A Análise BowTie é uma das técnicas mais eficazes para transformar uma conversa complexa sobre riscos em uma estrutura visual compreensível. Ela relaciona, em um único raciocínio, a Fonte de Risco, o Evento Topo, suas Causas, Consequências e Controles (preventivos e reativos), além dos Fatores de Intensificação e Barreiras à Intensificação.
A NBR IEC 31010:2021 destaca que a Análise BowTie é usada para representar e comunicar informações sobre riscos quando um evento possui múltiplas causas e consequências, especialmente em situações nas quais a visualização dos controles é essencial.
Nos últimos anos, a IA generativa passou a oferecer um novo apoio para esse tipo de análise: não como substituta do especialista ou gestor de riscos, mas como instrumento para acelerar a elaboração de cenários, organizar informações, sugerir hipóteses, padronizar linguagem e melhorar a comunicação.
Para quem utiliza o software BowTieXP, esse apoio pode melhorar a qualidade da entrada de dados e a manutenção dos diagramas. Para quem não utiliza o software, a IA pode ajudar a construir uma versão estruturada da análise em texto, planilha ou diagrama preliminar.
Vejamos a seguir, como a IA generativa pode auxiliar a aprimorar as Análises BowTie, de modo a facilitar a tomada de decisões baseadas em riscos.
O que muda para quem usa o BowTieXP
O BowTieXP é um software voltado à criação de diagramas para análise e avaliação de riscos. Ele permite visualizar riscos complexos de forma compreensível, mostrar cenários plausíveis de incidentes e indicar controles existentes para monitorar esses cenários.
Além disso, possibilita associar categorias aos controles, incluindo eficácia, tipo de controle e responsáveis pelos mesmos, além de usar filtros e perfis de visualização para comunicar informações a públicos diferentes.
É exatamente aí que a IA generativa pode agregar valor. Muitas BowTies ruins não falham por causa do software, mas por conta da qualidade das entradas: causas genéricas, controles mal descritos, consequências vagas, fatores de intensificação esquecidos ou responsabilidades pouco claras.
Algumas plataformas de IA, como o Risk Assessor QSP (RAQ), podem ajudar antes da modelagem, transformando documentos, atas de reuniões, registros de incidentes, procedimentos e entrevistas em uma estrutura preliminar de BowTie.
Exemplo: uma empresa de construção quer analisar o risco de “queda de trabalhador em altura”. Antes de usar o software, a equipe pode pedir ao RAQ que organize uma lista inicial:
- Fonte de Riscos (FR): trabalho em altura em fachada.
- Evento Topo (ET): perda de controle da atividade em altura.
- Causas: ancoragem inadequada, plataforma instável, falha de comunicação entre equipes.
- Controles Preventivos (CP): permissão de trabalho, inspeção do uso do cinturão de segurança, linha de vida certificada, supervisão da atividade.
- Consequências: lesão grave, paralisação da obra, investigação regulatória, impacto reputacional.
- Controles Reativos (CR): primeiros socorros, resgate em altura, comunicação de emergência, isolamento da área.
- Fatores de Intensificação (FIE/FID): pressão de prazo, chuva, equipe terceirizada sem integração, falha de rádio.
- Barreiras à Intensificação (BI): parada por condições climáticas adversas, verificação de competência, redundância de comunicação, auditoria de campo.
Depois disso, o analista pode revisar tecnicamente os itens, excluir hipóteses irrelevantes, ajustar termos e lançar no software. O ganho não está em “automatizar a decisão”, mas em chegar à reunião com uma base melhor preparada.
IA como ponte entre documentos e diagramas
Uma dificuldade prática do BowTieXP é transformar informações dispersas em elementos consistentes. O próprio fornecedor informa que muitas empresas mantêm avaliações de risco em Excel e que o software permite transformar arquivos Excel em diagramas BowTie, desde que o arquivo tenha colunas como Entity, Id, ParentId, Name, Description e TopEvent.
A IA pode apoiar essa etapa preparando a informação em formato mais estruturado. Por exemplo, a partir de uma planilha de riscos operacionais, ela pode sugerir quais itens são Causas, Consequências, Controles Preventivos ou Reativos e quais são apenas ações ou comentários que não deveriam entrar diretamente no diagrama. Isso reduz retrabalho e melhora a consistência terminológica.
Exemplo em Saúde: uma planilha de eventos adversos contém frases como “erro na identificação do paciente”, “dupla checagem não realizada”, “administração de medicamento errado” e “necessidade de intervenção médica”. A IA pode organizar:
- Causa: identificação incorreta do paciente.
- CP: pulseira de identificação e conferência ativa.
- ET: administração de medicamento ao paciente errado.
- CR: protocolo de resposta clínica e notificação imediata.
- Consequência: agravamento do quadro clínico.
Esse rascunho, no entanto, precisa ser revisado por profissionais de saúde, qualidade e segurança do paciente. A IA pode organizar, mas não deve declarar que um controle é efetivo sem evidências.
O que muda para quem não usa o BowTieXP
Nem toda organização possui software especializado. Mesmo assim, é possível aplicar o raciocínio BowTie com apoio de IA em texto, quadro colaborativo, planilha ou documento técnico.
A IEC 31010:2021 indica que a Análise BowTie pode ser usada para explorar causas e consequências de eventos registrados em um cadastro de riscos simples e para verificar se cada caminho entre causa, evento e consequência possui controles eficazes.
Sem o software, a IA pode ajudar a criar um “inventário BowTie” em tabela. A estrutura pode conter: ID da causa, descrição da causa, CP associado, FIE, BI, ET, consequência, CR, FID, BI e observações. Esse formato textual é útil para organizações que ainda estão amadurecendo sua gestão de riscos ou que desejam preparar a análise antes de investir no software.
Exemplo em viagens corporativas: uma empresa quer avaliar o risco de “viajante em país com instabilidade local”. A IA pode apoiar a equipe a estruturar:
- FR: deslocamento internacional de colaborador.
- ET: perda de controle sobre a segurança do viajante.
- Causas: mudança súbita no contexto local, falha no briefing pré-viagem, reserva em área inadequada.
- CP: avaliação prévia do destino, política de aprovação de viagens, briefing de segurança.
- Consequências: impossibilidade de deslocamento, exposição à ameaça local, interrupção da agenda.
- CR: contato de emergência, plano de assistência, remarcação logística.
- FID: roaming indisponível, idioma local, informações desatualizadas.
- BI: aplicativo de comunicação redundante, contato local validado, monitoramento diário.
Mesmo sem software, essa tabela já melhora a estruturação do risco. Ela mostra onde existem lacunas, quais controles precisam de evidência e quais fatores podem reduzir a eficácia dos controles.
Síntese e comunicação para públicos diferentes
Uma das maiores vantagens da IA generativa é adaptar a comunicação. O BowTieXP já oferece filtros para mostrar diferentes informações no diagrama, por exemplo por função ou perfil de usuário. A IA pode complementar isso produzindo versões explicativas para diretoria, operação, auditoria, treinamento ou fornecedores.
Para a diretoria, a IA pode sintetizar a Análise BowTie em cinco mensagens: qual é o Evento Topo, quais caminhos são mais críticos, quais controles sustentam a redução do risco, quais lacunas exigem ação e quais indicadores devem ser monitorados.
Para a equipe operacional, pode transformar CP e CR em instruções simples: “antes da atividade, verificar X”; “durante a resposta, acionar Y”; “se houver FID, aplicar BI correspondente”.
Isso não elimina a necessidade do diagrama. Ao contrário: aumenta sua utilidade. Assim, a BowTie deixa de ser apenas um artefato técnico e passa a ser uma ferramenta de comunicação.
Geração de hipóteses: útil, mas perigosa se mal usada
A IA generativa é especialmente boa para ampliar hipóteses. Ela pode perguntar: “que causas humanas, técnicas, organizacionais e externas podem levar ao Evento Topo?”; “que fatores podem reduzir a eficácia deste CP?”; “quais CR seriam esperados após o Evento Topo?”; “que BI poderiam conter este FID?”. Esse apoio ajuda a mapear os riscos e estimula discussões mais completas.
Mas há um limite claro. A IA não é capaz de identificar, por si só, se um detector foi testado, se uma equipe está treinada, se uma manutenção ocorreu, se um contrato está vigente ou se um procedimento é realmente aplicado.
A IEC 31010:2021 recomenda considerar se os controles existentes são capazes de operar como planejado, se existem lacunas, se há deficiências de projeto ou aplicação e se há fatores que podem reduzir ou eliminar sua eficácia; também destaca que premissas sobre o efeito real e a confiabilidade dos controles devem ser validadas sempre que possível.
Portanto, a IA pode sugerir: “o alarme de gás pode ser um CP”. Mas somente evidências podem sustentar: “o alarme de gás é confiável, testado, mantido e eficaz para este cenário”.
Boas práticas para combinar IA com Análise BowTie
A melhor forma de usar IA para elaborar Análises BowTie é em etapas controladas. Primeiro, peça a estrutura inicial em texto. Depois, revise com especialistas. Em seguida, confirme a independência dos CP e CR.
Também é essencial tratar corretamente FIE, FID e BI. O RAQ define FIE e FID como condições ou fatores que anulam ou reduzem a eficácia de controles; FIE fica à esquerda, ligado a CP, e FID fica à direita, ligado a CR. BI são elementos adicionais que contêm ou reduzem o efeito desses Fatores de Intensificação.
Na prática, isso significa que a IA não deve apenas listar “mais controles”. Ela deve ajudar a perguntar: “o que pode fazer este controle falhar?” e “qual barreira à intensificação existe para esse fator?”. Esse raciocínio melhora muito a qualidade das BowTies.
Considerações Finais
Para quem usa BowTieXP, a IA generativa pode melhorar a preparação dos dados, a padronização dos textos, a importação via planilhas, a revisão de consistência e a comunicação para diferentes públicos.
Para quem não usa o software, a IA generativa, como o RAQ, pode viabilizar BowTies estruturadas em texto ou tabela e gerar diagramas em svg, png e pdf, facilitando workshops, registros de riscos e planos de ação.
O ponto central é simples: a IA pode apoiar a estruturação, a síntese e a geração de hipóteses para Análises BowTie. Pode ajudar a lembrar causas, consequências, CP, CR, FIE, FID e BI, transformar documentos dispersos em inventários claros, criar versões executivas e operacionais da análise. Mas não deve validar controles, inventar evidências ou substituir especialistas.
A eficácia da Análise BowTie continua dependendo do estabelecimento de contexto, critérios, dados, experiência operacional e validação humana.
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