Inteligencia Artificial en la Prevención de Accidentes Laborales: una Revisión Exhaustiva del Estado del Arte y Perspectivas Futuras
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Ovalle Rivera, Liseth Johana
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Universidad Santo Tomás
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Con el propósito de comprender a profundidad el papel de la inteligencia artificial en la prevención de accidentes laborales, se llevó a cabo una búsqueda sistemática en las bases de datos Scopus y Science Direct. En una primera etapa se identificaron cerca de 900 artículos relacionados con el tema. Posteriormente, se aplicaron filtros por año de publicación (2024–2025), por autor para evitar duplicaciones y por disponibilidad, seleccionando únicamente los estudios cuyo texto completo podía abrirse y analizarse. Esta depuración permitió obtener una muestra depurada y vigente, de la cual se seleccionaron 36 estudios clave que abordaban aplicaciones prácticas, enfoques metodológicos y resultados relevantes en diferentes sectores como transporte, industria, procesos críticos, salud ocupacional, así como discusiones sobre ética y confianza en sistemas de IA.
La metodología consistió en clasificar los artículos según su campo de aplicación y examinar detalladamente los enfoques tecnológicos empleados. Entre las técnicas más destacadas se encuentran el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas, los sistemas multimodales, los gemelos digitales y los marcos de inteligencia artificial explicable. Los hallazgos fueron organizados en tablas comparativas que facilitaron la identificación de tendencias, avances tecnológicos y desafíos comunes presentes en los distintos sectores analizados.
Los resultados muestran que la inteligencia artificial ha logrado avances significativos en diversos frentes. Se evidencian progresos en la predicción temprana de fallas industriales, el fortalecimiento de la confiabilidad en sistemas críticos, la optimización de la seguridad en entornos laborales y la integración de elementos éticos y humanos en la toma de decisiones
automatizadas. Estos avances reflejan un camino sólido hacia una gestión más segura, eficiente y responsable de los riesgos laborales.
Abstract
To gain a deeper understanding of the role of artificial intelligence in preventing workplace accidents, a systematic search was conducted in the Scopus and ScienceDirect databases. In the first stage, approximately 900 articles related to the topic were identified. Subsequently, filters were applied by publication year (2024–2025), by author to avoid duplication, and by availability, selecting only studies whose full text could be opened and analyzed. This refinement yielded a current and accurate sample, from which 36 key studies were selected. These studies addressed practical applications, methodological approaches, and relevant results in various sectors, including transportation, industry, critical processes, occupational health, and discussions on ethics and trust in AI systems.
The methodology consisted of classifying the articles according to their field of application and examining in detail the technological approaches employed. Among the most prominent techniques were machine learning, deep neural networks, multimodal systems, digital twins, and explainable artificial intelligence frameworks. The findings were organized into comparative tables that facilitated the identification of trends, technological advancements, and common challenges present in the various sectors analyzed.
The results show that artificial intelligence has made significant progress on several fronts. Advances are evident in the early prediction of industrial failures, the strengthening of reliability in critical systems, the optimization of safety in work environments, and the integration of ethical and human elements into automated decision-making. These advances reflect a solid path toward safer, more efficient, and more responsible management of workplace risks.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Ovalle Rivera, L. J. (2026) Inteligencia Artificial en la Prevención de Accidentes Laborales: una Revisión Exhaustiva del Estado del Arte y Perspectivas Futuras [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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