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Este artigo apresenta uma abordagem quantitativa integrada para a gestão de riscos em projetos de Internet das Coisas, baseada na combinação de Redes Bayesianas e Simulação de Monte Carlo. A proposta supera limitações de métodos tradicionais ao modelar explicitamente a natureza sociotécnica da IoT, incorporando o comportamento humano e fatores éticos como variáveis endógenas que afetam a confiabilidade do sistema. A metodologia emprega o método Delphi para a elicitação de probabilidades a priori junto a especialistas e valida o modelo por meio da simulação de três cenários com níveis distintos de criticidade. Os resultados indicam que o modelo permite hierarquizar riscos de forma consistente, destacando o fator humano como elemento crítico. A abordagem oferece suporte quantitativo à tomada de decisão e à priorização de estratégias de mitigação em projetos complexos.
This paper presents an integrated quantitative approach for risk management in Internet of Things projects, combining Bayesian Networks and Monte Carlo Simulation. The proposal addresses limitations of traditional methods by explicitly modeling the sociotechnical nature of IoT systems, incorporating human behavior and ethical factors as endogenous variables affecting system reliability. The methodology applies the Delphi method to elicit a priori probabilities from experts and validates the model through the simulation of three scenarios with different levels of criticality. Results show that the model consistently ranks risks, identifying the human factor as a critical vulnerability. The approach provides quantitative decision support for risk mitigation and resource prioritization in complex projects.
