Il 20 ottobre 2026 Inail Lombardia e Assolombarda hanno sottoscritto un protocollo d’intesa triennale che porta l’intelligenza artificiale in un ambito dove l’errore organizzativo pesa più della promessa tecnologica: la prevenzione degli infortuni e delle malattie professionali. La notizia, pubblicata da Inail il 21 ottobre, non annuncia una piattaforma pronta per le aziende. Definisce invece un quadro di collaborazione su dati, formazione, progetti pilota e supporto alle imprese associate. Per una PMI la questione concreta diventa questa: prima di adottare strumenti predittivi o formativi basati su AI bisogna stabilire chi governa i dati, chi controlla le indicazioni prodotte e quali decisioni restano in capo alle persone.
L’accordo coinvolge le Direzioni territoriali Inail di Milano Sud-Lodi, Milano Centro, Milano Nord-Est, Monza Brianza e Pavia e decorre dalla sottoscrizione. Secondo la comunicazione dell’Istituto, le aree di lavoro comprendono scambio informativo e analisi dei dati su infortuni e malattie professionali, innovazione tecnologica applicata alla prevenzione, un tavolo tecnico permanente, iniziative di informazione e formazione, supporto su finanziamenti e agevolazioni e percorsi di educazione alla sicurezza nei contesti scolastici e formativi.
La parte più sensibile riguarda i progetti pilota di intelligenza artificiale per individuare modelli di rischio. Inail richiama responsabilità, trasparenza e centralità della persona e precisa che la tecnologia deve sostenere le decisioni senza sostituire autonomia e responsabilità umane. È il punto decisivo: in salute e sicurezza un algoritmo può segnalare ricorrenze, priorità o anomalie, ma non assume il ruolo del datore di lavoro, del servizio di prevenzione o delle altre figure previste dal sistema aziendale.
Il funzionamento generale è comprensibile anche se le fonti non descrivono ancora algoritmi, basi dati o settori produttivi coinvolti. Un sistema di analisi può incrociare informazioni storiche su infortuni, mansioni, reparti, orari, tipologie di evento e condizioni operative per cercare correlazioni. Se i dati sono ordinati, può far emergere segnali dispersi tra registri, segnalazioni e documenti separati. Se invece le informazioni sono incomplete, classificate in modo incoerente o raccolte in contesti molto diversi, le indicazioni possono diventare deboli, fuorvianti o non trasferibili da un’azienda all’altra.
Qui la novità si sposta dalla sperimentazione alla governance. Prima di introdurre strumenti di AI nella prevenzione, un’impresa deve sapere quali dati vengono trattati, dove sono conservati, chi può consultarli, come si correggono gli errori e chi valida un alert prima che diventi una misura operativa. Questo non emerge come procedura dettagliata dal protocollo, ma è una conseguenza pratica dell’uso di sistemi che incidono su processi aziendali sensibili. La prevenzione non migliora perché un report è più sofisticato: migliora se quel report cambia controlli, manutenzioni, formazione, turni o procedure in modo verificabile.
Il contesto istituzionale va nella stessa direzione. Il 20 ottobre 2026, agli Stati generali della sicurezza sul lavoro, il Ministero del Lavoro ha richiamato prevenzione, controlli e cultura della sicurezza come pilastri dell’azione pubblica e ha collegato l’intelligenza artificiale alla possibilità di individuare rischi e rafforzare la tutela della persona. Il comunicato ministeriale non annuncia il protocollo Inail-Assolombarda, ma conferma che il tema sta entrando nella strategia pubblica sulla sicurezza, non solo nel dibattito tecnologico.
Per le imprese più piccole il passaggio critico sarà operativo. Una grande organizzazione può contare su funzioni Hse, analisti, consulenti e sistemi informativi integrati; una piccola impresa spesso lavora con gestionali separati, documenti eterogenei e competenze digitali limitate. In questo scenario l’AI rischia di essere percepita come una soluzione esterna acquistata dal fornitore di turno. Il valore, invece, dipende dal processo: raccolta ordinata delle informazioni, responsabilità definite, confronto con chi conosce il lavoro reale e verifica periodica degli esiti.
C’è anche un profilo regolatorio da considerare. La Commissione europea, nelle informazioni sul regolamento AI Act, indica tra i sistemi ad alto rischio anche alcuni impieghi legati a occupazione e gestione dei lavoratori. Per chi utilizza tali sistemi sono previsti, a seconda dei casi, uso conforme alle istruzioni, monitoraggio, supervisione umana e informazione preventiva a dipendenti e rappresentanti quando un sistema ad alto rischio è installato sul luogo di lavoro. L’applicabilità concreta dipende dal tipo di strumento e dalla sua classificazione, ma il segnale è chiaro: l’AI in azienda non è soltanto una scelta tecnica.
Gli orientamenti europei sugli obblighi di trasparenza per fornitori e operatori di determinati sistemi di intelligenza artificiale, pubblicati il 20 luglio 2026 e applicabili dal 2 agosto 2026, rafforzano lo stesso principio. Quando una tecnologia automatizzata interagisce con persone o produce contenuti e valutazioni rilevanti, l’opacità diventa un rischio organizzativo. Nella sicurezza sul lavoro questo pesa ancora di più: una segnalazione non spiegabile è difficile da contestare, correggere o trasformare in una misura preventiva efficace.
Dalle fonti disponibili non risultano ancora budget, calendario dei progetti pilota, settori coinvolti, basi dati utilizzate, metriche di efficacia o risultati misurati. È un limite informativo rilevante. Senza questi elementi non si può stimare l’impatto economico per le imprese, né valutare se i modelli produrranno benefici documentati rispetto alle pratiche già in uso. L’accordo va quindi letto per ciò che è: un’infrastruttura di collaborazione e indirizzo, non la prova che l’intelligenza artificiale abbia già ridotto gli incidenti nei contesti interessati.
La conseguenza pratica, per chi dirige un’azienda, è prepararsi prima che arrivino strumenti più strutturati. Significa ordinare i dati interni su eventi, quasi infortuni, manutenzioni, formazione erogata e segnalazioni dei lavoratori; significa anche decidere chi può validare un avviso e come documentare la scelta successiva. Se i progetti pilota dimostreranno utilità, le imprese più pronte non saranno necessariamente quelle che avranno comprato prima una piattaforma, ma quelle che avranno già chiarito il rapporto tra tecnologia, responsabilità e lavoro quotidiano.
Per approfondire
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