Desbloqueando la IA para EHS

Elija la herramienta adecuada, impulse el cumplimiento normativo y transforme la seguridad en el lugar de trabajo.

¿Se siente presionado para incorporar la inteligencia artificial (IA) en su programa de medio ambiente, salud y seguridad (EHS)? ¿No sabe cómo utilizarla de forma eficaz o se siente abrumado por la gran cantidad de herramientas de IA disponibles? 

No estás solo. A Informe McKinsey de 2025 Se ha descubierto que, aunque el 92 % de las empresas planea aumentar sus inversiones en IA, solo el 1 % se siente seguro con respecto a su implementación. Las barreras más comunes para su adopción incluyen la creencia de que la IA es difícil de instalar y utilizar, invade la privacidad de los empleados y sustituye la supervisión humana.

Este artículo le guiará sobre cómo empezar a utilizar la IA en su programa de seguridad, cubriendo todo, desde la comprensión de los diferentes tipos de IA hasta las aplicaciones prácticas y las consideraciones clave para su adopción. La IA puede ayudarle a ahorrar tiempo, descubrir nuevos conocimientos, mejorar el rendimiento y reducir los riesgos. Con más de una década de experiencia en la gestión de datos de seguridad, Blackline Safety puede ofrecerle orientación práctica sobre cómo aprovechar las ventajas de la IA de forma más eficaz.

De qué hablamos cuando hablamos de IA

En términos generales, existen dos tipos de IA que tienen un enorme potencial para la salud y la seguridad:

1. El aprendizaje automático (ML) permite a los ordenadores aprender a partir de datos y tomar decisiones o realizar predicciones sin haber sido programados explícitamente para ello. En otras palabras, en lugar de seguir reglas preestablecidas, los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en un proceso iterativo para encontrar patrones en los datos y utilizarlos para realizar predicciones o tomar decisiones en el futuro.

Aplicaciones prácticas:

• Analizar grandes cantidades de datos (como datos de sensores, factores ambientales y acciones de los trabajadores) para descubrir las causas fundamentales de los accidentes o los cuasi accidentes.
• Realizar un seguimiento y registrar los datos relacionados con las lesiones laborales y predecir qué actividades son predictivas de lesiones.
  
  

2. La IA generativa (Gen AI) crea nuevos contenidos, como texto, imágenes o incluso vídeos, aprendiendo patrones a partir de datos existentes. Va más allá del simple análisis o reconocimiento de datos, ya que genera resultados totalmente nuevos que se asemejan a los datos de entrada, pero que son originales. Entre los ejemplos de aplicaciones de IA generativa se incluyen los chatbots, los generadores de texto a imagen y las herramientas de creación de vídeos basadas en IA.

Aplicaciones prácticas:

• Cree listas de verificación de cumplimiento o procedimientos operativos estándar (SOP) basados en las regulaciones de la industria o, por el contrario, compare los SOP con las regulaciones actuales o nuevas e identifique cualquier discrepancia.
• Analizar los datos históricos de seguridad para predecir situaciones de alto riesgo.
• Desarrollar materiales de formación interactivos, como cuestionarios y guiones de vídeo.

5 Responsabilidades de EHS preparadas para la revolución de la IA  

La IA puede suponer un cambio revolucionario en el ámbito de la salud y la seguridad. Ya sea automatizando tareas, prediciendo riesgos, mejorando el cumplimiento normativo o potenciando la formación, estas son algunas de las responsabilidades concretas que pueden transformarse con las herramientas de IA adecuadas:

Problemas típicos del equipo de EHS:

• Mantenerse al día sobre las nuevas y cambiantes normativas y estándares e implementar los cambios necesarios para garantizar su cumplimiento.
• Preparación y presentación de informes de cumplimiento a las agencias reguladoras.
  
  

Cómo ayuda la IA:

• Genere resúmenes personalizados de documentos legales y normativos complejos específicos de su sector.
• Redactar listas de verificación de cumplimiento y procedimientos operativos estándar.
• Responda preguntas sobre normativas específicas en formato conversacional.
  
  

Ejemplos de herramientas:

• ChatGPT, Microsoft Copilot o Google Gemini pueden consultar normativas y crear procedimientos operativos estándar (SOP).
• Harvey es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para ayudar en tareas complejas en los ámbitos jurídico, normativo y fiscal. Puede ser una herramienta valiosa para los profesionales que necesitan desenvolverse en entornos jurídicos y normativos complejos en jurisdicciones específicas.

Problemas típicos del equipo de EHS:

• Realizar evaluaciones de riesgos y recomendar controles para mitigar los riesgos identificados.
• Desarrollo, implementación y supervisión de sistemas de gestión de la seguridad.
  
  

Cómo ayuda la IA:

• Analizar los datos históricos de seguridad para predecir situaciones de alto riesgo.
• Analizar los datos de los dispositivos IoT (por ejemplo, monitores de gas conectados a la nube para trabajadores solitarios) e identificar patrones a partir de incidentes con trabajadores solitarios, caídas, exposiciones a gases o datos biométricos (frecuencia cardíaca, índice de calor).
• Encuentre relaciones agrupando y analizando las tendencias de los datos de su software de gestión de seguridad.
  
  

Ejemplos de herramientas:

• DataRobot y H2O.ai son plataformas de inteligencia artificial que pueden automatizar la obtención de información y analizar datos históricos de seguridad (como incidentes, cuasi accidentes y auditorías de seguridad) para identificar patrones y predecir riesgos potenciales antes de que se produzcan. Este análisis puede ayudar a las organizaciones a prevenir accidentes al abordar de forma proactiva los peligros.

Problemas típicos del equipo de EHS:

• Impartir formación sobre protocolos de seguridad, procedimientos de emergencia y uso adecuado de los equipos.
• Formar a los equipos sobre la manipulación y eliminación de materiales peligrosos.

Cómo ayuda la IA:

• Desarrollar materiales de formación interactivos, cuestionarios y guiones de vídeo.
• Cree módulos de aprendizaje personalizados adaptados a funciones o riesgos específicos.
• Simule escenarios de accidentes en entornos virtuales utilizando contenido generado por IA.

Ejemplos de herramientas:

• Pictory.ai puede convertir materiales de formación basados en texto en atractivos contenidos de vídeo.
• Docebo puede personalizar el contenido para los usuarios, recomendar cursos en función del rendimiento y las preferencias, y analizar los datos de aprendizaje para mejorar los programas de formación.
• NotebookLM puede convertir el texto pegado en un podcast de estilo conversacional para aquellas personas con preferencias de aprendizaje auditivo. Echa un vistazo a lo que ha hecho con este blog a continuación:

Problemas típicos del equipo de EHS:

• Creación y actualización de políticas de seguridad, salud y medio ambiente en el lugar de trabajo.
• Comunicar las políticas a todos los niveles de la organización y velar por su cumplimiento.
  
  

Cómo ayuda la IA:

• Redactar políticas adaptadas tanto a las necesidades de la organización como a los requisitos legales.
• Sugerir las mejores prácticas mediante el análisis de las tendencias y los puntos de referencia del sector.
• Revisar y perfeccionar las políticas existentes utilizando comentarios y análisis.
  
  

Ejemplos de herramientas:

• Jasper puede redactar documentos normativos exhaustivos.
• Canva Docs puede ayudar a redactar y diseñar plantillas de políticas.

Problemas típicos del equipo de EHS:

• Recopilación y análisis de datos sobre incidentes en el lugar de trabajo, impactos medioambientales y cumplimiento de las normas de seguridad.
• Aprovechar la información obtenida de los datos para mejorar los programas de EHS y demostrar los avances a las partes interesadas.
  
  

Cómo ayuda la IA:

• Automatizar la generación de informes a partir de datos EHS sin procesar.
• Resuma las ideas y tendencias clave a partir de los datos sobre seguridad o cumplimiento normativo.
• Generar informes visuales (tablas, gráficos) para presentaciones y reuniones con las partes interesadas.
  
  

Ejemplos de herramientas:

• Amazon Q es un asistente GenAI versátil. Amazon Q para QuickSight se puede utilizar para crear informes y paneles ad hoc con tecnología Gen AI. Amazon Q para empresas se puede utilizar en toda la organización para responder preguntas y resumir información.
• Tableau GPT puede generar automáticamente información valiosa a partir de su conjunto de datos, analizando los datos y proporcionando resúmenes, tendencias y conclusiones clave que podrían pasarse por alto en un análisis manual.
  
  

LEA LA SEGUNDA PARTE: Tres consideraciones clave para los responsables de EHS a la hora de adoptar herramientas de IA

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