Przyszłość BHP przez pryzmat trendów rozwoju AI

Sztuczna inteligencja gwałtownie przechodzi z kategorii technologicznego szumu w realne narzędzie pracy. Na tle rosnącego obciążenia informacyjnego, niedoboru kadr i zwiększającego się tempa procesów biznesowych, cyfryzacja staje się naturalnym i nieuniknionym etapem rozwoju branży. Uwaga poświęcana technologiom potwierdzana jest na poziomie globalnym: Międzynarodowa Organizacja Pracy (MOP) poświęca dni tematyczne cyfryzacji, a na szczeblu państwowym tworzone są strategie ustawicznego kształcenia. Duży biznes wprowadza już KPI dotyczące wdrażania AI dla kadry zarządzającej. W swoim wystąpieniu Rinat Fatkhutdinov szczegółowo omawia, jak dostosować procesy bezpieczeństwa i higieny pracy oraz bezpieczeństwa przemysłowego do nowych realiów, unikając typowych pułapek automatyzacji.

Iluzja magicznego przycisku: dlaczego 95% projektów AI nie przynosi efektów

Mimo że 97% dużych firm deklaruje wdrażanie lub planowanie inicjatyw związanych z AI, tylko połowa dostrzega w nich realną wartość. Opierając się na badaniach szkoły biznesu Skolkovo, prelegent zauważa, że zdecydowana większość projektów korporacyjnych w obszarze sztucznej inteligencji kończy się na etapie pilotażu lub nie przynosi rezultatów biznesowych.

Problem nie tkwi w samych technologiach, lecz w fundamentalnych błędach procesowych:

• Brak kultury pracy z danymi. W przeciwieństwie do fintechu, gdzie informacja jest głównym produktem, firmy produkcyjne często nie posiadają zbudowanego systemu zbierania i przechowywania wysokiej jakości danych. Bez ustandaryzowanej bazy algorytmy nie mają się na czym uczyć.
• Automatyzacja dla samej automatyzacji. Próby wdrażania algorytmów we wszystkich procesach bez wcześniejszego audytu i priorytetyzacji prowadzą do cyfryzacji chaosu.
• Rozdźwięk między IT a produkcją. Brak właścicieli procesów i jasnych wskaźników ze strony jednostek merytorycznych prowadzi do tworzenia produktów niezdolnych do życia, oderwanych od rzeczywistości.

Rola „brokerów wiedzy” w cyfryzacji BHP

Specjaliści działów IT nie znają codziennych „bólów” inżynierów ds. BHP. Do skutecznego wdrażania technologii firmy potrzebują „brokerów wiedzy” — proaktywnych ambasadorów wewnątrz samych jednostek BHP. Są to specjaliści, którzy głęboko rozumieją specyfikę procesów produkcyjnych, są gotowi uczyć się nowych narzędzi i potrafią przełożyć wymagania biznesowe na język zrozumiały dla programistów. To właśnie oni pomagają przełamać barierę oporu przed innowacjami w terenie i powiązać technologię z realnym zadaniem.

Praktyczne case studies: od porażek do redukcji nakładów pracy

W wystąpieniu przeanalizowano szereg kontrastowych przykładów z praktyki korporacyjnej. Nieudane scenariusze zawsze wiążą się z ignorowaniem realnych potrzeb użytkowników. Na przykład, gdy firma naftowa wdraża model korporacyjny, który radzi sobie z zadaniami gorzej niż dostępne sieci neuronowe (takie jak DeepSeek), pracownicy po prostu odmawiają korzystania z niego. Inna skrajność to tworzenie rozwiązań IT w próżni, gdy pracownicy produkcyjni nawet nie wiedzą o istnieniu stworzonego dla nich produktu.

Udane przypadki opierają się na zaangażowaniu i stopniowym skalowaniu. W jednej z firm wydobywczych stworzono bezpieczny wewnętrzny odpowiednik ChatGPT. Narzędzie zintegrowano z korporacyjnymi systemami księgowymi i technologiami robotyzacji procesów (RPA). Wynikiem było zmniejszenie nakładów pracy na rutynowe zadania intelektualne o 20%.

Główny wniosek zarządczy polega na przestrzeganiu modelu trzyetapowego: najpierw masowe szkolenie personelu i usuwanie lęków przed technologią, następnie realizacja i dokładne obliczenie jednego udanego projektu pilotażowego, a dopiero potem skalowanie sukcesu na całą firmę.

Czego dowiesz się z tego wystąpienia

• Dlaczego większość korporacyjnych projektów wdrażania AI kończy się niepowodzeniem i jak nie trafić do tej statystyki?
• Kogo nazywamy „brokerami wiedzy” i dlaczego bez nich niemożliwa jest skuteczna cyfryzacja BHP?
• Jak bezpiecznie używać generatywnych sieci neuronowych w środowisku korporacyjnym firm wydobywczych i produkcyjnych?
• Od jakich trzech kroków należy rozpocząć integrację sztucznej inteligencji w pracę działu HSE, aby uzyskać wymierny wynik?