Nu we de verschillende soorten AI hebben besproken en hoe deze belangrijke aspecten van milieu, gezondheid en veiligheid (EHS) kunnen transformeren – van naleving en risicobeoordeling tot training en rapportage – is het tijd om een andere weg in te slaan. Het succesvol implementeren van AI gaat niet alleen om het kiezen van de juiste tools. Het vereist een doordachte planning, schone data en duidelijk menselijk toezicht.
In deel 2 van onze serie gaan we in op drie fundamentele overwegingen waarmee elke EHS-manager rekening moet houden bij het invoeren van AI-tools. Deze principes kunnen u helpen veelvoorkomende valkuilen te vermijden, de effectiviteit van AI te vergroten en ervoor te zorgen dat uw inspanningen een reële, meetbare impact hebben – zonder concessies te doen aan veiligheid of ethiek.
AI is het meest effectief wanneer het wordt toegepast op specifieke, duidelijk omschreven doelen. In plaats van te beginnen met een brede vraag, zoals "Hoe kan ik AI gebruiken?", kunt u zich beter richten op het identificeren van de problemen die u wilt oplossen. Stel vragen als:
Voorbeeld: Een EHS-compliance officer bij een waterstoffabriek kan moeite hebben om SOP's auditklaar te houden te midden van snel veranderende regelgeving. Niet-naleving kan leiden tot boetes, juridische gevolgen en operationele vertragingen. Door de specifieke uitdagingen te begrijpen voordat ze hun toevlucht nemen tot AI – in dit geval ervoor zorgen dat de veiligheidsdocumentatie actueel is – kunnen EHS-leiders effectiever bepalen hoe AI verbeteringen kan stimuleren en naleving kan waarborgen.
AI is slechts zo goed als de kwaliteit van de gegevens die het verwerkt. Als de input slecht is, zal de output ook slecht zijn. Stel jezelf voordat je AI integreert vragen als:
Voorbeeld: Als een bedrijf AI-tools zoals H2O.ai gebruikt om veiligheidsincidenten te voorspellen, maar de gegevens verspreid zijn over papieren documenten, e-mails en ongeorganiseerde spreadsheets, wordt het moeilijk om zinvolle inzichten te genereren. Door gegevens te centraliseren in een gestructureerd formaat, zoals een cloudplatform of database, worden analyse, automatisering en bruikbare inzichten veel beter haalbaar.
Gecentraliseerde, gestructureerde gegevens verbeteren niet alleen de prestaties van AI, maar ondersteunen ook verantwoord gebruik van AI. Houd bij het integreren van AI-tools rekening met het gegevensbeheer van uw bedrijf, met name op het gebied van ethiek en veiligheid. Deel geen gevoelige informatie met het publiek. GenAI platforms zoals ChatGPT. Opkomende regelgeving, zoals de EU-wet inzake kunstmatige intelligentie, stellen normen vast voor privacy en gegevensbescherming en kunnen dienen als waardevolle referentie voor AI-praktijken die aan de regelgeving voldoen.
AI is een waardevol hulpmiddel bij het nemen van beslissingen, maar geen vervanging voor menselijk oordeel. Met name op het gebied van veiligheid is het cruciaal om zowel de sterke punten als de beperkingen van AI te onderkennen, aangezien deze beslissingen rechtstreeks van invloed zijn op mensenlevens en infrastructuur.
De veiligste aanpak is om AI te gebruiken als hulpmiddel bij het nemen van beslissingen, en niet om zelfstandig beslissingen te laten nemen. Houd altijd rekening met de beperkingen ervan, met name met zaken als 'hallucinaties' (gevallen waarin Gen AI onjuiste of verzonnen informatie produceert die aannemelijk lijkt, maar niet is gebaseerd op echte gegevens of feiten).
Voorbeeld: Web scraping AI kan worden ingesteld om wijzigingen in de naleving van regelgeving te monitoren vanuit een bron zoals overheidswebsites of OSHA en het beleid automatisch bij te werken om bij te blijven. Gebruik AI om u op de hoogte te stellen van een wijziging en zelfs om beleidsupdates voor te stellen, maar gebruik het niet om updates van het beleid rechtstreeks te publiceren.
Het NNational Institute of Standards and Technology, een Amerikaanse overheidsinstantie, heeft zijn Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) gepubliceerd om organisaties te helpen AI-risico's te begrijpen en deze vóór de implementatie te beperken.
AI heeft een enorm potentieel op het gebied van EHS, omdat het leidinggevenden helpt om naleving beter te beheren, risico's te beoordelen en incidenten te voorspellen, trainingen te versterken, beleid te ontwikkelen en diepgaande rapporten op te stellen. Het werkt het beste wanneer het wordt toegepast op duidelijk omschreven uitdagingen, wordt ondersteund door kwalitatief hoogwaardige gegevens en wordt gebruikt als ondersteunend hulpmiddel.
Hoewel veiligheidsprofessionals geen AI-experts hoeven te zijn, moeten ze wel inzicht hebben in hun eigen uitdagingen, gegevens, de mogelijkheden van AI en hun eigen verantwoordelijkheid bij het stimuleren van AI-transformatie. Samenwerken met een expert op het gebied van veiligheidsgegevens, zoals Blackline Safety, kan ook helpen.
ALS JE HET GEMIST HEBT, LEES DAN DEEL 1: AI ontsluiten voor EHS - Kies de juiste tool
|
|
Cloud-verbonden versus lokale oplossingen Ontdek 7 redenen waarom cloudconnectiviteit een slimmere, toekomstbestendige keuze is die beter presteert dan traditionele lokale oplossingen. |
|
Verandermanagement: invoering van verbonden veiligheidstechnologieEen praktische gids voor verandermanagement bij de implementatie van technologie in een veiligheidsprogramma. Duidelijke communicatie, passende training en effectieve planning zijn essentiële elementen bij de invoering van nieuwe technologie. Bij connected safety zijn deze elementen bijzonder belangrijk voor succes.
|