Los inspectores de trabajo se enfrentan a una tarea ardua a diario. Además de identificar y disuadir las infracciones de la legislación laboral, deben ofrecer orientación, asesoramiento técnico y promover buenas prácticas para fomentar entornos de trabajo más saludables y con mayor cumplimiento normativo. Esta labor implica examinar miles de casos para detectar infracciones, un proceso que requiere mucho tiempo y que a menudo puede pasar por alto casos críticos y desperdiciar recursos valiosos.
Aquí es donde entra en juego la Matriz de Inteligencia y Evaluación de Riesgos (MIRA). Desarrollada para la Inspección de Trabajo y los Servicios Sociales de Albania con el apoyo de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y financiación de la Unión Europea, MIRA revoluciona la forma de realizar las inspecciones. Alejándose de herramientas tradicionales como la “Matriz de Sanciones” y las evaluaciones manuales de señales de alerta, MIRA integra la gestión avanzada de datos y casos con capacidades de evaluación de riesgos basadas en la minería de datos y el aprendizaje automático.
Eljo Muçaj, Inspector Jefe de Albania, enfatizó la necesidad de transformación: «Los enfoques tradicionales necesitaban una renovación. La solución residía en modernizar nuestras herramientas e incorporar tecnología para que las inspecciones fueran más efectivas».
Gracias a su capacidad de evaluación de riesgos mediante aprendizaje automático, MIRA ofrece una solución innovadora que revoluciona la planificación de la inspección laboral. El sistema utiliza simultáneamente nueve algoritmos avanzados con datos históricos de inspección para detectar con mayor precisión casos de trabajo no declarado u otras infracciones de la legislación laboral y la SST, a la vez que reduce considerablemente el tiempo de análisis y elaboración de informes.
Entendiendo la inspección impulsada por IA de MIRA
MIRA es una herramienta integral que reúne dos componentes clave: un sistema de gestión de casos y datos y una herramienta avanzada de evaluación de riesgos que funciona con minería de datos y aprendizaje automático.
Una de las principales ventajas de MIRA es el acceso en tiempo real a las leyes y normativas más recientes. Los inspectores tienen a su disposición la información más actualizada, evitando el riesgo de prácticas obsoletas o inconsistentes. Junto con flujos de trabajo estandarizados, cuenta con un sistema que garantiza el mismo trato para todas las empresas. Esta uniformidad no solo ahorra tiempo, sino que también genera confianza, para que las empresas tengan la tranquilidad de saber que las inspecciones son justas y transparentes.
Aprovechar la minería de datos y el aprendizaje automático
El sistema de recopilación de datos estructurados y el análisis predictivo de MIRA están transformando la forma en que se planifican y llevan a cabo las inspecciones laborales. Al recopilar y organizar datos detallados, MIRA crea un repositorio completo que los inspectores laborales pueden utilizar para identificar patrones y riesgos. Pero es la tecnología avanzada que sustenta MIRA (minería de datos y aprendizaje automático) lo que realmente la distingue.
Minería de datos
La minería de datos es el primer paso de MIRA para interpretar la gran cantidad de información que recopila. Al combinar grandes conjuntos de datos, MIRA ayuda a descubrir tendencias, correlaciones y patrones ocultos que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos.
MIRA ayuda a los inspectores a comprender dónde centrar su atención. Actúa como un foco de atención, destacando áreas de preocupación en las relaciones laborales y la seguridad y salud en el trabajo. Sin la minería de datos, esta riqueza de información permanecería sepultada en hojas de cálculo e informes, dejando a los inspectores a merced de la intuición o de datos incompletos.
aprendizaje automático
MIRA funciona excepcionalmente bien porque realiza un análisis complejo de factores relevantes capturados en datos históricos utilizando nueve algoritmos de aprendizaje automático.
Por ejemplo, el aprendizaje automático puede predecir posibles negocios e identificar dónde podría haber trabajo no declarado o infradeclarado, según el tamaño y tipo de negocio, la ubicación, el sector, la estacionalidad, las horas de trabajo, el tiempo de trabajo y el historial de cumplimiento. La implementación del aprendizaje automático mostró una mejora del 30 % en la predicción del trabajo no declarado o infradeclarado, en comparación con métodos anteriores de evaluación de señales de alerta.
Albana Kuka, Jefa del Sector de Análisis de Riesgos, afirmó que «…aproximadamente el 68 % de los casos de empleo informal identificados se realizan en el marco de inspecciones planificadas, lo que representa una mejora notable en comparación con las inspecciones no planificadas. La planificación automatizada ha reducido los errores y agilizado el proceso, permitiendo a los inspectores centrarse en identificar y abordar las infracciones más graves».
El poder predictivo de MIRA es impresionante: el 70 % de las inspecciones se planifican con base en su evaluación de riesgos y análisis de datos. Sin embargo, el 30 % de las inspecciones son aleatorias, seleccionadas por razones distintas a las identificadas por MIRA. Este equilibrio cumple dos objetivos clave: recopilar datos actualizados para mejorar la precisión de las predicciones y adaptarse a los cambios en el mercado laboral; y garantizar la rendición de cuentas mediante inspecciones aleatorias que abarcan a todas las empresas.
Superando desafíos y sesgos
La adopción de herramientas basadas en IA como MIRA no estuvo exenta de desafíos. Los inspectores tuvieron que adaptarse a la idea de confiar en las predicciones de las máquinas, lo que a veces cuestionaba sus suposiciones sobre dónde se producían las infracciones. La planificación tradicional de las inspecciones favorece a ciertas industrias o regiones basándose en experiencias o suposiciones anecdóticas. Irida Qosja, Directora de Inspecciones Laborales, señaló: «Al principio, el sistema se percibía como una carga adicional en su flujo de trabajo diario. Sin embargo, poco a poco, sus beneficios se hicieron evidentes. La transparencia en el proceso de inspección resultó ser un elemento crucial para mejorar la credibilidad y la eficacia de las inspecciones. MIRA cambió el enfoque de los inspectores al proceso en sí, situándolo en el centro de las operaciones».
MIRA analiza variables que los inspectores de trabajo no considerarían ni por asomo, detectando así comportamientos o cambios en los patrones de comportamiento con mayor rapidez y precisión que los inspectores de trabajo o su equipo de análisis. Basarse en datos en lugar de juicios personales ayuda a reducir el riesgo de sesgo subjetivo, garantizando que las decisiones sean objetivas y coherentes.
A diferencia de los sistemas estáticos, MIRA aprende y mejora con el tiempo. Con más de 12 000 inspecciones anuales en Albania y datos recopilados para más de 100 variables por inspección, las capacidades de aprendizaje automático y predicción de MIRA se fortalecen. Se adapta a las nuevas tendencias y escala fácilmente, gestionando conjuntos de datos más grandes sin necesidad de recursos adicionales. Esto significa que MIRA no solo ayuda a los inspectores a trabajar de forma más inteligente hoy, sino que también evoluciona constantemente para afrontar los retos futuros.
El futuro de las inspecciones laborales
A medida que la Inspección de Trabajo de Albania continúa perfeccionando sus procesos, MIRA se erige como un modelo de cómo la tecnología puede transformar las inspecciones laborales. Permite a los inspectores centrarse en su misión más amplia: crear lugares de trabajo más seguros, justos y mejores para todos.