Intelligenza Artificiale a Supporto della Sicurezza sul Lavoro

Uno studio previsionale dell’INRS volto a esaminare quelli che di qui al 2035 saranno i possibili campi d’impiego dell’intelligenza artificiale.

Pubblichiamo un articolo tratto dalla rivista pubblicata dal KAN (Commissione per la sicurezza sul lavoro e la standardizzazione Tedesco) che presenta uno studio dell’INRS circa i possibili campi d’impiego dell’intelligenza artificiale in materia di sicurezza sul lavoro.
Negli ultimi anni gli investimenti nelle tecnologie di IA sono aumentati in maniera significativa. Stando infatti ad alcune pubblicazioni scientifiche, anche il settore della prevenzione sembra essere un potenziale mercato di crescita. Nel 2022 il consiglio d’amministrazione dell’istituto francese per la prevenzione sul lavoro INRS ha perciò promosso uno studio previsionale volto a esaminare quelli che di qui al 2035 saranno i possibili campi d’impiego dell’intelligenza artificiale.

L’obiettivo dello studio era quello di analizzare il potenziale di prevenzione dei rischi associati al lavoro insito nelle nuove tecnologie di IA, e questo tenendo conto sia dei punti di forza di queste tecnologie sia di quegli aspetti delle stesse che vanno osservati con particolare attenzione. Si puntava infine a definire delle strategie d’azione pratiche, in modo che le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale a tutte le parti coinvolte nel settore della prevenzione potessero essere effettivamente sfruttate.

Nell’ambito della prevenzione sono stati scelti tre campi d’applicazione su cui concentrarsi nel quadro dello studio:
• l’analisi, da parte dei sistemi di IA, di grandissime quantità di dati utilizzabile ai fini di studi epidemiologici o in materia d’infortunistica;
• il miglioramento della sicurezza dell’ambiente di lavoro attraverso sensori e sistemi controllati dall’IA;
• la robotica avanzata, che rende possibile una collaborazione tra uomo e macchina o consente di sostituire le persone con delle macchine laddove occorra svolgere attività faticose o pericolose.

Non sono invece state prese in considerazione quelle tecnologie che, pur potendo indirettamente contribuire a un miglioramento delle condizioni di lavoro, servono in primis a soddisfare interessi di natura economica. Questa scelta è stata operata dietro raccomandazione di un gruppo di lavoro istituito appositamente per lo studio e composto da esperti di IA, rappresentanti d’imprese e specialisti della prevenzione.

I risultati centrali dello studio previsionale sono confluiti in messaggi chiave intesi a far meglio comprendere la tematica agli esperti di prevenzione e a fornire a questi ultimi degli elementi d’azione per il futuro.

Il principale messaggio chiave è che le tecnologie considerate sono molto importanti per la prevenzione: quelle di riconoscimento basate sull’analisi di dati raccolti sul campo hanno compiuto progressi sbalorditivi. E ciò potrebbe racchiudere un grande potenziale di sviluppo dei sistemi tesi a garantire la sicurezza dell’ambiente di lavoro. Inoltre, l’automatizzazione di determinate operazioni resa possibile da queste tecnologie potrebbe un giorno sollevare i lavoratori da compiti pericolosi.

In alcuni casi, tuttavia, l’operato di coloro che sviluppano e distribuiscono sistemi di IA si discosta fortemente dai valori fondamentali della prevenzione europea e francese. Nel quadro dell’ulteriore sviluppo dei sistemi è dunque importante adoperarsi affinché questi risultino in linea con tali valori. Poiché però nella pratica queste tecnologie devono ancora dare prova di validità, in futuro la prevenzione non potrà fare affidamento soltanto su di esse. Malgrado tutti i vantaggi illustrati relativamente ai tre campi d’applicazione innanzi menzionati, c’è anche il rischio non trascurabile che, contestualmente all’organizzazione del lavoro, a queste tecnologie venga attribuito un ruolo centrale per ragioni di redditività e che il lavoro umano finisca di conseguenza per passare in secondo piano. È inoltre importante considerare che spesso gli infortuni sul lavoro si verificano in situazioni atipiche, p. es. in condizioni di lavoro non consuete, in concomitanza con guasti tecnici o durante interventi di manutenzione. Non sempre però i sistemi di IA sono in grado di prevedere queste situazioni straordinarie e ciò ne limita le possibilità di applicazione.