Lo que para muchos es el futuro del trabajo, en realidad es el aquí y ahora. Automatización, inteligencia artificial, machine learning, impresión 3D ¡todo está sucediendo ya y transformando el mercado del trabajo!

Leyendo el artículo “Job Labeling – People Labeling” en la sección “Innovación y tecnología” del blog de nuestro apreciado Alexander Briceño nos encontramos con avances en prevención de riesgos laborales que ya están siendo utilizados en América Latina y que através de sistemas de reconocimiento de imágenes permite supervisar de manera automática y remota el cumplimiento de los procedimientos y normativas de seguridad y salud en el trabajo [ Lee más aquí ]

En días pasados tuvimos un encuentro con dos dirigentes sindicales del Estado Aragua en Venezuela y les hablábamos de la importancia de prepararse y formarse para el cambio que, tarde o temprano, también sufrirán las organizaciones en el país. Quien no entienda hacia donde se dirige el mundo está, tristemente, condenado al trabajo precario. ¿Oponerse al cambio sirve para algo? Pregunten a los taxistas para qué les sirvió oponerse a Uber.

Hoy queremos justamente hablar de cómo se puede optimizar la Seguridad y Salud en el Trabajo con el uso de Inteligencia Artificial y compartiremos con ustedes un resumen en español del artículo “How to optimise your HSE strategy with Artificial Intelligence” de la compañía Lloyd’s Register porque nos parece de lo más completo que hemos encontado en internet y resulta de fácil comprensión.

La gestión efectiva de Salud, Seguridad y Ambiente (SSA) es cada vez más importante, cada vez es más evidente la necesidad de cumplir con requisitos legales en cada jurisdicción y las expectativas de la sociedad son cada vez más elevadas en este aspecto. También es evidente que cualquier incidente de SSA puede interrumpir las operaciones del negocio e inclusive causar daños en la reputación de la entidad, hay pues riesgos reputacionales corporativos asociados con la gestión de Salud, Seguridad y Ambiente.

Si bien a lo largo de los años se han desarrollado herramientas y sistemas para la gestión de riesgos de SSA, estos se han ido integrando a los negocios de forma estructurada para proveer a las empresas la certeza de que los riesgos críticos de SSA están siendo manejados y registrados de forma efectiva.

Los nuevos programas y herramientas digitales de gestión de SSA han creado gran cantidad de reportes que necesitan ser revisados y analizados. Muchas organizaciones tienen grandes cantidades de datos relacionados con SSA como permisos para trabajar, análisis de riesgos en el trabajo, auditorías e inspecciones.

Frecuentemente la información más útil se pierde bien porque los trabajadores no describen correctamente los incidentes lo que impide llegar a la raíz del problema y dificulta su resolución. También sucede que la selección de los los datos no está correctamente afinada para detectar y hacer seguimiento a riesgos significativos.

Veamos cómo pasamos del papel a la Inteligencia Artificial en Seguridad y Salud en el Trabajo

 

© Lloyd’s Register Group Services Limited 2018. All rights reserved. Traducción Mariela Llovera, Nayma Consultores

De acuerdo con los reportes de Lloyd’s Register la mayoría de las organizaciones en el mundo está en el nivel transicional pasando de procesos tradicionales basados en papel a sistemas de captura digital de datos.

Ahí surge la pregunta ¿qué puede hacerse con la creciente data que recolectamos en seguridad? ¿Te puede ayudar a ver más allá de tus prácticas y procedimientos actuales? ¿Puedes obtner mayor comprensión de manera que puedas evolucionar de un sistema tradicional a uno de vanguardia?

De esto hemos hablado con anterioridad en Nayma Consultores, puedes leer nuestro artículo “Analítica Predictiva y Big Data en la Prevención de Riesgos Laborales” ¡dando clic aquí!

 

Retos claves en reportes de Salud, Seguridad y Ambiente

La estrategias y reportes en el área de Salud y Seguridad en el Trabajo (SST) todavía son muy personalizadas, manuales y no están estandarizadas. Mientras las compañías están registrando los incidentes frecuentemente luchan para digerir y comprender todos sus datos relacionados con seguridad. Ven con claridad riesgos emergentes y puntos claves de seguridad pero tienen dificultades para ejecutar estartegias de mitigación para sus eventos más comunes que eviten que se repitan.

Algunos de los retos más comunes son:

  • Lidiar con la sobrecarga de datos desorganizados de SST
  • Ausencia de sistemas y procesos de integrados de SST
  • El análisis de datos de SST es una actividad que requiere mucho trabajo y recursos.

La dificultad para estandarizar, recolectar, digitalizar y analizar datos de SST refuerza la práctica existente de trabajar “mirando el espejo retrovisor”, en vez de identificar riesgos emergentes y evolucionar.

Es importantísimo diferenciar entre la cantidad de datos y aplicar inteligencia de negocios al uso de esa data.

Retos de IA en Seguridad y Salud en el Trabajo

© Lloyd’s Register Group Services Limited 2018. All rights reserved. Traducción Mariela Llovera, Nayma Consultores

 

Llevando tus sistemas de SST a la vanguardia tecnológica

En palabras sencillas se trata de extraer comprensiones de gestión (insight) de los datos almacenados de forma digital en los sistemas de SST. Para hacer esto es necesario combinar tecnología con inteligencia humana para obtener soluciones avanzadas y predictivas en SST

 

Capturar digitalmente los datos para mejorar los sistemas de gestión de SST

Con los avances en ciencias de datos y tecnología junto con la disponibilidad de algoritmos de computación poderosos e integrados con inteligencia artificial (AI) y machine learning puedes utlizar el poder de los datos de la organización para integrar un enfoque predictivo a tu estrategia de SST. Algunos pasos necesarios son:

  • Integrar datos a través de formatos y repositorios de datos fijos en un gran repositorio que contiene gran cantidad de datos sin analizar.
  • Enriquecer los datos actuales con datos adicionales provenientes de sensores. El agregar imágenes adicionales y monitorizar condiciones del medio ambiente y del cuerpo del trabajador ayudan a obtener información en tiempo real relacionada con riesgos de SST y gestión de incidentes. Esto es lo que nos mostró Alexander Briceño en su artículo sobre Job Labeling ¡clic aquí!
  • Aplicar analítica predictiva. Al usar datos avanzados y herramientas digitales puedes identificar y analizar la causa directa de los incidentes a una a la escala necesaria de manera de tener una imagen más clara de dónde enfocar tus esfuerzos en SST. Esto puede incluir registros visuales y sensores para captar condiciones del lugar y del cuerpo. Estos reportes ayudan a identificar eventos que previamente eran desconocidos y pueden prevenir la ocurrencia de incidentes vinculados a riesgos de seguridad.
  • Utilizar Inteligencia Artificial (AI). Entre el 50% y el 80% de los accidentes están vinculados directamente con errores humanos, sin embargo tradicionalmente ha sido difícil medir la conducta humana. Al utilizar inteligencia artificial como Procesamiento de Lenguajes Naturales, analíticas visuales y analíticas de signos vitales puedes identificar los insights ocultos y las causas específicas de los incidentes, comprender los riesgos y la conducta de las personas. Esto te permite implementar estrategias eficientes en gestión de SST.

 

En este artículo te hemos compartido apenas una pincelada de lo que significa la Cuarta Revolución Industrial, término acuñado por Klaus Schwab en el Foro Económico Mundial para definir a estepunto de inflexión en el que se encuentra el mundo, donde veremos cómo el efecto de estas tecnologías digitales se manifestará con toda su fuerza a través de la automatización y la creación de cosas sin precedentes. En palabras de Schwab “esta revolución tecnológica (…) modificará fundamentalmente la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos. En su escala, alcance y complejidad, la transformación será distinta a cualquier cosa que el género humano haya experimentado antes.”

Si crees que el futuro está muy lejos, piensa de nuevo. El futuro es ya.

 

Sobre la autora

 

Mariela LloveraMariela Llovera es Abogado y Lcda. en Relaciones Industriales. Consultora en Gestión del Talento y Capacitación. Formada en Coaching y Docencia Universitaria en la Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Posee estudios avanzados de Mercadeo de Contenidos para Profesionales en Northwestern University y diplomado en Diseño de Tecnología Educativa en el Massachusetts Institute of Technology. Estudiosa del tema tributario y del derecho empresarial. Fundadora de Nayma Consultores.

 

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