Objetivo general:
Que los participantes comprendan la aplicación de la inteligencia artificial en la rama de la higiene y seguridad para prevenir accidentes y cumplir el marco legal. 
 
-🗓Día y horario: Viernes 13/06, 19:00 hs Argentina.
-🕣Duración:1:00 hs
-💻Modalidad: Virtual (zoom)
-Valor: $10000
➡️Incluye certificado.
 
El link para acceder a la clase se envia el día anterior por mail. Por favor revise su correo antes de realizar la compra. 
  • Breve introducción: ¿Qué es la IA y por qué llegó para quedarse? (5 min)

    • Conceptos básicos de IA, machine learning y automatización.

    • Diferencia entre "herramienta de moda" vs "aliada estratégica en H&S".

  • Tendencias globales en IA aplicada a la seguridad laboral (5 min)

    • Ejemplos en industrias (logística, construcción, manufactura).

    • Casos reales de uso.

  • Aplicaciones prácticas de la IA en la prevención de accidentes (10 min)

    • Sistemas de visión artificial para control de EPP.

    • Monitoreo en tiempo real de condiciones peligrosas (fatiga, posturas).

    • Predicción de incidentes a partir de datos históricos.

  • IA y cumplimiento legal: ¿cómo puede ayudarnos? (10 min)

    • Automatización de reportes (RAR, RGRL, Planes de Capacitación).

    • Auditorías automáticas de cumplimiento normativo.

    • Soporte documental para inspecciones.

  • IA en la gestión de la cultura preventiva (5 min)

    • Chatbots para sensibilización y consultas.

    • Microcursos personalizados.

    • Plataformas de entrenamiento adaptativo.

  • Aspectos éticos y desafíos legales del uso de IA en H&S (5 min)

    • Protección de datos personales.

    • Responsabilidad profesional.

    • Trazabilidad y explicabilidad de los sistemas.

  • Cierre: próximos pasos para profesionales en H&S (5 min)

    • Cómo empezar a usar IA en su día a día.

    • Recursos recomendados (herramientas gratuitas, cursos).

Curso "Introducción a la IA en la prevención de Riesgos"

$12.000,00 $10.000,00
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    • Sistemas de visión artificial para control de EPP.

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    • Predicción de incidentes a partir de datos históricos.

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    • Responsabilidad profesional.

    • Trazabilidad y explicabilidad de los sistemas.

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