Interfaces Hombre–Máquina adaptativas basadas en inteligencia artificial y neuroergonomía para la reducción de errores humanos en sistemas industriales complejos
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Palabras clave

interacción humano-máquina
neuroergonomía
error humano
interfaces adaptativas

Cómo citar

Polo-Escobar, B. R., Polo-Moreano, R. E., Estrada Torres, L. M., & Cornejo Urbina, R. M. (2026). Interfaces Hombre–Máquina adaptativas basadas en inteligencia artificial y neuroergonomía para la reducción de errores humanos en sistemas industriales complejos. Athenea, 7(23), 54-65. https://doi.org/10.47460/athenea.v7i23.133

Resumen

Este estudio analizó el impacto de interfaces hombre–máquina adaptativas basadas en inteligencia artificial y principios de neuroergonomía en la reducción de errores humanos en sistemas industriales complejos. Se desarrolló un diseño cuasi-experimental con simulación de supervisión de procesos industriales, comparando una interfaz convencional con una interfaz adaptativa inteligente. Los resultados evidenciaron una disminución significativa en el número de errores operacionales, una mejora en el tiempo de respuesta y una reducción en la carga cognitiva percibida por los operadores. Asimismo, se observó una relación positiva entre la reducción de carga cognitiva y la disminución de errores. Los hallazgos sugieren que las interfaces adaptativas pueden mejorar el desempeño humano y la seguridad en entornos industriales avanzados.

https://doi.org/10.47460/athenea.v7i23.133
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Citas

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