Uma chuva extrema se aproxima de uma região onde sua empresa possui unidades, equipes, fornecedores e ativos.
Quanto tempo seria necessário para responder a perguntas aparentemente simples?
- Quais unidades estão na área de maior risco?
- Quantos colaboradores podem ser afetados?
- Quais ativos precisam de atenção primeiro?
- Há rotas alternativas?
- E qual pode ser o impacto para a operação?
As respostas provavelmente existem.
O problema é que elas podem estar espalhadas por planilhas, sistemas corporativos, relatórios, mapas, bancos de dados e diferentes departamentos.
Enquanto as equipes procuram as informações, o evento continua se aproximando.
É aí que surge uma mudança importante na maneira de pensar a gestão de riscos:
e se a empresa pudesse compreender o impacto de um problema antes que ele chegasse à operação?
O problema pode acontecer amanhã. Mas parte da informação já existe hoje.
Imagine uma empresa brasileira com operações distribuídas por diferentes estados.
Ela pode ter fábricas, lojas, escritórios, centros de distribuição, linhas de transmissão, propriedades, equipes em campo ou outros ativos espalhados pelo território.
Agora imagine a aproximação de um evento meteorológico severo.
A pergunta deixa de ser apenas:
“Onde esse evento vai acontecer?”
E passa a ser:
“O que temos nesse lugar?”
Essa pequena mudança transforma completamente a análise.
Ao relacionar a área potencialmente afetada com a localização de ativos, colaboradores, operações, clientes, fornecedores e infraestrutura, a empresa consegue entender não apenas o fenômeno, mas sua própria exposição a ele.
O território passa a funcionar como uma camada de contexto para o negócio.
De um alerta genérico para uma pergunta de negócio
No artigo que inspira esta reflexão, Alexander Martonik, da Esri, utiliza o furacão Ian, que atingiu os Estados Unidos em 2022, para demonstrar essa mudança.
Em vez de acompanhar somente a trajetória prevista do furacão, uma organização utilizando GIS associado à Inteligência Artificial poderia relacionar aquela trajetória aos seus próprios dados.
Por exemplo:
- Quais ativos estão dentro da área de impacto?
- Qual é o valor dos ativos expostos?
- Quais unidades concentram mais colaboradores?
- Quais áreas atingidas pela tempestade possuem histórico de inundação?
- Quais operações devem ser priorizadas?
A localização conecta informações que, vistas separadamente, dizem apenas parte da história.
No Brasil, o fenômeno pode ser outro.
Pode ser uma enchente no Rio Grande do Sul, uma chuva extrema no litoral, um incêndio florestal próximo a uma operação, uma interrupção em uma rodovia estratégica ou qualquer outro evento capaz de afetar pessoas, ativos e operações.
A lógica permanece a mesma:
não basta saber onde está o risco. É preciso saber o que está exposto a ele.
O mapa deixa de mostrar apenas “onde” e passa a responder “e agora?”
Esse é um dos pontos em que a Inteligência Geográfica ganha relevância para profissionais que nem sempre trabalham diretamente com GIS.
Um mapa mostrando uma tempestade se aproximando é informação.
Um mapa relacionando essa tempestade a unidades, colaboradores, ativos críticos, receitas, fornecedores e rotas logísticas começa a se transformar em inteligência para decisão.
Com um Sistema de Informações Geográficas (GIS), diferentes camadas de informação podem ser analisadas a partir de algo que todas possuem em comum:
a localização.
Assim, a empresa pode visualizar uma área de risco e imediatamente identificar o que existe dentro ou próximo dela.
E é justamente nesse processo que a Inteligência Artificial começa a ampliar as possibilidades.
Quando IA encontra Inteligência Geográfica
Tradicionalmente, responder a uma pergunta complexa sobre riscos poderia exigir consultas a diferentes departamentos e sistemas.
- Onde estão nossas unidades?
- Qual é o número de colaboradores de cada uma?
- Quais ativos são mais valiosos?
- Qual região possui histórico de alagamentos?
- Quais Clientes dependem daquela operação?
- Quais rotas podem ser utilizadas como alternativa?
Reunir essas informações pode consumir um tempo precioso.
A integração entre IA e GIS abre uma nova possibilidade: utilizar interfaces mais intuitivas para consultar e analisar informações geográficas.
Em um cenário como o apresentado pela Esri, um profissional poderia solicitar ao sistema que identificasse, por exemplo, os ativos localizados na trajetória prevista de uma tempestade.
A análise espacial relacionaria a área de impacto aos dados corporativos e apresentaria os resultados geograficamente.
Uma nova solicitação poderia acrescentar o valor dos ativos, o número de pessoas potencialmente afetadas ou áreas com histórico de inundação.
O mapa deixa de ser o produto final.
Ele passa a funcionar como uma interface para explorar o negócio.
Veja na prática: IA e GIS apoiando decisões de risco
No vídeo produzido pela Esri para o WhereNext, é possível acompanhar uma demonstração de como a Inteligência Artificial pode facilitar a interação com análises geoespaciais, relacionando ameaças, ativos e informações de negócio para acelerar a compreensão de riscos.
Assista à demonstração da Esri:
A diferença está no tempo entre perceber e decidir
Essa transformação não elimina o papel das pessoas.
Ao contrário.
A IA pode acelerar consultas e análises. O GIS pode revelar relações espaciais difíceis de perceber em tabelas. Mas continua cabendo aos profissionais interpretar o contexto e decidir o que fazer.
Imagine que uma empresa identifique três unidades potencialmente afetadas por uma inundação.
Uma delas concentra centenas de colaboradores.
Outra abriga equipamentos de alto valor.
A terceira possui menor criticidade e pode ter suas atividades temporariamente transferidas para outra unidade.
O risco físico pode ser semelhante.
O risco para o negócio não é.
É essa combinação entre probabilidade, localização, exposição e criticidade que permite priorizar decisões.
Antecipar não significa prever o futuro
Há uma diferença importante aqui.
Inteligência Geográfica não significa saber exatamente o que acontecerá amanhã.
Significa utilizar aquilo que já sabemos sobre território, histórico, ativos, operações e fenômenos externos para compreender melhor diferentes cenários.
Uma área historicamente sujeita a alagamentos não necessariamente será inundada na próxima chuva.
Uma rodovia importante pode não ser interrompida.
Um incêndio próximo a uma instalação pode mudar de direção.
Mas conhecer essas relações permite que a empresa pergunte:
“Se acontecer, o que estará exposto?”
E, principalmente:
“O que podemos fazer agora?”
É uma mudança de uma gestão predominantemente reativa para uma gestão mais preparada para antecipar impactos.
Do risco à ação
Quando as informações estão conectadas geograficamente, uma mesma análise pode apoiar diferentes decisões.
Uma organização pode identificar instalações com maior concentração de pessoas e priorizar protocolos de segurança.
- Pode localizar ativos de maior valor dentro de uma área potencialmente afetada.
- Pode reconhecer unidades fora da zona de risco capazes de absorver temporariamente parte da demanda.
- Pode avaliar alternativas logísticas.
- Pode comunicar gestores responsáveis pelas regiões mais expostas.
- Pode acompanhar a evolução do evento e atualizar as prioridades conforme o cenário muda.
A Inteligência Geográfica não elimina o risco.
Ela reduz a distância entre perceber o risco e agir sobre ele.
O território pode estar avisando antes do problema
Muitas organizações registram muito bem aquilo que já aconteceu.
Ocorrências entram no sistema. Interrupções são documentadas. Danos são contabilizados. Indicadores são atualizados.
Mas existe outra pergunta possível:
quais sinais estavam disponíveis antes da ocorrência?
Eventos climáticos, características ambientais, histórico de desastres, concentração de ativos, infraestrutura disponível, circulação de pessoas e dependências logísticas possuem uma característica em comum:
acontecem em algum lugar.
Quando essas informações são analisadas em conjunto, o território deixa de ser apenas o cenário onde os problemas acontecem.
Ele passa a fazer parte da inteligência utilizada para antecipá-los.
E talvez essa seja uma das mudanças mais importantes proporcionadas pela combinação entre GIS e Inteligência Artificial:
não apenas responder mais rapidamente quando algo acontece, mas ajudar as organizações a perceber o que pode ser afetado antes que o impacto chegue até elas.
Crédito e referência
Este artigo foi adaptado e localizado para o contexto brasileiro a partir de “NextTech: Accelerating Security Decisions with AI”, de Alexander Martonik, publicado no WhereNext, da Esri.
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