Intelligenza artificiale e rischi per i lavoratori

L'AI Act UE 2024/1689 e i luoghi di lavoro

Il Regolamento (UE) 2024/1689 — comunemente chiamato AI Act — è entrato in vigore il 1° agosto 2024, con un calendario di applicazione scaglionato: i sistemi AI vietati devono essere ritirati entro febbraio 2025, le disposizioni per i sistemi ad alto rischio diventano pienamente operative entro agosto 2026. L'AI Act introduce una classificazione dei sistemi AI in base al livello di rischio e prevede obblighi differenziati per fornitori e deployer (chi mette in uso il sistema).

L'Allegato III del Regolamento elenca esplicitamente tra i sistemi AI ad alto rischio quelli impiegati nell'ambito dell'occupazione, gestione dei lavoratori e accesso al lavoro autonomo. Vi rientrano:

• Selezione e filtraggio dei candidati: sistemi che analizzano curricula, video-colloqui o test attitudinali tramite AI per classificare o escludere automaticamente i candidati.
• Valutazione delle prestazioni: sistemi che monitorano e puntualizzano le prestazioni individuali durante il rapporto di lavoro, inclusi sistemi di scoring della produttività in tempo reale.
• Assegnazione algortimica dei compiti: sistemi che distribuiscono automaticamente carichi di lavoro, turni o incarichi (tipici di piattaforme di gig economy, logistica e call center).
• Monitoraggio del comportamento: sistemi che analizzano il comportamento dei lavoratori — movimenti, espressioni, tempi di risposta — per trarne valutazioni o decisioni.

I deployer — vale a dire i datori di lavoro o committenti che mettono in uso un sistema AI sviluppato da terzi — sono soggetti a obblighi specifici: assicurare la supervisione umana, fornire informazioni trasparenti ai lavoratori, tenere i log delle operazioni e rispettare le istruzioni del fornitore. L'art. 4 dell'AI Act impone inoltre un obbligo di alfabetizzazione AI: il personale che interagisce con sistemi AI o ne supervisiona il funzionamento deve possedere competenze adeguate al contesto di impiego.

Sorveglianza algoritmica: rischi psicosociali nei luoghi di lavoro

La sorveglianza algoritmica — il monitoraggio continuo e automatizzato delle prestazioni e dei comportamenti dei lavoratori tramite sistemi AI — è tra i rischi emergenti più documentati dalla letteratura ergonomica e psicologica del lavoro. I settori in cui questa modalità di gestione è più diffusa includono la logistica e i magazzini automatizzati, i call center con script algoritmici, le piattaforme di consegna a domicilio e, più recentemente, il lavoro da remoto con strumenti di employee monitoring.

Principali fattori di rischio psicosociale da AI

• Elevata intensità del controllo:la misurazione in tempo reale di ogni azione — secondi per pacco confezionato, tempo di risposta per chiamata, distanza percorsa per consegna — crea una pressione continua che tende ad aumentare lo stress percepito e a ridurre l'autonomia del lavoratore.
• Opacità del sistema di valutazione: quando i criteri di scoring algoritmico non sono noti o comprensibili, i lavoratori sperimentano una sensazione di incontrollabilità degli esiti (selezione per turni, bonus, sanzioni), fattore di rischio primario per lo stress lavoro-correlato.
• Riduzione dell'autonomia decisionale: sistemi che prescrivono ogni fase del processo lavorativo (picking, routing, scripting) riducono il margine di discrezionalità, associato nella letteratura scientifica a maggiore soddisfazione lavorativa e minore incidenza di disturbi muscolo- scheletrici da sovraccarico posturale.
• Isolamento e mancanza di supporto sociale: in contesti ad alta automazione la comunicazione con i colleghi e con i supervisori può risultare ridotta, privando i lavoratori di una risorsa protettiva fondamentale contro lo stress.

L'Accordo Europeo sullo stress lavoro-correlato del 2004, recepito dalle parti sociali italiane nel 2008, individua come fattori di rischio rilevanti l'elevata intensità del controllo, la bassa autonomia decisionale e la mancanza di prevedibilità degli esiti lavorativi — tutti elementi potenzialmente amplificati dall'introduzione di sistemi di management algoritmico.

Automazione, monotonia e de-skilling

L'automazione supportata da AI può generare due effetti apparentemente opposti ma egualmente critici per la salute dei lavoratori: il sovraccarico da accelerazione— nei contesti in cui l'AI aumenta il ritmo produttivo preteso — e il sottocarico cognitivo da monotonia— nei contesti in cui il lavoratore è ridotto a supervisore passivo di un processo interamente automatizzato.

Il fenomeno del de-skilling— la progressiva erosione delle competenze professionali indotta dall'automazione — è documentato in settori come la guida assistita di veicoli industriali, l'operazione di macchine a controllo numerico e la gestione di linee di produzione robotizzate. Quando il sistema AI gestisce autonomamente le eccezioni e le situazioni complesse, il lavoratore perde progressivamente la capacità di intervenire in modo efficace in caso di guasto o situazione imprevista. Questo genera un paradosso: il lavoratore viene gradualmente escluso dalla competenza necessaria per gestire proprio i momenti critici in cui la sua presenza è più necessaria.

L'Accordo-Quadro europeo su digitalizzazione e sicurezza promosso da ETUC (Confederazione Europea dei Sindacati) e BusinessEurope, siglato nel 2020, identifica l'aggiornamento continuo delle competenze (upskilling e reskilling) come misura preventiva fondamentale per contrastare il de-skilling e raccomanda alle parti sociali di negoziare piani di formazione strutturati in occasione dell'introduzione di nuove tecnologie AI nei processi produttivi.

Obblighi di valutazione nel DVR: art. 28 D.Lgs. 81/08

L'art. 28 del D.Lgs. 81/2008 impone al datore di lavoro la valutazione di tutti i rischi per la sicurezza e la salute dei lavoratori, inclusi quelli riguardanti gruppi di lavoratori esposti a rischi particolari e quelli connessi allo stress lavoro-correlato secondo i contenuti dell'Accordo Europeo dell'8 ottobre 2004.

L'introduzione di sistemi AI nei processi lavorativi può richiedere un aggiornamento del DVR su più fronti:

Tabella indicativa. La valutazione del rischio deve essere adattata al contesto specifico dell'azienda.

Il DVR deve essere aggiornato ogni volta che si verifichino cambiamenti significativi nell'organizzazione o nella tecnologia del lavoro (art. 29 D.Lgs. 81/08). L'introduzione di un sistema AI che modifichi in misura rilevante le modalità di esecuzione delle mansioni o il sistema di controllo e valutazione dei lavoratori costituisce tipicamente un evento che obbliga all'aggiornamento del documento.

Strumenti AI per la sicurezza: rilevamento DPI e analisi comportamentale

Oltre ai rischi generati dai sistemi AI, va considerata la crescente adozione di AI come strumento attivo di prevenzione nei luoghi di lavoro. Le applicazioni più diffuse riguardano:

Rilevamento automatico dei DPI tramite videocamere AI

Sistemi di computer vision applicati alle riprese delle videocamere di sorveglianza già presenti nelle aziende possono rilevare automaticamente la presenza o l'assenza di dispositivi di protezione individuale (elmetti, guanti, gilet ad alta visibilità, occhiali) e generare alert in tempo reale. Queste soluzioni sono in fase di diffusione in cantieri edili, impianti industriali e magazzini. Sul piano normativo, tali sistemi rientrano nell'ambito del controllo a distanza disciplinato dall'art. 4 dello Statuto dei Lavoratori e richiedono — quando le immagini vengono associate all'identità del singolo lavoratore — accordo sindacale o autorizzazione INL. Il GDPR impone specifiche misure di minimizzazione dei dati e limitazione delle finalità.

Analisi comportamentale e prevenzione degli incidenti

Sistemi di analisi comportamentale basati su AI vengono utilizzati in alcuni settori per rilevare segnali precoci di affaticamento, distrazione o comportamenti a rischio (es. microsonnolenza nella guida di mezzi di sollevamento o autoveicoli). Anche questi sistemi, se associati all'identità del lavoratore e usati a fini di valutazione o disciplinari, rientrano tra i sistemi AI ad alto rischio dell'Allegato III dell'AI Act e richiedono le misure di conformità previste.

Robotica collaborativa (cobot) e interazione umana: la norma ISO/TS 15066

I robot collaborativi — o cobot — sono sistemi robotici progettati per operare fisicamente vicino ai lavoratori, o in contatto diretto con essi, senza le tradizionali gabbie di protezione fissa. La loro diffusione in settori come l'assemblaggio automotive, l'industria alimentare, la logistica e la produzione di dispositivi medici è in crescita costante.

La norma tecnica ISO/TS 15066:2016 definisce i requisiti di sicurezza per le applicazioni collaborative umano-robot, identificando quattro modalità operative:

• Arresto di sicurezza monitorato (SSM): il robot si ferma quando il lavoratore entra nello spazio collaborativo e riprende il movimento al suo allontanamento.
• Guida manuale (HG):il lavoratore guida direttamente il robot tenendone l'effettore terminale; la forza di guida è limitata per garantire il controllo.
• Monitoraggio velocità e separazione (SCS): il robot riduce la velocità man mano che il lavoratore si avvicina, fermandosi prima del contatto.
• Limitazione di potenza e forza (PFL):il robot può entrare in contatto con il lavoratore, ma la forza e la pressione di contatto sono limitate entro valori biomeccanici di sicurezza definiti dall'Allegato A della stessa ISO/TS 15066.

La valutazione del rischio per le applicazioni con cobot richiede un'analisi specifica dei possibili scenari di contatto — intenzionale e accidentale — e la verifica che i parametri di forza, velocità e pressione siano conformi ai limiti della norma. Il DVR deve includere questa analisi e la formazione specifica per gli operatori che interagiscono con i cobot.

Posizione sindacale europea e accordi collettivi

Sul piano del dialogo sociale europeo, l'Accordo-Quadro autonomo su digitalizzazione e sicurezza sul lavoro, negoziato tra ETUC (Confederazione Europea dei Sindacati) e BusinessEurope nel giugno 2020, costituisce il principale riferimento per la gestione collettiva dei rischi derivanti dalla digitalizzazione. L'accordo individua alcune priorità fondamentali:

• Il diritto dei lavoratori a essere informati e consultati preventivamente sull'introduzione di nuove tecnologie digitali che modifichino l'organizzazione del lavoro.
• L'obbligo di formare i lavoratori sulle nuove tecnologie introdotte e di aggiornare le competenze professionali (upskilling e reskilling) con piani negoziati a livello aziendale o settoriale.
• La necessità di affrontare nel contratto collettivo o negli accordi aziendali i temi della connettività permanente, del diritto alla disconnessione e dei limiti del monitoraggio digitale.
• La valutazione condivisa — con il coinvolgimento dei rappresentanti dei lavoratori per la sicurezza (RLS/RLST) — dei rischi psicosociali derivanti dall'automazione e dall'algoritmic management.

In Italia, alcune contrattazioni collettive di secondo livello (es. nel settore logistico e in alcuni comparti manifatturieri) hanno già introdotto clausole specifiche sul monitoraggio algoritmico e sul diritto del lavoratore a richiedere la revisione umana delle decisioni automatizzate che incidono sul rapporto di lavoro. Si tratta di una tendenza destinata a consolidarsi con l'applicazione piena dell'AI Act.

Prospettive: recepimento italiano dell'AI Act e sviluppi attesi

L'Italia non ha ancora adottato una normativa nazionale organica di recepimento e attuazione dell'AI Act. Si attende la designazione delle autorità nazionali competenti per la vigilanza e l'applicazione del Regolamento — compito che potrebbe essere affidato all'AGID (Agenzia per l'Italia Digitale) o a un'autorità appositamente istituita — e la definizione delle procedure di accreditamento degli organismi notificati per la valutazione di conformità dei sistemi ad alto rischio.

Sul piano della sicurezza sul lavoro, le evoluzioni normative attese riguardano:

• L'aggiornamento delle linee guida INAIL per la valutazione dei rischi psicosociali, con specifici moduli dedicati all'algoritmic management e alla sorveglianza AI.
• L'integrazione nei piani regionali di prevenzione (PRP) di indicatori di rischio specifici per l'adozione di AI nei luoghi di lavoro.
• Lo sviluppo di strumenti ispettivi specifici da parte dell'Ispettorato Nazionale del Lavoro (INL) per la verifica della conformità dei sistemi AI di gestione del personale agli obblighi dell'AI Act e allo Statuto dei Lavoratori.
• Il recepimento nel Regolamento Macchine (UE) 2023/1230 — applicabile dal giugno 2027 — di requisiti specifici per i sistemi di AI integrati nelle macchine.

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Fonti normative