La IA no va a arreglar tus informes de accidentes. Primero arréglalos tú.

Hace unas semanas Prevencionar publicó un resumen de un estudio de Safety Science que me ha tenido dando vueltas. Un grupo de investigadores entrenó un modelo de lenguaje para leer informes de accidentes e incidentes y clasificar las causas en cuatro niveles: la persona, la tarea, el equipo y la organización. Acertó entre un 72 y un 82 por ciento de las veces, dependiendo del conjunto de datos. No está mal. Mejor que los métodos con los que lo compararon.

Pero lo que me interesa no es el porcentaje. Es una frase casi de pasada en las conclusiones: muchos de los informes eran cortos, incompletos, y describían lo que había pasado sin decir casi nada de las condiciones en las que había pasado.

Y pensé: claro. Es que eso es lo normal.

Si habéis leído informes de accidentes de pymes sabéis de lo que hablo. "El trabajador se resbaló en la zona de carga y se golpeó la rodilla." Punto. Fecha, hora, parte del cuerpo, días de baja. Qué había en el suelo, no aparece. Si llevaba el calzado que tocaba, no aparece. Si ese día faltaba gente y estaba haciendo el trabajo de dos, ni se plantea. A veces porque quien rellena el informe tiene prisa. A veces porque la plantilla no lo pregunta. Y muchas veces porque la persona que lo rellena sabe perfectamente por qué pasó, pero escribirlo tiene consecuencias.

Aquí viene mi tesis, y es bastante incómoda para alguien que vende software con inteligencia artificial: la IA no puede sacar de un informe lo que no está en el informe. Puedes tener el mejor modelo del mundo. Si le das "se resbaló y se golpeó", te va a devolver "causa: resbalón". Gracias, ya lo sabía.

Esto parece obvio, pero no se está hablando de ello. Todo lo que leo sobre IA en prevención va de lo que la IA va a hacer. Predecir accidentes, detectar patrones, anticipar riesgos. Y sí, todo eso es posible. Pero tiene una condición previa que nadie quiere poner en el titular porque no vende: necesitas datos que digan algo.

Lo digo con conocimiento de causa. Cuando empezamos a probar nuestro propio asistente con informes reales de clientes, el problema no fue el modelo. El modelo entendía perfectamente lo que le dábamos. El problema fue que lo que le dábamos no daba para mucho. Tuvimos que volver atrás y preguntarnos qué tendría que contener un informe para que mereciera la pena analizarlo.

Esto es lo que nos salió. No es ciencia, es lo que hemos visto que marca la diferencia:

• Qué estaba haciendo exactamente la persona. No "trabajando en almacén". Qué tarea, con qué equipo, en qué momento de la jornada. Un resbalón a las 8 de la mañana y uno a las 7 de la tarde del último día de la semana no son el mismo accidente.
• Qué era distinto ese día. Esta es la pregunta que casi nunca se hace y la que más explica. Faltaba alguien. Había un pedido urgente. La máquina habitual estaba parada. El 90 por ciento de los accidentes que he visto tienen un "ese día" detrás.
• Qué dice la evaluación de riesgos de ese puesto. Y si lo que dice tiene algo que ver con lo que pasó. Si el riesgo estaba identificado y la medida no se aplicaba, es un dato. Si el riesgo ni siquiera estaba, es otro dato, peor.
• Quién lo vio y qué cuenta. Un párrafo con las palabras del compañero que estaba al lado vale más que tres páginas de formulario.

• Qué se decidió hacer, y quién lo tiene que hacer. Con nombre y fecha. Un informe que termina en "se recuerda al personal la importancia de..." es un informe que no termina.

Nada de esto necesita inteligencia artificial. Necesita una plantilla distinta y, sobre todo, que la persona que la rellena sienta que contar la verdad no le va a caer encima. Eso segundo es cultura, no tecnología, y no lo va a resolver ningún software. Tampoco el nuestro.

Lo que sí puede hacer la IA, una vez tienes informes que dicen algo, es lo que hacía ese modelo del estudio: leer doscientos informes en el tiempo que tú lees uno, y decirte que hay un "ese día" que se repite. Que en tres accidentes distintos de tres centros distintos alguien estaba cubriendo a otro. Eso un técnico solo no lo ve, porque nadie tiene tiempo de leer doscientos informes.

Pero el orden importa. Primero el informe. Luego la IA. Si lo haces al revés, lo único que consigues es automatizar la ignorancia.

Si tenéis curiosidad por el estudio, el resumen de Prevencionar está aquí. Y si os apetece contarme cómo es vuestra plantilla de investigación de accidentes, de verdad que me interesa. Es de las cosas que más hemos aprendido escuchando.