Era il 2014, e a Davos le elite economiche globali riflettevano collettivamente sulla possibilità di immaginare e costruire un capitalismo etico, che mettesse al centro il benessere dei lavoratori e li rendesse partecipi delle decisioni, in una visione a lungo termine necessaria a mantenere la crescita economica stabile e soprattutto solida e duratura.
Questa nuova visione sembrava finalmente abbracciare anche ciò che il mondo della prevenzione aveva da anni dimostrato: il tema della sicurezza, oltre a essere un tema etico (il che dovrebbe essere più che sufficiente), è anche un tema legato all‘efficienza e a buoni livelli di produttività. Oggi sono passati 12 anni ma di questa forma di nuovo welfare state non abbiamo visto granché. Anzi assistiamo all’affermarsi di una forma di produzione che oscilla tra automazione e tagli alla sicurezza sul lavoro, a cui si aggiunge una perenne riduzione del personale e dei salari.
Una nuova ricerca [1], dal titolo Human Factors and Ergonomics in Industry 5.0, prova ad immaginare l’industria 5.0 cercando di dare una direzione umana all‘uso della tecnologia e dell’automazione sui posti di lavoro.
La ricerca – in maniera non diversa da quella descritta in un articolo pubblicato il mese scorso sulla nostra Rassegna internazionale [2] – cerca di individuare il metodo migliore per studiare gli effetti dei mutamenti tecnologici sulla prevenzione e parla della necessità di riportare al centro l’ergonomia come disciplina in grado di considerare sia gli aspetti fisici che cognitivi del problema.
Il paper si interroga su che strada la ricerca dovrebbe prendere con riferimento alla nuova industria 5.0 in tema di sicurezza e salute sul lavoro:
Con la tecnologia che sostituisce i lavori umani meno qualificati, si assiste a un passaggio verso ruoli umani più complessi e a una maggiore enfasi sulla cooperazione interdisciplinare. Le imprese dovrebbero ora dare priorità all’ergonomia per migliorare la produttività, prevenendo al contempo malattie e infortuni sul lavoro. Fornire agli operatori strumenti di supporto non solo fisici, ma anche cognitivi è fondamentale per garantire un lavoro efficiente. L’integrazione di macchine collaborative può ridurre i carichi ergonomici e cognitivi sui lavoratori, garantendo sicurezza, un monitoraggio adeguato e una maggiore produttività, accelerando i processi produttivi, riducendo gli errori e migliorando la qualità dei prodotti, il che porterà a una maggiore competitività dell’azienda sul mercato. [3]
L’ergonomia è il tema centrale della ricerca nel tentativo di applicare il suo orientamento metodologico alla nuova tecnologia e ai suoi effetti sempre più invasivi su moltissimi aspetti legati alla prevenzione dei rischi sul luogo di lavoro. Ma la tecnologia è considerata prevalentemente come la soluzione piùttosto che come un ulteriore fattore di rischio, pensando le nuove forme di automazione al fianco e in supporto ai lavoratori, interrogandosi su come facilitarne la diffusione ed in che modalità:
D’altra parte, la maggior parte delle PMI non possiede le conoscenze e le competenze interne necessarie per l’implementazione di tali tecnologie collaborative. Inoltre, queste aziende potrebbero trovarsi ad affrontare elevati costi iniziali, la necessità di aggiornare le infrastrutture e una possibile resistenza al cambiamento da parte dei dipendenti. Tuttavia, per superare queste barriere, le PMI possono collaborare con aziende tecnologiche in grado di fornire il supporto e la formazione necessari o investire nello sviluppo delle competenze dei propri dipendenti. Questa collaborazione può essere resa ancora più efficace applicando un approccio di progettazione incentrato sull’uomo che si concentra sull’integrazione dei fattori umani nei sistemi di produzione e affronta i loro bisogni fisici, psicologici, sociali e culturali.
Peccato che tutto questo stia già accadendo e giochi un ruolo distruttivo sulla riduzione dei posti di lavoro (come d’altronde era previsto dagli studi degli anni 2000 in materia), sulle condizioni di lavoro in cui lo stress gioca un ruolo primario e quindi complessivamente sulla sicurezza e sulla salute dei lavoratori.
Prendiamo l’esempio di un algoritmo che legge ed analizza le lastre in un ospedale, questa tecnologia potrebbe fare il lavoro di norma distribuito tra 10 radiologi, in un tempo molto ridotto. Una tecnologia del genere potrebbe rendere l’ospedale più efficiente ed alleggerire il carico dei medici permettendogli di lavorare su altri compiti. Quando però la tecnologia è venduta, tramite quella collaborazione tra PMI e grandi compagnie di servizi (di cui si parlava prima), essa si traduce fin dalla prime battute come un mezzo per ridurre il personale. Quando poi però un solo radiologo avrà le responsabilità un tempo divise tra 10 medici, dovendo sovraintendere la macchina da solo, senza riuscire davvero a controllare che le analisi svolte dall’algoritmo siano corrette, ecco che si crea un rischio, non solo per via dell’impossibilità di essere certi della qualità del lavoro svolto dall’algoritmo, ma anche per una forma di alienazione dal lavoro che rende lo specialista responsabile di un‘azione che è fuori dal suo controllo, aumentando i rischi psicosociali specialmente in un settore come quello medico.
Questo è solo un esempio della modalità di implementazione dell’automazione che ormai dilaga in ogni posto di lavoro, soprattutto negli Stati Uniti ed in Europa. Le tecnologie sono presentate alle PMI dai grandi conglomerati tecnologici come mezzi di efficentamento della produzione, che aiutano a ridurre i costi tramite licenziamenti o ridimensionamenti del personale. Questo tipo di collaborazione è finora stato per lo più predatorio: le grandi imprese usano le PMI per sperimentare tecnologie e algoritmi di cui solo loro hanno una conoscenza approfondita e che loro possiedono. In più molte forme tecnologiche di machine learning raccolgono i dati dei dipendenti e dell’impresa e li usano per il training o per venderli sul mercato dei dati (anche se ormai le stesse compagnie hanno i mezzi per utilizzare i dati in campo di marketing e di modifica comportamentale).
In questo senso, tornando all’esempio dell’algoritmo che legge le lastre, il medico se volesse controllare se la macchina abbia fatto delle letture di lastre corrette non solo dovrebbe fare un lavoro che consuma tempo ed energie, ma avrebbe bisogno anche di una nuova formazione, spesso vanificata dal fatto che l’algoritmo è sperimentale ed in continua evoluzione fuori dal controllo da parte del medico e dell’ospedale.
Lo studio conclude con un pressante invito ai professionisti di promuovere ricerca in tema di prevenzione:
Sulla base di questa ricerca, si individuano diverse possibili direzioni per il lavoro futuro. La prima consiste nella creazione di un metodo oggettivo di misurazione del feedback umano sulle condizioni di lavoro, che consentirebbe anche l’ottimizzazione dei processi. La seconda riguarda lo sviluppo di un metodo per superare il divario generazionale nel settore manifatturiero e definire un approccio di apprendimento personalizzato per i diversi gruppi di lavoratori, nonché individuare le esigenze individuali per mantenere un’elevata produttività all’interno dei sistemi collaborativi. La terza prevede lo sviluppo di metodi di misurazione ergonomica tradizionali e cognitivi integrati, con una potenziale implementazione nei sistemi digitali. La quarta riguarda l’esplorazione dell’impatto dell’ambiente di lavoro sulla salute mentale dei lavoratori nell’ambito dell’Industria 5.0, che potrebbe includere ricerche volte a comprendere come le nuove tecnologie e le condizioni di lavoro influenzino tale salute. Uno studio potrebbe esaminare i fattori di stress associati al lavoro con sistemi automatizzati, all’isolamento derivante dal lavoro con i robot o al rapido cambiamento tecnologico. L’obiettivo sarebbe quello di sviluppare interventi e meccanismi di supporto per aiutare i lavoratori a gestire al meglio queste sfide, esplorando al contempo modalità per progettare ambienti di lavoro che promuovano il benessere psicologico.
A Davos ci si era resi conto che continuare a costruire un mondo del lavoro basato sul precariato e destrutturando i servizi pubblici come scuola università sanità sarebbe stato distruttivo per la crescita economica, limitando la nascita di forza lavoro specializzata e distruggendo la capacità di acquisto dei cittadini. Nulla è cambiato: i grandi conglomerati economici hanno continuato sulla strada di sempre, nella speranza che qualcun altro al posto loro avrebbe introdotto i corettivi. C’è decisamente un responsabilità di azione collettiva di queste forze economiche che, anche di fronte alle evidenze scientifiche, non sono state in grado di rimettere un lavoro dignitoso e quindi più sicuro al centro del dibattito sul lavoro e sulle imprese.
Il tempo è scaduto, ora tocca agli stati (o piuttosto a quelle componenti tecnico scientifiche che da decenni forniscono dati sulle attuali criticità delle condizioni di lavoro e sulle possibili soluzioni) fare i passi necessari e portare la dignità del lavoro e la prevenzione sui posti di lavoro al centro del dibattito, per quanto riguarda tecnologia e automazione, utilizzando una visione innovativa e circolare che tenga conto di ergonomia cognitiva ed effetti sulla psiche.
La ricerca individua una necessità reale, il tema centrale però oggi è che è necessario non solo immagginare nuovi metodi di ricerca ma anche capire come costruire una vera alternativa, dove la dignità del lavoro e la prevenzione dei rischi sia al centro del dibattitto e per farlo c’è bisogno, oltre che del contributo delle componenti tecniche, anche di volontà politica di sindacati e apparati statali.
NOTE
[1] Fattori umani ed ergonomia nell’industria 5.0, Maja Trstenjak Andrea Benešova Tihomir Opetuk Hrvoje Cajner, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI).
[2] John P. Sadowski, “Per te che sei contro i robot in azienda: alcuni principi per comprendere i pericoli dell’intelligenza artificiale sul posto di lavoro“, The Sinergist giugno-luglio 2025
[3] Fattori umani ed ergonomia nell’industria 5.0.