La inteligencia artificial (IA) está marcando una nueva era en la prevención de accidentes laborales en Chile, un país donde diariamente más de 500 trabajadores sufren algún tipo de incidente. Si bien los avances tecnológicos están ayudando a reducir estas cifras, expertos alertan que los desafíos operacionales y éticos aún persisten, especialmente en sectores de alto riesgo como el transporte.
IA y detección de riesgos: un cambio estructural
La implementación de la inteligencia artificial en seguridad ocupacional se centra en la capacidad de detectar y predecir comportamientos de riesgo. Según Ricardo Seguel, docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la UAI, esta tecnología utiliza datos nunca antes procesados en tiempo real, como los provenientes de sensores IoT, cámaras y biometría, para lanzar alertas preventivas. “Parte de esas reglas las definen expertos en prevención; otras las genera la propia IA, previamente validadas por esos mismos especialistas”, señala Seguel.
El enfoque no solo se limita a la detección en el instante. Los modelos predictivos, basándose en historiales de accidentes, permiten proyectar riesgos futuros. Con datos adecuados, este enfoque podría redefinir cómo las faenas, plantas y transportes gestionan la seguridad. Sin embargo, el académico advierte que la eficacia de estos sistemas depende de la trazabilidad de los datos históricos y la calidad de los mismos, lo que constituye todavía un reto operacional.
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El transporte: un sector prioritario
En Chile, el sector transporte concentra entre el 65 y 70% de las fatalidades laborales, según Angélica Zelaya, Gerente de Cliente y Transporte de Mutual de Seguridad. Esta realidad ha impulsado la incorporación de tecnologías como simuladores de alta gama, mapas de riesgos georreferenciados y sistemas de detección de fatiga y somnolencia en conductores. Según Zelaya, las empresas deben abordar estos problemas desde un enfoque integral que incluya sistemas de turnos, contratos laborales y condiciones de los vehículos.
Los avances tecnológicos han permitido acciones concretas como la creación de herramientas para analizar rutas críticas, con un impacto directo en la planificación. Mutual de Seguridad destaca como referente en este ámbito, disponiendo de una gerencia de seguridad vial que se especializa en riesgos del transporte de carga, público y ferroviario, adaptándose incluso a desafíos futuros como la conducción autónoma.
- Mapa de riesgos accesible en el portal de Mutual de Seguridad.
- Simuladores avanzados para conductores.
- Modelos que evalúan cumplimiento de parámetros de fatiga.
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Casos de éxito e implementación práctica
Uno de los casos más destacados en la implementación de IA es el de Samex, empresa de transporte y logística. Según Mauricio Parot, Gerente General de la compañía, la incorporación de monitoreo en cabina, sistemas de cubicación automatizada y procesos sostenibles han resultado en una tasa de 0% de incidentes operativos desde la apertura de su nuevo centro de distribución B2B. “Hoy la tecnología no es una opción, sino una necesidad para competir de manera eficiente y sostenible”, asegura Parot.
Este enfoque combina eficiencia, seguridad y sostenibilidad, fomentando una visión en la que la tecnología no reemplaza al criterio humano, sino que lo complementa. “La experiencia operativa sigue siendo insustituible; la tecnología potencia esas capacidades bajo la supervisión humana”, recalca Parot.
Aspectos éticos y desafíos futuros
La adopción de estas tecnologías no está exenta de controversias. Seguel apunta a problemas como falsos positivos, sesgos en los datos y el manejo ético de la información biométrica. En Chile, la Ley de Protección de Datos podría imponer límites legales a la vigilancia laboral, resguardando los derechos de los trabajadores. A nivel global, regulaciones como el AI Act europeo catalogan estas herramientas como de “alto riesgo”.
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“El algoritmo puede ayudar a prevenir, pero no a suprimir la precaución y responsabilidad humana”, afirma Seguel. La precisión y transparencia en el uso de datos serán cruciales para el éxito de estos sistemas, tanto desde el punto de vista técnico como ético.
Conclusión: el algoritmo como herramienta, no solución definitiva
A pesar de una disminución de 4,3% en los accidentes laborales en 2024, el panorama sigue siendo alarmante, con 76 muertes reportadas ese año. La inteligencia artificial promete ser una herramienta vital en la reducción de estas cifras, pero no una solución milagrosa. “Es difícil abordarlo sin una mirada integral”, enfatiza Zelaya. Para que los algoritmos sean efectivos, deben estar respaldados por datos de alta calidad, regulaciones claras y una cultura de seguridad consolidada.
El llamado es claro: implementar inteligencia artificial implica responsabilidad y una supervisión humana robusta, sumando avances tecnológicos a un enfoque preventivo que priorice la vida y bienestar de los trabajadores chilenos.
