ntegración de la Inteligencia Artificial en los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST)

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster analiza la integración de la inteligencia artificial (IA) en los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG‑SST), abordando tanto su potencial preventivo como los riesgos técnicos, organizacionales, éticos y psicosociales asociados a su uso en entornos laborales. El estudio se fundamenta en la normativa internacional ISO 45001 como eje del sistema de gestión, complementada con marcos específicos de gobernanza y gestión de riesgos de la IA, tales como el NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework, la norma ISO/IEC 23894 y la ISO/IEC 42001. La metodología adoptada es de enfoque cualitativo‑aplicado e incluye una revisión de literatura especializada, un análisis normativo comparado y el diseño de una propuesta operativa para la integración responsable de la IA en el SG‑SST. Los resultados evidencian que la IA puede fortalecer la identificación y control de riesgos, facilitar la transición desde enfoques reactivos hacia estrategias preventivas y potenciar el aprendizaje organizacional, siempre que se integre de manera sistemática y gobernada, y no como una solución tecnológica aislada. Como principal aporte, el trabajo propone un modelo de integración en ocho etapas alineado con el ciclo PHVA, acompañado de una matriz de riesgos y controles, indicadores clave de desempeño y un modelo de madurez organizacional. Esta propuesta se aplica a un caso práctico del sector de obras menores de construcción en Chile, considerando la normativa legal vigente y la participación de los trabajadores. Se concluye que la integración efectiva de la IA en los SG‑SST es viable y auditable bajo estándares internacionales, siempre que se priorice la centralidad de las personas, la transparencia, la privacidad y el rol estratégico del profesional de EHS en la transformación digital