Verde · Acelerar
Ordenar notas, resumir un documento que tú suministras, crear preguntas de formación, comparar formatos o proponer una estructura.
Condición: revisión ordinaria antes de usar.
Guía interactiva de estudio · 4 días
IA y pensamiento crítico en SST
Cómo auditar, validar y aplicar inteligencia artificial sin delegar la responsabilidad técnica, legal, ética ni operacional.
01
La forma no es evidenciaUn documento impecable puede ser técnicamente falso o inaplicable.
02
El terreno mandaLa IA no observa energías, desviaciones, cultura ni trabajo real.
03
Verifica la fuenteComprueba el documento original, su vigencia y si realmente aplica a tu caso.
Primero, una distinción clave
Usar IA no es delegar criterio
La IA puede acelerar búsqueda, síntesis, organización y contraste. En cambio, la aceptación del riesgo, la selección final de controles, la autorización de trabajo y la declaración de cumplimiento necesitan responsabilidad humana competente.
Amarillo · Supervisar
Borradores de matrices, procedimientos, investigación de incidentes, cálculos, interpretación normativa o planes de emergencia.
Condición: datos de campo + fuente primaria + validación competente.
Rojo · No automatizar
Autorizar una tarea crítica, declarar cumplimiento, emitir diagnóstico médico, dirigir una emergencia o aplicar una sanción.
Condición: decisión humana con las atribuciones requeridas.
Pregunta de control
Si la respuesta fuera incorrecta, ¿podría aumentar la exposición, lesionar a alguien o generar incumplimiento?
Si la respuesta es sí, sube el nivel de revisión y conserva evidencia de la validación.
Aclaremos el alcance
La IA en SST no es solo un chatbot
La guía usa IA generativa para practicar la validación, pero el mismo criterio debe aplicarse a cualquier sistema que observe, prediga, recomiende, asigne o automatice decisiones sobre el trabajo.
Texto, imagen y síntesis
Borradores, búsqueda asistida, clasificación de hallazgos, materiales formativos y análisis documental.
Fallo crítico: confabulación, cita falsa o falsa precisión.
Detección y monitoreo
Reconocimiento de EPP, posturas, zonas restringidas, humo o proximidad entre personas y equipos.
Fallo crítico: falso negativo, sesgo por condiciones de campo o vigilancia excesiva.
Sensores y patrones
Alertas de condición, mantenimiento predictivo, tendencias de exposición y priorización de inspecciones.
Fallo crítico: datos degradados, deriva del modelo o correlación tratada como causa.
Asignación y ritmo
Programación, reparto de tareas, evaluación del desempeño, rutas, metas y decisiones sobre personas.
Fallo crítico: intensificación, pérdida de autonomía, discriminación y riesgo psicosocial.
¿Sabías que un sistema puede reducir un riesgo y crear otro?
Una alerta predictiva puede evitar una falla mecánica y, al mismo tiempo, aumentar carga mental, presión por respuesta o vigilancia. La evaluación debe cubrir el sistema sociotécnico completo: tecnología, tarea, organización, personas y entorno.
Diagnóstico inicial · 4 decisiones
¿Qué tan auditable es tu uso de IA?
No mide cuánto sabes de tecnología. Mide si conservas el control técnico cuando la respuesta parece convincente.
1. La IA cita un artículo exacto de una norma que no tienes a mano. ¿Qué haces?
2. Debes revisar una foto de un incidente donde se ven rostros, credenciales y el plano interno. ¿Cuál es el primer control?
3. La matriz generada luce completa, pero no hubo observación de la tarea. ¿Qué representa?
4. Para reducir una exposición, la IA recomienda “capacitar y usar EPP”. ¿Qué falta cuestionar?
Ruta sugerida
4 días · 12 a 15 minutos por día
Puedes hacerla de una vez o avanzar por cápsulas. El progreso queda guardado únicamente en este dispositivo.
El espejismo de la automatización
Aprende a distinguir una salida útil de una decisión defendible.
PendienteFalacias y señales de alerta
Detecta confabulaciones, referencias falsas y contexto aparente.
PendientePrompt C.R.I.T.I.C.O.
Formula consultas que expongan vacíos, límites y supuestos.
PendienteGobernanza humana
Aplica el decálogo y deja una trazabilidad mínima de revisión.
PendienteCuriosidad: NIST prefiere el término “confabulación”.
Describe la generación y presentación confiada de contenido erróneo o falso. El problema no es solo que la IA se equivoque; es que puede hacerlo con una redacción que inspira seguridad. Ver fuente [2].
Núcleo de aprendizaje
Cómo revisar una respuesta de IA antes de usarla en SST
Usaremos AuditorIA para revisar la respuesta y C.R.I.T.I.C.O. para formular solicitudes con datos, límites y fuentes claras.
Método central
Método AuditorIA
Cinco comprobaciones para decidir si una respuesta puede utilizarse, necesita correcciones o debe detenerse.
Fuente
Abre el documento original y ubica la afirmación concreta que respalda la respuesta. Si no puedes encontrarla, queda como no verificada.
Vigencia
Confirma emisor, edición, fecha, alcance y jurisdicción. Una referencia real también puede estar derogada o no aplicar a tu país.
Contexto
Contrasta con la tarea real, las personas, los equipos, el ambiente y la evidencia de campo. Haz visibles los datos que todavía faltan.
Riesgo
Pregunta qué ocurriría si la respuesta fuera incorrecta. Revisa daños a personas, operación, privacidad y cumplimiento, además de la jerarquía de controles.
Decisión
Una persona competente acepta, corrige o rechaza la salida, deja registro de lo revisado y detiene el uso cuando no existen garantías suficientes.
AuditorIA no pregunta “¿suena bien?”
Pregunta: ¿qué fuente lo respalda, sigue vigente, aplica aquí, qué podría salir mal y quién toma la decisión?
Nota de trazabilidad: AuditorIA y C.R.I.T.I.C.O. son métodos pedagógicos propios de La Movida de SST Plus. No son normas ni sustituyen requisitos legales; sintetizan prácticas de gestión del riesgo, supervisión humana, jerarquía de controles, seguridad de la información y verificación documental descritas en las fuentes [2]–[5] y [9]–[15].
Revisión en dos sentidos
Revisa la respuesta y también tus propios sesgos
El pensamiento crítico no consiste solo en encontrar fallas del modelo. También exige reconocer los atajos mentales con los que una persona puede aceptar, descartar o reinterpretar la evidencia.
Dar más peso a la recomendación automática que a señales de terreno que la contradicen.
Buscar en la salida aquello que respalda la decisión que ya queríamos tomar.
Quedar fijados al primer número, causa o control sugerido y ajustar todo alrededor.
Confundir tono técnico, citas o tablas con competencia, vigencia y aplicabilidad.
Sobreestimar nuestra capacidad para detectar errores fuera de nuestra especialidad.
Aceptar una práctica porque “nunca pasó nada”, aunque las barreras estén degradadas.
Regla de calibración
Cuanto más grave sea la consecuencia y más incierta la evidencia, menos debe depender la decisión de una sola persona, una sola fuente o un solo modelo.
Ruta de 4 días
Aprende, contrasta y marca cada cápsula
Abre un día, realiza la micropráctica y márcalo como completado. No existe bloqueo: el profesional decide su secuencia.
Día 1 · El espejismo de la automatización12–15 min · documento ≠ control +
La IA produce una representación lingüística del trabajo. La evaluación SST exige contrastar esa representación con el trabajo prescrito, el trabajo real y la evidencia disponible.
Procesamiento
Resumir textos aportados, ordenar hallazgos, comparar versiones, generar preguntas y construir borradores.
Presencia operacional
Observar una maniobra, escuchar al trabajador, medir una exposición o reconocer una desviación no documentada.
Decisión
Priorizar recursos, aceptar riesgo residual, autorizar una tarea o afirmar cumplimiento legal.
Riesgo técnico: ilusión de cumplimiento
Un procedimiento puede verse completo y, aun así, omitir una fuente de energía, usar una versión derogada, desconocer una limitación humana o recomendar un control que nadie puede implementar.
Caso relámpago · “El procedimiento perfecto”
La IA genera un bloqueo para una cinta transportadora: desconexión eléctrica, candado y tarjeta. En terreno existe un acumulador neumático que conserva energía.
Lectura superficial
“El documento menciona bloqueo, por tanto cubre la tarea.”
Lectura crítica
“La salida solo es una hipótesis. Debo inventariar todas las energías, verificar cero energía y probar el aislamiento.”
Pregunta de reflexión
Si la IA no detectó la energía almacenada porque nadie la describió, ¿el error pertenece al modelo, al prompt, a la información de entrada o al proceso de validación? La respuesta madura es: al sistema completo de uso; la barrera final sigue siendo humana.
Día 2 · Cinco falacias frecuentes12–15 min · detectar antes de usar +
“Si suena técnico, está bien”
La precisión de la redacción no demuestra exactitud. Puede inventar artículos, límites o métodos y presentarlos con seguridad.
Antídoto: fuente primaria abierta y trazable.
“La cita confirma la afirmación”
Una referencia puede existir y no respaldar la frase, estar fuera de alcance o corresponder a otra edición.
Antídoto: comprobar el pasaje, no solo el título.
“La matriz estándar sirve para todos”
Una lista genérica aplana la variabilidad del trabajo, omite interfaces y reproduce controles rutinarios.
Antídoto: observación, consulta y evidencia local.
“Más instrucciones eliminan la incertidumbre”
Un gran prompt no crea mediciones, planos, permisos, historial ni observación que no existen.
Antídoto: declarar el dato faltante y detener inferencias.
“Capacitar corrige la causa”
La IA suele cerrar con formación, procedimiento y EPP porque son soluciones fáciles de verbalizar.
Antídoto: forzar análisis de diseño y jerarquía.
“La segunda respuesta valida la primera”
Preguntar nuevamente al mismo sistema no convierte el resultado en evidencia independiente.
Antídoto: triangulación con campo, fuente y experto.
Escalera de evidencia
1
Fuente primaria vigente: ley, norma, ficha oficial, manual del fabricante, medición o registro controlado.
2
Evidencia operacional: observación, entrevista, fotografía autorizada, prueba funcional, mantenimiento e historial.
3
Fuente secundaria confiable: guía técnica o revisión que interpreta las fuentes originales.
4
Salida de IA: pista o borrador. Nunca asciende de nivel por sonar convincente.
¿Sabías que…?
NIST recomienda revisar y verificar las fuentes y citas de las salidas generativas durante la medición de riesgo y el monitoreo continuo. Consulta [2].
Día 3 · Prompt C.R.I.T.I.C.O.12–15 min · pedir sin ocultar vacíos +
El prompting crítico no busca que la IA “suene más experta”. Busca que exponga límites, separe evidencia de inferencia y produzca una salida auditable.
Contexto verificable
Proceso, tarea, personas, entorno, momento y condiciones reales.
Rol y límites
Asistente técnico; no autoridad, inspector, médico ni decisor final.
Insumos y evidencia
Documentos aportados, mediciones, planos y hechos disponibles.
Tarea y alcance
Qué debe analizar, qué debe excluir y para qué se usará.
Incertidumbre explícita
Listar faltantes; no rellenar huecos ni inventar certeza.
Criterios y fuentes
Jerarquía, norma, edición, jurisdicción y fecha de corte.
Output auditable
Hechos, supuestos, recomendaciones, evidencia y preguntas de campo.
Antes y después · soldadura TIG en espacio confinado
Prompt débil
“Haz el procedimiento seguro para soldar en un tanque.”
Prompt crítico
“Usa únicamente los datos suministrados. Antes de proponer, lista información crítica faltante sobre atmósfera, ventilación, materiales, energías, rescate y permisos. No declares que el trabajo es seguro. Separa hechos, supuestos y controles; prioriza eliminación e ingeniería y cita solo fuentes verificables.”
Pídele que busque fallas en su propia propuesta
Después de obtener una propuesta, solicita: “Actúa como revisor adversarial. Identifica tres modos de falla, dos supuestos frágiles y la evidencia que falsaría tu recomendación.”
En la pestaña Crear encontrarás un laboratorio que construye el prompt C.R.I.T.I.C.O. con tus datos.
Día 4 · Gobernanza humana y decálogo12–15 min · del hábito al sistema +
La gobernanza comienza antes del prompt: define usos autorizados, niveles de revisión, datos prohibidos, evidencia requerida y responsable final.
Define el problema, la decisión y el daño posible si la salida falla.
La IA acelera versiones; la aprobación pertenece al proceso técnico.
No subas información sensible “por si acaso”.
Confirma emisor, edición, fecha, ámbito y texto que respalda cada afirmación.
Obliga a rotular hechos, supuestos, recomendaciones e incertidumbre.
Contrasta con quienes ejecutan la tarea y con el sistema físico real.
Examina eliminación, sustitución e ingeniería antes de formación y EPP.
Incluye variabilidad humana, experiencia, turnos, contratistas y accesibilidad.
Registra herramienta/versión, fecha, prompt, fuentes, cambios y revisor.
Una persona competente decide, firma y puede detener el proceso.
Registro mínimo de una salida usada
Uso previsto
Documento o decisión que la salida apoyará.
Entrada y fuente
Datos entregados y documentos originales.
Validación
Errores, supuestos y ajustes realizados.
Responsable
Revisor competente, fecha y decisión final.
La IA no reduce la responsabilidad: aumenta la necesidad de demostrar el juicio.
ISO/IEC 42001 plantea un enfoque organizacional con políticas, objetivos, gestión de riesgos, evaluación del desempeño y mejora continua para el uso responsable de IA. Consulta [5].
¿Cuándo vuelve a prueba?
Cuando cambia el modelo, proveedor, datos, proceso, norma, población expuesta o uso previsto; también ante errores repetidos o una señal de daño.
Incidente de IA
Registra salidas peligrosas, citas falsas, fugas de datos, falsos negativos y decisiones anuladas. Suspende el uso crítico hasta cerrar causa, barrera y prueba de retorno.
Simulador de criterio
Cuatro casos donde una respuesta convincente puede fallar
Elige una acción. La meta no es adivinar qué “quiere” la guía, sino identificar la barrera profesional que evita convertir un texto en daño.
Caso 1 · Seguridad
Energía residual en mantenimiento
La IA redactó el bloqueo eléctrico de una prensa. En la caminata aparece presión hidráulica acumulada.
¿Qué decisión conserva el control técnico?
Correcto. La salida falló una condición física crítica. El control es revalidar el sistema de energías y comprobar el estado seguro, no mejorar la prosa.
Aún no. La longitud o la advertencia no controlan energía almacenada. Se requiere parar, identificar, aislar, disipar y verificar.
Caso 2 · Higiene
Un límite “oficial” sin origen
La IA entrega un valor límite con tres decimales y lo atribuye a una norma nacional, pero no enlaza el documento.
¿Cuál es la primera validación?
Correcto. Un número aislado carece de alcance. La validación debe reconstruir qué mide, para quién, durante cuánto tiempo y bajo qué marco.
Aún no. Ser preciso o parecer conservador no demuestra validez. Abre la fuente original y verifica su alcance completo.
Caso 3 · Ergonomía
La respuesta termina en capacitación
Para cajas pesadas y repetitivas, la IA propone “técnica correcta de levantamiento y faja lumbar”.
¿Cómo reorientas el análisis?
Correcto. Mueves la intervención hacia la fuente y el diseño. La capacitación puede acompañar, pero no reemplaza controles más eficaces.
Aún no. La recomendación descarga el control sobre la persona. Vuelve a la jerarquía y rediseña exposición, carga y sistema.
Caso 4 · Investigación
“El trabajador se distrajo”
Con una narración breve, la IA concluye que el incidente ocurrió por falta de atención.
¿Qué salida es técnicamente madura?
Correcto. “Distracción” describe, pero rara vez explica. La investigación debe buscar condiciones y barreras que hicieron posible el evento.
Aún no. Cambiar la etiqueta no amplía la evidencia. Evita cerrar causalidad sin reconstruir el sistema de trabajo.
Prueba de falsación
Cuatro preguntas antes de aceptar
Una recomendación fuerte debe poder sobrevivir al intento deliberado de encontrar dónde falla.
¿Qué dato la contradice?
Busca excepciones, valores fuera de rango y escenarios no representados.
¿Dónde deja de aplicar?
Define límites de jurisdicción, población, turno, equipo y operación.
¿Qué supuesto sostiene?
Haz visibles normalidad, mantenimiento, competencia y disponibilidad de controles.
¿Qué vería en terreno?
Convierte cada afirmación en evidencia observable, medible o consultable.
Curiosidad: pedir un “abogado del diablo” cambia la función de la IA.
En vez de usarla solo para producir, úsala para desafiar: “¿Qué condiciones volverían peligrosa esta recomendación?”, “¿qué alternativa de ingeniería no estoy considerando?” y “¿qué evidencia me obligaría a rechazar tu respuesta?”.
Todas las generaciones
Distinto punto de partida, mismo estándar
Profesional en formación
Usa la IA como tutor socrático: pide explicación, contraejemplos, preguntas y rutas de verificación. Nunca la conviertas en atajo para aparentar experiencia.
Profesional con experiencia
Úsala como equipo rojo: confronta tu conocimiento tácito, descubre supuestos normalizados y documenta criterios que antes quedaban “en la cabeza”.
Liderazgo y dirección
Gobierna el sistema: inventario de usos, clasificación de riesgo, herramientas autorizadas, competencia, auditoría, incidentes y mejora continua.
Laboratorio de aplicación
Construye, audita y deja trazabilidad
Escribe solo información no sensible. La herramienta genera el texto en tu navegador; no envía ni almacena tus datos en un servidor.
Antes de escribir
Semáforo de datos
Desidentificar no es solo borrar el nombre. Una combinación de cargo, lugar, fecha, lesión o fotografía puede volver a identificar a una persona.
Verde · Público
Normas públicas, manuales autorizados, casos ficticios, procesos genéricos y datos agregados sin reidentificación.
Amarillo · Interno
Procedimientos, cifras operativas, hallazgos o fotos previamente minimizadas. Solo con herramienta y propósito autorizados.
Rojo · No subir
Salud individual, rostros, credenciales, ubicación sensible, secretos, planos críticos, datos de investigación o información personal.
Herramienta 1
Generador de prompt C.R.I.T.I.C.O.
Completa lo que sabes y declara lo que falta. Un prompt responsable no disimula la ausencia de evidencia.
Salida editable
Tu prompt auditable
Control de salida: si la IA no puede verificar una fuente, debe escribir “NO VERIFICADO”. Una cita inventada no se corrige pidiendo “más precisión”; se corrige abriendo la fuente.
Herramienta 2
AuditorIA · Revisión de salida
Evalúa una respuesta que realmente piensas utilizar. Las doce casillas desarrollan las cinco comprobaciones del método. Marca solo lo que puedes demostrar.
Autoevaluación formativa
Pon a prueba tu criterio
Diez decisiones situacionales para detectar qué dominas, qué conviene repasar y qué tan bien calibras tu propia confianza.
Práctica de recuperación
10 decisiones · retroalimentación inmediata
Selecciona la opción más defendible. El resultado se procesa y guarda únicamente en tu dispositivo.
Glosario esencial
Hablar el mismo idioma
AuditorIA
Método pedagógico de La Movida de SST Plus para comprobar fuente, vigencia, contexto, riesgo y decisión antes de utilizar una respuesta de IA en SST.
Modelo de lenguaje (LLM)
Sistema entrenado para predecir y generar secuencias de lenguaje. Su fluidez no equivale a comprensión operacional ni a autoridad profesional.
Confabulación
Contenido erróneo, falso o contradictorio presentado de manera convincente. NIST usa este término para el riesgo conocido coloquialmente como “alucinación”.
Sesgo de automatización
Tendencia humana a favorecer la sugerencia de un sistema automatizado, incluso cuando contradice señales disponibles o el propio juicio.
Supervisión humana
Asignación real de capacidad, competencia, autoridad y tiempo para revisar, cuestionar, corregir, anular o detener una salida o sistema.
Trazabilidad
Registro suficiente para reconstruir datos, fuentes, herramienta, prompt, cambios, validación, responsable y decisión.
Fuente primaria
Documento o evidencia original: texto oficial, norma, manual del fabricante, medición, registro o dato directamente obtenido.
Prompt
Instrucción y contexto entregados al modelo. Un buen prompt mejora el encuadre, pero no transforma datos ausentes en evidencia.
Output auditable
Salida que distingue evidencia de inferencia, hace visibles limitaciones y permite verificar cómo se llegó a una recomendación.
Referencias normativas y técnicas
De dónde sale cada principio
Mapa de trazabilidad de la guía. No todas las fuentes tienen el mismo estatus: una convención, una regulación territorial, una norma internacional y una guía voluntaria producen obligaciones diferentes. Verifica siempre la adopción legal, edición vigente, alcance y política aplicables en tu país y organización. Consulta registrada: 20 de agosto de 2026.
Cómo leer esta sección
Obligación jurídica: depende de la jurisdicción, ratificación, incorporación y caso concreto. Norma internacional: aporta requisitos o directrices técnicas, pero su obligatoriedad depende del marco aplicable. Marco o guía: orienta buenas prácticas y no sustituye la ley.
| Principio de la guía | Fundamento principal | Aplicación profesional |
|---|---|---|
| Responsabilidad humana y prevención | [9] C155, [10] C187 y [11] ISO 45001 | La herramienta no reemplaza roles, competencia, consulta ni control operacional. |
| Jerarquía y diseño de controles | [4] NIOSH y [8] Prevention through Design | Priorizar eliminación, sustitución e ingeniería antes de depender de conducta o EPP. |
| Gobernanza y ciclo de vida de IA | [3] NIST AI RMF, [5] ISO/IEC 42001 y [13] ISO/IEC 23894 | Definir uso, riesgos, responsables, monitoreo, cambios y criterios de suspensión. |
| Confabulación, fuentes y supervisión | [2] NIST AI 600-1 | Verificar citas, declarar incertidumbre, probar en condiciones reales y conservar control humano. |
| Datos sensibles y confidencialidad | [15] ISO/IEC 27001 + legislación territorial | Minimizar datos, usar entornos autorizados y proteger confidencialidad, integridad y disponibilidad. |
| Impactos sobre personas y trabajo | [12] ISO 45003, [14] ISO/IEC 42005, [7] EU-OSHA y [16] Reglamento UE de IA | Evaluar carga, autonomía, privacidad, sesgo, vigilancia, discriminación y participación. |
| AuditorIA y C.R.I.T.I.C.O. | Síntesis pedagógica propia, informada por [2]–[5] y [9]–[15] | Ayudas de estudio; no son normas, métodos legales ni criterios de conformidad. |
Bibliografía oficial anotada
Informe técnico OIT
OIT (2025). Revolutionizing health and safety: The role of AI and digitalization at work.
OIT (2025). Revolutionizing health and safety: The role of AI and digitalization at work.
Oportunidades y riesgos de IA, automatización, robótica y digitalización en la SST; insiste en el enfoque preventivo y participativo.
Marco voluntario
NIST (2024). Generative AI Profile, NIST AI 600-1.
NIST (2024). Generative AI Profile, NIST AI 600-1.
Confabulación, integridad de información, privacidad, sesgos humanos, pruebas, monitoreo, verificación de citas y supervisión.
Marco voluntario
NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.
NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.
Funciones Govern, Map, Measure y Manage para integrar confiabilidad y riesgo en el ciclo de vida de IA.
Guía técnica
NIOSH. Hierarchy of Controls.
NIOSH. Hierarchy of Controls.
Orden de preferencia: eliminación, sustitución, controles de ingeniería, administrativos y EPP.
Norma internacional
ISO/IEC 42001:2023. Artificial intelligence — Management system.
ISO/IEC 42001:2023. Artificial intelligence — Management system.
Requisitos para establecer, implementar, mantener y mejorar un sistema de gestión de IA.
Principios intergubernamentales
OCDE. Principios sobre Inteligencia Artificial, actualizados en 2024.
OCDE. Principios sobre Inteligencia Artificial, actualizados en 2024.
Transparencia, explicabilidad, robustez, seguridad y responsabilidad durante el ciclo de vida.
Evidencia institucional
EU-OSHA. Digitalisation of work.
EU-OSHA. Digitalisation of work.
Riesgos y oportunidades de robótica, IA, plataformas, sistemas inteligentes y gestión algorítmica para la SST.
Guía técnica
NIOSH. Prevention through Design Process.
NIOSH. Prevention through Design Process.
Diseñar peligros fuera del sistema y privilegiar barreras pasivas con menor dependencia de la acción humana.
Convenio OIT
Convenio OIT núm. 155 sobre seguridad y salud de los trabajadores, 1981.
Convenio OIT núm. 155 sobre seguridad y salud de los trabajadores, 1981.
Marco preventivo en el trabajo. Su efecto jurídico depende de ratificación e incorporación nacional.
Convenio OIT
Convenio OIT núm. 187 sobre el marco promocional para la SST, 2006.
Convenio OIT núm. 187 sobre el marco promocional para la SST, 2006.
Mejora continua de sistemas, políticas y cultura preventiva; verificar estatus en cada país.
Norma internacional
ISO 45001:2018. Sistemas de gestión de la seguridad y salud en el trabajo.
ISO 45001:2018. Sistemas de gestión de la seguridad y salud en el trabajo.
Contexto, liderazgo, participación, identificación de peligros, control operacional, evaluación y mejora.
Norma internacional
ISO 45003:2021. Salud psicológica y seguridad en el trabajo.
ISO 45003:2021. Salud psicológica y seguridad en el trabajo.
Directrices para identificar y gestionar riesgos psicosociales dentro de un sistema basado en ISO 45001.
Norma internacional
ISO/IEC 23894:2023. Artificial intelligence — Guidance on risk management.
ISO/IEC 23894:2023. Artificial intelligence — Guidance on risk management.
Integración del riesgo de IA en actividades de desarrollo, provisión, despliegue y uso.
Norma internacional
ISO/IEC 42005:2025. AI system impact assessment.
ISO/IEC 42005:2025. AI system impact assessment.
Evaluación y documentación de impactos previsibles sobre personas, grupos y sociedad a lo largo del ciclo de vida.
Norma internacional
ISO/IEC 27001:2022. Information security management systems.
ISO/IEC 27001:2022. Information security management systems.
Gestión sistemática de riesgos sobre confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información.
Regulación territorial UE
Reglamento (UE) 2024/1689 sobre inteligencia artificial.
Reglamento (UE) 2024/1689 sobre inteligencia artificial.
Incluye obligaciones por nivel de riesgo y trata determinados usos de IA en empleo y gestión de trabajadores como alto riesgo. Aplica según alcance territorial y fechas de aplicación.
Norma de terminología
ISO/IEC 22989:2022. Artificial intelligence concepts and terminology.
ISO/IEC 22989:2022. Artificial intelligence concepts and terminology.
Vocabulario y conceptos comunes para comunicar con precisión sobre sistemas de IA.
Actividad de cierre
Toma una respuesta de IA que hayas usado esta semana y pásala por AuditorIA: fuente, vigencia, contexto, riesgo y decisión. Conserva la fuente original y anota una corrección que solo fue posible gracias a tu experiencia en terreno.