IA i prevenció: el criteri humà que cap tecnologia pot substituir

Per Juan Sebastián Romero

La intel·ligència artificial en prevenció de riscos laborals ja llegeix expedients complets, creua dades que portaven anys separats i proposa prioritats en segons. La pregunta que importa no és si arribarà al departament de SST. Ja està dins. La pregunta és quina decisions pot prendre sola i quins no hauria de prendre mai sense una persona davant.

La supervisió humana d’IA en SST exigeix competència, temps, accés a evidències i autoritat per a intervenir. Una aprovació formal no basta si qui revisa no pot detectar i corregir resultats inadequats.

«En prevenció he vist arribar moltes tecnologies. Cap amb tant de potencial. I cap que exigeixi tant de criteri». Qui ho diu és el Dr. Pedro R. Mondelo, director de la Fundació Internacional ORP i canceller de Carver University per a Iberoamèrica. Quaranta anys treballant exactament en el punt on es creuen tecnologia, organització i comportament humà donen per a reconèixer una frontera quan es veu.

Val la pena escoltar-ho a ell abans de seguir. En aquesta intervenció en LEAN ORP 2026, Pedro R. Mondelo explica per què les dades que una organització no sap llegir poden acabar costant-li molt car. És exactament el punt on la intel·ligència artificial ajuda i on comença a fer falta criteri.

Resposta curta. No, la intel·ligència artificial no substitueix al tècnic de prevenció. Pot reunir informació dispersa, detectar patrons, redactar esborranys i activar alertes primerenques. No pot comprendre el treball real, decidir quin risc és acceptable ni respondre davant un comitè de seguretat i salut. La IA amplia la capacitat d’observar; la responsabilitat continua sent humana, i des de 2024 també li ho exigeix la norma europea.

Què pot fer ja la intel·ligència artificial en prevenció de riscos laborals

Convé començar pel concret. Aquestes cinc capacitats estan disponibles avui, no en un full de ruta.

1. Ordenar i connectar informació que porta anys dispersa

Una organització acumula durant dècades avaluacions de riscos, recerques d’incidents, inspeccions, accions correctives, formacions, observacions preventives, indicadors de salut i documentació de contractistes. Quan tot això viu en carpetes distintes, el tècnic dedica la major part del seu temps a buscar i la menor a interpretar.

La IA inverteix aquesta proporció: classifica, resumeix i relaciona. La condició no és menor: ha de treballar sobre fonts autoritzades, dades de qualitat i permisos ben definits. Sobre un repositori desordenat, l’única cosa que s’accelera és l’error. Per això tractar les dades com el sistema nerviós del sistema de gestió és el pas previ, no el posterior.

2. Detectar senyals febles i ajudar a prioritzar

En analitzar històrics, la IA identifica repeticions, desviacions i combinacions de factors que a simple vista no destaquen. Assenyala on es concentren els incidents, quines accions porten massa temps obertes o quines unitats presenten indicadors que mereixen una visita.

Això no és «predir accidents». Un patró estadístic és un senyal per a estudiar, no una explicació causal ni una condemna automàtica d’un equip o un torn. Confondre correlació amb causa és l’error més car que es pot cometre amb aquestes eines.

3. Retornar hores de treball administratiu

Preparar esborranys, resumir expedients, comparar requisits legals, estructurar informes, ordenar evidències o recuperar antecedents són tasques on la IA estalvia temps real. El valor no està a produir més documents: està a alliberar capacitat professional per a baixar a planta, conversar amb qui fa el treball i decidir millor.

4. Acostar el coneixement preventiu a qui el necessita

Un assistent integrat en el programari de prevenció de riscos laborals pot localitzar un procediment, explicar un concepte, orientar una consulta o adaptar un material a diferents perfils i idiomes. Una resposta generada només serveix si es recolza en informació vigent, mostra d’on surt i pot revisar-se abans de convertir-se en una instrucció d’obligat compliment.

5. Anticipar en lloc de reaccionar

La combinació de dades estructurades, sensòrica, analítica i IA permet construir alertes primerenques i vigilar tendències. És el salt d’una prevenció que actua quan el mal ja s’ha produït a una gestió que detecta abans els indicis de deterioració. És també el terreny on operen els agents d’IA de Sabentis, Magnus i Ethos, ja disponibles en la plataforma. El seu ús ha de mantenir-se sota supervisió humana.

L’anticipació, això sí, no elimina la incertesa. La IA amplia la capacitat d’observació. No converteix el futur en una certesa.

El que la IA no pot fer: el criteri que continua sent humà

Aquí està la part que cap proveïdor té incentius per a explicar-te amb claredat. Aquestes cinc funcions no s’automatitzen, i no per una limitació tècnica passatgera.

Comprendre el treball real, no el procediment escrit

Les dades descriuen una part de l’activitat. Per a entendre per què una tasca es fa d’una determinada manera cal observar-la, parlar amb qui l’executa, conèixer les restriccions de producció i distingir el procediment escrit del treball tal com ocorre. Aquesta distància entre el prescrit i el real és on viuen la majoria dels accidents, i no apareix en cap base de dades.

Decidir quin risc és acceptable

Una eina pot ordenar alternatives. No pot decidir per si sola quin risc és tolerable, quina mesura és proporcionada o quina actuació va primer quan el pressupost no arriba a tot. Aquesta decisió exigeix coneixement tècnic, context organitzatiu i algú disposat a signar-la.

Escoltar i garantir la participació

La consulta i participació de les persones treballadores no pot reduir-se a una extracció automàtica de dades. La prevenció necessita diàleg, confiança i la possibilitat real de qüestionar una conclusió. Un sistema que només mesura comportament sense escoltar a ningú no està fent prevenció: està fent vigilància.

Assumir la responsabilitat

Un algorisme no signa una avaluació de riscos, no compareix davant el comitè de seguretat i salut, no explica una decisió a una persona afectada i no respon de les conseqüències d’una mesura incorrecta. La responsabilitat professional i organitzativa continua sent humana, i la norma ho dona per fet.

Posar límits al propi sistema

Decidir quines dades es recullen, durant quant temps, amb quina finalitat i qui accedeix a ells és una decisió de govern, no de configuració. També ho és determinar quan una recomanació exigeix revisió obligatòria, quins usos queden prohibits i com es detecten biaixos, errors o usos indeguts.

Què exigeix la norma europea quan la IA entra en la gestió de persones

Aquesta és la part que canvia la conversa de «bones pràctiques» a «obligació». El Reglament (UE) 2024/1689, conegut com a Reglament Europeu d’Intel·ligència Artificial o AI Act, classifica en el seu Annex III com a sistemes de alt risc els que s’utilitzen en l’àmbit laboral per a dues coses:

• Reclutament i selecció: publicar ofertes dirigides, analitzar i filtrar candidatures i avaluar candidats.
• Decisions sobre la relació laboral: promoció o extinció, assignació de tasques en funció del comportament o de trets personals, i seguiment i avaluació de l’acompliment i la conducta de les persones treballadores.

Aquest últim punt toca de ple a la prevenció. Un sistema que monitora conductes segures, puntua observacions preventives o avalua el comportament d’un equip pot entrar en la categoria d’alt risc, amb les obligacions que això comporta: governança de dades, documentació tècnica, registre d’esdeveniments, transparència cap a les persones afectades i, de manera explícita, supervisió humana efectiva.

Sobre el calendari convé ser precís, perquè ha canviat fa molt poc. Les obligacions de transparència són aplicables des del 2 d’agost de 2026. Les obligacions per als sistemes d’alt risc de l’Annex III s’han ajornat: el Digital Omnibus sobre IA es va publicar en el Diari Oficial de la UE el 24 de juliol de 2026 i va entrar en vigor el 27 de juliol de 2026, traslladant aquesta data al 2 de desembre de 2027.

L’ajornament no és una moratòria de criteri. És temps per a fer bé el que de totes maneres caldrà demostrar: saber quines dades alimenten el sistema, qui revisa les seves sortides i qui respon d’elles. Les organitzacions que ja treballen així arribaran sense sobresalts. Les que esperin a 2027 hauran de reconstruir la traçabilitat cap enrere, que és sempre la manera més cara de fer-ho.

El risc d’automatitzar sense criteri

Una mala implantació d’IA fabrica una falsa sensació d’objectivitat. Si la dada d’entrada és incomplet, el resultat també ho serà, només que amb millor presentació. Si el sistema reprodueix biaixos històrics, els converteix en recomanacions aparentment neutrals. I si ningú entén com s’ha produït una sortida, ningú podrà qüestionar-la ni corregir-la.

En l’àmbit laboral apareixen a més riscos específics: vigilància excessiva, pèrdua d’autonomia, intensificació del ritme de treball, ús de dades de salut fora de la seva finalitat, errors que afecten de manera desigual a diferents col·lectius i dependència d’eines que el propi equip no sap supervisar.

La Agència Europea per a la Seguretat i la Salut en el Treball insisteix en un enfocament centrat en les persones: participació primerenca dels treballadors, comunicació clara i adaptació de la gestió preventiva. No n’hi ha prou que una tecnologia funcioni. Ha de millorar el treball sense introduir un risc nou de major abast que el que resol.

Cinc preguntes abans d’incorporar IA a la prevenció

Abans de desplegar qualsevol sistema, una organització hauria de poder respondre amb claredat. Si falla una sola, encara no és el moment.

1. Quin problema preventiu concret volem resoldre? La IA no s’implanta per moda ni com a solució genèrica. Si la resposta és «per a innovar», no hi ha projecte.
2. Quines dades utilitza i amb quina qualitat? Procedència, vigència, integritat, permisos i biaixos coneguts. Tot això per escrit.
3. Què pot fer de manera autònoma i què requereix validació? Els límits es defineixen abans d’usar-la, no després del primer error.
4. Qui supervisa i respon pel resultat? Tota sortida que influeixi en la salut o la seguretat necessita un responsable amb nom i cognoms.
5. Com sabrem si millora realment la prevenció? L’èxit es mesura en millors decisions i millors resultats preventius, no en nombre de textos, alertes o anàlisis generades.

Qui és el Dr. Pedro R. Mondelo

El pes d’aquest advertiment sobre la IA no ve del rebuig a la tecnologia. Ve d’haver treballat durant dècades just en el punt on es troben tecnologia, organització i comportament humà.

És també la mirada que porta als escenaris. Sota el lema «At work: One life, one planet» de la Fundació Internacional ORP, Mondelo imparteix la conferència «El treball que (no)s espera», on planteja el mateix dilema que travessa aquest article: quina part del treball té sentit delegar en una màquina i quina part no hauríem de delegar mai.

Pedro Manuel Rodríguez Mondelo és doctor enginyer industrial per la Universitat Politècnica de Catalunya, amb una tesi sobre ergodisseny transgeneracional qualificada cum laude per unanimitat, i doctor en Psicologia per la Universitat de Barcelona, també cum laude per unanimitat, amb una recerca sobre l’ergonomia i les condicions de treball del professorat. És a més llicenciat en Psicologia i en Ciències de l’Educació, màster en Gestió del Risc Industrial per la UPC i Ergònom Europeu certificat pel Centre for Registration of European Ergonomists.

Trajectòria acadèmica

Va desenvolupar una part rellevant de la seva trajectòria acadèmica a la Universitat Politècnica de Catalunya, on va impartir docència en l’Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Industrial de Barcelona i en l’Escola Politècnica Superior d’Edificació de Barcelona. El seu treball universitari es va vincular a l’ergonomia, la prevenció i la formació de professionals de la seguretat i salut en el treball.

Al llarg de la seva carrera va dirigir el CERpIE de la UPC, el Centre de recerca i desenvolupament d’Ergonomia i Prevenció de Riscos Laborals de l’ETSEIB, la Càtedra Mutual Cyclops-UPC, l’Escola Superior de Prevenció de Cingles Laborals i el programa de doctorat en Ergonomia i Ciències del Treball. Ha tutoritzat desenes de tesis i projectes sobre càrrega física i mental, mètodes d’avaluació ergonòmica, disseny de llocs, accessibilitat, manipulació de càrregues i sistemes de gestió preventiva.

Recerca, eines i transferència

La seva recerca ha abordat ergonomia i disseny centrat en les persones, trastorns musculoesquelètics i càrrega física, càrrega mental i factors psicosocials, seguretat viària laboral, auditoria de sistemes de gestió, absentisme, nanoseguretat i riscos emergents, accessibilitat i disseny transgeneracional. Ha dirigit estudis per a l’Institut Nacional de Seguretat i Higiene en el Treball (actual INSST), l’Institut Basc de Seguretat i Salut Laborals (OSALAN), la Fundació per a la Prevenció de Riscos Laborals i programes europeus.

Figura com a titular, juntament amb la UPC, d’una patent de plataforma elevadora per a facilitar l’accés al ferrocarril de persones amb mobilitat reduïda. I molt abans de què es parlés d’IA, ja impulsava eines informàtiques aplicades a la prevenció: sistemes per a elaborar plans d’autoprotecció, auditar la seguretat i ergonomia de màquines, avaluar residències, analitzar llocs de treball i aplicar mètodes com NIOSH, REFA o AFNOR. En 2004 va impulsar UPCtools, un laboratori en línia amb 28 eines d’avaluació de riscos que ja emetia els informes automàticament des del navegador, germen de bona part de les plataformes de SST que coneixem avui dia. Aquesta experiència primerenca a digitalitzar la prevenció explica per què la seva reflexió actual no és la d’un escèptic.

Publicacions i projecció internacional

Al setembre de 1994, Pedro R. Mondelo va publicar juntament amb Enrique Gregori Torada i Pedro Barrau Bombardó la primera edició de Ergonomia 1. Fonaments, editada per Edicions UPC i Mútua Universal. Aquell volum va obrir una col·lecció dedicada a comprendre i millorar la relació entre les persones, els llocs, les eines i l’entorn de treball. Més de tres dècades després, aquest mateix principi, adaptar la tecnologia a les persones, travessa la seva reflexió sobre la intel·ligència artificial.

És autor i coautor d’obres de referència com Fonaments d’ergonomia, Confort i estrès tèrmic, Disseny de llocs de treball, Ergonomia 4. El treball en oficines, L’ergonomia en l’enginyeria de sistemes e Introducció a l’organització del treball, a més de desenes de publicacions científiques i comunicacions a congressos.

És fundador i director de la Fundació Internacional ORP, organització independent i sense ànim de lucre des de la qual ha dirigit durant dècades congressos i simposis que han connectat a investigadors, institucions públiques, empreses i professionals de la prevenció d’Europa i Amèrica Llatina, inclòs el trobada LEAN ORP de Madrid. Carver University el presenta, a més, com el seu canceller per a Iberoamèrica.

Ha format part de comitès científics i consells editorials internacionals, entre ells els vinculats a Theoretical Issues in Ergonomics Science, Human Factors and Ergonomics in Manufacturing e International Journal of Occupational Safety and Ergonomics. Va presidir la Asociación Española de Ergonomía. Entre els seus reconeixements figura el títol de Doctor honoris causa per la Universitat Politècnica i Artística del Paraguai, concedit en 2022.

Una posició sostinguda en el temps

La seva lectura de la IA no és d’ara. En una entrevista publicada per la Fundació Internacional ORP a l’abril de 2024 amb motiu del Dia Mundial de la Seguretat i la Salut en el Treball, Mondelo ja situava el debat en el mateix lloc:

«Hem d’aprofitar la IA al nostre favor perquè ens doni pistes sobre allò que se’ns escapa com a humans». I, en la mateixa conversa: «Hem de començar a analitzar els serrells ètics i compaginar-los amb tot el que té a veure amb la digitalització i la IA».

Dos anys després, la norma europea ha convertit en obligació el que ell plantejava com a responsabilitat professional. Pot consultar-se l’entrevista completa en la Fundació Internacional ORP.

Del criteri a la formació: Sabentis Academy

L’adopció responsable d’intel·ligència artificial exigeix alguna cosa més a comprar una eina: exigeix que les persones entenguin com funciona, què aporta i on estan els seus límits. Per això Sabentis ha reunit en Sabentis Academy una oferta que combina formació pràctica gratuïta i especialització universitària, amb dos programes de postgrau de l’ecosistema acadèmic d’Easy Tech Global, Carver University i la Fundació Internacional ORP.

26 cursos oficials de Sabentis, en línia i gratuïts

Els equips de SST poden formar-se gratuïtament en la tecnologia que ja utilitzen. Academy ofereix 26 cursos oficials, 100% en línia i al teu ritme, organitzats per a aprendre de manera pràctica les principals capacitats de la plataforma. En finalitzar s’obté un certificat de Sabentis i Carver University. Pots veure com va néixer Sabentis Academy i què inclou.

No és formació genèrica sobre intel·ligència artificial. És conèixer a fons els processos i eines amb els quals es gestiona la prevenció cada dia, per a usar-los amb més autonomia i millor criteri.

Accedeix gratis als cursos de Sabentis Academy.

La gratuïtat correspon a aquests 26 cursos de Sabentis. Els dos programes de postgrau que segueixen tenen requisits d’admissió, matrícula i condicions acadèmiques pròpies.

Màster en Seguretat i Salut en el Treball: Prevenció de Riscos Laborals

El Màster en Seguretat i Salut en el Treball: Prevenció de Riscos Laborals es dirigeix a professionals que volen assumir responsabilitats de nivell superior amb una visió internacional, multidisciplinària i aplicada. S’estructura al voltant de les quatre àrees preventives no mèdiques: seguretat en el treball, higiene industrial, ergonomia i psicosociologia aplicada, i combina els fonaments científics i tècnics amb ISO 45001, analítica de dades, Power BI i impacte de la intel·ligència artificial en la SST.

Durada de 18 mesos, 70 ECTS i modalitat en línia sincrònica en espanyol, amb 360 hores de pràctiques externes i un treball final aplicat.

Consulta el programa del Màster en Seguretat i Salut en el Treball.

Magíster en Ergonomia i Gestió del Treball

El Magíster en Ergonomia i Gestió del Treball aprofundeix en la interacció entre persones, tasques, tecnologia i entorns laborals, integrant fisiologia, psicologia, enginyeria i disseny. Durant 18 mesos, amb 70 ECTS i modalitat en línia sincrònica en espanyol, desenvolupa competències en antropometria, biomecànica ocupacional, ergonomia cognitiva, càrrega física i mental, disseny de llocs i gestió d’intervencions ergonòmiques, a més de digitalització i IA aplicada a l’ergonomia.

Consulta el programa del Magíster en Ergonomia i Gestió del Treball.

La tecnologia ha de retornar temps al professional de SST

La millor IA aplicada a la prevenció no és la que aspira a ocupar el lloc del tècnic. És la que li permet arribar abans a la informació rellevant, entendre millor el sistema i dedicar més temps a les decisions que exigeixen presència, experiència i judici.

Aquest és també l’enfocament de Sabentis: integrar dades, processos i capacitats d’intel·ligència artificial en una única plataforma de gestió de SST, amb traçabilitat i supervisió professional. És la mateixa direcció que ja apuntava la prevenció 5.0: la tecnologia aporta velocitat i escala, l’equip preventiu conserva el control.

No és una posició recent. Sabentis va ser la primera plataforma a portar la intel·ligència artificial a la seguretat i salut en el treball, amb una primera presentació pública en el Congrés Internacional ORP d’abril de 2020, i des de llavors l’ha incorporat com a capa funcional nadiua dels seus fluxos de treball.

La frase de Pedro R. Mondelo resumeix el repte amb precisió:

«En prevenció he vist arribar moltes tecnologies. Cap amb tant de potencial. I cap que exigeixi tant de criteri».

La qüestió ja no és si la intel·ligència artificial entrarà en la seguretat i salut en el treball. Ja és aquí, i des de 2027 amb obligacions exigibles. La qüestió és si les organitzacions la usaran per a substituir reflexió per automatisme o per a ampliar, amb responsabilitat, la capacitat humana de protegir.

Comença per la formació: accedeix a els 26 cursos gratuïts de Sabentis Academy. I si vols veure com Sabentis integra la intel·ligència artificial en la gestió de la seguretat i salut en el treball, sol·licita una demo gratuïta.

Preguntes freqüents sobre IA i prevenció de riscos laborals

Pot la intel·ligència artificial substituir al tècnic de prevenció de riscos laborals?

No. La IA pot reunir informació dispersa, detectar patrons, generar esborranys i activar alertes, però no comprèn el treball real, no decideix quin risc és acceptable i no respon davant un comitè de seguretat i salut. Amplia la capacitat d’observació del professional; no assumeix el seu criteri ni la seva responsabilitat.

Què pot fer avui la IA en seguretat i salut en el treball?

Cinc coses de manera fiable: ordenar i relacionar documentació dispersa, detectar senyals i ajudar a prioritzar, reduir treball administratiu repetitiu, facilitar l’accés al coneixement preventiu i construir alertes primerenques a partir de dades, sensòrica i analítica.

La intel·ligència artificial pot predir accidents laborals?

No amb certesa. Pot identificar patrons, repeticions i combinacions de factors que mereixen atenció. Un patró estadístic és un senyal per a investigar, no una explicació causal. Presentar una predicció com a certesa és un dels errors més freqüents i més cars en implantar aquestes eines.

És obligatòria la supervisió humana de la IA en l’àmbit laboral?

Sí per als sistemes classificats com d’alt risc. El Reglament (UE) 2024/1689 exigeix supervisió humana efectiva, governança de dades, documentació tècnica, registre d’esdeveniments i transparència cap a les persones afectades.

Un sistema d’IA que avalua conductes segures és d’alt risc?

Pot ser-ho. L’Annex III del Reglament europeu d’IA inclou entre els sistemes d’alt risc els destinats a assignar tasques en funció del comportament i a fer seguiment i avaluació de l’acompliment i la conducta de les persones treballadores. Moltes eines d’observació preventiva encaixen en aquesta descripció.

Des de quan s’apliquen les obligacions per a sistemes d’IA d’alt risc?

Les obligacions de transparència són aplicables des del 2 d’agost de 2026. Les dels sistemes d’alt risc de l’Annex III es van traslladar al 2 de desembre de 2027 mitjançant el Digital Omnibus sobre IA, publicat en el Diari Oficial de la UE el 24 de juliol de 2026 i en vigor des del 27 de juliol de 2026.

Quines dades necessita la IA per a ser útil en prevenció?

Dades de procedència coneguda, vigents, íntegres, amb permisos definits i amb els biaixos identificats. Sobre un repositori desordenat la IA no aporta criteri: accelera l’error i li dona aparença d’objectivitat.

On formar-se en intel·ligència artificial aplicada a la prevenció de riscos laborals?

Sabentis Academy ofereix 26 cursos oficials gratuïts, 100% en línia i al teu ritme, sobre la plataforma Sabentis, amb certificat de Sabentis i Carver University. Per a especialització universitària existeixen el Màster en Seguretat i Salut en el Treball i el Magíster en Ergonomia i Gestió del Treball, tots dos amb continguts de digitalització i IA aplicada.

Fonts

• Comissió Europea. El Digital Omnibus sobre IA entra en vigor (juliol de 2026).
• Annex III del Reglament (UE) 2024/1689: sistemes d’IA d’alt risc, punt 4, ocupació i gestió de treballadors.
• Revolucionar la seguretat i la salut: el paper de la IA i la digitalització a la feina, Organització Internacional del Treball.
• Digitalització del treball, Agència Europea per a la Seguretat i la Salut en el Treball.
• Entrevista a Pedro R. Mondelo sobre ètica, digitalització i IA, Fundació Internacional ORP, abril de 2024.
• Perfil de Pedro Manuel Rodríguez Mondelo en FUTUR-UPC.
• Màster universitari en Seguretat i Salut en el Treball: Prevenció de Riscos Laborals, UPC.
• Doctor honoris causa per la Universitat Politècnica i Artística del Paraguai.
• Carver University: cooperació acadèmica amb la Fundació Internacional ORP.
• Sabentis Academy: cursos oficials gratuïts i programes d’especialització.