Visión artificial aplicada a la seguridad

Aplicaciones y tipos de sistemas

Las aplicaciones más extendidas son la detección de intrusión en zonas peligrosas de máquinas, robots y vehículos, con activación de funciones de seguridad o de alertas; la verificación del uso de equipos de protección individual (casco, gafas, chaleco, arnés) en accesos y zonas controladas; la detección de personas en el entorno de carretillas y vehículos industriales, con aviso al conductor o reducción de velocidad; la supervisión de tráfico y de la separación entre peatones y vehículos; la detección de caídas, de personas inmóviles o de trabajadores en solitario; el análisis ergonómico de posturas y movimientos a partir de vídeo; la detección de humo, fuego, fugas y derrames; y la comprobación de condiciones de orden, señalización y vías de evacuación.

Desde el punto de vista técnico y jurídico conviene distinguir tres categorías. Los dispositivos de protección optoelectrónicos certificados (cortinas y barreras fotoeléctricas, escáneres láser de seguridad, sistemas de visión de seguridad conforme a IEC 61496) están diseñados, validados y clasificados para formar parte de funciones de seguridad de máquinas con un nivel de prestaciones determinado, y pueden sustituir a resguardos físicos en las condiciones previstas por la evaluación de riesgos. Los sistemas de análisis de vídeo con inteligencia artificial no certificados detectan situaciones y generan alertas o registros, pero su fiabilidad no está garantizada para funciones de seguridad y solo pueden utilizarse como capa adicional. Por último, los sistemas que supervisan y evalúan el comportamiento de personas concretas entran en el ámbito de los sistemas de alto riesgo del Reglamento (UE) 2024/1689 y de la videovigilancia laboral, con requisitos reforzados.

La Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo analiza en su línea de trabajo sobre digitalización los sistemas inteligentes de supervisión de la seguridad y salud (cámaras, dispositivos vestibles, drones, gafas inteligentes) y señala tanto su potencial para retirar a las personas de tareas peligrosas y detectar riesgos como los problemas de privacidad, de riesgos psicosociales asociados a la sensación de vigilancia y de dependencia tecnológica que deben gestionarse.

Requisitos legales y de protección de datos

• Evaluación de riesgos y consulta. La implantación es una nueva tecnología que exige consulta a los delegados de prevención (artículo 33 de la Ley 31/1995) y revisión de la evaluación de riesgos, incluidos los psicosociales.
• Funciones de seguridad de máquinas. Solo los dispositivos certificados conforme a IEC 61496 e ISO 13849-1 pueden asumir funciones de seguridad; la integración exige el análisis de riesgos, el posicionamiento conforme a ISO 13855 y la validación.
• Videovigilancia laboral. El artículo 89 de la Ley Orgánica 3/2018 permite el tratamiento de imágenes para el control laboral con información previa, expresa, clara y concisa a los trabajadores y a sus representantes, y prohíbe las cámaras en zonas de descanso, vestuarios, aseos y similares.
• Principios de protección de datos. Licitud, minimización, limitación de la finalidad, conservación limitada, evaluación de impacto cuando exista observación sistemática y registro de actividades de tratamiento.
• Reglamento de inteligencia artificial. Los sistemas de inteligencia artificial destinados a supervisar y evaluar el rendimiento y el comportamiento de los trabajadores son de alto riesgo (anexo III), con obligaciones de gestión de riesgos, calidad de datos, supervisión humana, transparencia y registro; el reconocimiento de emociones en el trabajo está prohibido salvo por motivos médicos o de seguridad; la mayoría de las obligaciones para sistemas de alto riesgo son aplicables desde el 2 de agosto de 2026.
• Derechos digitales. El artículo 20 bis del Estatuto de los Trabajadores reconoce el derecho a la intimidad frente al uso de dispositivos de videovigilancia y geolocalización.
• No uso disciplinario encubierto. Un sistema implantado con finalidad preventiva no puede utilizarse con fines de control disciplinario sin cumplir los requisitos propios de esa finalidad, y la desviación de finalidad vulnera la normativa de protección de datos.

Criterios de diseño e implantación

• Finalidad preventiva definida. Objetivos concretos (detección de intrusión, uso de equipos, tráfico) vinculados a riesgos evaluados y a medidas técnicas y organizativas previas.
• Privacidad desde el diseño. Procesamiento en el borde sin almacenamiento de imágenes, anonimización o difuminado de personas, conservación mínima y acceso restringido.
• Fiabilidad. Pruebas en condiciones reales (iluminación, oclusiones, ropa, meteorología), tasas de falsos positivos y negativos aceptables y supervisión humana de las alertas.
• Integración con funciones de seguridad. Uso de dispositivos certificados para las funciones de seguridad y de los sistemas de análisis como capa de alerta e información.
• Transparencia. Información clara a la plantilla y a la representación sobre qué se detecta, con qué finalidad, quién accede y durante cuánto tiempo se conservan los datos.
• Factores psicosociales. Evaluación del efecto de la vigilancia percibida y diseño orientado a la protección colectiva, no al control individual.
• Ciberseguridad y mantenimiento. Protección de cámaras y servidores, actualización de modelos y verificación periódica del funcionamiento.
• Gobernanza. Responsables definidos, procedimiento de gestión de alertas, revisión de resultados y mejora del sistema.

Aplicación organizativa: cómo implantar visión artificial con garantías

1. Definir la finalidad preventiva y los riesgos que se pretende controlar, y verificar que las medidas técnicas y organizativas previas están implantadas.
2. Consultar el proyecto con los delegados de prevención y el comité de seguridad y salud, y realizar el análisis de protección de datos (finalidad, minimización, conservación, evaluación de impacto) y, si el sistema incorpora inteligencia artificial de alto riesgo, el análisis de conformidad con el Reglamento (UE) 2024/1689.
3. Decidir la arquitectura: dispositivos certificados para las funciones de seguridad y sistemas de análisis como capa de alertas; diseñar con privacidad desde el diseño (procesamiento local, anonimización, sin cámaras en zonas de descanso o vestuarios).
4. Informar a la plantilla de forma previa, expresa, clara y concisa sobre el sistema, su finalidad, los accesos y la conservación, y señalizar las zonas.
5. Probar el sistema en condiciones reales, medir su fiabilidad, establecer la supervisión humana de las alertas y el procedimiento de respuesta, y formar a mandos y operadores.
6. Integrar las alertas y los indicadores en el sistema de gestión preventiva para su análisis y para la revisión de la evaluación de riesgos, sin uso disciplinario encubierto.
7. Revisar periódicamente la eficacia, los falsos positivos y negativos, los efectos psicosociales y el cumplimiento normativo, y actualizar el sistema.

Un software de gestión preventiva permite recibir e integrar las alertas y los indicadores generados por los sistemas de visión, vincularlos a zonas, equipos y evaluaciones de riesgos, gestionar las acciones derivadas y mantener la trazabilidad y los registros de información y consulta exigidos por la normativa.

Límites y errores frecuentes

1. Utilizar sistemas de análisis de vídeo no certificados como sustituto de resguardos o de dispositivos de protección exigidos por la legislación de máquinas.
2. Implantar cámaras sin información previa a la plantilla y a sus representantes, sin análisis de protección de datos o en zonas prohibidas.
3. Desviar la finalidad preventiva hacia el control disciplinario o la evaluación del rendimiento sin las garantías correspondientes.
4. Confiar en sistemas con tasas de error no medidas o sin supervisión humana de las alertas.
5. Ignorar los riesgos psicosociales de la vigilancia percibida.
6. No considerar las obligaciones del Reglamento de inteligencia artificial para los sistemas de alto riesgo ni las prohibiciones (reconocimiento de emociones).

Los requisitos concretos de protección de datos, de inteligencia artificial y de seguridad de máquinas deben analizarse caso por caso; esta ficha tiene carácter divulgativo.

Marco normativo y de referencia

• Ley 31/1995, de 8 de noviembre. Ley de Prevención de Riesgos Laborales; evaluación de riesgos y consulta ante nuevas tecnologías.
• Real Decreto 1215/1997, de 18 de julio. Disposiciones mínimas de seguridad y salud para la utilización de los equipos de trabajo.
• Reglamento (UE) 2016/679. Reglamento General de Protección de Datos.
• Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre. Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales; artículo 89, videovigilancia en el ámbito laboral.
• Real Decreto Legislativo 2/2015, de 23 de octubre. Estatuto de los Trabajadores; artículo 20 bis, derechos digitales.
• Reglamento (UE) 2024/1689. Reglamento de Inteligencia Artificial; prácticas prohibidas y sistemas de alto riesgo en el ámbito laboral.
• EU-OSHA. Digitalización del trabajo. Sistemas inteligentes de supervisión de la seguridad y salud, robótica avanzada y gestión de trabajadores basada en inteligencia artificial.

Las normas IEC 61496, ISO 13849-1 e ISO 13855 regulan los dispositivos de protección optoelectrónicos y su integración en funciones de seguridad, y la Agencia Española de Protección de Datos publica criterios sobre videovigilancia laboral.