Pubblicato su “Quaderni della Sicurezza – settembre 2024 n. 3 Anno XV”

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha compiuto progressi significativi, diventando una tecnologia chiave per migliorare la sicurezza sul lavoro. Questo articolo esplora come l’IA, con le sue capacità di monitoraggio in tempo reale, analisi predittiva e risposta rapida agli incidenti, stia trasformando le pratiche di sicurezza sul lavoro. Attraverso l’uso di sensori, dispositivi IoT, robotica e tecniche di machine learning, l’IA è in grado di prevenire incidenti, ottimizzare la risposta alle emergenze e offrire programmi di formazione personalizzati. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie comporta sfide etiche e organizzative, come la gestione della privacy e il rischio di bias negli algoritmi. L’articolo conclude che, se implementata responsabilmente, l’IA può significativamente migliorare le condizioni di lavoro e ridurre i rischi, aprendo la strada a ulteriori innovazioni nel campo della sicurezza.

Introduzione

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante, diventando una delle tecnologie più influenti e promettenti del nostro tempo. Questa evoluzione non solo sta trasformando il modo in cui viviamo e lavoriamo, ma sta anche aprendo nuovi orizzonti in settori cruciali come la sicurezza sul lavoro. La combinazione di IA e sicurezza sul lavoro offre opportunità senza precedenti per migliorare le condizioni di lavoro, ridurre gli incidenti e aumentare l’efficienza operativa.

L’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di un sistema di eseguire compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la traduzione linguistica, la percezione visiva e il processo decisionale. Le tecnologie IA possono essere suddivise in due categorie principali: l’IA debole (o IA ristretta), che è progettata e addestrata per un compito specifico, e l’IA forte (o IA generale), che possiede capacità cognitive generali simili a quelle umane.

Negli ultimi anni, l’IA debole ha trovato applicazioni in una vasta gamma di settori, dal commercio al dettaglio all’assistenza sanitaria, dalla finanza alla produzione. Tuttavia, uno degli ambiti più promettenti per l’IA è quello della sicurezza sul lavoro, dove può essere utilizzata per monitorare, prevenire e rispondere agli incidenti sul luogo di lavoro.

La sicurezza sul lavoro è una preoccupazione globale. Secondo l’Organizzazione Internazionale del Lavoro (OIL), ogni anno si verificano circa 2,78 milioni di morti sul lavoro, oltre a 374 milioni di infortuni non mortali. Questi incidenti non solo causano sofferenze umane ma hanno anche un impatto economico significativo, con costi stimati pari al 3,94% del prodotto interno lordo globale.

Le principali sfide nella gestione della sicurezza sul lavoro includono la previsione e la prevenzione degli incidenti, la risposta rapida e efficace agli incidenti quando si verificano e la formazione continua dei lavoratori sulle pratiche di sicurezza. L’intelligenza artificiale è in grado di offrire soluzioni innovative a queste sfide, migliorando la capacità delle organizzazioni di garantire un ambiente di lavoro sicuro.

IA e Prevenzione degli Incidenti

Una delle applicazioni più potenti dell’IA nella sicurezza sul lavoro è il monitoraggio in tempo reale delle condizioni di lavoro. Utilizzando sensori e dispositivi IoT (Internet of Things), le aziende possono raccogliere dati continui sull’ambiente di lavoro, come la temperatura, l’umidità, i livelli di rumore e la qualità dell’aria. Questi dati possono essere analizzati in tempo reale da algoritmi di IA per identificare condizioni pericolose prima che causino incidenti.

Sicuramente, in ambienti di lavoro come le miniere o i cantieri edili, dove i cambiamenti nelle condizioni possono essere rapidi e imprevedibili, l’IA può avvisare immediatamente i lavoratori e i responsabili della sicurezza di potenziali pericoli, permettendo loro di prendere misure preventive tempestive.

Oltre al monitoraggio in tempo reale, l’IA può essere utilizzata per l’analisi predittiva, che consente alle aziende di anticipare e prevenire gli incidenti prima che si verifichino. Utilizzando tecniche di machine learning, i sistemi di IA possono analizzare grandi volumi di dati storici sugli incidenti e identificare modelli e tendenze che potrebbero indicare un rischio imminente.

Un’azienda manifatturiera potrebbe utilizzare l’IA per analizzare i dati relativi ai guasti delle macchine, agli incidenti dei lavoratori e alle condizioni ambientali, identificando così i fattori che aumentano il rischio di incidenti. Con queste informazioni, l’azienda può implementare misure preventive mirate, come la manutenzione preventiva delle macchine o la formazione specifica dei lavoratori.

IA e Risposta agli Incidenti

Quando si verificano incidenti, la rapidità e l’efficacia della risposta sono cruciali per minimizzare i danni e proteggere i lavoratori. L’IA può migliorare significativamente la capacità di risposta agli incidenti attraverso sistemi di allarme e notifica avanzati.

Ad esempio, in un’industria chimica, sensori IA possono rilevare rapidamente una perdita di gas pericoloso e attivare automaticamente gli allarmi di evacuazione. Allo stesso tempo, il sistema può inviare notifiche immediate ai responsabili della sicurezza e alle squadre di emergenza, fornendo loro informazioni precise sulla posizione e l’entità della perdita, facilitando una risposta rapida e coordinata.

La robotica, combinata con l’IA, offre soluzioni innovative per rispondere agli incidenti in ambienti pericolosi. I robot e i droni possono essere utilizzati per ispezionare aree pericolose, raccogliere dati e svolgere compiti che sarebbero troppo rischiosi per i lavoratori umani.

Certamente, in caso di incendio in una fabbrica, i droni dotati di sensori termici possono essere inviati all’interno dell’edificio per valutare l’entità del fuoco e individuare eventuali persone intrappolate, fornendo informazioni cruciali ai vigili del fuoco prima che entrino nell’area pericolosa. Allo stesso modo, i robot possono essere utilizzati per disattivare dispositivi esplosivi o pericolosi, riducendo il rischio per gli operatori umani.

IA e Formazione dei Lavoratori

La formazione continua dei lavoratori sulle pratiche di sicurezza è fondamentale per prevenire gli incidenti sul lavoro. Le tecnologie di realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR), potenziate dall’IA, offrono nuove modalità di formazione immersiva e interattiva.

Nel corso di sessioni di addestramento, i lavoratori possono utilizzare simulatori VR per esercitarsi in scenari di emergenza realistici, imparando come rispondere in modo sicuro ed efficace a situazioni pericolose. L’IA può adattare questi scenari in base alle prestazioni del singolo lavoratore, fornendo un feedback personalizzato e identificando le aree che richiedono ulteriore pratica.

L’IA può anche essere utilizzata per creare programmi di formazione personalizzati, adattati alle esigenze specifiche di ciascun lavoratore. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, i sistemi di IA possono analizzare i dati sulle prestazioni dei lavoratori, identificando le competenze e le conoscenze che devono essere migliorate.

Relativamente ai comportamenti, un sistema di IA potrebbe monitorare le interazioni dei lavoratori con le macchine, identificando condotte che potrebbero indicare una scarsa comprensione delle procedure di sicurezza. Sulla base di queste informazioni, il sistema può suggerire moduli di formazione specifici, fornendo un percorso di apprendimento personalizzato che aiuti il lavoratore a migliorare le proprie competenze e a ridurre il rischio di incidenti.

 Sfide e Considerazioni Etiche

L’implementazione dell’IA nella sicurezza sul lavoro comporta la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati, sollevando preoccupazioni riguardo alla privacy e alla sicurezza dei dati. È essenziale che le aziende adottino misure rigorose per proteggere i dati dei lavoratori, garantendo che siano raccolti e utilizzati in modo trasparente e conforme alle normative sulla privacy.

Un’altra sfida critica è il rischio di bias e discriminazione nei sistemi di IA. Gli algoritmi di IA sono addestrati su dati storici, che possono riflettere pregiudizi esistenti. Se non adeguatamente gestiti, questi bias possono portare a decisioni ingiuste e discriminatorie nei confronti dei lavoratori. È fondamentale che le aziende adottino approcci etici nello sviluppo e nell’implementazione dei sistemi di IA, garantendo che siano equi, trasparenti e privi di discriminazioni.

L’adozione dell’IA nella sicurezza sul lavoro richiede un cambiamento culturale significativo all’interno delle organizzazioni. I lavoratori e i responsabili della sicurezza devono essere coinvolti nel processo di implementazione, ricevendo formazione adeguata sulle nuove tecnologie e comprendendo i benefici che l’IA può offrire. La resistenza al cambiamento può essere superata attraverso una comunicazione chiara e trasparente, mostrando come l’IA possa migliorare la sicurezza e il benessere dei lavoratori.

Case Studies: L’IA in Azione

Un caso significativo dell’uso dell’IA nella sicurezza sul lavoro si trova nell’industria manifatturiera. Una grande azienda automobilistica ha implementato un sistema di monitoraggio basato su IA per migliorare la sicurezza dei suoi operai. Sensori installati sulle linee di produzione raccolgono dati in tempo reale sulle condizioni di lavoro, inclusi rumore, temperatura e movimenti dei lavoratori.

Il sistema di IA analizza continuamente questi dati, identificando situazioni di rischio come sovraccarico di lavoro, postura scorretta o esposizione a rumori eccessivi. Quando viene rilevata una situazione pericolosa, il sistema invia avvisi immediati ai supervisori e ai lavoratori interessati, consentendo interventi tempestivi. Di conseguenza, l’azienda ha registrato una significativa riduzione degli incidenti sul lavoro e un miglioramento del benessere dei lavoratori.

Nel settore delle costruzioni, un’azienda ha adottato droni equipaggiati con IA per monitorare i cantieri. I droni effettuano ispezioni regolari, raccogliendo immagini e dati sulle condizioni del cantiere. Gli algoritmi di IA analizzano queste informazioni per individuare potenziali pericoli, come attrezzature mal posizionate, rischi di caduta o condizioni di instabilità strutturale.

Questo approccio non solo migliora la sicurezza dei lavoratori, ma aumenta anche l’efficienza delle operazioni di costruzione, consentendo una gestione più efficace dei rischi. Inoltre, i droni possono essere utilizzati per monitorare la conformità alle normative di sicurezza, riducendo il rischio di sanzioni e migliorando la reputazione dell’azienda.

Nel settore sanitario, l’IA sta rivoluzionando la sicurezza dei lavoratori ospedalieri. Un ospedale ha implementato un sistema di IA per monitorare l’uso dei dispositivi di protezione individuale (DPI) da parte del personale medico. Telecamere intelligenti installate nei reparti ospedalieri rilevano automaticamente se i lavoratori indossano correttamente i DPI, come mascherine, guanti e camici protettivi.

Il sistema di IA invia notifiche immediate in caso di non conformità, permettendo una correzione rapida e prevenendo potenziali esposizioni a agenti patogeni. Inoltre, il sistema raccoglie dati sull’uso dei DPI, fornendo informazioni utili per migliorare le politiche di sicurezza e la formazione del personale.

Il Futuro dell’IA e della Sicurezza sul Lavoro

L’evoluzione dell’IA continuerà a influenzare profondamente la sicurezza sul lavoro, aprendo nuove opportunità e sfide. Tecnologie emergenti come l’IA conversazionale, i gemelli digitali e l’analisi dei dati avanzata promettono di rivoluzionare ulteriormente il modo in cui le aziende gestiscono la sicurezza.

L’IA conversazionale[1], sotto forma di chatbot e assistenti virtuali, può essere utilizzata per fornire supporto immediato ai lavoratori, rispondendo a domande sulla sicurezza, fornendo istruzioni e registrando segnalazioni di incidenti. Questo approccio può migliorare l’accessibilità alle informazioni di sicurezza e ridurre i tempi di risposta agli incidenti.

I gemelli digitali[2] sono modelli virtuali di sistemi fisici, creati utilizzando dati reali. Nel contesto della sicurezza sul lavoro, i gemelli digitali possono essere utilizzati per simulare scenari di rischio e testare misure di sicurezza in un ambiente controllato. Questo approccio consente alle aziende di anticipare e mitigare i rischi prima che si verifichino nel mondo reale.

L’analisi dei dati avanzata, potenziata dall’IA, offre nuovi strumenti per la gestione della sicurezza sul lavoro. Ad esempio, l’analisi dei dati comportamentali può aiutare a identificare modelli di comportamento che indicano un aumento del rischio di incidenti, permettendo interventi preventivi mirati. Inoltre, l’analisi dei dati può migliorare la comprensione delle cause profonde degli incidenti, facilitando l’implementazione di misure correttive efficaci.

Conclusioni

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nel campo della sicurezza sul lavoro rappresenta una svolta rivoluzionaria, capace di trasformare profondamente le dinamiche della prevenzione e gestione degli incidenti. Come evidenziato, l’IA offre soluzioni innovative che spaziano dal monitoraggio in tempo reale alla risposta tempestiva agli incidenti, passando per la formazione personalizzata dei lavoratori. Questi avanzamenti non solo migliorano la sicurezza e il benessere dei lavoratori, ma contribuiscono anche a una maggiore efficienza operativa e a una riduzione dei costi associati agli infortuni.

Le applicazioni pratiche dell’IA, come il monitoraggio ambientale e l’uso di droni e robot in situazioni di emergenza, dimostrano l’efficacia di queste tecnologie nel ridurre i rischi e prevenire incidenti. L’analisi predittiva e i sistemi di allerta avanzati permettono alle aziende di anticipare i pericoli, adottando misure preventive tempestive e mirate.

Tuttavia, l’adozione dell’IA non è priva di sfide. La protezione della privacy e la gestione etica dei dati sono aspetti cruciali che richiedono attenzione costante. Inoltre, è essenziale affrontare il rischio di bias negli algoritmi di IA, garantendo che le decisioni siano giuste e non discriminatorie. La formazione e il coinvolgimento dei lavoratori nel processo di implementazione dell’IA sono fondamentali per superare la resistenza al cambiamento e massimizzare i benefici delle nuove tecnologie.

Guardando al futuro, l’evoluzione dell’IA continuerà a portare innovazioni significative nella sicurezza sul lavoro. Tecnologie emergenti come l’IA conversazionale, i gemelli digitali e l’analisi dei dati avanzata promettono di offrire strumenti ancora più potenti per gestire la sicurezza in modo proattivo e integrato. Le aziende che sapranno sfruttare queste opportunità potranno creare ambienti di lavoro più sicuri, proteggendo i propri dipendenti e migliorando la propria competitività.

In conclusione, l’IA rappresenta un alleato prezioso nella promozione della sicurezza sul lavoro. Le sue capacità di monitoraggio, analisi e risposta offrono un potenziale senza precedenti per prevenire incidenti e migliorare le condizioni di lavoro. Tuttavia, il successo dell’implementazione dell’IA dipenderà dalla capacità delle aziende di gestire le sfide etiche e organizzative, adottando un approccio responsabile e centrato sui lavoratori. Solo così sarà possibile realizzare appieno i benefici di questa tecnologia trasformativa.

Bibliografia essenziale:

https://www.ibm.com/it-it/topics/what-is-a-digital-twin

https://www.ibm.com/docs/it/cognos-analytics/12.0.0?topic=explorations-principles-advanced-data-analytics

https://it-it.workplace.com/blog/ai-and-the-future-of-work

https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/lia-minaccia-o-migliora-il-lavoro-le-non-risposte-degli-ultimi-studi/

https://aws.amazon.com/it/what-is/digital-twin/

https://blog.osservatori.net/it_it/storia-intelligenza-artificiale

https://osha.europa.eu/it/publications/osh-and-future-work-benefits-and-risks-artificial-intelligence-tools-workplaces

https://www.innovationpost.it/attualita/le-cinque-sfide-etiche-dellintelligenza-artificiale/

[1] L’AI (artificial intelligence) Conversazionale si riferisce a tecnologie, come chatbot o agenti virtuali, con cui gli utenti possono parlare. Queste tecnologie utilizzano grandi volumi di dati, il machine learning e l’elaborazione del linguaggio naturale per aiutare a imitare le interazioni umane, riconoscere input vocali e testuali e tradurne i significati in varie lingue.

[2] Un gemello digitale è un modello virtuale di un oggetto fisico. Esegue il ciclo di vita dell’oggetto e utilizza i dati in tempo reale inviati dai sensori sull’oggetto per simulare il comportamento e monitorare le operazioni. I gemelli digitali possono replicare molti elementi del mondo reale, da singole apparecchiature in una fabbrica a installazioni complete, come turbine eoliche e persino intere città. La tecnologia dei gemelli digitali consente di supervisionare le prestazioni di una risorsa, identificare potenziali guasti e prendere decisioni più informate sulla manutenzione e sul ciclo di vita.