El futuro de HSE a través de la lente de las tendencias de desarrollo de IA

La inteligencia artificial está pasando rápidamente de ser una moda tecnológica a convertirse en una herramienta de trabajo real. Ante la creciente carga de información, la escasez de personal y el aumento de la velocidad de los procesos empresariales, la digitalización se está convirtiendo en una etapa natural e inevitable del desarrollo del sector. La atención a estas tecnologías se confirma a nivel global: la Organización Internacional del Trabajo (OIT) dedica días temáticos a la digitalización, y a nivel estatal se están formando estrategias de aprendizaje continuo. Las grandes empresas ya están introduciendo KPI sobre la implementación de IA para la alta dirección. En su presentación, Rinat Fatkhutdinov analiza en detalle cómo adaptar los procesos de seguridad y salud ocupacional a las nuevas realidades, evitando las trampas típicas de la automatización.

La ilusión del botón mágico: por qué el 95% de los proyectos de IA no dan resultados

A pesar de que el 97% de las grandes empresas declaran estar implementando o planeando iniciativas de IA, solo la mitad ve un valor real en ellas. Basándose en estudios de la escuela de negocios Skolkovo, el ponente señala que la gran mayoría de los proyectos corporativos en el ámbito de la inteligencia artificial terminan en la etapa piloto o no generan resultados de negocio.

El problema no reside en las tecnologías en sí, sino en errores fundamentales de proceso:

• Falta de cultura de trabajo con datos. A diferencia del sector fintech, donde la información es el producto principal, las empresas industriales a menudo no tienen un sistema estructurado de recopilación y almacenamiento de datos de calidad. Sin una base estandarizada, los algoritmos no tienen de dónde aprender.
• Automatización por el simple hecho de automatizar. Los intentos de implementar algoritmos en todos los procesos sin una auditoría y priorización previas conducen a la digitalización del caos.
• Brecha entre TI y producción. La falta de responsables de procesos y métricas claras por parte de las unidades especializadas conduce a la creación de productos inviables, desconectados de la realidad.

El papel de los «corredores de conocimiento» en la digitalización de HSE

Los especialistas de los departamentos de TI no conocen los «puntos de dolor» diarios de los ingenieros de seguridad. Para una implementación tecnológica exitosa, las empresas necesitan urgentemente «corredores de conocimiento»: embajadores proactivos dentro de las propias unidades de HSE. Son especialistas que comprenden profundamente la especificidad de los procesos productivos, están dispuestos a aprender nuevas herramientas y pueden traducir los requisitos del negocio a un lenguaje comprensible para los desarrolladores. Son ellos quienes ayudan a superar la barrera de rechazo a la innovación en el terreno y a vincular la tecnología con una tarea real.

Casos prácticos: de los fracasos a la reducción de la carga de trabajo

En la presentación se analizan varios ejemplos contrastantes de la práctica corporativa. Los escenarios fallidos siempre están relacionados con ignorar las necesidades reales de los usuarios. Por ejemplo, cuando una compañía petrolera implementa un modelo corporativo que maneja las tareas peor que las redes neuronales disponibles (como DeepSeek), los empleados simplemente se niegan a usarlo. El otro extremo es el desarrollo de soluciones de TI en el vacío, donde los trabajadores de producción ni siquiera sospechan de la existencia del producto creado para ellos.

Los casos exitosos se basan en la participación y el escalado gradual. En una de las empresas extractivas se creó un análogo interno seguro de ChatGPT. La herramienta se integró con sistemas contables corporativos y tecnologías de automatización de procesos robóticos (RPA). El resultado fue una reducción del 20% en la carga de trabajo en tareas intelectuales rutinarias.

La principal conclusión de gestión radica en seguir un modelo de tres etapas: primero, la capacitación masiva del personal y la eliminación de miedos ante la tecnología; luego, la implementación y el cálculo preciso de un proyecto piloto exitoso; y solo después de esto, el escalado de la experiencia exitosa a toda la empresa.

Qué aprenderá de esta presentación

• ¿Por qué la mayoría de los proyectos corporativos de implementación de IA fracasan y cómo no caer en esa estadística?
• ¿A quiénes se llama «corredores de conocimiento» y por qué sin ellos es imposible una digitalización efectiva de la seguridad laboral?
• ¿Cómo utilizar de forma segura las redes neuronales generativas en el entorno corporativo de empresas extractivas e industriales?
• ¿Con qué tres pasos es necesario comenzar la integración de la inteligencia artificial en el trabajo de la unidad de HSE para obtener un resultado medible?