La inteligencia artificial ya ha dejado de ser una tecnología experimental. Cada vez está más presente en el trabajo cotidiano, mejora la productividad individual y empieza a integrarse en procesos completos. Sin embargo, existe una brecha importante entre usar IA y obtener un impacto real de ella en la organización.
Esta es probablemente una de las conclusiones más interesantes del informe The state of AI in 2026: On the road to ROI, publicado por McKinsey. Cerca de nueve de cada diez participantes afirman que sus organizaciones utilizan regularmente IA en al menos una función y el 44 % señala que ya la están escalando a nivel empresarial. Además, el 80 % considera que la IA ha mejorado su productividad individual. (McKinsey & Company)
Pero cuando se analiza su impacto económico global, el panorama cambia: solo el 37 % atribuye a la IA algún impacto positivo en el EBIT y apenas un 6 % puede considerarse, según la clasificación de McKinsey, un high performer en IA. (McKinsey & Company)
La pregunta, por tanto, ya no parece ser si debemos utilizar inteligencia artificial, sino otra bastante más compleja:
¿Cómo conseguimos que la IA transforme realmente nuestra forma de trabajar?
Y esta pregunta es perfectamente trasladable a la seguridad y salud en el trabajo.
El problema de añadir IA sobre procesos que ya son ineficientes
En prevención tenemos una oportunidad enorme.
Evaluaciones de riesgos, investigaciones de accidentes, inspecciones, formación, vigilancia de la salud, gestión de EPIs, CAE, procedimientos, informes, seguimiento de acciones, preparación de comunicaciones, explotación de datos…
Cada uno de estos procesos genera documentación, registros y tareas de seguimiento. Muchas de ellas son recurrentes y repetitivas y terminan consumiendo una parte considerable del tiempo de los profesionales de SST.
Ante esta realidad, la primera reacción puede ser evidente: automaticemos todo lo posible con IA.
Pero quizá ese no sea el mejor punto de partida.
Una de las conclusiones más relevantes del estudio de McKinsey es precisamente que las organizaciones que están obteniendo mayor valor de la IA no se limitan a introducir nuevas herramientas sobre los procesos existentes.
Casi tres de cada cuatro organizaciones consideradas high performers están rediseñando de manera fundamental sus flujos de trabajo gracias a la IA. Entre el resto de organizaciones, solamente lo hace aproximadamente una de cada cuatro. (McKinsey & Company)
La diferencia es enorme.
Porque automatizar un proceso ineficiente no lo convierte necesariamente en un buen proceso. Simplemente conseguimos ejecutar más rápido algo que quizá nunca deberíamos haber estado haciendo.
Antes de automatizar, hay que preguntarse qué trabajo merece seguir existiendo
Esta idea tiene una conexión directa con un concepto especialmente relevante en SST: el Safety Clutter.
En muchas organizaciones se han ido acumulando procedimientos, formularios, comprobaciones, registros, aprobaciones y tareas administrativas creadas originalmente con la intención de mejorar la seguridad. Con el paso del tiempo, algunas continúan aportando valor preventivo; otras, sin embargo, consumen recursos sin contribuir significativamente a reducir el riesgo.
Por eso, antes de preguntarnos:
“¿Cómo puedo hacer esto con IA?”
convendría hacernos otra pregunta:
“¿Deberíamos seguir haciendo esto?”
Desde PrevenControl proponemos clasificar el trabajo preventivo considerando dos variables: su valor preventivo y el tiempo que consume. De esta forma podemos distinguir entre aquello que debemos proteger porque necesita criterio y presencia profesional; aquello que podemos potenciar mediante IA; las actividades de escaso impacto que apenas requieren dedicación; y, especialmente, el clutter: tareas de bajo valor preventivo que consumen mucho tiempo y que deberíamos intentar eliminar antes que automatizar.
Esta distinción cambia completamente la conversación sobre IA aplicada a la prevención.
El objetivo no debería ser ahorrar técnicos, sino recuperar tiempo de calidad
Existe además otro dato del estudio de McKinsey que merece atención.
Aunque las expectativas sobre reducción de empleo debido a la IA siguen aumentando, las reducciones realmente producidas han sido considerablemente menores de lo esperado. Solo el 14 % de los participantes de organizaciones que utilizan IA afirma que esta contribuyó a reducir la plantilla durante el último año, frente al 32 % que un año antes esperaba que eso sucediera. (McKinsey & Company)
En SST creemos que existe una forma mucho más interesante de plantear esta transformación.
¿Qué sucedería si el tiempo que la IA libera a un técnico de prevención no se utilizara para reducir recursos, sino para hacer más prevención?
El profesional podría dedicar más tiempo a estar en campo, hablar con las personas, observar cómo se realiza realmente el trabajo, cocrear soluciones con los equipos, analizar riesgos complejos, trabajar con los mandos o desarrollar liderazgo y cultura preventiva.
Es precisamente el principio sobre el que hemos construido en PrevenControl SinergIA:
la IA no sustituye al técnico; lo potencia.
El objetivo es devolver tiempo a quienes realmente aportan valor para que puedan dedicarlo a pensar estratégicamente, estar presentes donde ocurren las cosas, cocrear soluciones y construir cultura preventiva.
SinergIA: pasar de experimentar con IA a transformar los procesos de SST
A partir de esta necesidad hemos desarrollado SinergIA, un servicio de PrevenControl para integrar la inteligencia artificial en la gestión de la seguridad y salud de una manera práctica y con criterio.
No empezamos enseñando herramientas.
Empezamos entendiendo cómo trabaja la organización.
El servicio se articula alrededor de tres movimientos: revisar y optimizar los procesos, eliminando aquello que no aporta valor; integrar la IA allí donde realmente puede generar impacto; y formar y acompañar al equipo, para que adquiera autonomía y pueda incorporar estas nuevas formas de trabajo a su actividad cotidiana.
Esta aproximación conecta directamente con una de las principales conclusiones del estudio de McKinsey: las organizaciones que más valor obtienen no son necesariamente las que simplemente incorporan más herramientas, sino aquellas que transforman sus workflows, implican a sus líderes y establecen mecanismos para medir el impacto de las iniciativas de IA. (McKinsey & Company)
¿Cómo lo llevamos a la práctica?
El recorrido de SinergIA se estructura en tres fases.
En una primera fase de diagnóstico, mapeamos los procesos y su documentación, analizamos qué tareas pueden considerarse Safety Clutter y priorizamos aquellas en las que la IA puede generar mayor impacto.
Después pasamos a una formación práctica, construida a partir del propio diagnóstico. En lugar de trabajar únicamente con ejemplos genéricos de IA, utilizamos casos reales de la organización y las herramientas con las que sus profesionales trabajan habitualmente.
Finalmente, realizamos un acompañamiento a la implantación, ayudando al equipo a aplicar lo aprendido, resolver dificultades y consolidar las nuevas formas de trabajo.
Además, el diagnóstico no se basa únicamente en percepciones. Combinamos análisis documental de los procesos reales, un índice de madurez orientado a IA, mapas de experiencia para entender dónde se consume el tiempo y una priorización basada en impacto y esfuerzo.
¿Dónde puede aportar valor la IA en prevención?
Las posibilidades son enormes, pero podemos agruparlas alrededor de cuatro grandes ámbitos.
El primero es el propio proceso preventivo y su documentación: registros, informes, análisis y seguimiento de acciones.
A partir de ahí aparecen tres grandes campos adicionales: la creación de contenidos, como comunicaciones, carteles o infografías; el acceso al conocimiento, facilitando la consulta de normativa, procedimientos o documentación técnica; y el análisis y apoyo a la decisión, utilizando información sobre accidentes, incidentes, observaciones o riesgos para detectar patrones y ayudar a priorizar actuaciones.
Pero existe todavía una oportunidad mayor: conectar estos procesos entre sí.
Una investigación de accidente puede alimentar una revisión de la evaluación de riesgos. Una inspección puede generar automáticamente acciones. Los datos acumulados pueden revelar patrones. Una modificación de un procedimiento puede desencadenar necesidades de formación o comunicación.
La verdadera transformación llegará cuando dejemos de utilizar la IA exclusivamente para generar documentos aislados y empecemos a utilizarla para hacer que el conocimiento fluya entre los diferentes procesos preventivos.
De la productividad individual a una prevención diferente
Quizá esta sea la enseñanza más importante que podemos extraer del estudio de McKinsey para nuestro sector.
Estamos entrando en una segunda etapa de adopción de la inteligencia artificial.
La primera consistía en descubrir que ChatGPT, Copilot, Gemini u otras herramientas podían ayudarnos a redactar un procedimiento, resumir un documento, preparar una formación o analizar unos datos.
Eso ya está ocurriendo.
La siguiente etapa es mucho más profunda:
replantear cómo hacemos prevención aprovechando las nuevas capacidades que proporciona la IA.
Y eso exige algo más que tecnología.
Exige revisar procesos, eliminar trabajo innecesario, identificar dónde sigue siendo imprescindible el conocimiento humano, rediseñar flujos de trabajo, formar a los profesionales y acompañar el cambio.
La paradoja es que el mayor éxito de la IA aplicada a la seguridad y salud probablemente no será conseguir que los técnicos hagan muchas más cosas.
Será conseguir que dejen de hacer muchas de las que no aportan valor y puedan dedicar más tiempo a aquellas que ninguna IA puede sustituir: comprender el trabajo real, estar con las personas y contribuir a construir organizaciones más seguras.
Ese es precisamente el propósito de SinergIA: unir el conocimiento preventivo y la inteligencia artificial para conseguir una prevención más efectiva.
Fuente de referencia: The state of AI in 2026: On the road to ROI — McKinsey
