La inteligencia artificial como futuro asistente del especialista

Hoy en día, la inteligencia artificial es una de las áreas de investigación científica más populares. En los últimos 10 años, las inversiones en este campo han crecido de forma constante, y en 2021 se realizaron inversiones récord por parte de inversores privados: unos 125.400 millones de dólares. En 2022-2023, el volumen de inversión privada en IA creció 18 veces en comparación con 2013. Este tipo de tecnología se utiliza activamente en muchos ámbitos: desde el sector militar hasta el negocio de la restauración.

Según los resultados de la investigación, en 2022 la proporción de empresas que utilizan tecnologías de inteligencia artificial aumentó a más del doble en comparación con 2017. Las empresas rusas siguen de cerca las tendencias mundiales en este campo y no se quedan atrás. El volumen del mercado ruso de inteligencia artificial en 2022 ascendió a 647.000 millones de rublos, un 17,3% más que el año anterior. Muchos desarrollos de empresas de TI rusas se utilizan en el trabajo de las empresas industriales nacionales. En 2022, alrededor del 17% de las empresas rusas ya utilizaban la inteligencia artificial o la estaban implementando, y la mayoría de ellas son grandes empresas.

Se prevé que el mercado mundial de medios de seguridad en el lugar de trabajo crezca en los próximos años. En 2022, ascendía a unos 14.200 millones de dólares estadounidenses, y para 2027 se espera un crecimiento hasta los 26.700 millones de dólares estadounidenses. El crecimiento del mercado se producirá a una media del 13,5% anual en el periodo comprendido entre 2022 y 2027.

Debido a la demanda de la sociedad por un trabajo seguro, así como a la constante optimización de los gastos internos de la mayoría de las empresas, las soluciones de TI para el control automatizado del cumplimiento de los requisitos de seguridad industrial y HSE están ganando cada vez más popularidad en el mundo. También son relevantes los sistemas de control de calidad de la preparación de productos y servicios basados en analítica de vídeo. Actualmente, en la industria y la producción, las principales direcciones del desarrollo digital son la implementación de soluciones integrales para la detección de infracciones de los requisitos de HSE, basadas en el uso de visión artificial y aprendizaje automático, así como el desarrollo de métodos para prevenir posibles problemas.

Al explicar los principios de funcionamiento de las tecnologías de inteligencia artificial actuales y disponibles hoy en día en el ámbito de HSE, que incluyen la visión artificial y el aprendizaje automático, resulta conveniente dividirlas por tiempo de aplicación. Respecto al incidente y/o suceso, existen tres zonas temporales de este tipo:

• Predicción – uso de modelos de analítica predictiva para pronosticar la probabilidad de que ocurra un accidente basándose en el análisis de grandes volúmenes de datos de experiencias pasadas en casos similares.

Para el funcionamiento exitoso de tal modelo, es necesario recopilar datos sobre incidentes pasados, incluida información sobre el lugar de trabajo (tipo de trabajo, equipo, condiciones laborales, etc.), información sobre los trabajadores (edad, experiencia laboral, presencia de problemas de salud, etc.) y directamente sobre los propios accidentes (tipo, gravedad, causas, etc.). Tras recopilar estos datos durante un largo periodo de tiempo, se crea un modelo que analiza los datos recopilados e identifica patrones y relaciones entre diversos factores. Por ejemplo, el modelo puede mostrar que un determinado tipo de trabajo es el más peligroso, o que los trabajadores de cierta edad y con ciertos problemas de salud son más propensos a sufrir accidentes.

• Analítica en tiempo real – toma de decisiones operativa mediante la obtención de datos actualizados.

Para describir esta tecnología, se puede citar el ejemplo de una inteligencia artificial que reconoce la falta de los equipos de protección necesarios en los trabajadores y lo señaliza a través de canales de comunicación y alerta preparados de antemano. Actualmente, estos sistemas son capaces de detectar y registrar el 95-98% de las infracciones establecidas en el algoritmo de funcionamiento de la inteligencia artificial. Además, para comprender mejor el funcionamiento de la tecnología, se puede considerar el ejemplo de un proyecto de implementación de un sistema de información sobre la presencia de personal en zonas peligrosas.

• Post-analítica y búsqueda de causas – al evaluar la experiencia pasada, se pueden y deben buscar patrones de causas recurrentes y regularidades implícitas.

Por ejemplo, en una empresa pueden ocurrir accidentes frecuentes, por ejemplo, relacionados con la caída de objetos desde altura. Tras recopilar y analizar los datos sobre los sucesos y entrenar el modelo, se puede identificar que todos ellos ocurren a la misma hora del día: durante la pausa del almuerzo, cuando los trabajadores se van a descansar y no controlan la situación en el lugar de trabajo. Las situaciones propuestas por el modelo pueden ser tanto explícitas como implícitas, lo que permitirá dar una nueva mirada a viejos problemas.

La inteligencia artificial tiene un enorme potencial para su aplicación en la industria y la producción. Ya estamos viendo los resultados del uso de estas tecnologías en grandes empresas. La industria y la producción apenas están comenzando su camino en la gran digitalización, y en la lucha competitiva ganarán aquellos que sean los primeros en implementar nuevas tecnologías. A pesar del aparente alto coste de implementar soluciones basadas en visión artificial y aprendizaje automático, se trata de una inversión a largo plazo en el desarrollo del negocio. Al fin y al cabo, los sistemas permiten no solo ahorrar dinero en la reparación de equipos costosos y minimizar sus tiempos de inactividad, sino que también permiten pasar a nuevas metodologías para reducir la siniestralidad entre los trabajadores.

Por un lado, puede parecer que esta dirección es demasiado compleja para ser comprendida por los especialistas en HSE, e incluso quizás redundante. Pero gradualmente, la implementación generalizada de estos medios y métodos progresivos, así como la simplificación de la redacción y preparación de tales modelos, conducirá inevitablemente a una demanda interna de cambios por parte de las empresas. Por lo tanto, en mi opinión, el especialista moderno en HSE debería mejorar ya sus cualificaciones en estas áreas para hablar el mismo idioma que los especialistas de las empresas de TI y sus propios servicios de TI al resolver problemas complejos.