Autores/as: Dr. Rubén Tino Ramos / Dr. Antonio Espínola / Dr. Ana Paloma Prieto Muriel / Dr. Raúl Gómez Ferreira / Dr. Alberto Sánchez Hernández (Universidad Isabel I de Castilla – GIR02 / Universidad de Granada)
La inteligencia artificial (IA) ha pasado, en apenas unos años, de ser una promesa tecnológica a convertirse en una herramienta con impacto real en múltiples sectores productivos. Su aplicación en la Prevención de Riesgos Laborales (PRL), tal como se analiza en este trabajo presentado en el V Congreso Internacional Prevencionar (Madrid, 24–26 de septiembre de 2025), abre un debate estratégico sobre su verdadero alcance y sus límites
El estudio realiza una revisión sistemática de la producción científica entre 2018 y 2025 en bases de datos como Web of Science, Scopus, Dialnet y Google Scholar . Los resultados muestran una evolución claramente ascendente en el número de publicaciones, especialmente en el ámbito anglosajón, lo que confirma el creciente interés académico y profesional por la integración de IA en seguridad y salud laboral.
Entre las principales líneas de desarrollo identificadas destacan los modelos predictivos mediante Machine Learning (Random Forest, XGBoost, redes neuronales), la visión por computador para reconocimiento de EPIs y detección de conductas inseguras, el uso de wearables para monitorizar fatiga y parámetros ergonómicos, así como el procesamiento automático de informes de incidentes mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural .
Asimismo, el análisis de casos reales en empresas internacionales evidencia aplicaciones prácticas en monitorización en tiempo real, simulaciones formativas con realidad aumentada, inspección mediante drones y sistemas predictivos de accidentes . Estas soluciones permiten avanzar hacia modelos preventivos proactivos, alineados con los principios de la acción preventiva.
No obstante, el trabajo también identifica brechas relevantes: desigual capacitación digital en sectores de alta siniestralidad, resistencia cultural, dudas sobre fiabilidad tecnológica y cuestiones éticas derivadas de la cesión masiva de datos personales . Existe, por tanto, una diferencia clara entre el impacto potencial y el impacto real de la IA en la PRL.
La conclusión es clara: la IA tiene futuro en prevención, pero su consolidación dependerá menos de la tecnología y más de la capacidad organizativa, formativa y ética para integrarla de manera responsable en la cultura preventiva.
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