No dia 9 de outubro de 2026, fui aprovado na defesa da minha tese de doutorado em Administração na Universidade de Caxias do Sul, na linha de pesquisa Inovação e Competitividade. Essa conquista representa a conclusão de uma etapa de formação construída com estudo, investigação, orientação e avaliação crítica.
Ao compartilhar esse momento, também quero refletir sobre o sentido desse percurso e sobre sua relação com os desafios da indústria brasileira.
Minha pesquisa investigou como projetar e avaliar uma arquitetura de inteligência artificial centrada no humano para apoiar controles administrativos de Segurança e Saúde no Trabalho, com explicabilidade, rastreabilidade e supervisão profissional. A questão que orientou o trabalho foi como organizar o uso da tecnologia para que suas contribuições pudessem ser examinadas, revisadas e contestadas por quem toma decisões.
Vejo nessa preocupação uma ligação direta entre o rigor acadêmico e a necessidade de inovar com responsabilidade no ambiente industrial.
A transformação digital da indústria brasileira oferece um contexto relevante para essa discussão. Na Sondagem Especial Indústria 4.0: cinco anos depois, publicada em 2022, a Confederação Nacional da Indústria identificou que 69% das empresas industriais pesquisadas utilizavam pelo menos uma das 18 tecnologias digitais consideradas no levantamento. Entretanto, a maioria utilizava poucas dessas tecnologias, e somente 7% empregavam dez ou mais. O estudo também apontou o elevado custo de implantação e a falta de trabalhadores qualificados como as principais barreiras à adoção.
Esse retrato histórico ajuda a compreender que a presença de ferramentas digitais e a capacidade de integrá-las aos processos organizacionais são dimensões distintas da transformação industrial. Na minha leitura, avançar nessa integração exige conhecimento dos problemas a resolver, preparação das pessoas e critérios para avaliar o funcionamento das soluções. É nesse espaço que a pesquisa aplicada pode contribuir, oferecendo referências para decisões que envolvem tecnologia, gestão e desenvolvimento de capacidades.
Essa preocupação também aparece no debate internacional. O relatório The Adoption of Artificial Intelligence in Firms, elaborado pela OCDE, pelo Boston Consulting Group e pelo Insead, destaca a escassez de competências, especialmente de profissionais especializados, como uma barreira à incorporação da inteligência artificial. O documento ressalta o valor da formação vinculada a projetos reais e da colaboração entre empresas, universidades e instituições de pesquisa.
Considero essa perspectiva próxima da experiência que vivi no doutorado, pois o contato com problemas organizacionais concretos permitiu formular perguntas conectadas à prática, enquanto o trabalho acadêmico exigiu fundamentação, método e delimitação das conclusões. Essa combinação oferece uma oportunidade para a indústria brasileira: desenvolver conhecimento sobre como aplicar a inteligência artificial em seus próprios contextos, com atenção às capacidades disponíveis, às responsabilidades envolvidas e às condições necessárias para avaliar os resultados.
O rigor do doutoramento esteve presente na necessidade de transformar uma preocupação prática em um problema de pesquisa e, depois, em uma contribuição que pudesse ser examinada por outras pessoas. Para isso, foi necessário estudar a literatura, identificar lacunas, justificar escolhas metodológicas e estabelecer relações claras entre os objetivos, os mecanismos desenvolvidos e as evidências utilizadas.
Minha tese foi conduzida com base no Design Science Research, uma abordagem que articula a construção e a avaliação de soluções para problemas relevantes. O percurso integrou síntese teórica, busca estruturada da literatura, mapeamento bibliométrico, evidências anteriores sobre intenção de adoção de tecnologia, investigação qualitativa com nove profissionais, desenvolvimento de artefatos e avaliação operacional.
Cada uma dessas etapas desempenhou um papel no trabalho. Sua articulação permitiu examinar como princípios de governança poderiam se materializar em recursos tecnológicos e em fluxos de interação entre profissionais e inteligência artificial.
Esse processo tornou especialmente clara a importância de definir o significado prático dos conceitos empregados. Explicabilidade, supervisão humana e rastreabilidade são expressões recorrentes no debate sobre inteligência artificial, mas sua presença no discurso precisa se refletir no funcionamento dos sistemas.
Na pesquisa, explicabilidade foi tratada como a disponibilização de recursos que ofereçam elementos para examinar as saídas produzidas com apoio da IA; supervisão humana foi relacionada às possibilidades de participação e intervenção do profissional; e rastreabilidade envolveu registros que permitam reconstruir as relações entre sugestões, ações humanas e informações mantidas no processo.
Essa tradução dos princípios em mecanismos observáveis foi um elemento central da contribuição. Para a indústria, entendo que ela oferece critérios para avaliar como uma solução organiza a participação de seus usuários e documenta as decisões tomadas durante o uso.
No campo da Segurança e Saúde no Trabalho, essa organização merece atenção, pois os controles administrativos envolvem a interpretação de requisitos, a documentação técnica, o acompanhamento e o julgamento profissional. A arquitetura desenvolvida buscou apoiar essas atividades, preservando as possibilidades de aprovação, edição, rejeição ou substituição das saídas, conforme as características de cada fluxo.
Isso significa que a participação humana precisa estar prevista nas interfaces, nos registros e nas condições de uso. Para exercer sua autoridade, o profissional necessita de acesso a informações e de mecanismos que permitam intervir de forma efetiva.
A pesquisa resultou no Smart-Safe, composto por um percurso de governança e de adoção e por uma arquitetura de inteligência artificial centrada no ser humano. Sua implementação operacional ocorreu na plataforma Gautica, utilizada como ambiente empírico para examinar o funcionamento desses mecanismos em situações reais de uso.
A principal base de avaliação reuniu 2.012 registros de interação, produzidos por 65 usuários em 64 organizações clientes, totalizando 1.940 aprovações, 23 edições e 49 rejeições. Aprovações e edições corresponderam a 97,6% de utilização operacional em nível de registro, segundo os critérios definidos no estudo (Pedro, 2026).
Esse resultado documenta como as saídas foram incorporadas aos fluxos avaliados e precisa ser compreendido nesse escopo. O percentual não constitui uma taxa de acerto técnico da inteligência artificial, nem demonstra, por si só, confiança psicológica dos usuários, melhoria da qualidade das decisões ou redução de acidentes. As edições e rejeições também possuem valor analítico, pois registram intervenções dos profissionais e permitem observar situações em que as saídas foram modificadas ou contestadas.
Na avaliação dos fluxos relacionados ao cálculo de risco, por exemplo, foi identificado um caso de discordância rastreável em que a intervenção profissional manteve um valor de severidade mais elevado.
A maneira de interpretar esses resultados expressa uma das principais aprendizagens do doutorado: as conclusões precisam acompanhar a força das evidências. Uma observação favorável não autoriza automaticamente uma afirmação ampla sobre eficácia, superioridade tecnológica ou impacto na segurança. Por isso, a tese delimitou suas contribuições ao desenvolvimento da arquitetura, à sua viabilidade operacional situada e aos mecanismos de governança implementados.
A avaliação independente da correção técnica, dos efeitos sobre a qualidade das decisões e dos resultados de segurança requer pesquisas adicionais. Considero essa precisão relevante para o ambiente empresarial, no qual decisões de investimento e implantação precisam lidar com expectativas e incertezas.
Ao explicitar o que foi observado e o que permanece em aberto, a pesquisa oferece uma base mais clara para planejar novas avaliações e orientar a evolução da solução.
A formação das pessoas ocupa um lugar central nessa evolução. O Future of Jobs Report 2025, do Fórum Econômico Mundial, aponta que 63% dos empregadores pesquisados consideram as lacunas de competências uma barreira importante à transformação de seus negócios entre 2025 a 2030.
O relatório também identifica o pensamento analítico como uma competência essencial para sete em cada dez empresas participantes, ao mesmo tempo em que situa a inteligência artificial e os grandes volumes de dados entre as competências com maior crescimento esperado de demanda.
Esses resultados expressam as perspectivas dos empregadores consultados e ajudam a contextualizar a importância de articular a formação tecnológica à capacidade de análise. Relacionando esse cenário à minha pesquisa, entendo que a supervisão profissional depende de pessoas preparadas para examinar informações, reconhecer limites e justificar suas intervenções. A capacitação, portanto, faz parte das condições organizacionais para utilizar a inteligência artificial de forma governável.
Também considero necessário reconhecer as condições em que o conhecimento foi produzido. Minha proximidade profissional e societária com a Gautica possibilitou acesso ao ambiente tecnológico, aos desafios operacionais e aos registros utilizados na pesquisa. Essa proximidade exigiu transparência quanto à minha posição e cuidado com eventuais vieses na interpretação. A tese distinguiu o objeto científico da avaliação comercial da plataforma, utilizou regras explícitas para a construção das bases analíticas e apresentou os resultados de forma agregada, com limites de inferência documentados.
Essa postura faz parte do rigor que considero valioso na relação entre universidade e indústria: aproveitar o acesso a problemas reais e, ao mesmo tempo, submeter as interpretações à crítica e à evidência. O conhecimento produzido nesse contexto pode orientar adaptações e novas investigações, desde que sua transferência para outros ambientes seja acompanhada de avaliação.
Ao celebrar minha aprovação, reconheço que essa trajetória foi construída coletivamente. A orientação do professor doutor Mateus Panizzon e a coorientação da professora doutora Carine G. Webber foram fundamentais para o desenvolvimento teórico, metodológico e prático do trabalho. A leitura e as contribuições da banca examinadora ajudaram a aperfeiçoar os argumentos e a interpretação dos resultados.
Agradeço ao Programa de Pós-Graduação em Administração da Universidade de Caxias do Sul, à Capes, aos profissionais e às empresas participantes e à equipe Gautica. Minha família desempenhou um papel essencial ao oferecer apoio na conciliação entre a pesquisa, as responsabilidades profissionais e os compromissos pessoais. A aprovação de 9 de outubro também representa o resultado dessa rede de colaboração, confiança e dedicação.
Levo desse percurso um compromisso com a produção de conhecimento aplicado que possa ser discutido, revisado e desenvolvido por outras pessoas. Vejo a contribuição do meu doutoramento para a indústria brasileira na oferta de uma referência para organizar o uso da inteligência artificial em controles administrativos de SST, com explicações, possibilidades de intervenção e registros que sustentem a avaliação de sua utilização. Sua continuidade envolve capacitação, adaptação a outros contextos e investigação dos efeitos que ainda precisam ser demonstrados.
É com esse entendimento que celebro a conquista e sigo trabalhando: aproximando a pesquisa da prática industrial, preservando a autoridade dos profissionais e mantendo a proteção das pessoas como finalidade do avanço tecnológico.
Referências
- CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA — CNI. Indústria 4.0: cinco anos depois. Sondagem Especial, ano 22, n. 83, abr. 2022. Disponível em: Portal da Indústria. Acesso em: 13 out. 2026.
- OECD; BOSTON CONSULTING GROUP; INSEAD. The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking. Paris: OECD Publishing, 2025. DOI: 10.1787/f9ef33c3-en. Acesso em: 13 out. 2026.
- PEDRO, Éderson de Almeida. Design and evaluation of an HCAI architecture for administrative controls in OHS: a study on an AI-as-a-Service platform. 2026. Tese (Doutorado em Administração) — Universidade de Caxias do Sul, Caxias do Sul, 2026.
- WORLD ECONOMIC FORUM. The Future of Jobs Report 2025. Geneva: World Economic Forum, 2025. Disponível em: World Economic Forum. Acesso em: 13 out. 2026.
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