Misurare la sicurezza e l’efficienza nei luoghi di lavoro è una pratica fondamentale per migliorare il benessere dei lavoratori e garantire un ambiente di lavoro sicuro.

Negli ultimi anni, l’avvento di nuovi strumenti basati sull’intelligenza artificiale ha rivoluzionato la valutazione di tali parametri, consentendo test approfonditi in contesti lavorativi diversificati.

Le imprese moderne, caratterizzate dall’interazione tra personale e tecnologie avanzate come robot, sensori e droni, richiedono oggi un’approccio attento alla sicurezza.
I nuovi strumenti sviluppati, spesso supportati da algoritmi di intelligenza artificiale, non solo mirano a garantire la conformità delle procedure lavorative ma sono anche in grado di identificare il disallineamento tra ciò che è formalmente previsto e ciò che viene effettivamente eseguito sul campo, sia nelle fabbriche che, per esempio, all’interno dei cantieri.

L’aspetto centrale che emerge da queste nuove metodologie è la necessità di misurare il disallineamento tra le procedure formali (Work-As-Imagined) e il lavoro effettivamente svolto dagli operatori sul campo (Work-As-Done).
Questo disallineamento, se non adeguatamente identificato e corretto, può mettere a rischio sia l’efficienza che la sicurezza, specialmente in settori ad alto rischio.

Gli indicatori di resilienza di Enexa

Un punto chiave di queste nuove metodologie è l’introduzione di indicatori di resilienza che aiutano a rilevare e quantificare il disallineamento.
Un esempio è il sistema sviluppato da ENEA che ha creato un indicatore di questo tipo, basato su una metodologia parzialmente automatizzata, che utilizza questionari dinamici per catturare le differenze tra le aspettative e la realtà operativa.
In questo studio, l’intelligenza artificiale è impiegata per analizzare e quantificare il divario tra queste due modalità lavorative.

Indicatori siffatti, non solo identificano le aree di potenziale rischio, ma forniscono anche indicazioni specifiche su come migliorare l’efficienza operativa.
Ad esempio, in un’azienda di produzione di semilavorati in alluminio, l’indicatore di Enexa ha permesso di individuare le funzioni che richiedevano una maggiore attenzione per garantire la sicurezza dei lavoratori. In un impianto di produzione farmaceutica, invece, sono state identificate azioni chiave per ottimizzare le operazioni.

Sappiamo che la diversità di prospettive tra procedure formali e lavoro concreto può causare tensioni organizzative e portare a un basso livello di prestazioni o, in casi estremi, anche a incidenti.
Comprendere questo disallineamento diventa quindi cruciale per prevenire rischi e migliorare la sicurezza complessiva sul luogo di lavoro.

Luoghi di lavoro più sicuri ed efficienti

In questo panorama, l’introduzione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per valutare il disallineamento tra regole e prassi rappresenta un passo significativo verso l’ottenimento di luoghi di lavoro più sicuri ed efficienti.
E la continua evoluzione di queste metodologie offre prospettive promettenti per il futuro della sicurezza occupazionale, dove la tecnologia si unisce agli sforzi umani per garantire ambienti lavorativi sempre più sicuri e conformi alle regole.