Inteligencia artificial en prevención de riesgos laborales: qué regula el Reglamento europeo de IA, qué propone el anteproyecto de LPRL y usos con control humano
Por Pablo Rodríguez
La inteligencia artificial ha entrado en la prevención de riesgos laborales por dos puertas a la vez. Como herramienta: análisis de accidentes, priorización de inspecciones, lectura de documentación de contratistas, asistentes para técnicos. Y como riesgo: la gestión algorítmica de turnos y ritmos, la monitorización con wearables y las decisiones automatizadas sobre personas. El Reglamento (UE) 2024/1689 regula la primera cara y el anteproyecto de reforma de la Ley 31/1995, todavía no vigente, propone abordar la segunda. Este artículo las separa, sin promesas.
Qué dice el Reglamento europeo de IA sobre el trabajo
El Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, incluye en su anexo III determinados sistemas de inteligencia artificial usados en el empleo: selección de personal, decisiones sobre la relación laboral, asignación de tareas basada en características o conducta individuales, y supervisión o evaluación del rendimiento. Son de alto riesgo salvo la excepción limitada del artículo 6.3; los sistemas que realizan perfilado siempre se consideran de alto riesgo. Para ellos exige gestión de riesgos, calidad de datos, documentación técnica, registro de actividad, transparencia, supervisión humana y precisión y robustez. Prohíbe además el reconocimiento de emociones en el lugar de trabajo, salvo por motivos médicos o de seguridad, desde el 2 de febrero de 2025. El reglamento es de aplicación general desde el 2 de agosto de 2026; las secciones 1 a 3 del capítulo III se aplican a los sistemas del anexo III desde el 2 de diciembre de 2027 y a los sistemas asociados a productos del anexo I desde el 2 de agosto de 2028, tras la modificación por el Reglamento (UE) 2026/1744. A ello se suma la Directiva (UE) 2024/2831, que establece salvaguardias de gestión algorítmica específicamente para el trabajo en plataformas, incluida la supervisión humana, y debe transponerse antes del 2 de diciembre de 2026.
Qué propone el anteproyecto de reforma de la Ley de Prevención de Riesgos Laborales
El anteproyecto aprobado el 28 de abril de 2026 no establece una obligación autónoma y detallada de evaluar todos los efectos de la gestión algorítmica. Propone que la evolución tecnológica no incremente los riesgos, especialmente los derivados de la digitalización; revisar las evaluaciones ante riesgos de digitalización o nuevas formas organizativas; e incluir en la violencia y el acoso las conductas ejercidas mediante algoritmos o inteligencia artificial. Estas propuestas no están en vigor. Vea nuestra guía de la reforma de la LPRL.
Wearables y dispositivos de monitorización: el estudio en curso del INSST
El 6 de julio de 2026 el INSST anunció que estaba desarrollando un estudio sobre dispositivos de monitorización aplicados a la prevención de riesgos laborales. La nota invita a participar y no publica conclusiones sobre la finalidad del tratamiento, las evaluaciones de impacto o el uso disciplinario; esas cuestiones deben analizarse conforme al RGPD y a la normativa laboral. Como criterio general, los dispositivos que miden exposición (ruido, calor, posturas, fatiga) requieren base jurídica, finalidad preventiva, información a la persona y minimización de datos. Hemos tratado la integración de sensores en cómo se integran sensores y sistemas digitales en la prevención.
Usos reales de la IA en PRL con control humano
- Análisis de accidentes e incidentes: agrupar causas, detectar patrones por centro y puesto y priorizar medidas. La decisión sigue siendo del técnico.
- Priorización de inspecciones de seguridad: ordenar qué revisar primero según historial, cambios y siniestralidad.
- Lectura y validación de documentación de contratistas: comprobar caducidades y coherencias en la CAE, con revisión humana de las excepciones.
- Asistentes para técnicos: redactar planificaciones, resumir normativa, preparar informes a partir de datos del sistema, siempre verificados.
- Análisis de tendencias: identificar señales agregadas de fatiga o sobrecarga a partir de datos pertinentes y minimizados, con base jurídica, umbrales definidos por personas, validación profesional y sin decisiones exclusivamente automatizadas.
Límites y condiciones
- Supervisión humana real, no nominal: alguien revisa y puede revertir.
- Trazabilidad: qué datos entraron, qué salió, quién decidió.
- Sesgos: validar que el modelo no penaliza a colectivos (edad, género, discapacidad).
- Protección de datos: base jurídica, minimización, finalidad preventiva y evaluación de impacto cuando el tratamiento pueda entrañar un alto riesgo para los derechos y libertades.
- Participación: información y consulta a la representación legal antes de implantar.
Cómo lo plantea Sabentis
Sabentis trabaja la IA como capa de apoyo al técnico, no como sustituto: propuestas que el profesional acepta, modifica o rechaza, con registro de cada decisión. Cualquier futuro agente de IA de Sabentis seguirá los principios de control humano, trazabilidad y validación profesional. Puede leer el anuncio en los Agentes de IA de Sabentis y el contexto en inteligencia artificial en seguridad y salud en el trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Usar IA para gestionar la prevención es un sistema de alto riesgo?
Depende de la finalidad y del efecto. Puede ser de alto riesgo si encaja en el anexo III y no concurre la excepción del artículo 6.3; que trabaje con datos agregados o realice una tarea preparatoria no basta automáticamente para excluirlo. La transparencia y la supervisión siguen siendo exigibles.
¿Hay que evaluar la IA en la evaluación de riesgos?
La normativa vigente exige evaluar todos los riesgos presentes, incluidos los derivados de la digitalización cuando existan. El anteproyecto propone hacerlos expresos, pero no convierte por sí solo cualquier IA en un riesgo psicosocial.
¿Puede la IA firmar una evaluación de riesgos?
No. La IA no sustituye al personal preventivo competente ni desplaza la responsabilidad empresarial. Puede asistir en la elaboración, pero la evaluación debe ser validada y asumida por quienes tienen la competencia y la responsabilidad legales.
