1. Introducción

En este artículo exploramos cómo la Inteligencia Artificial (IA) está despertando en el ámbito de la prevención de riesgos laborales (PRL) y qué valor añadido puede aportar a las organizaciones integrándose en los sistemas de gestión de riesgos con el fin de mejorar la seguridad y la salud de los trabajadores.

La IA puede mejorar significativamente las tareas fundamentales en prevención como las de anticipar, reconocer, evaluar y controlar los riesgos en el lugar de trabajo, frente a la prevención tradicional y, aunque estamos en una fase inicial, ofrece grandes oportunidades para transformar la gestión de riesgos con grandes avances, no exentos de riesgos que hay que valorar.

A continuación se describen las principales aplicaciones de la IA en PRL, sus beneficios y limitaciones y cómo implantarla en las empresas teniendo en cuenta factores importantes como: principios éticos y morales para un uso adecuado, la seguridad y confidencialidad de los datos y contar con la participación de los trabajadores.

2. ¿Cuáles son las aplicaciones claves de la IA en PRL?

Estas son algunas de las aplicaciones principales, sin ser una lista exhaustiva, ya que la IA está en constante evolución:

2.1. Los sensores inteligentes integrados en los puestos de trabajo, máquinas y  equipos pueden realizar mediciones en tiempo real (contaminantes químicos, temperatura, calidad de aire, posturas forzadas, fatiga, etc.). Los datos de estos sensores se procesan con algoritmos de IA que los analizan, identifican y alertan en tiempo real ante una situación peligrosa para poder tomar medidas correctivas de forma inmediata.

Además, pueden detectar patrones de fatiga, niveles de estrés, exposición a contaminantes químicos/físicos, entre otros. Su análisis ayudará a tomar decisiones a los responsables de prevención al identificar áreas de mayor riesgo, franja horaria donde se detectan más desviaciones, con el objetivo de tomar las medidas preventivas más adecuadas, realizar cambios en los procesos de trabajo y formar a los empleados en áreas de alto riesgo. De esta forma se pueden crear escenarios virtuales con los riesgos y situaciones de emergencia para dar formación específica a los trabajadores.

2.2. La IA puede analizar grandes cantidades de datos de siniestralidad y absentismo (tipos de accidentes, agentes que los han producido, duración de las bajas, etc.) para identificar patrones que podrían indicar una mayor probabilidad, en un espacio de tiempo concreto, área de trabajo o sector de actividad de accidentes, lesiones más comunes, las causas, o determinados factores de riesgo, por lo que las empresas pueden anticiparse a situaciones peligrosas y tomar medidas preventivas. Esto permite una intervención proactiva e inmediata.

2.3. Permite automatizar tareas repetitivas y peligrosas con el fin de evitar los riesgos asociados y destinar los trabajadores a otras tareas con mayor valor añadido y menores riesgos.

La robótica colaborativa es un ejemplo destacado de cómo la IA puede mejorar la seguridad en el entorno laboral. Los robots, equipados con sensores y algoritmos de aprendizaje automático,  permiten trabajar de manera segura junto a los trabajadores.

2.4. La IA permite personalizar la formación en PRL según las características y necesidades específicas de cada trabajador. Se consideran factores como la salud, habilidades individuales y condiciones laborales, entre otras, diseñando programas de seguridad adaptados. Incluiría recomendaciones y medidas preventivas específicas teniendo en cuenta el sexo, edad, inclusividad, etc., utilizando técnicas como la realidad virtual y aumentada para simular situaciones de riesgo y practicar medidas de seguridad. Esto ayuda a los empleados a adquirir nuevas habilidades y conocimientos prácticos para hacer frente a los riesgos de manera efectiva.

2.5. La IA puede analizar el cumplimiento de la normativa en PRL (falta de uso de EPIs, incumplimiento de las distancias de seguridad, detección de obstáculos en pasillos, realización de actividades inseguras, etc.). Se realiza el seguimiento con cámaras en tiempo real y la IA analiza las imágenes y en el caso de desviaciones o prácticas de trabajo que puedan representar un riesgo. Se generan alertas para corregir la situación de inmediato. Podemos obtener registros de inspección ante auditorías y evitar sanciones. Todo ello  facilita el cumplimiento de las normativas en PRL.

La aplicación de la IA en PRL aprovecha la capacidad y habilidades humanas (conocimiento y experiencia)  junto con la precisión, rapidez y el aprendizaje automático de las máquinas, asegurando unos puestos de trabajo más seguros y saludables.

Somos conscientes de que, estrictamente hablando, algunas de las aplicaciones no se pueden definir únicamente como técnicas de IA, o están en el límite. En estos casos no profundizamos en este hecho, no es nuestro objetivo, y se describen y se incluyen siempre y cuando sirva en el objetivo de prevenir los riesgos, controlar la siniestralidad y disponer de trabajos más saludables.

3. ¿Cuáles son los principales beneficios y retos para implementar la IA en las empresas?

Principales beneficios

• Identificar y reducir los riesgos en el lugar de trabajo, con mayor precisión y, por lo tanto, reducir los accidentes y proporcionar entornos de trabajo más seguros y saludables.
• Automatizar tareas repetitivas o peligrosas para que los trabajadores puedan realizar otras con menores riesgos y mayor valor añadido.
• Reducir los costes relacionados con los accidentes laborales, médicos, gastos legales y sanciones, reparaciones o sustituciones de equipos dañados y, por ende, mejorar la productividad.
• Ayudar a reducir los errores humanos.
• Ayudar a la toma de decisiones en tiempo real, de forma más rápida o inmediata.
• Ayudar a las empresas no solo cumplir con las regulaciones existentes, sino también adaptarse rápidamente a las nuevas normativas en PRL.

Si bien la IA ofrece numerosos beneficios, es importante destacar que no reemplaza el papel de los profesionales en prevención. La IA es una herramienta que complementa y mejora las capacidades y habilidades, pero la toma de decisión final, debe seguir siendo responsabilidad de los expertos en la materia.

Principales retos

• Problemas de adaptación y/o de comprensión del funcionamiento de IA.
• Resistencia al cambio.
• Necesidad de capacitación continua del personal.
• Mayor control sobre los empleados, algo que puede repercutir negativamente generando una mayor desconfianza, desmotivación, reducción de la creatividad y mayores niveles de estrés.
• La recopilación de datos del personal empleado puede provocar desconfianza entre los trabajadores.
• La IA aún no es perfecta y puede cometer errores. Es importante que las empresas utilicen la IA de forma responsable y que tengan en cuenta,analicen  y valoren nuevos riesgos que pueda ocasionar la IA en los puestos de trabajo.

Para afrontar estos retos, se puede implementar de forma eficaz y eficiente la IA en PRL y en las empresas, con las siguientes acciones:

1. Proporcionar una comprensión clara de cómo la IA puede mejorar la PRL, incluyendo formación sobre su uso, los beneficios de su implementación y cómo puede complementar el trabajo humano en lugar de reemplazarlo.
2. Implementar proyectos piloto que demuestren el impacto positivo de la IA en la PRL, ya que, puede ayudar a despejar dudas.
3. Introducir la IA de forma gradual permite adaptarse progresivamente a los cambios. Comenzar con su aplicación en áreas críticas puede proporcionar resultados rápidos y tangibles que justifiquen una adopción más amplia.
4. Involucrar y consensuar con la dirección y los trabajadores la selección, implementación y evaluación de las soluciones de IA garantiza que sus opiniones y preocupaciones sean consideradas, lo que aumenta la aceptación y el compromiso.
5. Es crucial garantizar que la IA se aplique de manera ética y transparente, respetando la privacidad y los derechos de los empleados. Esto incluye políticas claras sobre el uso de datos y la toma de decisiones automatizadas.
6. Proveer un soporte técnico continuo y asegurar la actualización y el mantenimiento de los sistemas de IA.
7. Definir responsables y responsabilidades para garantizar la transparencia, seguridad y confidencialidad de los datos, valorar la relación coste/beneficio, los recursos necesarios, las posibles dificultades a las que hacer frente y los nuevos riesgos todavía sin definir.

4. Conclusiones

La IA está despertando en el campo de la PRL con un gran potencial. Las empresas que adopten estas soluciones no sólo protegerán a sus empleados, sino que también obtendrán una ventaja competitiva al mejorar la eficiencia y la calidad de su entorno laboral.

Además está transformando la forma en que se aborda la PRL. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones y predecir situaciones de riesgo ofrece oportunidades significativas para mejorar la seguridad y la salud en el trabajo. Sin embargo, es fundamental comprender que la IA es una herramienta complementaria y que la experiencia y el juicio humano siguen siendo esenciales en la toma de decisiones.

Entonces, ¿crees que la IA es una herramienta útil para la gestión de la PRL en tu empresa?

Desde Asepeyo, invitamos a todas las empresas a leer nuestro documento de buenas prácticas en IA aplicada a la PRL.

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Fuentes y enlaces de interés:

Aguilar, M.C. (2020). El uso de la inteligencia artificial en la prevención de riesgos laborales.  Revista Internacional y Comparada de Relaciones Laborales y Derecho del Empleo, ISSN-e 2282-2313, Vol. 8, Nº. 1, 2020, págs. 262-293.

Araujo, J. P. (2022). Impacto de la Inteligencia Artificial en materia de prevención de riesgos laborales y propuestas normativas de actuación

Las imágenes del presente artículo han sido generadas con inteligencia artificial de Microsoft Bing (DALL·E 3)

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