{"id":63302,"date":"2026-09-24T08:15:00","date_gmt":"2026-09-24T06:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prevencontrol.com\/?p=63302"},"modified":"2026-09-25T10:12:01","modified_gmt":"2026-09-25T08:12:01","slug":"de-utilizar-a-ia-a-transformar-a-prevencao-o-salto-que-ainda-falta-dar-em-muitas-organizacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prevencontrol.com\/pt\/prevenblog\/de-utilizar-a-ia-a-transformar-a-prevencao-o-salto-que-ainda-falta-dar-em-muitas-organizacoes\/","title":{"rendered":"De utilizar a IA a transformar a preven\u00e7\u00e3o: o salto que ainda falta dar em muitas organiza\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n

A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 deixou de ser uma tecnologia experimental. Est\u00e1 cada vez mais presente no trabalho quotidiano, melhora a produtividade individual e come\u00e7a a integrar-se em processos completos. No entanto, existe uma diferen\u00e7a importante entre utilizar IA<\/strong> e conseguir que tenha um impacto real na organiza\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Esta \u00e9 provavelmente uma das conclus\u00f5es mais interessantes do relat\u00f3rio The state of AI in 2026: On the road to ROI<\/em>, publicado pela McKinsey. Cerca de nove em cada dez participantes afirmam que as suas organiza\u00e7\u00f5es utilizam regularmente IA em pelo menos uma fun\u00e7\u00e3o, e 44% indicam que j\u00e1 a est\u00e3o a expandir \u00e0 escala da organiza\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, 80% consideram que a IA melhorou a sua produtividade individual. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Mas, quando se analisa o impacto econ\u00f3mico global, o panorama muda: apenas 37% atribuem \u00e0 IA algum impacto positivo no EBIT e s\u00f3 6% podem ser considerados, segundo a classifica\u00e7\u00e3o da McKinsey, organiza\u00e7\u00f5es de elevado desempenho em IA (high performers<\/em>). (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

A quest\u00e3o, por isso, j\u00e1 n\u00e3o parece ser se devemos utilizar intelig\u00eancia artificial<\/strong>, mas outra bastante mais complexa:<\/p>\n\n\n\n

Como podemos conseguir que a IA transforme realmente a nossa forma de trabalhar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

E esta quest\u00e3o aplica-se plenamente \u00e0 seguran\u00e7a e sa\u00fade no trabalho.<\/p>\n\n\n\n

O problema de acrescentar IA a processos que j\u00e1 s\u00e3o ineficientes<\/h2>\n\n\n\n

Na preven\u00e7\u00e3o, temos uma enorme oportunidade.<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00f5es de riscos, investiga\u00e7\u00f5es de acidentes, inspe\u00e7\u00f5es, forma\u00e7\u00e3o, vigil\u00e2ncia da sa\u00fade, gest\u00e3o de equipamentos de prote\u00e7\u00e3o individual (EPI), coordena\u00e7\u00e3o de atividades empresariais (CAE), procedimentos, relat\u00f3rios, acompanhamento de a\u00e7\u00f5es, prepara\u00e7\u00e3o de comunica\u00e7\u00f5es, an\u00e1lise de dados\u2026<\/p>\n\n\n\n

Cada um destes processos gera documenta\u00e7\u00e3o, registos e tarefas de acompanhamento. Muitas s\u00e3o recorrentes e repetitivas e acabam por consumir uma parte consider\u00e1vel do tempo dos profissionais de SST.<\/p>\n\n\n\n

Perante esta realidade, a primeira rea\u00e7\u00e3o pode parecer evidente: automatizemos tudo o que for poss\u00edvel com IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Mas talvez esse n\u00e3o seja o melhor ponto de partida.<\/p>\n\n\n\n

Uma das conclus\u00f5es mais relevantes do estudo da McKinsey \u00e9 precisamente que as organiza\u00e7\u00f5es que est\u00e3o a obter mais valor da IA n\u00e3o se limitam a introduzir novas ferramentas nos processos existentes<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Quase tr\u00eas em cada quatro organiza\u00e7\u00f5es consideradas high performers<\/em> est\u00e3o a redesenhar de forma profunda os seus fluxos de trabalho com recurso \u00e0 IA. Entre as restantes organiza\u00e7\u00f5es, apenas cerca de uma em cada quatro o faz. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

A diferen\u00e7a \u00e9 enorme.<\/p>\n\n\n\n

Porque automatizar um processo ineficiente n\u00e3o faz dele, necessariamente, um bom processo. Pode apenas permitir-nos executar mais depressa algo que talvez nunca dev\u00eassemos ter feito.<\/p>\n\n\n\n

Antes de automatizar, importa perguntar que trabalho deve continuar a existir<\/h2>\n\n\n\n

Esta ideia est\u00e1 diretamente relacionada com um conceito especialmente relevante em SST: o Safety Clutter<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Em muitas organiza\u00e7\u00f5es, foram-se acumulando procedimentos, formul\u00e1rios, verifica\u00e7\u00f5es, registos, aprova\u00e7\u00f5es e tarefas administrativas, originalmente criados com a inten\u00e7\u00e3o de melhorar a seguran\u00e7a. Com o passar do tempo, alguns continuam a acrescentar valor preventivo; outros, por\u00e9m, consomem recursos sem contribuir de forma significativa para reduzir o risco.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, antes de perguntarmos:<\/p>\n\n\n\n

\u00abComo posso fazer isto com IA?\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

conv\u00e9m fazer outra pergunta:<\/p>\n\n\n\n

\u00abDevemos continuar a fazer isto?\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Na PrevenControl, propomos classificar o trabalho preventivo com base em duas vari\u00e1veis: o seu valor preventivo<\/strong> e o tempo que consome<\/strong>. Desta forma, podemos distinguir o trabalho que devemos preservar porque exige crit\u00e9rio e presen\u00e7a profissional; aquele que podemos potenciar com IA; as atividades de baixo impacto que requerem pouco tempo; e, em especial, o clutter<\/em>: tarefas de baixo valor preventivo que consomem muito tempo e que devemos procurar eliminar antes de automatizar.<\/p>\n\n\n\n

Esta distin\u00e7\u00e3o muda por completo a conversa sobre a aplica\u00e7\u00e3o da IA \u00e0 preven\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O objetivo n\u00e3o deve ser reduzir o n\u00famero de t\u00e9cnicos, mas recuperar tempo de qualidade<\/h2>\n\n\n\n

H\u00e1 ainda outro dado do estudo da McKinsey que merece aten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Embora as expectativas de redu\u00e7\u00e3o do emprego devido \u00e0 IA continuem a aumentar, as redu\u00e7\u00f5es efetivamente verificadas foram consideravelmente inferiores ao esperado. Apenas 14% dos participantes de organiza\u00e7\u00f5es que utilizam IA afirmam que esta contribuiu para reduzir o n\u00famero de trabalhadores no \u00faltimo ano, face aos 32% que, um ano antes, esperavam que isso acontecesse. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Em SST, acreditamos que existe uma forma muito mais interessante de abordar esta transforma\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O que aconteceria se o tempo que a IA liberta a um t\u00e9cnico de preven\u00e7\u00e3o fosse utilizado para fazer mais preven\u00e7\u00e3o<\/strong>?<\/p>\n\n\n\n

O profissional poderia dedicar mais tempo a estar no terreno, falar com as pessoas, observar como o trabalho \u00e9 realmente realizado, cocriar solu\u00e7\u00f5es com as equipas, analisar riscos complexos, trabalhar com as chefias ou desenvolver a lideran\u00e7a e a cultura preventiva.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 precisamente este o princ\u00edpio em que assenta a SinergIA<\/strong>, desenvolvida pela PrevenControl:<\/p>\n\n\n\n

a IA n\u00e3o substitui o t\u00e9cnico; potencia o seu trabalho.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O objetivo \u00e9 devolver tempo a quem realmente acrescenta valor, para que possa pensar estrategicamente, estar presente onde as coisas acontecem, cocriar solu\u00e7\u00f5es e construir uma cultura preventiva.<\/p>\n\n\n\n

SinergIA: passar da experimenta\u00e7\u00e3o com IA \u00e0 transforma\u00e7\u00e3o dos processos de SST<\/h2>\n\n\n\n

Foi a partir desta necessidade que desenvolvemos a SinergIA, um servi\u00e7o da PrevenControl para integrar a intelig\u00eancia artificial na gest\u00e3o da seguran\u00e7a e sa\u00fade de forma pr\u00e1tica e criteriosa<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o come\u00e7amos por ensinar a utilizar ferramentas.<\/p>\n\n\n\n

Come\u00e7amos por compreender como a organiza\u00e7\u00e3o trabalha.<\/p>\n\n\n\n

O servi\u00e7o estrutura-se em torno de tr\u00eas eixos: rever e otimizar os processos<\/strong>, eliminando o que n\u00e3o acrescenta valor; integrar a IA<\/strong> onde pode gerar um impacto real; e formar e acompanhar a equipa<\/strong>, para que ganhe autonomia e consiga incorporar estas novas formas de trabalhar na sua atividade quotidiana.<\/p>\n\n\n\n

Esta abordagem est\u00e1 diretamente alinhada com uma das principais conclus\u00f5es do estudo da McKinsey: as organiza\u00e7\u00f5es que obt\u00eam mais valor n\u00e3o s\u00e3o necessariamente as que se limitam a adotar mais ferramentas, mas as que transformam os seus fluxos de trabalho, envolvem as suas lideran\u00e7as e estabelecem mecanismos para medir o impacto das iniciativas de IA. (McKinsey & Company<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Como o colocamos em pr\u00e1tica?<\/h2>\n\n\n\n

O percurso da SinergIA estrutura-se em tr\u00eas fases.<\/p>\n\n\n\n

Numa primeira fase de diagn\u00f3stico<\/strong>, mapeamos os processos e a respetiva documenta\u00e7\u00e3o, analisamos que tarefas podem ser consideradas Safety Clutter<\/em> e damos prioridade \u00e0quelas em que a IA pode gerar maior impacto.<\/p>\n\n\n\n

Segue-se uma forma\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica<\/strong>, constru\u00edda a partir do pr\u00f3prio diagn\u00f3stico. Em vez de trabalharmos apenas com exemplos gen\u00e9ricos de IA, utilizamos casos reais da organiza\u00e7\u00e3o e as ferramentas com que os seus profissionais trabalham habitualmente.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, fazemos um acompanhamento da implementa\u00e7\u00e3o<\/strong>, ajudando a equipa a aplicar o que aprendeu, a resolver dificuldades e a consolidar as novas formas de trabalhar.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, o diagn\u00f3stico n\u00e3o se baseia apenas em perce\u00e7\u00f5es. Combinamos a an\u00e1lise documental dos processos reais, um \u00edndice de maturidade orientado para a IA, mapas de experi\u00eancia para compreender onde \u00e9 consumido o tempo e uma prioriza\u00e7\u00e3o baseada no impacto e no esfor\u00e7o.<\/p>\n\n\n\n

Onde pode a IA acrescentar valor \u00e0 preven\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n\n\n\n

As possibilidades s\u00e3o enormes, mas podemos agrup\u00e1-las em quatro grandes \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n

A primeira \u00e9 o pr\u00f3prio processo preventivo e a respetiva documenta\u00e7\u00e3o<\/strong>: registos, relat\u00f3rios, an\u00e1lises e acompanhamento de a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

A partir da\u00ed, surgem tr\u00eas outras grandes \u00e1reas: a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fados<\/strong>, como comunica\u00e7\u00f5es, cartazes ou infografias; o acesso ao conhecimento<\/strong>, facilitando a consulta de legisla\u00e7\u00e3o, procedimentos ou documenta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica; e a an\u00e1lise e o apoio \u00e0 decis\u00e3o<\/strong>, utilizando informa\u00e7\u00e3o sobre acidentes, incidentes, observa\u00e7\u00f5es ou riscos para identificar padr\u00f5es e ajudar a definir prioridades de atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Mas existe uma oportunidade ainda maior: ligar estes processos entre si<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Uma investiga\u00e7\u00e3o de acidente pode contribuir para a revis\u00e3o de uma avalia\u00e7\u00e3o de riscos. Uma inspe\u00e7\u00e3o pode gerar a\u00e7\u00f5es automaticamente. Os dados acumulados podem revelar padr\u00f5es. Uma altera\u00e7\u00e3o a um procedimento pode desencadear necessidades de forma\u00e7\u00e3o ou comunica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

A verdadeira transforma\u00e7\u00e3o chegar\u00e1 quando deixarmos de utilizar a IA exclusivamente para gerar documentos isolados e come\u00e7armos a utiliz\u00e1-la para fazer circular o conhecimento entre os diferentes processos preventivos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Da produtividade individual a uma preven\u00e7\u00e3o diferente<\/h2>\n\n\n\n

Talvez esta seja a principal li\u00e7\u00e3o que podemos retirar do estudo da McKinsey para o nosso setor.<\/p>\n\n\n\n

Estamos a entrar numa segunda fase de ado\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

A primeira consistiu em descobrir que o ChatGPT, o Copilot, o Gemini ou outras ferramentas nos podiam ajudar a redigir um procedimento, resumir um documento, preparar uma forma\u00e7\u00e3o ou analisar dados.<\/p>\n\n\n\n

Isso j\u00e1 est\u00e1 a acontecer.<\/p>\n\n\n\n

A fase seguinte \u00e9 muito mais profunda:<\/p>\n\n\n\n

repensar a forma como fazemos preven\u00e7\u00e3o, aproveitando as novas capacidades proporcionadas pela IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

E isso exige mais do que tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

Exige rever processos, eliminar trabalho desnecess\u00e1rio, identificar onde o conhecimento humano continua a ser indispens\u00e1vel, redesenhar fluxos de trabalho, formar os profissionais e acompanhar a mudan\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

O paradoxo \u00e9 que o maior sucesso da IA aplicada \u00e0 seguran\u00e7a e sa\u00fade provavelmente n\u00e3o ser\u00e1 conseguir que os t\u00e9cnicos fa\u00e7am muito mais coisas.<\/p>\n\n\n\n

Ser\u00e1 conseguir que deixem de fazer muitas das tarefas que n\u00e3o acrescentam valor e possam dedicar mais tempo \u00e0quilo que nenhuma IA pode substituir: compreender o trabalho real, estar com as pessoas e contribuir para construir organiza\u00e7\u00f5es mais seguras.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c9 esse, precisamente, o prop\u00f3sito da SinergIA: unir o conhecimento em preven\u00e7\u00e3o e a intelig\u00eancia artificial para alcan\u00e7ar uma preven\u00e7\u00e3o mais eficaz.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fonte de refer\u00eancia: The state of AI in 2026: On the road to ROI<\/em> \u2014 McKinsey<\/a><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 deixou de ser uma tecnologia experimental. Est\u00e1 cada vez mais presente no trabalho quotidiano, melhora a produtividade individual e come\u00e7a a integrar-se em processos completos. No entanto, existe uma diferen\u00e7a importante entre utilizar IA e conseguir que tenha um impacto real na organiza\u00e7\u00e3o. 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