从人工智能发展趋势看职业健康与安全的未来

人工智能正迅速从技术炒作转变为实用的工作工具。在信息负荷不断增加、人才短缺和业务流程加速的背景下，数字化已成为行业发展的自然且必然的阶段。全球范围内对技术的关注也印证了这一点：国际劳工组织（ILO）设立了数字化主题日，各国也在国家层面制定终身学习战略。大型企业已经开始为高层管理人员设定人工智能落地的绩效指标（KPI）。在本次演讲中，Rinat Fatkhutdinov 详细探讨了如何让职业健康与工业安全（HSE）流程适应新现实，并避开自动化的常见陷阱。

“魔法按钮”的幻觉：为什么 95% 的人工智能项目没有成效

尽管 97% 的大型企业表示正在实施或计划开展人工智能项目，但只有一半的企业从中看到了真正的价值。演讲者援引 Skolkovo 商学院的研究指出，绝大多数企业人工智能项目都在试点阶段止步，或未能带来实质性的业务成果。

问题不在于技术本身，而在于根本性的流程错误：

• 缺乏数据文化。与将信息作为核心产品的金融科技行业不同，制造型企业通常缺乏完善的优质数据收集与存储体系。没有标准化的数据库，算法就成了无源之水。
• 为了自动化而自动化。在没有事先进行审计和优先级排序的情况下，试图将算法生搬硬套到所有流程中，只会把混乱数字化。
• IT 与生产一线脱节。业务部门缺乏明确的流程负责人和清晰的衡量指标，导致开发出的产品脱离实际、无法落地。

“知识经纪人”在职业健康与安全数字化中的作用

IT 部门的专家并不了解职业安全工程师的日常痛点。为了成功推进技术落地，企业迫切需要“知识经纪人”——即职业健康与安全部门内部的积极推动者。这些专家深刻理解生产流程的特殊性，愿意学习新工具，并能将业务需求转化为开发人员听得懂的语言。正是他们帮助克服了一线对创新的抵触情绪，并将技术与实际工作任务紧密结合。

实践案例：从失败教训到降低人力成本

演讲剖析了一系列形成鲜明对比的企业实践案例。失败的场景往往源于忽视用户的真实需求。例如，某石油公司部署了一款企业内部大模型，但其处理任务的表现甚至不如公开可用的神经网络（如 DeepSeek），员工自然拒绝使用。另一个极端是闭门造车式的 IT 开发，生产一线的员工甚至根本不知道有这款为他们量身打造的产品存在。

成功的案例则建立在全员参与和分阶段推广的基础上。某矿业公司开发了一款安全的内部版 ChatGPT 替代工具。该工具与企业业务管理系统以及机器人流程自动化（RPA）技术进行了集成，最终使日常脑力劳动的时间成本降低了 20%。

核心的管理启示在于遵循三步走模式：首先是开展大规模员工培训，消除对技术的恐惧；其次是实施并精准评估一个成功的试点项目；最后才是在全公司范围内推广成功经验。

从本次演讲中您将了解到

• 为什么大多数企业人工智能落地项目会以失败告终，如何避免成为这一统计数据中的一员？
• 谁是“知识经纪人”，为什么没有他们就无法实现高效的职业安全数字化？
• 如何在矿业和制造企业的内部环境中安全地使用生成式神经网络？
• 将人工智能融入 HSE 部门的工作需要从哪三个步骤开始，才能获得可衡量的成果？