Transformando la Seguridad y Salud en el Trabajo: innovación y retos en la construcción de modelos de ciencia de datos

Resumen

Desde una mirada orientada a la transformación digital, el artículo examina cómo la ciencia de datos está redefiniendo la gestión de la Seguridad y Salud en el Trabajo (SST), al permitir analizar grandes volúmenes de información, identificar patrones y anticipar riesgos.

Se describen oportunidades como la predicción de accidentes, la mejora de la toma de decisiones y la personalización de programas de bienestar, al tiempo que se reconocen desafíos relevantes: la dispersión y baja calidad de los datos, la necesidad de integrar múltiples fuentes, la gestión ética de la información y el riesgo de sesgos en los modelos.

El texto destaca el papel central de la estadística descriptiva —ejemplificada en el Observatorio de SST y el Observatorio RUC®— como base para comprender la siniestralidad y orientar intervenciones.

Asimismo, explica el valor de los modelos predictivos y del aprendizaje automático para anticipar eventos futuros y apoyar estrategias preventivas más efectivas. Se subraya la importancia de la colaboración entre expertos en SST y equipos de datos para definir indicadores robustos, mejorar la calidad de los modelos y asegurar su aplicación práctica.

Finalmente, el artículo plantea que el verdadero retorno de la inversión en analítica aplicada a la SST reside en la reducción de accidentes, la continuidad operativa y la protección de la vida, invitando a las organizaciones a avanzar hacia un enfoque preventivo respaldado por ciencia y tecnología.