¿Por qué los procesos actuales de QHSE son disfuncionales?
El coste oculto de la retroalimentación fragmentada y manual
La mayoría de las organizaciones siguen utilizando formularios en papel o aplicaciones dispares para denunciar los incidentes. Como se especifica en el barómetro QHSE 2024 realizado por DEFI, »solo el 10,5% de las empresas ha digitalizado su plan de prevención, y apenas el 7,9% utiliza herramientas digitales para realizar sus auditorías De tierra». Este enfoque genera varios problemas estructurales que retrasan la prevención.
Los retrasos en la retroalimentación sofocan la reactividad
Tomemos un ejemplo sencillo: se produce un incidente sobre el terreno a las 10:30 de la mañana. El agente termina sus tareas, busca un formulario, lo completa manualmente y lo envía a su gerente. Pasan varios días antes de que la información llegue al gerente de QHSE. Mientras tanto, otros empleados han estado expuestos al mismo riesgo sin ninguna medida correctiva inmediata.
La entrada manual crea una pérdida de datos crítica
Los formularios incompletos, los errores de transcripción y las interpretaciones divergentes dificultan el análisis. Algunos gerentes de QHSE gastan hasta El 40% de su tiempo limpiando y estandarizando datos recibidos sobre el terreno, en lugar de analizarlos para obtener información preventiva. Se trata de una pérdida de tiempo que se podría haber dedicado a una verdadera prevención.
La adopción por parte de los usuarios se estanca
Cuando un sistema se percibe como engorroso o restrictivo, los empleados encuentran soluciones alternativas. Denuncian menos, olvidan detalles cruciales o utilizan canales no oficiales. Resultado: los datos recopilados ya no reflejan la realidad sobre el terreno. Las estadísticas de incidentes son cada vez menos fiables y las decisiones preventivas se basan en una base frágil.
Las restricciones reglamentarias amplifican la presión
La ISO 45001, la directiva 2006/42/CE del PSE y las obligaciones de trazabilidad exigen una documentación rigurosa y con fecha y hora de los incidentes. El director de QHSE debe poder demostrar, en cualquier momento, que la retroalimentación se llevó a cabo correctamente, que los análisis siguieron las mejores prácticas y que se pusieron en marcha las medidas correctivas.
Sin embargo, en un sistema manual fragmentado, esta trazabilidad sigue siendo lenta e incompleta. Los correos electrónicos se pierden, los historiales de cambios no se guardan y las responsabilidades se vuelven poco claras. En caso de una auditoría o un desastre, esta fragilidad puede convertirse en un problema.
El impacto en la cultura de seguridad y el rendimiento
Un proceso de denuncia ineficaz termina afectando a la propia cultura de seguridad. Los empleados se preguntan: «¿De qué sirve informar si lleva tres días y requiere mucho papeleo?» Progresivamente, la prevención se está convirtiendo en una formalidad impuesta más que en una convicción compartida.
Por otro lado, cuando la presentación de informes es sencilla y las acciones preventivas se adoptan rápidamente, la cultura de seguridad se arraiga. Los empleados entienden que su señal cuenta y que produce resultados concretos.
La revolución QHSE en la retroalimentación de campo
Un clic, una foto, el resto está automatizado
La automatización inteligente no consiste en digitalizar formularios antiguos. Consiste en Empezar desde cero con una simple pregunta: «¿Qué es lo más pequeño que debe hacer un agente de campo?»
La respuesta: tomar una foto.
Eso es todo. Una foto de su teléfono profesional. Es un gesto que ya sabe, que ya está haciendo. No se requiere ninguna formación especial. No hay ningún formulario que rellenar. No hay ninguna clasificación entre la que elegir.
A partir de esta sencilla imagen, un conjunto de tecnologías convergen para transformar esta foto en inteligencia de acción:
- Reconocimiento de imágenes analiza automáticamente el contenido: equipo faltante, superficie dañada, situación caótica, postura peligrosa. Identifica los elementos que son visualmente relevantes para la seguridad.
- La descripción automática de la imagen genera un informe de texto estructurado, en lenguaje natural, que describe lo que ve. Esta descripción se convierte en la base de la presentación de informes.
- Determinación de la tipología funciona automáticamente según esta descripción. ¿Está a punto de fallar? ¿Una discrepancia observada? ¿Exposición a un peligro? ¿Un defecto en el equipo? SymAI, la IA de QHSE, clasifica el incidente según las categorías que haya definido.
- Anonimización de datos se lleva a cabo antes de procesar los comentarios para garantizar la protección de la información confidencial. Cualquier persona visible aparece borrosa, cualquier identificador personal se elimina o se pixela. Captas los hechos, no a las personas. Es una prevención que respeta los datos personales.
- Enriquecimiento contextual añade automáticamente: la geolocalización precisa, la fecha/hora, el identificador del sitio y el historial de incidentes similares en esta ubicación.
Una foto sin procesar se convierte en un informe completo, rastreable, anónimo y enriquecido. Sin intervención manual por parte del agente de campo.
La arquitectura de la transformación: Dyo y SymaI en sinergia
¿Cuál es la función de SymaI?
SymaI ofrece asistencia visual que transforma las imágenes en inteligencia para reconocer situaciones de riesgo. Creas tu ascensor desde la aplicación móvil y, a continuación, integras tu foto del terreno en ella. A partir de ahí, SymaI activa automáticamente el análisis de IA.
Concretamente, ¿cómo ocurre eso en el software QHSE?
Paso 1: Reconocimiento y análisis
SymaI analiza cada píxel de la imagen para identificar objetos, personas, equipos, superficies y situaciones. Entiende el contexto (¿es un taller mecánico? ¿Un sitio de construcción? ¿Un almacén?).
Paso 2: Anonimización completa y ética
SymaI detecta cualquier presencia humana y la anonimiza: difumina rostros, oculta insignias o identificadores, elimina todos los datos personales. La foto capturada con fines de prevención respeta la privacidad de todos.
Este enfoque responsable y ético es fundamental. También puedes leer nuestro carta ética, el que guía cada uno de nuestros desarrollos y señala a los empleados: «Queremos aprender de las situaciones, no observarte».
Paso 3: Descripción inteligente
A partir de este análisis, SymaI genera una descripción textual estructurada, escrita en lenguaje natural, que captura los elementos relevantes para la seguridad.
Por ejemplo: «Equipo de elevación sin señales visibles. Zona de trabajo con acumulación de escombros. Falta de zócalo protector».
Esta descripción destaca las anomalías y los riesgos detectados.
Paso 4: Clasificación automática
SymaI determina automáticamente la categoría del incidente:
- Casi accidente (situación que podría haber sido grave)
- Varianza observada (incumplimiento observado)
- Exposición a un peligro (empleado en contacto con un riesgo)
- Fallo del equipo
- Fracaso organizacional
Esta clasificación se incorpora directamente al plan de acción centralizado y permite generar acciones preventivas.
¿Por qué funciona este enfoque?
Primera razón: la sencillez de la adopción.
Una foto es un gesto natural. Sin fricción, los agentes de campo lo adoptan de inmediato.
Segunda razón: la ausencia de pérdida de datos.
Todo se captura automáticamente. No se pierde nada en la traducción entre el campo y la oficina.
Razón tres: la inteligencia aumenta la calidad.
SymaI no comete errores de entrada, no fatiga, no sesga. Clasifica de forma coherente.
Cuarta razón: el ser humano mantiene el control.
La IA propone y ayuda. Sin embargo, cada decisión crítica sigue siendo una responsabilidad humana. Así es como se asume claramente la responsabilidad.
Motivo 5: La trazabilidad está garantizada.
Cada paso se graba, marca la hora y se documenta. Sin ambigüedad en la auditoría.
La ética sigue siendo la base de nuestra innovación
Symail protege sus datos
Las tecnologías de reconocimiento de imágenes ofrecen capacidades extraordinarias. Sin embargo, estas habilidades conllevan una responsabilidad ética: no usar la tecnología para monitorear o controlar a las personas.
En Symalean, esta creencia es fundamental. El reconocimiento de imágenes al servicio de la prevención debe ir acompañado de una protección escrupulosa de los datos personales.
Cómo funciona la anonimización
Cuando SymaI analiza la foto de un incidente, detecta simultáneamente cualquier presencia humana. De forma inmediata, estos elementos se anonimizan mediante varios mecanismos:
Detección de rostros y desenfoque.
Cualquier rostro visible se detecta y se difumina en tiempo real. No se procesa posteriormente, sino directamente en el momento del análisis.
Eliminar identificadores.
Acceda a insignias, nombres, logotipos personales o números de serie: todos eliminados, borrosos o pixelados.
Enmascarar contextos demasiado reveladores.
Algunos detalles visuales podrían identificar a una persona o su ubicación precisa. Están enmascarados.
Consentimiento controlado.
Solo la versión anonimizada y procesada se archiva para su trazabilidad.
¿Por qué es necesario y esencial para la cultura de la seguridad?
Cuando los empleados saben que las fotos de los incidentes se analizan de forma ética, sin supervisión personal, es más probable que denuncien. Entienden que el objetivo es mejorar la prevención, no controlarla.
Esta confianza es fundamental para una cultura de auténtica seguridad y confianza con sus equipos. La presentación de informes se convierte entonces en un acto de compromiso colectivo.
Mejores prácticas para maximizar el impacto
Mejor práctica 1: involucrar a los equipos de campo desde la etapa de diseño
Los agentes sobre el terreno tienen la inteligencia de las realidades operativas. Consúltelos en:
- ¿Qué es lo que los frena hoy?
- Qué se olvidan de informar y por qué
- Cómo simplificar realmente el ascenso
Su participación desde el principio facilita la adopción masiva en el momento del despliegue.
Práctica recomendada 2: convertir los datos en acciones visibles
La retroalimentación automatizada solo crea valor si conduce a acciones concretas y visibles.
Asegúrese de que cada incidente denunciado conduzca a una acción correctiva tangible. Y que esta medida se comunique a las autoridades sobre el terreno: «Gracias a su informe del 15 de mayo, tuvimos que reemplazar el equipo defectuoso. Se han evitado tres posibles incidentes».
Este ciclo de retroalimentación refuerza la cultura y la presentación de informes.
Buena práctica 3: establecer indicadores claros y compartidos
Antes de la implementación, defina lo que va a medir:
- Retraso de ascensión
- Integridad de los datos
- Tasa de cierre de las acciones correctivas
- Tendencia de la tasa de frecuencia de incidentes
- Satisfacción del usuario
Estos indicadores deben estar visibles para todos y comentarse con regularidad en las reuniones de gestión de QHSE.
Práctica recomendada 4: valorar y celebrar los informes
Paradójicamente, cuando los informes aumentan, por lo general es una buena señal. Eso significa que la cultura está mejorando y que el sistema funciona.
Celebre a los equipos que informan. Comparta ejemplos en los que una denuncia evitó un accidente grave. Demuestre que la prevención funciona.
Mejor práctica 5: capacitar a los gerentes de QHSE en IA como asistentes
La IA no es autónoma. Ayuda a los humanos. Capacite a sus gerentes de QHSE para que comprendan:
- Cómo clasifica SymaI los incidentes
- Cuándo confiar en la clasificación y cuándo ajustarla
- Cómo interpretar las recomendaciones de acción
- Cómo utilizar los datos agregados para la prevención
Un gerente de QHSE capacitado en IA se vuelve infinitamente más efectivo.
