W epoce szybkich zmian technologicznych HSE wykracza poza ramy tradycyjnych szkoleń i form nadzoru. Zastosowanie technologii cyfrowych i sztucznej inteligencji stopniowo przekształca podejście do bezpieczeństwa — od kontroli i raportowania do prognozowania, profilaktyki i zarządzania systemowego.
W tym artykule omówimy, w jaki sposób technologie, takie jak modele czatowe i platformy low-code, są wdrażane w praktyce służb HSE, jakie możliwości otwierają i dlaczego kluczem do udanego wdrożenia nie jest zastąpienie specjalisty, ale wzmocnienie jego roli.
Tradycyjnie specjaliści ds. HSE borykają się z faktem, że nawet 60% ich czasu pracy pochłania sporządzanie dokumentów, raportów i prowadzenie ewidencji. Dziś jednak sytuacja ulega zmianie. Wykorzystanie systemów zdolnych do gromadzenia i analizowania dużych zbiorów danych pozwala na odkrycie nowego paradygmatu: nie tylko rejestrowania naruszeń i incydentów, ale przewidywania ich wystąpienia i podejmowania działań z wyprzedzeniem.
Na przykład badania pokazują, że cyfryzacja i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stają się naturalnym etapem ewolucji HSE, obejmującym automatyzację procesów, przeniesienie procesów analogowych do formatu cyfrowego oraz wdrożenie systemów gromadzenia i analizy danych.
W ten sposób służba HSE zyskuje nową szansę na transformację — z działu raportującego w strategicznego partnera biznesowego, zarządzającego ryzykiem i obniżającego wskaźniki wypadkowości.
Wdrożenie modeli czatowych (takich jak na przykład ChatGPT) oraz platform do tworzenia aplikacji bez kodowania (low-code) otwiera nowe narzędzia dla specjalistów ds. HSE. Nie zastępują one eksperta, lecz rozszerzają jego możliwości:
Ekspert może formułować zadania w modelu czatowym, na przykład: „Przeanalizuj dane o wypadkowości z ostatnich pięciu lat i zaproponuj 5 kluczowych czynników ryzyka”
Model czatowy generuje warianty scenariuszy, szablonów, raportów, promptów
Na platformie low-code (na przykład z minimalną ilością kodu lub całkowicie bez programowania) powstaje prototypowy dashboard: wizualizacja wskaźników, monitorowanie, zadania prewencyjne
Otrzymane rozwiązanie jest testowane, udoskonalane i wdrażane — specjalista pozostaje coachem i koordynatorem, a nie tylko administratorem dokumentów.
Takie podejście pozwala zwiększyć szybkość tworzenia rozwiązań i zmniejszyć obciążenie rutynowymi operacjami. Rozwiązania AI w HSE pozwalają wychwycić potencjalne zagrożenia, zredukować liczbę błędów ludzkich i poprawić efektywność służby.
Przejście na rozwiązania cyfrowe jest często utrudnione przez fakt, że służby HSE nie zatrudniają własnych programistów i nie chcą inwestować w duże projekty IT. Z pomocą przychodzą tu platformy low-code/no-code:
Specjalista ds. HSE pracuje z modelem czatowym, formułuje zadania i otrzymuje wariant struktury aplikacji lub dashboardu.
Na platformie (np. Replit, Bolt, Glide, Bubble) tworzony jest prototyp — ładowanie danych, filtry, wizualizacja
Testowanie na rzeczywistych przypadkach i danych oraz wprowadzanie dalszych korekt
Wdrożenie — jako samodzielna aplikacja lub przeniesienie na wewnętrzne serwery firmy
Zalety: szybkie uruchomienie, niższe koszty, możliwość udziału służby HSE w tworzeniu rozwiązania bez całkowitej zależności od działu IT, możliwość przygotowania jasnych i przejrzystych specyfikacji technicznych z wizualizacją interfejsu.
W wyniku wdrażania projektów AI odnotowuje się już następujące pozytywne efekty:
Redukcja operacji ręcznych: mniej czasu na wprowadzanie danych, raporty, tabele
Większa szybkość reakcji na nowe ryzyka
Wzrost zaangażowania pracowników — gdy widzą interaktywny dashboard i otrzymują rekomendacje, czują się uczestnikami procesu
Skrócenie czasu tworzenia nowych narzędzi: od pomysłu do MVP mija mniej czasu
Oszczędność zasobów: mniejsza zależność od zewnętrznych wykonawców, większa samodzielność służby
Jednak realia wdrażania technologii nie zawsze są usłane różami. Oto kilka kluczowych wyzwań:
Regulacje normatywne i ramy prawne — na przykład zastosowanie AI i robotyki w HSE wymaga odpowiedniego wsparcia prawnego
Ryzyko przepracowania — badania pokazują, że wraz z wdrożeniem AI tydzień pracy czasami się wydłuża, ponieważ technologie zwiększają produktywność, ale pracodawcy mogą zwiększać obciążenie pracą
Przygotowanie specjalistów — potrzebne są umiejętności pracy z danymi, inżynieria promptów, zrozumienie algorytmów; specjaliści służby HSE muszą ewoluować
Jakość danych i infrastruktura — systemy wymagają wiarygodnych danych wejściowych i odpowiedniej architektury. Bez tego efekt może być minimalny
Kultura bezpieczeństwa — technologie nie zastąpią kultury: jeśli pracownicy nie są zaangażowani i nie rozumieją celów, rezultat będzie słaby
Przed nami nie tylko pojedyncze aplikacje, ale cały ekosystem bezpieczeństwa pracy, zbudowany na AI i usługach cyfrowych. Może on obejmować:
Chatboty-asystentów dla specjalistów ds. HSE, gotowe odpowiedzieć na pytania, wygenerować szablon lub scenariusz
Moduły automatycznego pobierania dokumentów normatywnych i wymagań korporacyjnych, z możliwością generowania „przewodników” dla różnych działów
Interaktywne dashboardy, które gromadzą dane z różnych źródeł (incydenty, dane medyczne, szkolenia, delegacje) i prognozują strefy ryzyka
Archiwum-analityka: nie tylko przechowywanie danych, ale identyfikacja trendów, prognozowanie incydentów, wczesne ostrzeganie
Aplikacje mobilne dla pracowników: powiadomienia o ryzykach, instrukcje, przesyłanie danych, udział w szkoleniach
Dziś służby HSE stoją u progu nowej ery. Jeśli wdrażaniu technologii będzie towarzyszyć zmiana ról, podejść i kultury bezpieczeństwa, zauważymy wyraźną zmianę: spadek wypadkowości, zmniejszenie liczby incydentów, poprawę warunków pracy. Należy jednak pamiętać — technologie nie zastąpią człowieka, one go wzmocnią. A sukces zależy od tego, na ile służba jest gotowa stać się cyfrowym partnerem, a nie tylko działem usługowym.
📌 Rekomendacje do działania:
Zacznij od małego pilotażu — model czatowy + aplikacja low-code w jednym obszarze (np. rodzaje prac o wysokim ryzyku)
Przeszkol specjalistów ds. HSE w zakresie podstawowych umiejętności: formułowania zadań w modelach czatowych, pracy z danymi, zarządzania prototypami
Zintegruj nowe rozwiązanie z istniejącymi procesami, aby nie było tylko osobną zabawką
Monitoruj wyniki: czas poświęcany na raporty, liczbę incydentów, zaangażowanie pracowników
Wspieraj kulturę bezpieczeństwa: bez niej technologie pozostaną jedynie ładnym interfejsem
Timofiejewa S. S. „Cyfryzacja i sztuczna inteligencja w HSE”. Czasopismo „XXI wiek. Bezpieczeństwo technosfery”, 2024 tom 9 nr 3. S. 280-295. journals.istu.edu+1
Kiriłł Leonidowicz Tomaszewski, Dinara Iljasowna Kijamowa. „Zastosowanie sztucznej inteligencji i powiązanej z nią robotyki w dziedzinie HSE”. Czasopismo „Prawo pracy w Rosji i za granicą”, nr 01/2025. Grupa Wydawnicza JURIST
Blog MNTC „SNG”: Sieci neuronowe i optymalizacja pracy w obszarze HSE w Rosji. 6 sierpnia 2025. sngrf.ru
Artykuł „Jak sztuczna inteligencja pomaga w HSE”. „Komsomolska Prawda”, 29 kwietnia 2025. samara.kp.ru