Sbloccare l'intelligenza artificiale per EHS

Scegli lo strumento giusto, migliora la conformità e trasforma la sicurezza sul posto di lavoro

Ti senti sotto pressione per integrare l'intelligenza artificiale (IA) nel tuo programma di salute e sicurezza (EHS)? Non sai come utilizzarla in modo efficace o sei sopraffatto dall'enorme quantità di strumenti di IA disponibili? 

Non sei solo. A Rapporto McKinsey 2025 È emerso che, mentre il 92% delle aziende prevede di aumentare gli investimenti nell'IA, solo l'1% si dichiara fiducioso nella propria implementazione dell'IA. Gli ostacoli più comuni all'adozione includono la convinzione che l'IA sia difficile da installare e utilizzare, che invada la privacy dei dipendenti e che sostituisca la supervisione umana.

Questo articolo ti guiderà su come iniziare a utilizzare l'IA nel tuo programma di sicurezza, trattando tutti gli aspetti, dalla comprensione dei diversi tipi di IA alle applicazioni pratiche, fino alle considerazioni chiave per la sua adozione. L'IA può aiutarti a risparmiare tempo, sbloccare nuove intuizioni, migliorare le prestazioni e ridurre i rischi. Con oltre un decennio di esperienza nella gestione dei dati sulla sicurezza, Blackline Safety è in grado di fornire una guida pratica su come sfruttare i vantaggi dell'IA in modo più efficace.

Di cosa parliamo quando parliamo di IA

In termini generali, esistono due tipi di IA che presentano un potenziale immenso per la salute e la sicurezza:

1. L'apprendimento automatico (ML) consente ai computer di apprendere dai dati e prendere decisioni o fare previsioni senza essere esplicitamente programmati. In altre parole, invece di seguire regole prestabilite, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono addestrati in un processo iterativo per individuare modelli nei dati e utilizzare tali modelli per fare previsioni o prendere decisioni future.

Applicazioni pratiche:

• Analizza grandi quantità di dati (come dati dei sensori, fattori ambientali e azioni dei lavoratori) per scoprire le cause alla base degli incidenti o dei quasi incidenti.
• Traccia e registra i dati relativi agli infortuni sul lavoro e prevedi quali attività sono predittive di infortuni.
  
  

2. L'IA generativa (Gen AI) crea nuovi contenuti, come testi, immagini o persino video, apprendendo modelli dai dati esistenti. Va oltre la semplice analisi o il riconoscimento dei dati, generando invece output completamente nuovi che assomigliano ai dati di input ma sono originali. Esempi di applicazioni di IA generativa includono chatbot, generatori di testo-immagine e strumenti di creazione video basati sull'IA.

Applicazioni pratiche:

• Crea liste di controllo di conformità o procedure operative standard (SOP) basate sulle normative di settore oppure, al contrario, confronta le SOP con le normative attuali o nuove e individua eventuali lacune.
• Analizzare i dati storici sulla sicurezza per prevedere scenari ad alto rischio.
• Sviluppare materiali didattici interattivi come quiz e sceneggiature video.

5 Responsabilità EHS Pronti per la rivoluzione dell'IA  

L'intelligenza artificiale può rivoluzionare il settore della salute e della sicurezza. Che si tratti di automatizzare le attività, prevedere i rischi, migliorare la conformità o potenziare la formazione, ecco alcune responsabilità specifiche che possono essere trasformate con gli strumenti di intelligenza artificiale adeguati:

Tipici punti critici del team EHS:

• Rimanere aggiornati sulle normative e gli standard nuovi e in evoluzione e implementare le modifiche necessarie per garantire la conformità.
• Preparazione e presentazione delle relazioni di conformità alle agenzie di regolamentazione.
  
  

Come aiuta l'IA:

• Genera sintesi personalizzate di documenti legali e normativi complessi specifici per il tuo settore.
• Redigere liste di controllo per la conformità e procedure operative standard.
• Rispondere alle domande relative a normative specifiche in formato conversazionale.
  
  

Esempi di strumenti:

• ChatGPT, Microsoft Copilot o Google Gemini possono consultare le normative e creare procedure operative standard (SOP).
• Harvey è uno strumento di intelligenza artificiale progettato per assistere nelle attività complesse in ambito legale, normativo e fiscale. Può essere uno strumento prezioso per i professionisti che devono districarsi in contesti legali e normativi complessi in giurisdizioni specifiche.

Tipici punti critici del team EHS:

• Effettuare valutazioni dei rischi e raccomandare controlli per mitigare i rischi identificati.
• Sviluppo, implementazione e monitoraggio dei sistemi di gestione della sicurezza.
  
  

Come aiuta l'IA:

• Analizzare i dati storici sulla sicurezza per prevedere scenari ad alto rischio.
• Analizza i dati dei dispositivi IoT (ad esempio, rilevatori di gas collegati al cloud per lavoratori isolati) e identifica modelli ricorrenti in eventi che coinvolgono lavoratori isolati, cadute, esposizioni a gas o dati biometrici (frequenza cardiaca, indice di calore).
• Trova relazioni raggruppando e analizzando i dati provenienti dal tuo software di gestione della sicurezza.
  
  

Esempi di strumenti:

• DataRobot e H2O.ai sono piattaforme di intelligenza artificiale in grado di automatizzare le analisi e analizzare i dati storici relativi alla sicurezza (come incidenti, quasi incidenti e audit di sicurezza) per identificare modelli e prevedere potenziali rischi prima che si verifichino. Questa analisi può aiutare le organizzazioni a prevenire gli incidenti affrontando in modo proattivo i pericoli.

Tipici punti critici del team EHS:

• Fornire formazione sui protocolli di sicurezza, sulle procedure di emergenza e sull'uso corretto delle attrezzature.
• Formazione dei team sulla manipolazione e lo smaltimento dei materiali pericolosi.

Come aiuta l'IA:

• Sviluppare materiali didattici interattivi, quiz e sceneggiature video.
• Crea moduli di apprendimento personalizzati su misura per ruoli o rischi specifici.
• Simula scenari di incidenti in ambienti virtuali utilizzando contenuti generati dall'intelligenza artificiale.

Esempi di strumenti:

• Pictory.ai può trasformare materiali didattici testuali in contenuti video coinvolgenti.
• Docebo è in grado di personalizzare i contenuti per gli utenti, consigliare corsi in base alle prestazioni e alle preferenze e analizzare i dati di apprendimento per migliorare i programmi di formazione.
• NotebookLM può trasformare il testo incollato in un podcast in stile conversazionale per coloro che preferiscono l'apprendimento uditivo. Guarda cosa ha fatto con questo blog qui sotto:

Tipici punti critici del team EHS:

• Creazione e aggiornamento delle politiche in materia di sicurezza, salute e ambiente sul posto di lavoro.
• Comunicare le politiche a tutti i livelli dell'organizzazione e garantirne il rispetto.
  
  

Come aiuta l'IA:

• Bozza di politiche su misura sia per le esigenze organizzative che per i requisiti legali.
• Suggerisci le migliori pratiche analizzando le tendenze e i benchmark del settore.
• Rivedere e perfezionare le politiche esistenti utilizzando feedback e analisi.
  
  

Esempi di strumenti:

• Jasper è in grado di redigere documenti politici completi.
• Canva Docs può aiutare nella stesura e nella progettazione di modelli di politiche.

Tipici punti critici del team EHS:

• Raccolta e analisi dei dati relativi agli incidenti sul lavoro, all'impatto ambientale e alla conformità alle norme di sicurezza.
• Sfruttare le informazioni ricavate dai dati per migliorare i programmi EHS e dimostrare i progressi compiuti agli stakeholder.
  
  

Come aiuta l'IA:

• Automatizza la generazione di report dai dati EHS grezzi.
• Riassumi le informazioni chiave e le tendenze dai dati sulla sicurezza o sulla conformità.
• Generare report visivi (tabelle, grafici) per presentazioni e riunioni con gli stakeholder.
  
  

Esempi di strumenti:

• Amazon Q è un assistente GenAI versatile. Amazon Q per QuickSight può essere utilizzato per creare report e dashboard ad hoc basati su Gen AI. Amazon Q for Business può essere utilizzato in tutta l'organizzazione per rispondere a domande e riassumere informazioni.
• Tableau GPT è in grado di generare automaticamente approfondimenti dal tuo set di dati, analizzando i dati e fornendo sintesi, tendenze e risultati chiave che potrebbero essere trascurati nell'analisi manuale.
  
  

LEGGI LA SECONDA PARTE: 3 considerazioni chiave per i responsabili EHS nell'adozione di strumenti di intelligenza artificiale

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