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8 de abril de 2025
De forma quase imperceptível, a inteligência artificial começou a mudar como as empresas identificam e gerenciam riscos. Antes, o processo dependia de planilhas, suposições e dados históricos. Hoje, é possível mapear riscos com IA em tempo real, inclusive aqueles que ninguém imaginava que existiam.
Isso é possível graças à combinação de IA generativa e machine learning. Essas tecnologias reconhecem padrões, cruzam dados de diferentes fontes e apontam riscos operacionais que raramente aparecem nos relatórios. Neste artigo, você vai ver como esse modelo funciona na prática e por que tantas empresas estão adotando essa abordagem.
A gestão de risco sempre foi uma área estratégica. Mas, mesmo com processos consolidados, ela enfrentava limitações como foco excessivo no histórico, baixa capacidade preditiva e dificuldade para reagir a mudanças fora do padrão.
Imagine uma empresa do setor logístico que analisa apenas dados de rotas, desempenho de motoristas e manutenção de frota. Se uma nova ameaça surgir, como um padrão de fraude sofisticado ou um problema climático inesperado, dificilmente ela terá mecanismos para antecipar esse risco. Os modelos antigos olham para o retrovisor. Enquanto isso, os riscos do presente muitas vezes nascem fora do radar.
O grande diferencial da IA está na habilidade de cruzar dados não estruturados e detectar padrões invisíveis para humanos. Em vez de depender de premissas rígidas, os modelos se adaptam, aprendem com novas informações e revelam riscos em áreas até então ignoradas.
Segundo a IBM, 85% das organizações já tratam os riscos relacionados à IA como prioridade. No entanto, apenas 40% contam com estruturas robustas de governança para lidar com eles. Esse dado reforça o quanto o uso da IA ainda está amadurecendo nesse campo e mostra que há espaço para evoluir com responsabilidade.
Um bom exemplo vem do setor financeiro. Algumas instituições já usam machine learning para identificar combinações suspeitas entre movimentações bancárias, localização dos usuários e padrões comportamentais. Com isso, conseguem prevenir fraudes com mais eficiência, sem depender apenas de regras fixas.
A IA generativa tem um papel menos óbvio, mas cada vez mais relevante nesse cenário. Ela não apenas interpreta dados, mas também simula cenários. Isso permite, por exemplo, gerar possíveis desdobramentos a partir de eventos atípicos, como rupturas em cadeias de suprimentos ou mudanças políticas em países estratégicos para o negócio.
Já o machine learning entra como motor de aprendizado contínuo. Os algoritmos treinados conseguem detectar desvios de padrão em tempo real e alertar os times responsáveis. Um risco operacional que antes passaria despercebido, como uma falha silenciosa em uma linha de produção, agora é identificado no momento em que começa a se formar.
Essas tecnologias não funcionam de forma isolada. Elas se complementam em sistemas integrados que cruzam dados internos com dados externos. Com isso, ampliam a visão das empresas sobre o seu ecossistema e ajudam a antecipar riscos sistêmicos.
Um dos maiores benefícios da IA é justamente revelar aquilo que ainda não tem nome. Muitos dos riscos operacionais mais perigosos não vêm de falhas internas evidentes. Na verdade, eles surgem da combinação sutil de fatores externos, mudanças comportamentais ou lacunas nos processos.
Alguns exemplos de riscos que costumam passar despercebidos incluem:
Com IA, esses riscos são identificados com base em dados reais. Não é mais preciso esperar que algo dê errado para agir.
Com o auxílio da IA, áreas de risco deixam de ser apenas reativas e passam a atuar de forma proativa, funcionando como sensores atentos a sinais que antes passavam despercebidos.
Essa nova postura exige uma reorganização interna. Os dados precisam ser acessíveis, os sistemas precisam conversar entre si e as equipes precisam confiar nos alertas gerados pela IA. Tudo isso sem cair na armadilha de confiar demais nos métodos antigos.
No setor financeiro, uma autoridade reguladora passou a utilizar inteligência artificial para garantir que modelos de crédito operem com critérios justos e transparentes. Em parceria com especialistas, criou metodologias para avaliar se os sistemas automatizados seguem princípios como equidade, responsabilidade e ética. Esse trabalho resultou em um modelo de avaliação que já serve de referência para outras instituições financeiras interessadas em aplicar IA de forma segura e confiável.
Em outro caso, uma empresa do setor de tecnologia desenvolveu uma plataforma para integrar previsões meteorológicas com mapas de infraestrutura urbana. A solução utiliza machine learning para prever riscos como enchentes, bloqueios em vias estratégicas e falhas em estações de energia. Com isso, gestores conseguem agir com antecedência em situações de emergência, evitando prejuízos operacionais e protegendo ativos críticos.
Esses exemplos mostram como o uso da IA para mapear riscos deixou de ser um conceito futuro. Já existe tecnologia aplicada, entregando resultados concretos em diferentes setores, da regulação financeira à gestão de desastres.
O uso da IA para gestão de riscos ainda está em expansão, mas os resultados já são claros. O que antes levava semanas para ser analisado, hoje pode ser processado em minutos. E o que antes passava despercebido, agora se transforma em alerta antecipado.
A tendência é que mapear riscos com IA se torne parte natural dos processos das empresas que desejam crescer com segurança. Quanto mais dados forem conectados, sejam eles internos ou externos, maior será a capacidade de prever e reagir ao que ainda nem aconteceu.
Mais do que proteger, a IA está ajudando as empresas a repensar o risco. Ele deixa de ser algo estático e passa a ser tratado como um sistema vivo, dinâmico e conectado aos dados do presente. Se a sua empresa quer dar esse passo com segurança, a Luby pode ajudar a transformar dados em decisões mais rápidas e inteligentes. Fale conosco!
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