Trong kỷ nguyên thay đổi công nghệ nhanh chóng, công tác HSE đang vượt ra khỏi khuôn khổ của các buổi huấn luyện và hình thức giám sát truyền thống. Việc ứng dụng công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo đang dần chuyển đổi phương pháp tiếp cận an toàn — từ kiểm soát và báo cáo sang dự báo, phòng ngừa và quản lý hệ thống.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về cách các công nghệ như mô hình trò chuyện (chat model) và nền tảng low-code được đưa vào thực tiễn của bộ phận HSE, những cơ hội mà chúng mang lại, và lý do tại sao chìa khóa để triển khai thành công không nằm ở việc thay thế chuyên gia mà là củng cố vai trò của họ.
Theo truyền thống, các chuyên gia HSE thường phải đối mặt với việc dành tới 60% thời gian làm việc cho việc lập hồ sơ, báo cáo và ghi chép. Tuy nhiên, tình hình hiện nay đang thay đổi. Việc sử dụng các hệ thống có khả năng thu thập và phân tích khối lượng dữ liệu lớn giúp mở ra một mô hình mới: không chỉ ghi nhận các vi phạm và sự cố mà còn dự báo sự xuất hiện của chúng và áp dụng các biện pháp phòng ngừa từ trước.
Ví dụ, các nghiên cứu chỉ ra rằng số hóa và các giải pháp AI đang trở thành một giai đoạn tất yếu trong quá trình phát triển của HSE, bao gồm tự động hóa quy trình, chuyển đổi các quy trình thủ công sang định dạng kỹ thuật số và triển khai các hệ thống thu thập, phân tích dữ liệu.
Do đó, bộ phận HSE có cơ hội mới để chuyển mình — từ một đơn vị chuyên làm báo cáo trở thành đối tác chiến lược của doanh nghiệp trong việc quản lý rủi ro và giảm thiểu tai nạn lao động.
Việc triển khai các mô hình trò chuyện (ví dụ như ChatGPT) và các nền tảng tạo ứng dụng không cần viết mã (low-code) mở ra những công cụ mới cho các chuyên gia HSE. Chúng không thay thế chuyên gia mà mở rộng khả năng của họ:
Chuyên gia có thể đặt yêu cầu trong mô hình trò chuyện, ví dụ: «Hãy phân tích dữ liệu về tai nạn lao động trong 5 năm qua và đề xuất 5 yếu tố rủi ro chính»
Mô hình trò chuyện sẽ tạo ra các kịch bản, biểu mẫu, báo cáo và câu lệnh (prompt) tương ứng
Trên nền tảng low-code (ví dụ: với lượng mã hóa tối thiểu hoặc hoàn toàn không cần lập trình), một nguyên mẫu bảng điều khiển (dashboard) được tạo ra: trực quan hóa các chỉ số, giám sát, các nhiệm vụ phòng ngừa
Giải pháp thu được sẽ được thử nghiệm, tinh chỉnh và triển khai — chuyên gia đóng vai trò là người huấn luyện và điều phối, chứ không chỉ là người quản lý tài liệu.
Cách tiếp cận này giúp tăng tốc độ phát triển các giải pháp và giảm bớt gánh nặng của các công việc lặp đi lặp lại. Các giải pháp AI trong HSE giúp nắm bắt những mối nguy hiểm tiềm ẩn, giảm thiểu sai sót của con người và nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ phận.
Việc chuyển đổi sang các giải pháp kỹ thuật số thường gặp khó khăn do bộ phận HSE không có lập trình viên nội bộ và không muốn đầu tư vào các dự án CNTT quy mô lớn. Đây là lúc các nền tảng low-code/no-code phát huy tác dụng:
Chuyên gia HSE làm việc với mô hình trò chuyện, đặt ra các yêu cầu và nhận được cấu trúc dự kiến của ứng dụng hoặc bảng điều khiển.
Trên nền tảng (ví dụ: Replit, Bolt, Glide, Bubble), một nguyên mẫu được tạo ra — bao gồm tải dữ liệu, bộ lọc, trực quan hóa
Thử nghiệm trên các tình huống và dữ liệu thực tế, sau đó tiến hành điều chỉnh thêm
Triển khai — dưới dạng một ứng dụng độc lập hoặc chuyển sang máy chủ nội bộ của công ty
Ưu điểm: triển khai nhanh chóng, chi phí thấp hơn, bộ phận HSE có thể tham gia vào việc tạo ra giải pháp mà không hoàn toàn phụ thuộc vào bộ phận CNTT, khả năng chuẩn bị các yêu cầu kỹ thuật rõ ràng và minh bạch với giao diện trực quan.
Sau khi triển khai các dự án AI, những hiệu quả tích cực sau đây đã được ghi nhận:
Giảm thiểu các thao tác thủ công: tốn ít thời gian hơn cho việc nhập dữ liệu, làm báo cáo, lập bảng biểu
Tốc độ phản ứng nhanh hơn trước các rủi ro mới
Tăng cường sự gắn kết của nhân viên — khi họ nhìn thấy một bảng điều khiển tương tác và nhận được các khuyến nghị, họ cảm thấy mình là một phần của quy trình
Rút ngắn thời gian phát triển các công cụ mới: từ ý tưởng đến MVP (Sản phẩm khả dụng tối thiểu) tốn ít thời gian hơn
Tiết kiệm nguồn lực: ít phụ thuộc hơn vào các nhà thầu bên ngoài, bộ phận hoạt động độc lập hơn
Tuy nhiên, thực tế triển khai công nghệ không chỉ có màu hồng. Dưới đây là một số thách thức chính:
Quy định pháp lý và khung pháp lý — ví dụ, việc ứng dụng AI và robot trong HSE đòi hỏi phải có sự hỗ trợ pháp lý tương ứng
Rủi ro làm việc quá sức — các nghiên cứu chỉ ra rằng với việc áp dụng AI, tuần làm việc đôi khi trở nên dài hơn, vì công nghệ làm tăng năng suất nhưng người sử dụng lao động lại có thể tăng khối lượng công việc
Đào tạo chuyên gia — cần có kỹ năng làm việc với dữ liệu, kỹ sư prompt (prompt engineering), hiểu biết về thuật toán; các chuyên gia HSE cần phải tiến hóa
Chất lượng dữ liệu và cơ sở hạ tầng — các hệ thống cần dữ liệu đầu vào đáng tin cậy, kiến trúc phù hợp. Nếu không có điều này, hiệu quả mang lại có thể rất thấp
Văn hóa an toàn — công nghệ không thể thay thế văn hóa: nếu nhân viên không tham gia, không hiểu rõ mục tiêu, kết quả đạt được sẽ rất kém
Phía trước không chỉ là các ứng dụng riêng lẻ mà là toàn bộ hệ sinh thái an toàn lao động, được xây dựng trên nền tảng AI và các dịch vụ kỹ thuật số. Hệ sinh thái này có thể bao gồm:
Các chatbot trợ lý cho chuyên gia HSE, sẵn sàng trả lời câu hỏi, tạo biểu mẫu hoặc kịch bản
Các mô-đun tự động tải tài liệu quy định và yêu cầu của doanh nghiệp, với khả năng tạo «sách hướng dẫn» cho các bộ phận khác nhau
Bảng điều khiển tương tác thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (sự cố, dữ liệu y tế, đào tạo, công tác) và dự báo các khu vực rủi ro
Lưu trữ và phân tích: không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn xác định xu hướng, dự báo sự cố, cảnh báo sớm
Ứng dụng di động dành cho nhân viên: thông báo rủi ro, hướng dẫn, tải dữ liệu, tham gia đào tạo
Ngày nay, các bộ phận HSE đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới. Nếu việc áp dụng công nghệ đi kèm với sự thay đổi về vai trò, phương pháp tiếp cận và văn hóa an toàn, chúng ta sẽ thấy một sự chuyển biến rõ rệt: giảm thiểu tai nạn lao động, giảm số lượng sự cố, cải thiện điều kiện làm việc. Nhưng điều quan trọng cần nhớ là — công nghệ sẽ không thay thế con người, chúng sẽ nâng cao năng lực của con người. Và thành công phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng của bộ phận để trở thành một đối tác kỹ thuật số, chứ không chỉ là một đơn vị cung cấp dịch vụ.
📌 Khuyến nghị hành động:
Bắt đầu với một dự án thử nghiệm nhỏ — mô hình trò chuyện + ứng dụng low-code cho một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: các loại công việc có rủi ro cao)
Đào tạo các chuyên gia HSE những kỹ năng cơ bản: đặt yêu cầu trong mô hình trò chuyện, làm việc với dữ liệu, quản lý nguyên mẫu
Tích hợp giải pháp mới vào các quy trình hiện có để nó không trở thành một món đồ chơi tách biệt
Giám sát kết quả: thời gian làm báo cáo, số lượng sự cố, mức độ gắn kết của nhân viên
Duy trì văn hóa an toàn: nếu không có nó, công nghệ sẽ chỉ là một giao diện đẹp mắt
Timofeeva S. S. «Số hóa và trí tuệ nhân tạo trong an toàn lao động». Tạp chí «Thế kỷ XXI. An toàn sinh quyển công nghệ», 2024 tập 9 số 3. Tr. 280-295. journals.istu.edu+1
Kirill Leonidovich Tomashevsky, Dinara Ilyasovna Kiyamova. «Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và robot liên quan trong lĩnh vực an toàn lao động». Tạp chí «Luật lao động ở Nga và nước ngoài», Số 01/2025. Nhóm xuất bản YURIST
Blog ISTC «SNG»: Mạng nơ-ron và tối ưu hóa công việc trong lĩnh vực an toàn lao động tại Nga. Ngày 6 tháng 8 năm 2025. sngrf.ru
Bài viết «Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ an toàn lao động như thế nào». «Komsomolskaya Pravda», Ngày 29 tháng 4 năm 2025. samara.kp.ru