a cura di Paolo Preianò
L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il settore della salute e sicurezza sul lavoro. Attraverso l’impiego di sistemi predittivi, realtà virtuale, sensori intelligenti e dispositivi indossabili, è oggi possibile prevenire incidenti, monitorare le condizioni ambientali e formare i lavoratori in contesti ad alto rischio. Tuttavia, l’adozione diffusa di tali tecnologie solleva nuove questioni di natura etica, giuridica e organizzativa. Il presente articolo si propone di analizzare applicazioni concrete, prospettive di sviluppo e implicazioni filosofiche, sottolineando la necessità di un approccio “human-centric” che tuteli la dignità, l’autonomia e il benessere del lavoratore.
Tradizionalmente, la sicurezza sul lavoro si è sempre basata su procedure standardizzate, formazione specifica e controlli periodici (audit). L’introduzione dell’intelligenza artificiale rappresenta un cambiamento paradigmatico, poiché non si limita più a reagire agli incidenti (approccio reattivo), ma mira a prevenirli mediante sistemi in grado di elaborare dati in tempo reale e di rilevare anomalie significative. Ad esempio, nelle raffinerie e negli impianti chimici, reti di sensori IoT integrate con algoritmi di machine learning monitorano costantemente la qualità dell’aria, prevedendo picchi di sostanze tossiche e attivando tempestivamente i protocolli di emergenza.
Analogamente, nei cantieri edili, piattaforme predittive analizzano simultaneamente variabili quali condizioni meteorologiche, turnazioni e comportamento degli operai, identificando i momenti di maggiore vulnerabilità e contribuendo a una significativa riduzione dell’incidenza degli infortuni. Certamente, la formazione costituisce un ambito di significativa innovazione. Grazie all’impiego della realtà virtuale e della realtà aumentata, i lavoratori hanno la possibilità di affrontare scenari ad alto rischio senza esporsi a pericoli fisici. In Italia e all’estero sono già operative simulazioni in realtà virtuale che riproducono evacuazioni in contesti industriali, incendi o fuoriuscite di sostanze pericolose, contribuendo a migliorare l’apprendimento esperienziale.
Parallelamente, si sta diffondendo l’utilizzo dei digital twin, ovvero repliche digitali degli impianti, che permettono di testare modifiche progettuali, verificare i flussi operativi e simulare piani di emergenza, offrendo uno strumento prezioso sia nella fase di progettazione sia in quella operativa. I dispositivi indossabili di nuova generazione non si limitano alla semplice rilevazione di parametri ambientali quali rumore, temperatura o esposizione a sostanze nocive. Integrando sensori biometrici avanzati, essi sono in grado di monitorare costantemente il battito cardiaco, i livelli di stress e l’affaticamento dell’utilizzatore, correlando tali dati con il contesto operativo specifico.
Gli algoritmi di elaborazione dei dati forniscono quindi raccomandazioni personalizzate, quali pause programmate, variazioni del carico di lavoro e avvisi preventivi. Si tratta di un approccio che inaugura un modello di sicurezza “su misura”, progettato per rispondere alle esigenze individuali di ciascun lavoratore. Sebbene i benefici risultino evidenti, i rischi associati non sono meno rilevanti. La raccolta continua di dati può configurarsi come un regime di sorveglianza che compromette la privacy dei lavoratori. Inoltre, l’utilizzo di algoritmi opachi solleva questioni di responsabilità in caso di malfunzionamenti o errori predittivi. Di pari importanza è l’impatto psicosociale: ambienti caratterizzati da un controllo eccessivo possono indurre ansia e diminuire la percezione di autonomia individuale. In tale prospettiva, la sfida si configura non solo come tecnica, ma anche culturale e organizzativa.
La riflessione filosofica risulta fondamentale per comprendere la portata di tale trasformazione. Martin Heidegger avvertiva che «la tecnica non è qualcosa che si aggiunge al mondo, ma il modo in cui il mondo si manifesta come risorsa». Nel contesto della sicurezza sul lavoro, si corre il rischio che il lavoratore venga ridotto a una semplice variabile di un sistema algoritmico, trasformato in dati da ottimizzare. Hannah Arendt, nella sua analisi della modernità, distingue tra labor, work e action, sottolineando come un’eccessiva razionalizzazione del lavoro possa compromettere la pluralità e la libertà umana. Applicando tali riflessioni ai contesti lavorativi contemporanei, emerge chiaramente che la tutela del corpo non è sufficiente: è necessario preservare altresì la dignità, la creatività e la dimensione relazionale dell’individuo. Il contesto normativo si sta evolvendo rapidamente.
L’Organizzazione Internazionale del Lavoro ha pubblicato rapporti che sollecitano un utilizzo proattivo e responsabile delle tecnologie digitali nel campo della sicurezza e salute sul lavoro (SSL). In ambito europeo, l’AI Act introduce criteri rigorosi di trasparenza e responsabilità per i sistemi ad alto rischio, includendo tra questi i dispositivi e gli algoritmi impiegati nei contesti lavorativi. Il principio fondamentale che guida tali disposizioni è un approccio “human-centric”, che pone la tutela dei diritti fondamentali al di sopra dell’efficienza tecnica. L’applicazione dell’intelligenza artificiale nel campo della salute e sicurezza sul lavoro non rappresenta una prospettiva futura, bensì una realtà già consolidata in numerosi settori. Dalla manifattura all’edilizia, dalla sanità alla logistica, numerosi esempi concreti attestano la possibilità di salvaguardare vite umane, ridurre gli infortuni e migliorare il benessere complessivo dei lavoratori.
Tuttavia, è essenziale evitare di considerare la tecnologia come una soluzione universale. In assenza di un quadro etico e normativo chiaro, del coinvolgimento attivo dei lavoratori e di un approccio realmente centrato sulla persona, l’intelligenza artificiale rischia di trasformarsi in uno strumento di controllo piuttosto che di tutela. Tra le realtà emergenti che stanno sperimentando l’intelligenza artificiale nel settore della sicurezza sul lavoro (SSL), si distinguono molte aziende alcune delle quali sono state oggetto di mie collaborazioni e che avremo modo di approfondire in articoli successivi, soprattutto startup innovative. Le aziende sviluppano piattaforme software che integrano molteplici moduli di analisi predittiva e supporto decisionale, finalizzati a migliorare la sicurezza nei contesti industriali complessi.
Il nucleo centrale del progetto consiste in un motore di apprendimento automatico in grado di acquisire e correlare in tempo reale dati eterogenei, quali rilevazioni provenienti da sensori ambientali (rumore, vibrazioni, qualità dell’aria), parametri biometrici derivanti da dispositivi indossabili, registri operativi delle macchine e variabili esterne quali condizioni meteorologiche e traffico logistico. L’algoritmo elabora scenari di rischio e fornisce al responsabile della sicurezza un cruscotto dinamico che mette in evidenza, in tempo reale, le aree più vulnerabili dell’impianto.
A differenza di altri sistemi orientati all’automazione completa, oggi si adotta un modello humanin- theloop, nel quale le decisioni finali rimangono sempre di competenza umana, mentre l’intelligenza artificiale svolge il ruolo di amplificatore cognitivo. Tale approccio risulta conforme alle indicazioni previste dall’AI Act europeo, che impongono requisiti di trasparenza, “auditabilità” e la possibilità di intervento umano in ogni fase critica del processo decisionale. Alcune multinazionali operanti nei settori dell’energia e delle costruzioni stanno attualmente sperimentando moduli software attraverso progetti pilota.
Nei cantieri, ad esempio, gli operai utilizzano caschi dotati di sensori integrati collegati a una piattaforma digitale: quando l’algoritmo rileva segnali di affaticamento o posture scorrette, il sistema invia un avviso preventivo. Nel settore manifatturiero, invece, i modelli predittivi hanno dimostrato la capacità di anticipare guasti ai macchinari fino al 30% in anticipo rispetto ai tradizionali sistemi di manutenzione preventiva.
Come sottolinea Albert Borgmann, la tecnologia deve costantemente porsi al servizio delle cosiddette «pratiche focali», ossia quelle attività che conferiscono valore e significato all’esperienza umana. La sfida che si presenta a professionisti e decisori nel campo della sicurezza consiste nell’adottare l’intelligenza artificiale come strumento volto a potenziare la cultura della prevenzione, assicurando al contempo che il lavoratore rimanga al centro dell’attenzione, con la sua dignità, autonomia e diritto alla sicurezza.
