Exija provas de que a IA protege sua equipe

Listen to this article

IA na construção: sua segurança precisa de dados verificáveis, não de promessas

Se você cuida de obras ou lidera equipes, este texto é para você. A inteligência artificial (IA) pode reduzir riscos, cortar custos e aumentar a eficiência — mas só quando suportada por dados, transparência e testes reais. Câmeras, dashcams e sensores 360° salvam vidas se forem precisas, testadas e auditáveis; cláusulas que impedem comparações escondem falhas e colocam trabalhadores em risco. Para ver um exemplo e leitura complementar, confira: https://www.constructiondive.com/spons/jobsite-risk-is-rising-its-time-to-benchmark-ai-powered-worker-safety-too/759655/

• Segurança no canteiro exige IA confiável e transparente.

• Câmeras e sensores só ajudam se detectarem riscos em tempo real.

• Proibir benchmarking oculta problemas.

• Testes independentes e resultados públicos constroem confiança.

• Fornecedores devem permitir comparativos e publicar métricas.

Por que a IA importa agora

A tecnologia está avançando rápido, mas a segurança nem sempre acompanha. Em 2023, a construção registrou 1.075 mortes no trabalho — mais que qualquer outro setor. Dessas, 421 (39,2%) foram por quedas e 240 (22,3%) por incidentes no trânsito. Sistemas com IA, como dashcams e câmeras 360°, prometem reduzir pontos cegos e monitorar comportamentos de risco; porém, só são úteis se:

• Detectarem riscos em tempo real e alertarem antes do acidente;

• Tiverem métricas de desempenho claras e auditáveis;

• Forem testados por terceiros independentes.

Ferramentas imprecisas podem gerar falsa sensação de segurança e agravar o risco. Há estudos e experiências mostrando como dados visuais com IA podem aumentar a detecção de riscos e a produtividade quando corretamente validados.

O problema: falta de verificação independente

Ao contrário de setores como produtos de consumo ou diagnóstico médico, muitos fornecedores de IA para segurança não divulgam métricas nem permitem testes externos. Em alguns contratos, termos proíbem comparações e benchmarking — o que reduz transparência e pode ocultar falhas críticas.

Documentos públicos e testes encomendados por empresas do setor mostram essa realidade. Em um caso citado, uma câmera com IA detectou comportamentos inseguros em 86% das situações testadas; concorrentes apresentaram taxas inferiores. Importante: os testes e metodologias foram tornados públicos, permitindo verificação externa — esse é o caminho a seguir. A indústria está se movimentando, com iniciativas que levam IA para obras e mostram a necessidade de padrão e medição (veja exemplos como parcerias entre plataformas e provedores de nuvem).

Para mais contexto e análise do tema, veja também: https://www.constructiondive.com/spons/jobsite-risk-is-rising-its-time-to-benchmark-ai-powered-worker-safety-too/759655/

O que isso significa no canteiro

Sem métricas claras e auditáveis:

• Riscos podem passar sem alerta;

• Distração ou fadiga podem não ser identificadas;

• Respostas a incidentes podem ser lentas ou ineficazes.

Com transparência e testes independentes:

• Alertas tornam-se mais confiáveis;

• É possível comparar produtos lado a lado;

• Fornecedores são pressionados a melhorar continuamente.

Práticas complementares de segurança também são essenciais: rotinas como o diálogo diário de segurança e campanhas como a semana de segurança potencializam qualquer solução tecnológica.

Medidas recomendadas para gestores e fornecedores

Exija práticas claras e auditáveis. Ações essenciais:

• Remover cláusulas que impeçam benchmarking;

• Permitir testes por terceiros independentes;

• Publicar metodologias e resultados de desempenho;

• Facilitar testes comparativos pelos clientes.

Essas medidas transformam marketing em evidência, forçando melhorias reais na proteção dos trabalhadores. Além disso, investimentos estratégicos em tecnologia e parcerias com fornecedores e startups aceleram a maturidade da solução — iniciativas como fundos e aportes na área de IA mostram o caminho para inovação aplicada à segurança (crescimento de investimentos em startups e o exemplo de empresas que investem em IA).

Para fornecedores: facilite pilotos comparativos e publique resultados. Para gestores: exija cláusulas contratuais que permitam auditoria independente e retenha a possibilidade de benchmarking para proteger sua equipe.

Conclusion

Não aposte a segurança da sua equipe em promessas. Peça dados, transparência e testes independentes. Sistemas de IA — câmeras, dashcams e sensores — só deixam de ser luz de vela quando comprovados por métricas públicas e comparáveis. Remova barreiras ao benchmarking, permita comparações e exija metodologias públicas. Quem trabalha com pessoas precisa de evidências, não de esperança.

Referência e leitura recomendada: https://www.constructiondive.com/spons/jobsite-risk-is-rising-its-time-to-benchmark-ai-powered-worker-safety-too/759655/

Confira mais conteúdo e fique por dentro em Dicas de Reforma — artigos sobre IA e produtividade na construção.