La inteligencia artificial (IA) constituye uno de los avances tecnológicos más revolucionarios de los últimos tiempos. Se ha convertido en una herramienta poderosa capaz de agilizar nuestras tareas diarias y precisar los resultados, pero también suscita miedos y desconfianza.
En el ámbito dedicado a la gestión de los riesgos, la salud y la seguridad en el trabajo ofrece, como en otros sectores, considerables ventajas. Por ello, ante el ritmo que marca el desarrollo, lo más “inteligente” es aceptar el desafío. Esto implica conocer en profundidad la IA y aprender a utilizarla de manera ética y profesional. Solo así mejoraremos con su uso nuestros procesos de trabajo y obtendremos resultados de calidad.
La IA en la Prevención de Riesgos Laborales
Al igual que ocurre en muchos otros sectores, la IA está transformando los procesos en el área de la prevención de riesgos laborales. Nos ayuda a aumentar la productividad y mejorar nuestras tareas en salud, seguridad, medio ambiente y calidad. Puede ser muy útil para identificar y evaluar los riesgos concretos del puesto de trabajo y, por lo tanto, para prevenir riesgos en el lugar de trabajo y proteger a los trabajadores.
Pero es importante darse cuenta de que, a medida que avanzan las tecnologías de inteligencia artificial y automatización, surgen también nuevos riesgos y desafíos. Por ello, aquí se abre otro campo de acción dentro de la prevención de riesgos laborales: garantizar que estas tecnologías sean seguras para los trabajadores y que se comprendan y gestionen sus impactos en los puestos de trabajo.
Las principales ventajas que ofrece la IA en el área de la prevención de riesgos laborales
La IA puede mejorar la prevención de riesgos laborales gracias a la precisión en la identificación de riesgos, información en tiempo real y la implementación de medidas preventivas para proteger a los trabajadores en el lugar de trabajo.
Las empresas pueden servirse de esta tecnología para predecir patrones, identificar o prevenir riesgos y encontrar la mejor manera de minimizarlos. Veamos algunos ejemplos de cómo la IA puede ayudar en la prevención de riesgos laborales:
- Análisis de datos: La IA puede ayudar a las empresas a analizar grandes cantidades de datos de seguridad para identificar patrones y tendencias de riesgo. Por ejemplo, puede analizar los datos de accidentes laborales para detectar los tipos de lesiones más comunes, las causas subyacentes y las áreas de trabajo con mayor incidencia.
- Análisis de vídeo: La IA puede analizar las imágenes de vídeo en tiempo real. Así, la IA ayuda a detectar situaciones peligrosas, como la falta de uso de equipos de protección personal, la presencia de obstáculos en los pasillos o la realización de actividades inseguras.
- Alertas en tiempo real: La IA puede generar alertas en tiempo real cuando se detectan situaciones de riesgo, como la falta de cumplimiento de las normas de seguridad, la exposición a sustancias tóxicas o la sobrecarga de equipos.
- Entrenamiento y formación en realidad virtual: La IA puede utilizarse para formar y entrenar a los trabajadores en seguridad. Por ejemplo, a través de programas de realidad virtual que simulan posibles situaciones de riesgo en el lugar de trabajo. En Digital Preventor ya estamos trabajando en la preparación de formaciones en realidad virtual. La realidad virtual nos brinda la posibilidad de facilitar a los trabajadores una formación práctica a través de recursos online.
- Asesoramiento en la toma de decisiones: La IA puede ayudar a los responsables de PRL a identificar las áreas de trabajo con mayor riesgo y sugerir posibles medidas para reducir los riesgos.
La IA como herramienta de prevención de Riesgos Psicosociales:
Según han apuntado algunos investigadores (Mosquera, Castrillón y Parra. Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial), la IA puede contribuir, incluso, en la prevención de riesgos psicosociales.
En este sentido, la IA puede ser entrenada para detectar patrones de comportamiento en los trabajadores que indican una mayor probabilidad de accidentes o lesiones, como la fatiga o el estrés. Al detectar estos patrones, la IA puede alertar a los especialistas en seguridad y salud laboral para tomar medidas preventivas, como permitir un tiempo de descanso o reasignar tareas.
Algunos datos:
De acuerdo con un reciente informe de Safe Work Australia, se prevé que la accidentalidad laboral disminuya hasta el 11% para el año 2030 como resultado de la adopción generalizada de la automatización en el lugar de trabajo.
Además, la robótica, incluyendo la IA y los drones, pueden también hacer el trabajo más seguro al reemplazar las actividades más peligrosas o eliminando muchos de los trabajos físicos que están asociados a mayores niveles de accidentabilidad.
Riesgos de la incorporación de la IA en la gestión de riesgos laborales
Ahora bien, la incorporación de la IA, como cualquier proceso innovador que queramos implementar, ha de hacerse con cuidado y asumiendo que tendremos que estar preparados para ir identificando los riesgos que surgirán durante el proceso.
Además, aunque la IA puede realizar tareas avanzadas de procesamiento de datos, debemos ser cautelosos en cuanto a sus resultados. Tener presente que pueden darse errores, que las decisiones y valoraciones generadas por estas tecnologías no son verdades científicas irrefutables y que no pueden imitar el juicio humano, aspecto clave cuando se trata de la gestión de riesgos laborales.
La implementación de la IA nos sitúa pues frente a un enorme desafío en el que la supervisión y el control humano juegan un papel fundamental.
Riesgos derivados de implementar el uso de la IA en la empresa:
- Privacidad de los datos:
El procesamiento de grandes cantidades de datos personales para entrenar modelos de IA puede plantear preocupaciones sobre la privacidad de los datos de los clientes y empleados. Las empresas tenemos la obligación de cumplir con las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la Unión Europea.
- Sesgo y discriminación:
Los algoritmos de IA pueden aprender sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que puede dar lugar a decisiones discriminatorias o injustas. Es fundamental auditar y ajustar los modelos de IA para minimizar el sesgo.
- Falta de transparencia:
Los modelos de IA, especialmente aquellos basados en aprendizaje profundo, a menudo son cajas negras que hacen que sea difícil comprender cómo llegan a sus decisiones. La falta de transparencia puede dificultar la explicación de las decisiones a las partes interesadas.
- Posibles reestructuraciones e implicaciones:
La automatización impulsada por la IA puede conducir a importantes cambios en los procesos e, incluso, a la eliminación de empleos en ciertas áreas. Esto puede tener implicaciones en la fuerza laboral de la empresa y en la moral de los empleados.
- Dependencia tecnológica:
La dependencia excesiva de la IA y la automatización nos hace más vulnerables a fallos técnicos o ciberataques. Las empresas debemos contar con planes de contingencia para hacer frente a interrupciones tecnológicas, así como con protocolos de ciberseguridad.
- Costes de implementación:
La inversión inicial en tecnología de IA, como hardware y software especializado, así como la capacitación del personal, puede ser costosa. Las empresas debemos evaluar previamente los costes y beneficios, y definir claramente en qué sí y en qué no la inversión puede resultar rentable.
- Cambio cultural:
La adopción de la IA puede requerir un cambio cultural en la empresa. Los empleados necesitarán adaptarse a nuevas formas de trabajo y a la colaboración con sistemas de IA. La formación en gestión del cambio y digitalización se convierte en imprescindible en este punto.
- Falta de regulación:
En muchos lugares, la regulación de la IA aún está en desarrollo, lo que puede generar incertidumbre legal y dificultades para cumplir con las leyes emergentes. Es esencial mantenerse al tanto de las regulaciones cambiantes, tanto las relacionadas con la IA y como con la prevención de riesgos laborales.
- Competencia y propiedad intelectual:
La IA puede ser un campo altamente competitivo, y las empresas pueden enfrentar desafíos relacionados con la propiedad intelectual y la competencia en el mercado.
- Ética y responsabilidad:
Las empresas debemos establecer principios éticos claros relacionados con la IA y comunicarlos a todos los empleados. Esto incluye la toma de decisiones éticas en situaciones de riesgo y seguridad.
Es importante que las empresas reconozcamos estos riesgos y establezcamos estrategias para abordarlos adecuadamente.
Estrategias y Evaluación de Riesgos derivados de la implantación de la IA
Una de las estrategias será la de realizar una Evaluación de Riesgos relacionada con la implementación de nuevas tecnologías, incluida la implementación de la inteligencia artificial, en la empresa.
Esto puede incluir la implementación de políticas de privacidad de datos, auditorías de modelos de IA, programas de formación ética, y la creación de un equipo dedicado a la gestión de riesgos de inteligencia artificial.
En definitiva, la IA está transformando la forma en que trabajamos en general. En el área de Prevención de Riesgos Laborales, se están desarrollando aplicaciones especializadas que se basan en la inteligencia artificial para lograr productividad y precisión. Son tecnologías que permiten automatizar tareas repetitivas y, además, ofrecen orientación experta e información en tiempo real.
Oponernos a esta tecnología es ir en contra del desarrollo y desaprovechar las ventajas que nos brinda, pero es importante recordar dos puntos fundamentales: que la IA no puede reemplazar por completo el trabajo de un experto en seguridad y salud en el entorno laboral; y que, si queremos que la IA se convierta en una verdadera aliada, debemos conocerla en profundidad. Para ello, es vital hacer un trabajo previo de formación que nos garantice que nos estamos ajustando a la normativa y dando los pasos adecuados.
Fuentes consultadas: PRL Innovación y Universidad Isabel I