Es clave entender que la IA no reemplaza, sino que complementa el análisis humano. La información generada por un modelo siempre debe ser supervisada por un equipo de especialistas para aplicar las acciones correctivas pertinentes.

La inteligencia artificial se ha consolidado como una herramienta de alto impacto para la seguridad laboral, especialmente en la gestión de riesgos.

Entre sus aplicaciones se incluyen el mantenimiento predictivo y el análisis de datos históricos, los que, a su vez, permiten identificar patrones de incidentes, determinar causas y detectar eventos con mayor potencial de severidad vinculados a competencias laborales que son críticas para la ejecución de una tarea.

En un entorno donde la transformación digital avanza a gran velocidad, la IA empieza a integrarse en áreas clave como la prevención de incidentes y la gestión del talento operativo.

Sin embargo, su adopción no está exenta de desafíos, creencias erróneas y preguntas legítimas:

¿Qué tan efectiva es realmente para prevenir accidentes? ¿Puede reemplazar la experiencia humana? ¿Cómo se transforman los datos en decisiones concretas?

Las empresas que implementan la IA para identificar las causas de accidentes laborales se encuentran con desafíos complejos que van más allá de la misma tecnología. Uno de los principales obstáculos es la dificultad de conectar los datos técnicos de operación con los factores humanos que intervienen en los incidentes.

Para Scarlett Iglesias, especialista de análisis y estudios de MG Certifica , la mayoría de los sistemas se nutren de registros mecánicos y ambientales, pero carecen de información detallada sobre cómo se ejecutan los procedimientos o si hubo fallas por desconocimiento de protocolos.

“Un problema frecuente es que los modelos necesitan datos históricos completos y bien estructurados, algo que muchas organizaciones no tienen. Si los registros de accidentes son parciales, no estandarizados o se hicieron con poco detalle, los algoritmos pueden arrojar conclusiones imprecisas o incluso incorrectas”, explica la experta.

Otro reto importante es lograr que los patrones que detecten la IA se traduzcan en competencias laborales específicas, para entender si los accidentes derivan de problemas técnicos o de brechas de conocimiento y entrenamiento.

Además, Iglesias indicó que existe el riesgo de confiar ciegamente en la tecnología, sin considerar que sus resultados requieren siempre el juicio crítico de un equipo multidisciplinario que conozca a fondo la operación y pueda validar cada hallazgo en terreno.

Para que los sistemas de inteligencia artificial puedan identificar con precisión las causas de accidentes laborales, es clave reunir datos estructurados en tres áreas fundamentales: las condiciones del entorno (clima, horario, ubicación o equipamiento), los comportamientos operacionales (cumplimiento de protocolos y habilidades observadas) y el historial organizacional (frecuencia de accidentes, registros de mantenimiento y resultados de capacitaciones).

Si no se cuenta con estos insumos completos, cualquier modelo corre el riesgo de ofrecer conclusiones parciales o poco útiles.

Otra condición indispensable es contar con un esquema de codificación y estandarización de los registros que nos permita comparar incidentes de forma consistente. Este paso facilita que la inteligencia artificial detecte patrones completos y relacione variables que no siempre son evidentes.

Según el especialista, gracias a estos modelos, las organizaciones pueden interpretar su información histórica y descubrir factores de riesgo antes invisibles, obteniendo así una base más sólida para la toma de decisiones preventivas.

La resistencia cultural al uso de estas herramientas en materia de seguridad laboral

El uso de inteligencia artificial en seguridad laboral todavía genera cierta desconfianza en distintas organizaciones.

Según señaló el representante de MG Certifica, entre los principales motivos se encuentra el temor a que estas herramientas terminen reemplazando el juicio profesional de los supervisores o los expertos en prevención de riesgos.

También influye la percepción de que los algoritmos funcionan como “cajas negras”, ya que en muchos casos sus procesos de análisis no son explicados con claridad a los equipos.

“Es fundamental entender que la IA no reemplaza, sino que complementa el análisis humano. La información generada por un modelo siempre debe ser acciones supervisadas por un equipo de especialistas para aplicar las correctivas pertinentes”, sostuvo el especialista de análisis y estudios de MG Certifica.

Además, existe un miedo latente a que los datos históricos que alimentan estos sistemas no sean confiables o se utilicen con multas sancionatorias en lugar de preventivos.

A esto se suma que muchas organizaciones mantienen una cultura correctiva y reactiva, que dificulta adoptar un enfoque de anticipación frente a los riesgos.

Para que la inteligencia artificial contribuya efectivamente a la prevención de accidentes laborales, es fundamental traducir sus hallazgos en acciones concretas.

Esto parte por identificar las competencias específicas que podrían estar debilitadas, como, por ejemplo, prácticas inadecuadas en tareas de aprendizaje.

A partir de esa información, se pueden ajustar los planos de capacitación, priorizando a los equipos más expuestos y fortaleciendo las habilidades críticas que requieren refuerzo inmediato.

Además, según Iglesias, es clave involucrar a los equipos operativos en la validación de los resultados, a través de talleres donde se puede contrastar lo detectado por el modelo con la experiencia del terreno.

Al mismo tiempo, cada medida correctiva debe ir acompañada de indicadores claros que permitan evaluar su impacto.

En MG Certifica desarrollamos la herramienta de IA MGC_Talos, la cual puede identificar dos grandes distinciones. En primer lugar, identifica que las competencias más relevantes están marcadas por la función específica que se realiza o por el equipo utilizado y, en segundo lugar, el nivel de tratamiento que reciben las competencias críticas facilita el diseño de planos de acción realistas, alineados con el contexto y las necesidades de cada organización.

El futuro de la prevención de accidentes laborales apunta a una integración total entre sistemas de gestión de seguridad, capacitación y desempeño operativo.

La inteligencia artificial será un pilar de este ecosistema, permitiendo un monitoreo en tiempo real que combina datos de sensores, cámaras, registros operativos, entre otros. Estos harán posible anticipar riesgos con un nivel de precisión que hoy no existe y activar medidas preventivas antes de que se materialice un accidente.

MG Certifica se ha preparado para liderar esta evolución, desarrolló metodologías que permiten no solo evaluar competencias críticas, sino también comprender su impacto en la accidentalidad.

Gracias a su experiencia en sectores como la minería y el ámbito portuario, esta compañía ha implementado modelos capaces de traducir datos en acciones concretas. Esto permite alinear la gestión de riesgos con la formación continua y la toma de decisiones basada en evidencia.

Acerca de:

MG Certifica es un centro de evaluación y certificación de competencias laborales que apoya proactivamente los esfuerzos de las instituciones para contar con trabajadores más productivos y seguros. Institución acreditada por Chilevalora (Ley N.° 20.267) y conformada por profesionales en la gestión de RR.HH.

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