Harvey Rosas, Ph.D., CTO, Prevsis

Cada año, miles de trabajadores hispanoamericanos sufren accidentes laborales que podrían haberse evitado. La seguridad y salud en el trabajo (SST) sigue siendo un desafío constante en nuestra región, donde la gestión de riesgos requiere enfoques cada vez más sofisticados y eficientes.  

¿Y si supieras que la inteligencia artificial generativa llamada GPT, la misma tecnología detrás de ChatGPT, podría transformar radicalmente la forma en que abordamos la gestión de los riesgos en SST? 

En el corazón de esta revolución se encuentra el concepto de «atención», un mecanismo fundamental en los modelos de lenguaje generativo “GPT” (Generative Pre-trained Transformer) que permite a estas herramientas comprender y procesar información de manera similar a como lo hacemos los humanos. Pero, ¿cómo se traduce esto en beneficios concretos para la seguridad en el trabajo? 

La «atención» en los modelos GPT, como el que impulsa nuestra plataforma Prevsis, puede ser un aliado poderoso al momento de analizar grandes volúmenes de datos, identificar cierto tipo de patrones, personalizar recomendaciones y, en última instancia, contribuir a mejorar la asertividad y validar información de tal manera que se pueda tomar decisiones informadas por parte de la alta gerencia, resultando entornos de trabajo más seguros y saludables. 

¿Qué es la Atención y cómo funciona en GPT? 

La atención, en el contexto de los modelos GPT, puede entenderse como un mecanismo que permite a la inteligencia artificial enfocarse en las partes más relevantes de un texto o conjunto de datos, de manera similar a como nosotros prestamos atención a ciertas palabras o frases clave en una conversación. Imagina, por ejemplo, que estás revisando un informe de incidentes de seguridad. Tu cerebro automáticamente se enfoca en detalles como el tipo de accidente, las causas y las posibles medidas preventivas. La atención en GPT funciona de manera similar, asignando diferentes niveles de importancia a cada palabra o fragmento de información en un texto. 

En términos técnicos, la atención es un proceso matemático que calcula la relevancia de cada palabra en relación con las demás. Esto permite al modelo GPT comprender la estructura del texto, identificar relaciones entre conceptos y extraer información clave de manera más eficiente. 

En el ámbito de la SST, esta capacidad de atención es invaluable. Los modelos GPT pueden analizar grandes volúmenes de datos, como informes de incidentes, regulaciones, estudios de caso y manuales de procedimientos, y extraer información relevante para la prevención de riesgos, la identificación de peligros y la toma de decisiones informadas. 

Aplicaciones de la atención en la gestión de riesgos laborales 

La capacidad de atención de los modelos GPT ofrece un potencial enorme para optimizar la gestión de riesgos laborales en Latinoamérica. Su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos permite identificar patrones y tendencias en informes de incidentes, monitorear información de sensores y cámaras en tiempo real para detectar riesgos inminentes, revisar rápidamente regulaciones de seguridad y encontrar brechas en el cumplimiento, simular escenarios para evaluar el impacto de medidas de control, y brindar respuestas automatizadas a preguntas de los trabajadores sobre seguridad a través de chatbots y plataformas como WhatsApp. Con esta tecnología, es posible incluso predecir riesgos futuros utilizando datos históricos y en tiempo real, abriendo nuevas vías para una gestión de riesgos más proactiva y eficaz. 

El Futuro de la Atención en SST 

El futuro de la gestión de riesgos laborales se vislumbra prometedor gracias a las tendencias emergentes de la Inteligencia Artificial (IA). Por ejemplo, la IA generativa permite crear simulaciones realistas de accidentes laborales y generar informes detallados automáticamente. También juega un papel crucial la colaboración humano-máquina, donde los sistemas de IA complementan la experiencia de los profesionales de seguridad y salud en el trabajo (SST). Además, la IA explicable (XAI) busca desarrollar modelos transparentes que permitan comprender el razonamiento detrás de las recomendaciones de la IA. Sin embargo, es fundamental abordar responsablemente las cuestiones éticas que plantea el uso de la IA en SST, como la privacidad de los datos de los trabajadores y la transparencia algorítmica. 

A modo de cierre 

La «atención» en los modelos GPT emerge como una herramienta revolucionaria para la gestión de riesgos laborales en Latinoamérica. Esta tecnología promete transformar la forma en que analizamos datos, identificamos peligros y tomamos decisiones para mejorar la seguridad y salud en el trabajo. 

El futuro de la atención en SST es emocionante, pero requiere un enfoque responsable que equilibre la innovación con consideraciones éticas. En Prevsis, estamos comprometidos con desarrollar soluciones de IA que no solo sean efectivas, sino también transparentes y respetuosas con la privacidad de los trabajadores. 

Si deseas explorar cómo Prevsis puede ayudar a tu organización a aprovechar el poder de la atención para alcanzar tus metas de SST, visita nuestro sitio web www.prevsis.com o contáctanos en info@prevsis.com. Juntos, podemos construir un futuro laboral más seguro y saludable para todos!