Tecnología aplicada a la seguridad en el trabajo: Big data

La evolución tecnológica está transformando y redefiniendo radicalmente el panorama de la seguridad en el trabajo, proporcionando herramientas avanzadas para prevenir y gestionar riesgos de manera más eficaz. El Big Data, el análisis de datos en tiempo real, la IA, el machine learning, el blockchain… están creando nuevas oportunidades para mejorar la seguridad laboral. Si aprovechan estas innovaciones tecnológicas, las empresas pueden proteger mejor, y de forma más rápida y automatizada, a sus plantillas.

La evolución tecnológica está transformando y redefiniendo radicalmente el panorama de la seguridad en el trabajo, proporcionando herramientas avanzadas para prevenir y gestionar riesgos de manera más eficaz. El Big Data, el análisis de datos en tiempo real, la IA, el machine learning, el blockchain… están creando nuevas oportunidades para mejorar la seguridad laboral. Si aprovechan estas innovaciones tecnológicas, las empresas pueden proteger mejor, y de forma más rápida y automatizada, a sus plantillas.

Estas herramientas avanzadas están mejorando la prevención de riesgos puesto que no solo permiten una gestión más efectiva de la seguridad, sino que también facilitan la anticipación y mitigación de riesgos. Por esos queremos iniciar una saga que detalle cómo estas tecnologías pueden ayudar a crear entornos laborales más seguros. Comenzaremos hablando del Big Data que se ha convertido en una herramienta fundamental en numerosos ámbitos, y por supuesto en el campo de la SST también.

El Big Data ha transformado nuestra forma de entender y gestionar grandes volúmenes de información. En el ámbito de la prevención de riesgos laborales, el análisis de datos masivos permite puede analizar información proveniente de múltiples fuentes como registros de incidentes, sensores de maquinaria y datos de salud de las plantillas, para a través del análisis de estos grandes volúmenes de datos, extraer patrones de riesgo que no son evidentes a simple vista y que podrían pasar desapercibidos.

De esta forma las empresas pueden detectar tendencias y áreas de mayor riesgo. Por ejemplo, al analizar datos históricos de accidentes, se pueden identificar las condiciones o comportamientos que suelen preceder a los incidentes. Esto permite anticiparse y poder establecer controles adicionales e implementar medidas preventivas más efectivas.

El Big Data permite tomar decisiones informadas y basadas en evidencias, mejorando así las actuaciones preventivas. Por ejemplo, un análisis de Big Data podría revelar que en ciertas áreas de la empresa hay un mayor número de incidentes debido a fallos mecánicos específicos. Con esta información, se pueden priorizar las revisiones de mantenimiento en esas áreas y establecer un plan de renovación de equipos, minimizando así el riesgo de accidentes.

Los datos recopilados sobre la frecuencia y tipo de incidentes en distintas áreas o roles también pueden utilizarse para mejorar la formación en seguridad de forma personalizada. En lugar de ofrecer una capacitación general, las empresas pueden emplear Big Data para diseñar programas de formación específicos, adaptados a los riesgos concretos de cada departamento o grupo de trabajo.

También gracias a sensores instalados en maquinaria y herramientas, las empresas pueden recopilar datos en tiempo real sobre el funcionamiento de estos equipos y, mediante algoritmos de análisis, prever cuándo es probable que ocurra un fallo. En base a esos datos se puede realizar un mantenimiento predictivo y programar el mantenimiento antes de que se produzcan averías graves que puedan poner en riesgo a las personas trabajadoras.

El análisis de datos también permite una monitorización del bienestar y la salud de las personas trabajadoras. Recopilando y analizando datos de factores como el absentismo, el rendimiento laboral y el estado físico (medido mediante dispositivos portátiles), las empresas pueden detectar signos tempranos de problemas de salud.