Sicherheitskompass: Wie KI die HSE-DNA verändert

Künstliche Intelligenz als neues Werkzeug für HSE-Spezialisten

Die Digitalisierung von HSE-Prozessen erreicht ein neues Niveau. Beschränkte sich die Automatisierung früher auf die Übertragung von Papierkram in Excel und spezialisierte Programme, rücken heute generative neuronale Netze und Systeme auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) in den Vordergrund. Der Vortrag beleuchtet detailliert praktische Erfahrungen mit dem Einsatz von KI-Tools, die Spezialisten helfen, Routineaufgaben loszuwerden und Zeit für analytische Arbeit sowie den direkten Austausch mit Mitarbeitern zu gewinnen.

Der Referent erläutert, wie generative Modelle (z. B. Chatbots) Inhalte erstellen, Daten analysieren und sogar Code auf Basis von Textanfragen schreiben können. Es ist wichtig zu verstehen, dass KI keinen Spezialisten ersetzt, sondern eher ein „digitaler Praktikant“ ist, der an konkreten Beispielen geschult und bei Fehlern korrigiert werden muss.

Fallstudie „Gesundheitskompass“: Automatisierung der Kontrolle epidemiologischer Risiken

Eines der im Webinar vorgestellten Schlüsselprojekte ist das System „Gesundheitskompass“, das für das Risikomanagement bei Geschäftsreisen von Mitarbeitern in verschiedene Länder entwickelt wurde. Zuvor erfolgten die Impfkontrolle und die Information über die epidemiologische Lage manuell, was bei steigender Reiseanzahl enorme Ressourcen erforderte.

Was das System leistet:

• Analysiert Daten in Echtzeit: Sammelt Informationen von den Websites der WHO und CDC Travel Health über Krankheitsausbrüche und Empfehlungen.
• Kategorisiert Länder nach Risikoniveau: Von niedrig (grundlegende Hygienehinweise) bis hoch (obligatorische Impfung und Symptomüberwachung nach der Reise).
• Personalisiert Empfehlungen: Berücksichtigt die Reiseroute des Mitarbeiters sowie seine Impfhistorie und gibt vor dem Abflug konkrete Anweisungen.

Der Referent zeigt an einem Beispiel, wie ein Prototyp dieses Systems in nur wenigen Stunden mithilfe der Low-Code-Plattform Replit erstellt wurde. Dies ermöglichte es, die Idee schnell zu testen, ein anschauliches technisches Anforderungsprofil zu erstellen und das Projekt erfolgreich vor der internen Informationssicherheitsabteilung für die anschließende Übertragung auf geschützte Unternehmensserver zu verteidigen.

Low-Code-Plattformen und Vorhersage von Vorfällen

Der Vortrag behandelt auch die Nutzung der Plattformen Replit und Bolt zur Erstellung interaktiver Dashboards und Vorfallmeldesysteme ohne tiefgehende Programmierkenntnisse. Der Referent demonstriert, wie man mit einem richtig formulierten Prompt (Anfrage) in wenigen Minuten einen funktionierenden App-Prototyp erhält.

Dieser Ansatz ermöglicht Folgendes:

• Daten visualisieren: Erstellung von Heatmaps für Vorfälle, Zählern für unfallfreie Tage und Sicherheitsrankings.
• Kategorisierung automatisieren: Ein Bot kann die Textbeschreibung eines Vorfalls analysieren (z. B. „Fahrer ist am Steuer eingeschlafen“) und automatisch die Art des Vorfalls, die Schwere und die Ursache (menschlicher Faktor) bestimmen.
• Zusammenarbeit mit der IT verbessern: Ein funktionierender Prototyp beschleunigt den Entwicklungsprozess eines vollwertigen Produkts durch Fachspezialisten um ein Vielfaches.

Weitere Anwendungsszenarien für KI im HSE-Bereich

Neben Großprojekten teilt der Referent Beispiele für den alltäglichen Einsatz von KI zur Optimierung von Routineaufgaben:

• Risikobewertung: Generierung von Risikobewertungskarten anhand von Fotos von Arbeitsplätzen mit anschließender Überarbeitung durch einen Spezialisten.
• Untersuchung von Vorfällen: Analyse von Protokollen durch ein KI-Modell, um eine „dritte Meinung“ einzuholen und nicht offensichtliche Faktoren zu identifizieren.
• Schulungen und Unterweisungen: Erstellung von Szenarien, Anweisungen und visuellem Material, was das Engagement der Mitarbeiter deutlich erhöht.
• Feedback-Analyse: Zusammenfassung von Mitarbeitermeinungen zur Entwicklung von Plänen zur Verbesserung der Sicherheitskultur.

Was Sie in diesem Webinar lernen:

• Wie Sie generative neuronale Netze in der täglichen Arbeit eines HSE-Spezialisten einsetzen können.
• Wie Sie mithilfe von Low-Code-Plattformen in wenigen Stunden einen Prototyp für ein Risikomanagementsystem erstellen.
• Wie Sie die Erfassung und Analyse von Daten zur epidemiologischen Lage für entsandte Mitarbeiter automatisieren.
• Wie KI bei der Kategorisierung von Vorfällen und der Erstellung von Risikobewertungskarten helfen kann.
• Wie Sie Anfragen (Prompts) richtig formulieren, um hochwertige Ergebnisse von neuronalen Netzen zu erhalten.