En la actualidad, la automatización de procesos con inteligencia artificial se ha convertido en una forma de aumentar la eficiencia, reducir costos y mejorar la productividad en las empresas. Sin embargo, más allá de los beneficios, la automatización con IA también puede desempeñar un papel fundamental en la prevención de riesgos laborales.
La automatización inteligente: un motor de eficiencia empresarial
La automatización inteligente, que combina la robótica de procesos automatizados (RPA) con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, permite a las empresas optimizar y acelerar una amplia variedad de tareas, liberando al personal de actividades repetitivas y propensas a errores.
La RPA, en particular, permite a los robots de software llevar a cabo tareas administrativas, procesar datos y realizar operaciones en sistemas digitales, todo ello siguiendo reglas predefinidas.
Gracias a la IA y el aprendizaje automático, estos robots pueden aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo, adaptándose a situaciones cambiantes y tomando decisiones más complejas. Esta combinación de tecnologías permite una mayor agilidad y flexibilidad en la empresa, mejorando la calidad y eficiencia de los procesos.
Componentes principales de la automatización inteligente
Robótica de procesos automatizados (RPA)
La RPA es una tecnología que permite a los robots de software realizar tareas computacionales de manera autónoma. Esto lo hacen siguiendo una serie de reglas predefinidas. Los robots pueden realizar acciones como copiar y pegar datos, completar formularios en línea, extraer información de documentos y procesar transacciones.
Inteligencia Artificial (IA)
La IA es el corazón de la automatización inteligente. Se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar y simular la inteligencia humana. La IA abarca técnicas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y más, que permiten a las máquinas comprender, razonar, aprender y tomar decisiones.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
Es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin necesidad de ser programadas explícitamente.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Es una parte de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Permite a las máquinas entender, interpretar y generar texto y voz, lo que habilita aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales y análisis de texto.
Visión por computadora
Esta tecnología permite a las máquinas «ver» y entender el contenido visual, como imágenes y videos. Esto se aplica en diversas áreas, como el reconocimiento facial, la detección de objetos y el diagnóstico médico asistido por computadora.
Sistemas de toma de decisiones
La automatización inteligente puede incluir sistemas que toman decisiones complejas basadas en datos, análisis y modelos matemáticos, reduciendo la necesidad de intervención humana en ciertas áreas.
Automatización de procesos basados en reglas
Además de la RPA, la automatización inteligente puede involucrar la automatización de procesos basados en reglas. Estos sistemas siguen instrucciones predefinidas para realizar tareas sin intervención humana.
Automatización con Inteligencia Artificial en PRL
La seguridad y la prevención de riesgos laborales son cuestiones fundamentales para cualquier empresa comprometida con el bienestar de sus empleados/as. Los riesgos laborales pueden variar desde condiciones de trabajo peligrosas hasta prácticas inseguras, y su prevención es clave para evitar accidentes, lesiones y pérdidas humanas y materiales.
En este sentido, la automatización con inteligencia artificial puede desempeñar un papel significativo en la prevención de riesgos laborales en las empresas. Veamos cómo:
Monitorización en tiempo real
Los sensores y dispositivos conectados pueden recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones de trabajo, el ambiente laboral y los comportamientos del personal. La IA puede analizar estos datos y detectar patrones que puedan indicar situaciones de riesgo. Por ejemplo:
- Altos niveles de ruido.
- Temperaturas extremas.
- Movimientos inseguros.
Análisis predictivo
La IA puede analizar datos históricos y en tiempo real para predecir posibles incidentes o riesgos futuros. Al identificar patrones y tendencias, la empresa puede tomar medidas preventivas antes de que ocurran problemas más graves.
Sistemas de alerta temprana
Los sistemas automatizados con IA pueden enviar alertas en tiempo real cuando se detectan condiciones inseguras o comportamientos de riesgo, permitiendo una intervención rápida y oportuna para evitar accidentes.
Formación y capacitación personalizadas
La IA puede analizar el rendimiento de la plantilla y ofrecer formación personalizada para abordar áreas de mejora y reducir riesgos. También puede proporcionar simulaciones y entrenamientos virtuales para que los empleados practiquen situaciones peligrosas sin ponerse en riesgo.
Mejora de la ergonomía
La IA puede analizar los patrones de trabajo y sugerir cambios en los procesos para mejorar la ergonomía y reducir el riesgo de lesiones relacionadas con el trabajo repetitivo o forzado.
Inspecciones automatizadas
La IA y la visión por computadora pueden realizar inspecciones automatizadas de seguridad en el lugar de trabajo para identificar posibles riesgos y garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad.
Recomendaciones de la EU-OSHA
A este respecto, la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo (EU-OSHA) ha publicado recientemente el informe “Aplicación de IA para la automatización de tareas al tiempo que se protege a las personas trabajadoras: ocho estudios de casos que ofrecen nueva información”.
Los robots avanzados están cada vez más presentes en el mundo laboral actual. Según comenta la EU-OSHA, las ventas de robots industriales aumentaron un 31% en 2021 en comparación con 2020, mientras que las ventas mundiales de robots crecieron considerablemente:
- Agricultura (6%).
- Inspección y mantenimiento (21%).
- Robots médicos, robots para cirugías, rehabilitación, terapias no invasivas y diagnósticos (23%).
- Limpieza (31%).
- Servicio profesional (37%).
- Sector de logística (45%).
- Sector hotelero (85%).
Aunque algunos de estos robots operan de forma independiente a los humanos, cada vez más están diseñados para interactuar con ellos, como los robots de atención médica.
Dificultades y desafíos
Conforme la tecnología robótica avanzada se expande a más y más lugares de trabajo y entornos no estructurados, las empresas podrían enfrentar dificultades y desafíos durante el proceso de implementación. Para reducir estas barreras, es útil consultar estudios de casos que ya hayan implementado con éxito robots avanzados en sus lugares de trabajo, como los presentados en este informe.
La implementación exitosa de robots avanzados requiere abordar la preocupación de las personas por la pérdida de empleo debido a la automatización continua. Esto puede hacerse a través de intervenciones y prevención.
La educación sobre la tecnología y los beneficios de la automatización puede reducir el miedo de las personas a perder sus empleos. Además, la participación temprana en el proceso de implementación y una estrategia de comunicación efectiva también son elementos clave para reducir la incertidumbre y mejorar el compromiso con el cambio.
La falta de familiaridad con los sistemas robóticos puede influir en las actitudes hacia ellos. Por eso, la educación temprana y el diseño adecuado de la interacción humano-tecnología pueden ayudar a reducir las dudas iniciales.
Además, según los estudios de caso que se analizan en el informe, la implementación de un sistema robótico avanzado puede cambiar la estructura de las tareas laborales. Entre estos casos, algunas empresas experimentaron una mejora en la estructura de tareas, mientras que otras expresaron preocupaciones sobre la desarticulación de las tareas y la intensificación del trabajo. Por lo tanto, es esencial diseñar las tareas de manera cuidadosa para garantizar que los trabajadores realicen tareas significativas y completas.
Formación en transformación digital
En resumen, el uso de robots avanzados en el lugar de trabajo requiere un enfoque cuidadoso y una comunicación efectiva con el personal trabajador. La educación temprana, la participación del personal y el diseño adecuado de las tareas son fundamentales para una implementación exitosa y una relación armoniosa entre humanos y tecnología avanzada en el entorno laboral.
De esta manera, la automatización de procesos con Inteligencia Artificial ofrece numerosos beneficios para las empresas. Pero, además, al utilizar la automatización con enfoque en la prevención de riesgos laborales, se crea un entorno más seguro y saludable para sus empleados/as, reduciendo accidentes y mejorando el bienestar en general.
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