Impacto de la inteligencia artificial en la seguridad y salud en el trabajo

Abstract

Las intervenciones aplicadas en inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la seguridad y salud en el trabajo (SST) abarcan múltiples tecnologías y enfoques innovadores, como redes neuronales, algoritmos de aprendizaje profundo y aplicaciones móviles personalizadas, con el objetivo de mejorar la prevención de riesgos laborales (PRL), la detección temprana de enfermedades profesionales, y la promoción del bienestar físico y mental de los trabajadores.La PRL se enfoca en anticipar, identificar, evaluar y controlar los riesgos que pueden surgir en el lugar de trabajo y que podrían derivar en daños para los trabajadores. La IA aplicada a la PRL representa una evolución significativa en la gestión proactiva de la SST, incorporando sistemas avanzados para optimizar la seguridad laboral.La IA tiene la capacidad de aprender a partir de grandes volúmenes de datos. En el ámbito de la PRL, puede analizar información sobre incidentes y accidentes laborales pasados, enfermedades profesionales, procedimientos de trabajo, y condiciones ambientales, lo que permite identificar patrones y anticipar situaciones de riesgo antes de que se produzcan.La implementación efectiva de la IA en PRL se sostiene sobre varios pilares tecnológicos, tradicionales o generativos, cada uno de los cuales desempeña un papel esencial en la creación de entornos de trabajo mas seguros. Estos pilares incluyen desde sistemas de análisis predictivo basados en datos históricos, hasta modelos de visión por computador, asistentes inteligentes y tecnologías generativas capaces de simular escenarios de riesgo o proponer medidas preventivas. La combinación de estas herramientas permite una detección más temprana de riesgos, una mejor toma de decisiones y una gestión proactiva de la seguridad laboral.Con la presente comunicación se pretende analizar las aplicaciones prácticas de la IA y su implicación en la SST, desde el punto de vista de los beneficios y desafíos en materia de PRL, en el sector de la construcción. A pesar de los beneficios notorios, la integración de la IA en las obras de construcción presenta desafíos evidentes, como la resistencia al cambio y la necesidad de capacitación especializada. Sin embargo, el potencial de la IA para transformar la industria de la construcción es indiscutible.

Artificial intelligence (AI) interventions applied in the field of occupational safety and health (OSH) encompass multiple technologies and innovative approaches, such as neural networks, deep learning algorithms and customised mobile applications, with the aim of improving occupational risk prevention (ORP), the early detection of occupational diseases and the promotion of workers' physical and mental well-being. ORP focuses on anticipating, identifying, evaluating and controlling risks that may arise in the workplace and could harm workers. AI applied to ORP represents a significant evolution in the proactive management of OSH, incorporating advanced systems to optimise workplace safety. AI has the ability to learn from large volumes of data. In the field of ORP, it can analyse information on past workplace incidents and accidents, occupational diseases, work procedures and environmental conditions, making it possible to identify patterns and anticipate risk situations before they occur. The effective implementation of AI in ORP is supported by several technological pillars, whether traditional or generative, each of which plays an essential role in creating safer working environments. These pillars range from predictive analysis systems based on historical data to computer-vision models, intelligent assistants and generative technologies capable of simulating risk scenarios or proposing preventive measures. The combination of these tools enables earlier risk detection, better decision-making and proactive management of workplace safety. This paper aims to analyse the practical applications of AI and its implications for OSH, from the perspective of the benefits and challenges in terms of ORP in the construction sector. Despite the clear benefits, the integration of AI on construction sites presents evident challenges, such as resistance to change and the need for specialised training. However, the potential of AI to transform the construction industry is undeniable.