AI Worker Management e Sicurezza sul lavoro: sfide e opportunità nella gestione dei rischi

L’introduzione di sistemi di gestione dei lavoratori basati sull’intelligenza artificiale (AI-based Worker Management, AIWM) rappresenta una delle più significative evoluzioni nel mondo del lavoro. Questi sistemi, progettati per monitorare e ottimizzare i processi aziendali attraverso l’analisi di dati in tempo reale, offrono opportunità e sfide nel campo della Salute e Sicurezza sul lavoro.

Secondo un recente studio condotto dall’Agenzia Europea per la Salute e Sicurezza sul Lavoro (EU-OSHA), l’utilizzo di tecnologie AIWM può migliorare l’efficienza e prevenire alcuni rischi, ma al contempo intensifica il monitoraggio, riduce l’autonomia dei lavoratori e aumenta lo stress correlato al lavoro.

Cos’è l’AI Worker Management?

L’AIWM (Artificial Intelligence based Worker Management) comprende strumenti che raccolgono dati dai luoghi di lavoro, dai lavoratori e dagli strumenti utilizzati, generando decisioni automatiche o semi-automatiche relative alla gestione del personale.

Questi sistemi possono essere impiegati per monitorare prestazioni, gestire turni e prevenire rischi attraverso funzioni predittive, come la programmazione di pause o la regolazione dei carichi di lavoro. Gli stessi strumenti possono però avere anche effetti negativi, tra cui ad esempio la percezione di essere costantemente sotto sorveglianza o l’adozione di schemi lavorativi imprevedibili. Il risultato? Un possibile aumento del carico psicosociale che, se non gestito correttamente, può tradursi in stress cronico, burnout e altre problematiche di salute mentale.

Implicazioni per la sicurezza sul lavoro

Lo studio Eu-Osha evidenzia come l’AIWM possa incidere su diversi aspetti della SSL, positivi o negativi:

• Rischi psicosociali amplificati: il monitoraggio continuo e l’uso di algoritmi poco comprensibili possono minare la fiducia dei lavoratori e intensificare i ritmi di lavoro.
• Opportunità di prevenzione: l’utilizzo di sensori e dispositivi indossabili può contribuire a rilevare segnali precoci di stress o affaticamento, permettendo interventi tempestivi.

Partecipazione dei lavoratori e percezione del rischio

Come accade spesso, l’impatto finale delle tecnologie dipende anche dal contesto in cui vengono applicate. La partecipazione dei lavoratori è dunque fondamentale per mitigare i rischi legati all’AIWM.

La “democrazia industriale” – ossia quella che viene definita la capacità dei rappresentanti dei lavoratori (RLS) di influenzare le decisioni aziendali – gioca un ruolo cruciale nell’introduzione di queste tecnologie.

Tuttavia, in proposito, lo studio rileva tre principali ostacoli:

• Opacità tecnologica: gli algoritmi spesso operano come “scatole nere”, rendendo difficile per i rappresentanti dei lavoratori comprendere o contestare le decisioni.
• Mancanza di consapevolezza: i lavoratori non sempre conoscono le implicazioni delle tecnologie utilizzate.
• Squilibrio di potere: in contesti con debole rappresentanza sindacale, le possibilità di negoziazione sono limitate.

Normative e buone pratiche

L’Unione europea ha adottato misure per regolamentare l’utilizzo di nuove tecnologie come l’AIWM, tra cui in primis GDPR e il recente AI Act, che impone specifici requisiti di trasparenza.

Alcuni esempi virtuosi di applicazione, registrati in altri Paesi Ue, sono partiti ad esempio da accordi sindacali che limitano l’uso dell’AI per monitorare le prestazioni individuali, promuovendo invece il benessere collettivo.

L’integrazione delle tecnologie AIWM nel mondo del lavoro è inevitabile, ma la chiave per un futuro sostenibile risiede nell’equilibrio tra innovazione e tutela dei lavoratori. L’approccio partecipativo, che coinvolge attivamente sindacati e rappresentanti dei lavoratori, si è dimostrato efficace nel garantire che i benefici dell’intelligenza artificiale non vadano a discapito della salute e sicurezza sul lavoro.

Fonti e riferimenti

• Agenzia Europea per la Salute e Sicurezza sul Lavoro (EU-OSHA)
• Documento “Worker participation and representation: the impact on risk prevention of AI worker management systems”

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