Uno stabilimento di imbottigliamento di acque minerali e bibite, con centottanta addetti, raccoglie da anni dati di produzione, fermi macchina, segnalazioni di mancati incidenti e interventi di manutenzione. Un fornitore propone un software che, incrociando queste informazioni, dovrebbe indicare in anticipo le linee e i turni più esposti a eventi pericolosi.
L'idea di sicurezza predittiva è utile se i dati sono affidabili e completi: un algoritmo addestrato su registrazioni lacunose produce previsioni sbagliate con un'apparenza di precisione. Se il sistema elabora dati riferibili ai singoli lavoratori, vanno rispettati il regolamento europeo sulla protezione dei dati e le regole sui controlli a distanza. Il Regolamento UE 2024/1689 sull'intelligenza artificiale introduce inoltre obblighi specifici per alcuni sistemi usati nel contesto lavorativo. Le previsioni restano uno strumento di supporto alla valutazione dell'articolo 28, non la sostituiscono.
L'RSPP propone una fase pilota su una sola linea. Prima verifica la qualità dei dati storici con i capiturno, scoprendo che molti mancati incidenti non venivano registrati nei turni di notte. Chiede al fornitore di spiegare su quali variabili si basano gli allarmi e di aggregare i dati in modo da non individuare le persone. Il datore di lavoro coinvolge l'RLS e valuta con il consulente privacy gli adempimenti necessari.
Una domanda per il gruppo: quanto vi fidereste di un'indicazione prodotta da un algoritmo che non sapete spiegare, se contraddice la percezione dei preposti?