Adam Logan, vice-presidente executivo de aplicação e dados da ISN, afirmou, em análise publicada pelo site especializado Construction Dive em março de 2026, que a inteligência artificial (IA) ainda não possui a capacidade de discernimento e a profundidade de conhecimento dos especialistas humanos em segurança do trabalho. Em uma análise voltada para o setor de infraestrutura e grandes obras, Logan destacou que, embora a tecnologia seja uma ferramenta poderosa para identificar tendências de risco, ela depende de dados robustos e de perguntas extremamente delimitadas para oferecer resultados realmente úteis e confiáveis no ambiente operacional.
De acordo com informações do Construction Dive, a integração da tecnologia nos canteiros de obras deve ser feita com cautela. No Brasil, o tema tem impacto direto sobre a construção civil porque a segurança em obras é regida por normas trabalhistas e procedimentos técnicos que exigem avaliação humana na prevenção de acidentes. O executivo argumenta que a aplicação da IA na segurança laboral funciona melhor quando as questões propostas são “aterradas” e confinadas a contextos específicos, evitando generalizações que podem levar a interpretações errôneas sobre os perigos reais enfrentados pelos trabalhadores.
Como a inteligência artificial pode auxiliar na segurança do trabalho?
A tecnologia de IA tem sido utilizada para processar volumes massivos de dados que seriam impossíveis de analisar manualmente em tempo hábil. Na construção civil, isso se traduz na análise de relatórios de incidentes, condições meteorológicas e histórico de manutenção de equipamentos. Quando alimentada com informações de alta qualidade, a IA consegue identificar padrões sutis que precedem acidentes graves ou fatalidades, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas antes que um evento ocorra.
Entretanto, Logan ressalta que a eficácia dessa análise está diretamente ligada à clareza das perguntas feitas ao sistema. Perguntas genéricas tendem a gerar respostas superficiais. Para que a ferramenta seja eficaz, é necessário que os gestores saibam exatamente quais métricas desejam monitorar, transformando o processamento de dados em inteligência acionável para as equipes de campo.
Por que a IA não substitui o conhecimento técnico dos especialistas?
A principal limitação da inteligência artificial reside na falta de contexto intuitivo que apenas um profissional experiente possui. Enquanto a máquina opera baseada em correlações estatísticas, os especialistas em segurança compreendem as nuances do comportamento humano e as variáveis imprevisíveis de um canteiro de obras dinâmico. Logan enfatiza que a IA “não sabe o que os seus especialistas sabem”, referindo-se à experiência tática e ao julgamento crítico acumulado ao longo de anos de prática.
Perguntas fundamentadas e confinadas, aliadas a dados sólidos, podem ajudar a tornar a IA uma ferramenta muito mais útil para identificar tendências de segurança.
Dessa forma, a tecnologia deve ser vista como um complemento ao trabalho humano, e não como um substituto. No contexto brasileiro, esse uso complementar também dialoga com exigências de prevenção e gestão de riscos adotadas nos canteiros de obras, onde decisões sobre segurança precisam considerar normas técnicas e rotinas operacionais específicas. O papel do especialista evolui para o de um curador de dados, validando as sugestões da máquina e aplicando o conhecimento prático para implementar soluções de engenharia ou mudanças de protocolo que a IA, por si só, não conseguiria articular.
Qual é o papel da qualidade dos dados na análise de riscos?
Um dos maiores desafios apontados pelo especialista da ISN é a integridade dos dados coletados. Se as informações inseridas no sistema forem imprecisas ou incompletas — o fenômeno conhecido no setor de tecnologia como “lixo entra, lixo sai” — as previsões de segurança serão falhas. A padronização da coleta de dados em diferentes frentes de trabalho é essencial para que os algoritmos consigam traçar um panorama fiel da realidade da empresa.
Para otimizar o uso da IA na prevenção de acidentes, as organizações devem focar nos seguintes pontos:
- Estabelecimento de protocolos rígidos para o registro de quase-acidentes e incidentes leves;
- Treinamento de equipes para a inserção correta de dados nas plataformas digitais;
- Definição de objetivos claros para cada análise automatizada realizada pelo sistema;
- Revisão periódica dos modelos de IA por comitês de segurança compostos por humanos.
Em última análise, a segurança na construção civil continuará dependendo da vigilância humana. A tecnologia serve para ampliar a visão dos gestores, mas a decisão final sobre a segurança de uma operação permanece sendo uma responsabilidade ética e técnica dos profissionais da área.
