Além da Conformidade: O Novo Papel da IA na Segurança das Pessoas
A implementação de sistemas de inteligência artificial (IA) tem revolucionado a forma como as empresas abordam a segurança no ambiente de trabalho. Em particular, as operações em armazéns e indústrias ainda apresentam altos riscos: em 2022, 53% de todos os acidentes registrados em armazéns dos EUA ocorreram em uma única empresa global de comércio eletrônico, totalizando quase 39.000 casos.
Com o endurecimento das regras federais para relatórios eletrônicos de acidentes e a Ordem Executiva 14110 da Casa Branca, que pressiona por sistemas de IA “seguros, confiáveis e confiáveis”, a conversa sobre segurança passou de um enfoque tradicional para um uso mais inovador da tecnologia. A questão central agora é como transformar algoritmos em guardiões do dia a dia, sem comprometer o fluxo de comércio.
Inovações em Segurança Através da IA
Uma das inovações mais promissoras é um sistema de visão computacional que visa tornar os pisos dos armazéns mais seguros. Este sistema monitora posturas, distâncias entre trabalhadores e o uso adequado de equipamentos, tudo isso sem a necessidade de enviar vídeos para a nuvem, garantindo a privacidade dos colaboradores.
Quando algo parece fora do normal, o sistema emite um alerta vibratório discreto para o trabalhador e coleta dados anônimos para ajudar as equipes de segurança a identificarem tendências maiores. O valor real deste sistema se manifesta na correlação entre alertas de quase-acidentes e métricas de produtividade, argumentando a favor da segurança como um facilitador de lucros, e não como um centro de custos. Projeções iniciais indicam que o sistema pode reduzir incidentes registrados em até 25% e agilizar o tempo de investigação de incidentes de dias para horas.
Responsabilidade Baseada em Dados ao Longo da Cadeia de Suprimentos
A busca por um impacto mensurável na segurança não é uma novidade. Em experiências anteriores, a introdução de um scorecard de fornecedores impulsionado por processamento de linguagem natural (NLP) ajudou a reduzir taxas de devolução de produtos defeituosos e a eliminar fornecedores de baixo desempenho, economizando milhões em penalidades. O princípio por trás dessa abordagem é claro: se houver ruído na entrada, haverá ruído na saída.
As perspectivas futuras incluem a exploração de como a IA generativa pode melhorar ainda mais a segurança no local de trabalho. Ferramentas em desenvolvimento podem resumir rapidamente relatórios sobre incidentes, recomendar soluções para problemas e traduzir descobertas complexas em guias de fácil compreensão para gestores. Além disso, novas maneiras de treinar sistemas de reconhecimento de postura usando dados sintéticos estão sendo testadas, eliminando a necessidade de armazenar vídeos reais e ajudando a proteger a privacidade das pessoas.
Desafios e Oportunidades
No entanto, os reguladores continuarão a exigir provas de que as intervenções de IA realmente diminuem os danos. O caminho a seguir é claro: não há um modelo mágico; é preciso iterações, medições e a humildade de eliminar características que não se justifiquem em termos de resultados.
Essa abordagem pragmática poderá marcar a transição de algoritmos experimentais para padrões da indústria, mudando o foco da conformidade para o cuidado com as pessoas.
