by Existe um padrão que se repete em praticamente toda operação industrial de grande porte antes de automatizar sua gestão de risco: a planilha. Ela começa organizada, é atualizada por uma pessoa dedicada, funciona bem no papel. Depois a operação cresce, ganha novas unidades, novos turnos, novos fornecedores – e a planilha que fazia sentido para um único site vira um mosaico de arquivos desconectados, cada um com sua própria versão da verdade.
Na mineração, onde uma única operação pode envolver múltiplas frentes de lavra, beneficiamento, logística e estruturas de contenção regulatoriamente sensíveis, esse ponto de ruptura chega mais cedo do que em outros setores.
O contexto ajuda a explicar a urgência. Com a Resolução ANM nº 220/2025, a fiscalização de barragens de mineração se tornou totalmente digital, com cruzamento automático de informações entre diferentes documentos técnicos e administrativos via SIGBM. Do lado do regulador, o Brasil já opera com mais de 910 barragens de mineração sob acompanhamento, e só em 2025 a ANM aplicou cerca de 620 autos de infração por descumprimento de normas de segurança.
Quando o órgão fiscalizador passa a operar com dados estruturados e cruzáveis, a assimetria fica evidente para quem, do outro lado, ainda depende de planilha isolada por unidade: a velocidade de resposta a uma exigência regulatória, ou a uma auditoria interna, passa a ser um gargalo competitivo, não apenas um incômodo operacional.
O que muda quando a gestão de risco vira plataforma
Plataformas de gestão de risco (SaaS) construídas para operações complexas, com múltiplos módulos nativos de captura de dados, checklist, planos de ação, controle de vencimentos documentais e Business Intelligence, resolvem esse gargalo em camadas:
Captura de dados padronizada em campo
Checklists e inspeções personalizados, preenchidos via aplicativo mobile, inclusive offline, com geolocalização, fotos e assinatura, substituem o preenchimento manual disperso por unidade.
Rastreabilidade de não conformidades e planos de ação
Cada não conformidade identificada gera automaticamente um plano de ação com responsável e prazo, eliminando o intervalo entre “identificar” e “alguém ser formalmente responsável por resolver”.
Controle de vencimentos documentais e de acesso
Documentos e certificações vencidos podem ser integrados a controles de acesso físico (catracas, biometria), bloqueando automaticamente a entrada de pessoas ou equipamentos em não conformidade (uma camada de segurança que planilha nenhuma automatiza sozinha).
Inteligência artificial aplicada à prevenção
Com histórico de dados consolidado, é possível alimentar algoritmos de projeção de eventos, cruzando relatórios preventivos e reativos para antecipar incidentes e falhas antes que se tornem ocorrência, o mesmo princípio preditivo que a própria ANM vem incorporando à sua fiscalização.
Um padrão que já foi validado em operações de grande escala
Esse tipo de sistema de gestão de risco já foi testado e premiado em operações de infraestrutura pesada no Brasil. Um sistema de gestão de risco da Obrasoft, por exemplo, foi reconhecido em primeiro lugar em sua categoria pela Camargo Corrêa Infra, uma das maiores operações de infraestrutura do país, no ranking 100 Open Startups, um dos principais prêmios de inovação aberta da América Latina, que naquele ano validou R$ 325 milhões em contratos de Open Innovation entre startups e grandes corporações.
O movimento não é isolado. As próprias grandes mineradoras do país já estão investindo pesado nessa lógica de automação e dados centralizados aplicada à gestão de risco. Após o rompimento das barragens de Mariana (2015) e Brumadinho (2019), o setor passou por uma reformulação profunda de suas práticas de monitoramento e compliance e a tecnologia virou o eixo central dessa mudança. A Vale, por exemplo, hoje mantém mais de 90 barragens e diques sob monitoramento digital contínuo, com sensores IoT, radares de deslocamento milimétrico, piezômetros automatizados e câmeras integrados a centros de controle geotécnico que operam 24 horas por dia. A Samarco adotou abordagem semelhante, com sensores IoT e drones para monitoramento remoto de estruturas de rejeito.
O tamanho dessa demanda inclusive deu origem a empresas nacionais especializadas exclusivamente nesse nicho: a Intelltech, startup brasileira de monitoramento geotécnico fundada logo após o rompimento da barragem de Fundão, em Mariana, teve a própria Vale como primeira cliente e hoje presta serviço para algumas das maiores mineradoras do mundo. Segundo estudos citados pela ANM e pelo MIT Technology Review, o uso de inteligência artificial aplicada a estruturas críticas pode reduzir em até 80% o risco de falhas não detectadas.
O padrão que emerge desses exemplos é claro: automação e centralização de dados deixaram de ser diferencial competitivo isolado de uma ou outra empresa pioneira e se tornaram prática esperada em qualquer operação de mineração de grande porte, seja no monitoramento estrutural de barragens, seja na gestão de risco e compliance do restante da operação.
O resultado prático da migração
Empresas que migram da planilha para uma plataforma centralizada de gestão de risco reportam ganhos consistentes em três frentes: redução do tempo entre identificação e resolução de não conformidades, maior confiabilidade dos dados apresentados em auditorias externas e processos regulatórios, e visibilidade unificada de indicadores de risco entre múltiplas unidades operacionais, algo praticamente inatingível quando cada site mantém sua própria planilha.
Para operações de mineração, onde o custo de uma falha de rastreabilidade documental pode significar desde um auto de infração até o embargo de uma estrutura inteira, essa migração deixou de ser uma questão de modernização tecnológica. É, cada vez mais, uma questão de continuidade operacional.
Fontes: Agência Nacional de Mineração (ANM) — Relatório Anual de Segurança de Barragens de Mineração 2025 e Resolução ANM nº 220/2025; informações públicas da Obrasoft sobre soluções e premiações; reportagens públicas sobre monitoramento digital de barragens na Vale, Samarco e Intelltech; MIT Technology Review.
