HỎI: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các chuyên gia an toàn giảm rủi ro và giảm thiểu các mối nguy tại nơi làm việc bằng những cách nào?
Trả lời: Một trong những điều quan trọng mà AI có thể làm là giúp phân tích lượng lớn dữ liệu an toàn trong thời gian thực và nhận diện các mối nguy tiềm ẩn trước khi sự cố thực sự xảy ra. AI thực sự có thể nâng cao đánh giá rủi ro và tự động hóa việc kiểm tra, cung cấp những hiểu biết dự đoán để ngăn ngừa sự cố. Điều này có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau.
HỎI: Các công cụ AI có thể cung cấp loại thông tin nào để cải thiện việc ra quyết định và giúp các chuyên gia an toàn hiểu được hiệu quả hoạt động của hệ thống quản lý an toàn của họ?
Trả lời: Các công cụ AI cung cấp phân tích thời gian thực về nhiều khía cạnh khác nhau của công việc, chẳng hạn như điều kiện làm việc, theo dõi sự tuân thủ tổng thể, sự vận hành thiết bị hoặc hành vi của người lao động khi thực hiện các thao tác và nhiệm vụ công việc nhất định. Có thể lấy những ví dụ liên quan đến thị giác máy tính, nơi một người dùng có thể quay video và quét một hiện trường để xác định các rủi ro cụ thể. Những rủi ro này có thể bao gồm việc xe nâng chạy quá tốc độ hoặc việc nâng hạ hàng hóa không đúng cách – ở đó xuất hiện một mối nguy. Và mục tiêu là khả năng xác định các hồ sơ rủi ro hiện có trong hoạt động của công ty, cách chúng thay đổi theo thời gian và cách thức hành động để giảm thiểu hoặc loại bỏ những rủi ro đó. Đó thực sự là điều mà mọi chuyên gia đang tìm cách thực hiện một cách hiệu quả và tối ưu nhất tại các địa điểm và hoạt động khác nhau, và tôi nghĩ AI có thể là một công cụ tuyệt vời để hỗ trợ điều đó.
HỎI: Xin nói thêm về thị giác máy tính và các ví dụ khác có thể được sử dụng tại công trường.
Trả lời: Một vài ví dụ mà chúng tôi có kinh nghiệm thực tiễn là trong lĩnh vực công thái học. Có những công ty đang làm rất tốt việc tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để quay video quá trình công nhân thực hiện các nhiệm vụ công việc, tiến hành đánh giá chi tiết về công thái học và chấm điểm kết quả đánh giá. Sự thành thạo trong đánh giá công thái học đạt được thông qua thực hành, và công nghệ AI trong lĩnh vực này cho phép các chuyên gia an toàn bỏ qua một bước và để công nghệ thực hiện phần việc khó khăn là xử lý các đánh giá. Điều này cho phép phổ biến việc đánh giá công thái học đến nhiều người hơn. Một chiếc điện thoại thông minh hoặc thiết bị di động khác có thể ghi lại công việc đang được thực hiện trong thời gian thực, và AI có thể làm phần việc còn lại. Chúng tôi cũng đã dành thời gian với cộng đồng người đăng ký của mình để tạo ra một giải pháp AI xoay quanh các sự cố và thương vong nghiêm trọng tiềm tàng (PSIF) và nhận diện các dấu hiệu tiền thân. Công việc này tận dụng tất cả dữ liệu và thông tin đến từ nhiều nguồn khác nhau và khám phá xem liệu AI có thể xem xét các bản ghi dữ liệu khác nhau này và xác định xem liệu có đủ bằng chứng trong bối cảnh mô tả đó để xác định sự hiện diện của PSIF hoặc rủi ro tiền thân hay không. Việc này được thực hiện trong thời gian thực. AI xử lý dữ liệu này và đưa ra kết quả cho nhà lãnh đạo doanh nghiệp về những rủi ro hiện đang có xu hướng xảy ra trong doanh nghiệp của họ, những rủi ro có ý nghĩa quan trọng đối với họ. Sau đó, AI tạo sinh có thể tạo ra bản tóm tắt các yếu tố gây ra rủi ro và các khuyến nghị để giảm thiểu chúng. Quá trình này bao gồm việc thu thập hàng nghìn bản ghi dữ liệu, hợp nhất chúng, nhận diện các rủi ro tiền thân, và sau đó tạo ra một báo cáo về các nguyên nhân và hành động cần thực hiện để giảm thiểu hoặc loại bỏ những rủi ro đó.
HỎI: Những công cụ này có thể giúp các chuyên gia an toàn cải thiện công tác đào tạo như thế nào?
Trả lời: Tiếp tục với ví dụ về công nghệ AI công thái học, chúng tôi đã hợp tác trực tiếp với một công ty AI để thực hiện các đánh giá. Nhân viên sẽ xem và yêu cầu được hướng dẫn quy trình đánh giá, và AI sẽ thực hiện việc này từng khung hình một khi người lao động đang thực hiện công việc của họ. Nó cho thấy những khu vực nào có rủi ro cao hơn và thấp hơn. Ngay tại thời điểm đánh giá đang được thực hiện, nhân viên có thể nhận được phản hồi theo thời gian thực. Ví dụ, nếu số lượng động tác với tay trong một nhiệm vụ cụ thể có thể được giảm bớt, thì rủi ro đối với vai, phần lưng trên và cánh tay của người lao động có thể được giảm thiểu. Về phía thị giác máy tính, khả năng xem ảnh chụp nhanh theo thời gian thực – cả ảnh tĩnh hoặc chính video – về những nơi có rủi ro là rất hữu ích cho việc đào tạo. Và sau đó, PSIF và rủi ro tiền thân được sử dụng để hỗ trợ giải thích lý do tại sao một báo cáo quan ngại cụ thể hoặc một trường hợp thương tích lại là PSIF. Công nghệ AI khai thác 100.000 bộ dữ liệu công khai được cung cấp thông qua OSHA và tạo ra mối liên hệ giữa mối quan ngại hoặc thương tích của nhân viên với PSIF hoặc rủi ro tiền thân.
HỎI: Các chuyên gia an toàn cần biết trước những gì khi sử dụng công nghệ này để đảm bảo việc sử dụng hiệu quả?
Trả lời: Tôi thường chia sẻ ba lời khuyên quan trọng. Trước hết, AI thực sự nên là một sự bổ sung chứ không phải thay thế quyết định của con người. Tất cả các công nghệ AI khác nhau này đều tăng cường và làm cho các chuyên gia an toàn có tác động lớn hơn nhiều vì chúng giúp tiếp cận thông tin nhanh hơn hoặc xử lý dữ liệu nhanh hơn. Ý tưởng là giúp người lãnh đạo đạt được mục tiêu cuối cùng hiệu quả hơn. Nó không thay thế quyết định của con người. Công cụ đưa ra câu trả lời nhanh hơn, và sau đó người dùng cần suy nghĩ xem câu trả lời đó có hợp lý dựa trên phán đoán của họ hay không. Điều khác mà các chuyên gia an toàn cần cân nhắc là đảm bảo rằng bất kỳ mô hình nào họ đang sử dụng đều được đào tạo trên dữ liệu chất lượng cao và có liên quan. Quyền riêng tư của người lao động, tính minh bạch và việc sử dụng AI có đạo đức cần được xem xét và giải quyết trong bất kỳ dự án thí điểm dựa trên AI nào đang được nghiên cứu. Việc thu hút nhân viên tham gia vào quá trình lựa chọn hoặc chạy thử nghiệm công nghệ AI cũng rất quan trọng. Điều này mang lại sự minh bạch và cũng khiến mọi người hào hứng với nó. Trong hầu hết các trường hợp mà tôi đã nghe, khi thực hiện đánh giá công thái học, nhân viên rất hào hứng khi có thể thấy đánh giá đang tìm kiếm điều gì, phản hồi mà nó cung cấp là gì và những gì có thể được thực hiện để cải thiện nơi làm việc và hoạt động nhằm ngăn ngừa chấn thương về công thái học. Đó thực sự là một sức mạnh. Lời khuyên cuối cùng mà tôi luôn chia sẻ là hãy nhớ rằng AI không hoàn hảo. Nó có thể thay đổi trong những năm tới, nhưng hiện tại, AI là một công cụ mạnh mẽ mà người dùng cần tin tưởng nhưng cũng cần phải kiểm chứng. Nó không khác gì việc có một chuyên gia cấp cao, trình độ tiến sĩ trong lĩnh vực An toàn, Sức khỏe và Môi trường (HSE). Họ đưa ra câu trả lời hoặc một nhóm giải pháp mà người tiếp nhận cần phải cân nhắc trước khi tiến hành. Cần có cách tiếp cận tương tự với AI.
HỎI: Các chuyên gia an toàn có thể thực hiện bước đầu tiên nào để ứng dụng AI vào công việc của mình?
Trả lời: AI đang và sẽ tiếp tục là một phần không thể thiếu trong mọi hoạt động của chúng ta. Ví dụ, hãy mở Google và thực hiện tìm kiếm. Google đã tích hợp tổng quan về AI trực tiếp vào các trang tìm kiếm. Sức mạnh nằm ở việc tổng hợp và nén tất cả thông tin từ các liên kết riêng lẻ mà Google ban đầu cung cấp. Nó cung cấp một bản tóm tắt dành cho cấp quản lý và các liên kết tài nguyên để hỗ trợ. Điều đó cho thấy cách thức hoạt động, giá trị và thời gian tiết kiệm mà nó mang lại. Tôi luôn khuyến khích những người đang cân nhắc áp dụng AI trong lĩnh vực HSE hãy suy nghĩ về vấn đề hoặc nhu cầu lớn nhất của tổ chức mình và tập trung vào đó trước tiên. Nếu công thái học là một vấn đề bạn đang gặp phải, hãy tìm hiểu các giải pháp như 3motionAI hoặc Ergo Evaluator. Nếu việc nhận diện đồng bộ các SIF và dấu hiệu tiền thân là rất quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn, hãy xem xét cố vấn AI PSIF hoặc PSI. Có rất nhiều lựa chọn khác nhau, nhưng lựa chọn đó phải mang lại giá trị tức thì và phải liên quan đến một thách thức thực sự trong tổ chức của người dùng. Khi đã xác định được công nghệ AI phù hợp để hỗ trợ lĩnh vực đó, tôi khuyến khích các chuyên gia an toàn thực hiện chứng minh được ý tưởng và thu hút nhân viên tham gia vào quá trình này để hiểu rõ hơn về công nghệ AI, làm quen với nó, sử dụng nó và nhận được giá trị từ nó. Sau đó, họ có thể trở thành những người tiên phong và phát ngôn viên cho giải pháp đó khi nó được triển khai rộng rãi hơn trong toàn doanh nghiệp.
HỎI: Làm thế nào các chuyên gia an toàn có thể xác định lượng dữ liệu cần thiết để thu được kết quả hữu ích từ AI?
Trả lời: AI chỉ có thể làm được việc nếu được cung cấp thông tin cần thiết. Nếu vấn đề cốt lõi là công thái học và một công ty đang sử dụng AI để quay phim và phân tích các nhiệm vụ công việc, từ đó xác định các rủi ro về công thái học, thì càng thực hiện nhiều đánh giá bằng công nghệ đó, họ càng có cái nhìn toàn diện hơn về các rủi ro công thái học tại một địa điểm hoặc nhiều địa điểm trong toàn bộ doanh nghiệp. Trong trường hợp đó, tất cả phụ thuộc vào việc thực hiện các đánh giá bằng AI. Phần lớn mọi người không bắt đầu từ thư viện video. Có thể họ đã thực hiện các đánh giá trước đó bằng giấy bút hoặc các hình thức tương tự. Tôi cho rằng thị giác máy tính cũng vậy. Để hiểu rõ hơn về rủi ro khi sử dụng xe nâng hoặc sử dụng thị giác máy tính, người dùng sẽ khai thác bất kỳ loại công nghệ giám sát video nào hiện có trong cơ sở để thu thập thông tin đó. Ngược lại, ví dụ, các PSIF và dấu hiệu tiền thân sẽ phụ thuộc vào dữ liệu về thương tích, mối lo ngại và sự cố sẵn có. Chúng tôi đã làm việc với một doanh nghiệp có trung bình khoảng 3.000 đến 4.000 mối lo ngại, thương tích và sự cố mỗi năm, và chúng tôi cũng đã làm việc với một doanh nghiệp có tới 120.000 bản ghi dữ liệu trong 3 lĩnh vực đó mỗi năm. Cả hai doanh nghiệp này đều có thể sử dụng công nghệ AI để thu được giá trị và hiểu biết sâu sắc. Một người chỉ có thể xử lý một lượng bản ghi nhất định để xác định xu hướng. Với AI, bạn có thể nhân con số đó lên đáng kể và vẫn có thể thu được những hiểu biết đó. Tôi đề nghị nên bắt đầu với dữ liệu đã có sẵn.
HỎI: Còn điều gì khác mà bà muốn bổ sung về cách các chuyên gia an toàn có thể sử dụng AI ở nơi làm việc không?
Trả lời: Nếu bạn chưa bắt đầu, hãy bắt đầu ngay. Công nghệ này sẽ không biến mất đâu. Tốc độ biến đổi của công nghệ này xung quanh chúng ta, ngay cả trong những việc chúng ta làm hàng ngày, cũng đang tăng lên theo cấp số nhân. Tôi khuyến khích tất cả mọi người chưa từng làm việc với AI hãy vào Google và tìm kiếm, xem các kết quả tổng quan về AI. Đó là bước đầu tiên. Điều khác mà tôi muốn đề cập là AI tác nhân (agentic AI). AI tạo sinh (Generative AI) tập trung vào việc thu thập nhiều dữ liệu và cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn về thông tin và hiểu biết. AI tác nhân đang đưa điều đó lên một tầm cao mới. Với các quy trình có 10 bước khác nhau, một AI tác nhân thực sự có thể thực hiện cả 10 bước đó và tạo ra kết quả cuối cùng mà con người sẽ xem xét, quyết định sử dụng. Nhưng để đạt được bước đó, cần phải bắt đầu sử dụng một số thành phần AI nhỏ. AI tác nhân thường là sự kết hợp của các công cụ AI nhỏ được kết nối với nhau.
———————–
Bà Natasha Porter là Giám đốc Khách hàng tại Benchmark Gensuite. Bà có bằng Thạc sĩ khoa học kỹ thuật chuyên ngành Quản lý Môi trường và Kinh tế và bằng cử nhân Kỹ thuật Xây dựng từ Đại học Johns Hopkins.
Nguồn: https://benchmarkgensuite.com/ehs-blog/ai-for-risk-reduction/
