¿Por qué interesarse por los tipos de inteligencia artificial cuando se trabaja en QHSE o ESG?
La IA ya no es un tema reservado a los laboratorios de investigación. Ahora se utiliza en el software que utilizas a diario: desde la gestión de documentos hasta el análisis de los planes de acción.
Sin embargo, detrás de la palabra «IA» se esconden varias realidades tecnológicas. Y entiendo Los diferentes tipos de inteligencia artificial le permite evaluar su potencial (y sus límites) en sus trabajos de QHSE y ESG.
Explicamos los tres tipos principales de IA, sus especificidades y, sobre todo, Cómo se aplican de forma concreta en las herramientas de Symalean.
IA débil: inteligencia especializada al servicio de tareas repetitivas
Definición y características de la IA débil
La IA débil, también llamada IA estrecha, está diseñada para realizar una tarea específica sin tener en cuenta el contexto global. De hecho, no entiende lo que hace en el sentido humano de la palabra, pero es extremadamente eficiente en su campo objetivo. Lo es. El tipo de IA más utilizado en la actualidad, especialmente en herramientas empresariales.
Por lo general, se basa en algoritmos de aprendizaje supervisado, alimentados por bases de datos específicas para un problema determinado.
Ejemplos de aplicaciones diarias
- Detección automática de rostros u objetos (por ejemplo, para desbloquear su teléfono inteligente);
- Clasificación de documentos;
- Sugerencia de contenido personalizado;
- Reconocimiento de voz o texto.
Uso de una IA débil para QHSE
En Symalean, este tipo de IA ya está integrada en varios módulos y permite:
- La generación automática de informes basado en datos de campo.
- La detección de texto y rostros para anonimización fotos tomadas en el campo.
- La Acciones correctivas sugeridas según el tipo de evento declarado y su repetición.
- Asistencia en la redacción de informes de QHSE : la IA genera un resumen estructurado en función de los datos introducidos por el usuario.
Esta débil IA Ahorra tiempo, reduce los errores humanos y libera a sus equipos de tareas repetitivas.
Podemos ir más allá y preguntarnos si la integración de los mecanismos Agentes en nuestras herramientas podría acercarlo a una IA fuerte. La respuesta es no: aunque movilicemos a varios agentes especializados, todavía no estamos hablando de una inteligencia artificial sólida.
LAIA de agencia consiste en configurar un conjunto deagentes autónomos capaces de coordinarse entre sí para realizar tareas complejas (por ejemplo: análisis visual, monitoreo regulatorio, tratamiento de no conformidades).
Por ejemplo, para QHSE, podemos imaginar una colaboración en cuatro etapas:
- Un agente de «análisis visual» detecta, en una foto cargada a través de nuestra aplicación móvil, una fuga de aceite al pie de una máquina.
- Alerta al orquestador, quien ordena al agente del «evento de la ESS» que cree un borrador de la hoja de incidentes (foto, hora y lugar) y le pide al agente de «Regulatory Watch» que adjunte las instrucciones de seguridad de la SDS petrolera.
- Una vez creado el evento, el orquestador solicita un «agente de análisis de no conformidad». Su misión: ahondar en la historia. Descubre que en este parque de máquinas se han producido dos fugas similares en los últimos 6 meses, ambas relacionadas con el fallo de un sello específico.
- Por último, el agente informa de esta información crucial al orquestador, quien llama al agente «evento de ESS» para que pueda actualizar el formulario con una sugerencia de análisis adaptada.
Este enfoque Actores múltiples — cuando un conductor confía subtareas a agentes expertos — es uno de los métodos más eficaces para crear sistemas QHSE y ESG más poderoso, más autónomo y mejor adaptado a las realidades del campo.
Una IA fuerte: la promesa de la inteligencia general... pero aún teórica
Definición y características de una IA fuerte
La IA fuerte (o AGI, Inteligencia General Artificial) se refiere a una IA capaz de Razona como un humano, es decir, aprender, comprender y actuar en cualquier campo sin estar programado para una tarea específica.
¿Por qué este tipo de IA aún no se utiliza en las empresas?
Hasta el día de hoy, esta IA permanece Un concepto teórico. Ninguna IA existente tiene habilidades cognitivas humanas: emoción, intuición, conciencia del contexto global. Así que no hablamos No existe ese tipo de IA en las herramientas de QHSE actual. Sin embargo, es una perspectiva a largo plazo a seguir. Sigue siendo un objetivo ambicioso de la investigación sobre la IA, pero ningún sistema actual tiene capacidades cognitivas comparables a las de los humanos.
Potencial futuro en QHSE y ESG
A largo plazo, uno podría imaginar que una IA fuerte podría:
- Traiga un comprensión global y transversal de la QHSE, los problemas sociales, ambientales y económicos.
- Formule estrategias independientes de múltiples fuentes de información.
- Interactuar de forma natural con los equipos, como un asistente experto.
Sin embargo, en 2025, estos usos aún son prospectivos.
IA simbólica: para decisiones transparentes y rastreables
Definición y características
La IA simbólica no se basa en el aprendizaje de datos, sino en reglas lógicas explícitas. Se basa en el principio: «si se cumple tal condición, se recomienda tal acción».
Es una IA Comprensible y rastreable, ideal en entornos altamente estandarizados como QHSE o ESG.
De hecho, en un contexto regulatorio o normativo, es Exactamente lo que se necesita : potencia Rastrea la lógica de una decisión.
Cómo se integra la IA simbólica en Symalean
En nuestra solución Regencia, dedicada a ESG, la IA simbólica se utiliza para:
- Estructure automáticamente los informes de acuerdo con los requisitos reglamentarios.
- Consulta el Cumplimiento de datos ESG según las normas (GRI, ESRS...).
- Recomendar los indicadores pertinentes en términos de doble materialidad.
Este tipo de IA también se usa en algunos módulos de Dyo para verificar las reglas de cumplimiento en las auditorías de QHSE. Usted puede consulta nuestra base de conocimientos para conocer el alcance de nuestra inteligencia artificial dentro de Dyo.
Comparación de los tres tipos de IA
Esta es una tabla resumida de los tipos de IA.
¿Por qué combinar varios tipos de IA en la misma solución?
Los problemas de QHSE y ESG son variado : algunos implican un procesamiento automático, otros requieren un razonamiento basado en normas legales o de protocolo. Es por eso que elegimos combinar IA débil e IA simbólica en nuestras herramientas.
Esto permite ofrecer a nuestros clientes:
- Uno IA operativa, que automatiza y acelera los procesos.
- Uno IA de confianza, diseñado para garantizar la toma de decisiones.
- Uno IA personalizada, en función de los datos de los clientes.
¿Qué IA para qué situación de QHSE/ESG?
Los tipos de IA en Symalean
Hemos redactado una carta ética que detalla la fundamentos de nuestra inteligencia artificial, así como la aplicación de nuestra inteligencia artificial aplicada a nuestras soluciones.
Ejemplos concretos
- Uno Incumplimiento de HSE se declara → la IA analiza las causas, evalúa la gravedad y hace un resumen claro. A continuación, genera acciones inmediatas y un plan de prevención adaptado para evitar cualquier recurrencia.
- Uno Evento SSE se declara → la IA sintetiza la información, identifica las causas inmediatas y analiza los factores que contribuyen. A continuación, propone planes de acción específicos para evitar que se repita.
Software QHSE y ESG: elegir la IA adecuada para lograr un impacto concreto
En Symalean, no creemos en una IA «engañosa». Estamos construyendo un inteligencia integrada, útil y comprensible, que apoya a los profesionales de QHSE y ESG a diario.
Al combinar el diferentes tipos de inteligencia artificial, permitimos a nuestros clientes trabajar de manera más eficiente, para garantizar sus análisis y ganar confianza en su gestión.
Cada tipo de inteligencia artificial tiene sus ventajas. Todo es elija el que mejor se adapte a sus desafíos empresariales.
En Symalean, combinamos inteligentemente IA débiles y simbólicas para crear soluciones QHSE y ESG realmente útiles, sin efecto de moda. Nuestras herramientas no reemplazan a los humanos: los apoyan, les ahorran tiempo y aseguran sus decisiones. Además, puedes descubra nuestro artículo de blog que va más allá sobre este tema: ¿La IA realmente está reemplazando los trabajos de QHSE? (alerta de spoiler: no).
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