Che cos'è l'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di una macchina di riprodurre determinate funzioni cognitive umane: apprendere, ragionare, analizzare, anticipare.
È basato su tre pilastri fondamentali :
Infrastruttura
È il mattone invisibile ma essenziale. Che sia sul cloud o su server dedicati, l'infrastruttura fornisce la potenza di calcolo e lo spazio di archiviazione necessari per elaborare milioni di dati in tempo reale. Senza questa base solida e sicura, non esiste un'IA potente.
I dati — i DATI
Senza dati, non c'è intelligenza artificiale. La I dati sono il carburante per l'IA : più è ricco e ben strutturato, più velocemente e meglio l'algoritmo apprende.
Per le aziende, questo significa raccogliere dati di qualità, per strutturarli, ma soprattutto per trasformarli in un base di conoscenza vivente e fruibile. È questo capitale di conoscenza che darà il suo contributo all'IA business intelligence.
Abbiamo scritto un articolo sull'argomento, scoprilo per andare oltre Perché strutturare i dati è un prerequisito per qualsiasi intelligenza artificiale QHSE?
Apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è il cuore dell'IA. Consente a un algoritmo di migliorare in base ai dati, senza essere programmato esplicitamente per ogni attività.
Esistono principalmente due approcci principali:
IA «predittiva»
È l'approccio più conosciuto. Analizzando un grande volume di dati storici, l'IA impara a identificare modelli ricorrenti per fare previsioni. È questa tecnologia che consente di rilevare una transazione fraudolenta su una carta di credito o di prevedere la domanda di un prodotto in un negozio.
IA «generativa»
È la rivoluzione più recente. Questa nuova generazione di intelligenza artificiale non riguarda solo la previsione. È in grado di comprendere, sintetizzare e creare contenuti completamente nuovi (testi, immagini, ecc.).
IA predittiva e IA generativa: qual è la differenza?
Immaginiamo che l'intelligenza artificiale abbia accesso a un'enorme libreria.
L'intelligenza artificiale predittiva potrebbe dirti: «Sulla base dei 10.000 libri che ho analizzato, questa nuova copia ha una probabilità del 95% di essere un romanzo poliziesco».
In effetti, l'intelligenza artificiale generativa potrebbe rispondere alla seguente richiesta: «Scrivimi un riassunto del capitolo 5 di questo libro» o anche «Scrivi un nuovo paragrafo nello stile di questo autore».
È questa capacità di comprendere il contesto e generare risposte pertinenti che sta trasformando tutti i settori, e in particolare il QHSE.
Intelligenza artificiale in QHSE: quale valore aggiunto?
Applicata al campo del QHSE, l'intelligenza artificiale sta diventando un vero driver prestazionale. Permette infatti di:
- Automatizza le attività ripetitive : generazione di report, assegnazione di piani d'azione, elaborazione di moduli...
- Rileva le anomalie più rapidamente : non conformità, eccessi, incidenti latenti.
- Previsione di situazioni rischiose prima che accadano.
ILSupporto QHSE diventa quindi più fluido, più affidabile e meglio documentato.
I pilastri dell'IA applicati alla gestione del QHSE
Il cloud QHSE
Centralizza i dati dal campo, gli audit o i report. Grazie ad esso, tutte le informazioni sono sincronizzate, analizzabili e utilizzabili in qualsiasi momento, anche da remoto.
Dati aziendali QHSE
Audit, piano d'azione, evento SSE, feedback sul campo, KPI,... Ogni informazione diventa un punto di apprendimento per l'IA. Più i tuoi dati sono affidabili, più È IL CUI è pertinente.
Apprendimento automatico applicato
L'intelligenza artificiale può apprendere che questo tipo di discrepanza si verifica spesso dopo un evento del genere, o che alcuni siti incontrano regolarmente le stesse non conformità o che determinati segnali precedono sempre un incidente. Questo è l'essenza dell'apprendimento automatico applicato.
Casi concreti di intelligenza artificiale QHSE
- Automatizzare un audit : l'IA genera il report, classifica le osservazioni e assegna automaticamente le azioni ai manager.
- Rilevamento delle anomalie : in base alle cronologie, l'IA rileva una discrepanza non segnalata e invia un avviso.
- Previsione di un incidente HSE : l'algoritmo identifica i segnali incrociati deboli (ritardo nell'ispezione, incidenti simili in altri siti) e raccomanda un'azione preventiva immediata.
Le sfide dell'IA negli approcci QHSE
Come ogni innovazione, l'IA pone domande tecniche, umane ed etiche:
- Qualità dei dati : senza dati validi, nessuna buona analisi.
- La trasparenza delle decisioni : L'IA deve essere spiegabile, tracciabile.
- Protezione dei dati : si tratta di una questione importante in relazione al RGPD e, presto, all'European AI Act.
Chez Symalean, crediamo nell'IA sovrana progettata per soddisfare i più elevati standard di sicurezza. Tutti i dati (testo e immagini) sono anonimizzato, nessun contenuto viene utilizzato per scopi commerciali e l'impatto ambientale dei trattamenti è ridotto grazie alle scelte tecniche di Green IT. È da questo desiderio che abbiamo creato, in conformità con l'AI Act, la nostra carta etica accessibile dal nostro sito web.
Conclusione: verso un QHSE avanzato e intelligente, ma pur sempre umano
L'intelligenza artificiale non è lì per sostituire i professionisti del QHSE. Lei è lì per amplificare le loro capacità, fanno risparmiare tempo, proteggono le loro analisi e rafforzano la qualità delle loro decisioni. Il nostro articolo L'IA sta davvero sostituendo i lavori QHSE? (avviso spoiler: no) approfondisci ulteriormente questo argomento.
Chez Symalean, abbiamo integrato l'intelligenza artificiale nei nostri strumenti Dyo (QHSE) e Regensy (ESG) in modo semplice, utile e responsabile.
Vuoi andare oltre? Scopri come la nostra intelligenza artificiale può aiutarti struttura il tuo approccio QHSE ed ESG.
