{"id":17658,"date":"2026-11-03T08:40:45","date_gmt":"2026-11-03T08:40:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/inmotion\/?p=17658"},"modified":"2026-11-03T08:40:48","modified_gmt":"2026-11-03T08:40:48","slug":"intelligenza-artificiale-in-fabbrica-quali-rischi-per-la-sicurezza-e-come-gestirli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/inmotion\/intelligenza-artificiale-in-fabbrica-quali-rischi-per-la-sicurezza-e-come-gestirli\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale in fabbrica: quali rischi per la sicurezza e come gestirli"},"content":{"rendered":"\n

Macchine che segnalano un guasto prima che si manifesti, sistemi di visione che scartano i pezzi difettosi, linee di produzione che richiedono un intervento umano sempre pi\u00f9 limitato: fino a pochi anni fa sembrava fantascienza, oggi \u00e8 la realt\u00e0 di un numero crescente di stabilimenti. L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 entrata in fabbrica e, con ogni probabilit\u00e0, non ne uscir\u00e0 pi\u00f9. Ma ogni tecnologia che entra in un ambiente produttivo porta per\u00f2 con s\u00e9 dei rischi e l\u2019IA non fa eccezione. Che cosa accade se un sistema sbaglia o si blocca? Che cosa succede se qualcuno riesce a manometterlo dall\u2019esterno? Quale impatto hanno queste tecnologie su chi ci lavora accanto ogni giorno? E, soprattutto, come si mantiene in capo a una persona la decisione finale? In questo articolo proviamo a fare il punto sull\u2019uso dell\u2019intelligenza artificiale negli stabilimenti, sui rischi specifici che introduce e sulle misure con cui \u00e8 possibile prevenirli o ridurli.<\/h2>\n\n\n\n

di Claudio Delaini<\/strong><\/a> <\/strong><\/a>\u00e8 ingegnere, consulente, CTP infortuni, formatore e divulgatore su sicurezza macchinari industriali e certificazione CE.<\/p>\n\n\n\n

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Negli ultimi anni, e ancora di pi\u00f9 negli ultimi mesi, l\u2019intelligenza artificiale ha conosciuto un\u2019accelerazione che ha portato le sue applicazioni fuori dai laboratori e dentro i reparti produttivi. Gli impieghi pi\u00f9 diffusi riguardano l\u2019efficienza dei processi, ma un numero crescente tocca da vicino la sicurezza.
Tra le applicazioni che si incontrano pi\u00f9 spesso ci sono i chatbot per l\u2019assistenza tecnica, che rispondono alle domande degli operatori estraendo e rielaborando le informazioni contenute nei manuali e nella documentazione della macchina; i magazzini automatizzati, in cui algoritmi di ottimizzazione gestiscono stoccaggio e movimentazione; i veicoli a guida autonoma che trasportano materiali all\u2019interno dello stabilimento; i sistemi di manutenzione predittiva, che analizzano i dati dei sensori per individuare anomalie prima che diventino guasti.
Altre applicazioni riguardano direttamente la tutela dei lavoratori: dispositivi indossabili che monitorano parametri fisiologici come frequenza cardiaca e temperatura corporea, sistemi che verificano tramite tag RFID che i dispositivi di protezione individuale siano effettivamente indossati, algoritmi che incrociano dati storici e dati in tempo reale per individuare le situazioni a rischio prima che si traducano in un infortunio.
Non tutte queste tecnologie sono intelligenza artificiale in senso stretto: un magazzino automatizzato o un sistema RFID possono funzionare con logiche del tutto deterministiche. Il confine, per\u00f2, si sta spostando rapidamente, perch\u00e9 sempre pi\u00f9 spesso questi sistemi integrano componenti di apprendimento automatico per ottimizzare percorsi, previsioni e soglie di intervento.<\/p>\n\n\n\n

Una normativa che insegue la tecnologia<\/h3>\n\n\n\n

Alla diffusione dell\u2019IA nell\u2019organizzazione, nella logistica, nella produzione e in ambiti pi\u00f9 direttamente legati alla sicurezza, come manutenzione, prevenzione e controllo, corrisponde un quadro normativo che fatica a tenere il passo.
Il principale riferimento generale \u00e8 il Regolamento (UE) 2024\/1689, noto come AI Act, entrato in vigore il 1\u00b0 agosto 2024: uno dei primi strumenti legislativi al mondo che sottopone i sistemi di intelligenza artificiale a regole e controlli sistematici lungo tutto il loro ciclo di vita. Il suo impianto, per\u00f2, \u00e8 stato pensato soprattutto attorno ai rischi di portata generale, come la tutela dei diritti fondamentali o la manipolazione dell\u2019opinione pubblica.
Per le macchine, inoltre, il quadro \u00e8 cambiato di recente. Il Regolamento (UE) 2026\/1744, il cosiddetto Digital Omnibus, ha sottratto i sistemi di IA integrati nelle macchine all\u2019applicazione diretta dell\u2019AI Act: i requisiti corrispondenti saranno inseriti nel Regolamento Macchine (UE) 2023\/1230 tramite atti delegati della Commissione. Per chi progetta e costruisce macchine, il riferimento principale sull\u2019intelligenza artificiale diventa quindi il Regolamento Macchine.
Il Regolamento Macchine (UE) 2023\/1230, che sostituir\u00e0 la Direttiva 2006\/42\/CE dal 20 gennaio 2027, affronta per la prima volta in modo esplicito le macchine dotate di comportamento o logica integralmente o parzialmente autoevolutivi. Il punto 1.2.1 dell\u2019allegato III chiede che i loro sistemi di comando non possano causare azioni che vanno oltre il compito e lo spazio di movimento definiti, che consentano la registrazione dei dati relativi al processo decisionale in materia di sicurezza e che permettano in qualsiasi momento la correzione della macchina per mantenerne la sicurezza intrinseca. I componenti di sicurezza e le macchine che integrano questi sistemi, inoltre, sono inseriti tra i prodotti per i quali l\u2019allegato I prevede una valutazione della conformit\u00e0 pi\u00f9 rigorosa.
Sono passi importanti, ma restano un punto di partenza. Come affrontare, nel frattempo, i rischi concreti?
La mia risposta \u00e8 dettata dal buonsenso: come si \u00e8 fatto finora con ogni altra tecnologia, una valutazione dei rischi accurata, seguita dall\u2019adozione di misure di prevenzione e protezione adeguate, resta lo strumento principale per contrastare i pericoli legati all\u2019uso dell\u2019IA in fabbrica. Con una differenza: l\u2019intelligenza artificiale introduce rischi specifici, che vanno conosciuti per poter essere valutati.<\/p>\n\n\n\n

\"Una
Le decisioni proposte dall\u2019IA devono essere confermate da una persona competente prima di essere attuate, afferma Claudio Delaini. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

<\/a><\/a>Errori del software e \u201callucinazioni\u201d<\/h3>\n\n\n\n

Fondamentalmente, i rischi specifici dell\u2019IA sono gli errori del software e le \u201callucinazioni\u201d, la sicurezza informatica, la perdita del controllo umano e il tecnostress.
Uno dei rischi principali \u00e8 rappresentato dagli errori del software, che possono tradursi in guasti e malfunzionamenti, e dalle cosiddette allucinazioni dell\u2019IA, cio\u00e8 risposte o analisi errate prodotte dal sistema con la stessa apparente sicurezza di quelle corrette. Un sistema di manutenzione predittiva, ad esempio, potrebbe segnalare un guasto inesistente oppure, al contrario, non rilevarne uno reale, con conseguenze che vanno dal fermo produttivo non necessario a un rischio per la sicurezza.
La misura pi\u00f9 efficace \u00e8 introdurre un passaggio di validazione umana obbligatorio: le decisioni proposte dall\u2019IA devono essere confermate da una persona competente prima di essere attuate. Nel caso della manutenzione predittiva servir\u00e0 il via libera di un manutentore; se l\u2019IA viene usata per tradurre il manuale d\u2019uso di una macchina, il testo dovr\u00e0 essere verificato da un traduttore professionista, e cos\u00ec via.
Pu\u00f2 essere utile, inoltre, valutare una copertura assicurativa per le perdite economiche e i danni materiali derivanti da malfunzionamenti o interpretazioni errate del sistema. La valutazione \u00e8 tanto pi\u00f9 rilevante quanto pi\u00f9 il settore \u00e8 esposto: si pensi, ad esempio, alle conseguenze che pu\u00f2 avere l\u2019errore di un sensore basato su IA in un impianto del settore oil and gas.<\/p>\n\n\n\n

\"Errori
I rischi specifici dell\u2019IA sono gli errori del software e le \u201callucinazioni\u201d, la sicurezza informatica, la perdita del controllo umano e il tecnostress. <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

<\/a>Sicurezza informatica<\/h3>\n\n\n\n

Veicoli autonomi, sensori intelligenti e magazzini automatizzati sono tutti sistemi connessi alla rete, e in quanto tali possono diventare un bersaglio. Le conseguenze di un attacco vanno dal furto di dati al blocco operativo, fino alla manipolazione dei sistemi con effetti su interi processi produttivi.
Le misure di base sono note: aggiornamento costante del software, firewall adeguati, crittografia dei dati sensibili e segmentazione delle reti, cos\u00ec da limitare la propagazione di un eventuale attacco. A queste va affiancata una formazione continua del personale sul riconoscimento e la gestione delle minacce informatiche, verificata periodicamente anche attraverso simulazioni.
La sicurezza informatica, inoltre, non \u00e8 pi\u00f9 soltanto una questione organizzativa di chi utilizza la macchina. Il Regolamento Macchine chiede ai costruttori di proteggere dall\u2019alterazione il software e i dati critici per la sicurezza (allegato III, punto 1.1.9), mentre il Cyber Resilience Act (Regolamento UE 2024\/2847), pienamente applicabile dall\u201911 dicembre 2027, impone requisiti di cybersicurezza a tutti i prodotti con elementi digitali, dai PLC ai sensori connessi. Dall\u201911 settembre 2026 i fabbricanti sono gi\u00e0 tenuti a segnalare entro 24 ore le vulnerabilit\u00e0 attivamente sfruttate.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Perdita del controllo umano<\/h3>\n\n\n\n

Un rischio meno evidente, ma non meno serio, \u00e8 la progressiva perdita di controllo delle persone sulla macchina. Quando decisioni rilevanti vengono affidate esclusivamente a un sistema automatico, gli operatori possono non essere in grado di intervenire in tempo, proprio nel momento in cui qualcosa va storto.
Gli algoritmi, per quanto sofisticati, sono addestrati su un insieme di casi e possono non saper reagire a situazioni che quell\u2019insieme non comprende. Il problema diventa critico in tutti gli scenari che richiedono flessibilit\u00e0 di giudizio.
Consideriamo un caso ipotetico. Su una linea automatizzata, un sistema di IA monitora lo stato delle macchine. Un sensore rileva un aumento di temperatura, ma l\u2019algoritmo lo classifica come una normale oscillazione e la macchina continua a lavorare. In realt\u00e0 quell\u2019aumento era il primo segnale di un surriscaldamento che avrebbe potuto portare a un guasto grave o a un incendio. Un operatore esperto, con ogni probabilit\u00e0, avrebbe colto l\u2019anomalia e fermato la macchina per un controllo.
Per questo l\u2019IA non dovrebbe mai operare in totale autonomia. Sul piano della progettazione, le funzioni di sicurezza non dovrebbero dipendere dal solo sistema di intelligenza artificiale: una protezione termica indipendente, progettata secondo i criteri della sicurezza funzionale, interviene anche quando l\u2019algoritmo sbaglia. Sul piano dell\u2019esercizio, serve una valutazione dei rischi che tenga conto del comportamento del sistema durante l\u2019uso reale dell\u2019impianto e un monitoraggio costante attraverso la manutenzione.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Tecnostress e isolamento<\/h3>\n\n\n\n

Un ultimo aspetto da non sottovalutare \u00e8 il cosiddetto tecnostress. Con l\u2019automazione che si estende a ogni fase del lavoro, gli operatori devono imparare di continuo a utilizzare nuove tecnologie, gestire aggiornamenti frequenti e sostenere un livello di connessione sempre pi\u00f9 elevato.
Il risultato pu\u00f2 essere un senso di sopraffazione, con un aumento dello stress che si ripercuote sulla produttivit\u00e0 e sulla salute psicologica. A questo si aggiunge la riduzione delle interazioni tra colleghi, che pu\u00f2 generare isolamento. Non \u00e8 un caso che lo stesso Regolamento Macchine (UE) 2023\/1230 chieda ai costruttori di tenere conto delle tensioni psichiche che possono derivare dall\u2019interazione con le macchine. In Italia, la legge 132\/2025 stabilisce che l\u2019IA in ambito lavorativo debba essere impiegata anche per tutelare l\u2019integrit\u00e0 psicofisica dei lavoratori, e obbliga il datore di lavoro a informarli del suo utilizzo.
Anche in questo caso la leva principale \u00e8 la formazione. I lavoratori devono conoscere non solo i vantaggi delle nuove tecnologie, ma anche i loro limiti, i rischi che comportano e il loro possibile impatto psicologico. I percorsi formativi dovrebbero includere l\u2019uso sicuro e consapevole dell\u2019IA, la sicurezza informatica e la gestione degli imprevisti, con sessioni pratiche che permettano agli operatori di familiarizzare con i nuovi sistemi e di intervenire tempestivamente quando qualcosa non funziona. Per chi utilizza sistemi di IA, peraltro, la formazione non \u00e8 pi\u00f9 soltanto una buona pratica: l\u2019articolo 4 dell\u2019AI Act richiede a fornitori e utilizzatori di garantire un livello sufficiente di alfabetizzazione in materia di IA del personale che vi opera.
In conclusione, l\u2019intelligenza artificiale non cambia la logica della prevenzione: individuare i pericoli, valutare i rischi, adottare misure adeguate. Cambia il tipo di pericoli da cercare. Chi progetta, integra o utilizza sistemi basati su IA deve sapere che un algoritmo pu\u00f2 sbagliare senza dare alcun segnale di errore, e costruire attorno a questa possibilit\u00e0 protezioni che non dipendano dall\u2019algoritmo stesso.<\/p>\n\n\n\n

\"Tecnostress
L\u2019intelligenza artificiale introduce rischi specifici, che vanno conosciuti per poter essere valutati. <\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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