Prevención de riesgos

Cod. IASALUD

Curso de Inteligencia artificial y salud laboral: impacto y prevención

Identifica los riesgos de la gestión algorítmica y la IA en el trabajo, evalúa su impacto psicosocial y aprende a proponer medidas preventivas.

Inteligencia artificial y salud laboral: impacto y prevención
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Inteligencia artificial y salud laboral: impacto y prevención
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La incorporación de la inteligencia artificial está transformando la forma de organizar, supervisar y evaluar el trabajo. Más allá de sus ventajas operativas, plantea nuevos desafíos para la salud laboral, especialmente en relación con los riesgos psicosociales y el bienestar de las personas trabajadoras.

Este curso se centra en el impacto de la IA sobre las condiciones de trabajo, la salud mental y la gestión de riesgos psicosociales emergentes. Analiza cómo la gestión algorítmica puede influir en la autonomía, la carga de trabajo, la toma de decisiones y el clima laboral.

Durante la formación se abordarán fenómenos como el miedo a la sustitución tecnológica, la fatiga derivada del uso intensivo de herramientas digitales, la deshumanización de los entornos de trabajo y los sesgos presentes en los sistemas automatizados.

Asimismo, se estudiarán las implicaciones preventivas del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act), la transparencia algorítmica y la supervisión humana en los procesos de decisión. El curso ofrece criterios prácticos para identificar riesgos, evaluar impactos y promover una implantación responsable de la IA desde la perspectiva de la prevención de riesgos laborales y la gestión de personas.

  • Dirigido a

    Técnicos y auditores en Prevención de Riesgos Laborales (PRL), responsables de Recursos Humanos, delegados de prevención, gestores de equipos y profesionales de la salud laboral.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Evaluar el impacto de la inteligencia artificial y la gestión algorítmica sobre las condiciones de trabajo y la salud laboral, identificando los riesgos emergentes asociados a su utilización y proponiendo medidas preventivas adaptadas a entornos laborales automatizados.

  • Requisitos

    No se requieren conocimientos técnicos de programación ni de inteligencia artificial. Se recomienda contar con un nivel básico de competencia digital como usuario de herramientas informáticas y estar familiarizado con conceptos generales relacionados con el entorno empresarial, la gestión de personas o la prevención de riesgos laborales.

  1. La IA en el Entorno Laboral y la PRL
    • Contexto de la IA en la Empresa
    • Oportunidades en PRL
    • La IA como Riesgo Transversal y Emergente
    • Resumen
  2. Adaptación Emocional y Fatiga Cognitiva Específica por IA
    • Psicología de la Adopción de la IA
    • Inseguridad Laboral (FOBO)
    • Agotamiento por Supervisión de IA (AI Brain Fry)
    • Resumen
  3. Gestión Algorítmica y la IA como "Supervisor Digital"
    • El Algoritmo como "Mando Digital"
    • Impacto en Autonomía y Carga de Trabajo
    • Prevención del Desgaste y Aislamiento
    • Resumen
  4. Decisiones Automatizadas y Sesgos en la Gestión de Personas
    • Sistemas IA de Evaluación y Clasificación
    • Sesgos Algorítmicos y Discriminación
    • Deshumanización y Pérdida de Confianza
    • Resumen
  5. Marco Regulatorio en PRL
    • El Reglamento Europeo de IA (IA Act)
    • Obligación de Evaluación y Formación
    • Responsabilidades e Infracciones
    • Resumen
  6. Desconexión Digital y Transparencia en Entornos Gestionados por IA
    • Disponibilidad Inducida por Algoritmos
    • Protocolos de Desconexión ante Sistemas Inteligentes
    • Transparencia Algorítmica Laboral
    • Resumen
  7. Evaluación de Riesgos Psicosociales Ante la Implantación de IA 
    • Identificación de Riesgos Específicos de la IA
    • Ajuste de Instrumentos Estandarizados
    • Pauta de Revisión Rápida
    • Resumen
  8. Aplicaciones de la IA en la Analítica de Datos de Salud y Prevención
    • Procesamiento de Datos de PRL con IA
    • Análisis de Textos y Respuestas Abiertas
    • Confidencialidad y Ética
    • Resumen
  9. Criterios Técnicos de Control Preventivo
    • El Principio de Control Humano (Human-in-Command)
    • Trazabilidad Funcional en PRL
    • Delimitación de Responsabilidades
    • Resumen
  10. Propuesta de Control Preventivo
    • Análisis del caso e identificación de riesgos y sesgos 
    • Cómo elegir soluciones efectivas y garantizar el control humano
    • Redacción paso a paso de tu propuesta de control preventivo
    • Resumen

Este curso se encuentra en desarrollo

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