Tecnología aplicada a la seguridad en el trabajo: Machine learning

Lecciones de seguridad
Tecnología aplicada a la seguridad en el trabajo: Machine learning

Dentro de nuestra saga que explica cómo las nuevas tecnologías digitales pueden contribuir a crear un entorno laboral más seguro, eficiente y proactivo, hoy vamos a centrarnos en una de las más prometedoras en este ámbito, el machine learning o aprendizaje automático. Una herramienta que además de optimizar las operaciones de las empresas puede ser utilizada también para prevenir accidentes y garantizar la salud y la seguridad de las personas trabajadoras.

Dentro de nuestra saga que explica cómo las nuevas tecnologías digitales pueden contribuir a crear un entorno laboral más seguro, eficiente y proactivo, hoy vamos a centrarnos en una de las más prometedoras en este ámbito, el machine learning o aprendizaje automático. Una herramienta que además de optimizar las operaciones de las empresas puede ser utilizada también para prevenir accidentes y garantizar la salud y la seguridad de las personas trabajadoras.

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su funcionamiento y rendimiento sin ser programadas explícitamente para cada tarea.

Además de recurrir a esta tecnología para mejorar la eficiencia y la productividad, el machine learning puede ser usado también para desarrollar modelos predictivos que identifiquen tendencias y patrones de riesgo, permitiendo a las empresas intervenir antes de que ocurran accidentes.

¿Cómo? Pues mediante un proceso que incluye varias etapas:

En la primera fase, se recopilan datos relevantes sobre incidentes laborales, condiciones de trabajo, comportamientos de los empleados, entre otros. Después los datos se limpian y organizan para eliminar inconsistencias y preparar la información para el análisis.

Tras ello, se selecciona un algoritmo de machine learning y se entrena con los datos preprocesados. Durante esta fase, el modelo aprende a identificar patrones y correlaciones. A continuación, entra la fase en la que se evalúa el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de datos de prueba y si es necesario, se ajustan los parámetros para mejorar la precisión. Finalmente, una vez que el modelo ha sido entrenado y evaluado, se implementa en el entorno laboral para realizar predicciones y recomendaciones en tiempo real.

El machine learning ofrece múltiples oportunidades para mejorar la seguridad y salud laboral en las empresas. Por ejemplo, al analizar datos históricos de incidentes, puede identificar patrones que indiquen situaciones de riesgo. Al poder predecir los riesgos, las empresas pueden anticiparse a los posibles accidentes y tomar medidas preventivas.

Además, los modelos de machine learning pueden evaluar el comportamiento de las personas trabajadoras en relación con las normas de seguridad. Esto ayuda a identificar áreas donde se necesita capacitación adicional o cambios en los procedimientos.

Por supuesto, en entornos industriales, el machine learning puede utilizarse para predecir fallos en maquinaria y equipos, lo que permite realizar mantenimientos preventivos antes de que las maquinas puedan fallar y producir algún tipo de incidente.

Por otra parte, al analizar datos sobre el uso de equipos de protección personal y otros recursos preventivos, las empresas pueden optimizar su distribución y asegurarse de que todas las personas cuentan con el equipo necesario para trabajar de manera segura.

Por último, el machine learning favorece la mejora continua, al posibilitar que las empresas realicen un seguimiento constante de sus prácticas de seguridad, y puedan ir adaptándolas a las nuevas condiciones y mejorando continuamente sus protocolos de seguridad.

En un mundo donde los desafíos futuros avanzan rápidamente, es importante que las organizaciones aprovechen este tipo de herramientas digitales y las adopten, e incorporen en su día a día, para conseguir construir un futuro laboral más seguro para todos y todas.

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