Por Álex Cabrera, CEO de Prevsis
En la actualidad, nos encontramos en un momento donde las palabras “Inteligencia” y “Artificial” han tomado protagonismo significativo en nuestras conversaciones cotidianas, lugares de trabajo, hogares, medios de comunicación y centros educativos. Sin duda, la transformación digital nos introduce a la denominada cuarta revolución industrial que, en compañía de la Inteligencia Artificial, IA, está redefiniendo el día a día y, aunque se dice que la IA podría desplazar nuestros empleos, tomar control del mundo y las armas, también se destaca que contribuiría a un mundo mucho mejor.
Con el rápido desarrollo de la IA, estamos en la antesala de lo desconocido y si bien es innegable que su contribución a la optimización de los procesos de trabajo ha llegado para quedarse, prominentes figuras del ámbito empresarial, como Elon Musk expresan inquietudes sobre su futuro, recalcando la importancia y responsabilidad de las autoridades para legislar por el bien de la sociedad y su subsistencia. Otros a su vez defienden y promueven la auto-regulación del avance tecnológico como “bien común”, donde los beneficios sobrepasan los riesgos.
La tendencia hacia la regulación es clara en el mundo occidental. La Unión Europea ha estado elaborando desde su estrategia digital su primer marco regulatorio llamado “Artificial Intelligence Act” o lo que viene a ser la primera “Ley de Inteligencia Artificial”, que regula el uso y los sistemas basados en IA, tomando en cuenta definiciones, prácticas, modelos, gobernanza, investigación y desarrollo de sistemas.
Algunos países como Chile, a través del decreto 20, han regulado la Política Nacional de Inteligencia Artificial, mientras que Colombia con su proyecto de ley actualmente radicado en el Senado, sigue el ejemplo de la UE en el ámbito legislativo. Estos pasos también plantean cuestiones éticas, que llevan a reflexionar si es válido continuar con el desarrollo de nuevas tecnologías haciendo uso de información privilegiada para proteger vidas. En este caso se debe definir si estos datos utilizados para el “entrenamiento” de los algoritmos se podría mantener confidencial.
El análisis de la información mediante algoritmos de apoyo y aprendizaje autónomo, la rapidez de procesamiento con computadores cuánticos, que son una especie de supercomputadores que usan las reglas de la física cuántica para hacer cálculos y resolver problemas muy complicados mucho más rápido que las computadoras normales y la interconexión entre dispositivos, entregarán una capacidad sin precedentes.
Por ejemplo, la posibilidad de procesar toda la información del planeta o de la empresa en solo minutos o segundos y de manera continua, para evaluar todo tipo de contingencias para probar diferentes estrategias de mitigación de accidentes a personas, vehículos o para aumentar la productividad y efectividad de equipos y herramientas.
Cabe destacar que, por ahora, son los grandes capitales y empresas tecnológicas quienes lideran este desarrollo. Sin embargo, también existe lugar en el mercado para pequeñas empresas de nicho que pueden llenar espacios que no se han considerado por las gigantes tecnológicas.
Asimismo, como profesionales del ámbito de la Seguridad y Salud en el Trabajo, es recomendable estudiar y distinguir la capacidad y tecnología subyacente de los servicios y herramientas tecnológicas en Internet. Esto es importante para no quedar “atrapados” en servicios que carezcan de sustento tecnológico y una adecuada gobernanza de datos.
IA en el ámbito de trabajo
Sin duda, una de las mayores incógnitas para la dirección de las organizaciones y en particular la Gerencia de Seguridad y Salud en el Trabajo es, si se puede predecir cuándo y dónde podría ocurrir un accidente.
Lamentablemente, hoy no es posible afirmar con certeza esto, debido a que la cantidad y tipo de información, al igual que un flujo continuo de datos, no es suficiente y no está conectada a este gran “tubo de información continua” para su análisis.
No obstante, para ilustrar cómo la IA puede ser aplicada en la SST, consideremos una fábrica moderna. La mayoría de las máquinas están equipadas con sensores que recopilan datos sobre su funcionamiento, la calidad de los productos y las condiciones de seguridad. Un sistema de IA podría analizar estos datos en tiempo real, identificar patrones y detectar anomalías antes de que ocurran accidentes. Además, los sistemas de IA pueden prever fallos mecánicos y programar mantenimientos preventivos para evitar cualquier tipo de incidente.
La IA también puede ser sumamente valiosa en la detección de riesgos laborales. Por ejemplo, podría analizar datos históricos de accidentes laborales y determinar qué situaciones o comportamientos suelen desencadenar incidentes y accidentes. De esa manera, las empresas pueden poner en marcha acciones preventivas y mejorar la formación de las personas. Adicionalmente, los sistemas conectados a una IA pueden analizar la forma en que se realizan las tareas, sugiriendo modificaciones en los procesos de trabajo para minimizar los riesgos.
La IA tiene el potencial de ayudar en la SST de varias maneras en la reclasificación de eventos de seguridad, evaluación del análisis causal, analizar imágenes para identificar peligros y evaluar los riesgos, auditar y validar automáticamente la calidad de la información o evidencia, revisar también automáticamente la documentación y crear programas de trabajo seguros, entre otros.
La controversia del reemplazo
El potencial de la IA para reemplazar trabajos humanos en la prevención de riesgos laborales es un tema controversial. Por un lado, la IA puede liberar a humanos de tareas monótonas, repetitivas y todas aquellas que no se alcanzan a realizar por tiempo, lo que podría resultar en un trabajo más significativo y gratificante. Por otro lado, existe el temor de que la IA pueda reemplazar completamente a algunos trabajadores, dejándolos sin empleo, lo cual es poco probable para este ámbito en el corto plazo.
Es importante recalcar que, si bien la IA tiene limitaciones en áreas más humanas, como la empatía y compresión emocional, su nivel de habilidad para cierto tipo de actividades es tan alto que ya ha reemplazado a miles de personas en campos como la atención al cliente, procesamiento y transcripción de texto, traducción, revisión de imágenes, etc.
Asimismo, es probable que en muy poco tiempo no podamos distinguir entre una conversación con un humano y una máquina, al igual que prontamente veremos los “avatares” que nos hablarán como si fueran personas. Estos pueden ser hechos a semejanza de las personas “reales”, participar en reuniones y responder preguntas de acuerdo a las ideas e indicaciones que se les dé.
En resumen, existen varios desafíos que no deben ser subestimados, como encontrar un equilibrio y equidad para evitar exacerbar desigualdades y usar la IA de manera consciente y justa. Por ejemplo, si la IA se utiliza para supervisar el desempeño de los empleados ¿se usará esta información para apoyar o penalizar a los trabajadores? ¿cómo se garantiza que la IA no reproduzca ni amplifique los sesgos existentes en la gestión de la SST?
La IA tiene un gran potencial para mejorar la SST. Puede ayudarnos a prevenir accidentes, mejorar la formación y fomentar el bienestar en el trabajo. Sin embargo, también presenta desafíos que deben ser abordados con responsabilidad y transparencia. Como con cualquier herramienta, la clave es utilizar la IA de manera que refuerce la seguridad y la salud de las personas.
El futuro de la SST está indudablemente vinculado con la IA y a medida que exploramos este nuevo horizonte, nuestro objetivo debe ser utilizar la tecnología para hacer del entorno de trabajo un lugar más seguro, saludable y humano.
