Durante muitos anos, digitalizar documentação significou essencialmente substituir o papel por ficheiros eletrónicos.
O documento passou a estar disponível numa plataforma, tornou-se mais fácil de consultar e pôde ser associado a uma empresa, trabalhador ou equipamento.
Foi uma evolução importante. Mas o documento continuou, em grande medida, a ser um objeto que alguém precisava de abrir, ler e interpretar.
A utilização de Inteligência Artificial e OCR na Gestão Documental HSE está a alterar este modelo.
A questão já não é apenas conseguir armazenar e localizar um documento. É conseguir compreender parte da informação que existe dentro dele e transformá-la em dados que possam ser utilizados pelos processos de Gestão Documental.
OCR não é o mesmo que análise documental
É importante começar por distinguir conceitos.
O OCR (Optical Character Recognition) permite reconhecer texto existente numa imagem ou num documento digitalizado.
É a camada que transforma aquilo que visualmente está numa página em conteúdo que um sistema consegue processar.
Mas reconhecer texto não significa compreender se um requisito está cumprido.
Um certificado pode indicar uma entidade emissora, um trabalhador, uma formação, uma data de emissão, uma validade ou determinada qualificação. O OCR pode ajudar a tornar essa informação legível para o sistema.
A análise documental exige um passo adicional: relacionar essa informação com aquilo que era esperado.
Ou seja:
Documento → Texto → Informação → Requisito → Análise
É nesta passagem que a Inteligência Artificial pode acrescentar uma nova capacidade às plataformas.
Um documento contém dados, não apenas páginas
Considere-se um certificado de formação.
Para uma pessoa, a leitura pode parecer simples. Identificamos o nome do trabalhador, a formação realizada, a entidade que a ministrou, a data e eventualmente a validade.
Para um processo digital tradicional, muitas destas informações permanecem dentro do PDF até alguém as introduzir manualmente.
Com mecanismos de extração documental, esses elementos podem ser identificados e estruturados.
O mesmo princípio pode aplicar-se, dependendo do documento e dos critérios definidos, a seguros, certificados, relatórios de inspeção, fichas de aptidão, documentação de equipamentos ou outras evidências utilizadas em processos HSE.
O documento deixa, assim, de ser apenas um ficheiro associado a um registo.
Passa também a poder constituir uma fonte de dados.
Extrair informação não significa validar um requisito
Esta é uma das distinções mais importantes na utilização de IA em Gestão Documental.
Imagine-se que um sistema identifica num documento uma determinada data de validade.
A extração dessa data pode estar correta.
Mas isso não responde, por si só, a todas as questões necessárias para determinar conformidade.
O documento apresentado é o documento exigido?
Refere-se efetivamente à empresa, trabalhador ou equipamento em análise?
A entidade emissora é aceitável de acordo com os critérios definidos?
A qualificação identificada corresponde à atividade que será executada?
Existem outros elementos obrigatórios no documento?
O requisito aplica-se da mesma forma a todos os projetos ou centros de trabalho?
Podem ainda existir documentos incompletos, digitalizações de baixa qualidade, informação contraditória ou situações que não permitem uma conclusão automática suficientemente segura.
Por isso, existe uma diferença substancial entre:
extrair um dado
e
determinar que um requisito está satisfeito.
Uma arquitetura documental robusta deve preservar essa diferença.
O requisito continua a ser o ponto de partida
A utilização eficaz de IA não começa necessariamente no modelo de Inteligência Artificial.
Começa na definição dos requisitos.
Para analisar documentação de forma consistente é necessário saber previamente o que se pretende verificar, que evidências são aceites, quais os critérios aplicáveis e o que deve acontecer quando a informação é insuficiente ou contraditória.
Sem esta estrutura, a tecnologia pode conseguir ler documentos sem conseguir produzir informação operacionalmente útil.
É por isso que a parametrização de uma plataforma de Gestão Documental é determinante.
Antes de automatizar, é necessário compreender:
o que deve ser entregue → por quem → em que contexto → segundo que critérios → com que validade → e com que consequência.
Só depois a automação pode ser aplicada de forma controlada.
A IA pode reduzir tarefas repetitivas
Em operações documentais com centenas ou milhares de empresas, trabalhadores, equipamentos e documentos, existe uma quantidade significativa de trabalho repetitivo.
Identificar o tipo de documento.
Localizar determinados campos.
Comparar nomes ou identificadores.
Extrair datas.
Detetar informação em falta.
Classificar documentação.
Sinalizar potenciais inconsistências.
Encaminhar situações para análise.
São exemplos de tarefas em que a tecnologia pode apoiar as equipas e reduzir tratamento manual.
O objetivo não deve ser simplesmente substituir pessoas.
Deve ser permitir que o tempo técnico seja utilizado onde acrescenta mais valor: na interpretação de requisitos, tratamento de exceções, análise de situações ambíguas e controlo dos processos.
Nem todos os documentos devem ter o mesmo nível de automatização
A documentação HSE é muito heterogénea.
Alguns documentos possuem estruturas relativamente previsíveis e campos facilmente identificáveis.
Outros dependem fortemente de contexto, linguagem técnica, elementos gráficos, assinaturas, observações ou relações entre diferentes informações.
Também existem decisões com níveis de consequência muito diferentes.
Uma data extraída incorretamente pode gerar uma tarefa administrativa.
Uma interpretação incorreta de uma habilitação ou condição necessária para executar determinada atividade pode ter implicações operacionais muito superiores.
Por isso, uma estratégia de IA documental deve permitir diferentes níveis de tratamento.
Em determinados casos, a informação pode ser extraída e processada automaticamente.
Noutros, a tecnologia pode apenas apoiar a análise.
E quando não existe informação suficiente para uma conclusão segura, o processo deve ser encaminhado para verificação humana.
Esta capacidade de reconhecer os limites da automação é tão importante como a própria capacidade de automatizar.
A rastreabilidade torna-se essencial
Quando uma pessoa analisa um documento, existe normalmente um registo da ação realizada.
Com sistemas automatizados deve existir uma preocupação equivalente.
Se determinada informação foi extraída de um documento e utilizada para suportar um estado de conformidade, é importante conseguir compreender a origem dessa informação e o percurso seguido pelo processo.
Que documento foi analisado?
Que informação foi identificada?
Que requisito estava a ser verificado?
O resultado foi produzido automaticamente ou confirmado por uma pessoa?
Existia alguma condição que obrigasse a verificação manual?
A decisão foi posteriormente alterada?
A Inteligência Artificial não reduz a necessidade de rastreabilidade.
Em processos HSE, pode torná-la ainda mais importante.
Da leitura documental à conformidade
Quando os requisitos estão estruturados e a informação documental pode ser extraída, abre-se uma possibilidade particularmente relevante: utilizar os dados obtidos para alimentar outros processos.
A arquitetura começa a assumir uma sequência:
Requisito → Documento → OCR/IA → Informação estruturada → Análise → Conformidade
E a conformidade pode, posteriormente, ser utilizada por outros componentes do ecossistema HSE:
Conformidade → Homologação → Credenciação → Controlo de acessos → Permit-to-Work → Operação
Isto não significa que todos estes passos devam ser automáticos.
Significa que a informação deixa de ficar confinada ao documento e passa a poder circular entre processos.
O verdadeiro valor está depois do OCR
Uma organização pode processar milhares de documentos com OCR e continuar a ter praticamente o mesmo processo documental que tinha anteriormente.
A transformação acontece quando a informação extraída passa a estar relacionada com requisitos, entidades, critérios e workflows.
É essa estrutura que permite responder a questões com valor operacional:
O documento corresponde ao trabalhador certo?
A validade está próxima do fim?
Existe alguma evidência obrigatória em falta?
O equipamento mantém os requisitos necessários?
O trabalhador cumpre os requisitos definidos para determinada atividade?
Existe informação insuficiente que deve ser analisada por uma pessoa?
É neste ponto que a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de leitura e começa a integrar efetivamente o processo de Gestão Documental.
Tecnologia e conhecimento documental têm de evoluir em conjunto
Implementar IA numa plataforma HSE não é apenas um projeto tecnológico.
Exige compreender documentos, requisitos, processos, exceções e consequências.
Uma tecnologia sofisticada aplicada sobre requisitos mal definidos continuará a produzir um processo frágil.
Da mesma forma, processos documentais tecnicamente sólidos podem beneficiar significativamente quando tarefas repetitivas passam a ser apoiadas por mecanismos de automação.
A evolução está precisamente na combinação destas duas dimensões:
conhecimento documental + tecnologia.
É essa combinação que permite evoluir de plataformas que simplesmente armazenam documentos para sistemas capazes de transformar evidências documentais em informação estruturada, rastreável e utilizável pela operação.
Porque o verdadeiro potencial da IA na Gestão Documental não está apenas em conseguir ler mais documentos.
Está em conseguir transformar o conteúdo desses documentos em informação útil, mantendo controlo sobre aquilo que pode, e aquilo que não deve, ser automatizado.