La implementación de sistemas de Inteligencia Artificial en operaciones mineras representa una oportunidad para mejorar la eficiencia, pero también plantea riesgos significativos para la salud y seguridad de los trabajadores. Cuando estas tecnologías se entrenan con datos limitados o sin considerar factores específicos del ambiente de trabajo, pueden generar resultados inesperados que afecten desproporcionadamente a ciertos grupos de trabajadores. Ante este desafío, investigadores del Institute for Work & Health han desarrollado un marco preliminar que integra principios de salud y seguridad ocupacional en todo el ciclo de vida de los sistemas de Inteligencia Artificial.
IA en minería: un desafío de seguridad ocupacional
La introducción de Inteligencia Artificial en entornos mineros requiere un enfoque cuidadoso que considere las características únicas de este sector. Los sistemas pueden aumentar el ritmo de trabajo a niveles inmanejables, incrementar la carga mental de los operadores o interactuar de manera impredecible con el diseño de las instalaciones. Por ello, desde la etapa inicial de diseño, las organizaciones deben realizar evaluaciones de impacto exhaustivas que examinen cómo la tecnología interactuará con las tareas específicas del trabajo minero y si podría aumentar los riesgos de lesiones. El proceso debe incluir la participación activa de los trabajadores mineros y especialistas en seguridad ocupacional para identificar peligros potenciales antes de la implementación.
Siete etapas críticas para implementar IA de forma segura
El marco propuesto establece intervenciones en siete puntos del ciclo de vida de los sistemas de Inteligencia Artificial. En la adquisición de datos, es fundamental recopilar información directamente de los sitios mineros específicos donde se utilizará la herramienta, incluyendo registros de exposición a peligros y datos de incidentes. Durante el entrenamiento del sistema, profesionales de seguridad y mineros experimentados deben colaborar para identificar comportamientos inseguros y sesgos que afecten desproporcionadamente a grupos específicos de trabajadores.
En la fase de prueba, se deben realizar simulaciones de estrés en seguridad que evalúen el desempeño del sistema en situaciones críticas, como alertas de peligro, con supervisión continua de especialistas en salud ocupacional. Una vez implementado, el monitoreo permanente es esencial para detectar anomalías de desempeño, nuevos peligros o problemas de seguridad, particularmente en sistemas que aprenden y se adaptan continuamente. Si la tecnología finalmente se retira, las organizaciones deben capacitar a los trabajadores en procedimientos sustitutos y documentar exhaustivamente el funcionamiento del sistema para cumplir con regulaciones y prevenir futuras interrupciones operacionales.
Responsabilidad compartida y transparencia
Tres principios atraviesan todas las recomendaciones del marco: establecer mecanismos de responsabilidad compartida mediante comités de IA supervisados por la organización; garantizar comunicación transparente sobre por qué y cómo se utiliza la Inteligencia Artificial para generar confianza; y promover alfabetización en IA para que todos puedan participar en decisiones sobre su implementación.
Según el Dr. Arif Jetha, asociado científico del Institute for Work & Health y uno de los autores del marco: «Hay mucha discusión sobre los riesgos que la Inteligencia Artificial podría plantear a los trabajadores, pero no existe suficiente orientación sobre cómo integrar principios de seguridad ocupacional en el desarrollo e implementación de estas tecnologías, a pesar de que se utilizan ampliamente en espacios laborales».
La comunicación transparente con los mineros sobre qué hace el sistema, cómo funciona y de qué manera complementa sus actividades es fundamental para reducir temores asociados con la tecnología. Jared Bierbrier, investigador en prácticas del proyecto, sostiene: «Nuestro marco proporciona estrategias prácticas que pueden ser adoptadas por profesionales de salud ocupacional, trabajadores, líderes organizacionales y desarrolladores de sistemas de Inteligencia Artificial a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo, implementación y eventual retiro«. Aunque el marco se basa en una definición amplia de Inteligencia Artificial, se reconoce que recomendaciones específicas para sistemas particulares seguirán siendo necesarias. Los investigadores subrayan que «trabajar a través de límites disciplinarios para vincular la seguridad ocupacional con la informática, la ingeniería, el comportamiento organizacional y la experiencia en recursos humanos será necesario para hacer estos sistemas más seguros y saludables».
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