L’impatto sulla prevenzione dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale

L’impatto sulla prevenzione dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale

Una relazione dell’Agenzia europea EU-OSHA si sofferma sull’impatto sulla prevenzione dei rischi dei sistemi di gestione dei lavoratori basati sull’intelligenza artificiale e sul ruolo della partecipazione e rappresentanza dei lavoratori.

Bilbao, 31 Gen – In diversi articoli pubblicati dal nostro giornale abbiamo segnalato come ci siano vari possibili rischi connessi ai sistemi per la gestione dei lavoratori basati sull'intelligenza artificiale (AI-based worker management – AIWM) e gli algoritmi. Ad esempio, l’intensificazione della sorveglianza, le preoccupazioni per la riservatezza o le pressioni temporali, con la conseguenza di aumentare lo stress dei lavoratori, favorire l’isolamento sociale e portare a confini non ben definiti tra vita professionale e vita privata.

Tuttavia, secondo una relazione commissionata dall’Agenzia europea per la sicurezza e la salute sul lavoro ( EU-OSHA) in occasione dell’attuale campagna “ Lavoro sano e sicuro nell’era digitale”, la partecipazione dei lavoratori può contribuire a individuare, prevenire e attenuare i rischi psicosociali derivanti dall’uso dell’AIWM.

A segnalarlo è il nuovo report “Worker participation and representation: the impact on risk prevention of AI worker management systems” (Partecipazione e rappresentanza dei lavoratori: l’impatto sulla prevenzione dei rischi dei sistemi di gestione dei lavoratori basati sull’intelligenza artificiale), un documento in lingua inglese a cura di Óscar Molina (Autonomous University of Barcelona), Maria Caprile e Juan Arasanz (Notus), Pablo Sanz de Miguel e David Moral-Martín (University of Zaragoza).

La relazione analizza i sistemi di gestione dei lavoratori basati sull’ intelligenza artificiale in relazione ai rischi psicosociali dei lavoratori e al ruolo delle strutture di rappresentanza dei lavoratori nella prevenzione di tali rischi.

Quanto indicato si basa su quanto segnalato negli studi per esaminare le conseguenze derivanti dall’AIWM e analizzare il modo in cui i rappresentanti dei lavoratori possono prevenire e attenuare i risultati indesiderati.

Questi gli argomenti affrontati nell’articolo:

• I nuovi sistemi di gestione: i rischi e la partecipazione dei lavoratori
• I nuovi sistemi di gestione: gli studi su alcuni casi e normative
• L’indice del documento EU-OSHA

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I nuovi sistemi di gestione: i rischi e la partecipazione dei lavoratori

Nel documento si ricorda che con AIWM si intende un sistema di gestione dei lavoratori che raccoglie dati, spesso in tempo reale, sullo spazio di lavoro, sui lavoratori, sui compiti che svolgono e sugli strumenti (digitali) che utilizzano per il loro lavoro, che vengono poi inseriti in un modello basato sull' intelligenza artificiale che prende decisioni automatizzate o semi-automatizzate o fornisce informazioni ai responsabili delle decisioni su questioni relative alla gestione dei lavoratori. E negli ultimi anni, il crescente ricorso a questi sistemi di gestione ha suscitato un dibattito sul loro impatto sulla sicurezza e sulla salute dei lavoratori (SSL).

Infatti se l'AIWM può essere utilizzata per prevenire e mitigare alcuni rischi, questi sistemi spesso portano ad alcuni problemi, come, ad esempio, ad una maggiore sorveglianza, a una diminuzione del controllo sul lavoro e alla percezione di mancanza di equità.

Si indica poi che l'impatto delle tecnologie AIWM dipende anche dal contesto istituzionale e organizzativo in cui vengono applicate. E tra i fattori che determinano questo impatto, il ruolo delle strutture di rappresentanza dei lavoratori, il dialogo sociale e la contrattazione collettiva, devono svolgere un ruolo fondamentale. Le strutture di rappresentanza, anche in relazione alla salute e sicurezza sul lavoro, possono favorire l’identificazione, prevenzione e mitigazione dei rischi psicosociali derivanti dall'uso delle tecnologie digitali in generale e dell'AIWM in particolare.

In definitiva lo studio ha dimostrato che i sistemi di gestione dei lavoratori basati sull'intelligenza artificiale possono avere implicazioni psicosociali sia positive che negative.

Ad esempio:

• possono intensificare la sorveglianza ed erodere l'autonomia dei lavoratori, il che porta ad alti livelli di stress;
• possono anche aumentare l'intensità e la velocità del lavoro e portare ad una sorta di “imprevedibilità” degli orari lavorativi;
• possono creare una pressione sulle prestazioni che sono associate ad alti livelli di stress tra i lavoratori, in particolare quando si percepiscono i processi come ingiusti.

Tuttavia, i rischi psicosociali legati all'AIWM variano a seconda del tipo di azienda o del settore. E, a questo proposito, sono necessarie ulteriori ricerche per identificare meglio i rischi settoriali specifici associati ai sistemi AIWM, in particolare al di fuori del settore delle piattaforme digitali e nelle PMI.

Gli studi mostrano anche che i sistemi AIWM possono poi migliorare la progettazione del lavoro e l'assegnazione dei compiti o essere utili per la prevenzione del burnout (ad esempio, programmando le pause e regolando i carichi di lavoro in base a indicatori rilevanti del lavoratore). Ma questo uso positivo dell'AIWM può entrare in conflitto con le norme del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e portare a effetti indesiderati o negativi sulla SSL (ad esempio, i dirigenti che utilizzano gli stessi dati per monitorare le prestazioni, ecc.).

I nuovi sistemi di gestione: gli studi su alcuni casi e normative

Si indica poi che le tecnologie AIWM pongono delle sfide ai sindacati e ai rappresentanti dei lavoratori, a causa della natura opaca e dinamica della tecnologia. E nei settori e nelle aziende in cui i sindacati e i rappresentanti dei lavoratori sono meno presenti o hanno meno potere, la probabilità di ottenere soluzioni negoziate alle sfide poste dall'AIWM è più bassa.

Riguardo alle situazioni specifiche analizzate e presentate nel documento, si segnala che i casi del settore manifatturiero e minerario analizzati mostrano come il coinvolgimento dei rappresentanti dei lavoratori nella progettazione dei sistemi AIWM contribuisca alla prevenzione di diversi rischi. In alcune situazioni è stato poi possibile mediare sulla percezione e l'impatto della tecnologia sul benessere dei lavoratori, ad esempio attraverso l'implementazione di sistemi di gestione algoritmica sotto la supervisione umana e l'inclusione di ulteriori garanzie per i lavoratori.

Infine sono presenti alcuni studi normativi che mostrano come la legislazione legale possa supportare i rappresentanti dei lavoratori nella coregolamentazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, il caso della Spagna mostra come idonee norme di legge e altri strumenti normativi possano creare un ambiente favorevole alle parti sociali, sia a livello settoriale che aziendale, per individuare e regolare i rischi derivanti dall'implementazione dell'AIWM nelle aziende.

L’indice del documento EU-OSHA

Rimandiamo, in conclusione, alla lettura integrale del report “Worker participation and representation: the impact on risk prevention of AI worker management systems” e ne riportiamo l’indice:

Executive summary

1 Introduction 

2 Objectives and methods

2.1 Objectives

2.2 Methodology

3 Conceptual framework 

3.1 AIWM

3.2 Psychosocial factors 

3.3 Industrial democracy

4 Review of the literature

4.1 RQ1: Which are the main psychosocial factors related to the use of AIWM in the workplace? 

4.2 RQ2: Which are the main obstacles facing worker representation structures to identify and prevent psychosocial risks stemming from AIWM?

4.3 RQ3: How are governments and social partners regulating the use of AIWM technologies to prevent psychosocial risks derived from their use?

5 Case examples of governance of psychosocial risks in the context of algorithmic management

5.1 Company case studies

5.1.1 A Swedish mining company

5.1.2 A manufacturing company in Denmark

5.1.3 Home-delivered food service providers in Spain

5.2 Regulatory case studies

5.2.1 Adaptation of worker participation structures in Germany

5.2.2 Practical guide on algorithmic management in Spain

6 Conclusions and policy pointers

References

RTM

Scarica i documenti da cui è tratto l'articolo:

Agenzia europea per la sicurezza e la salute sul lavoro, “Worker participation and representation: the impact on risk prevention of AI worker management systems”, report in lingua inglese, a cura di Óscar Molina (Autonomous University of Barcelona), Maria Caprile e Juan Arasanz (Notus), Pablo Sanz de Miguel e David Moral-Martín (University of Zaragoza), edizione 2024.

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