De KPI Reactivos a Predictivos con IA
De KPI Reactivos a Predictivos: Modelos de IA para la Detección Temprana de Riesgos Críticos en Entornos de Alto Impacto
Esta Masterclass desmantela la dependencia de indicadores de seguridad rezagados (Lagging KPIs) y presenta un marco avanzado para implementar modelos de Inteligencia Artificial que detectan fallas sistémicas antes de que resulten en accidentes graves.
Transforme su estrategia de Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) de una función de auditoría histórica a un motor proactivo de mitigación de catástrofes.
El Fracaso de la Mirada Retrospectiva: La Trampa del Indicador Rezagado
Durante décadas, la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST) se ha gestionado mirando por el espejo retrovisor. Métricas como el Índice de Frecuencia de Lesiones con Tiempo Perdido (LTIFR) o la Tasa de Incidencia Registrable Total (TRIR) son esenciales para el reporte legal, pero son, por definición, monumentos a eventos que ya ocurrieron.
En entornos de alto impacto (minería, construcción pesada, energía), donde un solo fallo puede significar fatalidad, la reacción es inaceptable. La meta no es reducir el LTIFR del año pasado; es asegurar que el accidente de alto potencial nunca se materialice. Necesitamos la capacidad de predecir la deriva del riesgo.
La Arquitectura Predictiva: Más Allá del Dato de Accidente
El paso crucial es cambiar el enfoque del resultado (accidente) a los precursores (comportamiento, condición, contexto). Los modelos de IA no solo analizan datos de seguridad; integran datos operacionales, ambientales y de comportamiento en tiempo real para construir una imagen holística del peligro.
Los Pilares del Dato Predictivo en SST
Los indicadores líderes (Leading Indicators) son el alimento de la IA predictiva. Deben ser medibles, accionables y capturados con alta frecuencia:
- Datos de Comportamiento: Observaciones de seguridad, auditorías de campo, registros de entrenamiento y evaluaciones de competencia.
- Datos Operacionales y de Mantenimiento: Horas de operación de equipos críticos, ciclos de mantenimiento no planificado, y desviaciones en la planificación de tareas.
- Datos Ambientales y Ergonómicos: Temperatura, humedad, niveles de ruido, y mediciones de estrés térmico o fatiga en zonas específicas.
- Datos de Percepción: Análisis de texto (NLP) de reportes de «casi-accidentes» o quejas anónimas que indican fallas culturales o de procedimiento.