Assistente IA in ambito HSE: come implementarlo e utilizzarlo in pratica

L'intelligenza artificiale come nuovo strumento per lo specialista HSE

L'implementazione delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale (IA) nel settore HSE sta diventando non solo una tendenza, ma una necessità per ottimizzare i processi di routine. Tatiana Paklinskaya, specialista HSE dell'impresa edile "Edelweiss", condivide la sua esperienza pratica nell'integrazione delle reti neurali nel lavoro quotidiano. Nel suo intervento, svela i "dietro le quinte" della creazione di assistenti IA che aiutano ad automatizzare lo sviluppo di istruzioni e norme per la fornitura di dispositivi di protezione individuale (DPI).

Dall'analogia culinaria alla comprensione dell'IA

Per utilizzare efficacemente le reti neurali, è importante comprendere i principi di base del loro funzionamento. La relatrice propone una semplice metafora: l'IA è l'idea di cucinare senza l'uomo, il machine learning è il metodo di cottura (al forno, bollitura), il deep learning è una super pentola multifunzione (rete neurale) e il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) rappresenta la ricetta e gli ingredienti. I piatti pronti sono i familiari ChatGPT, GigaChat e DeepSeek. Comprendere queste basi aiuta a formulare correttamente le richieste (prompt) e a ottenere il risultato atteso.

Creazione di assistenti IA per compiti specifici

L'intervento esamina in dettaglio il processo di creazione di assistenti IA specializzati. Il principio principale dedotto da Tatiana è: "compiti diversi = assistenti diversi". Il tentativo di creare un assistente universale porta a confusione ed errori (allucinazioni) della rete neurale.

• Assistente per lo sviluppo di istruzioni HSE: Nella base di conoscenza vengono caricate versioni ridotte di documenti normativi (ad esempio, parte dell'ordinanza del Ministero del Lavoro n. 772n) e regolamenti aziendali locali. Ciò consente all'IA di concentrarsi solo sulle regole necessarie e di produrre un testo strutturato per sezioni, aggirando i limiti sul volume di testo generato.
• Assistente per la selezione delle norme sui DPI: Per il corretto funzionamento di questo assistente, la relatrice ha rielaborato le ingombranti tabelle dell'ordinanza n. 767n, riducendo il numero di colonne da nove a quattro. Il caricamento delle mansioni, dei risultati della valutazione speciale delle condizioni di lavoro e delle attrezzature utilizzate consente all'assistente di selezionare con precisione le norme, mentre allo specialista non resta che verificare il risultato e apportare modifiche mirate.

Questo approccio riduce il tempo di preparazione di una bozza di istruzione da diversi giorni a mezz'ora, dove la maggior parte del tempo è dedicata alla formattazione finale del documento.

Limiti delle reti neurali e come gestirli

La relatrice mostra con un esempio che l'IA è una macchina che richiede istruzioni chiare. I principali limiti affrontati dagli utenti sono:

• Limite del volume di testo in output: La rete neurale può abbreviare arbitrariamente documenti lunghi. La soluzione è impostare il prompt per produrre il testo in parti.
• Necessità di strutturare la base di conoscenza: Il caricamento di array di dati non strutturati porta a errori. Le informazioni devono essere pre-elaborate e "ripulite" dal superfluo.
• Dipendenza dalla qualità del prompt: Più il compito è descritto in modo preciso e dettagliato, migliore sarà il risultato. Un prompt esteso può occupare diverse pagine, ma è proprio questo a garantire il corretto funzionamento dell'assistente.

Il potenziale creativo dell'IA: creazione di materiali formativi

Oltre alle attività di routine, le reti neurali aprono nuove possibilità per la creazione di contenuti coinvolgenti. Tatiana ha mostrato un video animato sulla sicurezza elettrica creato con l'aiuto dell'IA. ChatGPT ha aiutato a scrivere la sceneggiatura e a generare immagini in uno stile coerente (3D Pixar), mentre GigaChat è stato utilizzato per "animarle". Questo dimostra chiaramente come sta cambiando il ruolo dello specialista: da semplice esecutore ad architetto dei processi che gestisce un team digitale.

Cosa imparerai da questo webinar:

• Come scrivere correttamente un prompt (richiesta) per la rete neurale al fine di ridurre al minimo gli errori e le "allucinazioni"?
• Come preparare e strutturare i documenti normativi (ad esempio, l'ordinanza n. 767n) per il caricamento nella base di conoscenza dell'assistente IA?
• Perché è necessario creare assistenti IA separati per compiti diversi (istruzioni, norme sui DPI)?
• Come aggirare il limite delle reti neurali sul volume di testo generato durante la creazione di documenti voluminosi?
• Come utilizzare le reti neurali per creare video animati formativi in ambito HSE?