Tradiční přístup k bezpečnosti a ochraně zdraví při práci (BOZP) se historicky zaměřoval především na reaktivní opatření, tedy analýzu nehod a úrazů, které se již staly, a následnou implementaci změn. S nástupem digitální transformace se však otevírá zcela nová kapitola, v níž má hrát klíčovou roli umělá inteligence (AI). Ta mění paradigma z reaktivního na proaktivní a prediktivní, čímž nabízí bezprecedentní možnosti v prevenci pracovních úrazů a analýze rizik.

Pokročilé systémy počítačového vidění, napojené na kamerovou síť v provozu, dokáží nepřetržitě sledovat dění a identifikovat rizikové situace. Algoritmy strojového učení jsou trénovány k rozpoznávání nebezpečného chování, jako je vstup do zakázaných zón, nepoužívání předepsaných osobních ochranných pracovních prostředků (OOPP), například přilby či reflexní vesty nebo nesprávná ergonomie při manipulaci s břemeny. Jakmile systém detekuje takovou anomálii, může okamžitě spustit varovný signál, upozornit příslušného mistra či bezpečnostního technika, nebo v kritických případech dokonce automaticky zastavit provoz stroje, aby se předešlo bezprostřednímu ohrožení.

Kromě vizuálních dat využívá AI také informace ze senzorů umístěných na strojích, v prostředí nebo přímo na zaměstnancích ve formě nositelné elektroniky (wearables). Tyto senzory mohou monitorovat vibrace a teplotu zařízení, a tím predikovat jeho selhání dříve, než k němu dojde. Stejně tak mohou sledovat přítomnost nebezpečných plynů v ovzduší nebo životní funkce pracovníka v extrémních podmínkách. Spojením těchto datových toků vytváří AI komplexní digitální obraz pracoviště, který umožňuje hloubkovou analýzu rizik.

Prediktivní analýza je silnou stránkou AI. Na základě historických dat o úrazech, skoronehodách (near-misses) a provozních podmínkách dokáže AI identifikovat skryté vzorce a korelace. Může tak určit, za jakých okolností, na kterých místech a v jakých denních dobách je riziko úrazu statisticky nejvyšší. Tyto poznatky umožňují managementu cíleně zaměřit preventivní opatření a školení tam, kde jsou nejvíce potřeba, a optimalizovat tak alokaci zdrojů.

Implementace těchto technologií s sebou samozřejmě nese i rizika, zejména v oblasti ochrany soukromí zaměstnanců a etiky. Je nezbytné nastavit jasná pravidla pro sběr a zpracování dat tak, aby technologie sloužila primárně k ochraně zdraví, nikoli k nepřiměřenému sledování a strojovému řízení lidí.