Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να μηδενίσει τα εργατικά ατυχήματα στη βιομηχανία;

Κάθε μέρα, σε κάποιο εργοστάσιο στον κόσμο, κάποιοι εργαζόμενοι λόγω ατυχημάτων δεν επιστρέφουν σπίτι. Όχι από αδυναμία να προβλέψουμε τον κίνδυνο, αλλά από αδυναμία να τον δούμε έγκαιρα, να τον συσχετίσουμε, να αντιδράσουμε πριν είναι αργά. Αυτό ακριβώς το κενό καλείται να γεφυρώσει η Τεχνητή Νοημοσύνη.

Η βιομηχανία υπήρξε πάντοτε χώρος δημιουργίας πλούτου αλλά ταυτόχρονα και χώρος κινδύνου. Από τις πιο απλές γραμμές παραγωγής έως τα σύγχρονα αυτοματοποιημένα εργοστάσια, η ιδέα ενός εργοστασίου με μηδενικά ατυχήματα ακούγεται ακόμα ουτοπική.

Παρά την αυστηροποίηση των κανονισμών και την εξέλιξη των μέτρων προστασίας, ο αριθμός των εργατικών ατυχημάτων παραμένει επίμονα υψηλός. Σύμφωνα με τη Διεθνή Οργάνωση Εργασίας (ILO), σχεδόν 3 εκατομμύρια άνθρωποι χάνουν τη ζωή τους κάθε χρόνο λόγω επαγγελματικών ατυχημάτων ή ασθενειών που σχετίζονται με την εργασία τους.

Η πλειοψηφία αυτών των περιστατικών δεν οφείλεται στην τύχη, αλλά σε προβλέψιμα μοτίβα όπως: ανθρώπινο λάθος, κόπωση, δυσλειτουργία εξοπλισμού ή παραβίαση των πρωτοκόλλων ασφαλείας. Το κοινό χαρακτηριστικό των περισσότερων ατυχημάτων είναι ότι κάποιο σήμα κινδύνου υπήρχε, αλλά κανείς δεν του έδωσε σημασία, δεν το συσχέτισε ή δεν πρόλαβε να αντιδράσει. Εδώ ακριβώς φαίνεται ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αναλάβει να αξιοποιήσει καλύτερα και ταχύτερα τα σήματα αυτά.

Πράγματι σήμερα, που η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει εισέλθει δυναμικά στα εργοστάσια, τίθεται ένα εύλογο ερώτημα: μπορεί η τεχνολογία να φτάσει στο σημείο να μηδενίσει τα εργατικά ατυχήματα; Μια σύντομη απάντηση είναι όχι, γιατί ποτέ δεν υπάρχει 100% ασφάλεια. Όμως τα τελευταία χρόνια η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει αρχίσει να μετατρέπει αυτόν τον στόχο από μακρινό όνειρο σε ρεαλιστικό στόχο, τουλάχιστον για πολλές εταιρείες που την εφαρμόζουν συστηματικά.

Από την Αντίδραση στην Πρόβλεψη και το Safety 4.0

Για δεκαετίες, η ασφάλεια στην εργασία ήταν μια κατεξοχήν αντιδραστική (reactive) διαδικασία. Το ατύχημα συνέβαινε, ξεκινούσε διερεύνηση, προέκυπτε ένα πόρισμα και στη συνέχεια εφαρμόζονταν μέτρα για να αποφευχθεί η επανάληψή του. Η Τεχνητή Νοημοσύνη όμως, εισάγει την έννοια της προγνωστικής ανάλυσης (predictive analytics).

Αξιοποιώντας δεδομένα από αισθητήρες διαδικτύου των πραγμάτων (Internet of Things IoT), κάμερες υψηλής ευκρίνειας, ιστορικά αρχεία συμβάντων και φορετές συσκευές (wearables) smartphones και tablets, τα έξυπνα συστήματα μπορούν πλέον να εντοπίζουν την πιθανότητα ενός ατυχήματος πριν αυτό συμβεί.

Τα παραπάνω συνοψίζονται στο Safety 4.0 (Ασφάλεια 4.0) αποτελεί την εξέλιξη της διαχείρισης κινδύνων, μεταβαίνοντας σε ένα έξυπνο οικοσύστημα ασφάλειας (Smart Safety System). Το Safety 4.0 είναι η εφαρμογή των τεχνολογιών της 4ης Βιομηχανικής Επανάστασης (Industry 4.0) (IoT, AI, Big Data, wearables) στην επαγγελματική ασφάλεια, μετατρέποντάς την από αντιδραστική (διόρθωση μετά από ατύχημα) σε προληπτική και προγνωστική, βασισμένη σε δεδομένα πραγματικού χρόνου. Στοχεύει στη μείωση των ατυχημάτων μέσω “έξυπνης” παρακολούθησης και ανάλυσης δεδομένων.

Βασικά Χαρακτηριστικά και Τεχνολογίες του Safety 4.0

Διαδίκτυο των πραγμάτων (Internet of Things IoT & Αισθητήρες που επιτρέπουν τη συνεχή παρακολούθηση του περιβάλλοντος εργασίας και των μηχανημάτων για τον εντοπισμό κινδύνων.

• Φορετές Συσκευές (Wearables) που ενημερώνουν τους εργαζόμενους για κινδύνους (π.χ. κόπωση, επικίνδυνες ζώνες) με κατάλληλα μηνύματα συναγερμούς σε πραγματικό χρόνο.
• Αυτοματοποιημένη καταχώρηση αναφορών και δεδομένων, με υπαγόρευση και φωτογραφίες μειώνοντας τα λάθη των χειροκίνητων καταγραφών.
• Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης & Big Data που επιτρέπουν την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για την πρόβλεψη ατυχημάτων πριν συμβούν (Predictive Analytics).
• Ψηφιακά Δίδυμα (Digital Twins) που επιτρέπουν την προσομοίωση διεργασιών για τη βελτιστοποίηση της ασφάλειας πριν από την εφαρμογή στο πεδίο.
• Μείωση έκθεσης σε τοξικές ουσίες με τη χρήση αυτόνομων ρομπότ και αυτοματισμών.
• Εκπαίδευση, με τεχνολογίες εικονικής και ενισχυμένης πραγματικότητας VR/AR που χρησιμοποιούνται για προσομοιώσεις εκπαιδευτικών σεναρίων αντιμετώπισης κινδύνων.

Οφέλη του Safety 4.0

• Πρόληψη: Εντοπισμός πιθανών κινδύνων (π.χ. βλάβη μηχανήματος) πριν προκληθεί ατύχημα.
• Αποδοτικότητα: Αυτοματοποιημένη αναφορά και διαχείριση συμβάντων.
• Ενίσχυση της κουλτούρας ασφάλειας μέσω της άμεσης πληροφόρησης.

Ήδη σε εγκαταστάσεις της Ευρώπης και της Βόρειας Αμερικής, συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης αναλαμβάνουν ρόλους που μέχρι πρότινος ανήκαν αποκλειστικά στον άνθρωπο και τους εκτελούν χωρίς κούραση, χωρίς απόσπαση προσοχής, χωρίς κενά βάρδιας αξιοποιώντας εργαλεία και τεχνολογίες όπως:

• Όραση Υπολογιστή (Computer Vision) για πλήρη 24/7 παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο. Κάμερες εξοπλισμένες με αλγόριθμους αναγνώρισης εικόνας μπορούν να εντοπίζουν αν ένας εργαζόμενος δεν φοράει κράνος, αν κάποιος εισέρχεται σε επικίνδυνη ζώνη χωρίς εξουσιοδότηση, ή αν μια κίνηση εργασίας οδηγεί σε μυοσκελετική καταπόνηση κλπ. Η ειδοποίηση φτάνει στον επόπτη σε δευτερόλεπτα.
• Προγνωστική συντήρηση (Predictive Maintenance). Αισθητήρες διαδικτύου των πραγμάτων IoT σε συνδυασμό με μοντέλα μηχανικής μάθησης παρακολουθούν σε συνεχή βάση τη «συμπεριφορά» μηχανημάτων αναλύοντας δεδομένα που αφορούν δονήσεις, θερμοκρασίες, πιέσεις, καταναλώσεις ρεύματος, διαρροές κλπ. Το σύστημα μαθαίνει τι είναι «κανονικό» και ανιχνεύει αποκλίσεις που προηγούνται βλαβών, ώστε να επεμβαίνει προτείνοντας κατάλληλη συντήρηση πριν το μηχανικό σύστημα αποτύχει καταστροφικά.
• Ανάλυση περιβαλλοντικών παραμέτρων. Σε χημικές ή πετροχημικές εγκαταστάσεις, αλγόριθμοι επεξεργάζονται δεδομένα από αισθητήρες συγκεντρώσεων αερίων, θερμοκρασιών και πιέσεων και μπορούν να προβλέψουν συνθήκες που οδηγούν σε διαρροή ή έκρηξη, εκδίδοντας συναγερμό πολύ νωρίτερα από τα παραδοσιακά συστήματα.
• Ανάλυση δεδομένων ατυχημάτων και near-misses. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να επεξεργαστεί ιστορικά δεδομένα ατυχημάτων και «παρ’ ολίγον» περιστατικών, εντοπίζοντας μοτίβα που ο ανθρώπινος αναλυτής δυσκολεύεται να δει ή να εκτιμήσει: συνδυάζοντας ποιες ώρες, ποιες συνθήκες, ποιοι ειδικοί συνδυασμοί παραγόντων αυξάνουν σημαντικά τον κίνδυνο.

Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελούν τα συστήματα εποπτείας που συνδυάζουν ραδιοσυχνότητες για τον εντοπισμό θέσης, υπολογιστική όραση (computer vision) για την ανάλυση του χώρου και κεντρικά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης. Εάν το σύστημα αντιληφθεί ότι ένας εργαζόμενος πλησιάζει σε επικίνδυνη ζώνη ή παραβιάζει ένα πρωτόκολλο ασφαλείας, μπορεί αυτόνομα να στείλει μια ειδοποίηση συναγερμού στο smartphone του ή ακόμα και να διακόψει τη λειτουργία του μηχανήματος αυτόματα.

Άλλο παράδειγμα αφορά σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης, που μπορεί να διαπιστώσει ότι σε συγκεκριμένη βάρδια, σε συγκεκριμένο σημείο παραγωγής, αυξάνονται οι «near misses» όταν η θερμοκρασία ξεπερνά ένα όριο και η ταχύτητα της γραμμής παραγωγής ανεβαίνει. Ο άνθρωπος δύσκολα θα εντοπίσει τέτοιες πολυπαραγοντικές συσχετίσεις. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί.

Τα όρια της υπόσχεσης για μηδενικά εργατικά ατυχήματα στη βιομηχανία

Τελικά ποια είναι η απάντηση στο ερώτημα αν μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να μηδενίσει τα ατυχήματα;

Η απάντηση, τουλάχιστον σήμερα, είναι όχι για τους παρακάτω λόγους:

1. Πρώτον, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι τόσο καλή όσο τα δεδομένα με τα οποία εκπαιδεύτηκε. Σε βιομηχανίες με ελλιπή καταγραφή περιστατικών ή παλαιωμένες υποδομές αισθητήρων, είναι προφανές ότι η αποτελεσματικότητά της μειώνεται δραστικά.
2. Δεύτερον, υπάρχουν ατυχήματα που απορρέουν από συνδυασμό απρόβλεπτων παραγόντων που ονομάζονται «μαύροι κύκνοι» που πρακτικά κανένα μοντέλο πρόβλεψης δεν μπορεί να αντιμετωπίσει με σιγουριά και
3. Τρίτον, κάθε εφαρμογή Τεχνητής Νοημοσύνης προϋποθέτει οργανωτική ωριμότητα. Αν η εταιρεία δεν έχει κουλτούρα ασφάλειας, αν τα ευρήματα του αλγόριθμου αγνοούνται από τη διοίκηση ή δεν ενσωματώνονται σε πρωτόκολλα δράσης, η τεχνολογία παραμένει ένα διακοσμητικό στολίδι.
4. Τέταρτον, Το «Παράδοξο» του Ανθρώπινου Παράγοντα: καθώς οι ειδικοί προειδοποιούν για το «παράδοξο της αυτοματοποίησης». Όσο πιο ασφαλές φαίνεται ένα περιβάλλον, τόσο πιο πολύ χαλαρώνει η προσοχή του εργαζομένου, θεωρώντας ότι «το σύστημα θα με προστατεύσει».

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι το εργαλείο, αλλά η κουλτούρα ασφάλειας παραμένει η βάση. Παράλληλα πρέπει να ελαχιστοποιηθεί α) η ασάφεια των ευθυνών όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη εμπλέκεται στη λήψη κρίσιμων και άμεσων αποφάσεων για την ασφάλεια και β) η περίπτωση οι εργαζόμενοι να αισθάνονται παρακολούθηση ή μικροδιαχείριση από αλγόριθμους

Η Ανάλυση των ατυχημάτων

Κάθε βιομηχανία οφείλει να αναλύσει τα ατυχήματα που ενδεχομένως θα αντιμετωπίσει και να τα κατατάξει σε κατηγορίες όπως αυτή του Αμερικανικού OSHA Occupational Safety and Health Administration

• Τραυματισμοί και διαστρέμματα στην πλάτη (Back injuries and strains)
• Κοψίματα και ρήξεις (Cuts and lacerations)
• Ολισθήσεις, παραπατήματα, πτώσεις (Slips, trips, falls)
• Χτυπήματα από αντικείμενα (Struck by object)
• Τραυματισμοί από επαναλαμβανόμενες κινήσεις / καταπόνηση (Repetitive strain injuries)
• Εμπλοκές σε μηχανάματα (Machine entanglement)
• Εγκαύματα (θερμικά / χημικά) (Burns (thermal/chemical))
• Τραυματισμοί στα μάτια (Eye injuries)
• Βλάβες ακοής (Hearing damage)
• Ατυχήματα με περονοφόρα ανυψωτικά (Forklift accidents)
• Ηλεκτροπληξίες (Electrical shock)
• Σύνθλιψη χεριού / δακτύλων (Hand/finger crush)
• Έκθεση σε χημικές ουσίες (Chemical exposure)
• Πτώσεις από ύψος(Falls from height)
• Θερμική καταπόνηση / θερμική εξάντληση (Heat stress)

Σύμφωνα με την ελληνική νομοθεσία (κυρίως Ν. 3850/2010, ασφαλιστική νομοθεσία και νομολογία), τα εργατικά ατυχήματα δεν ταξινομούνται ως εξής:

• Κατά την εκτέλεση της εργασίας: Ατυχήματα που συμβαίνουν εντός του τόπου και χρόνου εργασίας ως άμεση συνέπεια της εργασίας
• Με αφορμή την εργασία: Περιστατικά εκτός τόπου ή χρόνου εργασίας, αλλά με έμμεση σχέση με αυτήν (π.χ. ατυχήματα στη διαδρομή από/προς την εργασία (commuting accidents), κατά τη μεσημβρινή διακοπή εντός χώρου εργασίας, ή ενέργειες υπέρ του εργοδότη).
• Επαγγελματική ασθένεια: Χρονικές βλάβες από μακροχρόνια έκθεση σε συνθήκες εργασίας (π.χ. πνευμονοκονίωση, απώλεια ακοής από θόρυβο), που συχνά εξισώνονται με εργατικά ατυχήματα.

Επιπλέον, βάσει βαρύτητας (σύμφωνα με Ν. 3850/2010, ΕΦΚΑ και ΕΛΣΤΑΤ):

• Θανατηφόρα (θάνατος, συνήθως εντός 1 έτους από το ατύχημα).
• Μη θανατηφόρα, με περαιτέρω υποδιαίρεση σε αυτά με ανικανότητα εργασίας περισσότερες ή λιγότερες από 3 εργάσιμες ημέρες

Για στατιστική ανάλυση και πρόληψη, η ΕΛΣΤΑΤ και η Επιθεώρηση Εργασίας ακολουθούν τη μεθοδολογία ESAW (European Statistics on Accidents at Work) της Eurostat, η οποία ταξινομεί τα ατυχήματα με βάση:

• Είδος βλάβης (π.χ. κατάγματα, διαστρέμματα, κοψίματα, εγκαύματα),
• Μέρος σώματος που τραυματίστηκε,
• Τύπο απόκλισης/αιτία (π.χ. πτώση, εμπλοκή σε μηχάνημα, υπερκόπωση).

Η Οικονομική Διάσταση: Η Ασφάλεια ως Επένδυση

Για τις επιχειρήσεις, ο μηδενισμός ή έστω η ελαχιστοποίηση των ατυχημάτων δεν είναι μόνο ζήτημα εταιρικής κοινωνικής ευθύνης, αλλά και βιωσιμότητας που σχετίζεται με:

1. Μείωση λειτουργικού Κόστους για την εξασφάλιση Λειτουργικής Αριστείας (Operational Excellence) καθώς ένα ασφαλές περιβάλλον σημαίνει λιγότερες διακοπές στην παραγωγή καλύτερη ποιότητα προϊόντων, ικανοποίηση εργαζομένων κλπ.
2. Μείωση Κόστους αποκατάστασης καθώς τα εργατικά ατυχήματα συνεπάγονται αποζημιώσεις, δικαστικά έξοδα, πρόστιμα, διακοπές λειτουργίας κλπ.
3. Μείωση Απωλειών εσόδων από δυσφήμιση που ακολουθεί σχεδόν πάντα τα ατυχήματα
4. Μείωση της αξίας της εταιρίας μέσω χαμηλών Βαθμολογιών Περιβαλλοντικής, Κοινωνικής και Εταιρικής Διακυβέρνησης (ESG Scores) καθώς οι επενδυτές πλέον αξιολογούν τις εταιρείες και με βάση τις επιδόσεις τους στην υγεία και την ασφάλεια.

Η ελληνική πραγματικότητα

Στην Ελλάδα, η υιοθέτηση τέτοιων τεχνολογιών και πρακτικών βρίσκεται ακόμα σε πολύ πρώιμο στάδιο. Μεγάλες βιομηχανικές μονάδες (κυρίως στον ενεργειακό και τον φαρμακευτικό κλάδο) πειραματίζονται ήδη με συστήματα predictive maintenance και παρακολούθησης ενώ οι μικρομεσαίες επιχειρήσεις, που αποτελούν τον κορμό της ελληνικής μεταποίησης, απέχουν πολύ ακόμα.

Το κόστος εισόδου, η έλλειψη εξειδικευμένου προσωπικού και η απουσία ισχυρών κινήτρων π.χ. φορολογικών ή ρυθμιστικών, εξηγούν μεγάλο μέρος αυτής της καθυστέρησης. Ωστόσο, η νέα γενιά κανονισμών της ΕΕ για την ψηφιακή μετάβαση της βιομηχανίας αναμένεται να επιταχύνει τα πράγματα.

Εμείς στην εταιρία που εργάζομαι, έχουμε αναπτύξει εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης που επεξεργάζονται τις ηχητικές καταγραφές προφορικών μηνυμάτων των τεχνικών που περιγράφουν ένα πρόβλημα σε συνδυασμό με άλλα μέσα (media) όπως φωτογραφίες ή video από το πεδίο και τα καταχωρούν σε πραγματικό χρόνο με επαγγελματικά κείμενα και επισυναπτόμενα (attachments) στα Ελληνικά και Αγγλικά στο SAP σαν Γνωστοποιήσεις Συντήρησης Εξοπλισμού και Εγκαταστάσεων (Plant Maintenance Notifications) για άμεση εκτίμηση από τους υπευθύνους ασφαλείας του εργοστασίου.

Η εισαγωγή «έξυπνων» συστημάτων ασφάλειας απαιτεί αξιόπιστα δεδομένα, κουλτούρα πρόληψης και ουσιαστική συμμετοχή των εργαζομένων στον σχεδιασμό τους. Χωρίς αυτά, η τεχνητή νοημοσύνη κινδυνεύει να μετατραπεί σε ακόμη ένα τεχνολογικό «βιτρίνα project», αντί για εργαλείο ουσιαστικής προστασίας.

Πρακτικά για την ελληνική βιομηχανία, το ζήτημα δεν είναι αν η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί θεωρητικά να μειώσει τα ατυχήματα, αλλά αν υπάρχει η οργανωτική και ψηφιακή ωριμότητα να αξιοποιηθεί σωστά από τις επιχειρήσεις. Οι μεγάλες προκλήσεις δεν είναι μόνο τεχνικές, αλλά κυρίως έχουν να κάνουν με την αποδοχή των χρηστών και τη γενική εμπιστοσύνη στο σύστημα.

Πρακτικές Συμβουλές για υλοποίηση

• Συνδέστε την Τεχνητή Νοημοσύνη της ασφάλειας με το συνολικό πλάνο Τεχνητής Νοημοσύνης της εταιρείας
• Εξασφαλίστε Ποιότητα δεδομένων καθώς τα datasets που θα τροφοδοτήσουν τις εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης της ασφάλειας πρέπει να είναι πλούσια και αξιόπιστα και σε σύνδεση και ολοκλήρωση με τα υπάρχοντα πληροφοριακά συστήματα (Integration with legacy systems). Φτωχά ή αναξιόπιστα δεδομένα = λάθος προβλέψεις.
• Εμπλέξτε τους εργαζομένους πρώτης γραμμής (frontline workers) Ζητώντας τη συμμετοχή τους και τη γνώμη τους καθώς είναι αυτοί που πρακτικά θα αξιολογήσουν το σύστημα και θα αφαιρέσουν τα λάθη γρήγορα (testing & feedback) καθώς και τους υπεργολάβους και τους συνεργάτες (contractors)
• Εμπλέξτε τους έμπειρους ηγέτες (senior leaders) καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να πολλαπλασιάσει τους ελέγχους (π.χ. audits) χωρίς πρόσθετο προσωπικό, αλλά με ανθρώπινη επίβλεψη (human oversight). Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικαθιστά ανθρώπους, ενισχύει δεξιότητες.
• Προετοιμάστε το προσωπικό για αλλαγές με εκπαίδευση και προσομοίωση (Training & Simulation) με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης ώστε να μπορούν να διαχειριστούν και να αξιολογήσουν περισσότερα σε πραγματικό χρόνο πάντα σε σύνδεση με εταιρικούς στόχους,
• Χτίστε εμπιστοσύνη με όλους τους εργαζόμενους δίνοντας εγγυήσεις για προστασία των δεδομένων τους έτσι ώστε να μην αισθάνονται ότι παρακολουθούνται και ελέγχονται από σύστημα Big Brother με διαφάνεια (transparency) και ηθική χρήση των δεδομένων (ethical data use).
• Εξασφαλίστε συνεχή επικοινωνία & επίδειξη γρήγορων νικών (quick wins) (π.χ. μείωση συμβάντων) και εξηγήστε τα οφέλη και το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα (competitive advantage) που προκύπτουν από τη μείωση των κινδύνων (risk reduction), και την ευεξία των εργαζομένων (employee well-being).
• Αφήστε για το τέλος τις επενδύσεις σε συνεργατικά ρομπότ( Cobots) τα αυτόνομα οχήματα (autonomous vehicles σε logistics), τις φορετές συσκευές (wearables) για παρακολούθηση της υγείας (health monitoring), την όραση υπολογιστών (computer vision) για ανίχνευση κινδύνων (hazard detection)

Συμπέρασμα: Όχι μηδενισμός, αλλά πολύ λιγότερα ατυχήματα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι η πανάκεια. Δεν θα εξαλείψει κάθε κίνδυνο, δεν θα αντικαταστήσει την κουλτούρα ασφάλειας και δεν θα κάνει περιττή την ευθύνη της διοίκησης.

Αυτό που μπορεί να κάνει, όμως, είναι καταλύτης αλλαγών (game changer) καθώς μπορεί να δει νωρίτερα, να αναλύσει βαθύτερα και να προειδοποιήσει γρηγορότερα από οποιονδήποτε άνθρωπο. Να μετατρέψει την αντίδραση σε πρόληψη. Και σε έναν χώρο όπου ένα ατύχημα μπορεί να σημαίνει ακρωτηριασμό, αναπηρία ή θάνατο, αυτή η διαφορά μετράει πάρα πολύ.

Το ερώτημα δεν είναι πλέον αν η βιομηχανία χρειάζεται την Τεχνητή Νοημοσύνη για την ασφάλεια., αλλά «πόσο γρήγορα» και «με ποιο κόστος» θα το πετύχουμε. Και η απάντηση εξαρτάται κυρίως από τις επιχειρήσεις που θα επενδύσουν, από τους μηχανικούς που θα την υλοποιήσουν σωστά και από τους εργαζόμενους που θα την αγκαλιάσουν ως σύμμαχο, όχι ως εχθρό.

Ο μηδενισμός των ατυχημάτων παραμένει πάντα ένας δύσκολος στόχος, Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι μαγικό ραβδί. Είναι όμως το ισχυρότερο εργαλείο που είχαμε ποτέ στη διάθεσή μας για να προστατεύσουμε ανθρώπινες ζωές στη βιομηχανία. Και αυτό, από μόνο του, αλλάζει καθοριστικά τα δεδομένα.

Η πραγματική πρόοδος δεν θα έρθει όταν τα εργοστάσια γεμίσουν αλγορίθμους, αλλά όταν άνθρωποι και τεχνητή νοημοσύνη συνεργαστούν με κοινό στόχο την ασφάλεια ως αξία και όχι ως υποχρέωση.