Artificial intelligence assisted documentary auditing in QHSE Management Systems : design and experimental evaluation of a prototype tool

Abstract

This research investigates the potential of artificial intelligence to support and partially automate documentary audits within Quality, Health, Safety, and Environmental (QHSE) management systems aligned with ISO 9001, ISO 14001, and ISO 45001 standards. The main objective of the study was to design and develop a prototype digital platform capable of assisting auditors in the evaluation of documentary compliance through the use of artificial intelligence. To achieve this objective, the research combined a systematic literature review with an applied experimental development approach. First, the requirements of the relevant ISO standards were analyzed in order to extract and formalize documentary compliance criteria. Based on this analysis, a structured digital checklist was designed to serve as the normative framework for document evaluation. A prototype application was then developed integrating an artificial intelligence service capable of analyzing textual content and comparing it with the predefined checklist criteria. The system generates structured audit outputs indicating whether each requirement is classified as compliant, partially compliant, or non-compliant. The methodological evaluation consisted of two complementary phases : an experimental validation protocol designed to assess the system’s reproducibility, robustness, and logical consistency under controlled testing conditions, followed by a documentary case study using publicly available organizational documents in order to observe the operational behavior of the system in a realistic context. The results indicate that artificial intelligence can effectively support documentary auditing by improving the efficiency and consistency of compliance verification processes. The prototype demonstrated high reproducibility of decisions under controlled conditions and showed coherent responsiveness when documents were normatively improved. However, the findings also highlight that AI-assisted auditing cannot fully replace professional judgment, as certain compliance interpretations remain dependent on expert evaluation. Overall, the study demonstrates the technical feasibility and practical relevance of integrating artificial intelligence into QHSE documentary auditing as a decision-support tool. The research supports a hybrid intelligence approach in which artificial intelligence enhances the efficiency and structure of audit processes while human expertise remains essential for final compliance validation.

Esta investigação analisa o potencial da inteligência artificial para apoiar e automatizar parcialmente auditorias documentais em sistemas de gestão de Qualidade, Saúde, Segurança e Ambiente (QHSE), alinhados com as normas ISO 9001, ISO 14001 e ISO 45001. O principal objetivo do estudo foi conceber e desenvolver uma plataforma digital protótipo capaz de apoiar auditores na avaliação da conformidade documental através da utilização de inteligência artificial. Para alcançar este objetivo, a investigação combinou uma revisão sistemática da literatura com uma abordagem de desenvolvimento experimental aplicado. Inicialmente, foram analisados os requisitos das normas ISO relevantes com o objetivo de extrair e formalizar critérios de conformidade documental. Com base nesta análise, foi concebida uma checklist digital estruturada que serve como enquadramento normativo para a avaliação dos documentos. Posteriormente, foi desenvolvida uma aplicação protótipo que integra um serviço de inteligência artificial capaz de analisar o conteúdo textual dos documentos e compará-lo com os critérios previamente definidos na checklist. O sistema gera resultados de auditoria estruturados, indicando se cada requisito é classificado como conforme, parcialmente conforme ou não conforme. A avaliação metodológica consistiu em duas fases complementares: um protocolo de validação experimental destinado a avaliar a reprodutibilidade, robustez e consistência lógica do sistema em condições de teste controladas, seguido de um estudo de caso documental baseado em documentos organizacionais publicamente disponíveis, com o objetivo de observar o comportamento operacional do sistema num contexto realista. Os resultados indicam que a inteligência artificial pode apoiar eficazmente auditorias documentais, melhorando a eficiência e a consistência dos processos de verificação de conformidade. O protótipo demonstrou elevada reprodutibilidade das decisões em condições controladas e revelou uma resposta coerente quando os documentos eram melhorados do ponto de vista normativo. No entanto, os resultados também evidenciam que a auditoria assistida por inteligência artificial não pode substituir totalmente o julgamento profissional, uma vez que determinadas interpretações de conformidade continuam a depender da avaliação de especialistas. De forma geral, o estudo demonstra a viabilidade técnica e a relevância prática da integração da inteligência artificial em auditorias documentais QHSE como ferramenta de apoio à decisão. A investigação sustenta um modelo de inteligência híbrida, no qual a inteligência artificial melhora a eficiência e a estrutura dos processos de auditoria, enquanto a experiência humana permanece essencial para a validação final da conformidade.