Formación de Seguridad Laboral 198

software para la gestión de la prl zando la gestión de documentación. Se reduce así la carga administrativa y se minimiza el margen de error. Sin embargo, la amplia oferta de soft- ware implica que las empresas más grandes seleccionan el que más se ade- cúa a sus necesidades o bien lo perso- nalizan para adaptarlo mejor a sus ca- racterísticas. Esto supone que las pymes y autónomos que trabajen con ellos deben utilizar estas plataformas, encon- trándose con la necesidad de utilizar multitud de plataformas distintas, que implican un coste de tiempo importante para alimentar este software con la do- cumentación que se les requiere y resta tiempo para dedicarse a las actividades propias de su negocio. ‘Software’ versus inteligencia artificial Actualmente, el salto en la implantación de soluciones basadas en inteligencia artificial supone que las empresas se planteen el uso de esta para la gestión preventiva, sustituyendo en ocasiones a los tradicionales softwares de gestión. Para garantizar que realizamos una elección adecuada, es fundamental comprender las diferencias entre ambas y cómo se complementan para ofrecer soluciones más completas y eficientes. El software de gestión preventiva ha sido durante años la herramienta es- tándar para organizar y controlar los procesos relacionados con la seguridad y salud en el trabajo. Sus principales funciones incluyen el almacenamiento de datos, la gestión de documentación y la automatización de tareas. Como ventajas destacan su madurez, la posibilidad de personalización y la fa- cilidad de integración con otros sistemas de gestión empresarial. Por otra parte, requiere de la introduc- ción de información, que determina la calidad de los resultados y es menos útil con patrones complejos y con grandes volúmenes de datos La inteligencia artificial, con sus ca- pacidades de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, aporta un nuevo nivel de sofisticación a la gestión preventiva, ya que permite predecir la probabilidad de ocurrencia de incidentes en función de datos his- tóricos y patrones de comportamiento, detectar anomalías, etc., con un apren- dizaje continuo que mejora su precisión a medida que procesa más datos y aprende de nuevas experiencias. Sin embargo, la implementación y mantenimiento de sistemas de IA requie- ren conocimientos especializados y, en ocasiones, exige un proceso previo de educación para optimizar la calidad de los resultados. Actualmente, la clave está en combi- nar las fortalezas del software y la IA. El software proporciona una base sólida para organizar y gestionar la informa- ción, mientras que la IA aporta capaci- dades analíticas avanzadas que permi- ten identificar riesgos y tomar decisiones más informadas. / Noviembre-Diciembre 2024 53