Intelligenza artificiale e sicurezza sul lavoro: tra hype, realtà e sostenibilità

L’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro: diffusione e percezioni contrastanti

Negli ultimi cinque anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha conosciuto una crescita esponenziale, diventando parte integrante dei processi produttivi, gestionali e decisionali in numerosi settori. Oggi è impiegata in fabbriche automatizzate, cantieri, uffici, ospedali, centri logistici. Secondo il World Economic Forum, entro il 2025 oltre il 50% delle attività lavorative sarà influenzato, in modo diretto o indiretto, da sistemi intelligenti. L’adozione è globale: negli Stati Uniti l’IA è già integrata nel 40% delle imprese; in Asia si spinge oltre il 50%; in Europa l’adozione cresce, ma più cautamente, con tassi tra il 20 e il 30%.

Tuttavia, insieme all’entusiasmo, cresce anche lo scetticismo. Molti osservatori ritengono che l’IA sia una bolla destinata a ridimensionarsi, alimentata più dal marketing che da benefici concreti. La storia recente delle tecnologie emergenti – basti pensare alla blockchain – ci insegna che i periodi di hype spesso si sgonfiano, lasciando spazio a un’adozione più matura. L’IA non farà eccezione: alcuni progetti scompariranno, ma resteranno quelli capaci di produrre valore reale e misurabile.

Quando l’IA è utile: il valore concreto della sicurezza predittiva

Uno degli ambiti in cui l’IA sta mostrando risultati tangibili è quello della sicurezza sul lavoro. Ogni anno milioni di persone sono coinvolte in infortuni, spesso evitabili. I sistemi tradizionali basati su checklist e formazione statica non riescono a prevenire situazioni improvvise o complesse.

L’IA consente un approccio diverso, fondato su:

• Monitoraggio continuo in tempo reale
• Analisi predittiva dei rischi
• Riconoscimento automatico di comportamenti pericolosi
• Attivazione immediata di allarmi e protocolli

Questa trasformazione interessa particolarmente settori come edilizia, logistica, impianti industriali, energia, manutenzione e pubblica utilità.

I limiti della sicurezza convenzionale

Nella pratica, i problemi principali della gestione della sicurezza tradizionale sono:

• Difficoltà nel controllare ambienti isolati o pericolosi
• Tempi di risposta troppo lunghi in caso di emergenza
• Mancanza di dati storici e metriche di previsione
• Sovraccarico umano nella sorveglianza

È qui che l’IA si inserisce come abilitatore di una nuova cultura della prevenzione, capace di affiancare l’essere umano senza sostituirlo.

Il caso Koone di Binoocle: AI al servizio della sicurezza reale

Un esempio emblematico italiano è quello di Binoocle, azienda che sviluppa soluzioni basate su intelligenza artificiale e realtà mista per l’industria e il facility management. Il loro progetto di punta, Koone, è una piattaforma integrata pensata per il monitoraggio intelligente di ambienti isolati o difficilmente accessibili.

Koone è un sistema modulare che sfrutta:

• Telecamere AI-based per riconoscimento di persone e anomalie
• Connettività 5G e cloud edge computing
• Interfaccia mobile e web per operatori e responsabili

La piattaforma elabora i dati in tempo reale, segnala condizioni di pericolo e consente interventi tempestivi, riducendo drasticamente i tempi di reazione. È pensata per ambienti come cabine elettriche, locali tecnici, centrali di sollevamento, stazioni di trasformazione: luoghi dove il rischio è elevato e la presenza costante di personale è inefficiente o impossibile.

Koone Construction, una soluzione sviluppata da Binoocle e distribuita da Harpaceas in Italia, utilizza immagini per analizzare il contesto del cantiere e creare strategie preventive di sicurezza attraverso modelli di AI che identificano i rischi associati alle varie attività lavorative. (Scopri di più su Koone Construction)

IA e sostenibilità: un apparente paradosso

Una delle critiche più diffuse all’intelligenza artificiale riguarda il suo impatto energetico. I modelli di IA, in particolare quelli di tipo generativo o per l’analisi di grandi dataset, consumano quantità significative di energia. Secondo uno studio di OpenAI, l’addestramento di un singolo modello linguistico può consumare quanto centinaia di viaggi aerei in termini di emissioni di CO₂.

Questa realtà ha portato molti a mettere in dubbio la sostenibilità dell’IA in un mondo che deve ridurre le proprie emissioni. Ma esiste un’altra prospettiva.

Usare l’IA per immaginare nuovi equilibri

L’energia consumata dall’IA è un problema solo se non porta a un risparmio altrove. Se invece i sistemi intelligenti riducono gli sprechi, migliorano l’efficienza operativa e abilitano nuovi modelli di gestione delle risorse, il bilancio può diventare positivo nel medio-lungo periodo.

Ecco alcuni scenari possibili:

• IA per ottimizzare il consumo energetico industriale, prevedendo i picchi e attivando sistemi di compensazione
• Modelli predittivi per la manutenzione, che evitano rotture e interventi d’emergenza ad alto costo e impatto
• Piattaforme di smart monitoring (come Koone) che evitano spostamenti non necessari di personale, abbattendo emissioni da trasporto
• Progettazione sostenibile di nuovi ambienti di lavoro grazie all’analisi di big data e simulazioni AI-based

La chiave è l’approccio: non subire la tecnologia, ma guidarla verso obiettivi di equilibrio e ottimizzazione.

L’AI è davvero una minaccia per il lavoro?

Un’altra paura diffusa riguarda la sostituzione dei lavoratori da parte dell’IA. Anche in questo caso la visione è spesso polarizzata. Se è vero che alcuni ruoli cambieranno o scompariranno, è altrettanto vero che nasceranno nuove professionalità, legate alla gestione, manutenzione, analisi e supervisione dei sistemi intelligenti.

La sicurezza sul lavoro è un ambito in cui l’IA non sostituisce, ma potenzia l’azione dell’essere umano, lasciando all’uomo le decisioni strategiche e affidando alla macchina l’analisi continua e la reazione immediata.

Verso una cultura della sicurezza intelligente

Ti sei mai chiesto se nella tua organizzazione la sicurezza sia davvero proattiva o solo formale? Quante volte i controlli vengono fatti per “adempimento” e non per reale prevenzione?

Adottare sistemi come Koone significa:

• Abbandonare l’idea di controllo statico
• Integrare dati, persone e tecnologie in un unico ecosistema
• Costruire una cultura della prevenzione dinamica e condivisa

Uno scenario da costruire con consapevolezza

L’intelligenza artificiale, come ogni tecnologia, è uno strumento. Può essere usata per automatizzare, semplificare, potenziare, ma anche per sorvegliare o escludere. Il suo impatto dipenderà dalle scelte progettuali, etiche e strategiche che faremo oggi.

I progetti come Koone mostrano che è possibile un’applicazione responsabile e concreta dell’IA. Non perfetta, non esente da criticità, ma utile, migliorabile e già oggi portatrice di benefici reali.

Hai mai pensato a come l’IA potrebbe migliorare la sicurezza nel tuo ambiente di lavoro? Oppure a quali processi potrebbero diventare più efficienti e sostenibili?