¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina para reproducir ciertas funciones cognitivas humanas: aprender, razonar, analizar, anticipar.
Se basa en tres pilares fundamentales :
Infraestructura
Es el ladrillo invisible pero esencial. Ya sea en la nube o en servidores dedicados, la infraestructura proporciona la potencia informática y el espacio de almacenamiento necesarios para procesa millones de datos en tiempo real. Sin esta base sólida y segura, no existe una IA poderosa.
Los datos — los DATOS
Sin datos, no hay inteligencia artificial. La Los datos son el combustible de la IA : cuanto más rico y mejor estructurado esté, más rápido y mejor aprenderá el algoritmo.
Para las empresas, esto significa recopilar datos de calidad, para estructurarlos, pero sobre todo para transformarlos en un base de conocimientos viva y práctica. Es este capital del conocimiento el que dará a la IA su inteligencia empresarial.
Hemos escrito un artículo sobre el tema, descúbrelo para ir más allá ¿Por qué la estructuración de los datos es un requisito previo para cualquier IA de QHSE?
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el corazón de la IA. Permite que un algoritmo mejore en función de los datos, sin tener que programarlo de forma explícita para cada tarea.
Hay principalmente dos enfoques principales:
IA «predictiva»
Es el enfoque más conocido. Al analizar un gran volumen de datos históricos, la IA aprende a identificar patrones recurrentes para hacer predicciones. Es esta tecnología la que permite detectar una transacción fraudulenta en una tarjeta de crédito o predecir la demanda de un producto en una tienda.
IA «generativa»
Es la revolución más reciente. Esta nueva generación de IA no consiste solo en predecir. Es capaz de entender, sintetizar y crear contenido completamente nuevo (textos, imágenes, etc.).
IA predictiva frente a IA generativa: ¿cuál es la diferencia?
Imaginemos que la inteligencia artificial tiene acceso a una biblioteca enorme.
La IA predictiva podría decirte: «Según los 10 000 libros que analicé, esta nueva copia tiene un 95% de probabilidades de ser una novela policíaca».
De hecho, la IA generativa podría responder a la siguiente solicitud: «Escríbeme un resumen del capítulo 5 de este libro» o incluso «Escribe un nuevo párrafo al estilo de este autor».
Es esta capacidad de entender el contexto y generar respuestas relevantes lo que ahora está transformando todos los sectores, y más particularmente la QHSE.
Inteligencia artificial en QHSE: ¿qué valor añadido?
Aplicada al campo de la QHSE, la inteligencia artificial se está convirtiendo en un controlador de rendimiento real. De hecho, te permite:
- Automatiza las tareas repetitivas : generación de informes, asignación de planes de acción, procesamiento de formularios...
- Detecte anomalías con mayor rapidez : no conformidades, excesos, incidentes latentes.
- Predecir situaciones de riesgo antes de que ocurran.
LASoporte QHSE entonces se vuelve más fluido, más fiable y mejor documentado.
Los pilares de la IA aplicados a la gestión de QHSE
La nube QHSE
Centraliza los datos de campo, las auditorías o los informes. Gracias a él, toda la información está sincronizada, analizable y utilizable en cualquier momento, incluso de forma remota.
Datos empresariales de QHSE
Auditoría, plan de acción, evento de SSE, comentarios de campo, KPI,... Cada información se convierte en un punto de aprendizaje para la IA. Cuanto más confiables sean sus datos, más ES QHSE es relevante.
Aprendizaje automático aplicado
La IA puede aprender que este tipo de discrepancia ocurre con frecuencia después de un evento de este tipo, o que ciertos sitios encuentran regularmente las mismas no conformidades, o que ciertas señales siempre preceden a un accidente. De eso se trata el aprendizaje automático aplicado.
Casos concretos de inteligencia artificial QHSE
- Automatizar una auditoría : la IA genera el informe, clasifica las observaciones y asigna automáticamente las acciones a los gerentes.
- Detección de anomalías : según los historiales, la IA detecta una discrepancia no notificada y envía una alerta.
- Predecir un incidente de HSE : el algoritmo identifica las señales cruzadas débiles (retraso en la inspección, incidentes similares en otros sitios) y recomienda medidas preventivas inmediatas.
Los desafíos de la IA en los enfoques de QHSE
Como cualquier innovación, la IA plantea cuestiones técnicas, humanas y éticas:
- Calidad de los datos : sin buenos datos, no hay un buen análisis.
- La transparencia de las decisiones : La IA debe ser explicable y rastreable.
- Protección de datos : este es un tema importante en relación con el RGPD y, pronto, con la Ley Europea de Inteligencia Artificial.
Chez Simaleano, creemos en la IA soberana diseñada para cumplir con los más altos estándares de seguridad. Todos los datos (texto e imágenes) son anonimizado, no se utiliza ningún contenido con fines comerciales y el impacto medioambiental de los tratamientos se reduce gracias a las opciones técnicas de TI ecológicas. A partir de este deseo, hemos creado, de conformidad con la Ley de Inteligencia Artificial, nuestra carta ética, accesible desde nuestro sitio web.
Conclusión: hacia una QHSE mejorada e inteligente, pero aún humana
La inteligencia artificial no está ahí para reemplazar a los profesionales de QHSE. Ella está ahí para amplificar sus habilidades, ahorren tiempo, aseguren sus análisis y mejoren la calidad de sus decisiones. Nuestro artículo ¿La IA realmente está reemplazando los trabajos de QHSE? (alerta de spoiler: no) detalla aún más este tema.
Chez Simaleano, hemos integrado la IA en nuestras herramientas Dyo (QHSE) y Regencia (ESG) de forma sencilla, útil y responsable.
¿Quieres ir más allá? Descubre cómo nuestra inteligencia artificial puede ayudarte estructura tu enfoque de QHSE y ESG.
