Medidas de IA contra el golpe de calor en la construcción japonesa

En Japón, las obras de construcción están adoptando medidas basadas en inteligencia artificial para prevenir el golpe de calor entre los trabajadores, según MarketWatch. Un sistema desarrollado por Pola Medical Inc., evalúa el riesgo de golpe de calor a través de imágenes faciales capturadas con un dispositivo tablet.

El sistema, conocido como 'Kaokara', se emplea en sitios como el de la autopista Shin-Tomei en Yamakita, Kanagawa, gestionado por Shimizu Corp. y otros. Allí, los trabajadores se someten a evaluaciones de riesgo antes de iniciar su jornada laboral.

El uso de la tecnología se ha expandido debido a la alta incidencia de golpes de calor en las obras, donde las condiciones ambientales extremas son comunes. La tecnología ayuda a tomar decisiones sobre pausas y la hidratación necesaria en función del índice WBGT (Wet-Bulb Globe Temperature).

La implementación de IA en la prevención de golpes de calor es crucial para las empresas constructoras, ya que mejora la seguridad laboral y reduce riesgos de salud, lo cual puede traducirse en menos interrupciones y mayor productividad.

En un contexto donde la seguridad en el trabajo es una prioridad, la tecnología de Pola Medical ofrece una solución proactiva para gestionar riesgos ambientales, lo que podría establecer un nuevo estándar en el sector de la construcción.

La capacidad de evaluar el riesgo de golpe de calor de manera objetiva y en tiempo real permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre la gestión del personal y las condiciones de trabajo, optimizando así los recursos y mejorando el bienestar de los trabajadores.

La IA aplicada en este contexto demuestra su potencial para transformar la gestión de riesgos laborales en la construcción. Al utilizar análisis facial y de piel, la tecnología evalúa indicadores clave como la temperatura corporal y la sudoración.

La automatización de este proceso permite una evaluación constante y precisa, lo que minimiza la dependencia de la percepción subjetiva del trabajador sobre su estado de salud. Esto es un avance significativo en la aplicación de datos y visión artificial en la obra.

Al integrar estos sistemas en el flujo de trabajo diario, las empresas pueden mejorar la planificación y ejecución de sus proyectos, asegurando que las condiciones de trabajo sean seguras y que los trabajadores estén protegidos contra riesgos ambientales.

En el sitio de la autopista Shin-Tomei, el sistema 'Kaokara' se utiliza para evaluar a aproximadamente 500 trabajadores diariamente. Esta práctica permite ajustar las pausas y la hidratación según el riesgo detectado, mejorando la seguridad y eficiencia del proyecto.

Empresas como Shimizu Corp. han adoptado esta tecnología, integrándola con directrices de acción basadas en alertas de golpe de calor. Este enfoque proactivo es un ejemplo de cómo las empresas pueden utilizar la tecnología para gestionar de manera efectiva los riesgos laborales.

Para que esta tecnología funcione de manera óptima, es crucial que las empresas cuenten con personal capacitado para interpretar los resultados y tomar medidas adecuadas. Además, deben estar dispuestas a invertir en la infraestructura necesaria para su implementación.

Desde su lanzamiento en 2024, 'Kaokara' ha vendido aproximadamente 5,500 unidades, con el 85% de las ventas provenientes del sector de la construcción, según MarketWatch. Esto refleja una tendencia creciente hacia la adopción de tecnologías de IA en el sector.

La creciente preocupación por la seguridad laboral y el cambio climático ha impulsado la demanda de soluciones tecnológicas que puedan mitigar los riesgos asociados con condiciones extremas de trabajo.

Sin embargo, los datos no reflejan el impacto a largo plazo de estas tecnologías en la reducción de incidentes de golpe de calor, lo que sugiere la necesidad de estudios continuos para evaluar su efectividad en diferentes entornos de trabajo.

El costo de implementación de tecnologías de IA como 'Kaokara' puede ser significativo, lo que podría limitar su adopción a empresas con mayores recursos. Además, la integración con sistemas existentes puede presentar desafíos técnicos.

La transferibilidad de esta tecnología a otros entornos de trabajo depende de factores como la variabilidad climática y las diferencias en las prácticas laborales, lo que podría afectar su efectividad en diferentes regiones o industrias.

Existen riesgos organizativos y éticos relacionados con la privacidad de los datos y el uso de imágenes faciales, lo que requiere que las empresas establezcan políticas claras para proteger la información personal de los trabajadores.

Las empresas interesadas en implementar esta tecnología deben comenzar con una evaluación piloto para determinar su viabilidad y efectividad en sus entornos específicos de trabajo.

Es importante establecer criterios claros de decisión y métricas para evaluar el impacto de la tecnología en la seguridad laboral, como la reducción de incidentes de golpe de calor y mejoras en la productividad.

El siguiente paso realista para las empresas es buscar asesoramiento técnico y capacitación para el personal, asegurando que la tecnología se integre de manera efectiva en sus operaciones diarias.

MarketWatch: https://www.marketwatch.com/story/yomiuri-japan-construction-sites-employ-ai-based-measures-to-keep-workers-from-developing-heatstroke-899b9d7c