Qué es un modelo de lenguaje y qué hace un agente
Un modelo de lenguaje genera texto a partir de patrones aprendidos y del contexto que recibe. La aplicación puede añadir búsqueda, documentos o herramientas. Por eso, dos aplicaciones basadas en modelos similares pueden ofrecer resultados muy distintos.
Un agente de IA puede utilizar herramientas y ejecutar pasos para alcanzar un objetivo; la generación de texto es solo una capacidad posible. Tener acceso a documentos no garantiza que los interprete bien. Conviene diferenciar una respuesta redactada por el modelo, una cita recuperada y una acción realizada sobre un sistema.
Para qué puede servir en el trabajo preventivo
Las tareas acotadas, con materiales revisados y un resultado comprobable, facilitan un uso útil. Algunos ejemplos son convertir notas en un borrador de acta, resumir un informe, adaptar vocabulario para un público concreto o comparar dos versiones de un procedimiento.
También puede proponer preguntas para una investigación o señalar incoherencias que una persona revisará. La búsqueda normativa requiere abrir y comprobar la fuente oficial. No basta con pedir «la legislación vigente». Una evaluación de riesgos exige conocer tareas, equipos y condiciones reales; describirlos de forma convincente no demuestra que se hayan observado.
Riesgos que deben controlarse
Los modelos pueden generar referencias inexistentes, mezclar obligaciones de países diferentes o mantener información desactualizada. También pueden omitir una excepción importante, simplificar una instrucción hasta volverla insegura o asumir datos que nadie proporcionó.
El perfil de IA generativa del NIST ofrece un marco voluntario para gestionar riesgos a lo largo del uso del sistema. En prevención, interesa registrar fallos relevantes y comprobar si se repiten. No existe un porcentaje de acierto genérico que haga adecuada cualquier aplicación: el criterio depende de la tarea y de las consecuencias de un error.
Cómo verificar una respuesta antes de utilizarla
- Define la tarea, el país, el centro y el tipo de documento esperado.
- Aporta solo la información necesaria y separa hechos de hipótesis.
- Pide que se identifiquen las fuentes y las incertidumbres.
- Abre cada referencia: comprueba que existe, que respalda la afirmación y que corresponde a la versión aplicable.
- Contrasta medidas, cifras y condiciones con la situación real.
- Asigna una revisión competente y conserva la versión aprobada cuando forme parte del expediente preventivo.
Una segunda respuesta del mismo modelo no constituye una verificación independiente. Si la fuente no aparece o se contradice con los datos del centro, la afirmación debe quedar pendiente.
Datos personales, permisos y responsabilidad
Antes de introducir información en una herramienta, revisa el contrato, los usos de los datos, los accesos y la conservación. El RGPD exige una base jurídica y medidas adecuadas; los datos de salud merecen especial protección. La seudonimización reduce riesgos, pero no convierte automáticamente la información en anónima.
Usa documentos preparados para el fin autorizado y excluye identificadores innecesarios. Cuando la aplicación pueda actuar, limita sus permisos y establece qué acciones requieren validación. En España, emplear IA no traslada a la herramienta el deber empresarial de protección ni sustituye la competencia de quienes realizan las actividades preventivas.
Ejemplo hipotético: revisar una instrucción de limpieza
Un técnico pide un borrador para limpiar una máquina usando el manual vigente y el procedimiento del centro. La respuesta propone un paso que no figura en las fuentes y omite una condición del aislamiento de energías. El técnico marca ambas cuestiones y vuelve al manual y a la evaluación, en lugar de aceptar el texto por estar bien redactado.
Tras la revisión, se valida el procedimiento mediante el proceso habitual de la empresa y se retira el borrador. El fallo se registra para ajustar las instrucciones y las pruebas de la herramienta. La utilidad se mide por el tiempo de preparación y revisión, además de los errores detectados; no por el número de documentos generados.
