La inteligencia artificial y su impacto en la prevención de riesgos laborales

Autores/as

  • Valeria Cecibel Santillan Rosero Universidad Iberoamericana del Ecuador, Ecuador
  • Alisson Gabriela Araujo Orna Universidad Iberoamericana del Ecuador, Ecuador
  • Richard Andrés Cabrera Armijos Universidad Iberoamericana del Ecuador, Ecuador

Palabras clave:

Inteligencia artificial, seguridad laboral, riesgos laborales, prevención, construcción.

Resumen

La transformación digital ha redefinido la gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST), situando a la inteligencia artificial (IA) como herramienta clave en la prevención de riesgos laborales. El propósito de este estudio fue analizar cómo la IA puede contribuir a la reducción de accidentes del sector de la construcción, identificando tanto beneficios como limitaciones en su implementación. Se empleó un enfoque cualitativo y descriptivo, sustentado en revisión documental de literatura científica y normativa, complementada con entrevistas semiestructuradas a expertos con experiencia en SST y tecnologías emergentes. Se aplicaron encuestas y los datos fueron depurados en Excel y procesados mediante PLS-SEM en SmartPLS 4 permitiendo modelar las relaciones entre barreras de implementación, percepción de la IA y perfil profesional. Los hallazgos revelan que la adopción de la IA depende principalmente de la utilidad percibida y la confianza en decisiones automatizadas, mientras que el perfil profesional ejerce un rol marginal. El modelo mostró baja capacidad explicativa, pero sin problemas de multicolinealidad, confirmando la consistencia estadística. Se concluye que la implementación exitosa de la IA exige fortalecer la confianza de los trabajadores, garantizar integración normativa, diseñar estrategias de capacitación adaptadas al contexto, asegurando un entorno laboral seguro y sostenible.

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Publicado

2025-10-04
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Cómo citar

Santillan Rosero, V. C., Araujo Orna, A. G., & Cabrera Armijos, R. A. (2025). La inteligencia artificial y su impacto en la prevención de riesgos laborales. Journal of Science and Research, 10(4), 74–98. Recuperado a partir de https://revistas.utb.edu.ec/index.php/sr/article/view/3835

Número

Sección

Artículo de Investigación