Un atropello en Valencia que podría haber pasado en tu almacén
Mediodía, obras de reurbanización en la avenida Pérez Galdós, Valencia. Una mujer cruza un paso de peatones cuando una carretilla elevadora que trabaja en la zona la atropella. Testigos señalan que el vehículo le pasa por encima de las piernas; la víctima es trasladada grave al hospital y la Policía Local abre diligencias para esclarecer el accidente, según medios locales valencianos.
Si gestionas carretillas o maquinaria móvil, seguramente pensaste lo mismo al leer esa noticia: «Esto podría haber pasado en mi obra, en mi almacén o delante de mi muelle de carga».
Y no es una exageración. Las carretillas elevadoras aparecen una y otra vez en la estadística de siniestralidad: el INSST identifica en su base BASEMAQ el atropello, el vuelco y la caída de objetos como los tres peligros principales de las carretillas elevadoras automotoras.
Entre 2019 y 2024 se han registrado en España 36.425 accidentes relacionados con carretillas elevadoras. según un estudio reciente de Umivale Activa basado en datos del Ministerio de Trabajo y el INSST.
Detrás de muchos de ellos encontramos la misma combinación:
- Puntos ciegos estructurales
- Tráfico mixto de carretillas y peatones
- Prisas, rutinas y exceso de confianza
En este contexto, la detección de peatones con IA en carretillas deja de ser «una tecnología interesante» para convertirse en un control de ingeniería a considerar seriamente dentro de la evaluación de riesgos.
Por qué los puntos ciegos de las carretillas siguen provocando atropellos
Cuando ocurre un atropello, la frase más repetida suele ser la misma: «No lo vi».
No se trata necesariamente de imprudencia; muchas veces es una limitación física de la máquina y del entorno.
¿Dónde están de verdad los puntos ciegos en una carretilla?
Si te sientas en la posición del conductor y miras con calma, verás que hay zonas donde sencillamente no llega la vista:
- Mástil y carga elevada: ocultan totalmente parte de la zona frontal
- Montantes de la cabina y chasis: crean «sombras» diagonales donde una persona puede desaparecer
- Contrapeso trasero: bloquea la visión baja cuando maniobras marcha atrás
- Estanterías, palets y apilamientos altos: generan esquinas ciegas en pasillos y cruces
El INSST identifica en su base BASEMAQ sobre carretillas elevadoras automotoras el atropello como una de las principales situaciones peligrosas, especialmente en zonas de visibilidad reducida, junto con el vuelco y la caída de objetos.
Es decir: el diseño típico de una carretilla no está pensado para ver a 360°, y eso en un entorno con peatones es un problema.
Factores humanos y organizativos que multiplican el riesgo
A estos puntos ciegos hay que sumar los factores humanos y organizativos:
- Fatiga y rutinas: Turnos largos, tareas repetitivas, confianza excesiva en «lo de siempre»
- Presión operativa: Plazos ajustados, picos de trabajo, prioridad a velocidad sobre seguridad
- Tráfico peatonal desordenado: Pasos informales, señalización ignorada, zonas de cruce no respetadas
En este escenario, depender solo de la atención del operador es pedirle que sea perfecto. Y la realidad es que ningún operador es perfecto todos los días del año.
Por eso, más allá de la formación y la organización del tráfico, cada vez cobra más peso una capa adicional: sistemas embarcados que detectan peatones con IA en tiempo real y avisan al operario cuando alguien entra en la zona de riesgo.
Qué dice la normativa española cuando mezclas carretillas y peatones
Ley 31/1995 y RD 1215/1997: el papel de los controles de ingeniería
La Ley 31/1995 de Prevención de Riesgos Laborales es clara: el empresario debe garantizar la seguridad y salud de las personas trabajadoras, integrando la prevención en todos los niveles de la empresa y combatiendo los riesgos en su origen siempre que sea posible.
El RD 1215/1997 concreta esta obligación cuando hablamos de equipos de trabajo, donde encajan las carretillas elevadoras y otra maquinaria móvil. Entre otras cosas exige:
- Que los equipos sean adecuados al trabajo a realizar
- Que se mantengan en condiciones de seguridad, con revisiones y comprobaciones periódicas
- Que se adapten cuando cambian las condiciones de uso o aparecen nuevos riesgos
Si en tu centro hay tráfico mixto carretillas-peatones, la evaluación de riesgos debe reflejarlo y plantear medidas técnicas y organizativas: desde pasillos segregados y procedimientos de circulación hasta controles de ingeniería embarcados, como la detección de peatones con IA en carretillas cuando el riesgo es significativo.
Sanciones y recargo de prestaciones: el coste de un atropello
Cuando algo falla y se produce un atropello, el impacto va mucho más allá de la baja médica:
- Sanciones: las infracciones muy graves en materia de PRL pueden llegar hasta los 983.736 € de multa en su grado máximo, según las cuantías actualizadas del Ministerio de Trabajo
- Recargo de prestaciones: si se demuestra falta de medidas de seguridad, el empresario puede ser condenado a soportar un recargo de entre el 30% y el 50% sobre las prestaciones de Seguridad Social derivadas del accidente, una figura que no es asegurable
- Costes indirectos: daños materiales, paradas de producción, pérdida de contratos, reputación, moral interna…
Y, por encima de todo, el daño humano a la persona atropellada y a su entorno, que no se resuelve con dinero.
Por eso cada vez más empresas se plantean seriamente si, teniendo zonas de riesgo claras, es razonable no implantar soluciones de detección de peatones con IA en carretillas como parte de su estrategia de prevención.
Cómo funciona un sistema de detección de peatones con IA en carretillas
Proxicam: cámaras 360°, IA en tiempo real y DVR integrado
En este punto entra en juego Proxicam, el sistema de detección de peatones con IA en carretillas y maquinaria móvil que Iraju-Safety distribuye e implanta en España y Portugal.
A nivel técnico, Proxicam se instala en cada vehículo y combina:
- Entre 1 y 4 cámaras por máquina
- 170° de apertura por cámara, permitiendo configuraciones de hasta 360° de cobertura real alrededor de la carretilla
- Cámaras con grado de protección IP69K, preparadas para polvo, agua, lavado a alta presión y temperaturas extremas de -40°C a +85°C
- Procesamiento mediante edge computing: la IA está en el propio equipo, no depende de red o servidor
- Algoritmos de visión artificial entrenados para detectar peatones en tiempo real, con precisiones de detección que llegan al 99,8% en condiciones de diseño
- Monitor LCD de 7″ en cabina, que muestra las imágenes y las alertas
- Alertas visuales y sonoras cuando una persona entra en las zonas configuradas de riesgo
- DVR integrado, que registra las imágenes para contar con evidencias en caso de incidente, investigación interna o reclamación
La configuración se realiza desde una app específica, donde se pueden ajustar:
- Zonas dinámicas de detección (más amplias atrás, laterales más cortos, etc.)
- Sensibilidad del sistema según el tipo de operación (interior, exterior, pasillos estrechos, zonas de mucha afluencia, etc.)
Todo esto convierte a Proxicam en un control de ingeniería que ayuda al operador a ver lo que físicamente no puede ver y que aporta información muy valiosa al departamento de PRL.
Sin wearables: proteger también a visitas, contratas y transportistas
Un elemento clave de la detección de peatones con IA en carretillas es que no depende de que la persona lleve nada encima:
- No necesita tags, tarjetas ni dispositivos personales
- Detecta a cualquier persona que entre en el campo de visión de las cámaras: personal propio, ETT, contratas, transportistas, visitas, inspecciones, clientes, etc.
Esto es especialmente útil en:
- Muelles de carga con rotación constante de transportistas
- Obras urbanas donde peatones ajenos pueden acercarse a la zona de trabajo, como en el caso de Valencia
- Entornos de mantenimiento o montaje, con presencia de varios oficios a la vez
Para 2025, Proxicam incorpora además funcionalidades de software como Tamper Alert, Object Detection, Vehicle Detection e Impact Sensor, que refuerzan la capacidad de detectar manipulaciones, identificar otros vehículos relevantes y registrar impactos para facilitar el análisis de incidentes.
Implantar detección de peatones con IA sin romper la operativa
La tecnología es solo una parte. Lo que marca la diferencia es cómo se implanta en el día a día.
Ajustar el sistema al flujo real, no al plano de la nave
Un error habitual es configurar un sistema desde el plano de la nave en lugar de desde el recorrido real de las carretillas.
Con Proxicam, el ajuste fino pasa por:
- Analizar recorridos habituales: entradas/salidas, pasillos, cruces, zonas de espera
- Identificar puntos calientes: accesos a vestuarios, oficinas y comedor, pasos de peatones internos, esquinas con visibilidad limitada, zonas de maniobra marcha atrás
- Configurar zonas de detección específicas en la app para aumentar la sensibilidad donde hay peatones frecuentes y evitar alertas innecesarias donde el contacto persona-máquina está controlado
La idea es que el sistema sea un aliado de la productividad, no un generador de alarmas constantes que se terminan ignorando.
Formación y aceptación de los operarios
Ningún sistema de detección de peatones con IA funciona bien si los operarios lo perciben como un «estorbo». Por eso es clave trabajar:
- Sesiones de presentación: qué es Proxicam, qué hace, qué NO hace y por qué se instala
- Mensajes claros: no es un «radar de multas», no sustituye al criterio profesional, está ahí para ayudar a evitar atropellos y para proteger también al operador
- Ensayos prácticos: ver en directo cómo detecta peatones, cómo se comportan las alertas según la distancia, cómo aparecen los eventos en el monitor
- Feedback estructurado: recoger las sensaciones de los conductores en las primeras semanas y ajustar zonas y sensibilidad en consecuencia
Cuando esto se hace bien, el cambio más habitual es que el operario pase de «otra cosa que me han puesto» a «prefiero llevar las máquinas con Proxicam porque voy más tranquilo».
Metodología Iraju-Safety para proyectos con Proxicam
Para que todo lo anterior no se quede en teoría, en Iraju-Safety seguimos un esquema de proyecto muy concreto cuando hablamos de detección de peatones con IA en carretillas:
1. Auditoría gratuita de tráfico interno y carretillas
- Recorridos, zonas de cruce, puntos ciegos
- Tipología de carretillas y maquinaria (almacén, obra, exterior…)
- Historial de incidentes y «casi accidentes»
2. Propuesta de despliegue y prueba piloto (30 días opcional)
- Selección de máquinas prioritarias
- Configuración inicial de cámaras y zonas de detección
- Evaluación conjunta con PRL y operaciones tras el piloto
3. Instalación certificada y puesta en marcha
- Instalación profesional en flota seleccionada
- Ajuste de parámetros en entorno real
- Uso de stock permanente para reducir plazos y garantizar repuestos
4. Formación y soporte local en España
- Formación a operarios, mandos intermedios y PRL
- Material de apoyo para inducciones de personal nuevo
- Soporte técnico local y garantía de 36 meses
El objetivo no es solo «montar cámaras», sino integrar Proxicam en tu sistema de gestión preventiva y que se convierta en una herramienta útil para tu equipo de PRL y operaciones.
Checklist rápido para responsables de PRL y operaciones
Te propongo un checklist sencillo para valorar si tiene sentido avanzar:
- ¿Tienes zonas donde carretillas y peatones comparten espacio (pasarelas, accesos, pasos de peatones internos)?
- ¿Has tenido algún casi atropello o susto serio con carretillas en los últimos 12-24 meses?
- ¿Existen puntos ciegos evidentes en tus recorridos (salidas de muelles, esquinas, apilamientos altos)?
- ¿Dependes casi por completo de formación + señalización, sin controles de ingeniería embarcados?
- ¿Serías capaz de defender, ante una inspección o un juez, que has implementado todas las medidas técnicas razonables para reducir el riesgo de atropello?
Si has marcado varias casillas, probablemente tiene sentido valorar seriamente un proyecto de detección de peatones con IA en carretillas con un enfoque ordenado y medible.
Conclusión: del «hemos tenido suerte» al «está bajo control»
El atropello de Valencia no es una rareza: es el recordatorio de que basta un segundo, un ángulo muerto y una distracción para que una carretilla y un peatón se crucen en el peor sitio posible.
La detección de peatones con IA en carretillas, con sistemas como Proxicam, no elimina el riesgo, pero sí:
- Reduce de forma significativa la probabilidad de atropello en puntos ciegos
- Aporta evidencias objetivas para investigar incidentes
- Refuerza el cumplimiento de la Ley 31/1995 y el RD 1215/1997 al incorporar controles de ingeniería específicos para el tráfico interno
Desde Iraju-Safety, nuestro trabajo es ayudar a que esta tecnología encaje en tu realidad: que la próxima vez que tengas un «casi accidente», el sistema lo detecte, lo avise y te dé una oportunidad más para que no acabe en la estadística… ni en las noticias.
¿Quieres valorar cómo encajaría Proxicam en tus instalaciones?
En Iraju-Safety te ofrecemos una auditoría gratuita de tráfico interno y carretillas para identificar puntos ciegos críticos y definir un plan de implantación realista.
Contacta con nosotros en [email protected] o visita nuestra página de Proxicam.
