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Impacto de las nuevas tecnologías en la Seguridad y Salud en el Trabajo agrícola y forestal

Por:
Alun Jones / CIHEAM (Centro Internacional de Estudios Agronómicos Avanzados)
Martina Jakob / Ph. D. / Instituto Leibniz de Ingeniería Agrícola y Bioeconomía e.V. (ATB) / Miembro de Sacurima.
John McNamara / Ph. D. / Teagasc (Autoridad Irlandesa de Desarrollo Agrícola y Alimentario / Vicepresidente de Sacurima / Gestión de proyectos.
Annick Starren / Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo, (EU-OSHA).

Traducido por Gerencia de Comunicaciones del CCS.

Disponible en https://osha. europa.eu/es/publications/cobots-robots-and-dronesimpact-digital-technology-oshagriculture-and-forestry

Antecedentes
Este resumen de políticas aborda el impacto en la agricultura de las nuevas tecnologías en la Seguridad y la Salud en el Trabajo (SST) y se basa en el informe de la Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo (EU-OSHA) sobre el futuro del agro y la SST que proporciona un análisis exhaustivo de los riesgos nuevos y emergentes y su impacto en la SST en el sector (EU-OSHA, 2020a).

Introducción

La digitalización de la agricultura o la agricultura inteligente son conceptos amplios utilizados para cubrir el área de desarrollo tecnológico digital en el sector. Estos conceptos incluyen el uso de drones, sensores, geolocalización o posicionamiento mediante sistemas satelitales, automatización y robotización, big data, Internet de las cosas, inteligencia artificial (IA) y realidad aumentada. Otro término comúnmente utilizado es ‘Agricultura 4.0’ que cubre la agricultura inteligente o de precisión ombinando las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) con dispositivos de detección para permitir el uso preciso de insumos con el fin de optimizar la producción de alimentos y prevenir la degradación ambiental, así como agilizar la disponibilidad de datos para facilitar la gestión agrícola (Klerkx y Rose, 2020).

La agricultura inteligente ha sido objeto de mucha atención en el sector siendo identificada como una de las pocas innovaciones que potencialmente podría generar un cambio de paradigma en la productividad y una mayor producción de alimentos.

Si bien las salas de ordeño robóticas vienen siendo usadas desde hace tiempo, los desarrollos más recientes, como las cosechadoras robóticas, los recolectores mecánicos de frutas y las máquinas de deshierbe, son solo algunos ejemplos de la revolución tecnológica que está teniendo lugar en la agricultura.

Sin embargo, la adopción de tecnologías inteligentes en el sector ha tendido a ir por detrás de otros sectores y su despliegue es desigual siendo adoptadas con mayor frecuencia por explotaciones agrícolas más grandes, en ciertas prácticas o cultivos específicos y en ciertas regiones europeas.

Impacto de la agricultura inteligente y la digitalización en la SST

El sector agrícola y forestal ya es uno de los sectores laborales más peligrosos. Sin embargo, las nuevas tecnologías ofrecen la posibilidad de mejorar la SST en este ámbito. Existe un gran potencial para mejorar dichos aspectos en el lugar de trabajo mediante la incorporación de características de seguridad, salud y ergonomía en el desarrollo de las tecnologías de la agricultura inteligente, así como en el diseño de las granjas y los cultivos y de los procesos e instalaciones de manipulación de los animales. En las siguientes secciones, se analizará el potencial de la agricultura inteligente para mejorar la SST en el sector. También se examinarán los nuevos riesgos que podrían surgir si la introducción de las nuevas tecnologías digitales no se gestiona de forma eficaz.

La agricultura inteligente y las mejoras en materia de SST

Los desarrollos de la agricultura inteligente tienen el potencial de reducir los factores de riesgo en materia de SST y mejorar el entorno de trabajo. Pueden reducir la carga de trabajo mediante la sustitución de la mano de obra y la minimización de la exposición al riesgo. Algunos ejemplos se encuentran en Noguchi (2013), relacionados con la producción de cultivos y Jago et al. (2013), relacionados con la ganadería lechera. Al sustituir la mano de obra, se elimina el riesgo de lesiones en el lugar de trabajo, lo que mejora la SST. Los ejemplos incluyen la recolección mecánica de cultivos (por ejemplo, papas y fruta), el ordeño automatizado de ganado lechero y la tecnología de las cosechadoras forestales.

La adopción de tecnologías como las telecomunicaciones, la automatización y la agricultura de precisión¹ fomenta sistemas de gestión más eficientes (incluidos los sistemas de gestión del tiempo), aumenta la rentabilidad de las explotaciones, minimiza los impactos ambientales adversos y mejora la sostenibilidad de la producción agrícola, a la vez que se mejoran las normas de la Seguridad y la Salud en el Trabajo (SST).

Las soluciones de agricultura inteligente tienen el potencial de simplificar los sistemas de trabajo y mejorar el control de procesos y la gestión de los sistemas de seguridad. Esto optimizará la organización del trabajo y, como resultado, podría dar lugar a mejoras en la SST.

Sin embargo, persisten desafíos en muchas áreas de la agricultura debido a la irregularidad y la imprevisibilidad del entorno de trabajo
(suelo, topografía, cultivos y ganado, clima, etc.), lo que hace que la “detección” sea particularmente desafiante (Wang, C., 2013). Lo más probable es que un paso intermedio sea la implementación de la ‘co-robótica’: diseñar robots para trabajar junto con trabajadores humanos, con los robots manejando tareas simples y mecánicas mientras las personas continúan realizando las acciones más complejas
y delicadas (Downing, 2018).

Como se ha evidenciado con la adopción de tecnologías como los sistemas de ordeño automatizado, la conciliación de la vida personal
y laboral de los ganaderos mejorará porque podrán gestionar y monitorear máquinas y sistemas de forma virtual, es decir, a distancia
en cualquier momento. Los ejemplos incluyen: monitoreo de espacios de cría de cerdos o aves de corral a través de un teléfono móvil, el uso de una cámara remota para vigilar el ganado cerca del momento del parto o el empleo de sistemas de riego automatizados para determinar cuándo y dónde irrigar y cuánta agua aplicar (Wang, D. et al., 2013).

La prevención de los trastornos musculoesqueléticos (TME) a través de mejoras ergonómicas será uno de los más importantes beneficios de la introducción de tecnologías inteligentes en la agricultura y la silvicultura. Los TME son una de las condiciones de salud más comunes que sufren los agricultores (Osborne et al., 2012).

Los equipos inteligentes de fumigación de precisión (como drones para rociado remoto o equipos robóticos en el campo) pueden fumigar a distancia y reducir la cantidad de productos químicos utilizados, lo que brinda la oportunidad de reducir la exposición ocupacional a sustancias peligrosas como pesticidas, así como reducir el impacto de tales sustancias en el medio ambiente. Por ejemplo, los equipos de fumigación de precisión pueden reducir el uso de plaguicidas hasta en un 80 o 90 % en algunos casos (Wipro, 2019), mientras que algunas tecnologías inteligentes en desarrollo, como la tecnología de extracción de malezas o ‘zapping’ (usando láseres), eliminan completamente el uso de pesticidas.

La nueva tecnología también brindará la oportunidad de mejorar la seguridad de las máquinas y de los vehículos, por ejemplo, a través de sensores de par y torsión, sensores táctiles y de presión, sensores de proximidad y velocidad máxima segura, detectores de área, cámaras y botones de parada de emergencia (Vasconez et al., 2019).

Por su parte, la tecnología utilizada en la ganadería de precisión (PLF, por sus siglas en inglés) ofrece un gran potencial para mejorar la seguridad del ganado. Los enfoques innovadores, como el uso de biosensores para la gestión de la salud animal, han ido ganando reconocimiento (Steeneveld et al., 2015). La PLF puede facilitar el monitoreo del rebaño y reducir las tareas físicas repetitivas tales como
el ordeño y la alimentación al tiempo que simplifica el seguimiento de los animales (por ejemplo, el calor y los problemas de salud).

Las nuevas tecnologías de monitoreo inteligente también podrían mejorar la seguridad y la salud en las explotaciones agrícolas y forestales, en particular mediante el uso de dispositivos que pueden llevarse puestos, como los relojes inteligentes y los equipos de protección individual (EPI) inteligentes (EU-OSHA, 2020b)

Además de las mejoras de seguridad en la silvicultura gracias a una maquinaria más inteligente y digitalizada como las cosechadoras, el control remoto de las cuñas de tala puede reducir el riesgo en tales operaciones. Aunque su uso aún no está muy extendido, es probable que se empleen con más frecuencia en el futuro, ya que los efectos del cambio climático hacen necesario eliminar más árboles dañados o moribundos.

También se están desarrollando tecnologías y aplicaciones digitales nuevas y mejoradas para registrar y gestionar los riesgos de seguridad en la agricultura y apoyar la formación en SST. Los ejemplos incluyen herramientas de identificación de peligros específicos, herramientas para evaluaciones de riesgos y auditorías de SST, así como una serie de dispositivos de entrenamiento de simuladores de tractores².

Riesgos para la SST derivados de las tecnologías agrícolas inteligentes

Será necesario evaluar las nuevas tecnologías para establecer si generan riesgos nuevos o adicionales al lugar de trabajo.

Según la Red de Robótica y Sistemas Autónomos del Reino Unido (UK-RAS Network, 2018) se requerirá la supervisión humana de los robots agrícolas para garantizar la seguridad en el futuro previsible, al enos hasta que la tecnología se vuelva más autónoma.

Las aplicaciones y la tecnología de la agricultura inteligente incluyen vehículos autónomos, dispositivos de desbroce y corte, fumigación automática, tecnologías de corte por láser y drones. Si no se gestionan conjuntamente y de forma eficaz, varios de estos sistemas que operan al mismo tiempo, en la misma zona y entre los trabajadores podrían crear riesgos de aplastamiento, colisión, cortes y quemaduras, así como posibles problemas relacionados con el estrés derivados del miedo frente a los accidentes causados por las tecnologías autónomas. Los llamados “cobots” muy probablemente serán el primer paso intermedio en los desarrollos robóticos en la agricultura (Huelke, 2016).

Si bien las nuevas tecnologías brindan oportunidades para mejorar la seguridad, también reducirán la carga de trabajo y la cantidad de
trabajadores necesarios para llevar a cabo ciertas tareas agrícolas. Esto puede aumentar el número de trabajadores solitarios en la silvicultura y la agricultura que, sin supervisión directa, estarán en mayor riesgo. Las granjas también pueden verse tentadas a confiar únicamente en soluciones tecnológicas más baratas para la supervisión y el apoyo de emergencia, en lugar de proporcionar trabajadores acompañantes.

De otra parte, los desafíos psicosociales como la monotonía y el estrés están asociados con la introducción de nuevas tecnologías automatizadas en la agricultura y la silvicultura. Los agricultores experimentan estrés y frustración por el mal funcionamiento de los sistemas automatizados durante sus períodos iniciales de implementación, como falsas alarmas. A su vez, los trabajadores mayores experimentan estrés relacionado con la introducción de nuevas tecnologías (Holte et al., 2018; Karttunen et al., 2016; Lunner-Kolstrup et al., 2018).

Así mismo, el trabajo monótono puede presentar riesgos psicosociales adicionales. La diversidad de tareas es importante tanto en el
trabajo agrícola como en el forestal, de modo que los operadores no se vean obligados a permanecer en puestos fijos operando maquinaria durante largos períodos de tiempo, lo que aumenta el riesgo de trastornos musculoesqueléticos y enfermedades cardiovasculares.

La «piratería» y la interferencia podrían convertirse en una amenaza real para la seguridad y la protección en el futuro. Según un estudio realizado en EE. UU. (DHS, 2018) es necesario gestionar una serie de riesgos en la agricultura inteligente como el posible robo de datos confidenciales, los sistemas vulnerables a ransomware, la interrupción de la producción agrícola y la amenaza a la integridad del ganado. Además, un tractor robot podría ser pirateado haciéndole perder el control y las personas podrían interferir deliberadamente con los robots, ya sea por diversión o con malas intenciones.

El seguimiento del rendimiento y el ritmo de la fuerza de trabajo a través de nuevas tecnologías portátiles podría dar lugar a preocupaciones éticas y contribuir al estrés de los trabajadores si no se implementan adecuadamente. Este riesgo sería más relevante en aquellas situaciones en las que los trabajadores agrícolas son monitoreados dependiendo de su desempeño prorrateado, como ocurre en el sector hortícola.

Sin embargo, si se gestiona de manera efectiva a través de la negociación colectiva y dado que los trabajadores de cultivos de temporada ya son monitoreados en función de la cantidad de fruta que recolectan, el impacto aquí podría ser potencialmente positivo. Estas tecnologías podrían agregar valor en términos de seguridad y salud, con sistemas de monitoreo capaces de verificar y evaluar aspectos como el estrés por calor y los movimientos repetitivos.

Recomendaciones

La capacitación debe seguir el ritmo del progreso tecnológico y la formación en seguridad y salud también deberá adaptarse para incorporar el uso de tecnologías digitales, robots e inteligencia artificial (IA).

Las técnicas de evaluación de riesgos también deberán adaptarse a las nuevas tecnologías, como robots y cobots, particularmente en relación con la IA y la transparencia en la toma de decisiones, para evitar riesgos de daños causados por malentendidos o malas interpretaciones entre la IA y los trabajadores humanos (EU-OSHA, 2018).

Desde una etapa temprana, las consideraciones de SST deben integrarse en el desarrollo y diseño de nuevos equipos y tecnologías agrícolas inteligentes y de precisión, así como en los diseños de granjas y cultivos para eliminar o reducir el riesgo. En un informe de la EU-OSHA sobre la digitalización de la SST (EU-OSHA, 2018), también se identificó un sólido enfoque de «prevención a través del diseño»
que integra un enfoque centrado en el usuario/trabajador.

Sin embargo, el impacto positivo de las nuevas tecnologías y maquinaria en la SST será limitado si no va acompañado del desarrollo de una auténtica cultura preventiva en el sector. La gestión de las explotaciones debe estar en el centro de esta cultura de prevención, junto con los servicios de formación, educación, asesoramiento y extensión y las actividades de sensibilización.

La investigación sobre SST en el sector agrícola y forestal debería incluirse en el programa de investigación Horizonte Europa. Las áreas de investigación podrían estar vinculadas a la prioridad de la política agrícola común (PAC) de la digitalización en la agricultura y podrían incluir la investigación sobre cobots agrícolas y la integración de consideraciones de seguridad, ergonómicas y psicosociales o EPI portátiles inteligentes para la protección de los trabajadores en la agricultura.

Conclusiones

En resumen, existe un enorme potencial para utilizar soluciones tecnológicas (incluida la agricultura inteligente) para reducir los factores de riesgo de SST en el agro y la silvicultura. Sin embargo, la agricultura inteligente no ofrecerá soluciones inmediatas para la seguridad y la salud en el sector. El principal reto que queda es la adopción efectiva de dicha tecnología, que está asociada a variables como los ingresos y la escala de las explotaciones, la edad y la educación de los agricultores, la facilidad de uso de tecnología específica, el apoyo de la industria y la extensión a los agricultores. Con la adopción de la tecnología, también habrá que mejorar los niveles de cualificación de los trabajadores (y su formación) para seguir el ritmo del cambio.

Muchas de las mejoras en materia de SST que resultan de las nuevas tecnologías tienden a ser “derivadas” de desarrollos destinados a aumentar la productividad y los márgenes de beneficio en el sector, más que objetivos de SST per se. Sin embargo, tales desarrollos todavía ofrecen un potencial real para mejorar el ambiente de trabajo, particularmente, cuando se integran técnicas efectivas de evaluación de riesgos y principios de «prevención desde el diseño» en su concepción con el propósito de evitar impactos no deseados.

Referencias

References DHS (Department of Homeland Security) (2018). Threats to precision agriculture. Department of Homeland Security, United States. Available at: https://www.dhs.gov/sites/default/files/publications/2018%20AEP_Threats_to_Precision_Agriculture.pdf

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EU-OSHA (European Agency for Safety and Health at Work) (2020b). Smart personal protective equipment: intelligent protection for the future. Available at: https://osha.europa.eu/en/publications/smartpersonal-protective-equipment-intelligent-protection-future/view

Holte, K. A., Follo, G., Kjestveit, K. and Stræte, E. P. (2018). Agriculture into the future: new technology, new organisation and new occupational health and safety risks? In: Proceedings of the 20th Congress of the International Ergonomics Association (pp. 404-413). Springer, Cham, Switzerland.

Huelke, M. (2016). Collaborating robots. OSHwiki. Available at: https://oshwiki.eu/wiki/Collaborating_robots

Jago, J., Eastwood, C., Kerrisk, K. and Yule, I. (2013). Precision dairy farming in Australasia: adoption, risks and opportunities. Animal Production Science 53(9): 907-916.

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Lunner-Kolstrup, C., Hörndahl, T. and Karttunen, J. P. (2018). Farm operators’ experiences of advanced technology and automation in Swedish agriculture: a pilot study. Journal of Agromedicine 23(3), 215- 226. https://doi.org/10.1080/1059924X.2018.1458670

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Osborne, A., Blake, C., Fullen, B. M., Meredith, D., Phelan, J., McNamara, J. and Cunningham, C. (2012). Prevalence of musculoskeletal disorders among farmers: a systematic review. American Journal of Industrial Medicine 55(2), 143-158.

Steeneveld, W., Hogeveen, H. and Lansink, A. O. (2015). Economic consequences of investing in sensor systems on dairy farms. Computers and Electronics in Agriculture 119, 33-39. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.10.006

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Wang, C. (2013). Worksite management for precision agricultural production. In: Zhang, Q. and Pierce, F.J. (eds), Agricultural Automation — Fundamentals and Practices (pp. 343-366). CRC Press.

Wang, D., O’Shaughnessey, S. A. and King, B. (2013). Automation irrigation management with soil and canopy sensing. In: Zhang, Q. and Pierce, F.J. (eds), Agricultural Automation — Fundamentals and Practices (pp. 295-322). CRC Press.

Wipro (2019). Towards future farming: how artificial intelligence is transforming the agriculture industry. Available at: https://www.wipro.com/holmes/towards-future-farming-how-artificial-intelligence-istransforming-the-agriculture-industry/


¹ Un concepto de gestión agrícola que utiliza técnicas digitales para el seguimiento y la optimización de los procesos de producción agrícola.

² Los ejemplos incluyen el simulador de vuelco de tractor del Instituto Nacional para la Seguridad y Salud en el Trabajo (INSST) de España y la Universidad de Cartagena (https://www.insst.es/-/tu-vida-sin-vuelcos) y el simulador de conducción de tractores del Departamento de Agricultura, Medio Ambiente y Asuntos Rurales de Irlanda del Norte (https://www.daera-ni.gov.uk/news/minister-poots-launches-nis-first-tractor-drivingsimulators).

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