O objetivo final sempre será ampliar a capacidade de prever os eventos com potencial de risco, medir esse potencial e posicionar-se proativamente para identificar e calibrar as ações de resposta para evitar, reduzir, compartilhar ou aceitar os riscos.

Essas ações para prever os eventos com potencial de risco são o fator de sucesso do Gerenciamento de Riscos e contribuem positivamente para ajudar as organizações a atingir metas de desempenho e de lucratividade e evitar a perdas e danos.

A falha operacional é um risco ao qual toda e qualquer operação está vulnerável. O Risco Operacional é a possibilidade de ocorrência de perdas resultantes de falha, deficiência ou inadequação de processos, de sistemas, de equipamentos inadequados, de eventos externos não previstos, de controles defeituosos, de falha humana em decorrência de imperícia, imprudência, ou a pior das perdas, aquela sofrida pela desonestidade: a fraude.

Independentemente da causa direta, a sociedade convive com o risco de operações ineficientes e ineficazes em função do modelo de atuação, que busca apenas atender objetivos de qualidade, custo e desempenho temporal. Por isso, evitar ou diminuir a frequência e a severidade das perdas é o objetivo recorrente em qualquer operação.

A impossibilidade de conseguir prever com exatidão o futuro é algo que intriga a humanidade. Já na mitologia grega, há exemplos de tentativas de se prever o futuro. O evento mais antigo da humanidade que se tentou prever foi quando Dédalo e seu filho Ícaro foram aprisionados na ilha de Creta. Dédalo idealizou a fabricação de asas, confeccionando-as com penas, linho e cera de abelha. Antes da partida, Dédalo, preocupado com o risco da empreitada, advertiu seu filho Ícaro para que tomasse cuidado em relação ao curso de seu voo. Caso voasse muito baixo, as ondas molhariam as penas, e se voasse muito alto, o sol derreteria a cera. Nas duas situações, Ícaro poderia cair no mar.

Prever eventos e circunstâncias é um dos grandes desafios da humanidade, e somente é possível quando as variáveis são conhecidas e podem ser medidas e avaliadas com exatidão. No contexto da fábula de Dédalo, é possível afirmar com certeza que a queda no mar se dará, caso uma das variáveis fosse verdadeira. Nesse caso, o exercício mental para dedução foi extremamente simples, e era muito fácil se prever uma circunstância. Entretanto, havia várias outras variáveis que foram desconsideradas, tais como peso total, envergadura das asas, velocidade do vento, temperatura ambiente, entre outras.
Por isso é tão difícil prever o desfecho de qualquer atividade, pois é quase impossível para o ser humano interagir mentalmente com tão grande número de variáveis, executar cálculos complexos, comparar resultados com faixas probabilísticas e concluir com presteza se tal condição é favorável ou não para um evento ter sucesso. Tal situação tem como resultado a imprevisibilidade, e, consequentemente, o risco.

Para dar mais capacidade ao ser humano para prever eventos e circunstâncias de risco, a Laura Networks desenvolveu o #robolaura, um Sistema Cognitivo de Gerenciamento de Riscos, projeto único no Brasil, no qual foi utilizada a tecnologia cognitiva, para construção de uma solução que revoluciona a gestão de processos.

A tecnologia cognitiva permitiu o surgimento de uma nova era na computação, pois diferente do modelo anterior, baseado em árvores de decisão simples, no qual os sistemas aproveitavam muito pouco as informações disponíveis, na computação cognitiva, os sistemas estão equipados com poderosos algoritmos, apoiados por árvores de decisão complexas, que se utilizam de artefatos cognitivos, que podem ser dados simples, imagens, textos, dados complexos, históricos, padrões de repetição, tendências, probabilidades, tudo sendo processado e interpretado, gerando lógicas e deduções, a partir da estruturação e cruzamento dessas informações, da mesma forma como se dá com os seres humanos.

Essa tecnologia dá ao computador a habilidade que falta ao ser humano. Realizar cálculos complexos e comparar resultados com objetivo de encontrar faixas probabilísticas, para concluir com presteza se tal condição preenche os requisitos das variáveis que influenciam tal evento. Da análise de um número elevado de ocorrências, o computador detecta certos padrões e torna possível prever as possibilidades do encontro de certas variáveis, tornando possível à máquina determinar com alto grau de confiabilidade as chances de um resultado favorável ou desfavorável no evento analisado. Em função disso, esse padrão é armazenado como um artefato cognitivo, sendo utilizado em comparações futuras, simulando um aprendizado. Essa capacidade de aprendizagem do computador foi nomeada por machine learning, que é um sub-campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender, isto é, que permitam ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa.

O problema a ser resolvido pelo #robolaura é a falha operacional. Para isso, se apoia nessas tecnologias, inserindo-se em um ambiente operacional, o qual deve ter suas informações em bancos de dados estruturados, mantidos por sistemas ERP, ERM, CRM, WMS ou TMS, ou ainda em arquivos digitais nos formatos de planilhas, relatórios, documentos, ou ainda qualquer outro meio digital, mantidas em um ambiente de rede, ou dispersa na nuvem, com o objetivo de coletar e organizar essas informações, afim de identificar e classificar os artefatos cognitivos, visando armazená-los, com o fim de utilizá-los no futuro para analisar eventos operacionais, com objetivo de ampliar a capacidade humana de prever e antecipar circunstâncias e eventos.