🚀 Essa semana, durante uma reunião informal com meus sócios na GAUTICA — Éderson e Estevan — começamos falando sobre as novidades em Inteligência Artificial... e logo estávamos mergulhados em um daqueles assuntos que parecem ficção, mas são realidade: Stargate. Não o da TV — mas os dois mega projetos de infraestrutura de IA que estão sendo erguidos nos Estados Unidos (Texas) e nos Emirados Árabes (Abu Dhabi), com bilhões de dólares, centenas de milhares de GPUs e ambições de hospedar os modelos mais poderosos do planeta.
Só para você ter uma ideia: o Stargate UAE (Emirados Árabes) será operado pela Oracle e ocupará 26 km² de deserto, com consumo de até 5 gigawatts — isso é coisa de país, não de empresa.
E nos EUA, o Stargate Texas — também liderado pela OpenAI e parceiros como Microsoft e NVIDIA — já está em construção com a promessa de ser o maior centro de computação para IA do mundo ocidental.
É inevitável que, ao olhar para tudo isso, a pergunta venha à mente: será que estamos mesmo prestes a alcançar a AGI — a famosa Inteligência Artificial Geral?
No artigo a seguir, eu explico em 8 tópicos o que falta de verdade para chegarmos lá — além da infraestrutura. E por que, apesar do hype, a AGI ainda exige muito mais do que chips de última geração.
Você já tentou conversar com um chatbot e, minutos depois, percebeu que ele esqueceu completamente o que foi dito antes? Isso acontece porque, apesar de parecerem inteligentes, os modelos de IA atuais ainda não têm memória de longo prazo real. Cada conversa começa do zero. Eles não guardam contexto, não lembram de aprendizados anteriores e, principalmente, não mantêm metas persistentes ao longo do tempo — como nós, humanos, fazemos naturalmente.
É como se cada vez que você abrisse um chat, estivesse falando com alguém que sofreu amnésia profunda. E para que a AGI aconteça de verdade, isso precisa mudar. Uma inteligência geral precisa raciocinar com base em experiências passadas, aprender com erros anteriores e lembrar do que você disse ontem — ou há um ano.
No fundo, o que falta é o que nos torna humanos: continuidade, história, intenção. Ainda estamos ensinando essas máquinas a formar algo próximo de uma “mente”. E esse é só o primeiro passo.
Modelos de IA hoje são ótimos em reconhecer padrões: completam frases, sugerem códigos, até escrevem textos surpreendentes. Mas quando saem da “zona de conforto dos dados”, eles tropeçam.
O que ainda falta? A capacidade de raciocinar de verdade — como quando um ser humano deduz algo que nunca viu antes, usa lógica para resolver um problema novo ou conecta ideias distantes com criatividade. Isso é o que chamamos de raciocínio simbólico, e ele está ausente nos modelos atuais.
Imagine ensinar uma criança que “se todos os gatos têm bigodes, e o Garfield é um gato, então ele tem bigodes”. Essa dedução parece óbvia pra gente — mas para uma IA atual, ela não é tão simples. Ela precisa ter visto algo muito parecido antes para acertar.
A verdadeira AGI precisa ir além de repetir padrões. Ela deve ser capaz de pensar fora do padrão, generalizar para situações novas e aplicar lógica mesmo sem exemplos explícitos. É isso que diferencia uma máquina que responde... de uma que entende.
Lembra do filme Como Se Fosse a Primeira Vez? A personagem da Drew Barrymore sofre de perda de memória recente, e todos os dias o personagem do Adam Sandler precisa reconquistá-la — como se fosse a primeira vez. Todo santo dia. Do zero.
Agora imagine que essa é exatamente a nossa relação com as inteligências artificiais hoje.
Mesmo os modelos mais avançados — como ChatGPT, Gemini ou Claude — ainda não possuem memória de longo prazo funcional. Eles podem até armazenar um “histórico” de interações, mas isso não é o mesmo que lembrar de você.
Eles não evoluem com base no que foi aprendido, não constroem uma narrativa pessoal, não mantêm objetivos ou preferências ao longo do tempo. Cada conversa é um novo começo. Inteligente, sim. Mas desconectado do passado.
Para que a AGI se torne realidade, precisamos ir além. Precisamos de agentes que realmente guardem o que aprenderam, reconheçam contextos, lembrem de interações anteriores, desenvolvam afinidades e aprendam com erros — como qualquer ser inteligente faz.
Porque ensinar máquinas a lembrar é mais do que otimizar performance. É o que transforma uma resposta artificial… em uma relação genuína.
Um dos sinais mais fortes de inteligência real não é só resolver problemas… é entender pessoas. Saber o que o outro sente, pensa ou precisa — mesmo que ele não diga diretamente. Isso é algo que fazemos intuitivamente todos os dias: ajustamos o tom, antecipamos reações, percebemos quando alguém está desconfortável.
Esse tipo de habilidade é o que os cientistas chamam de “teoria da mente” — a capacidade de inferir o estado mental de outras pessoas. E hoje, as inteligências artificiais ainda não têm isso.
Elas podem parecer empáticas, mas estão apenas reproduzindo padrões. Elas não entendem de verdade o que você quer, nem sabem o que você já sabe. Não distinguem se você é iniciante ou especialista, se está irritado ou brincando, se está perguntando algo sério ou sendo sarcástico.
Para alcançar a AGI, essa compreensão sutil precisa existir. A máquina precisa ser capaz de criar um “modelo mental” de quem está do outro lado — entender intenções, desejos, dúvidas, limitações. Isso não só permite conversas mais naturais, como é essencial para cooperação, ensino, negociação… e qualquer forma de convivência inteligente.
Sem essa habilidade, uma IA pode responder bem — mas não se conectar de verdade com você. E sem conexão, não há inteligência social. Nem artificial. Nem geral.
Hoje, as inteligências artificiais são ótimas em prever o que vem depois. Elas completam frases, sugerem decisões, até acertam diagnósticos. Mas há um problema silencioso por trás disso: elas entendem os efeitos, mas não necessariamente as causas.
Elas sabem o que geralmente acontece, mas não por que acontece.
É como se alguém sempre soubesse a resposta da prova… mas nunca tivesse entendido a matéria. Pode parecer suficiente no dia a dia, mas essa limitação impede a IA de agir com responsabilidade e confiança em situações novas, onde não há dados anteriores para copiar.
Esse tipo de raciocínio — causal, contrafactual, explicativo — é essencial para a AGI. Uma inteligência geral precisa ser capaz de fazer perguntas como:
- “O que teria acontecido se eu tivesse feito outra escolha?”
- “Por que isso deu errado?”
- “Como posso evitar o mesmo erro no futuro?”
Sem essa capacidade, a IA só reage. Ela não aprende com profundidade, nem consegue antecipar consequências com clareza.
Para que uma IA pense como um ser humano, ela precisa mais do que estatística. Ela precisa entender lógica, contexto e causa. Porque é isso que transforma uma resposta qualquer… em uma decisão consciente.
De que adianta uma IA superpoderosa… se ela não estiver do nosso lado?
Esse é o dilema central do que chamamos de alinhamento: garantir que, à medida que as inteligências artificiais se tornam mais autônomas e capazes, elas continuem seguindo os nossos valores, intenções e limites éticos.
Parece simples, mas não é.
Hoje, até os modelos mais avançados podem ser enganados por prompts maliciosos, explorar brechas, ou agir de forma inesperada quando recebem comandos ambíguos. Eles não têm senso de certo e errado — apenas otimizam o que foram treinados para fazer. E se esse objetivo estiver mal definido, as consequências podem ser desastrosas.
Alinhar uma IA significa ensinar não apenas o que ela pode fazer… mas o que ela deve fazer. E isso envolve desde evitar respostas preconceituosas até impedir que ela tome decisões prejudiciais num contexto real — como em saúde, educação, finanças ou segurança.
Se queremos AGIs atuando ao nosso lado no futuro, precisamos garantir hoje que elas estejam alinhadas com o bem-estar coletivo, com a dignidade humana e com a verdade.
Porque não basta ser inteligente. É preciso ser confiável.
Imagine uma criança que aprende tudo pela tela, mas nunca encosta em nada, nunca se machuca, nunca experimenta o mundo com as próprias mãos. Por mais que ela estude, algo vai faltar: vivência.
E sejamos sinceros: isso já está acontecendo com muitas crianças da geração atual. Crescem hiperconectadas, mas com pouca experiência do mundo físico — e os impactos disso na sociedade começam a aparecer: dificuldade de foco, baixa tolerância à frustração, falta de repertório emocional e motor.
Com a IA, o risco é semelhante. Uma inteligência que só observa, mas não age, pode até parecer brilhante… mas será sempre incompleta.
Hoje, as inteligências artificiais estão nesse estágio. Elas sabem muito, mas interagem pouco com o mundo físico. Não andam, não tocam, não sentem, não vivem as consequências reais das suas decisões.
A verdadeira AGI não pode viver apenas no texto. Ela precisa ver, ouvir, se mover, manipular objetos, testar hipóteses no mundo real — como qualquer ser inteligente faz. É por isso que empresas como Tesla, Boston Dynamics e Google DeepMind estão tentando integrar IA com robótica generalista. Mas ainda estamos longe de um agente que possa, por exemplo, arrumar uma casa, cozinhar ou cuidar de uma criança sem supervisão humana.
Sem esse contato com o mundo, a IA continua presa a simulações e estatísticas. Ela pensa… mas não age. Ou pior: age apenas no virtual, sem responsabilidade pelas consequências reais.
A AGI precisa sair da teoria e encarar a prática. E isso só acontece quando ela deixa o teclado… e pisa no chão.
Você já viu uma criança tentando entender o mundo por conta própria? Ela experimenta, erra, quebra, pergunta, tenta de novo. É assim que o ser humano aprende de verdade: com curiosidade, tentativa e erro, e motivação interna.
A inteligência artificial de hoje não funciona assim.
Ela depende de volumes gigantescos de dados prontos, rotulados, organizados por humanos. Tudo é supervisionado, treinado previamente, ajustado manualmente. Não há curiosidade. Não há iniciativa. Não há descoberta autônoma.
Para a AGI se tornar realidade, isso precisa mudar. Precisamos de máquinas que não apenas respondam ao que pedimos, mas que façam perguntas por conta própria, explorem hipóteses, criem experimentos, aprendam com o ambiente em tempo real. Como um cientista mirim tentando entender por que o céu é azul.
É nesse ponto que entra o conceito de “curiosidade artificial”: dar à IA a capacidade de se guiar pela vontade de aprender, e não apenas por instruções externas. Isso abre caminho para uma inteligência verdadeiramente viva — no sentido funcional, não biológico.
Porque no fim, não se trata apenas de responder bem. Trata-se de querer entender.
Depois de tudo isso, uma coisa fica clara: a AGI ainda não chegou — e nem está logo ali na esquina. Sim, estamos avançando rápido. Sim, os modelos atuais são impressionantes. Mas quando olhamos com mais profundidade, percebemos que a jornada rumo à inteligência geral exige bem mais do que mais dados, mais chips ou mais hype.
Ela exige memória real, raciocínio causal, aprendizado autônomo, entendimento humano profundo e, acima de tudo, responsabilidade ética.
É possível que vejamos protótipos de AGI controlada e especializada — aplicada em ambientes fechados e com finalidades bem definidas — entre 2026 e 2028. Mas a AGI ampla, generalista e confiável — aquela que muda o rumo da história, com impacto profundo na sociedade — só deve emergir entre 2030 e 2035, se superarmos os desafios que discutimos até aqui.
A pergunta não é apenas “quando vamos chegar lá?”, mas: Estamos realmente preparados para ensinar uma nova forma de inteligência a viver no nosso mundo?
Porque, no fim das contas, construir uma AGI não é só um feito tecnológico. É um projeto de humanidade.
Mas aqui vai o ponto crucial: Não precisamos esperar a AGI para começarmos a transformar o nosso mundo agora. O que já temos hoje — com IA aplicada, automação e tecnologias acessíveis — é mais do que suficiente para mudar realidades concretas. E um dos setores que mais pode se beneficiar disso é justamente a Segurança do Trabalho.
Em vez de apenas sonhar com o futuro, podemos construí-lo hoje — com ferramentas reais, dados inteligentes e processos digitais que salvam vidas e aumentam a eficiência.
A transformação que a Segurança do Trabalho precisa já está ao nosso alcance. Agora, é a nossa vez de dar o próximo passo.
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IA, dados em tempo real e mais controle técnico na gestão de SST
A evolução da plataforma GAUTICA continua avançando com foco em um objetivo central: tornar a gestão de Segurança do Trabalho mais eficiente, rastreável e orientada por dados.Nas atualizações de abril, implementamos melhorias importantes em diferentes módulos da plataforma, com destaque para a ampliação dos recursos de Inteligência Artificial, novos painéis operacionais para NR-33, melhorias em relatórios técnicos, gestão de ações e maior detalhamento em inspeções de NR-13.Essas evoluções reforçam o compromisso da GAUTICA em apoiar empresas e profissionais de SST na digitalização de processos críticos, trazendo mais controle, produtividade e segurança para a rotina operacional.Melhorias e Novos RecursosNR-13 | Ampliação do cadastro para Tanques Metálicos no App GNR-13As inspeções de tanques metálicos ganharam mais profundidade técnica dentro do aplicativo GNR-13.Agora, ao selecionar esse tipo de equipamento, o sistema permite um cadastro mais detalhado de tampos e costado, incluindo novos campos como altura e comprimento.Com essa melhoria, o nível de detalhamento dos tanques metálicos se aproxima do que já era aplicado em caldeiras e vasos de pressão, permitindo registros mais completos e aderentes à realidade das inspeções em campo.Na prática, isso contribui para análises mais precisas, melhor padronização das informações e maior qualidade na documentação técnica gerada pela plataforma.NR-33 | Novo Painel PET com visão operacional e analíticaA gestão de Permissões de Entrada e Trabalho, conhecidas como PETs, também recebeu uma evolução importante.Foi implementada uma nova tela de gestão das PETs, oferecendo uma visão mais completa da operação envolvendo espaços confinados.Agora, a plataforma permite acompanhar informações como:- PETs ativas em tempo real;- Espaços confinados em uso;- Indicadores visuais e gráficos para análise gerencial.Essa nova visão facilita o acompanhamento das atividades em andamento e apoia uma gestão mais proativa, baseada em dados e não apenas em registros isolados.Com isso, as equipes passam a ter mais clareza sobre o status operacional dos espaços confinados, reduzindo riscos e ampliando o controle sobre atividades críticas.NR-33 | Monitoramento em tempo real dos espaços confinadosComplementando o novo Painel PET, a plataforma também passou a contar com um acompanhamento em tempo real do uso dos espaços confinados.Esse recurso traz mais visibilidade para a operação, permitindo analisar:- Ocupação dos espaços;- Situação atual das atividades;- Distribuição operacional dos espaços em uso.O resultado é uma gestão mais segura, organizada e preparada para decisões imediatas.Em ambientes onde o risco é elevado, acompanhar o que está acontecendo em tempo real deixa de ser apenas uma vantagem operacional e passa a ser um elemento essencial para a prevenção de acidentes.Gestão de Ações | Definição de responsáveis além de engenheiros e analistasA gestão de ações dentro da plataforma também foi aprimorada.Agora, é possível definir um novo perfil de responsável pela ação, ampliando as possibilidades de delegação dentro das empresas.Essa melhoria reflete melhor a realidade das operações industriais, onde nem todas as ações corretivas, preventivas ou operacionais são executadas diretamente por engenheiros ou analistas.Com essa atualização, a plataforma permite distribuir responsabilidades de forma mais flexível, mantendo o controle, o histórico e a rastreabilidade das atividades.Na prática, isso melhora a organização das demandas, evita centralizações desnecessárias e fortalece a gestão das responsabilidades dentro dos processos de SST.Cadastro de Máquinas | Nova opção de fonte de energia térmicaO cadastro de máquinas também recebeu uma nova opção de fonte de energia: energia térmica.Essa inclusão amplia a capacidade de modelagem dos ativos dentro da plataforma, tornando as análises mais completas e aderentes à realidade operacional das empresas.Com isso, os profissionais conseguem representar melhor os tipos de energia presentes nas máquinas e equipamentos, contribuindo para avaliações de risco mais consistentes.Relatórios NR-10 | Impressão da ART como anexoNos relatórios técnicos de NR-10, a plataforma agora permite incluir automaticamente a ART como anexo no Relatório Técnico de Inspeção de Instalações Elétricas.Essa melhoria fortalece a documentação técnica gerada pela GAUTICA, facilitando auditorias, revisões e processos de comprovação documental.Além de trazer mais organização, o recurso contribui para a conformidade normativa e para a rastreabilidade das informações técnicas vinculadas às inspeções elétricas.NR-12 | Recomendações normativas com IA explicávelA análise de riscos da NR-12 recebeu uma nova interface com apoio de Inteligência Artificial.Agora, a plataforma pode sugerir recomendações normativas com base no contexto do risco e da máquina analisada.O usuário visualiza as recomendações sugeridas e pode selecionar quais deseja aplicar, mantendo o controle técnico sobre a decisão final.Essa abordagem reforça um ponto essencial para o uso de IA em Segurança do Trabalho: a tecnologia atua como suporte ao profissional, e não como substituta do julgamento técnico.Com isso, a plataforma contribui para análises mais rápidas, consistentes e transparentes, mantendo rastreabilidade sobre o processo de tomada de decisão.NR-12 | Estimativa de HRN residual com apoio de IAAinda na NR-12, a plataforma passou a utilizar Inteligência Artificial para apoiar a estimativa do risco residual, representado pelo HRN residual.Essa funcionalidade auxilia o profissional na etapa de reavaliação do risco após a aplicação das medidas recomendadas.O objetivo é trazer mais agilidade, consistência e apoio técnico para decisões que muitas vezes exigem análise criteriosa de múltiplas variáveis.A IA contribui como uma ferramenta de apoio, enquanto o profissional mantém a responsabilidade pela validação e decisão final.IA Generativa | Criação de croquis a partir de imagensOutra grande novidade de abril é a criação de croquis a partir de imagens com apoio de IA generativa.Agora, o usuário pode enviar uma imagem e gerar automaticamente um croqui, reduzindo o tempo necessário para elaboração de documentos técnicos.Essa funcionalidade representa um avanço importante para as atividades de campo, especialmente em processos que exigem documentação visual, padronização e agilidade na entrega de informações.Com esse recurso, a plataforma amplia o uso prático da IA dentro da rotina dos profissionais de SST, ajudando a transformar registros visuais em materiais técnicos de forma mais produtiva.Uma plataforma cada vez mais inteligente, operacional e rastreávelAs atualizações de abril reforçam a evolução contínua da GAUTICA como uma plataforma completa para gestão de riscos, inspeções e conformidade em Segurança do Trabalho.Os novos recursos ampliam a precisão técnica das inspeções, fortalecem a gestão operacional em tempo real e incorporam Inteligência Artificial de forma prática, explicável e controlada pelo profissional.Mais do que automatizar processos, a GAUTICA busca apoiar decisões melhores, reduzir retrabalho e tornar a gestão de SST mais estruturada, rastreável e orientada por dados.Quer saber mais sobre as próximas novidades?Acompanhe o blog e as redes sociais da GAUTICA e fique por dentro das evoluções que estão transformando a gestão em SST.Assista ao vídeo completo com todas as atualizações de Março clicando aqui!Sigam Ederson de Almeida Pedro nas redes sociais! 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Ederson Almeida - Há 5 dias
Inteligência Artificial como motor de inovação
Inspeções bem feitas são a base da segurança do trabalho. Elas permitem identificar riscos, corrigir não conformidades e prevenir acidentes antes que causem impactos às pessoas e às operações. Com a evolução dos processos digitais, a inteligência artificial (IA) surge como uma oportunidade concreta de inovação, ampliando a eficiência e a qualidade dessas inspeções. Aplicativos de inspeção já representam um grande avanço ao organizar informações, padronizar registros e facilitar o acompanhamento das avaliações em campo. A aplicação da IA nesse contexto permite ir além do registro de dados, transformando informações coletadas em análises inteligentes que apoiam o profissional de segurança na tomada de decisões. Um exemplo prático dessa inovação está na análise visual assistida por IA. Em inspeções realizadas em fábricas, obras ou áreas operacionais, imagens capturadas pelo inspetor podem ser analisadas por algoritmos capazes de identificar situações de risco, como a ausência de Equipamentos de Proteção Individual (EPI) ou condições visivelmente inseguras. Esse recurso funciona como um apoio adicional ao olhar humano, ajudando a reduzir falhas e aumentando a confiabilidade das inspeções. Outro campo importante é a prevenção de falhas em máquinas e equipamentos. A partir da análise de dados históricos de operação e manutenção, a IA pode identificar padrões que indiquem desgaste excessivo ou comportamento anormal de ferramentas e componentes. Com isso, torna-se possível antecipar intervenções preventivas, reduzindo riscos operacionais e fortalecendo a segurança em ambientes industriais. A inteligência artificial também pode apoiar inspeções relacionadas a riscos elétricos, analisando dados técnicos, medições e registros coletados em campo. Esse tipo de análise ajuda o profissional a identificar possíveis anomalias em instalações elétricas e a priorizar pontos críticos, contribuindo para a prevenção de acidentes como curtos-circuitos ou choques elétricos. Em inspeções que envolvem riscos químicos e logísticos, a IA pode auxiliar na conferência de sinalizações de perigo, no controle de conformidade e na padronização dos processos de verificação. Isso torna as avaliações mais rápidas e consistentes, especialmente em ambientes com grande volume de informações e normas específicas. Além dos benefícios diretos em campo, a IA permite uma análise mais estratégica dos dados de inspeção. Ao cruzar informações de diferentes avaliações ao longo do tempo, é possível identificar padrões recorrentes de não conformidade, áreas mais críticas e riscos mais frequentes. Esses insights ajudam gestores e equipes de segurança a direcionar ações corretivas de forma mais eficiente e baseada em dados reais. É importante destacar que a inteligência artificial não substitui o profissional de segurança do trabalho. O conhecimento técnico, a interpretação das normas e a responsabilidade pelas decisões continuam sendo humanos. A IA atua como uma ferramenta de apoio, reduzindo tarefas repetitivas, aumentando a precisão das análises e contribuindo para inspeções mais consistentes. Nesse cenário, integrar inteligência artificial a aplicativos de inspeção representa uma oportunidade real de inovação na segurança do trabalho. Ao combinar tecnologia, mobilidade e análise inteligente de dados, as empresas podem fortalecer a prevenção de acidentes, melhorar a qualidade das inspeções e promover ambientes de trabalho cada vez mais seguros, eficientes e alinhados com as exigências atuais do mercado.Nesse cenário, a evolução das inspeções não está apenas na digitalização, mas na capacidade de transformar dados em decisões mais seguras, rápidas e consistentes.É exatamente nesse ponto que a GAUTICA se posiciona. A plataforma foi desenvolvida para estruturar inspeções em campo, padronizar análises de risco e garantir rastreabilidade completa das informações, integrando inteligência artificial para apoiar o profissional na identificação de riscos e na geração de recomendações mais precisas.Na prática, isso significa sair de um modelo manual, dependente e reativo, para uma gestão de segurança orientada por dados, com mais controle, previsibilidade e capacidade real de prevenção.Se a sua operação ainda enfrenta desafios com inspeções descentralizadas, análises inconsistentes ou falta de visibilidade dos riscos, esse é o momento de evoluir.Conheça a GAUTICA na prática e veja como aplicar esse conceito na sua operação: Clique aqui!
Ederson Almeida - Há 2 semanas
Atualizações de Março
A evolução contínua da plataforma GAUTICA segue direcionada a um objetivo central: transformar a gestão de Segurança e Saúde no Trabalho em um processo cada vez mais estruturado, rastreável e orientado por dados.No mês de março, as atualizações foram focadas em ampliar a clareza das análises de risco, dar mais flexibilidade operacional aos usuários e fortalecer o controle sobre as ações de segurança.Confira os principais avanços:NR-12 | Resumo Executivo com Classificação de Riscos e RecomendaçõesO Resumo Executivo da NR-12 foi aprimorado para oferecer uma visão mais completa e estratégica das análises de risco.Anteriormente, os valores de HRN eram apresentados de forma isolada, exigindo uma interpretação adicional por parte do usuário. Agora, além desses valores, o sistema passa a exibir também a classificação dos riscos (como risco desprezível, baixo, significante, entre outros), acompanhada de cores indicativas que facilitam a leitura e priorização.Outro avanço importante é a inclusão das recomendações de segurança diretamente no resumo, com base na NR-12 e em boas práticas.Com isso, o usuário passa a ter uma visão consolidada dos riscos e das ações necessárias, ganhando mais agilidade na tomada de decisão e assertividade na priorização das adequações.NR-12 | Reorganização de Procedimentos no Manual da MáquinaA gestão dos procedimentos de acionamento no manual da máquina foi aprimorada para oferecer mais flexibilidade e aderência à realidade operacional.Antes, a ordem dos procedimentos era fixa, o que dificultava a organização conforme o fluxo específico de cada operação. Agora, é possível reorganizar os itens diretamente na interface, de forma simples e intuitiva.Essa melhoria permite estruturar os procedimentos de forma mais lógica e alinhada ao uso real das máquinas, contribuindo para uma padronização mais eficiente e maior clareza na execução das atividades.Plataforma Web | Suporte a Upload de Imagens HEICA plataforma passou a suportar o upload de imagens no formato .HEIC, amplamente utilizado por dispositivos modernos, como iPhones e alguns smartphones Android.Antes, era necessário realizar a conversão das imagens antes do envio, o que gerava etapas adicionais e possíveis fricções no processo. Agora, o upload pode ser feito diretamente, tornando o fluxo mais rápido e prático.Essa evolução facilita o registro de evidências em campo e contribui para uma operação mais fluida e sem interrupções.NR-12 | Anexação de ART na Apreciação de RiscoFoi implementada a possibilidade de anexar a ART (Anotação de Responsabilidade Técnica) diretamente nos projetos de Apreciação de Risco.Os documentos anexados passam a ser automaticamente incluídos no relatório final, garantindo maior completude e formalização técnica da documentação.Essa melhoria fortalece a rastreabilidade dos projetos, a organização das evidências e a conformidade com exigências normativas, centralizando todas as informações em um único documento.Recomendações de Segurança | Gestão das Recomendações das InspeçõesA gestão das recomendações de segurança geradas nas inspeções foi desenvolvida com a implementação de uma nova estrutura centralizada.Agora, as recomendações podem ser organizadas, acompanhadas e gerenciadas de forma mais eficiente, permitindo um controle mais claro sobre as ações necessárias para mitigação de riscos.Com isso, as empresas passam a ter maior visibilidade sobre o andamento das adequações, fortalecendo a gestão contínua da segurança e a execução efetiva das melhorias identificadas em campo.ConclusãoAs atualizações de março reforçam o papel da GAUTICA como uma infraestrutura estratégica para a gestão de SST, conectando dados de campo, análises técnicas e execução de ações em um único fluxo integrado.Ao evoluir a forma como os riscos são visualizados, organizados e tratados, a plataforma contribui diretamente para uma gestão mais inteligente, padronizada e orientada à prevenção.Seguimos avançando para transformar a Segurança do Trabalho em um processo cada vez mais eficiente, confiável e alinhado às demandas reais das operações.Quer saber mais sobre as próximas novidades?Acompanhe o blog e as redes sociais da GAUTICA e fique por dentro das evoluções que estão transformando a gestão em SST.Assista ao vídeo completo com todas as atualizações de Março clicando aqui!Sigam Ederson de Almeida Pedro nas redes sociais! Clicando aqui!
Ederson Almeida - Há 1 mês
