Contexto

O Centro de Controle Operacional (CCO) é o “cérebro” das operações rodoviárias, responsável por monitorar em tempo real segurança, fluidez e resposta a incidentes a partir de um ecossistema digital de câmeras, sensores e sistemas de detecção. Com a centralização de múltiplas concessões em um único CCO e a rápida expansão dessa infraestrutura, o modelo tradicional — baseado em atenção humana contínua — deixa de ser escalável. O volume de dados cresce mais rápido do que a capacidade de interpretação manual, exigindo uma mudança estrutural na forma de operar.

Problema

A operação atual esbarra em dois limites principais: (1) monitorar “tudo, o tempo todo” não escala, pois o CCO lida com mais de 2.500 câmeras e milhares de eventos por dia, tornando o monitoramento humano contínuo inviável e sobrecarregando operadores com tarefas repetitivas. Além disso, soluções tradicionais de DAI ainda dependem de validação visual e abertura manual de eventos, o que mantém gargalos justamente no que deveria ser automatizado. (2) a abertura de eventos em campo segue lenta e arriscada, exigindo digitação detalhada em pista, elevando tempo operacional, afetando SLAs e aumentando o risco ao colaborador.

Desafio

Construir um CCO AI-driven que automatize a detecção, classificação e tratamento inicial de incidentes, mantendo o humano focado em decisões críticas. Eliminar fricção na abertura de eventos em campo, reduzindo esforço operacional e risco ao colaborador sem perder qualidade de registro.

OKR

Objetivo (O)

Transformar o Centro de Controle Operacional em um sistema inteligente, proativo e autônomo, capaz de antecipar incidentes, orquestrar respostas em tempo real e escalar a operação rodoviária com segurança, fluidez e eficiência superior.

Resultados-Chave (KRs)

KR1. Automatizar a identificação, classificação e abertura de 80% dos incidentes sem intervenção humana direta.

KR2. Reduzir em 60% o tempo médio de resposta a incidentes críticos, do primeiro sinal à ativação do plano de ação.

KR3. Diminuir em 70% o volume de monitoramento humano contínuo de câmeras, direcionando operadores para gestão de exceções e decisões críticas.

KR4. Permitir que 90% dos eventos em campo sejam abertos por interação natural (voz ou texto), sem digitação manual em pista.

KR5. Aumentar para 95% a acurácia na classificação automática de incidentes (objeto, animal, veículo parado, etc.).

KR6. Operar múltiplas concessões a partir de um único CCO sem crescimento proporcional de headcount, mantendo ou elevando SLAs.

KR7. Evoluir o CCO de um centro reativo para um ambiente preditivo, capaz de antecipar riscos operacionais com base em padrões históricos e contexto em tempo real.

Leia o desafio na íntegra