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Quais as ameaças para a segurança dos alimentos hoje?

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A segurança dos alimentos sob novas ameaças

Com base no artigo científico “Megatrends and emerging issues: Impacts on food safety”, apresento uma leitura ampliada sobre os desafios que ameaçam a segurança dos alimentos na atualidade — com foco na realidade da indústria de alimentos no Brasil. Enquanto o estudo original traça tendências globais, aqui discuto como essas forças moldam riscos e exigem respostas concretas.

Ilustração com sobreposição de fatores de risco: clima, tecnologia, urbanização, alimentos alternativos e fraudes — conectando campo e cidade com uma linha tracejada.

Clima instável, alimento instável

As mudanças climáticas afetam diretamente a produção, o armazenamento e a distribuição de alimentos. O aumento das temperaturas, os períodos de estiagem e as chuvas intensas favorecem a proliferação de microrganismos, alteram a composição das matérias-primas e comprometem a estabilidade dos produtos ao longo da cadeia. Ignorar essas variáveis é expor os alimentos a riscos cada vez menos previsíveis.

Ação recomendada: Realizar mapeamento de vulnerabilidades climáticas regionais e revisar protocolos de conservação, transporte e shelf life com base em cenários extremos.

Mais idosos, mais cidades: o novo perfil de consumo

O envelhecimento populacional exige alimentos mais seguros e acessíveis para pessoas com maior vulnerabilidade imunológica. Ao mesmo tempo, a urbanização aumenta a informalidade e complexidade na distribuição — e com ela, os pontos críticos.

Ponto de atenção: Deliverys e feiras urbanas muitas vezes não passam por fiscalização adequada. Isso aumenta os riscos de contaminação, especialmente quando há falhas na refrigeração dos alimentos durante transporte e armazenamento.

Crises globais afetam seu prato

Guerras, embargos, pandemias e outras instabilidades geopolíticas impactam diretamente a cadeia de suprimentos da indústria alimentícia. O resultado é a escassez de insumos, aumento de preços e vulnerabilidade à entrada de produtos de origem ou qualidade duvidosa — o que amplia o risco de fraudes e dificulta o controle da rastreabilidade.

Dica prática: Diversifique fornecedores, desenvolva planos de contingência e mantenha um histórico atualizado da rastreabilidade, inclusive de insumos considerados “básicos”.

IA e sensores: inovação só para grandes?

A aplicação de inteligência artificial, sensores inteligentes e blockchain tem transformado a forma como grandes empresas monitoram a produção, transporte e conservação dos alimentos. Essas tecnologias permitem identificar desvios em tempo real, antecipar falhas e garantir rastreabilidade total da cadeia. No entanto, micro e pequenas indústrias ainda enfrentam barreiras de acesso a essas soluções.

Oportunidade: Incentivar o uso de tecnologias acessíveis, como etiquetas com QR code, aplicativos de checklist sanitário e sistemas simples de controle digital pode democratizar o uso da IA na segurança dos alimentos.

Estrutura precária, risco elevado

Em muitas regiões do país, a ausência de infraestrutura básica e de profissionais capacitados compromete a aplicação das boas práticas de fabricação. Pequenas e microindústrias enfrentam desafios como instabilidade elétrica, falta de câmaras frias e limitação de acesso a análises laboratoriais confiáveis. Isso aumenta a vulnerabilidade a contaminações e dificulta o atendimento aos padrões mínimos de segurança.

Solução possível: Estimular parcerias com universidades e criar núcleos regionais de apoio técnico pode ajudar a nivelar o campo e promover segurança alimentar com equidade.

Sustentabilidade sem segurança não serve

Reaproveitar resíduos alimentares é uma tendência desejável — mas exige controle rigoroso. Cascas, talos e outros subprodutos só devem ser reutilizados com protocolos bem definidos de higienização, armazenamento e processamento. Sem isso, o risco de contaminação cruzada ou de presença de micotoxinas e resíduos indesejados é alto.

Atenção especial: Hortas urbanas e projetos de agricultura familiar precisam de suporte técnico contínuo para garantir a inocuidade do que produzem e distribuem.

Novos alimentos, velhos riscos

O crescimento do mercado de alimentos plant-based, fermentados de precisão e carnes cultivadas levanta dúvidas sanitárias que ainda não foram plenamente resolvidas. A incorporação de ingredientes pouco convencionais pode trazer alergênicos ocultos, compostos bioativos desconhecidos ou riscos microbiológicos fora dos padrões tradicionais de controle.

Alerta: A regulação sanitária precisa evoluir com o mercado, ou estaremos sempre um passo atrás dos riscos emergentes.

Fraudes que enganam e contaminam

Fraudes alimentares continuam ocorrendo em larga escala, mesmo com avanços regulatórios. Casos como a diluição de leite, troca de datas de validade, uso de aditivos proibidos e mistura de ingredientes sem informação ao consumidor ainda são detectados com frequência em operações de fiscalização.

Caminho: Fortalecer a rastreabilidade e, principalmente, promover uma cultura ética nas empresas. Sem ética, não há software ou norma que garanta segurança.

Cultura de segurança vai além da norma

Segurança de alimentos não se faz apenas com manuais e POPs bem redigidos. É preciso compromisso diário da equipe, lideranças atuantes e treinamentos que vão além da obrigação. Empresas que cultivam uma cultura de responsabilidade sanitária tendem a registrar menos desvios e conquistar maior confiança do mercado.

Resultado visível: Menos não conformidades, mais credibilidade e proteção real ao consumidor.

Regulação: o desafio da agilidade

A regulamentação sanitária brasileira tem avançado com iniciativas como a IN nº 60/2019 do MAPA, que adota a abordagem baseada em risco. No entanto, o cenário atual exige mais: integrar ferramentas como FMEA (Análise de Modos de Falha e Efeitos), indicadores de desempenho (KPIs) e uma mentalidade de melhoria contínua é fundamental para manter a competitividade e a segurança.

Nota estratégica: Quem deseja exportar precisa alinhar-se rapidamente aos requisitos dos mercados mais exigentes — e isso começa pela agilidade regulatória.

Resumo visual: como as megatendências afetam a segurança dos alimentos

Megatendência	Impacto principal na segurança	Estratégia recomendada
Mudança climática	Alteração microbiológica	Revisar protocolos térmicos
Envelhecimento e urbanização	Maior vulnerabilidade	Educação alimentar e controle informal
Inteligência Artificial	Rastreabilidade desigual	Democratizar tecnologia
Instabilidade geopolítica	Falta de insumos	Diversificar fornecedores
Sustentabilidade sem norma	Risco de contaminação	Protocolos claros para reaproveitamento
Novos alimentos	Riscos desconhecidos	Atualização regulatória contínua

A segurança dos alimentos nunca foi um tema tão urgente — nem tão desafiador. Para lidar com megatendências como mudanças climáticas, digitalização e novos hábitos de consumo, é preciso pensar além do checklist sanitário. Cultura, tecnologia acessível, infraestrutura e articulação entre setores são os pilares para um sistema alimentar resiliente e seguro.

Imagem: Anna Shvets

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Marieli Rosseto

6 de maio de 20256 de maio de 2025

Food Safety no Mundo

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O potencial da Microbiologia Preditiva na segurança dos alimentos

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A Microbiologia Preditiva é um ramo da microbiologia que utiliza modelos matemáticos e estatísticos para prever o comportamento de microrganismos em diferentes condições ambientais.

Essa abordagem permite estimar o crescimento, inatividade e sobrevivência de microrganismos em alimentos, produtos farmacêuticos e em outros ambientes controlados. Por este motivo, tem relevante importância para a segurança dos alimentos.

A microbiologia preditiva começou a ganhar destaque nas décadas de 1980 e 1990, quando avanços na computação e na modelagem matemática possibilitaram previsões mais precisas sobre a dinâmica dos microrganismos.

Um dos marcos foi o desenvolvimento de modelos matemáticos de crescimento bacteriano, como os modelos de Gompertz e Baranyi, que ajudaram a prever o comportamento de microrganismos patogênicos e deteriorantes em alimentos.

Modelo de Gompertz: baseado em uma curva sigmoide, descreve a fase de adaptação, crescimento exponencial e fase estacionária de uma população microbiana. É popular por sua simplicidade e boa adaptação a dados experimentais;

Modelo de Baranyi: também representa o crescimento sigmoidal, mas inclui um fator de atraso metabólico, que melhora a precisão na previsão da fase de adaptação dos microrganismos. Ele é mais flexível e frequentemente usado para simulações mais detalhadas.

Ambos os modelos são fundamentais para prever o comportamento de microrganismos em alimentos e otimizar estratégias de controle microbiológico na indústria alimentícia.

Curva típica de crescimento microbiológico.

A microbiologia preditiva tem aplicações em diversos setores, incluindo:

Indústria de alimentos: Utilizada para prever a segurança microbiológica dos alimentos, prevenindo contaminações por patógenos como Salmonella, Listeria monocytogenes e Escherichia coli;
Farmacêutico e cosmético: Aplicada na avaliação da estabilidade microbiológica de fármacos e produtos de cuidados pessoais;
Saúde pública: Auxilia a previsão de surtos de doenças transmitidas por alimentos e a avaliação de riscos microbiológicos em ambientes hospitalares;
Controle de qualidade: Empresas utilizam modelos preditivos para reduzir desperdício e otimizar prazos de validade de produtos perecíveis.

A lógica e o conceito intrínseco da microbiologia preditiva, por si sós, são muito relevantes para a ciência da segurança dos alimentos. Além disso, um futuro brilhante já pode ser vislumbrado, pois com o avanço das tecnologias emergentes associadas com o que vem sendo chamado de 4ª Revolução Industrial, como IA (Inteligência Artificial), IoT (Internet das Coisas), Big Data etc., serão possíveis soluções cada vez mais eficientes para prevenção de riscos microbiológicos e otimização da qualidade dos produtos.

Sinergias que contribuem para o avanço da microbiologia preditiva

Há uma convergência natural de tecnologias com a IA, IoT e a metagenômica com a microbiologia preditiva, o que pode representar um avanço literalmente revolucionário na segurança dos alimentos.

A IA, com sua capacidade de analisar grandes volumes de dados (Big Data), permitirá análises robustas de padrões baseados em microbiologia preditiva, capazes de prever o comportamento de diversos microrganismos em diferentes condições ambientais, antecipando com muita precisão riscos microbiológicos.

Integrada à IoT, a IA se torna ainda mais poderosa, pois sensores distribuídos ao longo da cadeia produtiva podem coletar, em tempo real, dados essenciais como temperatura, umidade e até mesmo a presença de contaminantes.

A IA processa essas informações coletadas pela IoT e com base nos modelos da microbiologia preditiva, possibilita ajustes imediatos para evitar falhas e contaminações, ou alertar, quando variáveis operacionais não puderem ser ajustadas a tempo, para que produtos em situação de risco sejam retidos para uma destinação adequada posterior.

Além disso, a metagenômica fortalece essa abordagem ao permitir a identificação precisa e rápida da microbiota diretamente de amostras ambientais, sem a necessidade de cultivo em laboratório. Com isso, possibilita uma detecção rápida de patógenos em produtos, ambientes industriais e superfícies de contato, garantindo um controle microbiológico rápido e preciso.

A metagenômica é uma tecnologia surpreendente, que combina o sequenciamento de alta capacidade com bancos de dados genômicos abrangentes (Big Data) e algoritmos de análise avançados (IA), resultando na identificação precisa e específica de cepas microbianas, mesmo aquelas difíceis de cultivar ou que estão em baixas concentrações nas amostras.

O processo começa com a coleta de amostras, extração do DNA, sequenciamento via Next-Generation Sequencing (NGS), no qual ao invés de isolar uma única espécie, sequenciam-se todos os fragmentos de DNA presentes na amostra, criando um “mapa” genético completo da comunidade microbiana. Após o sequenciamento, as sequências de DNA são demonstradas e montadas para reconstruir os genomas dos microrganismos presentes na amostra.

Contudo, a metagenômica vai além da identificação das espécies. Ela também pode identificar variações genéticas dentro de uma espécie. Por exemplo, ao comparar as sequências de DNA com bancos de dados de genomas de microrganismos conhecidos, é possível identificar não só a espécie, mas também cepas específicas de bactérias ou vírus, que podem ter características particulares como resistência a antibióticos ou capacidade de causar doenças.

Além da identificação das cepas, a metagenômica pode fornecer informações sobre as funções metabólicas e as interações entre os microrganismos, o que ajuda a entender melhor como esses organismos atuam no ambiente ou no hospedeiro.

A sinergia entre essas tecnologias não apenas aprimora a segurança dos alimentos, mas também otimiza processos, reduz desperdícios e eleva os padrões de qualidade na indústria alimentícia.

Países que lideram as pesquisas em microbiologia preditiva

Estados Unidos: Com instituições como a FDA (Food and Drug Administration) e o USDA (United States Department of Agriculture), investem na modelagem microbiológica para segurança alimentar;
Reino Unido: Pesquisadores da Universidade de Cambridge e do Instituto de Pesquisa de Alimentos desenvolvem modelos avançados para previsão microbiológica;
França: O Instituto Nacional de Pesquisa para Agricultura, Alimentos e Meio Ambiente (INRAE) realiza estudos sobre segurança alimentar e microbiologia preditiva;
Alemanha: A Fraunhofer-Gesellschaft investe em pesquisas sobre análise microbiológica e segurança dos alimentos;
Brasil: Universidades como a USP e a UNICAMP desenvolvem pesquisas aplicadas à indústria alimentícia e saúde pública.

Empresas que aplicam microbiologia preditiva

Várias empresas utilizam a microbiologia preditiva para otimizar processos e garantir a segurança dos produtos:

Nestlé: Emprega modelagem preditiva para monitoramento da qualidade microbiológica dos alimentos;
Danone: Utiliza técnicas preditivas para garantir a segurança de produtos lácteos;
Tyson Foods: Aplica microbiologia preditiva para reduzir riscos microbiológicos em produtos de carne;
IBM: Desenvolveu soluções de IA para prever contaminação microbiológica em cadeias de suprimentos;
3M: Oferece kits e softwares de análise preditiva para monitoramento microbiológico em tempo real.

A conclusão é que o futuro da microbiologia preditiva está fortemente ligado à integração com tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT), metagenômica e Big Data, permitindo análises mais precisas e em tempo real.

O desenvolvimento de modelos preditivos mais sofisticados, capazes de considerar múltiplos fatores ambientais e genômicos, tornará as previsões microbiológicas ainda mais precisas, rápidas e confiáveis.

Além disso, espera-se uma automação crescente no monitoramento da segurança dos alimentos, com sensores inteligentes conectados a sistemas de IA que detectam riscos e previnem contaminações instantaneamente, com tomadas de decisão autônomas.

O futuro chegou, mas claro, algumas empresas sairão na frente e outras vão demorar um pouco mais. No entanto, com o avanço das tecnologias e de seu uso mais corriqueiro, os custos vão reduzindo e mais empresas terão acesso. Em alguns anos, certamente, mais empresas poderão empregar estas tecnologias, beneficiando diversos stakeholders da cadeia produtiva, e claro, com impacto muito positivo nas questões de saúde pública.

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Marco Túlio Bertolino

15 de abril de 202513 de abril de 2025

Perigos biológicos

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A Inteligência Artificial revolucionará a segurança dos alimentos!

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A Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de sistemas computacionais realizarem tarefas que tradicionalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, tomada de decisão e reconhecimento de padrões.

Parece um tema novo, mas a IA surgiu já na década de 1950, quando pesquisadores começaram a explorar a possibilidade de criar máquinas capazes de “pensar”, e desde então, avanços significativos em hardware e software impulsionaram a adoção da IA em diversas áreas, incluindo a indústria de alimentos.

Quando o supercomputador Deep Blue, da IBM, venceu Kasparov em 1997, marcou um momento histórico para a IA, demonstrando que máquinas podiam superar até mesmo os melhores humanos em tarefas altamente complexas, como o xadrez.

Esse feito simbolizou um avanço significativo na capacidade dos algoritmos de calcular jogadas e aprender padrões estratégicos, abrindo caminho para o desenvolvimento de IA em diversas áreas, como diagnósticos médicos, automação e aprendizado de máquina. Além disso, a vitória do Deep Blue intensificou o debate sobre os limites da inteligência artificial e seu impacto na sociedade.

Atualmente, 75 anos depois do surgimento embrionário da IA, esta tecnologia sai da esfera da ficção científica e mostra-se uma realidade.

Atualmente empresas como OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), NVIDIA, IBM Watson, Meta e Tesla, estão investindo fortemente na tecnologia. Os EUA lideram a corrida para dominar esta tecnologia e vem firmando parcerias estratégicas, por exemplo, com a Taiwan Semidonductor Manufacturing Company (TSMC) e também com o governo da Índia.

Stanford HAI AI Index adotou o que chama de ‘Ferramenta de Vibração Global de IA’, que combina 42 indicadores organizados em 8 pilares e faz um ranking entre países no uso da IA. O Brasil é o 34° entre 36 países avaliados. Os 5 primeiros países que lideram o ranking são:

Estados Unidos: Lideram no uso da IA em pesquisa e desenvolvimento (P&D) e economia. Os EUA produzem consistentemente os modelos de aprendizado de máquina de IA mais notáveis , atraem os maiores níveis de investimento privado em IA e lideram na publicação de pesquisas de IA responsáveis ;
China: Demonstra pontos fortes substanciais nos pilares de P&D, economia e infraestrutura. O foco da China no desenvolvimento de tecnologias de IA de ponta e no aumento de seus investimentos em P&D a posicionou como uma grande potência em IA;
Reino Unido: Demonstra força particular nos pilares de P&D , educação e política e governança;
Índia: Tem forte desempenho em P&D e melhorias recentes no pilar econômico;
Emirados Árabes Unidos:Tem pontuação alta no pilar econômico.

Fonte: Ranking de IA – Global IA Vibrancy Ranking – Stanford HAI AI Index.

No entanto, apesar do maravilhamento e perplexidade que a IA vem causando, estamos só no começo, pois os computadores quânticos representam um salto tecnológico que pode revolucionar a IA.

O funcionamento da IA baseia-se em algoritmos avançados e redes neurais que permitem a análise e a interpretação de grandes volumes de dados, o que já é revolucionário com computadores tradicionais, mas com uso de computadores quânticos, as possibilidades são infinitas.

Um computador quântico é um tipo de computador que utiliza os princípios da mecânica quântica para processar informações de maneira muito diferente dos computadores tradicionais, podendo analisar bancos de dados significativamente maiores em espaços de tempo absurdamente reduzidos.

Diferentemente dos computadores tradicionais, que processam informações em bits, os computadores quânticos utilizam qubits que permitem uma capacidade de processamento muito maior, pois possuem propriedades especiais, como:

Superposição – Enquanto um bit clássico é 0 ou 1, um qubit pode ser 0, 1 ou ambos ao mesmo tempo (superposição). Isso, na prática, significa que um computador quântico pode realizar múltiplos cálculos simultaneamente;
Emaranhamento – Dois ou mais qubits podem se tornar interligados, de forma que mudar um qubit afeta o outro, mesmo a grandes distâncias. Isso permite que informações sejam processadas instantaneamente.

Com essa evolução, a IA se tornará ainda mais poderosa, possibilitando análises mais sofisticadas e precisas na indústria de alimentos, como a detecção avançada de contaminantes e a previsão de riscos em tempo real.

A tecnologia ainda avançará muito. A Google, por exemplo, lá em 2019 já havia anunciado que seu processador quântico Sycamore atingiu a chamada supremacia quântica, resolvendo um problema em 200 segundos que levaria milhares de anos em um supercomputador clássico.

As empresas de tecnologia estão trabalhando para superar os problemas da instabilidade dos qubits e a necessidade de operar em temperaturas extremamente baixas, mas com a corrida pela IA, os esforços internacionais logo superarão este desafio.

A IA desempenhará cada vez mais um papel crucial na redução de riscos e na garantia da qualidade dos produtos alimentícios. Algumas de suas aplicações incluem:

Monitoramento da cadeia produtiva – Sensores IoT (Internet das Coisas) e IA monitoram em tempo real as condições de produção e armazenamento, detectando potenciais ameaças, como contaminação por patógenos, tomando ações antes que os processos saiam de controle e sejam gerados produtos não conformes;
Análise de dados e previsão de riscos – Algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) ao processar grandes volumes de dados podem identificar padrões que indicam riscos de contaminação, prevenindo surtos de doenças alimentares antes mesmo que um desvio na cadeia produtiva de alimentos ou em processos específicos ocorra, por exemplo, a partir de modelagens com uso de microbiologia preditiva;
Inspeção automatizada – Câmeras com IA podem detectar falhas na produção, como defeitos em embalagens e presença de corpos estranhos nos alimentos e tomar decisões em tempo real, sem precisar da intervenção humana;
Otimização de processos – Sistemas inteligentes ajustam automaticamente parâmetros operacionais da linha de produção para garantir eficiência e conformidade com padrões de qualidade;
Previsão de demanda e redução de desperdício – Modelos preditivos auxiliam na gestão de estoques e no planejamento de produção, evitando desperdícios e melhorando a sustentabilidade.

A adoção da IA na indústria alimentícia não apenas melhora a qualidade dos produtos, mas também impacta positivamente a saúde pública. Ao reduzir a incidência de alimentos contaminados e otimizar os processos de inspeção e rastreabilidade, a tecnologia ajuda a prevenir surtos de doenças transmitidas por alimentos.

A Inteligência Artificial está transformando a indústria de alimentos, tornando-a mais segura, eficiente e confiável.

As indústrias que atualmente já estão investindo em IA e outras tecnologias emergentes da 4ª Revolução Industrial estarão à frente na próxima era da produção de alimentos, e neste sentido, algumas já vem se destacando:

Nestlé

Usa IA e big data para prever demandas e otimizar a produção;
Emprega robôs autônomos em fábricas para automatizar processos e reduzir desperdícios;
Utiliza blockchain para rastrear ingredientes, garantindo transparência na cadeia produtiva.

Coca-Cola

Implementa Internet das Coisas (IoT) para monitoramento em tempo real das máquinas e controle de qualidade;
Usa machine learning para prever preferências dos consumidores e desenvolver novos produtos;
Adota impressão 3D para criação rápida de protótipos de embalagens.

BRF (Sadia e Perdigão)

Investe em automação e robótica para manipulação de carnes com mais precisão e higiene;
Emprega sensores IoT para controle de temperatura e umidade no armazenamento de alimentos;
Utiliza big data para prever oscilações no mercado e ajustar a produção.

Cargill

Usa IA para otimizar o processamento de grãos e reduzir desperdícios;
Adota blockchain para rastrear a origem dos produtos e garantir qualidade e sustentabilidade;
Implementa análises preditivas para gerenciar a cadeia de suprimentos com mais eficiência.

O futuro chegou e quem não se movimentar ficará para trás, pois perderá competitividade e não conseguirá, com métodos de produção tradicionais, atingir os padrões de qualidade e segurança dos alimentos que as empresas que estão passando pela transformação tecnológica irão oferecer.

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Marco Túlio Bertolino

2 de abril de 202527 de março de 2025

Food Safety no Mundo

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Destaques do IX Encontro dos Profissionais da Garantia da Qualidade – Inteligência Artificial na cadeia de alimentos

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Demorou, mas seguimos com os destaques do IX Encontro dos Profissionais da Garantia da Qualidade! No segundo dia de evento, tivemos uma apresentação incrível sobre Inteligência Artificial na cadeia de alimentos, com o Prof. João Galdino da Genesis.

Você sabia que o primeiro modelo de machine learning foi desenvolvido na Unicamp, há 40 anos? E que estamos na terceira evolução de Inteligência Artificial (IA), com interação similar à humana, com análise de sentimentos e percepções? Hoje pode-se aplicar IA em robôs, máquinas e avatares.

São compostos modelos matemáticos, computacionais, com cálculos de até 40 páginas para gerar uma inteligência artificial. Saiba mais sobre o tema em: Inteligência Artificial e mudanças climáticas: soluções para a produção segura de alimentos.

Indústrias de alimentos já estão criando IAs customizadas aos processos, que avisam em tempo real sobre falhas de qualidade, como sobrecargas elétricas, qualidade da água de enxágue, erros de pesagem, emitindo alertas ou parando o processo. São usadas também para controle de estoques, validades e check lists.

Equipamentos com QR code junto às placas de patrimônio podem estar alinhados com IAs. Ao serem fotografados, podem automaticamente abrir não conformidades, ajudar a rastrear e alertar os envolvidos, seguindo fluxos de sistema de gestão.

Você pode usar a Inteligência Artificial na cadeia de alimentos como ferramenta do sistema de gestão, já que dependendo do modelo, pode ler 500 páginas de normas anexadas, em até 15 minutos. Pode-se fazer perguntas e ela irá responder com base na norma.

É possível colocar controle de cópias controladas, formulações, para que todos possam consultar documentos, procedimentos etc.

A IA pode também monitorar e analisar os dados (não só registrar), fazendo previsões de todos os parâmetros que podem trazer perigos, como qualidade do ar, temperatura, vazão, pressão, rotação de equipamentos, contagem de produtos, montando relatórios de produção, informando em tempo real a respeito de riscos ou de possíveis paradas. Os alertas podem ir diretamente para o time de eletricistas, que podem agir e evitar fogo, por exemplo.

Bons modelos de inspeção de qualidade não precisam de IAs, mas elas podem facilitar o processo. Elas podem sugerir soluções para NCs com base em históricos registrados no banco de dados dela.

Já existem robôs desenvolvidos com foco em indústrias, para carregar peso, sem tropeçar em pessoas, para entrar em áreas confinadas ou com risco em altura. Vimos um em formato de cachorro, dançando em nossa frente, capaz de fazer movimentos acurados!

Mas algo que a IA não deve substituir é a sensibilidade. Ela poderá criar análises preditivas, com 99% de acuracidade, mas não substituirá análises críticas do cenário, a criatividade e decisões conclusivas, que continuarão demandando recursos humanos!

Discute-se globalmente uma renda básica para qualificar profissionais, para que sigam no mercado. Diversas profissões serão substituídas, mas a ideia é que a IA seja usada como suporte para otimização de processos.

O importante é o time de Qualidade não ficar para trás! Atualize-se sempre!

Em seguida, foi apresentada pelo psicólogo e engenheiro Daniel Dias Gonçalves uma palestra com o tema Qualidade Emocional e exigências de qualidade: os dois lados da mesma face.

Lidar com a pressão do dia a dia em indústrias causa ansiedades em todos nós. Auditorias frequentes, não anunciadas, times cada vez mais enxutos, em uma atmosfera BANI (Frágil, Ansioso, Não linear e Incompreensível), tornam o ambiente de trabalho um mundo de possibilidades.

Precisamos lembrar que lidamos com pessoas, que estão susceptíveis aos acontecimentos externos, pressões e cobranças, sentimentos que sofrem alterações, conforme vão surgindo afetos, positivos e negativos, diariamente, no trabalho e em casa.

A cultura da empresa é permeada pela cultura da produção e de qualidade, e precisa ser equilibrada dentro das rotinas. Às vezes, existem cobranças impossíveis para os times de qualidade, que devem ser atendidas com baixo custo, dentro das normas e com poucas pessoas. E como controlar a ansiedade e não deixar o stress dominar nossas mentes?

Equilibrar as demandas com o que é possível absorver, sem deixar o trabalho absorver 100% do seu tempo, é muito importante para garantia da saúde mental.

Devemos atentar ao que consumimos, na internet, em alimentos, em bebidas, para entendermos as reações que nos causam, se nos deixam em estado de ansiedade.

É impossível controlar tudo e todos e e é necessário aceitar que temos falhas, limitações. Pessoas têm variações de humor, problemas pessoais e o peso emocional de ser um dos ou o responsável pela garantia da qualidade deve ser trabalhado, muitas vezes, com apoio psicológico. Este peso precisa sair da esfera da culpa e ir para a esfera da responsabilidade, que trará movimento e produtividade!

Viver a realidade da indústria de alimentos é conviver com stress e pressão diariamente! Torço por uma vida mais leve para todos.

Imagem: cottonbro studio

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Cristina de Abreu Constantino

26 de julho de 202424 de julho de 2024

Eventos,Fator RH,Inovações e novidades

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