La seguridad y salud ocupacional son aspectos fundamentales en cualquier lugar de trabajo. Sin embargo, identificar y evaluar los riesgos laborales puede ser un proceso complejo y tedioso. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que se aborda la evaluación de riesgos laborales.

En este blog, exploraremos cómo la IA está cambiando la evaluación de riesgos laborales y cómo puede ayudar a garantizar la seguridad y salud ocupacional de los trabajadores.

 

¿DE QUÉ MANERA LO ESTÁ CAMBIANDO?

La evaluación de riesgos laborales es un proceso clave para garantizar la seguridad y salud ocupacional de los trabajadores en cualquier lugar de trabajo. Tradicionalmente, este proceso implicaba la identificación de posibles peligros en el entorno laboral, la evaluación de la probabilidad y la gravedad de los riesgos asociados y la implementación de medidas para reducir o eliminar esos riesgos.

Sin embargo, la introducción de la inteligencia artificial (IA) ha cambiado la forma en que se realiza este proceso. La IA puede ayudar a los responsables de seguridad y salud ocupacional a recopilar grandes cantidades de datos, tanto internos como externos, para identificar posibles peligros y riesgos laborales. Por ejemplo, la IA puede recopilar datos sobre el historial de lesiones y enfermedades laborales en un lugar de trabajo, así como datos meteorológicos y de calidad del aire, para evaluar la probabilidad de que se produzcan lesiones o enfermedades en el futuro.

Además, la IA puede analizar estos datos para identificar patrones y tendencias que pueden ser pasados por alto por los métodos de evaluación convencionales. Por ejemplo, la IA puede identificar que ciertas actividades laborales o ciertos trabajadores tienen una mayor probabilidad de sufrir lesiones o enfermedades laborales, lo que permite una mejor orientación y enfoque de las medidas preventivas.

La IA también puede ayudar en la evaluación continua de los riesgos laborales. La IA puede monitorear continuamente los datos de seguridad y salud ocupacional en un lugar de trabajo y alertar a los responsables de seguridad y salud ocupacional si se detectan patrones anormales o si se producen cambios significativos en los datos.

En resumen, la IA está cambiando la forma en que se aborda la evaluación de riesgos laborales al permitir la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos para identificar posibles peligros y riesgos laborales. La IA también puede identificar patrones y tendencias que pueden ser pasados por alto por los métodos de evaluación convencionales y puede ayudar en la evaluación continua de los riesgos laborales.

TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA EVALUACIÓN DE RIESGOS

Existen varios tipos de inteligencia artificial (IA) que se utilizan en la evaluación de riesgos. A continuación, se presentan algunos de los principales tipos de IA utilizados en este campo:

• Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es una rama de la IA que se basa en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más información. En la evaluación de riesgos, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para analizar datos históricos, identificar patrones y tendencias, y predecir posibles riesgos futuros.

 

• Redes neuronales: Las redes neuronales son modelos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan la información y generan resultados. En la evaluación de riesgos, las redes neuronales pueden ser utilizadas para el análisis de datos complejos y la detección de patrones que puedan indicar riesgos.

 

• Lógica difusa (Fuzzy Logic): La lógica difusa es una rama de la IA que permite manejar la incertidumbre y la imprecisión en la toma de decisiones. En la evaluación de riesgos, la lógica difusa se utiliza para modelar y gestionar la información vaga o incierta que puede estar presente en los datos de riesgo.

 

• Sistemas expertos: Los sistemas expertos son programas de software que utilizan conocimiento experto en un dominio específico para tomar decisiones o resolver problemas. En la evaluación de riesgos, los sistemas expertos pueden utilizar reglas y heurísticas para evaluar los riesgos en función de datos de entrada y criterios establecidos por expertos en el campo.

 

• Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): El procesamiento del lenguaje natural se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. En la evaluación de riesgos, el NLP puede utilizarse para analizar informes, documentos y textos relacionados con los riesgos, identificar información relevante y extraer conocimiento útil para la evaluación de riesgos.

 

En resumen, la inteligencia artificial desempeña un papel crucial en la evaluación de riesgos, ya que tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones, predecir riesgos futuros y ayudar en la toma de decisiones informadas. Los diferentes tipos de inteligencia artificial se aplican en conjunto o de manera individual para abordar los desafíos específicos de la evaluación de riesgos en diversas industrias y sectores.

 

Bluak. Lo que suceda en tu empresa en los próximos años dependerá de lo que empieces a hacer hoy.