La Inteligencia Artificial está transformando múltiples sectores, incluida la prevención de riesgos laborales. ¿Cuáles consideras que son los principales beneficios de su aplicación en este ámbito?
Ciertamente la aplicación de la IA en la PRL ofrece múltiples beneficios. No me resulta fácil extraer aquéllos que pueden ser más relevantes. No obstante, como aproximación, podemos destacar, en primer lugar, la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que permite anticipar situaciones de riesgo mediante modelos predictivos basados en patrones históricos y actuales. Esto facilita una evaluación continua y dinámica de los riesgos, superando las limitaciones de los métodos tradicionales, más estáticos.
En segundo lugar, la IA contribuye a la personalización de las medidas preventivas, adaptándolas a cada entorno laboral y a las condiciones individuales de las personas trabajadoras, aplicando así uno de los principales principios preventivos: “la adaptación del trabajo a la persona”.
En tu conferencia en el V Congreso Internacional Prevencionar abordarás la repercusión de la IA en la responsabilidad de empresas y profesionales de la seguridad y salud en el trabajo. ¿Cuáles son los desafíos éticos y legales más relevantes que plantea esta tecnología?
El principal desafío ético y legal radica en la asignación de responsabilidades ante posibles fallos o sesgos del sistema en lo que puede afectar a su vez a múltiples ámbitos. Nos encontramos ante un escenario en el que las decisiones preventivas pueden estar parcialmente automatizadas, planteando interrogantes sobre la imputabilidad de las empresas y los profesionales que adoptan estas herramientas. Además, es fundamental garantizar la protección de los datos personales, especialmente aquellos relacionados con la privacidad y la salud, respetando la normativa vigente en la materia. A ello se suma la necesidad de evitar sesgos algorítmicos que puedan derivar en discriminaciones prohibidas en nuestro ordenamiento jurídico. La transparencia, la trazabilidad de los algoritmos y el principio de supervisión humana continua deben ser los pilares para abordar estos desafíos.
El uso de la IA puede mejorar la detección temprana de riesgos y la toma de decisiones en PRL. ¿Existen ya casos de éxito en los que la IA haya reducido significativamente accidentes o enfermedades laborales?
Sí, existen experiencias internacionales que demuestran el potencial de la IA en este ámbito. Por ejemplo, en el sector industrial, varias empresas han implementado sistemas de visión artificial para la monitorización en tiempo real de comportamientos inseguros y condiciones peligrosas, logrando reducir la siniestralidad. También destacan aplicaciones en construcción en nuestro país, donde mediante sensores IoT e IA se ha anticipado la aparición de fallos estructurales o sobreesfuerzos físicos, minimizando así accidentes musculoesqueléticos. Estas experiencias evidencian cómo la integración adecuada de estas tecnologías puede contribuir a una mejora indiscutibles de los indicadores de salud laboral.
A medida que la tecnología avanza, surge la preocupación sobre la dependencia de algoritmos en la toma de decisiones críticas. ¿Cómo podemos garantizar que la implementación de la IA en PRL se realice de manera transparente y ética?
Creemos que está fuera de discusión la necesidad de garantizar la transparencia y ética en la implementación de IA en PRL mediante el establecimiento de mecanismos de supervisión y control humanos. La trazabilidad de las decisiones automatizadas debe estar documentada y ser accesible para su revisión, asegurando que los algoritmos empleados sean auditables. Asimismo, es esencial que las decisiones críticas no se deleguen exclusivamente en sistemas automatizados, sino que exista siempre un control por parte de profesionales cualificados. La ética debe incorporarse desde el diseño de los sistemas, aplicando principios como la equidad, la trazabilidad y la no discriminación, además de contar con protocolos claros para la gestión de eventuales incidencias.
Desde el punto de vista normativo, ¿cómo debería adaptarse la legislación para garantizar un uso responsable de la IA en el ámbito de la seguridad y salud laboral?
La legislación debe incorporar de forma expresa la obligación de garantizar la supervisión humana en la toma de decisiones relacionadas con la seguridad y salud laboral, reforzando el principio de responsabilidad empresarial. Asimismo, sería conveniente incluir requisitos sobre la transparencia de los algoritmos, imponiendo evaluaciones de impacto ético y jurídico antes de su adopción. Además, la normativa deberá reforzar la protección de datos de los trabajadores, con especial atención a los datos biométricos y de salud, asegurando su tratamiento lícito, limitado y proporcional. Finalmente, se debería establecer un marco que clarifique la distribución de responsabilidades entre los fabricantes de sistemas de IA, las empresas usuarias y los profesionales de PRL.
Algunas empresas pueden ser reticentes a la adopción de IA en PRL por desconocimiento o temor a su complejidad. ¿Qué recomendaciones darías a aquellas organizaciones que aún dudan sobre su implementación?
Mi recomendación es que las empresas aborden la implementación de IA en la empresa como una herramienta complementaria a la labor humana, nunca como un sustituto de la persona trabajadora. Es fundamental iniciar un proceso formativo interno para familiarizar a toda la línea jerárquica con la tecnología y sus beneficios. Igualmente, es aconsejable comenzar con proyectos piloto sencillos, fácilmente medibles y escalables, que permitan observar resultados concretos antes de una implantación integral. Contar con asesoramiento especializado y garantizar la alineación de la IA con la cultura preventiva de la empresa es clave para conseguir una penetración escalada, lineal y segura.
Otro de los pilares de tu trabajo es la investigación. ¿Qué papel juega la investigación en la evolución de la prevención de riesgos laborales y cómo puede contribuir a un mayor desarrollo de la IA en este campo?
La investigación es esencial para identificar nuevas formas de riesgo derivadas de la evolución del trabajo y de la tecnología, anticipando su impacto en la seguridad y salud laboral. En relación con la IA, la investigación contribuye al desarrollo de modelos más precisos, éticos y adaptados a los entornos laborales concretos. Asimismo, es clave para evaluar el impacto real de la IA en la reducción de la siniestralidad y en la mejora del bienestar laboral, proporcionando evidencias que fundamenten su implantación segura y eficaz. La transferencia de conocimiento desde el ámbito académico a la práctica empresarial resulta indispensable para garantizar un progreso sostenido.
A menudo, la innovación en PRL avanza más rápido que su integración en las empresas. ¿Cómo podemos acortar la brecha entre la investigación y la aplicación práctica de estos avances tecnológicos?
Para acortar dicha brecha es necesario fortalecer la colaboración público-privada y fomentar entornos de experimentación compartidos, como living labs, en los que las empresas puedan testar en condiciones controladas los avances derivados de la investigación. Además, la incorporación de la innovación debe ir acompañada de una estrategia formativa continua para los profesionales de PRL, que les capacite para aplicar estos avances en su contexto específico. El papel de las Administraciones Públicas también es crucial, potenciando, a través de políticas públicas decididas, la adopción de tecnologías emergentes por las empresas (sobre todo las de tamaño pequeño que son las mayoritarias en nuestro país) y promoviendo la divulgación de buenas prácticas en todas ellas.
De cara al futuro, ¿cómo imaginas la interacción entre la IA y los profesionales de PRL? ¿Podría la IA reemplazar algunas funciones o más bien complementarlas?
Como hemos indicado antes, la IA no debe entenderse como una sustitución de las personas, sino como un complemento que potencia las capacidades de los profesionales de PRL. Si bien es cierto que algunas tareas rutinarias, como la recogida y análisis inicial de datos, podrán automatizarse, la interpretación contextualizada de dichos datos, la toma de decisiones estratégicas y la implementación de las medidas preventivas seguirán requiriendo la intervención humana. La interacción ideal es aquella en la que la IA actúe como herramienta de apoyo, liberando tiempo y recursos para que los profesionales se centren en labores de mayor valor añadido
Para finalizar, ¿qué mensaje clave te gustaría transmitir a los asistentes del V Congreso Internacional Prevencionar sobre el impacto de la inteligencia artificial y la importancia de la investigación en la seguridad y salud laboral?
El mensaje fundamental es que la Inteligencia Artificial constituye una oportunidad sin precedentes para avanzar en la prevención de riesgos laborales, pero su desarrollo debe estar guiado por principios éticos, normativos y humanos sólidos. La investigación es el puente que nos permitirá transitar con seguridad hacia un modelo preventivo más predictivo, personalizado y eficiente. Apostar por una implementación responsable de la IA, basada en la evidencia y en la supervisión humana, garantizará que la tecnología sea un aliado para proteger la salud y seguridad de los trabajadores, nunca un factor de riesgo adicional.
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📅 Fechas: 24, 25 y 26 de septiembre de 2025
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