Preguntas y respuestas con Natasha Porter, directora de atención al cliente de Benchmark Gensuite
La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo de la seguridad y la salud en el trabajo. Natasha Porter, directora de atención al cliente de Benchmark Gensuite, analiza cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los profesionales de la seguridad a reducir riesgos, mejorar los procesos y prevenir incidentes en sus lugares de trabajo.
PSJ: ¿Cuáles son las formas en que la IA puede ayudar a los profesionales de la seguridad a reducir los riesgos y mitigar los peligros en el lugar de trabajo?
natasha: Una de las funciones clave de la IA es analizar grandes cantidades de datos de seguridad en tiempo real e identificar patrones de peligros potenciales en ellos antes de que ocurra un incidente. La IA puede optimizar la evaluación de riesgos y automatizar las inspecciones, proporcionando información predictiva para prevenir incidentes. Esto se puede lograr de diversas maneras. Como profesional de EHS hace muchos años, trabajé con más de 80 instalaciones en todo el mundo, todas con diferentes perfiles operativos y requisitos regulatorios que debían cumplir localmente. Existían grandes flujos de datos, y la información provenía de indicadores adelantados y rezagados que gestionábamos como empresa en su conjunto. Ojalá tuviera una máquina del tiempo para poder aplicar la tecnología de IA en aquel entonces, porque el tiempo que me llevaba procesar manualmente los datos y generar información era intenso y requería mucho tiempo. Creo que es ahí donde la IA realmente puede aportar un valor significativo a los líderes de salud y seguridad y permitir que la gente salga al taller y ponga esos conocimientos en práctica, en lugar de perder tiempo intentando averiguar cuáles son esos conocimientos y tendencias en sus conjuntos de datos actuales.
Mejorando la seguridad con IA
- Utilice la IA para la detección proactiva de riesgos. Incorpore los indicadores de seguridad adelantados y rezagados existentes en las herramientas de IA para detectar patrones y peligros emergentes antes de que ocurran incidentes.
- Automatice las inspecciones y evaluaciones de riesgos. Implemente IA para optimizar las auditorías rutinarias y generar información predictiva para que los responsables de seguridad puedan dedicar más tiempo en terreno a actuar según los hallazgos.
- Aplique la visión artificial para identificar peligros en tiempo real. Utilice el escaneo de video o imágenes fijas para detectar condiciones y comportamientos inseguros (p. ej., exceso de velocidad de montacargas, operaciones de elevación inadecuadas) y monitoree los perfiles de riesgo a lo largo del tiempo.
- Escala las evaluaciones ergonómicas con tecnología portátil. Registra las tareas laborales en un smartphone y usa IA para realizar una puntuación ergonómica detallada.
- Utilice la IA para detectar precursores de PSIF y generar acciones. Ejecute la IA en registros de lesiones, preocupaciones y eventos para identificar precursores de PSIF y, a continuación, utilice resúmenes de IA generativa para priorizar los factores causales y las medidas de mitigación.
- Realice pruebas piloto de forma responsable y utilice un enfoque de "confiar, pero verificar". Asegúrese de que las herramientas estén entrenadas con datos relevantes de alta calidad, aborde la privacidad y la ética con transparencia, involucre a los empleados en las pruebas y trate los resultados como apoyo para la toma de decisiones, no como un sustituto del criterio humano.
PSJ: ¿Qué tipo de información pueden proporcionar las herramientas de IA para mejorar la toma de decisiones y ayudar a los profesionales de la seguridad a comprender el rendimiento de su sistema de gestión de la seguridad?
natasha: Las herramientas de IA ofrecen análisis en tiempo real de diferentes aspectos del trabajo, como las condiciones del lugar de trabajo, el seguimiento del cumplimiento normativo general, el rendimiento de los equipos o los comportamientos de los trabajadores al realizar determinadas operaciones y tareas. Existen ejemplos relacionados con la visión artificial, donde un usuario puede grabar y escanear una escena e identificar riesgos específicos. Estos riesgos podrían incluir el exceso de velocidad de una carretilla elevadora o una elevación realizada con equipos de forma inadecuada, lo que supone un peligro. El objetivo es determinar los perfiles de riesgo presentes actualmente en las operaciones de una empresa, cómo cambian con el tiempo y cómo tomar medidas para reducirlos o eliminarlos. Esto es lo que todo profesional busca para lograr la mayor eficiencia y eficacia en diferentes plantas y operaciones, y creo que la IA puede ser una herramienta excelente para ello.
PSJ: Hable sobre la visión artificial y otros ejemplos que se pueden utilizar en los lugares de trabajo.
natasha: Un par de ejemplos con los que tenemos experiencia práctica se encuentran en el ámbito de la ergonomía. Hay empresas que están realizando un trabajo fantástico aprovechando la IA para capturar vídeos de los trabajadores realizando tareas laborales, realizar evaluaciones ergonómicas detalladas y llevar a cabo su puntuación. Personalmente, realicé una formación en ergonomía, y es mucho lo que hay que aprender y comprender. La competencia en las evaluaciones ergonómicas se logra con la práctica, y la tecnología de IA en este ámbito permite a los profesionales de la seguridad prácticamente saltarse un paso y dejar que la tecnología se encargue del trabajo duro de analizar las evaluaciones. Esto permite democratizar las evaluaciones ergonómicas para un mayor número de personas. Un teléfono inteligente u otro dispositivo portátil puede capturar el trabajo realizado en tiempo real, y la IA puede hacer el resto. También hemos dedicado tiempo con nuestra comunidad de suscriptores a crear una solución de IA en torno a incidentes y muertes potencialmente graves (PSIF) e identificar precursores. Esto consiste en aprovechar todos los datos e información procedentes de diversas fuentes y explorar si la IA puede analizar estos diferentes registros de datos y determinar si hay suficiente información en el contexto de esa descripción para que exista un PSIF o un riesgo precursor. Esto se realiza en tiempo real. La IA procesa estos datos y proporciona a un líder empresarial información sobre los riesgos actuales que son relevantes para su negocio. Posteriormente, la IA generativa puede generar un resumen de los factores causales y recomendaciones para su mitigación. Esto implica tomar miles de registros de datos, consolidarlos, identificar los riesgos precursores y crear un informe con las causas y las medidas a tomar para mitigarlos o eliminarlos.
PSJ: ¿Cómo pueden estas herramientas ayudar a los profesionales de la seguridad a mejorar la formación?
natasha: Siguiendo con el ejemplo de la tecnología de IA ergonómica, nos asociamos directamente con una empresa de IA que realizaba las evaluaciones. El empleado veía la información y solicitaba que se le guiara en el proceso de evaluación, y la IA realizaba el proceso cuadro por cuadro mientras el trabajador realizaba su trabajo. Esto mostraba dónde aumentaban o disminuían los riesgos. Durante la evaluación, el empleado recibía retroalimentación en tiempo real. Por ejemplo, si se reducía el esfuerzo que debía realizar para alcanzar objetos en una tarea específica, se reducía el riesgo para los hombros, la parte superior de la espalda y los brazos del trabajador. En cuanto a la visión artificial, poder ver instantáneas en tiempo real (ya sean imágenes fijas o el propio vídeo) de dónde se encontraban los riesgos es excelente para la formación. Además, el PSIF y el riesgo precursor se utilizan para justificar por qué un informe de preocupación o un caso de lesión es un PSIF. La tecnología de IA aprovecha 100,000 conjuntos de datos públicos proporcionados por la OSHA y establece una conexión entre la preocupación o lesión del empleado recibida y un PSIF o precursor.
“La privacidad de los trabajadores, la transparencia y el uso ético de la IA deben tenerse en cuenta y abordarse en cualquier tipo de proyecto piloto basado en IA que se esté explorando”.
PSJ: ¿Qué deben saber los profesionales de la seguridad antes de utilizar esta tecnología para garantizar que se utilice de manera eficaz?
natasha: Normalmente comparto tres consejos clave. En primer lugar, la IA debería complementar, no reemplazar, el juicio humano. Todas estas tecnologías de IA potencian y permiten a los profesionales de la seguridad tener un impacto mucho mayor, ya que acceden a la información con mayor rapidez o procesan los datos con mayor rapidez. La idea es ayudar al líder a alcanzar su objetivo final con mayor eficacia. No se trata de reemplazar el juicio humano. La herramienta llega a la respuesta con mayor rapidez, y luego el usuario debe reflexionar sobre si la respuesta tiene sentido según su juicio. Otro aspecto que los profesionales de la seguridad deben considerar es asegurarse de que los modelos que utilizan estén entrenados con datos relevantes y de alta calidad. La privacidad de los trabajadores, la transparencia y el uso ético de la IA deben considerarse y abordarse en cualquier tipo de piloto basado en IA que se esté explorando. Involucrar a los empleados en el proceso de selección o ejecución de pruebas de tecnología de IA también es importante. Esto proporciona transparencia y, además, genera entusiasmo. En casi todos los casos que he escuchado, al realizar una evaluación ergonómica, los empleados se entusiasman al poder ver qué busca la evaluación, qué retroalimentación proporciona y qué se puede hacer para mejorar el lugar de trabajo y las operaciones para prevenir lesiones ergonómicas. Esto es realmente efectivo. El último consejo que siempre comparto es recordar que la IA no es perfecta. Esto podría cambiar en los próximos años, pero actualmente, la IA es una herramienta poderosa en la que los usuarios deben confiar, pero verificarla. Es como contar con un experto sénior con doctorado en EHS. Este experto proporciona una respuesta o un conjunto de soluciones a las que se debe aplicar el juicio humano antes de proceder. El mismo tipo de enfoque se requiere con la IA.
PSJ: ¿Qué información deben proporcionar los profesionales de la seguridad a la IA para obtener los mejores resultados?
natasha: La IA se nutre de datos de buena calidad. En el ámbito de la salud, seguridad y medio ambiente, he escuchado durante años que es un desafío porque no se reciben datos de buena calidad. Esto depende realmente de lo que la buena calidad significa para cada persona. La definición de una descripción de lesión de buena calidad para una persona puede ser muy diferente a la de otra.
PSJ: ¿Cómo pueden los profesionales de la seguridad dar el primer paso hacia la implementación de la IA en su trabajo?
natasha: La IA es y seguirá siendo una parte integral de todo lo que hacemos. Por ejemplo, al abrir Google y realizar una búsqueda, Google integra una visión general de la IA directamente en las páginas de búsqueda. Su poder reside en consolidar y comprimir toda la información de los enlaces individuales que Google proporcionaría originalmente. Ofrece un resumen ejecutivo y enlaces a recursos que lo respaldan. Esto da una idea de su funcionamiento, el valor y el ahorro de tiempo que proporciona. Siempre animo a quienes estén considerando aplicarla específicamente en EHS a que piensen en su mayor problema o necesidad en su organización y se centren en él primero. Si la ergonomía es un problema para usted, explore soluciones como 3motionAI o Ergo Evaluator. Si la identificación consistente de factores de seguridad intrínsecos (SIF) y precursores es fundamental para su negocio, consulte con un asesor de IA de PSIF o PSI. Existen muchas opciones diferentes, pero la elección debe aportar valor inmediato y estar relacionada con un desafío real para la organización del usuario. Una vez que se definan en una tecnología de IA para respaldar ese espacio, animo a los profesionales de seguridad a realizar una prueba de concepto e involucrar a los empleados en ese proceso para que comprendan mejor la tecnología de IA, se familiaricen con ella, la utilicen y obtengan valor. Así, podrán ser los promotores y portavoces de esa solución a medida que se implementa de forma más amplia en toda la empresa.
“Las herramientas de IA ofrecen análisis en tiempo real de diferentes aspectos del trabajo, como las condiciones laborales, el seguimiento del cumplimiento general, el rendimiento de los equipos o los comportamientos de los trabajadores al realizar determinadas operaciones y tareas laborales”.
PSJ: ¿Cómo pueden los profesionales de la seguridad determinar cuántos datos necesitan para obtener resultados útiles de la IA?
natasha: La IA solo puede hacer algo si se le da algo. Si la ergonomía es el punto débil y una empresa utiliza una IA que puede ayudar a filmar y analizar tareas laborales e identificar los riesgos ergonómicos, cuantas más evaluaciones realicen utilizando esa tecnología, mayor será la perspectiva que tendrán sobre los riesgos ergonómicos en una o varias instalaciones de la empresa. En ese caso, se trata de realizar las evaluaciones utilizando IA. En su mayor parte, las personas no parten de una videoteca. Probablemente ya habían realizado evaluaciones previas con lápiz y papel o un formato similar. Yo diría que la visión artificial es lo mismo. Para comprender bien los riesgos de las carretillas elevadoras o utilizar la visión artificial, el usuario aprovechará cualquier tipo de tecnología de videovigilancia que exista en una instalación para obtener esa información. Por el contrario, por ejemplo, algo como los PSIF y los precursores dependerá de los datos disponibles sobre lesiones, preocupaciones y eventos. Hemos trabajado con una empresa que registra un promedio de entre 3,000 y 4,000 incidentes, lesiones y eventos al año, y con otra que registra 120 000 registros de datos en esas tres áreas al año. Ambas empresas pueden utilizar la tecnología de IA para obtener valor y perspectivas. Una persona solo puede procesar una cantidad limitada de registros para determinar tendencias. Con la IA, se puede multiplicar significativamente esa cantidad y aun así obtener esa perspectiva. Sugiero comenzar con los datos ya existentes. Podría ser posible identificar casos en los que lo que los profesionales de seguridad ven sobre el terreno representa ciertos riesgos y lo que se observa en los datos representa algo diferente. Entonces, la pregunta es ¿por qué existe esta discrepancia? ¿Se debe a la falta de datos e información, o podría la IA estar planteando otros aspectos a considerar para la gestión de riesgos? ¿O podría ser una combinación de ambos? No es necesario tener todos los datos para empezar. Si solo se dispone de los datos TRIR, por ejemplo, se debe empezar por ahí e incorporar los demás conjuntos de datos procedentes de la visión artificial u otras fuentes. En función del mayor desafío, el problema y el objetivo, comience con los datos disponibles y determine qué conjuntos de datos deben recopilarse y cómo combinarlos para obtener el resultado final.
PSJ: ¿Hay algo más que le gustaría agregar sobre cómo los profesionales de la seguridad pueden utilizar la IA en el lugar de trabajo?
natasha: Si aún no has empezado, por favor, empieza. Esto no va a desaparecer. La velocidad a la que esta tecnología se transforma a nuestro alrededor, incluso en nuestras actividades cotidianas, es exponencial. Animo a todos los que no hayan trabajado con IA a que busquen en Google y vean los resultados de la descripción general de la IA. Ese es el primer paso; no hay nada más fácil. Otro aspecto que quiero mencionar es la IA generativa. La IA generativa consiste en tomar una gran cantidad de datos y proporcionar un resumen conciso de la información y los conocimientos. La IA generativa lleva esto al siguiente nivel. Con procesos de 10 pasos diferentes, un agente de IA puede realizarlos todos y crear el resultado final que un humano revisa, aplica su criterio y luego utiliza. Pero para llegar a ese punto, es necesario empezar a utilizar algunos pequeños componentes de IA. El aspecto generativo o agente suele ser una combinación de pequeños motores de IA conectados entre sí. Tengo muchas ganas de ver cómo evoluciona esto.
Natasha Porter, MSE, es directora de atención al cliente en Benchmark Gensuite. Tiene una maestría en Ciencias de la Ingeniería en Gestión Ambiental y Economía y una licenciatura en Ingeniería Civil de la Universidad Johns Hopkins.
Publicación fuente: ASSP. (Marzo de 2026). IA para la reducción de riesgos: Preguntas y respuestas con Natasha Porter, directora de atención al cliente de Benchmark Gensuite. Seguridad Profesional, 71(3), 32-34.
