Más allá del programa piloto de IA: ¿Qué priorizan ahora los principales programas de EHS?
AI La IA se está convirtiendo en parte fundamental del diálogo sobre medio ambiente, salud y seguridad (EHS), calidad, sostenibilidad y operaciones. Para muchas organizaciones, la pregunta ya no es si se debe explorar la IA, sino dónde puede generar valor práctico, cómo los equipos pueden adoptarla de forma responsable y qué cambios son necesarios para que se integre en la planificación, la gestión y la mejora del trabajo.
Ese fue el tema central del panel de debate de Europe IMPACT: IA, habilitación digital y prioridades actuales de los programas líderes. La sesión fue moderada por Doug Martin, vicepresidente sénior y ejecutivo de implementación y cumplimiento de suscripciones en Benchmark Gensuite.
El panel estuvo integrado por JJ Van Der Bij, vicepresidente sénior de Medio Ambiente, Seguridad, Salud y Calidad de Tate & Lyle; Remy Wierenga, director global de Seguridad de Refresco; Nathalie Ruelle, directora global de Calidad y Sostenibilidad de HB Fuller; Chris Masters, director sénior de Medio Ambiente, Salud y Seguridad Global de Tropicana; Mandar Phadke, vicepresidente y jefe de Seguridad, Salud y Bienestar de Ericsson; y R Mukund, fundador y director ejecutivo de Benchmark Gensuite.
Su debate abarcó casos prácticos de uso de la IA, consideraciones para su adopción, calidad de los datos, participación del personal de primera línea, uso responsable de la IA y el futuro del trabajo en materia de medio ambiente, salud y seguridad (EHS) digitalizado. También mostró cómo la IA puede contribuir a la eficiencia en la actualidad, al tiempo que ayuda a los equipos a prepararse para una gestión de riesgos más conectada en el futuro.
La adopción de la IA está pasando de la exploración a los casos de uso prácticos.
La adopción de la IA fue diferente en las organizaciones representadas en el panel. Algunos equipos aún están probando casos de uso iniciales, mientras que otros ya están aplicando un enfoque centrado en la IA en todos sus procesos de negocio.
Remy, de Refresco, compartió cómo su equipo utiliza herramientas con soporte de IA para la transcripción, los resúmenes de investigación de incidentes, las evaluaciones ergonómicas y los sistemas de visión para montacargas. Mandar, de Ericsson, describió un enfoque centrado en la IA que incluye agentes cotidianos, inteligencia visual para estudios de campo, planificación de trabajo con drones y videos de comunicación de incidentes generados por IA. Nathalie, de HB Fuller, explicó que su equipo se está enfocando primero en los datos, especialmente a través de datos SAP y EQMS, ya que se necesitan bases de datos sólidas antes de que la IA pueda escalar de manera más efectiva.
Esa diversidad refleja la situación actual de muchas organizaciones. Algunos equipos demuestran su valor mediante casos de uso específicos. Otros comienzan a integrar la IA con los sistemas empresariales y los flujos de trabajo operativos. Los programas más consolidados ya se preguntan cómo la IA puede respaldar la planificación, la ejecución, el aprendizaje y la toma de decisiones a gran escala.
Para los equipos de EHS, el punto de entrada no tiene por qué ser excesivamente complejo. La IA puede comenzar con lo práctico, ahorrar tiempo Los casos de uso se van ampliando a medida que los equipos ganan confianza, desarrollan procesos de revisión responsables y mejoran las conexiones de datos.
La calidad de los datos sigue determinando lo que la IA puede ofrecer.
Un tema surgió repetidamente durante el panel: la IA solo es útil en la medida en que existan datos y contexto que la respalden.
Nathalie describió el enfoque de HB Fuller en los datos como un paso necesario antes de avanzar con la IA. Para los equipos de EHS y Calidad, esto es importante porque los datos fiables facilitan la categorización de riesgos, respaldan la elaboración de informes, identifican patrones y hacen que los resultados de la IA sean más útiles.
Aquí es donde los sistemas digitales conectados cobran importancia. Cuando los datos de incidentes, las acciones correctivas, las evaluaciones de riesgos, los resultados de auditorías, los permisos, los eventos de calidad y otros registros se encuentran en herramientas separadas, la IA dispone de menos contexto para trabajar. Cuando la información está estructurada y conectada, la IA puede ayudar a los equipos a identificar patrones con mayor rapidez y actuar con más confianza.
Un conectado software de medio ambiente, seguridad y salud Foundation ayuda a los equipos a integrar estos flujos de trabajo, creando una mejor base para obtener información habilitada por IA y una ejecución de programas más consistente. También respalda prioridades adyacentes, desde Gestión de sostenibilidad a Calidad y informes operativosPorque la IA funciona mejor cuando puede recurrir a información fiable de toda la empresa.
Desde ahorrar tiempo hasta repensar la forma en que se realiza el trabajo.
Varios panelistas mencionaron la velocidad como uno de los primeros beneficios notables de la IA. Las actas de reuniones, los resúmenes de investigaciones, las revisiones de permisos y las tareas de elaboración de informes que antes llevaban horas o días ahora se pueden acelerar significativamente.
La conversación trascendió el tema de la velocidad. Mandar desafió a los equipos a ir más allá de simplemente reemplazar los procesos existentes con versiones más rápidas basadas en IA. Su argumento era que la IA no solo debería agilizar el trabajo actual, sino también ayudar a los equipos a replantearse cómo se planifica, ejecuta y mejora dicho trabajo.
Ese cambio es importante. Si la IA solo ayuda a los equipos de EHS a completar tareas administrativas con mayor rapidez, su valor es real, pero limitado. La mayor oportunidad reside en liberar tiempo para que los equipos puedan dedicarlo más al trabajo de campo, comprendiendo las operaciones, apoyando a los trabajadores, facilitando mejores conversaciones y previniendo riesgos antes de que se agraven.
Remy ofreció un ejemplo práctico a través de equipos de aprendizaje. Mediante la grabación y transcripción con apoyo de IA, los facilitadores pueden centrarse en la conversación en lugar de intentar tomar notas al mismo tiempo. El resultado ayuda a identificar problemas, resumir decisiones y respaldar acciones de seguimiento. Esto mejora tanto la velocidad como la calidad del aprendizaje.
Conectando la IA con el riesgo operacional
A medida que el panel pasó de los casos de uso actuales a las prioridades futuras, el debate se centró más en la gestión predictiva y conectada de riesgos.
Mandar describió el valor de la IA en la planificación del trabajo antes de su ejecución, incluyendo el uso de datos de drones e inteligencia visual para diseñar flujos de trabajo más seguros. También planteó un ejemplo futuro en el que la IA podría ayudar a identificar factores de riesgo externos, como las condiciones meteorológicas, antes de que las personas comiencen trabajos de mayor riesgo sobre el terreno.
Aquí es donde la IA comienza a respaldar un modelo de riesgo operativo más proactivo. En lugar de limitarse a analizar lo que ya sucedió, la IA puede ayudar a los equipos a combinar información de incidentes, permisos, inspecciones, condiciones del sitio, datos de equipos, planificación del trabajo y señales externas para comprender mejor dónde puede estar acumulándose el riesgo.
El panel también debatió la necesidad de integrar múltiples flujos de datos y aplicar una lógica más sólida sobre cómo la IA respalda la toma de decisiones. Esto es especialmente relevante para las organizaciones que buscan pasar de la elaboración de informes reactivos al control de riesgos proactivo.
La IA responsable necesita límites claros y juicio humano.
Mientras las organizaciones exploran la IA, el panel también debatió la necesidad de usarla de forma responsable. La IA puede facilitar análisis más rápidos, ofrecer mejores sugerencias y generar resultados más consistentes, pero los equipos aún necesitan tener confianza en cómo se revisa, interpreta y aplica la información.
Para los equipos de EHS, Calidad y Operaciones, esto es especialmente importante cuando la IA está apoyando actividades como la investigación de incidentes, evaluación de riesgos, permiso para trabajar, gestión del cambioAnálisis de riesgos, ergonomía y planificación de la seguridad.
El panel hizo hincapié repetidamente en la importancia de la supervisión humana. La IA puede resumir, recomendar, clasificar, sugerir y acelerar procesos, pero los profesionales aún deben cuestionar los resultados, comprender el contexto y tomar decisiones basadas en las realidades del lugar.
Herramientas como Genny AI Puede facilitar una comprensión más rápida, pero su valor sigue dependiendo de la fiabilidad de los datos, su uso responsable y el juicio humano informado.
La IA está apoyando la evolución del trabajo en materia de medio ambiente, salud y seguridad.
Una de las partes más útiles del debate se centró en cómo la IA puede ayudar a los profesionales de EHS a medida que sus programas se vuelven más dependientes de los datos y están más conectados digitalmente.
En lugar de presentar la IA como un sustituto de la experiencia, el panel se centró en cómo puede ayudar a los equipos a dedicar menos tiempo a tareas administrativas repetitivas y más tiempo a actividades que requieren criterio humano, comprensión operativa y una sólida participación de las partes interesadas.
Eso puede incluir capacitar a los líderes, facilitar conversaciones sobre riesgos, comprender cómo se realiza realmente el trabajo, mejorar el compromiso de la primera línea y ayudar a las operaciones a tomar mejores decisiones con mayor solidez. Las directrices de seguridad, salud y medio ambiente están integradas en los flujos de trabajo diarios..
Nathalie también señaló que la IA puede crear nuevas oportunidades para los equipos, incluyendo roles de analista de datos y roles centrados en la IA que ayudan a las organizaciones a interpretar la información. generar informesy apoyar su adopción. Mandar habló sobre la reconversión de habilidades, la capacitación en IA y la integración de la IA en la estructura organizacional.
Para los equipos de EHS (Medio Ambiente, Salud y Seguridad), la oportunidad reside en utilizar la IA como una herramienta de apoyo práctica, que ayude a los profesionales a aplicar su experiencia de forma más eficaz en operaciones complejas, conjuntos de datos cada vez mayores y necesidades de programas en constante evolución.
Avanzando con propósito
La adopción de la IA no se trata solo de elegir una nueva tecnología. Se trata de decidir dónde la IA puede ayudar a los equipos a trabajar de forma más inteligente, aprender más rápido y reducir la fricción entre las expectativas de EHS y las operaciones diarias.
Para algunas organizaciones, el siguiente paso podría ser una prueba de concepto específica. Para otras, podría consistir en fortalecer la base de datos, mejorar los procesos de revisión responsable o integrar los resultados de la IA en los flujos de trabajo de EHS (Medio Ambiente, Salud y Seguridad) existentes. Para programas más consolidados, la prioridad podría ser pasar de la velocidad y la automatización a la predicción, la prevención y el aprendizaje en toda la organización.
El criterio en materia de medio ambiente, salud y seguridad sigue siendo fundamental. La IA puede facilitar la aplicación de dicho criterio, especialmente cuando los equipos gestionan operaciones complejas, volúmenes de datos cada vez mayores y expectativas crecientes de una mayor visibilidad.
La oportunidad ahora reside en utilizar la IA con un propósito: para apoyar a las personas, fortalecer las decisiones, reducir la carga administrativa y ayudar a que los programas líderes se acerquen a una gestión de riesgos proactiva y conectada.
