artificial está rapidamente deixando de ser uma categoria de hype tecnológico para se tornar uma ferramenta de trabalho real. Diante da crescente carga de informações, da escassez de talentos e do aumento da velocidade dos processos de negócios, a digitalização torna-se uma etapa natural e inevitável do desenvolvimento do setor. A atenção às tecnologias é confirmada em nível global: a Organização Internacional do Trabalho (OIT) dedica dias temáticos à digitalização, e estratégias de aprendizagem contínua estão sendo formadas em nível governamental. Grandes empresas já estão introduzindo KPIs de implementação de IA para a alta gestão. Em sua apresentação, Rinat Fatkhutdinov analisa detalhadamente como adaptar os processos de HSE às novas realidades, evitando as armadilhas típicas da automação.

A ilusão do botão mágico: por que 95% dos projetos de IA não geram efeito

Apesar de 97% das grandes empresas declararem estar implementando ou planejando iniciativas de IA, apenas metade vê valor real nelas. Com base em pesquisas da escola de negócios Skolkovo, o palestrante observa que a grande maioria dos projetos corporativos na área de inteligência artificial termina na fase de piloto ou não traz resultados de negócios.

O problema não reside nas tecnologias em si, mas em erros fundamentais de processo:

• Falta de cultura de dados. Ao contrário do setor financeiro, onde a informação é o produto principal, as empresas industriais muitas vezes não possuem um sistema estruturado de coleta e armazenamento de dados de qualidade. Sem uma base padronizada, os algoritmos não têm onde aprender.
• Automação pela automação. Tentativas de implementar algoritmos em todos os processos sem auditoria e priorização prévias levam à digitalização do caos.
• Desconexão entre TI e produção. A ausência de proprietários de processos e métricas claras por parte dos departamentos especializados leva à criação de produtos inviáveis, desconectados da realidade.

O papel dos «corretores de conhecimento» na digitalização de HSE

As equipes de TI não conhecem as «dores» diárias dos engenheiros de HSE. Para uma implementação tecnológica bem-sucedida, as empresas precisam criticamente de «corretores de conhecimento» — embaixadores proativos dentro dos próprios departamentos de HSE. São especialistas que compreendem profundamente a especificidade dos processos produtivos, estão dispostos a aprender novas ferramentas e podem traduzir as demandas de negócios para uma linguagem compreensível aos desenvolvedores. São eles que ajudam a superar a barreira da resistência à inovação no campo e a conectar a tecnologia a uma tarefa real.

Casos práticos: de falhas à redução de carga de trabalho

A apresentação analisa uma série de exemplos contrastantes da prática corporativa. Cenários malsucedidos estão sempre ligados à ignorância das necessidades reais dos usuários. Por exemplo, quando uma empresa de petróleo implementa um modelo corporativo que lida com tarefas pior do que as redes neurais disponíveis (como o DeepSeek), os funcionários simplesmente se recusam a usá-lo. Outro extremo é o desenvolvimento de soluções de TI no vácuo, onde os profissionais da produção nem suspeitam da existência de um produto criado para eles.

Casos de sucesso baseiam-se no engajamento e no escalonamento gradual. Em uma empresa de mineração, foi criado um análogo interno seguro do ChatGPT. A ferramenta foi integrada aos sistemas de gestão corporativos e a tecnologias de automação de processos robóticos (RPA). O resultado foi uma redução de 20% na carga de trabalho em tarefas intelectuais rotineiras.

A principal conclusão gerencial reside na observância de um modelo de três etapas: primeiro, treinamento em massa da equipe e remoção do medo da tecnologia; depois, implementação e cálculo preciso de um projeto-piloto bem-sucedido; e, somente após isso, o escalonamento da experiência bem-sucedida para toda a empresa.

O que você aprenderá nesta apresentação

• Por que a maioria dos projetos corporativos de implementação de IA falha e como não entrar nessa estatística?
• Quem são os «corretores de conhecimento» e por que a digitalização eficaz de HSE é impossível sem eles?
• Como usar redes neurais generativas com segurança no ambiente corporativo de empresas de mineração e produção?
• Com quais três passos é necessário iniciar a integração da inteligência artificial no trabalho do departamento de HSE para obter um resultado mensurável?