Modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de construcción.

El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial para la identificación temprana de riesgos laborales en obras de construcción. Se adoptó un enfoque cuantitativo, no experimental y retrospectivo, a partir de registros estructurados sobre condiciones operativas y ocurrencia de accidentes (n = 30). Se diseñaron tres instrumentos técnicos para sistematizar las variables independientes y codificar la variable dependiente. Mediante regresión logística binaria, se estimó la probabilidad de accidente según factores como trabajo en altura, uso de maquinaria, supervisión directa, experiencia laboral y cumplimiento de protocolos de seguridad. Los resultados mostraron que el trabajo en altura y la ausencia de supervisión incrementaron de forma significativa la probabilidad estimada de accidente, mientras que el uso adecuado de equipos de protección personal presentó un efecto protector. El modelo alcanzó una precisión global del 76,7%, lo que respalda la viabilidad del enfoque predictivo como herramienta preventiva en el sector de la construcción.