L’utilizzo di sistemi AIWM (Artificial Intelligence for Worker Management, intelligenza artificiale per la gestione del personale) permette nuove forme di gestione dei lavoratori, ed è in costante crescita in tutte le organizzazioni (di tutti i settori) dell’intera UE.

Sulla base di una ricerca della Commissione Europea (2021), del Servizio di ricerca del Parlamento Europeo (2020), del gruppo di esperti ad alto livello sull’intelligenza artificiale (2019) e dell’EU-OSHA (2019), la gestione dei lavoratori basata sull’intelligenza artificiale (AI) (AIWM) è un termine generico che si riferisce a un sistema di gestione dei lavoratori che raccoglie dati, spesso in tempo reale, sull’area di lavoro, sui lavoratori, sul lavoro che svolgono e sugli strumenti (digitali) che utilizzano per il loro lavoro.

I dati vengono poi inseriti in un’intelligenza artificiale basata su un modello che prende decisioni automatizzate o semi-automatizzate e/o fornisce informazioni ai decisori su questioni relative alla gestione tecnica e pratica dei lavoratori. Parliamo di uno dei più recenti sviluppi sul posto di lavoro che presenta opportunità ma anche rischi e sfide per la sicurezza e la salute dei lavoratori.

Artificial Intelligence for Worker Management (AIWM)

Secondo la relazione, l’AIWM può fornire potenziali opportunità per migliorare la SSL (Salute e Sicurezza sul Lavoro), dei lavoratori, ad esempio:

  • Fornendo strumenti per un migliore monitoraggio dei pericoli e della salute mentale dei lavoratori
  • Migliorando l’impegno e la soddisfazione sul lavoro dei lavoratori
  • Aiutando a progettare e condurre misure di sicurezza formazione e altro ancora

Tuttavia, i risultati indicano che l’uso dell’intelligenza artificiale per gestire i lavoratori pone anche numerosi rischi per la SSL tra cui, ma non solo:

  • La perdita del controllo del lavoro da parte dei lavoratori
  • L’aumento dell’intensità del lavoro e della pressione sulle prestazioni
  • La diminuzione del sostegno sociale da parte dei dirigenti
  • L’individualizzazione e la disumanizzazione dei lavoratori
  • La creazione di un ambiente competitivo malsano
  • La mancanza di trasparenza e la perdita di potere per i lavoratori e i loro rappresentanti
  • Sfiducia,
  • Partecipazione limitata dei lavoratori
  • Offuscamento dell’equilibrio tra lavoro e vita privata e altro ancora.

Questi rischi a loro volta potrebbero portare a numerose conseguenze negative per il benessere fisico e psicosociale dei lavoratori. Il rapporto suggerisce che è necessario un forte approccio di “prevenzione attraverso la progettazione” che integri un approccio centrato sull’uomo nella progettazione e nell’utilizzo dell’AIWM.

L’AIWM dovrebbe essere progettata, implementata e gestita in modo affidabile, trasparente, responsabilizzante e comprensibile, garantendo la consultazione, la partecipazione e la parità di accesso dei lavoratori alle informazioni oltre a dare il controllo agli esseri umani e quindi garantire che l’AIWM sia utilizzata non per sostituire i lavoratori ma al contrario per sostenerli.

Ciò può essere ottenuto attraverso diversi mezzi, tra cui il dialogo aperto ed efficace, la formazione dei lavoratori, la partecipazione attiva allo sviluppo, l’implementazione all’uso e alla valutazione di tali sistemi aumentando la consapevolezza delle parti interessate (ad esempio sviluppatori, lavoratori, datori di lavoro) su come l’AIWM potrebbe incidere negativamente sulla SSL.

L’obiettivo per il futuro rimane quello di creare un solido quadro etico che descriva, con precisione, come l’AIWM dovrebbe essere sviluppata, attuata e utilizzata oltre a garantire il rispetto delle disposizioni legali esistenti applicabili all’AIWM. Il rapporto si conclude con una serie importante di raccomandazioni per la prevenzione dei rischi in materia di SSL.

Il rapporto EU-OSHA (2022) descrive cosa sono i sistemi AIWM, i possibili motivi per cui le organizzazioni implementano tali sistemi, quali sfide crea l’implementazione di tali sistemi, come l’UE nel suo insieme e i singoli Stati membri regolano tali sistemi e altro ancora.

Dal punto di vista geografico, questo rapporto si concentra sui paesi dell’UE-27 (2020) con approfondimenti dei quattro paesi dell’Associazione Europea di Libero Scambio (vale a dire Islanda, Liechtenstein, Norvegia e Svizzera) discussi quando pertinenti.

L’analisi presentata in detto report è stata effettuata su informazioni raccolte attraverso un esame della letteratura, interviste approfondite di esperti e analisi dei dati statistici della terza indagine europea delle imprese sui rischi nuovi ed emergenti (ESENER-3) dell’EU-OSHA.

Che cos’è l’AIWM?

AIWM è un sistema di gestione dei lavoratori che raccoglie dati dall’area di lavoro e dai lavoratori che vengono poi inseriti in un sistema basato sull’intelligenza artificiale che prende decisioni automatizzate o semi-automatizzate o fornisce informazioni per decisori su questioni relative alla gestione dei lavoratori.

Questi sistemi sono impiegati principalmente per migliorare la produttività e l’efficienza dei lavoratori e possono aiutare a raggiungere questo obiettivo attraverso molti mezzi diversi, inclusa la possibilità di migliorare il monitoraggio/la sorveglianza dei lavoratori, anche attraverso il monitoraggio delle prestazioni, della sicurezza e delle emozioni.

In generale si tratta di people analytics che consentono ad esempio di identificare se un lavoratore ha abbandonato il proprio percorso lavorativo assegnato o di identificare i lavoratori che intendono dimettersi.

In altri casi sono in grado di automatizzare la programmazione e l’allocazione delle attività; fornire indicazioni e raccomandazioni ai lavoratori in tempo reale su come svolgere i propri compiti in modo più efficiente e molto altro.

Tuttavia, questi sistemi possono porre alcuni rischi e sfide per garantire la sicurezza, la salute e il benessere dei lavoratori. È quindi importante capire i rischi, nonché le opportunità, che i sistemi AIWM potrebbero creare per la SSL.

Rischi di AIWM per la sicurezza e la salute dei lavoratori

01 Intensificazione

L’intensificazione del lavoro è un problema che può essere causato dall’utilizzo di sistemi AIWM. Questi sistemi possono essere utilizzati per monitorare il lavoro dei dipendenti e indirizzarli a lavorare senza interruzioni, riducendo al minimo il tempo per determinate procedure e costringendoli a lavorare ad alta velocità.

Tuttavia, l’alta velocità nella consegna delle merci può portare a un aumento dell’intensità del lavoro e può avere implicazioni sulla sicurezza e la salute dei lavoratori. Ad esempio, Barclays, una banca con sede nel Regno Unito, utilizza un software di tracciamento in alcuni dei suoi uffici per monitorare il tempo che i lavoratori trascorrono alla scrivania o la durata delle loro pause per andare in bagno, informando i lavoratori quando le loro pause sono ritenute dall’algoritmo essere troppo lunghe, il che si traduce in un aumento dell’intensità del lavoro.

Questo tipo di sistema è anche utilizzato nei lavori dei colletti bianchi. Inoltre, l’alta velocità nella consegna delle merci è diventata così importante che gli addetti ai magazzini vengono premiati se riescono a gestire le proprie mansioni nella metà del tempo richiesto e riescono così a completare più ordini durante i propri turni.

02 Perdita di controllo del lavoro e di autonomia

La perdita di controllo e autonomia sul lavoro è un rischio comune associato all’uso di sistemi AIWM sul posto di lavoro. Alcuni sistemi AIWM possono assumere il controllo del lavoro (ad esempio contenuto, ritmo, programma) attraverso la direzione del lavoratore.

Poco potere decisionale viene lasciato al lavoratore. Inoltre, la maggior parte dei sistemi basati su algoritmi e intelligenza artificiale impone al lavoratore il come eseguire il lavoro o le attività e ciò può comportare una perdita di controllo sul proprio lavoro. L’uso di sistemi AIWM che controllano pesantemente i lavoratori potrebbe anche togliere il margine di manovra ai lavoratori.

La perdita di controllo e autonomia sul lavoro è spesso associata a livelli elevati di stress e porta anche a una minore produttività, scarso rendimento e aumento dei livelli di assenza per malattia. Vi è poi una questione chiaramente legata ai diritti dei lavoratori riguardo all’uso dei sistemi AIWM, che dipende dalle leggi e dalle normative del paese in cui si lavora.

In generale, i lavoratori hanno il diritto di essere informati sull’uso dei sistemi AIWM sul posto di lavoro e sui dati che vengono raccolti su di loro. Inoltre, i lavoratori dovrebbero avere il diritto di accedere ai propri dati personali e di richiedere la correzione o la cancellazione dei dati errati o non pertinenti.

03 Disumanizzazione

L’uso attivo dei sistemi AIWM potrebbe portare a disumanizzare i lavoratori e costringerli a comportarsi come macchine.

Questo potrebbe condurre a una diminuzione delle capacità cognitive e intellettuali, nonché del pensiero creativo, perdita di autonomia, mancanza di indipendenza di pensiero e così via.

Inoltre, mentre ci si aspetta che i sistemi AIWM siano in grado di informare i lavoratori e i datori di lavoro sui rischi (ad es. probabilità di affaticamento e burnout), potrebbero anche portare alla disumanizzazione dei lavoratori in quanto potrebbero diventare dipendenti dal sistema di allerta creato da AI e potrebbero perdere la propria capacità di riconoscere i pericoli una volta che qualcosa va storto. A sua volta, ciò potrebbe portare a problemi di salute o incidenti sul lavoro.

04 Datificazione

L’introduzione dell’automazione e delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale potrebbe portare le organizzazioni a vedere i lavoratori come semplici oggetti o raccolte di dati digitali “oggettivi” che producono mentre lavorano.

Questa disumanizzazione viene spesso definita come “datificazione dei dati” dei lavoratori, trattando i lavoratori come raccolte di dati digitali. Sebbene la dataficazione sia utilizzata per la digitalizzazione di diversi aspetti del lavoro e il monitoraggio in tempo reale, analizzando e prevedendo il comportamento dei lavoratori, la quantificazione della vita umana attraverso i dati è controversa e, se utilizzata esclusivamente a scopi economici, può discriminare nei confronti degli individui.

05 Discriminazione dei lavoratori e utilizzo di dati privati e sensibili

L’utilizzo dei sistemi AIWM può comportare discriminazioni tra i lavoratori, poiché il monitoraggio intrusivo può comportare la raccolta di dati privati e sensibili che possono a loro volta essere utilizzati per prendere decisioni automatizzate o semi-automatizzate sul lavoratore.

Ciò può portare a favorire determinati lavoratori e discriminarne altri, ad esempio nelle fasi di assunzione o di valutazione/promozione dei lavoratori. Inoltre, i sistemi AIWM possono formulare ipotesi sui candidati in base alle loro caratteristiche (ad esempio sesso, etnia, nazionalità, età, orientamento sessuale, identità di genere) e quindi prendere decisioni che comportano una qualche forma di discriminazione dei lavoratori.

Inoltre, AIWM può essere utilizzato in modo improprio per premiare e disciplinare i lavoratori.

Tuttavia, nell’UE la raccolta di dati privati o altamente sensibili è limitata dalle normative esistenti come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Secondo gli esperti intervistati e parte della letteratura accademica, il GDPR ha molte limitazioni che impediscono di salvaguardare veramente i lavoratori da un monitoraggio eccessivo e dalla conseguente discriminazione.

La privacy dei lavoratori e l’attuazione etica dell’AIWM sono le questioni più evidenti evidenziate nella letteratura esaminata che, se ignorate, possono portare a stress, ansia, pressioni sulle prestazioni e altri problemi relativi alla SSL.

06 Monitoraggio delle prestazioni

Il monitoraggio costante delle prestazioni dei lavoratori attraverso l’AIWM può costringere i lavoratori a lavorare più velocemente e trascurare le pause necessarie.

Inoltre, il controllo continuo e costante così come la valutazione dei lavoratori facilitati dall’AIWM possono aumentare l’esaurimento, lo stress, l’ansia e la paura di perdere il posto di lavoro. Ciò potrebbe aumentare la probabilità di disturbi di salute mentale.

La raccolta dei dati e il monitoraggio costante attraverso i sistemi AIWM possono anche portare a tecno-stress, più specificamente, a tecno-ansia e tecno-fatica. La tecno-ansia si riferisce all’uso della tecnologia che crea paura e apprensione quando l’individuo si sente insicuro riguardo alla tecnologia. Si parla di tecno ansia anche quando il lavoratore sente che gli manca tempo per capire, ricordare tutto e finire in tempo. La tecno-fatica è caratterizzata da sentimenti di spossatezza mentale e cognitiva dovuti all’uso della tecnologia, a cui si accompagnano atteggiamenti scettici e convinzioni di inefficienza della tecnologia.

07 Sistemi di valutazione dei lavoratori

I sistemi di valutazione dei lavoratori sono utilizzati dalle aziende per valutare le prestazioni dei propri dipendenti. Si basano su criteri oggettivi e soggettivi come la produttività, la qualità del lavoro svolto, l’atteggiamento nei confronti del lavoro e dei colleghi, la puntualità e l’assiduità.

Inoltre, questi sistemi possono essere utilizzati per identificare i dipendenti che necessitano di formazione o di un supporto maggiore per migliorare le loro prestazioni. Tuttavia, questi sistemi possono anche portare a problemi come l’insicurezza tra i lavoratori e la penalizzazione dei lavoratori sulla base di valutazioni soggettive dei clienti.

Per evitare questi problemi, è importante che i dirigenti siano trasparenti su come vengono valutati i lavoratori e che i lavoratori abbiano la possibilità di contestare tali valutazioni.

08 Movimenti ripetitivi, posture scomode e problemi ergonomici

La spinta a lavorare più velocemente può anche portare a un maggior numero di movimenti ripetitivi, posture scomode dovute alla fretta e minore attenzione prestata alla posizione del corpo e degli arti e all’ergonomia del lavoratore.

I movimenti ripetitivi e le posture scomode possono causare problemi ergonomici e disturbi muscoloscheletrici. I lavoratori che eseguono movimenti ripetitivi che coinvolgono gli stessi gruppi muscolari, un ritmo veloce e un’elevata quantità di lavoro sono particolarmente a rischio. Il lavoro intenso può comportare livelli elevati di stress, affaticamento, spossatezza e burnout correlati al lavoro.

Tuttavia, i sistemi AIWM possono aiutare ad aumentare la produttività attraverso la personalizzazione delle postazioni di lavoro per ogni singolo lavoratore, adattandole alle sue caratteristiche specifiche.

Questo aspetto positivo può comportare anche dei rischi come la personalizzazione delle postazioni di lavoro che possono portare a problemi di ergonomia se utilizzate da altri lavoratori temporaneamente o per un altro motivo. Inoltre, lavorare con AIWM personalizzati consente di fornire supporto personalizzato a una forza lavoro che invecchia o prolungare la vita lavorativa per un periodo di tempo più lungo.

Questo aspetto positivo può trasformarsi in un aspetto negativo quando prolungare la vita lavorativa a un’età più avanzata significa che l’individuo è esposto ai rischi specifici per il proprio posto di lavoro per più anni e, quindi, può sviluppare problemi di salute.

09 Riqualificazione e dequalificazione dei lavoratori

Secondo l’EU-OSHA (2018), alcuni compiti svolti dalle nuove tecnologie possono portare a situazioni in cui l’iniziativa, la concentrazione e le competenze dei lavoratori non sono richieste e i lavori possono perdere significato, con conseguente diminuzione della soddisfazione sul lavoro.

Gli esperti intervistati hanno anche sottolineato i problemi di riqualificazione e dequalificazione della forza lavoro a causa dell’AIWM, che può portare a un elevato livello di stress correlato al lavoro, aumento dei livelli di noia e minore soddisfazione sul lavoro.

Inoltre, il rapido cambiamento tecnologico può richiedere ai lavoratori di apprendere nuove competenze e persino può portare a un cambiamento tecnologico che sostituisce le competenze. In relazione all’AIWM, ciò implica che alcuni sistemi, come quelli che dirigono i lavoratori, potrebbero portare i lavoratori a perdere parte delle loro competenze.

10 La solitudine del lavoratore e l’isolamento sociale

L’uso estensivo di AIWM da parte di un’organizzazione può anche far sentire i lavoratori soli e isolati, perché tali sistemi spesso costringono i lavoratori a comunicare meno con i loro colleghi costringendoli a lavorare di più e concentrarsi sulla produttività.

A sua volta, a causa della mancanza di comunicazione tra i lavoratori e della mancanza di sostegno sociale, l’ambiente non è incoraggiante per il cameratismo e non si forma una comunità di lavoro stretta. Il risultato spesso si traduce in una forte concorrenza tra i dipendenti e quindi mette in pericolo la cooperazione e lo spirito di squadra e il clima di lavoro più in generale.

Questi problemi possono aumentare lo stress correlato al lavoro e, inizialmente, possono anche causare bullismo e mobbing sul posto di lavoro. A loro volta, i sentimenti di solitudine e isolamento possono portare a depressione, ansia e possono persino ridurre la capacità di ragionamento e di decisione delle persone.

Lavorare in isolamento può anche ridurre la propria identità professionale: i dipendenti mancano di modelli di ruolo o mentori e quindi non possono stabilire un’identità professionale coerente e forte. Infine, la perdita di supporto da parte di manager/supervisori nei casi in cui i sistemi AIWM li sostituiscono potrebbe portare a un aumento dello stress, dell’ansia e, in alcuni casi, del burnout nei lavoratori.

Questo perché i supervisori svolgono un ruolo chiave nel fornire supporto ai lavoratori, nonché premi e allocazione delle risorse che spesso servono a mitigare gli effetti negativi dei lavori ad alto stress.

11 Resistere alla gestione algoritmica

L’utilizzo di AIWM potrebbe anche portare i lavoratori a resistere alla gestione algoritmica, il che potrebbe portare ad animosità e mancanza di fiducia tra lavoratori e datori di lavoro, portando a sua volta a effetti psicosociali negativi.

Ciò potrebbe portare a stress e ansia nei lavoratori se un algoritmo interpretasse tali azioni come negative e li punisse di conseguenza.

12 Mancanza di trasparenza e fiducia

L’assenza di trasparenza sul funzionamento dei sistemi AIWM è un altro problema segnalato frequentemente. In particolare, molti studiosi ed esperti intervistati sostengono che il monitoraggio dei lavoratori, o l’utilizzo dei sistemi AIWM, non è solitamente implementato in modo trasparente nelle organizzazioni.

La maggior parte dei manager e dei lavoratori non sa come funzionano i sistemi AIWM, mentre alcuni lavoratori potrebbero non essere nemmeno consapevoli di essere controllati o monitorati da sistemi basati sull’intelligenza artificiale.

Pertanto, i dipendenti devono essere formati e chiaramente informati sul funzionamento dei sistemi AIWM e su quali dati vengono raccolti e perché, nonché potersi fidare dei loro datori di lavoro per implementare i sistemi AIWM per buoni motivi, e ciò richiede trasparenza all’interno dell’organizzazione e adeguata consultazione e partecipazione dei lavoratori. Tuttavia, secondo gli esperti intervistati, molte organizzazioni non sono veramente trasparenti sul tipo di dati che raccolgono e su come vengono utilizzati.

Questa mancanza di trasparenza sarebbe correlata alle asimmetrie informative, che forniscono un vantaggio solo a coloro che detengono informazioni complete. Questo è anche un problema a livello di sviluppo del sistema AIWM, perché gli stessi sviluppatori spesso nascondono informazioni cruciali sui loro sistemi a clienti e fornitori.

La mancanza di trasparenza nell’implementazione dei sistemi AIWM sul posto di lavoro, secondo diversi esperti intervistati, potrebbe a sua volta a mettere in pericolo i buoni rapporti tra datori di lavoro e lavoratori, ridurre la fiducia dei lavoratori nei confronti del dirigente e, di conseguenza, scoraggiare l’accettazione e il corretto utilizzo dei sistemi AIWM.

I lavoratori provano disagio, frustrazione e vulnerabilità quando lavorano in un’organizzazione che utilizza sistemi di monitoraggio, (normalmente associati a una mancanza di fiducia nella direzione). Il problema principale sembra essere la mancanza di comunicazione sul perché e come sono stati utilizzati i sistemi di monitoraggio.

È importante garantire la trasparenza nelle organizzazioni. Più specificamente, se in un’organizzazione i lavoratori sono gestiti attraverso approcci di controllo e comando, l’utilizzo dei sistemi AIWM sarà prevalentemente basato sul monitoraggio e sul controllo dei lavoratori. Tuttavia, se un’organizzazione promuove la partecipazione e il coinvolgimento della fiducia dei lavoratori, gli stessi strumenti saranno utilizzati per supportare i lavoratori nel loro lavoro.

13 Asimmetria di potere

Gli AIWM possono alterare profondamente le relazioni industriali all’interno di un’organizzazione. La cultura fortemente competitiva che i sistemi AIWM potrebbero creare può impedire ai lavoratori di collaborare e può portare al deterioramento del potere organizzativo e negoziale.

Inoltre, il pesante monitoraggio dei lavoratori che consente ai datori di lavoro di raccogliere dati sensibili sui lavoratori sposta ulteriormente un certo potere dai lavoratori ai datori di lavoro. L’asimmetria di potere può innescare sentimenti di ansia e vulnerabilità nei lavoratori.

14 Rischi per i lavoratori

I rischi possono essere esacerbati se l’AIWM non funziona correttamente a causa di problemi di immissione o analisi dei dati, imprecisioni con i sistemi e altri problemi software. Ad esempio, se uno strumento AIWM dirige i lavoratori verso una situazione pericolosa, può causare gravi danni fisici e, in alcuni casi, persino la morte.

Questo problema è particolarmente diffuso nei settori manifatturieri e nei lavori incentrati su magazzini, dove possono verificarsi incidenti tra veicoli e persone.

Il malfunzionamento dei sistemi AIWM può anche avere un effetto psicologico negativo in quanto i lavoratori potrebbero sentirsi frustrati e/o confusi quando non ottengono risposte chiare e sufficienti alle loro domande e informazioni pertinenti.

I problemi di malfunzionamento dell’AIWM possono anche aumentare ulteriormente poiché i sistemi AIWM utilizzano spesso approcci a scatola nera che potrebbero portare a difficoltà di comprensione dei modelli che, se commettono un errore, spesso non sono immediatamente evidenti. Pertanto, quando l’AIWM viene implementato, è essenziale che i datori di lavoro e i lavoratori siano coinvolti nel processo di valutazione del rischio al fine di identificare e valutare i rischi importanti che, a lungo termine, possono causare malattie alla salute dei lavoratori.

In altre parole, è fondamentale mantenere l’analisi e la razionalità umana durante le fasi di sviluppo, implementazione, utilizzo e valutazione di tali sistemi. Infine la tecnologia 5G è ancora relativamente nuova e gli effetti sulla salute sono ancora oggetto di studio. Secondo alcuni ricercatori, l’intensità dei campi elettromagnetici sul posto di lavoro potrebbe portare a problemi come mal di testa, ansia, nausea e affaticamento. Tuttavia, non essendo ancora ben studiata, altri ricercatori sostengono che la tecnologia 5G sia sicura per la salute.

Conclusioni

Moltissime organizzazioni non considerano a sufficienza in che modo l’AIWM e i sistemi basati sull’IA in generale potrebbero influire sulla salute e sicurezza dei lavoratori. Ad esempio, la valutazione del rischio di AIWM viene solitamente effettuata solo nella fase di sviluppo; i test di convalida mancano di considerazioni in materia di salute e sicurezza nei luoghi di lavoro. Inoltre, le organizzazioni potrebbero non condurre adeguate valutazioni del rischio prima di iniziare a utilizzare questi sistemi AIWM a causa della complessità dei sistemi stessi.

I sistemi AIWM possono apportare alcuni vantaggi ai datori di lavoro e alla salute e sicurezza. Tuttavia, anche con le migliori intenzioni, si potrebbe comunque avere un impatto negativo sulla salute, la sicurezza e il benessere dei lavoratori.

Per questo motivo, è fondamentale per le organizzazioni progettare e introdurre misure di prevenzione che garantiscano che i sistemi AIWM siano sviluppati, implementati, utilizzati e valutati in modo sicuro, sano, etico e trasparente. A livello di UE si è aperta un’ampia discussione sulle misure di prevenzione pertinenti.

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