O laudo de riscos psicossociais da NR-1 saiu do Google Forms e passou a nascer com IA dentro da metodologia
A NR-1 passou a exigir que empresas identifiquem e gerenciem riscos psicossociais. Fazer isso de verdade significa ouvir o colaborador com anonimato garantido, classificar risco por fator e entregar um laudo técnico que sustente o PGR. A Epicora construiu o Sistema Cuidar: coleta própria — a de antes, em Google Forms, as empresas não aceitavam —, leitura por setor, matriz de risco de 13 fatores e um laudo de 15 seções, cinco delas escritas por IA que não pode inventar número nem fabricar referência.
- Cliente
- Sistema Cuidar — consultoria de psicologia organizacional (SC)
- Setor
- Saúde e segurança do trabalho · Diagnóstico de riscos psicossociais
- O que fizemos
- Plataforma de diagnóstico psicossocial ponta a ponta — coleta anônima, análise por setor, matriz de risco e laudo NR-1 gerado por IA
- Plataforma
- Web responsivo (React 19 · NestJS · MongoDB · AWS) · IA: Claude via AWS Bedrock
O ponto de partida
A NR-1 colocou o risco psicossocial no mesmo lugar do risco físico, químico e ergonômico: tem de ser identificado, avaliado, classificado e gerenciado dentro do PGR. Isso criou uma demanda que a psicologia organizacional já sabia atender no método — mas não na escala. O diagnóstico exige ouvir dezenas ou centenas de trabalhadores com anonimato real, ler o resultado por setor, classificar risco fator por fator e entregar um laudo que sustente auditoria.
O gargalo era duplo. Na coleta: o instrumento rodava em Google Forms, e as empresas avaliadas simplesmente não aceitavam — dado psicossocial de trabalhador identificável trafegando em formulário genérico, sem controle de acesso nem garantia de anonimato, não passa pelo jurídico de ninguém. Na análise: cada laudo consumia de dois a três dias de trabalho manual, compilando planilha, cruzando fator com setor e escrevendo o texto técnico à mão. Um relatório por vez, uma empresa por vez.
- A coleta em Google Forms era barrada pelas empresas — sem controle de acesso, sem garantia de anonimato, sem trilha.
- Dois a três dias de trabalho manual por laudo, o que trava qualquer crescimento.
- Dado sensível de saúde mental do trabalhador em planilha compartilhada — exposição direta sob a LGPD.
- A pergunta aberta, que é onde está a nuance, exigia leitura e síntese manual de tudo.
- Nenhuma padronização: dois laudos da mesma consultoria podiam sair com estruturas diferentes.
A virada
A Epicora tratou o problema como dois sistemas encadeados, não como um gerador de texto. O primeiro é a coleta: cada programa tem seu próprio questionário montado num form builder — o padrão atual é o DRPS 50, 50 perguntas mais duas de identificação, com lógica direta e invertida —, respondido por link público, sem identificação individual, com resultado agregado só de forma coletiva. É a diferença entre um formulário genérico e um instrumento: a pergunta de identificação de setor é o que depois permite ler o risco por área da empresa em vez de uma média que não diz nada.
O segundo é o laudo. A planilha DRPS entra uma por setor, com importação tudo-ou-nada — se qualquer planilha estiver fora do padrão, nenhuma entra. O sistema extrai os 13 fatores de risco e monta a matriz de risco, que é tabela renderizada do dado, sem IA nenhuma. Só então a IA entra, para escrever as cinco seções que exigem interpretação técnica.
E a escrita não é uma chamada só. São cinco chamadas independentes ao Claude, via AWS Bedrock, executadas em paralelo — análise técnica, plano de ação, conclusão, recomendações de monitoramento e observações metodológicas —, cada uma devolvendo JSON estruturado próprio. Falha em uma não invalida as outras, e cada seção pode ser regenerada sozinha. Todas partem do mesmo input: os 13 fatores extraídos, o material teórico de referência e um few-shot do laudo padrão da consultoria.
A decisão que destravou
Separar o que é cálculo do que é escrita. A matriz de risco, a classificação por fator e os gráficos saem do dado, deterministicamente — a IA não toca neles. A IA escreve as cinco seções interpretativas do laudo, e o system prompt a proíbe explicitamente de inventar dado numérico, criar fator novo ou citar autor que não esteja no material de referência. É o que faz o laudo ser assinável por uma responsável técnica: nenhum número do documento veio de um modelo de linguagem.
O que entregamos
Coleta que o jurídico da empresa aceita
Questionário montado por programa num form builder com seções e tipos de pergunta, respondido por link público sem login, sem identificação individual, e com o texto de abertura declarando ao colaborador que a análise é coletiva e alimenta as medidas preventivas do PGR. O termo de consentimento e o documento assinado ficam anexados ao próprio programa.
Leitura por setor, não uma média cega
Cada pergunta vira gráfico consolidado, com contagem de respostas e opções, e cada gráfico é exportável. Como o instrumento identifica setor, função e turno — sem identificar a pessoa —, o risco pode ser lido por área: é o que transforma "a empresa tem risco alto em sobrecarga" em "estes setores têm, estes não".
A matriz dos 13 fatores — calculada, não escrita
Os 13 fatores do DRPS 50 — de assédio e baixo suporte a sobrecarga, subcarga, baixa autonomia, injustiça organizacional e trabalho isolado — entram numa tabela única de sete colunas, com gravidade, probabilidade e classificação final por fator, renderizada direto do dado extraído. Zero IA nesta seção: é aritmética e regra, auditável linha por linha.
O laudo de 15 seções, com cinco escritas por IA
Capa, apresentação, introdução, objetivo, metodologia, caracterização da amostra e dimensões avaliadas vêm de template versionado. A matriz é calculada. Análise técnica, plano de ação, conclusão, recomendações de monitoramento e observações metodológicas são geradas por IA — em cinco chamadas paralelas — e caem num editor onde a responsável técnica revisa antes de exportar. O plano de ação sai com uma linha por fator, sempre os 13, ordenados por criticidade.
Como garantimos
A IA é obrigada a ficar dentro da metodologia
O system prompt compartilhado pelas cinco chamadas fixa a régua: linguagem técnico-pericial em PT-BR, foco na organização do trabalho e não no indivíduo, e fundamentação alinhada a NR-1, GRO/PGR, ISO 45003, COPSOQ, HSE Management Standards, Psicodinâmica do Trabalho e o modelo Demanda-Controle-Suporte. Exige coerência rastreável — achado, interpretação, matriz, classificação, plano de ação, monitoramento, conclusão — sem nenhuma seção contradizendo outra. E manda reconhecer subnotificação e adaptação defensiva: baixa percepção declarada de risco não é ausência de risco.
Uma lista explícita do que a IA não pode escrever
É o detalhe que separa laudo de texto motivacional. O prompt proíbe o vocabulário de RH superficial — "clima ruim", "liderança tóxica" sem operacionalização, "falta de resiliência", "ambiente saudável" sem evidência — e impõe a terminologia ocupacional auditável que ocupa o lugar dela: "práticas de gestão centralizadoras", "baixa previsibilidade das demandas", "ambiguidade de papéis", "desequilíbrio entre demandas e recursos", "interferência das demandas laborais no tempo de recuperação psicofisiológica". O laudo soa como perícia porque a régua está no código, não na revisão.
Dado sensível tratado como dado sensível
Resposta de colaborador é dado de saúde. A coleta é anônima por desenho — o sistema não pede identificação individual e só agrega —, o acesso à plataforma é autenticado por perfil, e os arquivos de programa (termo assinado, planilhas, laudo) ficam em armazenamento privado com acesso assinado. O laudo sai identificando a organização avaliada, nunca a pessoa: a IA é instruída a se referir a "a organização avaliada", "o ambiente organizacional", "o Programa".
O resultado
O que levava dois a três dias de compilação e escrita manual passou a nascer do próprio dado coletado: a matriz é calculada, as cinco seções interpretativas são geradas em paralelo, e a psicóloga entra onde o valor dela está — revisando e assinando, não digitando. A coleta, que antes era barrada pelas empresas por rodar em formulário genérico, hoje é um instrumento com anonimato por desenho.
E a escala apareceu do jeito que interessa: 23 programas rodados, incluindo uma rede que aplicou o diagnóstico unidade por unidade, em três estados, e uma operação industrial com 189 respondentes num único programa — cada uma com sua matriz, seu plano de ação por fator e seu laudo.
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Sua operação precisa de IA em cima de dado que não admite erro?
A Epicora constrói IA que fica dentro do método: o que é cálculo continua sendo cálculo, e o modelo escreve só onde a interpretação é o produto — com a régua no código, não na revisão.