Estructuración de sus datos de QHSE: la inteligencia artificial no es nada y no inventa nada sin datos
Lo vimos en uno de nuestros artículos anteriores Inteligencia artificial QHSE: ¿mito o revolución en curso?, la inteligencia artificial se basa en un combustible único: Los datos. Sin embargo, una IA no puede hacer nada procesable sin un mínimo de contexto, claridad y coherencia.
Por eso, estructurar sus datos de QHSE es un requisito previo estratégico antes de cualquier invitación de inteligencia artificial.
¿Qué queremos decir con estructurar sus datos de QHSE?
De los datos... al conocimiento empresarial
Estructurar los datos no consiste solo en organizarlos en una tabla. Es decir, al mismo tiempo, darle un formato legible y coherente, pero sobre todo un contexto empresarial comprensible.
Por ejemplo, un evento de HSE (accidente, incumplimiento, cuasiaccidente, etc.) que esté bien declarado, bien categorizado y enriquecido con comentarios o fotos de campo será 100 veces más útil para un algoritmo que los campos libres mal rellenados.
Estructurar = activar
Un dato bien estructurado se convierte entonces en ¿sabe cómo ser reutilizable/explotable?
Luego, una IA puede analizarlo, compararlo, hacer referencias cruzadas con otros datos o interpretarlo. Es esta capacidad de extraer valor operativo o estratégico eso marca la diferencia.
Los riesgos de la IA de QHSE sin datos confiables
No tan bueno como el de la abuela: el GIGO
Los científicos de datos utilizan una regla que formalizan de la siguiente manera: GIGO, para Garbage In, Garbage Out. Esta regla es sencilla. De hecho, considera que la calidad de los resultados viene determinada por la calidad de los datos de entrada.
Si proporciona datos inconsistentes o incompletos, la IA le ofrecerá resultados erróneos o incluso peligrosos.
Sin estructuración, la inteligencia artificial no puede distinguir un evento crítico de una simple discrepancia. No incluye duplicados, inconsistencias ni áreas grises en el análisis.
Pérdida de confianza, pérdida de impacto
Los datos mal estructurados conducen a interpretaciones erróneas, a decisiones infundadas... y, como resultado, a una pérdida de confianza.
Sin embargo, La IA de QHSE solo puede producir valor si es creíble, confiable e interpretable.
Estructuración de los datos: ¿qué beneficios empresariales concretos?
Tome mejores decisiones, más rápido
Una base de datos QHSE bien estructurada permite:
- Detecta señales débiles con mayor rapidez,
- Priorizar las acciones preventivas,
- Sea imparcial y objetivo en los arbitrajes.
De hecho: aumento de reactividad y agilidad, en un contexto en el que los problemas y las normas de seguridad se están acelerando.
Consolidar un conjunto de conocimientos empresariales
Al acumular datos cualitativos, se crea una empresa una valiosa biblioteca QHSE. Esta biblioteca de datos permite alimentar a la IA para generar:
- Análisis predictivo,
- Recomendaciones específicas,
- Modelos de optimización continua.
Un enfoque gradual y continuo
La estructuración de los datos se realiza a lo largo del tiempo, de forma gradual y por etapas. Todo lo que se implemente en esta dirección sienta las bases para una IA verdaderamente útil y aplicada al contexto empresarial.
Inteligencia artificial, pero no sin ética: un recordatorio útil
Chez Simaleano, hemos optado por desarrollar una IA ética, sencilla y transparente. Y, sobre todo: Una IA al servicio de los humanos.
La estructuración de los datos también garantiza que el algoritmo funcione a partir deinformación anónima de alta calidad, respetando el contexto de la empresa y los derechos de los usuarios.
Es este rigor el que guía nuestra carta ética y nuestro motor de inteligencia artificial Sym Ai. Puedes vaya más allá descubriendo los pilares de nuestro Sym Ai, accesibles aquí, desde nuestro sitio web.
De los datos... al valor empresarial
La promesa de la inteligencia artificial en QHSE es real.
Pero esto solo puede suceder si la empresa Prepara el terreno hoy mismo : estructurando sus datos, equipando sus procesos e integrando la IA en un enfoque continuo, progresivo y ético.
Lo hemos visto a lo largo de este artículo, sin datos confiables, no hay IA útil. Sin embargo, con datos estructurados, toda la función QHSE puede aumentar en potencia.
