Como a IA pode ajudar empresas a mitigar riscos e prevenir acidentes

Marcelo Firpo
19 de jan.
12 min de leitura

Resumo gerado por IA:

O artigo mostra como inteligência artificial, machine learning e IA generativa já podem ser aplicados de forma prática para mitigar riscos e prevenir acidentes em diferentes frentes do negócio, como cibersegurança, segurança física e EHS, compliance, prevenção a fraudes, risco operacional e continuidade. A partir de conceitos claros e casos reais, o texto evidencia que o valor da IA está na capacidade de antecipar desvios, identificar padrões anômalos e permitir ações preventivas em tempo real, sempre apoiadas por dados bem estruturados. Nesse contexto, a BlueMetrics se apresenta como parceira ideal para acelerar projetos de IA com impacto mensurável, reunindo experiência comprovada em mais de 200 projetos entregues para mais de 90 clientes nas Américas, domínio do ecossistema AWS e foco constante em transformar tecnologia em redução efetiva de riscos e proteção do negócio.

Da gestão reativa à prevenção orientada por dados

Para gestores responsáveis por operações complexas, risco e segurança deixaram de ser apenas temas de compliance. Hoje, eles impactam diretamente a continuidade do negócio, a reputação, os custos operacionais e a responsabilidade legal. Em muitos setores, incidentes físicos, falhas de segurança digital ou violações regulatórias representam perdas significativas, muitas vezes evitáveis.

Nesse contexto, inteligência artificial, machine learning e IA generativa passam a desempenhar um papel estratégico. Não como substitutos de processos ou equipes, mas como sistemas capazes de analisar grandes volumes de dados, identificar padrões de risco e antecipar situações que exigem intervenção. Em vez de reagir após o problema ocorrer, a empresa passa a atuar de forma preventiva.

A seguir, exploramos como essas tecnologias vêm sendo aplicadas para reduzir riscos em diferentes dimensões do negócio.

Segurança digital e cibersegurança: antecipar ataques antes que se concretizem

Ambientes corporativos produzem diariamente grandes volumes de dados de logs, tráfego de rede, acessos a sistemas e comportamento de usuários. O desafio está em identificar, dentro desse volume, sinais precoces de ataques ou ameaças.

Modelos de machine learning são especialmente eficazes nesse cenário por conseguirem:

Identificar padrões normais de comportamento em sistemas, redes e usuários.
Detectar anomalias sutis que fogem desse padrão, muitas vezes invisíveis a regras estáticas.
Evoluir continuamente, aprendendo com novos tipos de ataque e adaptação dos agentes maliciosos.

A IA também permite ir além da detecção pontual. Ao correlacionar eventos ao longo do tempo, é possível identificar cadeias de comportamento que antecedem incidentes maiores, como movimentações laterais em redes ou tentativas graduais de escalonamento de privilégios.

Nesse domínio, IA generativa começa a apoiar equipes de segurança ao resumir incidentes, explicar alertas complexos e acelerar a investigação, reduzindo o tempo entre a identificação do risco e a resposta efetiva.

Segurança física, EHS e prevenção de acidentes operacionais

Em plantas industriais, centros logísticos, obras ou ambientes com grande circulação de pessoas e máquinas, os dados também estão presentes. Câmeras, sensores, registros operacionais e históricos de incidentes produzem informação que, quando bem explorada, pode salvar vidas.

A visão computacional combinada com machine learning permite:

Monitorar o cumprimento de normas de segurança em tempo real, como uso de EPIs, acesso a áreas restritas ou proximidade perigosa entre pessoas e equipamentos.
Identificar comportamentos de risco antes que se transformem em acidentes, como trajetos inseguros, falhas operacionais ou situações recorrentes de quase incidentes.
Gerar alertas automáticos para supervisores ou operadores, permitindo intervenção imediata.

Além disso, a análise histórica desses dados ajuda gestores de EHS a entender padrões de risco por turno, área ou tipo de atividade, apoiando decisões sobre treinamentos, mudanças de processo ou ajustes de layout.

Mais uma vez, o diferencial da IA está na escala e na consistência. O monitoramento deixa de depender apenas de inspeções pontuais ou auditorias manuais.

Compliance e auditoria: do controle periódico ao monitoramento contínuo

Muitas organizações ainda tratam compliance como um processo episódico, com auditorias periódicas e verificações manuais. Esse modelo tende a identificar problemas tarde demais.

Com IA e análise de dados, o controle passa a ser contínuo:

Modelos podem monitorar transações, acessos, processos e documentos em tempo quase real.
Regras e padrões regulatórios podem ser traduzidos em critérios analisáveis por sistemas automatizados.
Alertas inteligentes sinalizam desvios relevantes, evitando excesso de falsos positivos.

IA generativa tem ganhado espaço nesse contexto ao apoiar a análise de grandes volumes de documentos, contratos, políticas internas e normas regulatórias, ajudando a identificar inconsistências ou riscos de não conformidade.

Para gestores, isso significa menos surpresa em auditorias externas e maior controle sobre riscos regulatórios no dia a dia da operação.

Prevenção a fraudes: identificação de anomalias em tempo real

Fraudes raramente seguem regras fixas. Elas evoluem, se adaptam a controles existentes e exploram exceções. É exatamente nesse tipo de problema que o machine learning mostra maior vantagem.

Em contextos financeiros, operacionais ou comerciais, modelos de IA conseguem:

Analisar grandes volumes de transações em tempo real.
Aprender padrões históricos legítimos e identificar desvios estatisticamente relevantes.
Priorizar alertas com base na probabilidade de fraude e no impacto potencial.

Essa abordagem reduz a dependência exclusiva de regras rígidas e permite que sistemas se ajustem a novas estratégias fraudulentas sem necessidade de reprogramação constante.

IA generativa pode complementar esse processo ao explicar alertas de forma mais clara para analistas, sintetizar casos complexos e apoiar investigações, reduzindo tempo e custo operacional.

Risco operacional e continuidade do negócio

Nem todo risco se materializa como um incidente evidente. Em muitos casos, ele aparece primeiro como degradação gradual de processos, atrasos recorrentes ou pequenas falhas que se acumulam até gerar impactos significativos na operação.

Modelos de machine learning ajudam a endereçar esse tipo de risco ao:

Analisar séries temporais de dados operacionais para identificar padrões que antecedem falhas ou interrupções.
Detectar desvios sutis de desempenho em processos críticos, antes que provoquem paradas completas.
Correlacionar eventos aparentemente isolados, revelando riscos sistêmicos escondidos na operação diária.

A IA generativa pode complementar esse processo ao sintetizar cenários de risco, apoiar análises de impacto e ajudar gestores a avaliar alternativas de resposta e contingência de forma mais rápida e informada.

Com isso, a gestão de risco operacional deixa de ser reativa e passa a ser parte do planejamento contínuo do negócio.

Manutenção preditiva e segurança de ativos críticos

Falhas de equipamentos e ativos físicos estão entre as principais causas de acidentes, perdas financeiras e interrupções operacionais em setores como indústria, energia, logística e infraestrutura.

A combinação de sensores, dados históricos e machine learning permite:

Prever falhas com base em padrões de vibração, temperatura, consumo ou desgaste.
Identificar comportamento anômalo em ativos antes que ele evolua para falha crítica.
Priorizar intervenções de manutenção com base em risco e impacto, e não apenas em calendários fixos.

Esse tipo de abordagem reduz a necessidade de manutenções emergenciais, que costumam ocorrer sob pressão e com maior risco à segurança das equipes.

Ao incorporar esses modelos à rotina operacional, a empresa reduz acidentes, aumenta a disponibilidade de ativos e melhora a previsibilidade de custos.

Risco humano e fatores comportamentais

Uma parcela significativa dos acidentes tem origem em fatores humanos: fadiga, excesso de carga, práticas inseguras recorrentes ou falhas de comunicação.

IA aplicada a dados comportamentais ajuda a lidar com esse desafio de forma objetiva:

Visão computacional pode identificar posturas inseguras ou descumprimento recorrente de protocolos.
Análise de dados de turnos, jornadas e pausas pode revelar padrões associados a maior risco.
Modelos conseguem correlacionar incidentes com condições específicas de trabalho, em vez de tratar cada evento como isolado.

Esses insights permitem que ações preventivas sejam direcionadas, baseadas em evidência e focadas na causa raiz, indo além de treinamentos genéricos após acidentes.

Uma mudança de postura: prevenção orientada por dados

Em todos esses cenários, o ponto central não é apenas a tecnologia, mas a mudança de postura. A empresa deixa de operar no modo reativo, em que o risco só é tratado após o dano, e passa a atuar de forma preventiva, apoiada em dados e modelos inteligentes.

Esse movimento exige uma base sólida: dados confiáveis, integração entre sistemas, governança clara e objetivos bem definidos. Sem isso, iniciativas de IA tendem a ficar restritas a pilotos ou provas de conceito.

Na segunda parte deste artigo, exploraremos cases reais de empresas que já usam IA para mitigar riscos e prevenir acidentes, além de apresentar um case-resumo da BlueMetrics.

Casos reais: como empresas usam IA para mitigar riscos e prevenir acidentes

Os exemplos a seguir mostram como organizações de diferentes setores aplicam machine learning, IA generativa e análise avançada de dados para reduzir riscos concretos, melhorar segurança e aumentar previsibilidade. Em todos os casos, o ponto comum não é a tecnologia isolada, mas o uso consistente de dados para antecipar problemas.

Darktrace: detecção de ameaças antes do impacto

A Darktrace se tornou referência em cibersegurança ao aplicar machine learning inspirado em modelos de autoaprendizado para detectar comportamentos anômalos em redes corporativas.

Em vez de depender apenas de regras predefinidas, a tecnologia aprende o que é o “comportamento normal” de usuários, dispositivos e sistemas dentro de cada organização. A partir disso, identifica desvios sutis que podem indicar ataques em estágio inicial, como movimentações laterais, acessos fora de padrão ou comunicações incomuns.

Segundo comunicações públicas da empresa e relatos de clientes, essa abordagem permitiu identificar ataques de ransomware e comprometimentos internos antes que dados fossem exfiltrados ou que sistemas fossem derrubados. Para gestores, o valor está na antecipação. O alerta surge quando o risco começa, não quando o dano já ocorreu.

Siemens: visão computacional para prevenir acidentes

A Siemens utiliza visão computacional e analytics avançados em ambientes industriais para reforçar políticas de EHS e reduzir acidentes de trabalho.

Em plantas e obras, câmeras combinadas com modelos de IA são usadas para monitorar situações de risco, como ausência de equipamentos de proteção individual, entrada em áreas restritas ou proximidade perigosa entre pessoas e máquinas. Os sistemas geram alertas em tempo real para supervisores, permitindo ação imediata.

Relatos técnicos da Siemens mostram que esse tipo de abordagem ajuda a reduzir incidentes recorrentes e melhora a aderência a padrões de segurança, especialmente em operações complexas e distribuídas. O diferencial é a consistência. O controle não depende apenas de inspeções pontuais ou observação humana contínua.

Shell: manutenção preditiva e redução de falhas críticas

A Shell utiliza modelos de machine learning para manutenção preditiva em ativos críticos de exploração, refino e transporte. Sensores em equipamentos geram grandes volumes de dados sobre vibração, temperatura, pressão e desempenho.

Esses dados alimentam modelos que identificam padrões associados a falhas iminentes. Com isso, a empresa consegue intervir antes que ocorram paradas não planejadas, vazamentos ou acidentes operacionais.

Em comunicações públicas sobre transformação digital, a Shell destaca que a manutenção preditiva reduz riscos à segurança, aumenta a disponibilidade de ativos e evita intervenções emergenciais, que costumam ser mais perigosas para equipes em campo.

Mastercard: prevenção a fraudes em tempo real

A Mastercard aplica machine learning em larga escala para detecção de fraudes em transações financeiras. Seus modelos analisam bilhões de transações considerando centenas de variáveis, como comportamento histórico, localização, dispositivo e contexto da compra.

A lógica é identificar anomalias em tempo real, bloqueando transações suspeitas antes que causem prejuízo ao cliente ou ao emissor. Segundo dados divulgados pela própria Mastercard, essa abordagem baseada em IA melhora significativamente a taxa de detecção de fraudes ao mesmo tempo em que reduz falsos positivos.

Embora o contexto seja financeiro, o princípio é amplamente aplicável a outros tipos de risco operacional e comercial. Aprender padrões normais e reagir a desvios relevantes.

Unilever: compliance e monitoramento contínuo

A Unilever tem investido em analytics avançado e automação para fortalecer práticas de compliance e auditoria interna em escala global.

Em vez de depender apenas de auditorias periódicas, a empresa passou a usar análise contínua de dados financeiros, operacionais e de fornecedores para identificar potenciais desvios de conduta, riscos regulatórios e não conformidades.

Esse tipo de monitoramento permite agir de forma preventiva, corrigindo problemas antes que evoluam para sanções legais ou danos reputacionais. Para organizações globais, o ganho está na capacidade de padronizar controles sem perder visibilidade local.

O padrão por trás de cada caso

Apesar das diferenças de setor e contexto, esses casos compartilham elementos comuns:

Uso intensivo de dados operacionais reais, em tempo quase real.
Modelos de machine learning focados em anomalias, padrões e antecipação de risco.
Integração entre tecnologia e processos de negócio existentes.
Clareza sobre o tipo de risco que se deseja mitigar e como medir impacto.

Em nenhum desses exemplos a IA aparece como solução genérica. Ela é aplicada de forma direcionada, com foco em reduzir a exposição, evitar acidentes e aumentar a resiliência operacional.

A seguir, vamos conhecer um case da BlueMetrics nesta área.

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Case BlueMetrics: detecção inteligente de fraudes no Pix com Machine Learning em tempo real

Contexto

A consolidação do Pix como principal meio de pagamento instantâneo no Brasil trouxe ganhos claros de agilidade e eficiência para o sistema financeiro. Ao mesmo tempo, ampliou significativamente a superfície de risco, criando oportunidades para fraudes cada vez mais rápidas e sofisticadas.

Nesse cenário, uma empresa de tecnologia especializada em software bancário buscou evoluir sua oferta e fornecer a bancos e fintechs uma camada adicional de segurança baseada em inteligência artificial. O objetivo era antecipar riscos e impedir fraudes antes da conclusão da transação, sem comprometer a experiência do usuário ou o tempo máximo de processamento exigido pelo Banco Central.

Este contexto caracteriza bem um problema clássico de mitigação de riscos: como agir preventivamente em um ambiente de alta velocidade, grande volume de dados e baixa tolerância a erros.

Problema

O desafio central era equilibrar três fatores críticos:

Velocidade, já que transações Pix exigem análise praticamente instantânea;
Precisão, para evitar tanto prejuízos financeiros quanto bloqueios indevidos;
Adaptabilidade, dado que padrões de fraude mudam rapidamente e variam entre diferentes perfis de contas.

Algumas restrições tornavam o problema ainda mais complexo:

Ausência de dados rotulados sobre fraudes, inviabilizando modelos supervisionados tradicionais;
Grande diversidade de comportamentos entre contas, com variações por horário, valores e frequência;
Limitações de abordagens baseadas em regras fixas, que não capturam bem exceções e geram um alto número de falsos positivos.

Do ponto de vista do negócio, a inexistência de uma solução inteligente aumentava a exposição a perdas financeiras e impedia que a empresa se posicionasse de forma diferenciada em um mercado altamente competitivo.

Solução

A BlueMetrics desenhou e implementou uma solução de machine learning não supervisionado, orientada à detecção de anomalias comportamentais em tempo real. A estratégia adotada partiu da construção de perfis comportamentais por conta, permitindo que o sistema aprendesse, de forma autônoma, o que é considerado normal em cada contexto específico.

A solução combinou os seguintes elementos:

Modelos de clustering para identificar padrões típicos de movimentação por conta;
Cálculo de desvio estatístico de cada nova transação em relação ao comportamento esperado;
Geração de uma pontuação percentual de risco para apoiar decisões imediatas.

Para garantir escala e confiabilidade, a arquitetura foi construída inteiramente em ambiente cloud, utilizando serviços nativos da AWS. O pipeline foi projetado para executar inferência em milissegundos, analisando cada transação sem impacto perceptível no fluxo do Pix.

Principais características da solução:

Detecção de fraudes sem dependência de dados rotulados;
Inferência em tempo real com resposta inferior a um segundo;
Adaptação contínua a novos padrões de comportamento;
Integração transparente com a infraestrutura bancária existente.

Resultados

A solução passou a identificar transações potencialmente fraudulentas em menos de um segundo, permitindo a emissão de alertas antes da efetivação da operação. Isso deu às instituições financeiras a capacidade de agir de forma preventiva, reduzindo significativamente a exposição a riscos.

Os principais impactos observados incluem:

Mitigação de perdas financeiras, com estimativa de até R$ 1,5 milhão evitados em simulações históricas;
Prevenção ativa de incidentes, ao bloquear transações suspeitas antes da conclusão;
Redução de risco operacional, eliminando a dependência de processos manuais ou revisões tardias;
Fortalecimento da proposta de valor do software bancário, agora com uma camada inteligente de segurança.

Além dos resultados financeiros, o projeto reforça um ponto central do artigo: quando bem aplicada, a inteligência artificial não apenas reage a incidentes, mas atua como mecanismo preventivo, antecipando riscos e reduzindo a probabilidade de eventos críticos.

Por que este case importa para mitigação de riscos

Este projeto é um exemplo claro de aplicação prática de IA na mitigação de riscos e prevenção de incidentes. Embora situado no contexto financeiro, o mesmo princípio se aplica a outros cenários de risco: identificar padrões normais, detectar desvios relevantes em tempo real e agir antes que o dano ocorra.

Ao transformar dados operacionais em um sistema de alerta inteligente, a solução mostra como o machine learning pode evoluir a gestão de risco de um modelo reativo para um modelo preventivo, orientado por evidência e impacto mensurável.

Conclusão: transformar IA em proteção real exige método, dados e experiência

Os exemplos apresentados ao longo deste artigo mostram que inteligência artificial, machine learning e IA generativa já desempenham um papel concreto na mitigação de riscos e na prevenção de incidentes. De cibersegurança e fraudes a segurança física, compliance e continuidade operacional, o diferencial não está apenas no uso da tecnologia, mas na capacidade de aplicá-la com método, velocidade e foco em impacto real.

É nesse contexto que a BlueMetrics se posiciona como parceira estratégica para empresas que desejam acelerar projetos de IA com segurança e previsibilidade. Ao longo de sua trajetória, a empresa já entregou mais de 200 projetos de IA e dados para mais de 90 clientes nos Estados Unidos, no Brasil e nos demais países da América Latina, acumulando experiência prática em contextos altamente regulados e operações críticas.

Esse histórico inclui iniciativas como automação de processos industriais, detecção de fraudes em instituições financeiras, uso de IA generativa para enriquecer a experiência do cliente em e-commerces, análise preditiva de receitas no setor imobiliário e soluções de orientação e captação de alunos no setor educacional. Em todos esses casos, o foco esteve em transformar dados em decisões melhores, reduzindo riscos e aumentando a eficiência operacional.

Outro diferencial relevante é a parceria sólida com a AWS e o domínio completo de seu ecossistema de soluções. Isso permite à BlueMetrics desenhar arquiteturas escaláveis, seguras e custo-eficientes, além de acelerar a entrada em produção de modelos de IA, algo essencial quando se trata de riscos que exigem respostas rápidas e confiáveis.

Mais do que implementar tecnologia, a BlueMetrics atua para ajudar empresas a sair do modelo reativo e construir sistemas preventivos, orientados por dados, capazes de antecipar riscos antes que se tornem perdas financeiras, incidentes operacionais ou danos à reputação. É essa combinação de engenharia de dados, inteligência artificial aplicada e foco em resultados mensuráveis que sustenta projetos de IA com impacto duradouro. Podemos ajudar a sua empresa. Vamos conversar sobre isso?

Conheça alguns Casos de Uso