Quando falamos de inteligência artificial aplicada à Segurança e Saúde no Trabalho, pensamos frequentemente em câmaras que detetam situações de risco, algoritmos que antecipam acidentes ou assistentes capazes de analisar grandes quantidades de documentação.
Mas existe uma área muito mais quotidiana em que a IA pode ter um impacto importante: decidir quando trabalhamos, como descansamos e como organizamos os turnos.
Uma investigação recente, publicada em 2026 pelo Finnish Institute of Occupational Health (Instituto Finlandês de Saúde Ocupacional), analisa precisamente como a inteligência artificial pode ser utilizada para reduzir os riscos associados ao trabalho por turnos. O projeto estuda três grandes áreas: o planeamento de turnos, o tratamento da insónia e as tecnologias destinadas a melhorar os comportamentos relacionados com a saúde e a segurança.
As suas conclusões levantam uma questão interessante: e se o horário de trabalho pudesse adaptar-se melhor às pessoas graças aos dados e à IA?
O problema não é apenas trabalhar à noite
O trabalho por turnos representa, há décadas, um desafio para a prevenção.
A alteração dos ritmos circadianos e do sono pode afetar o estado de alerta, a fadiga e determinados comportamentos relacionados com a saúde e a segurança. Além disso, existe uma enorme variabilidade individual: duas pessoas sujeitas ao mesmo sistema de turnos podem responder de forma muito diferente.
É aqui que surge uma das possibilidades mais interessantes da inteligência artificial.
Atualmente, dispomos de quantidades crescentes de informação: horários de trabalho, acidentes, incidentes e quase acidentes, absentismo, características dos turnos e, mediante disponibilização voluntária, até informação recolhida por dispositivos sobre o sono ou os hábitos pessoais.
A IA tem o potencial de cruzar essas fontes de informação, permitindo passar de um planeamento baseado sobretudo em regras gerais para outro muito mais individualizado, dinâmico e preventivo.
Do mapa de turnos ao turno inteligente
A aplicação mais evidente é o planeamento.
Tradicionalmente, organizar turnos significa resolver um puzzle complexo: garantir o número adequado de pessoas, com as competências necessárias, no local certo, respeitando as restrições legais e organizacionais.
A IA permite acrescentar uma nova variável ao problema:
a saúde das pessoas.
O estudo finlandês refere que algumas investigações já indicam que o planeamento assistido por IA pode reduzir combinações de turnos pouco ergonómicas, evitar determinadas rotações desfavoráveis à recuperação, melhorar a perceção de equidade e até facilitar a conciliação entre a vida profissional e pessoal. Ao mesmo tempo, os trabalhadores podem considerar impessoal um planeamento puramente algorítmico, pelo que a supervisão humana continua a ser relevante.
Isto altera significativamente a pergunta que colocamos ao sistema.
Já não seria apenas:
“Como asseguramos a cobertura de todos os turnos?”
Poderíamos perguntar-lhe:
“Como asseguramos a cobertura de todos os turnos, minimizando simultaneamente a fadiga e favorecendo a recuperação das pessoas?”
Esta pequena mudança ilustra bem a passagem de uma prevenção tradicional para uma prevenção inteligente.
A IA também nos pode ajudar a gerir a fadiga
A segunda grande oportunidade está relacionada com o sono.
O relatório analisa o potencial das soluções digitais e da IA para personalizar intervenções no tratamento da insónia. A tecnologia pode facilitar o acompanhamento, adaptar as recomendações a cada pessoa e tornar determinadas intervenções digitais mais acessíveis.
Para uma pessoa que trabalha por turnos, isto é especialmente relevante: os seus horários de sono não seguem necessariamente o padrão convencional em que se baseiam muitas recomendações.
A IA poderia ajudar a personalizar essas intervenções, tendo precisamente em conta os seus horários e os seus ciclos de sono-vigília. No entanto, os próprios investigadores alertam que ainda não existe evidência suficiente para determinar até que ponto a integração da IA melhora a eficácia do tratamento digital da insónia, nem quais são os seus efeitos a longo prazo.
É uma ressalva importante.
A IA não significa automaticamente uma prevenção eficaz.
De reagir ao acidente a antecipar o risco
A terceira área é talvez aquela que mais facilmente podemos transpor para a Segurança e Saúde no Trabalho.
Já existem tecnologias que utilizam IA para identificar fadiga e sobrecarga através de medições fisiológicas, sistemas instalados em veículos para monitorizar o estado de alerta do condutor, visão artificial para prevenir colisões ou quedas e robôs ou cobots destinados a reduzir determinadas exposições físicas.
A combinação destas tecnologias com informação sobre os turnos abre possibilidades interessantes.
Imaginemos, por exemplo, que os dados mostram que determinados incidentes se concentram sistematicamente nas últimas horas de certos turnos noturnos.
Uma gestão convencional poderia detetar essa tendência após analisar os acidentes.
Uma gestão baseada em dados poderia identificá-la mais cedo.
E uma futura gestão apoiada pela IA poderia até incorporar essa informação no planeamento do trabalho e recomendar alterações antes de ocorrer o incidente seguinte.
É provavelmente aqui que reside uma das grandes mudanças que veremos na SST: passar progressivamente de sistemas que registam o que aconteceu para sistemas que ajudam a decidir o que devemos fazer a seguir.
Mas existe um risco: transformar a prevenção em vigilância
Todo este potencial tem uma contrapartida evidente.
Para personalizar, precisamos de dados.
E quanto mais pessoais forem esses dados — saúde, sono, fadiga, comportamento ou desempenho —, mais sensível se torna a sua utilização.
O próprio estudo identifica como barreiras a proteção de dados, a integração entre sistemas, os custos, a falta de competências, a resistência à mudança e as limitações regulamentares. Alerta também para o risco de determinados sistemas produzirem decisões injustas ou discriminatórias.
Por isso, existe uma linha que as organizações devem evitar ultrapassar:
utilizar a tecnologia concebida para proteger as pessoas como uma ferramenta para as controlar.
Se um trabalhador interpretar um dispositivo wearable, uma aplicação de gestão da fadiga ou um algoritmo de planeamento como um mecanismo de vigilância, dificilmente confiará nele.
E, sem confiança, não haverá dados de qualidade, participação nem uma implementação sustentável.
A tecnologia não é o fator decisivo
Talvez uma das conclusões mais interessantes do estudo seja precisamente que o sucesso não depende apenas de dispor de melhores algoritmos.
Os investigadores identificam condições bastante mais abrangentes: qualidade e disponibilidade dos dados, possibilidade de integrar diferentes fontes, usabilidade e fiabilidade das aplicações, proteção de dados, aceitação por parte das pessoas, competências suficientes para utilizar a IA e capacidade das organizações para alterar as suas próprias formas de trabalhar.
Surge ainda um elemento que, na PrevenControl, consideramos especialmente relevante:
a participação das pessoas.
As soluções devem ser desenvolvidas em conjunto por empresas, profissionais de saúde ocupacional, especialistas em desenvolvimento tecnológico e trabalhadores. A participação ajuda também a reforçar a confiança e a perceção de justiça relativamente às decisões apoiadas por algoritmos.
Não se trata, portanto, de comprar uma ferramenta e “pôr IA”.
Trata-se de redesenhar um processo de prevenção, aproveitando as possibilidades da IA.
A evidência ainda está atrás da tecnologia
Convém acrescentar uma última dose de prudência.
O estudo finlandês deixa claro que estamos ainda perante uma área emergente.
Dos 32 estudos sobre planeamento de turnos incluídos na revisão, apenas cinco abordavam a saúde ou o bem-estar dos trabalhadores. Na área do tratamento da insónia, apenas um dos nove estudos tinha sido realizado especificamente com trabalhadores por turnos. E, entre os 20 estudos sobre tecnologias de saúde e segurança analisados, apenas um tinha como objetivo explícito estudar a saúde de quem trabalha por turnos. A revisão não encontrou estudos especificamente dedicados à segurança no trabalho por turnos.
Ou seja:
a tecnologia está a avançar mais depressa do que a evidência sobre os seus resultados na prevenção.
Isto não deve levar-nos a ficar à espera, mas sim a experimentar de forma responsável: realizar projetos-piloto, medir, ouvir as pessoas e verificar se estamos realmente a melhorar os indicadores de saúde e segurança.
Por onde começar?
Para uma empresa com trabalho por turnos, o primeiro passo provavelmente não deve ser perguntar “que ferramenta de IA podemos comprar”, mas algo bastante diferente:
Que problema de prevenção queremos resolver?
Fadiga. Acidentes em determinadas faixas horárias. Rotações pouco saudáveis. Problemas de recuperação. Absentismo. Dificuldades de conciliação. Incidentes associados a determinados padrões de trabalho.
Depois de identificar o problema, podemos então analisar os dados disponíveis, selecionar uma tecnologia, envolver as pessoas, realizar um projeto-piloto e medir os resultados.
A IA não deve decidir por nós como organizar o trabalho.
Mas pode proporcionar-nos algo que, até agora, era muito mais difícil: compreender melhor como a nossa forma de organizar o trabalho afeta cada pessoa e antecipar o risco antes de este se concretizar.
E talvez seja aqui que reside uma das aplicações mais promissoras da inteligência artificial na Segurança e Saúde no Trabalho: ajudar-nos a fazer uma prevenção mais personalizada, preditiva e humana.
Se pretende analisar e digitalizar os seus processos de prevenção com IA, contacte-nos.
