La IA no arreglarà els teus informes d'accidents. Primer arregla'ls tu.

Fa unes setmanes Prevencionar va publicar un resum d'un estudi de Safety Science que m'ha fet rumiar molt. Un grup d'investigadors va entrenar un model de llenguatge per llegir informes d'accidents i incidents i classificar-ne les causes en quatre nivells: la persona, la tasca, l'equip i l'organització. Va encertar entre un 72 i un 82 per cent de les vegades, segons el conjunt de dades. No està malament. Millor que els mètodes amb què el van comparar.

Però el que m'interessa no és el percentatge. És una frase gairebé de passada a les conclusions: molts dels informes eren curts, incomplets, i descrivien el que havia passat sense dir gairebé res de les condicions en què havia passat.

I vaig pensar: és clar. És que això és el normal.

Si heu llegit informes d'accidents de pimes, sabeu de què parlo. "El treballador va relliscar a la zona de càrrega i es va donar un cop al genoll." Punt. Data, hora, part del cos, dies de baixa. Què hi havia a terra, no hi apareix. Si portava el calçat que tocava, no hi apareix. Si aquell dia faltava gent i estava fent la feina de dos, ni es planteja. De vegades perquè qui omple l'informe té pressa. De vegades perquè la plantilla no ho pregunta. I moltes vegades perquè la persona que l'omple sap perfectament per què va passar, però escriure-ho té conseqüències.

Aquí ve la meva tesi, i és força incòmoda per a algú que ven programari amb intel·ligència artificial: la IA no pot treure d'un informe el que no és a l'informe. Pots tenir el millor model del món. Si li dones "va relliscar i es va donar un cop", et tornarà "causa: relliscada". Gràcies, ja ho sabia.

Això sembla obvi, però no se'n parla. Tot el que llegeixo sobre IA en prevenció tracta del que farà la IA. Predir accidents, detectar patrons, anticipar riscos. I sí, tot això és possible. Però té una condició prèvia que ningú no vol posar al titular perquè no ven: necessites dades que diguin alguna cosa.

Ho dic amb coneixement de causa. Quan vam començar a provar el nostre propi assistent amb informes reals de clients, el problema no va ser el model. El model entenia perfectament el que li donàvem. El problema va ser que el que li donàvem no donava per a gaire. Vam haver de tornar enrere i preguntar-nos què hauria de contenir un informe perquè valgués la pena analitzar-lo.

Això és el que ens va sortir. No és ciència, és el que hem vist que marca la diferència:

• Què estava fent exactament la persona. No "treballant al magatzem". Quina tasca, amb quin equip, en quin moment de la jornada. Una relliscada a les 8 del matí i una a les 7 de la tarda de l'últim dia de la setmana no són el mateix accident.
• Què era diferent aquell dia. Aquesta és la pregunta que gairebé mai no es fa i la que més explica. Faltava algú. Hi havia una comanda urgent. La màquina habitual estava aturada. El 90 per cent dels accidents que he vist tenen un "aquell dia" al darrere.
• Què diu l'avaluació de riscos d'aquell lloc de treball. I si el que diu té alguna cosa a veure amb el que va passar. Si el risc estava identificat i la mesura no s'aplicava, és una dada. Si el risc ni tan sols hi era, és una altra dada, pitjor.
• Qui ho va veure i què explica. Un paràgraf amb les paraules del company que era al costat val més que tres pàgines de formulari.

• Què es va decidir fer, i qui ho ha de fer. Amb nom i data. Un informe que acaba amb "es recorda al personal la importància de..." és un informe que no acaba.

Res d'això no necessita intel·ligència artificial. Necessita una plantilla diferent i, sobretot, que la persona que l'omple senti que dir la veritat no li caurà al damunt. Això segon és cultura, no tecnologia, i no ho resoldrà cap programari. Tampoc el nostre.

El que sí que pot fer la IA, un cop tens informes que diuen alguna cosa, és el que feia aquell model de l'estudi: llegir dos-cents informes en el temps que tu en llegeixes un, i dir-te que hi ha un "aquell dia" que es repeteix. Que en tres accidents diferents de tres centres diferents algú estava cobrint un altre. Això un tècnic sol no ho veu, perquè ningú no té temps de llegir dos-cents informes.

Però l'ordre importa. Primer l'informe. Després la IA. Si ho fas al revés, l'únic que aconsegueixes és automatitzar la ignorància.

Si teniu curiositat per l'estudi, el resum de Prevencionar és aquí. I si us ve de gust explicar-me com és la vostra plantilla d'investigació d'accidents, de debò que m'interessa. És de les coses que més hem après escoltant.