Asistente de IA en HSE: cómo implementarlo y usarlo en la práctica

La inteligencia artificial como nueva herramienta para el especialista en HSE

La implementación de tecnologías digitales e inteligencia artificial (IA) en el ámbito de HSE se está convirtiendo no solo en una tendencia, sino en una necesidad para optimizar los procesos rutinarios. Tatiana Paklinskaya, especialista en HSE de la empresa constructora Edelweiss, comparte su experiencia práctica en la integración de redes neuronales en el trabajo diario. En su presentación, revela los entresijos de la creación de asistentes de IA que ayudan a automatizar el desarrollo de instrucciones y normativas para la entrega de equipos de protección personal (EPP).

De la analogía culinaria a la comprensión de la IA

Para utilizar las redes neuronales de manera eficaz, es importante comprender los principios básicos de su funcionamiento. La ponente propone una metáfora sencilla: la IA es la idea de cocinar sin intervención humana, el aprendizaje automático es el método de cocción (hornear, hervir), el aprendizaje profundo es una súper olla de cocción lenta (red neuronal) y el modelo de lenguaje grande (LLM) es la receta y los ingredientes. Los platos preparados son los ya conocidos ChatGPT, GigaChat y DeepSeek. Comprender estos fundamentos ayuda a formular correctamente las solicitudes (prompts) y obtener el resultado esperado.

Creación de asistentes de IA para tareas específicas

En la presentación se analiza en detalle el proceso de creación de asistentes de IA especializados. El principio fundamental que estableció Tatiana es: «diferentes tareas = diferentes asistentes». El intento de crear un ayudante universal provoca confusión y errores (alucinaciones) en la red neuronal.

• Asistente para el desarrollo de instrucciones de HSE: En la base de conocimientos se cargan versiones reducidas de documentos normativos (por ejemplo, parte de la orden del Ministerio de Trabajo n.º 772n) y normativas locales de la empresa. Esto permite que la IA se centre solo en las reglas necesarias y genere un texto estructurado por secciones, eludiendo las restricciones sobre el volumen de texto generado.
• Asistente para la selección de normas de EPP: Para el correcto funcionamiento de este ayudante, la ponente rediseñó las voluminosas tablas de la orden n.º 767n, reduciendo el número de columnas de nueve a cuatro. La carga de responsabilidades, los resultados de la evaluación especial de las condiciones de trabajo y los equipos utilizados permite al asistente seleccionar con precisión las normas, y el especialista solo tiene que verificar el resultado y realizar ajustes puntuales.

Este enfoque reduce el tiempo de preparación de un borrador de instrucción de varios días a media hora, donde la mayor parte del tiempo se dedica al formato final del documento.

Limitaciones de las redes neuronales y cómo trabajar con ellas

La ponente muestra con un ejemplo que la IA es una máquina que requiere instrucciones claras. Las principales limitaciones a las que se enfrentan los usuarios son:

• Límite en el volumen de texto generado: La red neuronal puede acortar arbitrariamente documentos largos. La solución es configurar el prompt para que entregue el texto por partes.
• Necesidad de estructurar la base de conocimientos: Cargar conjuntos de datos no estructurados provoca errores. La información debe procesarse previamente y «limpiarse» de datos innecesarios.
• Dependencia de la calidad del prompt: Cuanto más precisa y detallada sea la descripción de la tarea, mayor será la calidad del resultado. Un prompt detallado puede ocupar varias páginas, pero es lo que garantiza el correcto funcionamiento del asistente.

Potencial creativo de la IA: creación de materiales de formación

Además de las tareas rutinarias, las redes neuronales abren nuevas oportunidades para crear contenido atractivo. Tatiana mostró un video animado sobre seguridad eléctrica creado con la ayuda de la IA. ChatGPT ayudó a escribir el guion y generar imágenes con un estilo uniforme (3D Pixar), y GigaChat se utilizó para «darles vida». Esto demuestra claramente cómo está cambiando el papel del especialista: de un simple ejecutor a un arquitecto de procesos que gestiona un equipo digital.

Qué aprenderá en este seminario web:

• ¿Cómo redactar correctamente un prompt (solicitud) para la red neuronal con el fin de minimizar errores y «alucinaciones»?
• ¿Cómo preparar y estructurar documentos normativos (por ejemplo, la orden n.º 767n) para cargarlos en la base de conocimientos del asistente de IA?
• ¿Por qué es necesario crear asistentes de IA separados para diferentes tareas (instrucciones, normas de EPP)?
• ¿Cómo eludir la limitación de las redes neuronales sobre el volumen de texto generado al crear documentos extensos?
• ¿Cómo utilizar las redes neuronales para crear videos animados de formación sobre HSE?