“La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”

Autores
Russel Agustina
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de trabajo
Estado
versión aceptada
Descripción
El presente trabajo tuvo como propósito identificar y analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la detección y evaluación de factores de riesgos ergonómicos, considerando las dimensiones física, cognitiva y organizacional. Para ello, se realizó una revisión de alcance basada en los lineamientos PRISMA, que incluyó artículos publicados entre 2023 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scielo y Google Académico. De los 197 estudios identificados inicialmente, 30 fueron incluidos en el presente análisis. La mayoría de los trabajos se concentraron en la ergonomía física, con el uso de visión computacional, sensores inerciales y algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el análisis postural. En menor medida, se registraron experiencias vinculadas a la ergonomía cognitiva, centradas en la detección de fatiga mental y carga cognitiva, y a la ergonomía organizacional, orientadas a la gestión preventiva y la detección temprana de riesgos. En conjunto, los estudios revisados destacan el potencial de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de las evaluaciones ergonómicas, aunque persisten desafíos vinculados a la validación empírica, la necesidad de supervisión humana y la adaptación a distintos contextos laborales. En síntesis, la IA se presenta como una herramienta prometedora para fortalecer la ergonomía preventiva, con mayor desarrollo en el plano físico y organizacional, y aún incipiente en el ámbito cognitivo.
: The purpose of this study was to identify and analyze the applications of artificial intelligence (AI) in the detection and assessment of ergonomic risks, considering physical, cognitive, and organizational dimensions. To this end, a scoping review was conducted based on the PRISMA guidelines, which included articles published between 2023 and 2025 in databases such as PubMed, Scielo, and Google Scholar. Of the 197 studies initially identified, 30 were included in the present analysis. Most of the studies focused on physical ergonomics, using computer vision, inertial sensors, and machine learning algorithms to automate postural analysis. To a lesser extent, there were experiences related to cognitive ergonomics, focused on the detection of mental fatigue and cognitive load, and organizational ergonomics, aimed at preventive management and early risk detection. Overall, the studies reviewed highlight the potential of AI to improve the accuracy and efficiency of ergonomic assessments, although challenges remain related to empirical validation, the need for human supervision, and adaptation to different work contexts. In summary, AI is a promising tool for strengthening preventive ergonomics, with greater development in the physical and organizational spheres, and still in its infancy in the cognitive sphere.
Fil: Russel Agustina, Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado, Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Inteligencia artificial, ergonomía, evaluación de riesgos, aprendizaje automático, visión computaciona
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Facultad Regional Buenos Aires
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14946
Acceder
id RIAUTN_fc29992b0ac23b2ea9b0d3e6b17ece3c
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14946
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”Russel AgustinaInteligencia artificial, ergonomía, evaluación de riesgos, aprendizaje automático, visión computacionaEl presente trabajo tuvo como propósito identificar y analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la detección y evaluación de factores de riesgos ergonómicos, considerando las dimensiones física, cognitiva y organizacional. Para ello, se realizó una revisión de alcance basada en los lineamientos PRISMA, que incluyó artículos publicados entre 2023 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scielo y Google Académico. De los 197 estudios identificados inicialmente, 30 fueron incluidos en el presente análisis. La mayoría de los trabajos se concentraron en la ergonomía física, con el uso de visión computacional, sensores inerciales y algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el análisis postural. En menor medida, se registraron experiencias vinculadas a la ergonomía cognitiva, centradas en la detección de fatiga mental y carga cognitiva, y a la ergonomía organizacional, orientadas a la gestión preventiva y la detección temprana de riesgos. En conjunto, los estudios revisados destacan el potencial de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de las evaluaciones ergonómicas, aunque persisten desafíos vinculados a la validación empírica, la necesidad de supervisión humana y la adaptación a distintos contextos laborales. En síntesis, la IA se presenta como una herramienta prometedora para fortalecer la ergonomía preventiva, con mayor desarrollo en el plano físico y organizacional, y aún incipiente en el ámbito cognitivo.: The purpose of this study was to identify and analyze the applications of artificial intelligence (AI) in the detection and assessment of ergonomic risks, considering physical, cognitive, and organizational dimensions. To this end, a scoping review was conducted based on the PRISMA guidelines, which included articles published between 2023 and 2025 in databases such as PubMed, Scielo, and Google Scholar. Of the 197 studies initially identified, 30 were included in the present analysis. Most of the studies focused on physical ergonomics, using computer vision, inertial sensors, and machine learning algorithms to automate postural analysis. To a lesser extent, there were experiences related to cognitive ergonomics, focused on the detection of mental fatigue and cognitive load, and organizational ergonomics, aimed at preventive management and early risk detection. Overall, the studies reviewed highlight the potential of AI to improve the accuracy and efficiency of ergonomic assessments, although challenges remain related to empirical validation, the need for human supervision, and adaptation to different work contexts. In summary, AI is a promising tool for strengthening preventive ergonomics, with greater development in the physical and organizational spheres, and still in its infancy in the cognitive sphere.Fil: Russel Agustina, Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado, Argentina.Peer ReviewedEscuela de Posgrado FRBA2026-05-11T18:13:01Z2026-03-25info:eu-repo/semantics/workingPaperinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042info:ar-repo/semantics/documentoDeTrabajoplainapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12272/14946spainfo:eu-repo/semantics/openAccessFacultad Regional Buenos AiresAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:45:00Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/14946instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:45:00.783Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
title “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
spellingShingle “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
Russel Agustina
Inteligencia artificial, ergonomía, evaluación de riesgos, aprendizaje automático, visión computaciona
title_short “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
title_full “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
title_fullStr “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
title_full_unstemmed “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
title_sort “La inteligencia artificial como herramienta de apoyo en la evaluación ergonómica: una revisión bibliográfica (2023–2025)”
dc.creator.none.fl_str_mv Russel Agustina
author Russel Agustina
author_facet Russel Agustina
author_role author
dc.subject.none.fl_str_mv Inteligencia artificial, ergonomía, evaluación de riesgos, aprendizaje automático, visión computaciona
topic Inteligencia artificial, ergonomía, evaluación de riesgos, aprendizaje automático, visión computaciona
dc.description.none.fl_txt_mv El presente trabajo tuvo como propósito identificar y analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la detección y evaluación de factores de riesgos ergonómicos, considerando las dimensiones física, cognitiva y organizacional. Para ello, se realizó una revisión de alcance basada en los lineamientos PRISMA, que incluyó artículos publicados entre 2023 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scielo y Google Académico. De los 197 estudios identificados inicialmente, 30 fueron incluidos en el presente análisis. La mayoría de los trabajos se concentraron en la ergonomía física, con el uso de visión computacional, sensores inerciales y algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el análisis postural. En menor medida, se registraron experiencias vinculadas a la ergonomía cognitiva, centradas en la detección de fatiga mental y carga cognitiva, y a la ergonomía organizacional, orientadas a la gestión preventiva y la detección temprana de riesgos. En conjunto, los estudios revisados destacan el potencial de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de las evaluaciones ergonómicas, aunque persisten desafíos vinculados a la validación empírica, la necesidad de supervisión humana y la adaptación a distintos contextos laborales. En síntesis, la IA se presenta como una herramienta prometedora para fortalecer la ergonomía preventiva, con mayor desarrollo en el plano físico y organizacional, y aún incipiente en el ámbito cognitivo.
: The purpose of this study was to identify and analyze the applications of artificial intelligence (AI) in the detection and assessment of ergonomic risks, considering physical, cognitive, and organizational dimensions. To this end, a scoping review was conducted based on the PRISMA guidelines, which included articles published between 2023 and 2025 in databases such as PubMed, Scielo, and Google Scholar. Of the 197 studies initially identified, 30 were included in the present analysis. Most of the studies focused on physical ergonomics, using computer vision, inertial sensors, and machine learning algorithms to automate postural analysis. To a lesser extent, there were experiences related to cognitive ergonomics, focused on the detection of mental fatigue and cognitive load, and organizational ergonomics, aimed at preventive management and early risk detection. Overall, the studies reviewed highlight the potential of AI to improve the accuracy and efficiency of ergonomic assessments, although challenges remain related to empirical validation, the need for human supervision, and adaptation to different work contexts. In summary, AI is a promising tool for strengthening preventive ergonomics, with greater development in the physical and organizational spheres, and still in its infancy in the cognitive sphere.
Fil: Russel Agustina, Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires, Escuela de Posgrado, Argentina.
Peer Reviewed
description El presente trabajo tuvo como propósito identificar y analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en la detección y evaluación de factores de riesgos ergonómicos, considerando las dimensiones física, cognitiva y organizacional. Para ello, se realizó una revisión de alcance basada en los lineamientos PRISMA, que incluyó artículos publicados entre 2023 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scielo y Google Académico. De los 197 estudios identificados inicialmente, 30 fueron incluidos en el presente análisis. La mayoría de los trabajos se concentraron en la ergonomía física, con el uso de visión computacional, sensores inerciales y algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el análisis postural. En menor medida, se registraron experiencias vinculadas a la ergonomía cognitiva, centradas en la detección de fatiga mental y carga cognitiva, y a la ergonomía organizacional, orientadas a la gestión preventiva y la detección temprana de riesgos. En conjunto, los estudios revisados destacan el potencial de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia de las evaluaciones ergonómicas, aunque persisten desafíos vinculados a la validación empírica, la necesidad de supervisión humana y la adaptación a distintos contextos laborales. En síntesis, la IA se presenta como una herramienta prometedora para fortalecer la ergonomía preventiva, con mayor desarrollo en el plano físico y organizacional, y aún incipiente en el ámbito cognitivo.
publishDate 2026
dc.date.none.fl_str_mv 2026-05-11T18:13:01Z
2026-03-25
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/workingPaper
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_8042
info:ar-repo/semantics/documentoDeTrabajo
format workingPaper
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12272/14946
url https://hdl.handle.net/20.500.12272/14946
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
Facultad Regional Buenos Aires
Atribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv Facultad Regional Buenos Aires
Atribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa): No se permite un uso comercial de la obra original ni de las posibles obras derivadas, la distribución de las cuales se debe hacer con una licencia igual a la que regula la obra original.
dc.format.none.fl_str_mv plain
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Escuela de Posgrado FRBA
publisher.none.fl_str_mv Escuela de Posgrado FRBA
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230892043206656
score 13.265058

Publicaciones similares