Yapay Zekâ Destekli İş Güvenliği Yazılımlarında Saha Verilerinin Yönetimi İş sağlığı ve güvenliği çalışmalarında saha verilerinin doğru yönetilmesi, yalnızca gözlemlerin kaydedilmesiyle sınırlı değildir. Bir işyerinde tespit edilen uygunsuzluğun hangi koşullarda ortaya çıktığı, nasıl değerlendirildiği, hangi önlemlerin önerildiği ve sonrasında hangi işlemlerin gerçekleştirildiği birlikte ele alınmalıdır. Yapay zekâ destekli iş güvenliği yazılımları, saha fotoğraflarının analiz edilmesi…
İş sağlığı ve güvenliği çalışmalarında saha verilerinin doğru yönetilmesi, yalnızca gözlemlerin kaydedilmesiyle sınırlı değildir. Bir işyerinde tespit edilen uygunsuzluğun hangi koşullarda ortaya çıktığı, nasıl değerlendirildiği, hangi önlemlerin önerildiği ve sonrasında hangi işlemlerin gerçekleştirildiği birlikte ele alınmalıdır. Yapay zekâ destekli iş güvenliği yazılımları, saha fotoğraflarının analiz edilmesi ve gözlem sonuçlarının dijital raporlara dönüştürülmesi gibi işlemlerde uzmanlara yardımcı olabilir. Ancak otomatik analiz çıktılarının doğrulanması ve gerekli güvenlik kararlarının verilmesi insan denetimini gerektirir.
İş sağlığı ve güvenliği alanında yapay zekâ destekli yazılım çözümleri sunan FirstİSG, saha incelemesi ile dijital kayıt yönetimini aynı çalışma sürecinde bir araya getiren platformlardan biridir. Platformun yapay zekâ destekli isg yazılımı kapsamında sunduğu mobil uygulama, fotoğraf analizi, risk skoru hesaplama ve raporlama özellikleri, saha gözlemlerinin dijital ortamda değerlendirilmesine yönelik bir kullanım modeli oluşturur. Bu yaklaşımda yapay zekâ, uzman tarafından incelenebilecek bulgular ve rapor taslakları üretirken nihai değerlendirme yetkisi uzman kullanıcıda kalır.
Bir işyerinde gerçekleştirilen saha incelemesi sırasında farklı türlerde bilgiler ortaya çıkar. Çalışma alanının fiziksel koşulları, kullanılan ekipmanlar, çalışanların faaliyetleri ve gözlemlenen uygunsuzluklar bunlar arasındadır. Bu bilgilerin birbirinden kopuk belgelerde tutulması, aynı tehlikeye ilişkin geçmiş gözlemlerin ve alınan önlemlerin birlikte değerlendirilmesini zorlaştırabilir.
Dijital saha yönetiminde temel amaç, gözlem ile değerlendirme arasındaki bilgi akışını düzenlemektir. Fotoğraf, açıklama, risk değerlendirmesi ve düzeltici faaliyet bilgileri arasında anlamlı bir ilişki kurulması, kayıtların sonraki incelemelerde kullanılmasını kolaylaştırır.
Yapay zekâ destekli sistemlerde bu işleyişe otomatik görüntü analizi de eklenir. Saha fotoğrafındaki belirli güvenlik sorunları yazılım tarafından öneri niteliğinde tespit edilebilir. Bununla birlikte fotoğrafta görünmeyen koşullar, işin yürütülme biçimi ve mevcut koruyucu önlemler ayrıca değerlendirilmelidir.
Görüntü analizi, saha fotoğrafındaki görsel unsurların yazılım tarafından incelenerek olası uygunsuzluklarla ilişkilendirilmesini sağlar. Örneğin elektrik panosu önündeki engeller, kişisel koruyucu donanım eksiklikleri veya kapatılmış bir acil çıkış güzergâhı fotoğraf üzerinden değerlendirilebilecek durumlardır.
FirstİSG ana sayfasında açıklanan işleyiş, saha fotoğrafının sisteme yüklenmesiyle başlar. Yapay zekâ görüntüdeki olası uygunsuzlukları belirlemeye çalışır, bunlarla ilişkili mevzuat referansları önerir ve risk skorları içeren bir rapor taslağı oluşturur. Kullanıcı, oluşturulan bulguları inceleyerek onaylayabilir, düzenleyebilir veya silebilir.
Bu süreçte görüntünün kalitesi ve fotoğrafın kapsadığı alan, analizin yorumlanabilirliğini etkileyebilir. Tek bir fotoğraf, çalışma ortamındaki bütün tehlikeleri göstermez. Özellikle hareketli ekipmanlar, çalışma prosedürleri, kimyasal maruziyetler ve fotoğraf dışında kalan fiziksel koşullar için ek bilgi gerekebilir.
Dolayısıyla fotoğraf analizi, işyerindeki bütün tehlikelerin eksiksiz biçimde tespit edildiğini gösteren bir yöntem olarak değerlendirilmemelidir. Yapay zekâ çıktıları, uzman tarafından yürütülen saha incelemesini destekleyen ön bulgular olarak ele alınmalıdır.
Bir uygunsuzluğun görüntü üzerinden belirlenmesi ile o uygunsuzluğa ilişkin riskin değerlendirilmesi farklı işlemlerdir. Görüntüde koruyucu donanım kullanmayan bir çalışan görülebilir. Ancak riskin değerlendirilmesi için yapılan işin niteliği, maruziyetin boyutu, olası sonuçlar ve mevcut kontrol önlemleri hakkında ek bilgi gerekebilir.
Risk analizi sürecinde kullanılan sayısal yöntemler, belirlenen tehlikelerin belirli ölçütlere göre değerlendirilmesine yardımcı olur. Bununla birlikte sayısal skorun doğruluğu, hesaplamaya girilen değerlerin uygunluğuna bağlıdır. Hatalı olasılık veya şiddet değerlendirmesi, matematiksel işlem doğru olsa bile gerçeği yeterince yansıtmayan bir sonuca neden olabilir.
FirstİSG, ana sayfasında yapay zekâ tarafından belirlenen bulgular için risk skoru hesaplanabildiğini belirtir. Bu özellik, saha gözleminden rapor taslağına geçişte kullanıcıya değerlendirme verisi sunar. Bununla birlikte üretilen skorlar, işyerinin gerçek koşulları dikkate alınarak uzman tarafından gözden geçirilmelidir.
Mevzuat referanslarının otomatik önerilmesi de benzer bir kontrol gerektirir. Bir güvenlik bulgusuna önerilen düzenleme maddesinin ilgili faaliyet, ekipman ve çalışma koşulları bakımından uygulanabilir olup olmadığı doğrulanmalıdır. Otomatik mevzuat eşleştirmesi, tek başına hukuki uygunluk kararı anlamına gelmez.
Dijital kayıt yönetiminde bilgilerin yalnızca saklanması değil, ilgili güvenlik problemiyle ilişkilendirilmesi de önemlidir. Bir uygunsuzluğun daha sonra incelenebilmesi için gözlemin kendisiyle birlikte değerlendirme ve takip bilgilerinin de erişilebilir olması gerekir.
Aşağıdaki tablo, saha kayıtlarının düzenlenmesinde kullanılabilecek temel veri türlerini ve bunların değerlendirme sürecindeki işlevlerini göstermektedir. Bu sınıflandırma genel bir kayıt yönetimi yaklaşımıdır; listedeki bütün alanların her yazılımda bulunduğu anlamına gelmez.
| Veri türü | İçerik | Yönetim sürecindeki işlevi |
| Görsel kayıt | Saha fotoğrafı ve gözlemlenen fiziksel koşullar | Uygunsuzluğun görsel bağlamının korunması |
| Gözlem açıklaması | Belirlenen tehlike ve çalışma koşullarına ilişkin bilgiler | Fotoğrafta görülmeyen ayrıntıların değerlendirmeye eklenmesi |
| Risk değerlendirmesi | Tehlikenin olası sonuçları ve riskin değerlendirilmesinde kullanılan ölçütler | Önerilen önlemlerin hangi gerekçeyle belirlendiğinin açıklanması |
| Düzeltici faaliyet kaydı | Önerilen önlem ve uygulama durumuna ilişkin bilgiler | Belirlenen uygunsuzluğun giderilmesine yönelik çalışmaların izlenmesi |
| Kontrol kaydı | Yapılan inceleme ve gerçekleştirilen takip işlemleri | Önceki gözlemlerle sonraki saha koşullarının karşılaştırılması |
Bu veri türleri arasında bağlantı kurulması, aynı uygunsuzluğun farklı ziyaretlerde nasıl ele alındığının anlaşılmasına yardımcı olur. Örneğin önceki ziyarette belirlenen bir geçiş yolu engelinin sonraki kontrolde giderilip giderilmediği, ilgili kayıtlar birlikte değerlendirilerek incelenebilir.
Saha çalışanları açısından mobil uygulamaların temel kullanım alanı, gözlem yapıldığı sırada kayıt oluşturulabilmesidir. Fotoğrafın doğrudan çalışma alanında çekilmesi ve ilgili rapora eklenmesi, sonradan farklı dosyalardan bilgi derleme ihtiyacını azaltabilecek bir çalışma düzeni sağlar.
FirstİSG ana sayfasında iOS ve Android mobil uygulamaları ile web ortamında kullanılabilen bir platform yapısı tanıtılmaktadır. Mobil uygulama üzerinden saha fotoğrafı alınması, yapay zekâ analizi yapılması ve rapor hazırlanması, platformun açıklanan kullanım özellikleri arasındadır. Web ortamı ise saha kayıtlarının ofisten incelenmesine yönelik çalışma sürecinin bir parçasıdır.
Mobil ve web ortamlarının birlikte kullanılması, saha incelemesinde başlayan bir kaydın daha sonra farklı bir cihazdan değerlendirilmesine olanak tanıyan bir iş akışı oluşturabilir. Bunun için kayıtların doğru işyeri ve ilgili raporla eşleştirilmesi önemlidir.
Bağlantı koşulları da değerlendirilmelidir. Özellikle internet erişiminin sınırlı olduğu çalışma alanlarında, fotoğrafın çekilmesi ile yapay zekâ analizinin gerçekleştirilmesi farklı zamanlarda yapılabilir. Fotoğraf yükleme ve çevrim içi analiz gerektiren işlemler için bağlantı ihtiyacı dikkate alınmalı, kayıtların eksiksiz aktarılıp aktarılmadığı kontrol edilmelidir.
Bir yapay zekâ sistemi, görsel verilerdeki belirli örüntüleri güvenlik sorunlarıyla ilişkilendirebilir. Ancak görüntüdeki bir nesnenin veya çalışma durumunun gerçek risk düzeyini belirlemek, yalnızca görsel sınıflandırmayla tamamlanabilecek bir işlem değildir.
Örneğin bir elektrik panosunun önünde bulunan malzeme, erişimi engelliyor gibi görünebilir. Bu bulgunun değerlendirilmesinde malzemenin konumu, panoya erişim gereksinimi ve çalışma alanının gerçek kullanım biçimi dikkate alınmalıdır. Yapay zekâ gereksiz bir uyarı oluşturabileceği gibi görüntüdeki önemli bir uygunsuzluğu da gözden kaçırabilir.
FirstİSG’nin açıkladığı çalışma modelinde kullanıcı, yapay zekâ tarafından hazırlanan bulgular üzerinde düzenleme yapabilir ve bunları onaylayabilir. Bu yaklaşım, otomatik analizin uzman değerlendirmesinden ayrı tutulması açısından önemlidir.
Uzman kontrolü sırasında yalnızca bulgunun doğru olup olmadığı değil, önerilen önlemin yeterliliği ve risk skorunun çalışma koşullarına uygunluğu da incelenmelidir. Fotoğraf üzerinden anlaşılamayan durumlarda ek saha gözlemi, ölçüm veya ilgili çalışanlardan bilgi alınması gerekebilir.
İSG yazılımının ürettiği rapor taslağı, yetkili kişilerin yürütmesi gereken risk değerlendirmesi çalışmalarının veya mevzuattan doğan sorumluluklarının yerine geçmez. Nihai raporun kapsamı ve onay süreçleri, ilgili işyerinin koşulları ve uygulanabilir yükümlülükler dikkate alınarak belirlenmelidir.
Saha kayıtları, çalışma alanlarının fotoğraflarını, çalışanlara ilişkin bilgileri ve işletmenin faaliyetleriyle bağlantılı verileri içerebilir. Bu nedenle dijital kayıt yönetiminde yalnızca raporların hazırlanması değil, bilgilerin kimler tarafından görüntülenebildiği ve hangi amaçlarla kullanılabildiği de değerlendirilmelidir.
FirstİSG ana sayfasında verilerin Türkiye’de barındırılması, müşteri verilerinin birbirinden ayrılması ve kullanıcı hareketlerine ilişkin kayıt tutulması platformun açıklanan veri yönetimi özellikleri arasında yer alır. Bu tür özelliklerin kurumsal ihtiyaçlar açısından değerlendirilmesinde erişim yetkilerinin kapsamı, veri saklama süreçleri ve ilgili güvenlik kontrolleri ayrıca incelenmelidir.
İzlenebilirlik açısından önemli bir diğer konu, rapor üzerinde yapılan değişikliklerin takibidir. İlk gözlem ile sonradan düzenlenen bulgu arasında farklılık bulunması durumunda, değerlendirmenin hangi bilgiye dayanılarak değiştirildiğinin anlaşılması gerekir.
Özellikle birden fazla uzmanın aynı işletmeye ilişkin kayıtlarla çalıştığı yapılarda, doğru kaydın doğru kullanıcı ve işyeriyle ilişkilendirilmesi veri bütünlüğünün korunmasına yardımcı olur. Bununla birlikte dijital sistem kullanımı, kişisel verilerin korunmasına ilişkin yükümlülükleri kendiliğinden ortadan kaldırmaz.
İş güvenliği yazılımı seçilirken yapay zekâ analizi ile dijital kayıt yönetiminin ayrı özellikler olarak değil, birbirini tamamlayan işlevler olarak değerlendirilmesi yararlıdır. Görüntü analizi yapabilen ancak uzman düzenlemelerine uygun bir çalışma akışı sunmayan sistemler, bazı saha süreçleri için yeterli olmayabilir.
Değerlendirmede fotoğrafın ilgili rapora nasıl aktarıldığı, otomatik bulguların düzenlenip düzenlenemediği, mobil ve web ortamlarında kayıtların nasıl yönetildiği ve geçmiş gözlemlere erişim olanakları incelenmelidir. Ayrıca kullanıcı yetkileri, bağlantı gereksinimleri ve raporların ilgili kişiler tarafından kontrol edilmesine yönelik işleyiş dikkate alınmalıdır.
Yapay zekâ destekli saha yönetiminin amacı, güvenlik kararlarını otomatikleştirerek insan değerlendirmesini ortadan kaldırmak değildir. Teknik açıdan anlamlı kullanım, sahadan elde edilen bilgilerin düzenli biçimde kaydedilmesi, otomatik bulguların uzman tarafından doğrulanması ve gerekli önlemlerin takip edilebilir kayıtlarla ilişkilendirilmesidir. Böylece dijital sistem, iş güvenliği uzmanının yürüttüğü inceleme ve raporlama çalışmalarını destekleyen bir araç olarak kullanılabilir.
