Dal monitoraggio video all'ecosistema di sicurezza con IA: come trasformare i dati HSE nella prevenzione degli incidenti

L'introduzione di strumenti digitali nella sicurezza sul lavoro si limita spesso all'installazione di telecamere e alla registrazione di base degli incidenti. Tuttavia, il reale potenziale dei dati si esprime nel passaggio dalla semplice rilevazione delle violazioni a un ecosistema proattivo. Nel suo intervento, Aleksandr Bondarenko, Direttore HSE di SSGPO (parte di ERG), analizza in dettaglio l'esperienza di trasformazione di soluzioni digitali frammentate in un unico ecosistema IA, che ha consentito all'azienda di raggiungere massimi storici di operatività senza infortuni mortali.

Evoluzione del controllo: dai droni ai contenuti formativi

Storicamente l'azienda registrava in media cinque infortuni mortali all'anno. Il punto di svolta è stato l'adozione di pratiche internazionali adattate e una digitalizzazione su larga scala. Uno dei primi passi, realizzato già nel 2016, è stato l'impiego di droni per il controllo delle attività ad alto rischio. Sul campo questo strumento ha dimostrato la sua fondamentale importanza: nel 2021 il pilota di un drone ha notato in tempo due lavoratori che si riposavano all'ombra sotto un gradone di scavo dove erano in corso delle lavorazioni. Il rumore delle eliche li ha spinti ad abbandonare la zona di pericolo appena 12 secondi prima del crollo della massa rocciosa.

Oggi il controllo tecnico comprende oltre 1.800 telecamere fisse e circa 500 bodycam personali. L'enorme mole di dati video non rimane un «peso morto» sui server, ma viene convertita in materiale formativo. Ogni mese il dipartimento HSE realizza brevi filmati che mostrano sia gli errori sia gli esempi di esecuzione sicura dei compiti. Questi contenuti vengono trasmessi su 200 schermi TV nelle sale per la consegna dei permessi di lavoro prima dell'inizio di ogni squadra, creando un processo continuo di micro-apprendimento.

L'intelligenza artificiale nella gestione del comportamento

Lo relatore dedica particolare attenzione alla valutazione delle comunicazioni tra responsabili e operai. In azienda è stato implementato un sistema di analisi automatica dei briefing di sicurezza di 5 minuti e dei dialoghi comportamentali. I capisquadra registrano i propri briefing su un registratore vocale, dopodiché gli algoritmi valutano la qualità della conversazione secondo una metodologia approvata.

Grazie agli strumenti di automazione, il responsabile riceve un feedback strutturato dopo soli 45 secondi: il sistema evidenzia i punti di forza del dialogo e le aree di miglioramento. I dati si sincronizzano con le dashboard, fornendo un quadro unitario per tutti i reparti.

Per preparare i giovani capisquadra all'esecuzione degli audit, è stato sviluppato uno speciale simulatore digitale di coaching. In questo sistema, l'intelligenza artificiale interpreta diversi profili di lavoratori — da quello collaborativo a quello riluttante o fatalista. Il compito del caposquadra è impostare il dialogo in modo da condurre l'interlocutore virtuale alla consapevolezza dei rischi.

Valutazione integrata dell'affaticamento dei conducenti

Una delle minacce nascoste nei siti produttivi rimane la stanchezza del personale, impossibile da rilevare con i normali etilometri. Per risolvere questo problema, il team ha sviluppato un modulo hardware e software (PAM 60).

Il sistema valuta i tempi di reazione dell'operatore mediante un volante da gioco e pedali, inviando segnali nell'arco di un minuto. Contemporaneamente, una telecamera 4K con anello a LED esegue la pupillometria: misura la velocità di costrizione e recupero della pupilla in risposta alla luce, oltre a rilevare l'arrossamento oculare. Il principale elemento differenziante del sistema è il superamento degli standard medi ponderati. Il modulo raccoglie le statistiche relative a ciascun dipendente e confronta i dati attuali con il suo storico individuale. Se i tempi di reazione e i parametri della pupilla deviano dalla norma, il lavoratore non viene sanzionato, ma riassegnato a mansioni ausiliarie in officina, eliminando il rischio di incidenti stradali lungo la linea.

Strumenti IA locali e protezione dei dati

L'adozione di modelli generativi è spesso associata a rischi di fuga di informazioni riservate. Per evitare tale eventualità, l'azienda ha puntato su applicazioni offline autonome basate su browser e su modelli linguistici locali. Ciò consente di automatizzare in modo sicuro analisi complesse:

• Indagine sugli incidenti: il sistema analizza le registrazioni audio delle interviste e gli atti dell'inchiesta, costruisce automaticamente l'albero delle cause, genera l'analisi Bow-Tie e predispone le presentazioni.
• Verifica delle conoscenze: un sistema multi-agente conduce esami orali sui requisiti normativi, ponendo domande a voce e valutando in percentuale la sostanza delle risposte dei dipendenti.
• Sviluppo di procedure: sulla base delle schede di processo compilate, gli agenti generano procedure operative complete in stretta conformità con i requisiti metodologici.

Che cosa imparerete da questo intervento:

• Come strutturare un flusso continuo per la creazione di contenuti video formativi basato sulle registrazioni delle bodycam?
• In che modo automatizzare la valutazione della qualità dei dialoghi comportamentali di sicurezza mediante reti neurali?
• Come utilizzare la pupillometria e i test di reazione per un controllo personalizzato dell'affaticamento dei conducenti?
• Come applicare i simulatori IA per addestrare i responsabili alle comunicazioni complesse con il personale?
• Come distribuire strumenti IA locali e autonomi per l'indagine sugli incidenti senza rischi di fuga di dati?