7 formas como a Inteligência Artificial já está a mudar a Segurança no Trabalho
Imagine um sistema capaz de detetar uma situação perigosa antes de ocorrer um acidente, identificar padrões em centenas de incidentes ou alertar para condições de trabalho potencialmente prejudiciais.
Parece futuro? Em muitos locais de trabalho, já não é.
A Inteligência Artificial (IA) na Segurança no Trabalho (ST) começa a mudar a forma como as organizações identificam riscos, monitorizam condições de trabalho e tomam decisões de prevenção. Câmaras com visão computacional, dispositivos wearable, equipamentos de proteção inteligentes, sistemas de análise de dados e até robôs colaborativos são alguns dos exemplos de tecnologias que começam a fazer parte do ambiente laboral.
A Organização Internacional do Trabalho (OIT) destaca que a IA, a automatização e os sistemas inteligentes podem ajudar a reduzir exposições perigosas, prevenir lesões e melhorar as condições de trabalho.
Mas existe o outro lado da questão.
A mesma tecnologia que pode ajudar a prevenir riscos também pode criar novos riscos profissionais.
Então, o que está realmente a mudar?
1. Os riscos podem ser identificados em tempo real
Durante décadas, grande parte da prevenção baseou-se na observação, inspeção e análise periódica das condições de trabalho. Estas continuam a ser fundamentais. Mas agora podem ser complementadas por sistemas digitais capazes de recolher informação continuamente.
Dispositivos wearable, sensores, câmaras, aplicações inteligentes e equipamentos de proteção individual inteligentes podem, por exemplo, monitorizar determinados riscos e condições do ambiente de trabalho.
Um dos exemplos mais interessantes é a visão computacional. Sistemas deste tipo podem analisar imagens captadas por câmaras e identificar determinadas situações potencialmente perigosas.
A EU-OSHA destaca sistemas capazes de identificar fatores como presença de gases ou substâncias tóxicas, níveis elevados de ruído e condições térmicas, bem como dispositivos que permitem acompanhar determinadas zonas perigosas sem expor diretamente um trabalhador.
A grande mudança está aqui: a prevenção pode tornar-se mais proativa e menos dependente de perceber o problema apenas depois de este acontecer.
2. A manutenção pode antecipar alguns problemas
Uma máquina não precisa de avariar completamente para começar a apresentar sinais de que algo está errado. Ao analisar grandes volumes de dados provenientes de equipamentos e sensores, determinados sistemas conseguem identificar padrões anómalos e apoiar estratégias de manutenção preditiva.
Para a Segurança no Trabalho, isso pode fazer diferença. Uma alteração inesperada na vibração de uma máquina, na temperatura de determinado componente ou no seu comportamento pode indicar que existe uma anomalia que merece intervenção. Detetar esses sinais antecipadamente pode ajudar a evitar uma falha capaz de originar uma situação perigosa.
No entanto, existe um princípio importante: a tecnologia deve apoiar a prevenção, não criar uma falsa sensação de segurança.
Um algoritmo não elimina a necessidade de manutenção adequada, inspeções, procedimentos de trabalho seguros ou intervenção de profissionais competentes.
3. A análise de acidentes e incidentes pode ganhar uma nova dimensão
Imagine uma organização com anos de registos de acidentes, quase-acidentes, inspeções, auditorias e ocorrências. Analisar toda essa informação manualmente pode ser complexo.
Sistemas de análise apoiados por IA conseguem ajudar a organizar grandes volumes de dados e procurar padrões: locais onde determinados incidentes se repetem, tarefas associadas a mais ocorrências ou combinações de fatores que merecem atenção.
A EU-OSHA identifica precisamente o potencial dos sistemas digitais para melhorar a monitorização, a investigação e o reporte em matéria de Segurança e Saúde no Trabalho.
Mas há uma distinção importante: identificar uma correlação não é o mesmo que determinar a causa de um acidente. A investigação continua a exigir análise técnica, contexto, recolha de evidências e conhecimento das condições reais em que o trabalho ocorreu.
4. Ergonomia e esforço físico podem ser monitorizados de novas formas
Movimentos repetitivos, posturas inadequadas ou cargas físicas elevadas nem sempre são fáceis de identificar através de uma observação pontual. É aqui que os sistemas digitais podem acrescentar informação.
Destaca-se precisamente a tecnologia wearable, incluindo vestuário, dispositivos e acessórios inteligentes capazes de emitir alertas ou recolher determinados dados. Existem dispositivos capazes de acompanhar movimentos e posturas e alertar quando são identificadas situações previamente classificadas como potencialmente prejudiciais. Esta informação pode ajudar a identificar tarefas que precisam de ser reorganizadas ou analisadas mais detalhadamente do ponto de vista ergonómico.
Também já existem Equipamentos de Proteção Individual inteligentes, que acrescentam sensores ou sistemas de recolha de dados aos EPI tradicionais. Da mesma forma, começam a surgir soluções de proteção coletiva inteligente, com capacidade para se adaptar ou responder a determinadas condições existentes no ambiente de trabalho.
Mas quanto maior for a quantidade de dados recolhida, mais importante se torna outra questão: onde termina a prevenção e começa a vigilância excessiva do trabalhador? Privacidade, transparência e finalidade da recolha de dados tornam-se, por isso, parte da discussão sobre a utilização destas tecnologias.
5. A formação em Segurança pode tornar-se mais adaptada
Um trabalhador experiente e alguém que iniciou funções há uma semana não têm necessariamente as mesmas necessidades formativas.
A IA também pode alterar a forma como aprendemos.
Sistemas digitais podem permitir conteúdos mais adaptados, simulações, recomendações personalizadas e cenários construídos em função dos riscos associados a determinada atividade.
A informação proveniente de sensores, wearables, inspeções ou sistemas de visão computacional pode também ajudar a identificar comportamentos ou situações que devem ser trabalhados durante a formação.
Imagine, por exemplo, que os dados revelam que determinado movimento inseguro ocorre repetidamente numa tarefa.
Em vez de realizar uma formação completamente genérica, a organização pode trabalhar precisamente esse risco com os trabalhadores envolvidos.
A tecnologia ajuda, assim, a aproximar a formação daquilo que realmente acontece no local de trabalho.
Ainda assim, não substitui aquilo que é essencial numa boa formação: compreender os riscos, saber como atuar e conseguir aplicar esse conhecimento numa situação real.
6. A IA já está a participar na organização do trabalho
Esta é provavelmente uma das mudanças menos visíveis.
Existem sistemas baseados em algoritmos capazes de distribuir tarefas, organizar horários, acompanhar produtividade, analisar desempenho e apoiar decisões relacionadas com a gestão de Recursos Humanos.
Outro exemplo são os sistemas de People Analytics, que permitem às organizações analisar grandes quantidades de informação sobre o funcionamento das equipas.
E há ainda os cobots - robôs colaborativos desenvolvidos para trabalhar ou interagir com pessoas num contexto profissional.
Importa distinguir conceitos: nem todos os cobots utilizam necessariamente Inteligência Artificial. Alguns combinam diferentes tecnologias, sensores e sistemas automatizados.
Quando utilizados para assumir tarefas repetitivas, fisicamente exigentes ou especialmente perigosas, podem reduzir determinadas exposições dos trabalhadores.
7. A própria Inteligência Artificial pode criar novos riscos profissionais
E chegamos ao maior paradoxo deste tema. A IA pode ajudar a prevenir riscos. Mas a IA também pode tornar-se um risco a avaliar.
Imagine um sistema que distribui automaticamente tarefas com o objetivo de maximizar a produtividade.
Se o algoritmo considerar sobretudo velocidade, quantidade produzida ou tempo de execução, poderá contribuir para ritmos de trabalho mais intensos.
O mesmo pode acontecer quando sistemas de monitorização acompanham continuamente o desempenho dos trabalhadores.
Entre os riscos associados à gestão algorítmica e à digitalização do trabalho encontram-se questões como:
- intensificação do trabalho;
- pressão sobre o desempenho;
- redução do controlo e autonomia;
- aumento do stress e fadiga;
- problemas relacionados com privacidade;
- monitorização excessiva;
- dependência das decisões do algoritmo.
Existe ainda o risco de dependência excessiva da tecnologia.
Um sistema pode falhar, interpretar informação incorretamente ou não compreender fatores do contexto que um profissional experiente identificaria.
Por isso, a questão já não é simplesmente: “Podemos utilizar Inteligência Artificial na Segurança no Trabalho?”
A pergunta mais importante passa a ser: “Como podemos utilizá-la sem criar novos riscos enquanto tentamos eliminar os antigos?”
Conclusão:
A tecnologia muda. O princípio continua o mesmo: identificar perigos, avaliar riscos, implementar medidas adequadas e acompanhar os resultados.
A IA vai substituir os profissionais de Segurança no Trabalho? É improvável que a questão certa seja “substituir”. A tecnologia consegue analisar dados numa escala impossível para uma pessoa, monitorizar determinadas condições continuamente e apoiar decisões. Mas não conhece, por si só, toda a realidade de uma organização. Não substitui o conhecimento do contexto de trabalho, a análise crítica, o contacto com os trabalhadores, a investigação das causas de um acidente ou a responsabilidade pela decisão.
A Segurança no Trabalho do futuro poderá ter mais tecnologia. Mas continuará a precisar de profissionais capazes de interpretar, questionar e decidir.
Aliás, quanto mais complexas forem as tecnologias utilizadas nas organizações, maior poderá ser a necessidade de profissionais capazes de compreender também os riscos que essas tecnologias introduzem.
Para profissionais que pretendam aprofundar competências de prevenção, avaliação de riscos e gestão da Segurança e Saúde no Trabalho, a formação continua, por isso, a assumir um papel central.