L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il campo della salute sicurezza, e ambiente (HSE), offrendo soluzioni innovative per migliorare la prevenzione nei luoghi di lavoro. L’IA consente un monitoraggio continuo e proattivo, valorizza grandi set di dati, fornisce analisi predittive e prescrittive, e garantisce la conformità normativa. Tuttavia, l’adozione dell’IA presenta anche sfide significative, come la gestione della privacy dei dati, la mitigazione dei pregiudizi (bias) nei modelli di IA e la navigazione della conformità normativa. Per sfruttare al meglio il potenziale dell’IA, le organizzazioni devono gia iniziare ad adottare una strategia proattiva, monitorare regolarmente gli output, chiarire le responsabilità e comprendere a fondo gli strumenti utilizzati. L’integrazione dell’IA nelle applicazioni HSE promette un futuro più sicuro e efficiente, trasformando l’IA da semplice strumento a partner essenziale nella gestione della sicurezza sul lavoro.

Cosa tratta :

Sfruttare il potenziale

La sicurezza nei luoghi di lavoro è da sempre una disciplina basata sulle informazioni. Possono assumere molte forme :

  • Numeri di incidenti, infortuni, malattie professionali
  • Indicatori di performance,
  • Numeri di emissioni o di rifiuti,
  • Rischi trovati in osservazioni in fabbrica,
  • Registri di controllo
  • Indicatori di manutenzione,

e molto altro. Tuttavia ad oggi, in un periodo che possiamo definire pioneristico per la questione IA, i leader della salute, sicurezza e ambiente (HSE) spesso dedicano più tempo a preoccuparsi della "pulizia" e completezza di tali informazioni che a sfruttare strategicamente le intuizioni che questi dati possono portare e contengono. Fortunatamente, l’intelligenza artificiale (IA) sta cambiando la realtà delle cose, ed è più facile portare qualche esempio che spiegare concetti.

  • Spesso i lavoratori non documentano adeguatamente i near miss, o non segnalano non conformità anche palesi.
  • Oppure si può parlare della difficoltà da parte degli RSPP a rimanere aggiornati sugli sviluppi normativi e a garantire il 100% di conformità, in un panorama di norme in costante evoluzione.  
  • Infine rimane la complessità nell’ identificare relazioni e criticità all’interno dei set sempre maggiori di dati, che l’ufficio HSE ha a disposizione negli ultimi anni. Interpretarli può essere strategico in termini di prestazioni.

Tutti scenari di esempio che senza dubbio miglioreranno significativamente con l’applicazione di IA nei processi gestionali.

Monitoraggio continuo e proattivo

I professionisti HSE, anche se lo volessero, non possono essere ovunque contemporaneamente. Il semplice atto del camminare in stabilimento, attività routinaria e quotidiana, può portare rischi. Le segnalazioni su eventuali criticità del pavimento, arriveranno solo se un lavoratore si assume la responsabilità di segnalarli e documentarli. Con l’intelligenza artificiale, le telecamere a circuito chiuso (TVCC) possono essere addestrate a monitorare, rilevare e segnalare automaticamente incidenti mancati e non conformità alle policy anche su temi semplici come il pavimento/scivolamento.

Già oggi questo può significare leggere targhe, segnalare veicoli con velocità eccessive, lavoratori che non indossano, oppure indossano in modo scorretto dispositivi di protezione individuale (DPI), così come tutti gli ingressi e/o incursioni in zone pericolose e molto altro dal punto di vista della security. Aggiungere una serie di sensori, è ormai normalità.

Il livello di rumore ? Non è più necessario un fonometro ed una analisi particolarmente elaborata.

La bellezza di questa nuova era dell’IA, è il non avere ancora grandi limitazioni e/o scoperte, e i responsabili HSE possono addestrarla a vedere qualsiasi cosa vogliano cercare e che ritengono importante. Di fatto, possiamo affermare che i nuovi RSPP possono essere virtualmente onnipresenti, in luoghi e modi che in precedenza non erano nemmeno pensabili. Valorizzare i datiLe organizzazioni con decine o centinaia di migliaia di lavoratori generano molti dati sulla sicurezza.

  • Osservazioni,
  • Segnalazioni anche di near miss
  • Report di incidenti,
  • Risultati di audit,
  • Registri di ispezione
  • Manutenzioni

l’elenco potrebbe continuare all’infinito. Filtrare il cosiddetto “rumore dei dati” (variabilità casuale e/o fluttuazioni) può essere difficile, ma l’intelligenza artificiale può esaminare questi set di dati in una frazione di tempo rispetto a quello che viene richiesto ad un essere umano, che in ogni caso sarà chiamato a leggerlo e interpretarlo.

Tutte le segnalazioni nelle varie forme e stili, strutturate o meno, anche in lingue diverse, possono essere ordinate in categorie o temi chiave, decise in precedenza dal RSPP con un semplice clic. L’intelligenza artificiale lavora sui dati ed è in questo campo che presenta opportunità più importanti in termini di risparmio di tempo e guadagni di efficienza.

 Analisi predittiva e prescrittiva

Alla fine si potrebbe semplificare dicendo che la IA è esperta nell’analisi dei dati. Rimane estremamente brava anche a trovare relazioni o correlazioni significative, anche in ambito HSE. In soldoni questo può significare che se si ripresentano le condizioni che hanno portato ad avere risultati negativi (ad es. violazioni della conformità, lesioni gravi e decessi, ecc.) l’IA può essere addestrato per segnalarlo automaticamente, lasciando poi che il responsabile HSE possa decidere ed agire autonomamente, anche ad es. nel raccomandare un’azione che potrebbe aiutare a ridurre gli attuali e i futuri livelli di rischio.

Ad esempio, se si verifica un grave infortunio alla mano, l’IA è già in grado di suggerire automaticamente:

1. Corsi di aggiornamento sulla protezione delle macchine

2. Corsi di aggiornamento sui dpi

3. Circolari informative

4. Breve storytelling dell’incidente

per tutti i lavoratori per tutti quei lavoratori che sono stati individuati sulla base delle mansioni e della valutazione dei rischi come a rischio infortunio alla mano o su quel tipo di macchina. Non stiamo parlando di grandi novità in ambito HSE, né sono innovative le soluzioni proposte.

L’ innovazione è da ricercare nel modo  e nella velocità con cui l’IA supporta e rende la gestione HSE più accessibile agli RSPP/HSE ed alle organizzazioni.

Conformità normativa sempre aggiornata

Le norme sulla salute e sicurezza e ambiente si sono moltiplicate. L’evoluzione costante garantisce nuovi livelli di conoscenza e sicurezza, ma garantire la conformità alle normative in continua evoluzione è diventato un compito complesso per le organizzazioni. In effetti già stamani, mentre leggiamo questa news, gli algoritmi di apprendimento automatico stanno leggendo anche questa stessa news e analizzano costantemente le fonti che abbiamo predisposto come valide ed autorevoli, ed in questo modo iniziano a garantire che tutti gli aggiornamenti normativi siano sempre aggiornati per i sistemi di gestione HSE che intenderanno utilizzarli. Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale può fare quell’ ulteriore passo avanti e automatizzare ad es. la generazione di report di conformità, di avvisi, news e tutto quello che può aiutare a mantenere la conformità legislativa, riducendo ulteriormente l’onere amministrativo per le organizzazioni e minimizzando le sviste.

Formazione migliorata e coinvolgimento dei lavoratori

I programmi HSE più avanzati e collaudati, sono basati su una serie pressoché infinita di di documenti, policy, istruzioni e procedure. E’ lecito pensare che i lavoratori non li conoscano tutti e bene come sarebbe auspicabile. Quando si parla di compiti da svolgere, rischi industriali e attività interferenziali, sarebbe importante condividere conoscenza e consapevolezza. L’intelligenza artificiale, è già stata utilizzata per prendere documenti chiave e creare automaticamente micro lezioni e/o videopillole per aiutare i lavoratori. Ci sono poi una serie di compiti che per un modello di IA possiamo definire come semplici, e che realmente possono cambiare la qualità del lavoro di un RSPP/HSE, ad esempio la redazione in pochi secondi di programmi di formazione (o di sorveglianza sanitaria) con turni e assenze o altre complessità, campagne di analisi mediche, convocazione di discenti e docenti (pazienti e medici per la sorveglianza), elaborazioni di documenti, registri ecc.

Con il tempo che si libera il RSPP/HSE alleggerito può andare a fare nuovi sopralluoghi e soprattutto aumentare consultazione e partecipazione dei lavoratori, con colloqui diretti e in presenza.

Sfide con l’intelligenza artificiale

Nonostante gli evidenti vantaggi dell’IA, molte organizzazioni rimangono scettiche sulle capacità di comprendere, interpretare e organizzare informazioni critiche che guidano le prestazioni e garantiscono la conformità. E’ vero che una parte significativa delle informazioni HSE è altamente sensibile per una serie di motivi, quindi i dubbi sulla privacy dei dati, la sicurezza e l’efficacia generale sono molto comuni, anche se gli scenari di perdite di dati di un sistema di apprendimento, ad oggi sono molto meno facili da interpretare. Tema di questi giorni, è poi come affrontare le preoccupazioni sui vari pregiudizi e sull’ equità e inclusione che certi modelli di IA possono avere.

I motori di intelligenza artificiale sono creati da persone, e le persone hanno i loro processi di pensiero e modi di fare le cose. Se non opportunamente corretti e considerati, i modelli di intelligenza artificiale possono diventare un riflesso della persona o delle persone che li hanno creati, importando pregiudizi ed in linea di massima tutto il pensiero dei creatori. Gli sforzi proattivi diventano quindi essenziali per identificare e mitigare i vari bias (pregiudizi) nei modelli di intelligenza artificiale, e garantire risultati che raggiungano l’obiettivo di migliorare le prestazioni.

Anche la prospettata navigazione della conformità normativa pone un’altra sfida importante per l’applicazione dell’IA in ambito HSE. Siamo davvero pronti a mettere il nostro programma di conformità nelle mani di uno motore di IA, fatto di codici e senza volto, senza nome e di fatto senza responsabilità?

La domanda sorge spontanea: se mancasse qualcosa e la nostra organizzazione dovesse pagare migliaia o milioni di euro, chi è il vero responsabile della sanzione, ma anche più semplicemente chi paga ed a chi compete correggere l’errore?

I problemi a cui fare attenzione ci sono e sono nuovi, ma una strategia proattiva per l’utilizzo dell’IA in HSE può aiutare le organizzazioni a sfruttarne la potenza con svantaggi limitati.

Quando si implementano strumenti di IA, è necessario assicursi di fare quanto segue:

  • Monitorare regolarmente output e risultati. I modelli di IA devono essere “insegnati” al modello, quindi occorre controllare il loro lavoro ed i risultati ottenuti proprio come si può fare con uno studente.
  • Chiarire chi ha l’ultima parola. Se l’IA suggerisce una cosa e un leader HSE ne suggerisce con chiarezza che la verità è un’altra, quale suggerimento vince? Evitare conflitti in futuro articolando chiaramente ruoli e responsabilità in anticipo perché il conflitto può capitare molto spesso.
  • Valutare la responsabilità. Particolarmente importante nei casi di utilizzo normativo, assicurarsi di decidere in anticipo le limitazioni e la responsabilità legale prima di affidarsi a uno strumento virtuale per l’assicurazione della conformità nel mondo reale e produttivo delle organizzazioni.
  • Determinare quali casi d’uso dell’IA ti daranno il miglior ROI. Significa capire in quali situazioni l'intelligenza artificiale (IA) può essere utilizzata per ottenere il massimo ritorno sull'investimento (ROI). In pratica, si tratta di identificare le applicazioni dell'IA che porteranno i maggiori benefici economici o di efficienza rispetto ai costi e alle risorse impiegate sempre in ambito HSE. Ad esempio, potrebbe significare scegliere di usare l'IA per automatizzare compiti ripetitivi, migliorare il servizio di segnalazioni e near miss, o ottimizzare la sicurezza, in modo da ottenere il massimo vantaggio possibile. L’IA può fare molto, ma ciò non significa che ogni organizzazione abbia bisogno di tutte quelle funzionalità. Indirizzare meglio dove realmente c’è bisogno di aiuto, e su quelle applicazione dell’IA che avranno impatti immediati.
  • Comprendere meglio gli strumenti che si è scelto di usare. Non tutti gli strumenti di intelligenza artificiale sono uguali, non sono stati pensati per essere simili, è vero il contrario. Possiedono diverse metodologie di base, profili di sicurezza diversi e di conseguenza parametri di prestazioni diversi, per fare alcuni esempi. Quando si implementa uno strumento di intelligenza artificiale, specialmente per un nuovo utilizzo, è fondamentale fare prove ed esercitazioni, in modo da sapere cosa si può ottenere e come funziona.
  • Parlare e collaborare con il team IT. Anche se sembra ovvio, ma coinvolgere le persone più esperte in tecnologia nelle conversazioni sulle tecnologie emergenti, può avere risvolti importantissimi, anche su questioni che possono sembrare banali, ma che diventano critiche se non considerate (ad es. spazi di archiviazione, vpn, ecc.).

L’integrazione dell’IA nelle applicazioni HSE sta definitivamente rimodellando il panorama della sicurezza sul posto di lavoro, come hanno fatto le norme negli anni novanta o i sistemi di gestione nei primi anni dieci.

Le soluzioni HSE, basate sull’IA sono già realtà e consentiranno in maniera semplice ed intuitiva alle organizzazioni di essere più proattive, aiutando a ottenere una prevenzione migliore della attuale ed una certa capacità previsionale data dai dati, ad oggi non ancora sviluppata in maniera fruibile.