IA en PRL y Salud Laboral: de registrar a prevenir

En el V Congreso Internacional Prevencionar, celebrado en Madrid los días 24, 25 y 26 de septiembre de 2025, se presentó la comunicación “IA en PRL y Salud Laboral: de registrar a prevenir”, a cargo de Gerard Coderch, gestor de proyectos en Tecnopreven.

2. IAEN PRL Y SALUD LABORAL:
DE REGISTRAR A PREVENIR
Ponente: Gerard Coderch
Gestor de proyectos en Tecnopreven

3. +30 años
desarrollando
software de PRL
(SaaS Cloud)
+300 clientes en
todos los sectores
Enfoque en
empresas de >500
trabajadores con
SPP
Certificación ENS

4. Cumplimiento
Normativo
Marco legal para la seguridad
del trabajo
Digitalización
Tecnología y eficiencia
IA Predictiva
Prevenir y anticipar riesgos
Evolución de la Prevención de Riesgos Laborales

5. De registrar
A prevenir
Copiloto
inteligente
Conecta lo
invisible
Menos
incidentes
y costes
Cambios de la IA

6. Asistencia Inteligente
Análisis de datos
Decisión Humana
•Sugiere y explica
•Procesa y encuentra patrones
•El profesional valida
Mejora continua con la IA

7. •El software
evoluciona ahora
predice y
automatiza
•Priorizar riesgos
con impacto real
•Descubrir
patrones
ocultos y
áreas críticas
•Combinar
datos de PRL,
salud y
formación
INTEGRAR
DATOS
IDENTIFICAR
PATRONES
GESTIÓN
PROACTIVA
DE LA PRL
PRIORIZAR
RIEGOS
IA aplicada en
PRL

8. Predicción de riesgos
Detección temprana
de patologías
Automatización de
tareas administrativas
Asistente Virtual
Menortasa de
incidencia y gravedad
Análisis avanzado de
datos
Planes de salud
personalizados
Monitorización en
tiempo real
Cumplimiento Legal
automático
Aplicaciones de la IA en un software

9. Seguridad y
Salud
↓ Accidentes e
incidentes
Eficiencia
Operativa
Ahorro de tiempo
administrativo
Decisiones
Inteligentes
Priorización de
riesgos más precisa
Cumplimiento y
futuro
Control de riesgos
emergentes (estrés,
clima)
Beneficios de la IA en PRL

10. Fiabilidad en los resultados
Pérdida de Privacidad
Sustitución del criterio humanoFalta de transparencia
Preocupaciones
al utilizar la IA

11. Pedirevidencias y
fuentes
Controlar
Decisiones
sensibles
Validar datos
Las 3 reglas
del buen uso para
aplicar la IA

12. IA Predictiva
IAHiperpersonalizada
IA Ética y Explicable
IA Integrada
El futuro de la IA en Prevención de Riesgos

13. Contexto
•Alta rotación
•Accidentes por
sobreesfuerzos y
caídas
Aplicación IA
•Análisis de
históricos de
accidentes
•Turnos y
absentismo
•Uso de EPIs
Resultado
•↓ 35%
En accidentes
Caso Real: Sector Logística

14. Contexto
•Cuestionarios de saludy
reconocimientos médicos
anuales a 25.000
trabajadores
Aplicación IA
•Crucede
cuestionarios y
exámenes médicos
Resultado
↓ 40% Bajas
•Músculo esqueléticas
en 2 años
Caso Real: Sector Metalurgia

15. Contexto
•Obra en zonas de altas
temperaturas
Aplicación IA
•Sensores clima en tiempo
real
•Alertas preventivas
Resultado
↓50%
•atenciones médicas por
calor
•Actividades críticas
detenidas a tiempo
Caso Real: Sector Construcción

16. Contexto
•300 trabajadores de
mantenimiento
municipal.
•Reducir las bajas
médicas
Aplicación IA
•Jardineros>50 con
hipertensión
•Mujeres de la limpieza
< 40 con problemas
respiratorios
Resultado
•↓ 45%
Bajas por calor
•↓ 30
Bajas respiratorias
Caso Real: Sector Administración Pública

17. Potencia la labor de técnicos y médicos
Entornos de trabajo más saludables y seguros
Transforma el modelo reactivo en uno predictivo y
personalizado
Entornos de trabajo más sostenibles
Garantizar privacidad, transparencia y criterio profesional
Reto no solo tecnológico, sino ético y humano
Conclusiones

18. Gerard Coderch
[email protected]
“La IA no reemplaza a las personas: las ayuda a cuidar mejor de las
personas.”