Cosa osserva già l'INRS sul campo
L'istituto parte da un principio di prevenzione che ogni responsabile QHSE conosce bene, «tenere conto dello stato di evoluzione della tecnica», e osserva che diventa sempre più difficile da rispettare man mano che il ritmo delle innovazioni accelera. Tre famiglie di utilizzi dell'IA sono già identificate come sufficientemente mature per essere seguite da vicino dai responsabili della prevenzione.
Analisi dei dati sugli infortuni
Gli strumenti di elaborazione automatica del linguaggio consentono ormai di sfruttare dati finora difficili da valorizzare: denunce di infortuni sul lavoro, database di feedback, registri di malfunzionamento dei macchinari, indagini QSE. I dati già raccolti in un sistema QHSE (non conformità, quasi infortuni, azioni correttive) diventano quindi una vera risorsa per la prevenzione, a condizione che siano centralizzati e strutturati invece di essere dispersi tra fogli di calcolo e moduli cartacei.
Monitoraggio connesso degli ambienti e dei lavoratori
Telecamere per il rilevamento di situazioni pericolose, DPI connessi che misurano la frequenza cardiaca o le posizioni articolari: questi dispositivi possono ridurre l'incidentalità, in particolare per le categorie meno formate sulle norme di sicurezza, come i lavoratori interinali o i neoassunti. L'INRS è categorico su un punto troppo spesso dimenticato in azienda: questi strumenti non sono sistemi di sicurezza e non esonerano in alcun modo dal processo di valutazione dei rischi, che rimane un obbligo documentato.
Robotica avanzata: teleoperazione e collaborazione uomo-robot
Il terzo ambito analizzato riguarda la teleoperazione e la robotica collaborativa, che consentono di allontanare l'operatore da compiti pericolosi o carichi pesanti. L'INRS mette in guardia contro una possibile dequalificazione degli operatori e una perdita di significato del lavoro se l'integrazione di tali strumenti non è accompagnata da una riflessione collettiva preliminare, il che rimanda direttamente alla valutazione d'impatto che ogni progetto di automazione dovrebbe integrare a monte.
Il vero rischio è l'angolo cieco documentale
L'INRS descrive una trappola che definisce "effetto compiacimento": l'apparente facilità d'uso delle soluzioni di IA può spingere gli attori a considerare solo i rischi identificati dalla macchina, a discapito di una valutazione regolare dei rischi organizzativi che sfuggono a qualsiasi monitoraggio tecnologico. Uno strumento intelligente che rassicura può quindi, paradossalmente, far calare la vigilanza documentale proprio nel momento in cui diventa più necessaria.
L'istituto ricorda inoltre che gli infortuni sul lavoro si verificano spesso durante situazioni atipiche (guasti, operazioni di manutenzione, situazioni degradate), raramente ben rappresentate nei dati di addestramento dei sistemi di IA. Più un'azienda introduce strumenti di IA nei propri ambienti di lavoro, più ha quindi bisogno di un sistema QHSE capace di tracciare ciò che la macchina non vede: le deviazioni, le situazioni degradate, gli aggiustamenti umani effettuati al di fuori dei casi previsti.
Cosa implica questo per il vostro DUERP e il vostro piano d'azione
Tre raccomandazioni dell'INRS si traducono direttamente in pratiche QHSE da formalizzare fin da subito, ancor prima che l'AI Act imponga le proprie scadenze in materia di trasparenza.
Documentare ogni introduzione di uno strumento di IA come una modifica delle condizioni di lavoro
L'INRS raccomanda di formare gli attori della prevenzione (datori di lavoro, rappresentanti dei lavoratori, responsabili della sicurezza) alla comprensione del funzionamento di questi strumenti, dei loro limiti e del quadro normativo che li disciplina. In concreto, ciò inizia con la tracciabilità nel documento unico di ogni introduzione di uno strumento di IA che modifichi l'organizzazione del lavoro, con lo stesso rigore riservato a un cambio di mansione o di processo. Un DVR centralizzato, aggiornato costantemente anziché una volta all'anno, rende questo esercizio fattibile, evitando che diventi un temuto progetto annuale.
Mantenere la tracciabilità di ciò che l'IA non può vedere
I set di dati di addestramento sottorappresentano strutturalmente le situazioni atipiche. La vigilanza umana rimane quindi la migliore fonte di informazioni su questi punti ciechi. Un piano d'azione QHSE che centralizzi le segnalazioni sul campo, le non conformità e le azioni correttive integra direttamente i sistemi di rilevamento automatizzati menzionati dall'INRS e costituisce la prova documentale richiesta da un auditor o da un ispettore in caso di incidente.
Anticipare il quadro normativo invece di subirlo
L'INRS invita a promuovere i principi di salute e sicurezza sul lavoro all'interno degli organismi che elaborano norme e regolamenti sull'IA, in particolare l'AI Act. Per un'azienda, ciò presuppone di disporre di un monitoraggio normativo aggiornato e di un sistema in grado di recepire rapidamente una nuova esigenza, come quella di trasparenza prevista dall'articolo 50 dell'AI Act a partire dal 2 agosto 2026, senza dover riscrivere d'urgenza tutta la documentazione QHSE.
