KI-Transformation im HSE: Reale Cases, Mythen und die neue Rolle der Spezialisten

Von der Routine zur Sicherheitsarchitektur: Warum der HSE-Spezialist Künstliche Intelligenz braucht

Das letzte Jahrzehnt im Bereich Arbeitsschutz stand im Zeichen der Digitalisierung, doch viele Spezialisten verbringen immer noch bis zu 70 % ihrer Arbeitszeit mit routinemäßigen Risikobewertungen, der Bearbeitung von Vorschriften und der Analyse von Normen. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) wird zu einem natürlichen Entwicklungsschritt der Branche und ermöglicht es, algorithmisierbare Aufgaben an Technologien zu delegieren. In seinem Vortrag analysiert Rinat Fatchutdinow einen systematischen Ansatz zur KI-Transformation, bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht und neuronale Netze als Werkzeug für qualitative Veränderungen von Geschäftsprozessen dienen.

Vier Ebenen der KI-Transformation im HSE

Der Referent schlägt vor, die Einführung von KI durch eine Matrix aus Effizienz (Geschwindigkeit und Kosten) und Effektivität (Qualität und neue Werte) zu betrachten. Dieser Ansatz ermöglicht den Übergang von einfachen Werkzeugen zu komplexen Architekturlösungen.

Ebene 1: Punktuelle Werkzeuge

In der Anfangsphase wird KI zur Lösung lokaler Benutzeraufgaben eingesetzt. Beispielsweise werden generative Netzwerke verwendet, um Antworten auf Anordnungen von Aufsichtsbehörden vorzubereiten. Das Hochladen einer Akte und einer Antwortvorlage ermöglicht es, in Sekundenschnelle einen fertigen Entwurf zu erhalten. Dies reduziert den Zeitaufwand für Bürokratie und hilft dem Spezialisten, die Grundprinzipien der Arbeit mit Prompts (Anfragen) zu erlernen.

Ebene 2: Prozessoptimierung

Der zweite Schritt ist die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse, um diese zu beschleunigen. Der Referent zeigt am Beispiel von Telegram-Bots für die dynamische Risikobewertung: Ein Mitarbeiter sendet ein Foto des Arbeitsplatzes, und der Bot, der auf Basis der Verordnung Nr. 776n trainiert wurde, erkennt automatisch Gefahren und schlägt Kontrollmaßnahmen vor. Dies verwandelt die Risikobewertung von einem formalen Dokument „im Regal“ in einen kontinuierlichen Prozess der Erfassung von Big Data direkt von den Produktionsstätten.

Ebene 3: Qualitative Überarbeitung von Ansätzen

Auf dieser Ebene fungiert die KI als Analyst und hilft, gewohnte Arbeitsmethoden zu überdenken. Der Vortrag untersucht detailliert den Fall der Analyse von Unfallursachen. Die Erstellung eines Fehlerbaums, die manuell Monate dauert, wird mit Hilfe von KI in wenigen Stunden durchgeführt. Dabei kann das neuronale Netz alternative Ursachenklassifizierungen vorschlagen und nicht offensichtliche präventive Faktoren aufdecken, die ein Experte aufgrund von Betriebsblindheit übersehen haben könnte.

Ebene 4: KI als Kern des Managementsystems

Die höchste Stufe der Transformation ist die Schaffung einer einheitlichen Architektur, in der KI in unternehmensinterne ERP- und CRM-Systeme, Wissensdatenbanken und das Internet der Dinge integriert ist. In einem solchen Modell wird der HSE-Spezialist zum Systemarchitekten: Er kontrolliert nicht nur Prozesse, sondern steuert digitale Agenten, die im Hintergrund Daten analysieren, Verstöße aufdecken und prädiktive Analysen erstellen.

Umgang mit Risiken: Informationssicherheit und Mythen

Die Integration neuronaler Netze stößt unweigerlich auf unternehmensinterne Einschränkungen. Die größte Hürde ist das Risiko des Verlusts vertraulicher Daten. Die Lösung ist die Verwendung lokaler KI-Modelle, die auf den internen Servern des Unternehmens bereitgestellt werden. Darüber hinaus wird das Problem der „Halluzinationen“ von KI (Ausgabe unzuverlässiger Informationen) erörtert, wobei die Notwendigkeit einer kritischen Überprüfung von Antworten und der Verwendung von Cross-Query-Methoden hervorgehoben wird.

Was Sie in diesem Webinar lernen werden:

• Wie automatisiert man die Vorbereitung von Antworten auf Anordnungen von Aufsichtsbehörden mithilfe grundlegender neuronaler Netze?
• Wie können Telegram-Bots mit KI das Linienpersonal in die tägliche dynamische Risikobewertung einbeziehen?
• Wie nutzt man Künstliche Intelligenz für eine tiefgehende Analyse der Grundursachen von Unfällen und Störfällen?
• Welche Schritte sind erforderlich, um die Anforderungen der Informationssicherheit bei der Arbeit mit KI einzuhalten?
• Wie verändert sich die Rolle des HSE-Spezialisten bei der massenhaften Einführung von KI-Agenten?