Ondanks strengere wetgeving en intensieve trainingen blijft het aantal ernstige arbeidsongevallen in sectoren als bouw, logistiek en industrie opvallend hoog. Een belangrijke reden: het grootste deel van de werktijd — vaak meer dan 90% — wordt níét actief gemonitord. Inspecteurs, veiligheidscoördinatoren of externe auditors zijn meestal slechts een paar uur per week fysiek aanwezig op een locatie.
Het Litouwse technologiebedrijf GREÏ stelt dat precies daar de grootste veiligheidsrisico’s ontstaan — in de uren tussen de controles. Het ontwikkelde daarom een AI-platform dat aansluit op bestaande bewakingscamera’s en real-time onveilige situaties detecteert, zoals ontbrekende PBM’s, gevaarlijke werkhoudingen of valrisico’s. Zodra een afwijking wordt gesignaleerd, krijgt een supervisor onmiddellijk een melding, inclusief visueel bewijs.
AI vult het blinde vlak tussen audits
“Checklists en audits geven alleen een momentopname, niet de realiteit van een dynamische bouwplaats,” zegt Giedrė Rajuncė, CEO en medeoprichter van GREÏ. Volgens haar ontstaat het merendeel van de veiligheidsincidenten niet door onkunde, maar door gebrek aan zicht op wat er écht gebeurt terwijl er gewerkt wordt.
Gilesta, een internationaal bouwbedrijf, test het systeem momenteel op meerdere actieve projecten. “AI fungeert als een 24/7 tweede paar ogen,” zegt innovatiemanager Egidijus Galinauskas. “Het systeem detecteert automatisch ontbrekende helm of harnas, of een medewerker die te dicht langs een rand werkt. Vervolgens kunnen wij direct ingrijpen en niet pas achteraf een conclusie trekken.”
Van reactieve naleving naar voorspellend inzicht
De wereldwijde kosten van arbeidsongevallen lopen volgens recente schattingen op tot honderden miljarden per jaar. Bedrijven zien AI daarom niet langer uitsluitend als compliance-tool, maar als strategisch instrument voor risicobeheersing — vergelijkbaar met predictive maintenance in operations.
Naast real-time waarschuwingen verzamelt het platform structurele data die later gebruikt kan worden voor gerichte bijsturing, bijvoorbeeld in training, werkplekinrichting of afspraken met subcontractors. Die inzichten worden volgens GREÏ steeds vaker geïntegreerd in dagelijkse dashboards, zodat veiligheid net zo operationeel gestuurd wordt als bijvoorbeeld performance of planning.
Richting ‘workplace intelligence’
Rajuncė verwacht dat AI-safety binnen enkele jaren een vanzelfsprekend onderdeel wordt van de operatie. “We gaan naar een toekomst waarin veiligheid geen checklist meer is, maar onderdeel van elke minuut van het werk — geautomatiseerd, realtime en ingebed in de flow van de organisatie.”
GREÏ positioneert zichzelf daarin nadrukkelijk als softwarelaag bovenop bestaande infrastructuur; er zijn geen nieuwe camera’s of sensornetwerken nodig.
Als het huidige pilotprogramma bij Gilesta succesvol verloopt, volgt nog dit jaar een volledige uitrol binnen het bedrijf. Volgens Galinauskas is de voorwaarde daarbij helder: “Strikte afspraken over privacy, transparante opvolging van meldingen — én aantoonbaar minder incidenten.”
