Tres consideraciones clave para los responsables de EHS a la hora de adoptar herramientas de IA

¿Estás listo para dar el siguiente paso con la IA en EHS?

Ahora que hemos hablado de los diferentes tipos de IA y de cómo puede transformar áreas clave del medio ambiente, la salud y la seguridad (EHS), desde el cumplimiento normativo y la evaluación de riesgos hasta la formación y la presentación de informes, es hora de cambiar de marcha. Implementar con éxito la IA no consiste solo en elegir las herramientas adecuadas. Requiere una planificación cuidadosa, datos limpios y una supervisión humana clara.

En la segunda parte de nuestra serie, exploraremos tres consideraciones fundamentales que todo responsable de EHS debe tener en cuenta al adoptar herramientas de IA. Estos principios pueden ayudarle a evitar errores comunes, aumentar la eficacia de la IA y garantizar que sus esfuerzos tengan un impacto real y cuantificable, sin comprometer la seguridad ni la ética.

La IA es más eficaz cuando se aplica a objetivos específicos y bien definidos. En lugar de empezar con una pregunta amplia, como «¿Cómo puedo utilizar la IA?», céntrate en identificar los problemas que deseas resolver. Haga preguntas como:

• ¿Qué tareas retrasan más el cumplimiento de las normas de seguridad?
• ¿Qué tareas repetitivas consumen más tiempo?
• ¿En qué aspectos tenemos dificultades con la gestión de incidentes, la evaluación de riesgos o la respuesta ante emergencias?  

Ejemplo: Un responsable de cumplimiento normativo en materia de EHS en una instalación de hidrógeno podría tener dificultades para mantener los procedimientos operativos estándar (SOP) listos para su auditoría en un contexto de rápidos cambios normativos. El incumplimiento podría dar lugar a multas, consecuencias legales y retrasos operativos. Al comprender los retos específicos antes de recurrir a la IA —en este caso, garantizar que la documentación de seguridad esté actualizada—, los responsables de EHS pueden determinar de forma más eficaz cómo la IA puede impulsar mejoras y garantizar el cumplimiento normativo.

La IA es tan buena como la calidad de los datos que procesa. Si la información introducida es deficiente, el resultado también lo será. Antes de integrar la IA, plantee preguntas como: 

• ¿Qué datos de seguridad hay disponibles (por ejemplo, informes de incidentes, auditorías, registros de cumplimiento, datos del IoT, etc.)?
• ¿Dónde se almacena (por ejemplo, hojas de cálculo, plataformas en la nube, dispositivos IoT, bases de datos normativas)?
• ¿Está estructurado y es accesible para la automatización (por ejemplo, ¿los datos se encuentran en una base de datos estructurada que puede ser fácilmente analizada por algoritmos de IA)?

Ejemplo: Si una empresa utiliza herramientas de IA como H2O.ai para predecir incidentes de seguridad, pero sus datos están dispersos en registros en papel, correos electrónicos y hojas de cálculo desorganizadas, resulta difícil generar información significativa. Centralizar los datos en un formato estructurado, como una plataforma en la nube o una base de datos, hace que el análisis, la automatización y la obtención de información útil sean mucho más factibles.

Los datos centralizados y estructurados no solo mejoran el rendimiento de la IA, sino que también favorecen un uso responsable de la misma. A la hora de integrar herramientas de IA, tenga en cuenta la gobernanza de los datos corporativos, especialmente en lo que respecta a la ética y la seguridad. Evite compartir información confidencial con GenAI como ChatGPT. Las regulaciones emergentes, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, están estableciendo normas en materia de privacidad y protección de datos y pueden servir de referencia valiosa para las prácticas de IA que cumplen con la normativa.

» La plataforma de seguridad conectada a la nube de Blackline Safety agiliza la recopilación de datos y garantiza que estos se almacenen y gestionen de forma segura, además de ser fáciles de acceder e interpretar. «

La IA es una valiosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones, no un sustituto del juicio humano. En materia de seguridad, en particular, es fundamental reconocer tanto las fortalezas como las limitaciones de la IA, ya que estas decisiones afectan directamente a las vidas humanas y a las infraestructuras. 

El enfoque más seguro es utilizar la IA para ayudar en la toma de decisiones, no para que tome decisiones por sí misma. Hay que ser siempre consciente de sus limitaciones, especialmente en cuestiones como las «alucinaciones» (casos en los que la IA general produce información inexacta o inventada que parece plausible, pero que no se basa en datos o hechos reales). 

Ejemplo: La IA de web scraping se puede configurar para supervisar los cambios en el cumplimiento normativo a partir de fuentes como sitios web gubernamentales u OSHA, y actualizar las políticas automáticamente para mantenerse al día. Utilice la IA para que le notifique los cambios e incluso le sugiera actualizaciones de las políticas, pero no la utilice para publicar directamente las actualizaciones de las políticas.

ElInstituto Nacional de Estándares y Tecnología, un organismo gubernamental de EE. UU., publicó su Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial (AI RMF 1.0) en 2023 para ayudar a las organizaciones a comprender los riesgos de la IA y mitigarlos antes de su implementación.

Asóciese con un experto para que la IA en EHS funcione para usted

La IA tiene un enorme potencial en materia de EHS, ya que ayuda a los responsables a gestionar mejor el cumplimiento normativo, evaluar los riesgos y predecir incidentes, reforzar la formación, desarrollar políticas y crear informes detallados. Funciona mejor cuando se aplica a retos bien definidos, se basa en datos de calidad y se utiliza como herramienta de apoyo.

Aunque los profesionales de la seguridad no necesitan ser expertos en IA, sí deben comprender sus propios retos, los datos, las capacidades de la IA y su propia responsabilidad a la hora de impulsar la transformación de la IA. Colaborar con un experto en datos de seguridad, como Blackline Safety, también puede ser de ayuda.

SI TE LO HAS PERDIDO, LEE LA PARTE 1: Aprovechar la IA para EHS: elegir la herramienta adecuada

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