La legislazione italiana, in armonia con le direttive europee, impone specifici obblighi in materia di salute e sicurezza nei luoghi di lavoro. Il Decreto Legislativo 81/08 è la normativa cardine in Italia, che ha recepito la direttiva quadro del Consiglio 89/391/EEC. Questo decreto attribuisce al datore di lavoro la responsabilità fondamentale di garantire la sicurezza e la salute dei lavoratori, inclusa l'identificazione, la valutazione e la gestione dei rischi presenti nell'ambiente lavorativo. La direttiva quadro 89/391/EEC si applica anche ai rischi emergenti dalla digitalizzazione.
Un aspetto centrale del D.Lgs. 81/08 è la sorveglianza sanitaria, affidata al medico competente. Questo professionista ha il compito di:
Valutare l'idoneità dei lavoratori alla mansione specifica, attraverso visite mediche preventive e periodiche.
Identificare precocemente eventuali alterazioni dello stato di salute correlate all'esposizione a rischi professionali.
Fornire indicazioni e, se necessario, attuare azioni per la tutela della salute del lavoratore.
La sorveglianza sanitaria è cruciale per una tutela completa della salute dei lavoratori e per supportare la conformità normativa.
L'integrazione delle tecnologie digitali, inclusa l'IA, sta ridefinendo il panorama occupazionale, influenzando i tipi di lavoro disponibili e le modalità di organizzazione e gestione delle attività. Questo cambiamento sembra inarrestabile e potrebbe coinvolgere tutti i settori produttivi.
L'AI-based worker management (AIWM), o gestione del personale basata su IA e algoritmi, si riferisce a sistemi digitali che raccolgono dati relativi al lavoro e ai lavoratori per prendere decisioni automatizzate o semi-automatizzate utilizzando algoritmi e IA. Questi sistemi possono decidere autonomamente (decisioni automatizzate) o fornire informazioni e raccomandazioni a datori di lavoro, dirigenti, responsabili delle risorse umane e, talvolta, ai lavoratori stessi (sistemi semi-automatizzati).
Esempi di applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella Medicina del Lavoro includono:
Strumenti software per le risorse umane (HR): Utilizzati per l'assegnazione dei compiti, le valutazioni delle prestazioni e il monitoraggio delle attività, come la "people analytics".
Robot collaborativi (cobot): Impiegati per assistere i lavoratori, migliorare efficienza e sicurezza, e rimuovere le persone da lavori pericolosi.
Dispositivi indossabili (wearable devices): Raccolgono dati continui su lavoratore, ambiente e uso del dispositivo. Possono monitorare stress, fatica fisica, parametri vitali (temperatura corporea, frequenza cardiaca) e allertare in caso di pericoli.
Chatbot e assistenti virtuali: Simulano conversazioni umane e possono essere usati per supporto clienti, tutor virtuali, o per analizzare i modelli di comunicazione dei lavoratori per valutare il rischio di problemi di salute mentale come il burnout, fornendo supporto personalizzato. Possono anche essere usati per fornire informazioni sulle procedure di sicurezza.
Piattaforme digitali per la "gig economy": Sebbene offrano autonomia, espongono i lavoratori a un alto grado di controllo algoritmico sulle loro attività.
Le indagini mostrano che l'uso di tecnologie digitali per determinare la velocità del lavoro (52%), aumentare la sorveglianza (37%) e assegnare compiti (30%) è già diffuso nelle aziende, in particolare nelle grandi imprese con mansioni manuali o ripetitive, ma anche in ruoli impiegatizi (secondo la Campagna "Salute e Sicurezza sul lavoro nell'era digitale" EU-OSHA)
L'IA offre notevoli opportunità per migliorare la Salute e Sicurezza sul Lavoro (SSL), tra cui:
Aumento della produttività e dell'efficienza.
Ottimizzazione dell'allocazione dei compiti e dei carichi di lavoro: I sistemi AIWM possono abbinare al meglio i compiti alle competenze dei lavoratori, migliorando l'utilizzo della forza lavoro e la soddisfazione professionale.
Monitoraggio dei rischi e allerte tempestive: Questi sistemi possono monitorare le condizioni del luogo di lavoro, segnalando rischi come carichi di lavoro eccessivi, bullismo, stanchezza e burnout, fornendo allerte e segnalazioni in tempo reale.
Supporto personalizzato e formazione: L'IA può offrire consulenza digitale personalizzata ai lavoratori a rischio (es. chatbot per la salute mentale come MindBot) e supportare la progettazione di programmi di formazione SSL efficaci.
Prevenzione predittiva: Modelli come i "digital twin" possono replicare entità fisiche in tempo reale, consentendo simulazioni e analisi predittive per prevedere prestazioni e problemi prima che si verifichino, potenzialmente applicabili in medicina del lavoro per lo studio e la previsione di meccanismi patogenetici.
Nonostante le opportunità, l'implementazione dell'IA comporta rischi significativi, in particolare quelli di natura psicosociale, tra cui:
Intensificazione del lavoro e pressione sulle prestazioni: I datori di lavoro potrebbero spingere i lavoratori a operare a ritmi più intensi e rapidi, monitorando al contempo le loro prestazioni. Ciò può portare a stress, affaticamento e aumentare il rischio di infortuni o disturbi muscolo-scheletrici.
Riduzione dell'autonomia e del controllo: L'IA può microgestire le attività, stabilendo contenuto, ritmo e programmazione, lasciando poco spazio all'iniziativa personale e al giudizio professionale. Questo genera frustrazione e stress. La perdita di competenze specifiche del lavoro o la dequalificazione possono contribuire allo stress.
Isolamento sociale e scarsa comunicazione: L'enfasi sulla produttività può ridurre l'interazione tra colleghi e con i supervisori, indebolendo lo spirito di squadra e portando a sentimenti di solitudine e stress.
Competizione malsana: La visibilità dettagliata delle prestazioni individuali può favorire un ambiente di competizione intensa tra colleghi.
Le indagini dimostrano che laddove le tecnologie digitali allocano i compiti o monitorano il comportamento, si segnalano più frequentemente rischi psicosociali come forte pressione temporale (51%/55%), lavoro solitario (48%/49%), scarsa comunicazione (32%/35%) e ridotta autonomia (25%/27%)
L'integrazione dell'IA presenta anche importanti sfide etiche.
Privacy e protezione dei dati: Il monitoraggio invasivo dell'AIWM, che acquisisce dati riservati e sensibili, solleva serie preoccupazioni. I lavoratori temono un uso improprio delle informazioni personali, generando ansia e sfiducia. Il GDPR è fondamentale per la protezione dei dati personali.
Bias e discriminazione: I Large Language Models (LLM) possono riflettere e amplificare i bias presenti nei dati di addestramento, portando a rischi di discriminazione.
Allucinazioni dell'IA: I sistemi di IA generativa possono produrre informazioni che appaiono coerenti e plausibili ma prive di accuratezza fattuale. Nel campo medico, ciò potrebbe portare a diagnosi o trattamenti errati se non verificati attentamente dai professionisti.
Mancanza di trasparenza: La poca chiarezza su come funzionano i sistemi AIWM e come vengono utilizzati impedisce la piena partecipazione e comprensione da parte dei lavoratori.
Per sfruttare appieno il potenziale dell'IA minimizzandone i rischi, è fondamentale un robusto quadro normativo ed etico.
AI Act: Approvato dal Parlamento Europeo il 13 marzo 2024, è il primo regolamento al mondo che classifica le applicazioni IA in base a quattro livelli di rischio (minimo, limitato, alto, inaccettabile) per proteggere i cittadini.
Linee Guida WHO: L'Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO) ha pubblicato documenti sull'uso dell'IA e degli LLM in sanità (2023, 2024), enfatizzando la necessità di trasparenza, gestione dei rischi, qualità dei dati, privacy e partecipazione.
Codice Etico ICOH: Il Codice Internazionale di Etica per i Professionisti della Salute Occupazionale, ultimo aggiornamento nel 2014, non contiene ancora raccomandazioni sull'uso dell'IA. Si auspica un aggiornamento che includa considerazioni chiave come:
Supervisione umana e responsabilità: Chiarire le responsabilità dei professionisti della salute occupazionale nell'uso dell'IA generativa.
Privacy e riservatezza dei dati: Riaffermare la riservatezza dei dati di sorveglianza sanitaria elaborati tramite LLM.
Equità e bias: Sottolineare l'importanza di mitigare i rischi di discriminazione e promuovere un accesso equo alle tecnologie IA.
Formazione continua: I professionisti devono ricevere formazione sull'uso etico e responsabile degli LLM.
Monitoraggio continuo: Valutare costantemente le implicazioni etiche e l'efficacia dell'IA nella pratica clinica.
L'aggiornamento del codice etico è fondamentale per garantire che l'uso degli LLM nel campo della medicina del lavoro sia etico e rispetti i diritti dei lavoratori.
Per un impatto positivo dell'IA, è cruciale adottare un approccio antropocentrico, che privilegi la persona al centro. Questo significa:
Trasparenza e comprensibilità: I sistemi AIWM devono essere trasparenti e comprensibili ai lavoratori.
Partecipazione e coinvolgimento dei lavoratori: È essenziale informare, consultare e coinvolgere i lavoratori nelle decisioni riguardanti la progettazione, l'attuazione e l'uso delle tecnologie AIWM. Questo crea fiducia e garantisce che i sistemi siano progettati per il loro benessere.
Dialogo sociale: La collaborazione tra tutte le parti interessate è fondamentale per gestire i rischi e massimizzare i benefici.
Controllo umano: Mantenere la supervisione umana e la capacità di intervento nelle decisioni automatizzate.
Esempi concreti dimostrano che con il coinvolgimento attivo dei lavoratori, politiche SSL solide e una gestione trasparente dei dati, l'AIWM può portare a produttività migliorata, stress ridotto e un migliore equilibrio vita-lavoro.
L'Intelligenza Artificiale ha il potenziale di rivoluzionare la Medicina del Lavoro, migliorando efficienza, accuratezza e assistenza sanitaria personalizzata per i lavoratori. Tuttavia, affrontare le sfide legate alla privacy dei dati, all'etica e all'integrazione è cruciale per una sua implementazione di successo. L'aggiornamento del Codice Etico ICOH, alla luce dei recenti sviluppi dell'IA generativa, aiuterà a massimizzare i benefici per la salute e la sicurezza dei lavoratori, contenendo al contempo i rischi etici e clinici.
Il futuro non vedrà l'IA sostituire il medico del lavoro, ma piuttosto dovrà essere il medico del lavoro in grado di utilizzare, con spirito critico e di controllo, l'Intelligenza Artificiale come un ulteriore passo avanti per la salute e sicurezza dei lavoratori.
Per i datori di lavoro e i RSPP: È fondamentale un approccio proattivo. Assicuratevi che l'implementazione delle tecnologie IA avvenga nel pieno rispetto delle normative (D.Lgs. 81/08, AI Act, GDPR) e dei principi etici, garantendo trasparenza e partecipazione attiva dei vostri lavoratori.
Per i dipendenti: Informatevi e partecipate attivamente al dialogo sulla gestione delle nuove tecnologie nel vostro ambiente di lavoro. La vostra voce è essenziale per un futuro lavorativo più sicuro e sano.
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Worker management through artificial intelligence (AI): implications for occupational safety and health (OSH) - Agenzia europea per la sicurezza e la salute sul lavoro (EU-OSHA) - 2024
Regulatory and Ethical Considerations on Artificial Intelligence for Occupational Medicine - Antonio Baldassarre, Martina Padovan - 2024
Verso sistemi di gestione del personale basati su intelligenza artificiale e algoritmi per luoghi di lavoro più produttivi, più sicuri e più sani - Agenzia europea per la sicurezza e la salute sul lavoro (EU-OSHA) - 2025
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