L'impacte de la intel·ligència artificial al lloc de treball inclou tant aplicacions per millorar la seguretat i la salut dels treballadors com possibles riscos que cal controlar. alt=A close up of a person's neck and upper torso, with a black rectangular sensor and camera unit attached to their shirt collar|miniatura|256x256px|Les xarxes de sensors portàtils habilitades per IA poden millorar la seguretat i la salut dels treballadors mitjançant l'accés a dades personalitzades en temps real, però també presenten riscos psicosocials com la microgestió, la percepció de vigilància i problemes de seguretat de la informació. Una aplicació potencial és utilitzar la IA per eliminar perills allunyant els humans de situacions perilloses que impliquen risc d'estrès, excés de treball o lesions musculoesquelètiques. L'analítica predictiva també es pot utilitzar per identificar condicions que poden conduir a perills com ara fatiga, lesions per esforços repetitius o exposició a substàncies tòxiques, la qual cosa porta a intervencions més primerenques. Una altra és optimitzar els fluxos de treball de seguretat i salut en el lloc de treball mitjançant l'automatització de tasques repetitives, la millora dels programes de formació en seguretat mitjançant la realitat virtual o la detecció i la notificació de quasi accidents.

Quan s'utilitza al lloc de treball, la IA també presenta la possibilitat de nous riscos. Aquests poden sorgir de tècniques d'aprenentatge automàtic que condueixen a un comportament imprevisible i a la incomprensió en la seva presa de decisions, o de problemes de ciberseguretat i privadesa de la informació. Molts riscos de la IA són psicosocials a causa del seu potencial per causar canvis en l'organització del treball. Aquests inclouen canvis en les habilitats requerides als treballadors, un augment de la supervisió que condueix a la microgestió, algoritmes que imiten de manera involuntària o intencionada biaixos humans indesitjables i l'assignació de la culpa dels errors de la màquina a l'operador humà. La IA també pot conduir a riscos físics en forma de col·lisions humà-robot i riscos ergonòmics de les interfícies de control i les interaccions humà-màquina. Els controls de riscos inclouen mesures de ciberseguretat i privadesa de la informació, comunicació i transparència amb els treballadors sobre l'ús de dades i limitacions dels robots col·laboratius.

Des de la perspectiva de la seguretat i la salut en el lloc de treball, només és rellevant la IA "feble" o "estreta" que s'adapta a una tasca específica, ja que hi ha molts exemples que s'utilitzen actualment o que s'espera que s'utilitzin en un futur proper. No s'espera que la IA "forta" o "general" sigui factible en un futur proper. i la discussió dels seus riscos és més competència dels futuristes i filòsofs que no pas dels higienistes industrials.

Es preveu que certes tecnologies digitals provoquin pèrdues de llocs de treball. A partir de la dècada del 2020, l'adopció de la robòtica moderna ha provocat un creixement net de l'ocupació. Tanmateix, moltes empreses preveuen que l'automatització o l'ús de robots provocarà pèrdues de llocs de treball en el futur. Això és especialment cert per a les empreses de l'Europa Central i Oriental. Es preveu que altres tecnologies digitals, com ara plataformes o big data, tinguin un impacte més neutre en l'ocupació. Un gran nombre de treballadors tecnològics han estat acomiadats a partir del 2023; moltes d'aquestes retallades de llocs de treball s'han atribuït a la intel·ligència artificial.

Aplicacions de salut i seguretat Perquè s'adopti qualsevol aplicació potencial d'IA en salut i seguretat, cal que sigui acceptada tant per part dels directius com dels treballadors. Per exemple, l'acceptació dels treballadors pot veure's disminuïda per preocupacions sobre la privadesa de la informació, o per una manca de confiança i acceptació de la nova tecnologia, que pot sorgir d'una transparència o formació inadequades. Alternativament, els directius poden emfatitzar els augments de la productivitat econòmica en lloc dels guanys en seguretat i salut dels treballadors quan implementen sistemes basats en IA.

Eliminació de tasques perilloses alt=A large room with a suspended ceiling packed with cubicles containing computer monitors|miniatura|Els centres d'atenció telefònica comporten riscos psicosocials importants a causa de la vigilància i l'excés de treball. Els chatbots habilitats per IA poden treure els treballadors de les tasques més bàsiques i repetitives. La IA pot augmentar l'abast de les tasques laborals on un treballador pot ser allunyat d'una situació que comporta risc. En cert sentit, mentre que l'automatització tradicional pot substituir les funcions del cos d'un treballador per un robot, la IA substitueix eficaçment les funcions del seu cervell per un ordinador. Els riscos que es poden evitar inclouen l'estrès, l'excés de treball, les lesions musculoesquelètiques i l'avorriment.

Això pot ampliar la gamma de sectors laborals afectats a llocs de treball de coll blanc i del sector serveis, com ara la medicina, les finances i les tecnologies de la informació. Per exemple, els treballadors dels centres d'atenció telefònica s'enfronten a importants riscos per a la salut i la seguretat a causa de la seva naturalesa repetitiva i exigent i de les seves altes taxes de microvigilància. Els chatbots habilitats per IA redueixen la necessitat que els humans realitzin les tasques més bàsiques dels centres d'atenció telefònica.

Analítica per reduir el risc alt=A drawing of a man lifting a weight onto an apparatus, with various distances marked|miniatura|L'equació d'aixecament del NIOSH està calibrada per a un treballador sa típic per evitar lesions d'esquena, però els mètodes basats en IA poden permetre un càlcul personalitzat del risc en temps real. L'aprenentatge automàtic s'utilitza per a l'anàlisi de persones per fer prediccions sobre el comportament dels treballadors per ajudar a la presa de decisions de gestió, com ara la contractació i l'avaluació del rendiment. També es podrien utilitzar per millorar la salut dels treballadors. L'anàlisi es pot basar en dades com ara activitats en línia, monitorització de comunicacions, seguiment de la ubicació i anàlisi de veu i llenguatge corporal d'entrevistes filmades. Per exemple, l'anàlisi de sentiments es pot utilitzar per detectar fatiga per prevenir l'excés de treball. Els sistemes de suport a la decisió tenen una capacitat similar per ser utilitzats, per exemple, per prevenir desastres industrials o fer que la resposta a desastres sigui més eficient.

Per als treballadors de manipulació manual de materials, l'anàlisi predictiva i la intel·ligència artificial es poden utilitzar per reduir les lesions musculoesquelètiques. Les directrius tradicionals es basen en mitjanes estadístiques i estan orientades a humans antropomètricament típics. L'anàlisi de grans quantitats de dades de sensors portàtils pot permetre un càlcul personalitzat en temps real del risc ergonòmic i la gestió de la fatiga, així com una millor anàlisi del risc associat a funcions laborals específiques.

Els sensors portàtils també poden permetre una intervenció més primerenca contra l'exposició a substàncies tòxiques que amb proves d'àrea o zona de respiració de forma periòdica. A més, els grans conjunts de dades generats podrien millorar la vigilància de la salut en el lloc de treball, l'avaluació de riscos i la recerca.

Racionalització dels fluxos de treball en matèria de seguretat i salut La IA també es pot utilitzar per fer que el flux de treball de seguretat i salut en el lloc de treball sigui més eficient. Els assistents digitals, com Amazon Alexa, Google Assistant i Apple Siri, s'estan adoptant cada cop més als llocs de treball per millorar la productivitat automatitzant tasques rutinàries. Aquestes eines basades en IA poden gestionar tasques administratives, com ara programar reunions, enviar recordatoris, processar comandes i organitzar plans de viatge. Aquesta automatització pot millorar l'eficiència del flux de treball reduint el temps dedicat a tasques repetitives, ajudant així els empleats a centrar-se en responsabilitats de més prioritat. Els assistents digitals són especialment valuosos per optimitzar els fluxos de treball d'atenció al client, on poden gestionar consultes bàsiques, reduint la demanda sobre els empleats humans. Tanmateix, encara hi ha reptes per integrar completament aquests assistents a causa de les preocupacions sobre la privadesa de les dades, la precisió i la preparació organitzativa.

Un exemple és la codificació de les reclamacions de compensació laboral, que es presenten en forma narrativa en prosa i se'ls han d'assignar manualment codis estandarditzats. S'està investigant la IA per a acomplir aquesta tasca més ràpidament, de manera més econòmica i amb menys errors.

Els sistemes de realitat virtual habilitats per IA poden ser útils per a la formació en seguretat per al reconeixement de perills.

La intel·ligència artificial es pot utilitzar per detectar amb més eficiència els quasi accidents. La notificació i l'anàlisi dels quasi accidents són importants per reduir les taxes d'accidentalitat, però sovint no es notifiquen prou perquè els humans no els detecten o els treballadors no els notifiquen a causa de factors socials.

Perills alt=A drawing showing a back rectangular solid labeled "blackbox", with an arrow entering labeled "input/stimulus", and an arrow exiting labeled "output/response"|miniatura|320x320px|Alguns mètodes d'entrenament d'aprenentatge automàtic són propensos a la imprevisibilitat i la inscrutabilitat en la seva presa de decisions, cosa que pot comportar perills si els directius o els treballadors no poden predir o entendre el comportament d'un sistema basat en IA. Hi ha diversos aspectes generals de la IA que poden donar lloc a perills específics. Els riscos depenen de la implementació més que no pas de la mera presència de la IA.

Els sistemes que utilitzen IA subsimbòlica, com ara l'aprenentatge automàtic, poden comportar-se de manera imprevisible i són més propensos a la inscrutabilitat en la seva presa de decisions. Això és especialment cert si es troba una situació que no formava part del conjunt de dades d'entrenament de la IA i s'agreuja en entorns menys estructurats. El comportament no desitjat també pot sorgir de defectes en la percepció del sistema (derivats ja sigui de dins del programari o de la degradació del sensor), la representació i el raonament del coneixement o d'errors de programari.Poden sorgir d'un entrenament inadequat, com ara un usuari que aplica el mateix algoritme a dos problemes que no tenen els mateixos requisits. L'aprenentatge automàtic aplicat durant la fase de disseny pot tenir implicacions diferents de les que s'aplica en temps d'execució. Els sistemes que utilitzen IA simbòlica són menys propensos a un comportament imprevisible.

L'ús de la IA també augmenta els riscos de ciberseguretat en relació amb les plataformes que no utilitzen la IA,i les preocupacions sobre la privadesa de la informació sobre les dades recollides poden representar un perill per als treballadors. miniatura|La introducció de noves tecnologies basades en la IA pot provocar canvis en les pràctiques laborals que comporten riscos psicosocials, com ara la necessitat de reciclatge professional o la por a l'atur tecnològic.

Controls de perill