Um dos assuntos amplamente abordados nas normas NBR ISO 31000:2018 e NBR IEC 31010:2021 é o Processo de Avaliação de Riscos. Esse processo envolve a identificação, análise e avaliação de riscos (veja aqui as definições internacionais desses termos), e é fundamental para a tomada de decisões estratégicas, permitindo que as organizações mitiguem ameaças e explorem oportunidades de maneira informada.
Nos últimos anos, as tecnologias de IA têm contribuído bastante para tornar esse processo mais dinâmico e produtivo. Por meio de modelos preditivos e de análises de dados e, mais recentemente, com a introdução de modelos de IA Generativa, como os chatbots privados e corporativos, essas ferramentas representam o primeiro estágio no caminho da automação dos processos organizacionais.
Para além dessas soluções, os agentes de IA estão transformando os processos e rotinas de trabalho nas organizações. Diferentemente das ferramentas tradicionais de IA, esses sistemas são autônomos, capazes de perceber o ambiente, processar informações, tomar decisões e aprender com os dados.
Eles interagem com usuários e outros sistemas, ajustando-se dinamicamente a diferentes contextos. Essa capacidade os torna ideais para aprimorar a Gestão de Riscos, permitindo análises mais rápidas, inteligentes e proativas.
Assim, como os agentes de IA podem aprimorar o Processo de Avaliação de Riscos nas organizações, auxiliando-as a melhorar a tomada de decisões baseadas em riscos?
A Importância dos Agentes de IA para a Gestão de Riscos
Enquanto ferramentas tradicionais de IA apoiam a tomada de decisões ao fornecer previsões e insights, os agentes de IA vão além, atuando de forma independente para identificar, analisar e minimizar riscos em tempo real. Eles podem:
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Monitorar continuamente o ambiente e detectar riscos emergentes;
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Tomar decisões autônomas baseadas em regras pré-programadas ou em aprendizado contínuo;
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Interagir com sistemas e usuários para ajustar estratégias de redução de riscos;
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Adaptar-se e evoluir à medida que novas informações surgem.
Dessa forma, os agentes de IA não apenas fornecem dados sobre riscos, mas atuam diretamente para gerenciá-los, reduzindo a necessidade de intervenção humana em processos críticos.
Vejamos como esses agentes podem contribuir para melhorar cada etapa do processo de avaliação de riscos:
Identificação de Riscos
A primeira etapa do processo de avaliação de riscos consiste na identificação de possíveis ameaças e oportunidades que podem impactar a organização.
Tradicionalmente, essa etapa depende da realização de auditorias internas, análise de dados históricos e relatórios manuais. No entanto, esses métodos são limitados na detecção de riscos e na capacidade de lidar com grandes volumes de informação em tempo real.
Nesta etapa, os agentes de IA atuam como sistemas autônomos que monitoram diversas fontes de dados em tempo real, identificando padrões anômalos e potenciais ameaças antes que se concretizem. Isso permite que empresas adotem medidas preventivas de forma ágil.
Os agentes de IA podem aprimorar a identificação de riscos ao:
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Monitorar fontes de dados continuamente: coletam informações de bancos de dados internos, redes sociais, notícias globais, sensores IoT (Internet das Coisas) e transações financeiras, identificando riscos antes que se concretizem.
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Detectar padrões e anomalias automaticamente: por meio de modelos de aprendizado de máquina, os agentes de IA conseguem perceber pequenas variações e tendências incomuns que podem indicar um risco iminente.
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Interagir com usuários e sistemas: os agentes de IA também podem solicitar informações adicionais de gestores, ajustar parâmetros e refinar a detecção de riscos com base em aprendizado contínuo.
Monitorar fontes de dados continuamente: coletam informações de bancos de dados internos, redes sociais, notícias globais, sensores IoT (Internet das Coisas) e transações financeiras, identificando riscos antes que se concretizem.
Detectar padrões e anomalias automaticamente: por meio de modelos de aprendizado de máquina, os agentes de IA conseguem perceber pequenas variações e tendências incomuns que podem indicar um risco iminente.
Interagir com usuários e sistemas: os agentes de IA também podem solicitar informações adicionais de gestores, ajustar parâmetros e refinar a detecção de riscos com base em aprendizado contínuo.
Exemplos práticos
Setor de Saúde - Detecção de Riscos em Pacientes Hospitalizados
Em hospitais, agentes de IA são usados para monitorar sinais vitais e históricos médicos de pacientes em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs). O sistema analisa continuamente frequência cardíaca, pressão arterial e níveis de oxigenação, comparando-os com padrões de risco.
Caso identifique anomalias que possam indicar risco de parada cardíaca ou infecção hospitalar, o agente alerta automaticamente a equipe médica, permitindo intervenções precoces e aumentando as chances de recuperação.
Setor de Manufatura - Prevenção de Falhas em Máquinas Industriais
Na indústria, agentes de IA são integrados a sensores IoT para monitorar equipamentos de produção. Eles identificam sinais de desgaste, variações anormais na temperatura e consumo de energia, antecipando falhas antes que estas causem paralisações na linha de produção.
Caso detectem um risco iminente, os agentes podem acionar ordens automáticas de manutenção preventiva ou sugerir ajustes operacionais para evitar problemas maiores.
Comércio e Varejo - Prevenção de Fraudes em Transações Online
No varejo digital, agentes de IA analisam comportamentos de compra em tempo real, identificando padrões suspeitos em transações online.
Se um cliente realizar compras sucessivas de alto valor em um curto período, a IA pode comparar essa atividade com seu histórico de compras e sinalizar potenciais fraudes ou uso indevido de cartão de crédito.
Caso necessário, o sistema pode solicitar autenticação adicional ou bloquear a transação temporariamente para evitar prejuízos financeiros.
Análise de Riscos
Após a identificação, a segunda etapa do processo de avaliação de riscos busca compreender a probabilidade e as consequências de cada risco.
Essa análise costuma ser realizada por especialistas, baseando-se em estatísticas, simulações e experiência profissional. No entanto, o volume crescente de dados e a complexidade dos cenários atuais tornam esse processo lento e sujeito a falhas humanas.
Os agentes de IA podem melhorar a análise de riscos ao:
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Executar simulações preditivas: utilizam dados históricos e variáveis externas para modelar possíveis cenários futuros, prevendo consequências com alto nível de precisão.
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Atualizar modelos de risco dinamicamente: com aprendizado contínuo, os agentes de IA ajustam seus cálculos conforme novos dados surgem, garantindo que as análises estejam sempre atualizadas.
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Automatizar a priorização de riscos: os agentes podem classificar os riscos por criticidade, considerando fatores como impacto financeiro, reputacional e operacional.
Exemplos práticos
Setor Financeiro - Crédito para Empréstimos
Transporte e Logística - Rotas de Entrega
Empresas de logística podem utilizar agentes de IA para analisar riscos na cadeia de suprimentos. Seus sistemas monitoram fatores como condições climáticas, disponibilidade de matéria-prima, taxas de câmbio e restrições comerciais.
Caso detectem uma possível greve de transportadores ou mudanças em tarifas alfandegárias, o agentes podem sugerir rotas alternativas e negociações prévias com fornecedores, reduzindo prejuízos antes mesmo que o risco se materialize.
Setor de Energia - Redes de Distribuição Elétrica
Organizações do setor de energia utilizam agentes de IA para prever e analisar riscos de falhas na distribuição de energia. Tais agentes monitoram condições climáticas, demanda energética e as condições da infraestrutura, identificando fatores que possam levar a sobrecargas, apagões ou incêndios em subestações.
Com base nessa análise, as concessionárias podem redistribuir cargas, reforçar estruturas críticas e emitir alertas de contingência, reduzindo os impactos de falhas na rede elétrica.
Avaliação de Riscos
A avaliação de riscos é a etapa final do processo de avaliação de riscos, na qual se decidem quais riscos são aceitáveis e quais devem ser tratados. Aqui, os agentes de IA destacam-se, pois não apenas fornecem recomendações, mas também executam ações preventivas e corretivas de forma autônoma.
Nessa etapa, os agentes de IA contribuem ao:
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Classificar riscos automaticamente com base na magnitude e criticidade dos riscos (comparando-os aos critérios de risco adotados) e considerando o custo das opções de tratamento.
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Executar ações preventivas ou corretivas sem necessidade de intervenção humana: para riscos pré-definidos, os agentes de AI podem ativar protocolos automáticos, reduzindo o tempo de resposta.
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Acompanhar a evolução dos riscos em tempo real: conforme surgem novas informações, eles ajustam a estratégia, garantindo que a organização esteja sempre protegida.
Exemplos práticos
Segurança da Informação - Ataques Cibernéticos
Empresas de Segurança da Informação podem usar agentes de IA para proteger seus servidores contra ataques hackers.
Seus agentes monitoram milhões de acessos simultaneamente e, caso detectem um aumento anômalo no tráfego ou tentativas de login suspeitas, podem bloquear automaticamente o IP atacante, reforçar camadas de autenticação e gerar um relatório para as equipes de segurança.
Seguradoras - Sinistros
Outra aplicação seria uma seguradora usar agentes de IA para monitorar o risco de sinistros em tempo real. Se um cliente estiver em uma região propensa a enchentes e houver previsões meteorológicas indicando alto risco, o sistema pode ajustar automaticamente as taxas de seguro ou enviar recomendações preventivas para minimizar danos.
Setor Agrícola - Riscos Climáticos
Pontos Fortes dos Agentes de IA
Maior Agilidade e Eficiência
Os agentes de IA podem processar milhões de dados simultaneamente, identificando riscos e propondo soluções em tempo real, de modo a reduzir atrasos na tomada de decisão.
Redução de Erros Humanos
Muitas decisões organizacionais ainda são baseadas em experiências passadas ou em julgamentos subjetivos, o que pode resultar em análises imprecisas.
Os agentes de IA utilizam dados estatísticos e modelagem preditiva para fornecer avaliações objetivas, minimizando vieses e imprecisões.
Monitoramento Contínuo
Diferente dos modelos tradicionais, que dependem de revisões periódicas, os agentes de IA operam 24 horas por dia, 7 dias por semana, identificando riscos conforme estes surgem.
Aprendizado Contínuo
Diferentemente de sistemas estáticos, que exigem atualizações manuais, os agentes de IA refinam constantemente seus modelos preditivos à medida que novos dados são incorporados.
Isso os torna mais eficazes na detecção de riscos ao longo do tempo, permitindo que evoluam junto com os desafios enfrentados pelas organizações.
Essa característica é particularmente valiosa em setores altamente dinâmicos, como os ligados a mercados financeiros, logística e segurança digital, onde riscos e variáveis mudam rapidamente.
Integração com Outros Sistemas
Os agentes de IA podem se conectar a plataformas financeiras, ERPs, softwares de segurança e sensores IoT, permitindo uma gestão de riscos integrada e proativa.
Desafios na Implementação dos Agentes de IA
Segurança e confiabilidade: agentes de IA lidam com grandes volumes de dados sensíveis e podem ser alvos de ataques cibernéticos. Além disso, erros ou falhas nos modelos podem levar a decisões incorretas, causando impactos financeiros ou operacionais graves.
Conformidade regulatória: a crescente exigência por conformidade com leis como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados), impõe desafios ao uso de dados, exigindo políticas rígidas de governança e transparência nos processos decisórios da IA.
Vieses algorítmicos: se treinados com dados enviesados, os agentes de IA podem reproduzir ou amplificar desigualdades, levando a decisões injustas ou discriminatórias.
Adaptação a ambientes dinâmicos: alguns setores apresentam mudanças rápidas e imprevisíveis, exigindo que os agentes de IA sejam constantemente atualizados e reajustados para manter a eficácia na gestão de riscos.
Considerações finais
Entretanto, para maximizar seus benefícios, é crucial que sua implementação seja feita com transparência, supervisão humana e respeito às normas regulatórias.
Por meio da combinação entre a maior produtividade proporcionada pelos agentes de IA e as habilidades únicas dos seres humanos, como criatividade, capacidade de julgamento e pensamento estratégico, será possível redefinir os fluxos de trabalho, gerando decisões mais rápidas e inteligentes.
