Σύμφωνα με το Εγκυκλοπαίδεια Ασφάλειας και Υγείας στην Εργασίατο 80-90% των βιομηχανικών και λειτουργικών σφαλμάτων προέρχονται από παράγοντες συμπεριφοράς του ανθρώπου.
Παρά τις σημαντικές προόδους στην τεχνολογία, τον εξοπλισμό, τα πρωτόκολλα και την ασφάλεια των μηχανών, η ανθρώπινη συμπεριφορά εξακολουθεί να είναι ένα σοβαρό συστατικό που συμβάλλει στα συμβάντα στο χώρο εργασίας. Είτε λόγω μιας απλής παράβλεψης είτε λόγω ενός κρίσιμου λάθους, είναι σαφές ότι η παραδοσιακή εκπαίδευση για την υγεία και την ασφάλεια από μόνη της δεν είναι πλέον επαρκής για την καταπολέμηση του ανθρώπινου λάθους.
Η προσθήκη ψηφιακών συστημάτων δεν εγγυάται ότι η ανθρώπινη συμπεριφορά θα εξελιχθεί με τον ίδιο ρυθμό. Ακόμη και με την πιο ενημερωμένη τεχνολογία, προβλήματα όπως κούραση και περισπασμός στο χώρο εργασίας επιμένουν. Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων απαιτεί μια αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο διατηρούμε ένα εργατικό δυναμικό υψηλής απόδοσης.
Το κλειδί για την αντιμετώπιση αυτού; Προηγμένη τεχνολογία πρόβλεψης ασφάλειας. Με την αυξανόμενη κυριαρχία της τεχνολογίας AI, η χρήση συστημάτων μηχανικής εκμάθησης για την παρακολούθηση των παρ’ ολίγον ατυχημάτων και δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μπορεί να βοηθήσει στην πρόβλεψη προτύπων και στον εντοπισμό περιοχών που χρειάζονται πρόσθετα μέτρα ασφαλείας.
Όταν η ασφάλεια γίνεται δεύτερη φύση, και όχι μόνο οι απαιτούμενες απαιτήσεις συμμόρφωσης, οι οργανισμοί βλέπουν σημαντική πτώση στα σφάλματα και τα ατυχήματα. Αυτή η αλλαγή δεν προστατεύει απλώς τους εργαζόμενους, αλλά ενισχύει την παραγωγικότητα και προσφέρει α ισχυρότερη συνολική απόδοση επένδυσης (ROI)..
Τα όρια των παραδοσιακών μοντέλων ασφάλειας και συμμόρφωσης
Τα παραδοσιακά προπονητικά προγράμματα αποτελούνται συχνά από άκαμπτες, εφάπαξ συνεδρίες. Αυτές οι μέθοδοι τείνουν να μην έχουν βάθος και συνεχή ενίσχυση. Συχνά βασίζονται σε πυκνά εγχειρίδια εκπαίδευσης, που αγωνίζονται να ανταγωνιστούν τον αντίκτυπο και τη δέσμευση που προσφέρει σύγχρονες ψηφιακές τεχνολογίες.
Τα παραδοσιακά μοντέλα ασφάλειας και συμμόρφωσης ακολουθούν κατά κύριο λόγο ένα μετά το περιστατικό, αντιδραστική προσέγγιση. Οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν ζητήματα ασφάλειας μετά από ατύχημα ή διαρροή. Όταν συμβαίνει ένα περιστατικό, υπάρχει μια διαδικασία αναφοράς ατυχήματος. Οι αναφορές δημιουργούνται για να αναλύσουν το περιστατικό και να εντοπίσουν πού σημειώθηκαν οι αστοχίες. Μετά την ανάλυση του συμβάντος, οι οργανισμοί μπορούν να εφαρμόσουν αλλαγές και νέα μέτρα ασφαλείας.
Ωστόσο, οι διευθυντές συχνά επανεξετάζουν αυτές τις αναφορές στο τέλος του έτους. Αυτές οι αναφορές βασίζονται σε δείκτες υστέρησηςμετρήσεις του τι έχει ήδη συμβεί και όχι το προγνωστικοί, κορυφαίοι δείκτες που μετρούν τις συνθήκες που θα μπορούσαν να προκαλέσουν περιστατικά στο μέλλον.
Οι ρυθμιστικοί φορείς θεσπίζουν αυστηρούς κανόνες και εταιρείες ελέγχου για να διασφαλίζουν ότι τηρούνται. Ενώ αυτά τα πλαίσια είναι απαραίτητα, τα παραδοσιακά μοντέλα υγείας και ασφάλειας έχουν γίνει υπερβολικά προσανατολισμένα στη συμμόρφωση.
Αυτή η προσέγγιση για τη ρύθμιση της υγείας και της ασφάλειας οδηγεί συχνά σε α συμμόρφωση πλαισίου ελέγχου καλλιέργεια. Όπου η συμμόρφωση μετριέται απλώς με επιτυχείς ελέγχους και όχι με προτεραιότητα στην ασφάλεια. Οι πολιτικές εφαρμόζονται χωρίς πραγματική αφοσίωση στους στόχους ασφάλειας.
Για να προστατεύσουν πραγματικά ένα εργατικό δυναμικό, οι οργανισμοί πρέπει να προχωρήσουν πέρα από την απλή συμμόρφωση και να καλλιεργήσουν μια κουλτούρα όπου η ασφάλεια είναι μια εγγενής αξία, όχι απλώς μια κανονιστική απαίτηση.
Από υστερούντες δείκτες έως προγνωστική νοημοσύνη
Οι εταιρείες μπορούν να προχωρήσουν πέρα δείκτες υστέρησης και να εφαρμόσουν προγνωστική νοημοσύνη. Με τις αναλύσεις συμπεριφοράς που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, οι εταιρείες μπορούν να παρακολουθούν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και να εντοπίζουν παρ’ ολίγον αστοχίες προτού εκδηλωθούν σε σοβαρά περιστατικά. Αναλύοντας πρότυπα συμπεριφοράς, οι ηγέτες μπορούν να σημειώσουν πότε και πού χρειάζονται πρόσθετα μέτρα ασφαλείας.
Η πρόβλεψη του κινδύνου πριν συμβεί όχι μόνο μειώνει το ανθρώπινο λάθος, αλλά οι εταιρείες εξοικονομούν χρόνο και χρήμα. Ανιχνεύοντας μικροσήματα συμπεριφοράς, οι εταιρείες μπορούν να εφαρμόσουν προληπτικές παρεμβάσεις.
Η μηχανική μάθηση μετατοπίζει την υγεία και την ασφάλεια από αντιδραστική μοντελοποίησηπου κοιτάζει τι συνέβη, να προγνωστική μοντελοποίηση, που ρωτάει τι δύναμη συμβαίνω. Η μηχανική μάθηση βασίζεται σε συνεχείς βρόχους δεδομένων να κατανοήσουν τις διαφορετικές καταστάσεις που βιώνει ένας εργαζόμενος. Αναπτύσσει μια βασική γνώση της κανονικής συμπεριφοράς των εργαζομένων και στη συνέχεια χρησιμοποιεί μοντελοποίηση πρόβλεψης για να παρατηρήσει πότε οι εργαζόμενοι αρχίζουν να αποκλίνουν. Ανταποκρίνεται εφαρμόζοντας προληπτική παρέμβαση όπως π.χ ψηφιακές ωθήσεις να υπενθυμίσει στον υπάλληλο την κατάλληλη συμπεριφορά ασφαλείας.
Προγνωστική ασφάλεια ως εκ τούτου μετατοπίζει την υγεία και την ασφάλεια από έναν μηχανισμό αναφοράς σε α προορατική, προληπτικό μέτρο.
Η άνοδος των δεδομένων συμπεριφοράς ως περιουσιακό στοιχείο της επιχείρησης
Οι οργανισμοί μπορούν να αξιοποιήσουν δεδομένα συμπεριφοράς για την αξιολόγηση της παραγωγικότητας στο χώρο εργασίας και την εφαρμογή μέτρων ασφαλείας. Η ασφάλεια δεν είναι πλέον λειτουργική, είναι δεδομένα.
Η χρήση του τηλεμετρία συμπεριφοράςόπου δεδομένα σε πραγματικό χρόνο συλλέγονται αυτόματα και μεταδίδονται στους διευθυντές, μπορεί να παρέχει πληροφορίες σχετικά με τις ενέργειες, τις κινήσεις και τις καταστάσεις των εργαζομένων.
Επιπλέον, παρακολούθηση απόδοσης επιτρέπει στους διαχειριστές να χρησιμοποιούν συλλεγμένα δεδομένα για να προσδιορίζουν πού κορυφώνεται ή πέφτει η απόδοση. Μπορούν να προσδιορίσουν εάν ορισμένα έργα εκτελούνται βιαστικά σε συγκεκριμένες στιγμές ή εάν η προσοχή αποσπάται σε ορισμένους τομείς.
Μια νέα γενιά του Οι πλατφόρμες που τροφοδοτούνται με AI είναι ενσωματώνοντας τη συμπεριφορική νοημοσύνη απευθείας στις καθημερινές ροές εργασίας. Οι διευθυντές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα για να προβλέψουν πότε οι εργαζόμενοι θα αποκλίνουν από το πρωτόκολλο υγείας και ασφάλειας, είτε λόγω βιασύνης, κόπωσης ή εφησυχασμού.
Η πιο αποτελεσματική χρήση των δεδομένων συμπεριφοράς είναι μέσω συστημάτων ώθησης που βασίζονται σε AI, ενσωματωμένα σε ορισμένα εφαρμογές υγείας και ασφάλειας. Συνδυάζοντας την τεχνητή νοημοσύνη με την επιστήμη της συμπεριφοράς, αυτά τα συστήματα αναλύουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να προσφέρουν εξατομικευμένες, ψηφιακές παρεμβάσεις.
Αντί να βασίζονται στην ετήσια εκπαίδευση, αυτά τα συστήματα παρέχουν λεπτές, έγκαιρες υπενθυμίσεις σχετικά με τα πρωτόκολλα ασφαλείας. Αυτή η προσέγγιση:
- Ενθαρρύνει θετικές συνήθειες ασφάλειας, δημιουργώντας ένα ασφαλέστερο περιβάλλον για όλους.
- Παρέχει δεδομένα όταν οι εργαζόμενοι έχουν σχεδόν χαμένα περιστατικά επιτρέποντας στη διοίκηση να εφαρμόσει στοχευμένες, προληπτικές, παρεμβάσεις.
- Μπορεί να βελτιώσει την παραγωγικότητα όταν ενσωματωθεί με πίνακες εργαλείων SaaS παρέχοντας υψηλό επίπεδο δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό επιτρέπει στους διευθυντές να παρακολουθούν την απόδοση ανά πάσα στιγμή, να αξιολογούν τους οργανωτικούς κινδύνους και να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.
Η μικρομάθηση συναντά τη μηχανική μάθηση
Σύγχρονος εκπαίδευση για την υγεία και την ασφάλεια μετατοπίζεται από τις στατικές, σπάνιες συνεδρίες προς ένα δυναμικό μοντέλο που συνδυάζει τη μικρομάθηση με τη μηχανική μάθηση. Αυτή η συνέργεια επιτρέπει την εκπαίδευση να είναι πιο εξατομικευμένη και να παρέχεται πιο αποτελεσματικά με βάση τη συμπεριφορά των εργαζομένων και τα πρότυπα μάθησης.
Αντίθετα, η παραδοσιακή ετήσια προπόνηση είναι λιγότερο αποτελεσματική καθώς ο ανθρώπινος εγκέφαλος δεν διατηρεί αποτελεσματικά τις εφάπαξ πληροφορίες. Εάν δεν υπάρχει επανάληψη, η μακροχρόνια διατήρηση είναι απίθανη. Οι συνεδρίες στατικής πληροφόρησης δεν μπορούν να ανταγωνιστούν τα σημερινά ψηφιακά συστήματα που βασίζονται στην ντοπαμίνη.
Αντίθετα, οι καθημερινές ωθήσεις δημιουργούν καλύτερες συνήθειες και είναι ένας προληπτικός τρόπος για την πρόληψη λαθών. Τα Nudges στέλνουν άμεσες υπενθυμίσεις στους εργαζόμενους για τη διατήρηση των πρωτοκόλλων ασφαλείας και το σωστό σημείο της ημέρας που ο εργαζόμενος το χρειάζεται περισσότερο. Αυτό υποδηλώνει μια μόνιμη αλλαγή στην κουλτούρα για την υγεία και την ασφάλεια.
Στρατηγικός αντίκτυπος για ψηφιακούς ηγέτες
Όχι μόνο ενισχύεται υγεία και ασφάλεια αποτρέπει σοβαρούς τραυματισμούς και λειτουργικά λάθη, αλλά λειτουργεί επίσης ως εργαλείο για τη μετατροπή της απόδοσης επένδυσης μιας επιχείρησης. Η προγνωστική νοημοσύνη διασφαλίζει ότι οι εργαζόμενοι εργάζονται στο μέγιστο των δυνατοτήτων τους.
Έχουν καθημερινές συνήθειες ενεργητικής υγείας και ασφάλειας και έχουν επίσης επίγνωση των παραγόντων που μπορούν να επηρεάσουν την κρίση τους και να προκαλέσουν λάθη. Ανθρώπινο λάθος μειώνεται εγγενώς μαζί με το κόστος συμβάντων και τις ασφαλιστικές επιπτώσεις.
Συνολικά, η εφαρμογή ψηφιακών παρεμβάσεων, δίνει προτεραιότητα στην ασφάλεια και οδηγεί σε τεράστια κέρδη παραγωγικότητας. Ένα εργατικό δυναμικό που εργάζεται στο μέγιστο των δυνατοτήτων του με χαμηλό επίπεδο σφαλμάτων, είναι πολύ πιο κερδοφόρο από ένα εργατικό δυναμικό που καλύπτει τα λάθη του με υψηλή ασφάλεια. Λειτουργεί ως πολιτισμικός μετασχηματισμός, μεταβαίνοντας από πρακτικές συμμόρφωσης στις φυσικές συνήθειες ενεργητικής ασφάλειας.
Το μέλλον της προγνωστικής νοημοσύνης στο χώρο εργασίας
Το μέλλον της προγνωστικής νοημοσύνης σε έναν χώρο εργασίας είναι η εξατομικευμένη εκπαίδευση και παρακολούθηση για κάθε άτομο. Η εφαρμογή φορητών συσκευών για τη συλλογή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο θα βελτιώσει την ακρίβεια της προγνωστικής νοημοσύνης και θα βοηθήσει στη μείωση των ανθρώπινων λαθών. Η προγνωστική νοημοσύνη θα είναι σε θέση να αναγνωρίζει αποτελεσματικά τον γνωστικό κίνδυνο καθώς εμφανίζεται και να στέλνει ωθήσεις και πληροφορίες για την πρόληψη λαθών.
Μόλις οι επιχειρήσεις εφαρμόσουν πόρους όπως εφαρμογές υγείας και ασφάλειας για να παρακολουθούν και να βελτιώνουν τις συνήθειες ασφάλειας των εργαζομένων τους, μπορούν να φανούν άμεσες επιστροφές. Οι οργανισμοί μπορούν να συγχωνεύσουν όλα τα δεδομένα τους μεταξύ της ασφάλειας, του ανθρώπινου δυναμικού και των λειτουργιών για να λάβουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα σε όλους τους τομείς.
VIA: dataconomy.com
