¿Tus Evaluaciones de Riesgos tienen el nivel técnico que exige tu compañía o se limitan a dar recomendaciones genéricas? Con el nuevo Auditor de Calidad por Inteligencia Artificial de SmartOSH, estandarizar y elevar el rigor de tus evaluaciones es más fácil que nunca.

El funcionamiento de esta funcionalidad opera como un revisor experto. El proceso actual es muy ágil: basta pedirle a la IA que analice la calidad de tu evaluación de riesgos en base a los parámetros predefinidos. A partir de ese documento, el algoritmo interno de SmartOSH te devuelve un informe detallado con los fallos detectados y otorga un “índice o nivel de calidad” basado en parámetros clave.

¿Qué analiza exactamente nuestra IA para puntuar tus evaluaciones?

✅ Rigor en la descripción del puesto de trabajo: La IA lee el documento para comprobar si se han descrito e identificado correctamente los productos químicos, los EPIs, las máquinas, las herramientas y las tareas específicas del puesto.

✅ Atención a colectivos vulnerables: Analiza si la evaluación ha tenido en cuenta y ha identificado los riesgos para personas especialmente sensibles o empleadas embarazadas.

✅ Medidas Ejecutivas frente a Informativas: Este es el punto de mayor valor. La IA detecta si las medidas propuestas empiezan con un verbo de acción real para eliminar el riesgo, o si son meramente informativas y ambiguas (como poner “tener cuidado” o “valorar la posibilidad de”). Con ello, calcula el ratio o porcentaje de medidas verdaderamente ejecutivas frente a las informativas.

Tener este índice de calidad automatizado es una ventaja competitiva brutal para los Servicios de Prevención o empresas con muchos técnicos, ya que permite auditar fácilmente el trabajo del equipo. Además, es la herramienta perfecta para asegurarte de que, cuando copias una evaluación de un centro de trabajo a otro, estás replicando únicamente aquellas plantillas con un alto índice de calidad y no duplicando errores.

¿Hacia dónde va el Roadmap de SmartOSH? El siguiente nivel de desarrollo es que, mientras el técnico está escribiendo la descripción del puesto o redactando una medida en el propio sistema, la IA le vaya avisando en tiempo real de lo que falta o sugiriendo correcciones para que la evaluación nazca perfecta desde el primer segundo.

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