uso de IA

Responder à pergunta do título (Como a IA ajuda na auditoria?) exige sair da visão limitada de que auditoria é apenas um evento periódico.

A inteligência artificial está reposicionando a auditoria como um processo contínuo, baseado em dados, e não mais como uma fotografia pontual de conformidade e sim um filme atual, de maneira “phygital” (ou “figital”) que é a combinação de físico + digital, ou seja, experiências que integram o mundo real com tecnologias digitais de forma fluida.

Na prática, a IA já começa a atuar na preparação da auditoria, organizando grandes volumes de dados, identificando lacunas e estruturando evidências. Esse movimento acompanha uma transformação maior: a digitalização dos sistemas de gestão está criando novos modelos de auditoria, com impacto direto não apenas nas organizações certificadas, mas também em toda a cadeia de fornecedores.

Esse avanço não é teórico. A própria FSSC 22000 já incorporou o uso de inteligência artificial em decisões estratégicas, como evidenciado na lista de decisão do Board of Stakeholders # 8, de setembro de 2025, que foi incluído na versão 7 para os processos de certificação nos OC’s e nas organizações certificadas (ver item 9 da parte 4 do esquema FSSC v.7). Isso afetará tanto os Organismos de Certificação quanto as empresas certificadas, consolidando a IA como parte integrante dos processos de certificação.

Com o uso crescente de IA, surge uma mudança estrutural: o compartilhamento de informações ao longo da cadeia. Não se trata mais apenas de apresentar certificados válidos. Partes interessadas, especialmente varejistas, querem entender o que está por trás deles — incluindo não conformidades, tendências e riscos.

Isso cria um novo paradigma: a confiança deixa de ser baseada apenas na certificação e passa a ser construída pela transparência dos dados.

No entanto, essa abertura traz um dilema relevante. Até que ponto as informações devem ser compartilhadas? Como equilibrar transparência com confidencialidade e segurança da informação?

A resposta não está em restringir dados, mas em amadurecer a governança sobre eles. É necessário “abrir a cabeça” para um modelo onde:

• mais dados são compartilhados,
• mais análises são realizadas e;
• melhores decisões de risco são tomadas.

Ao mesmo tempo, critérios claros devem definir o que pode ou não ser disponibilizado, garantindo proteção estratégica sem comprometer a confiança do ecossistema.

Apesar de todo o potencial, o uso da IA precisa ser priorizado de forma pragmática. A sequência lógica de implementação é clara:

• primeiro, estruturar a base de dados, padronizando registros — especialmente monitoramento ambiental e dados de processo;
• em seguida, aplicar IA para análise de tendências, onde está o maior ganho real e o retorno mais rápido;
• depois, utilizar IA na preparação de auditorias e checklists inteligentes, reduzindo não conformidades básicas;
• por fim, automatizar relatórios, trazendo eficiência operacional — mas sem confundir isso com melhoria do sistema.

Essa ordem importa. Pular etapas leva a sistemas sofisticados com dados ruins — e decisões piores.

O que vem pela frente: evolução das normas e novas prioridades

Nos próximos dois anos, a evolução das normas e esquemas de certificação deve se concentrar em temas que ampliam o escopo tradicional da segurança de alimentos:

• Integração com ESG;
• Gestão de resíduos, especialmente embalagens;
• Valorização das pessoas e fortalecimento da cultura organizacional;
• Alinhamento com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS);
• Investimento em digitalização para qualificar a gestão de dados.

Essa agenda reforça que qualidade e segurança de alimentos deixam de ser áreas isoladas e passam a atuar como pilares estratégicos do negócio.

A transformação também traz riscos relevantes. Um dos mais críticos é a escassez de auditores qualificados, impulsionada pela aposentadoria de profissionais experientes. Isso pode comprometer a consistência das auditorias e, consequentemente, a confiança no sistema de certificação.

Além disso, há desafios como:

• Falta de alinhamento entre os diferentes elos da cadeia;
• Visão limitada à indústria, sem considerar o ecossistema completo;
• Sobrecarga e impacto na saúde mental dos profissionais envolvidos.

Ignorar esses fatores compromete não apenas a conformidade, mas a credibilidade de todo o sistema.

Por outro lado, surgem oportunidades importantes. Programas de desenvolvimento voltados para pequenas e médias empresas tendem a ganhar força, elevando o padrão da cadeia como um todo. Da mesma forma, iniciativas para harmonizar critérios entre certificadoras podem aumentar a consistência e a confiança nos processos.

Conclusivamente, além das normas, uma mudança de mentalidade. Mais do que uma evolução normativa, o que está em curso é uma mudança de lógica. A auditoria deixa de ser um fim em si mesma e passa a ser parte de um sistema maior, orientado por dados, transparência e tomada de decisão baseada em risco.

A IA não substitui o julgamento humano, mas amplia sua capacidade. E as organizações que entenderem isso primeiro não apenas estarão em conformidade, estarão à frente na construção de uma cadeia de alimentos mais confiável, resiliente e alinhada às demandas globais.

Não dá para ficar preso em requisito de checklist que se atualiza demoradamente, vamos para smart standard, nuvem de qualidade e metrológica, certificado de calibração digital, inspeção remota, sensorialmente remoto para predição dos problemas deixando o risco imaterializável, interação de compliance… não dá para tratar o mundo digital de forma analógica! E o consumidor deve ficar melhor informado e mais atento, pois a decisão é humana (“Human in the loop” – HITL)!