DVR e intelligenza artificiale: tre errori che un algoritmo può nascondere
Un documento di valutazione dei rischi può essere formalmente impeccabile e tecnicamente inadeguato. Un caso applicativo per comprendere perché la prevenzione intelligente richiede competenza, verifica e responsabilità professionale.
Contributo tecnico di Giancarlo D'Andrea
Sociologo – Direttore 626 School srl – RSPP esterno dal 2001
Il documento è perfetto. Ma l'azienda è davvero sicura?
Immaginiamo una piccola impresa manifatturiera della Sardegna.
Quindici dipendenti, alcune attrezzature di produzione, un magazzino, attività di manutenzione e movimentazione delle merci.
Il datore di lavoro decide di utilizzare un sistema di intelligenza artificiale generativa per predisporre una prima bozza del Documento di Valutazione dei Rischi.
Inserisce una descrizione dell'attività, l'elenco delle mansioni e alcune informazioni sulle attrezzature.
Dopo pochi minuti ottiene un documento di numerose pagine.
Il testo è ordinato.
I riferimenti normativi sembrano pertinenti.
Sono presenti tabelle, descrizioni dei pericoli, misure preventive e indicazioni sui dispositivi di protezione individuale.
Il documento appare professionale.
Ma se un RSPP esperto esaminasse attentamente quel testo, confrontandolo con le effettive condizioni di lavoro, potrebbe scoprire problemi importanti.
Non necessariamente errori grammaticali o riferimenti normativi inventati.
Qualcosa di più insidioso.
Valutazioni tecnicamente plausibili, ma non corrispondenti alla realtà aziendale.
È proprio questo il problema che vorrei approfondire.
Nell'articolo L'Intelligenza Artificiale cambierà la sicurezza sul lavoro. Ma non sostituirà il professionista, pubblicato su Sardegna Sicura nell'agosto 2026, ho sostenuto che l'intelligenza artificiale può ampliare le capacità del professionista della prevenzione.
Oggi vorrei sviluppare una questione più specifica.
Come possiamo distinguere un documento generato correttamente da una valutazione dei rischi realmente affidabile?
Per rispondere, utilizzerò un caso applicativo simulato.
1. Il caso: un DVR generato dall'intelligenza artificiale
Consideriamo un'azienda immaginaria che chiameremo Officina Sardegna.
L'impresa svolge lavorazioni meccaniche leggere, assemblaggio e manutenzione.
Occupa quindici lavoratori e dispone di un piccolo magazzino.
Per predisporre una bozza del DVR vengono fornite a un sistema di IA le seguenti informazioni:
Attività di lavorazione e assemblaggio meccanico.
Utilizzo di attrezzature elettriche.
Movimentazione manuale di materiali.
Presenza di scaffalature e carrelli.
Attività occasionali di manutenzione.
Utilizzo di prodotti per pulizia e lubrificazione.
Il sistema produce una valutazione apparentemente completa.
Individua rischi meccanici, elettrici, ergonomici, chimici e organizzativi.
Propone misure di prevenzione e protezione.
Suggerisce procedure e attività formative.
A prima vista, il risultato sembra soddisfacente.
Ma il sopralluogo evidenzia tre situazioni che il documento non ha considerato adeguatamente.
2. Primo errore: il pericolo esiste, ma l'esposizione reale è stata sottovalutata
Nel documento generato dall'IA, il rischio legato alla movimentazione manuale dei carichi viene descritto come contenuto.
La valutazione si basa su una generica indicazione secondo cui i lavoratori movimentano materiali di peso moderato.
Durante il sopralluogo emerge però una situazione differente.
Alcuni operatori sollevano ripetutamente componenti durante il turno.
Le operazioni vengono effettuate anche con torsioni del tronco e in condizioni di spazio limitato.
La frequenza dei movimenti varia in relazione ai ritmi produttivi.
Il problema non è che l'IA abbia ignorato completamente la movimentazione manuale dei carichi.
Il pericolo è stato individuato.
L'errore consiste nell'avere attribuito un livello di rischio senza disporre delle informazioni necessarie per una valutazione adeguata.
Per esaminare il rischio da movimentazione manuale dei carichi occorre considerare le disposizioni del Titolo VI del D.Lgs. 81/2008 e gli elementi pertinenti dell'Allegato XXXIII.
In funzione dell'attività, possono essere necessari approfondimenti mediante metodologie tecniche appropriate.
Non è sufficiente conoscere il peso indicativo di un oggetto.
Occorre valutare anche le condizioni effettive della movimentazione.
La lezione
Un sistema di IA può riconoscere che una determinata attività presenta un pericolo.
Ma non può attribuire in modo affidabile un livello di rischio se mancano informazioni essenziali sulle condizioni di esposizione.
Identificare un pericolo non significa aver valutato il rischio.
Questa distinzione è fondamentale.
3. Secondo errore: una misura preventiva corretta, ma non adeguata alla situazione
Il DVR generato dall'IA individua un rischio di caduta durante alcune attività occasionali di manutenzione.
Tra le misure suggerite compare l'utilizzo di dispositivi di protezione individuale contro le cadute dall'alto.
La raccomandazione, considerata isolatamente, può apparire ragionevole.
Ma durante il sopralluogo emerge che l'attività viene eseguita in una zona nella quale non sono state definite modalità sicure di accesso e posizionamento.
Non è stata verificata la disponibilità di un sistema di ancoraggio idoneo.
Non risultano definite le procedure operative e le eventuali misure di emergenza necessarie.
Il documento propone quindi una soluzione senza averne verificato le condizioni di applicabilità.
Inoltre, nella valutazione delle misure contro le cadute dall'alto deve essere rispettata la gerarchia delle misure preventive e protettive prevista dalla normativa applicabile, considerando prioritariamente le protezioni collettive quando richiesto.
La semplice indicazione di un DPI non costituisce, da sola, una soluzione tecnicamente sufficiente.
La lezione
Una misura preventiva può essere corretta in astratto e inadeguata nel contesto reale.
È una delle criticità più importanti nell'impiego dell'intelligenza artificiale generativa.
Il sistema può produrre indicazioni plausibili.
Ma la loro effettiva applicabilità richiede la conoscenza dell'ambiente, delle attrezzature, delle modalità operative e delle condizioni organizzative.
Il professionista deve verificare che la misura proposta sia realmente idonea.
4. Terzo errore: il documento descrive il lavoro previsto, non quello effettivamente svolto
Nel DVR generato dall'IA, le attività di manutenzione vengono considerate occasionali e affidate a personale specificamente individuato.
Durante il sopralluogo, tuttavia, emerge che alcuni piccoli interventi vengono effettuati anche da operatori della produzione.
Si tratta di attività che non compaiono nella descrizione iniziale fornita al sistema.
In determinate circostanze, i lavoratori intervengono per eliminare inceppamenti o ripristinare il funzionamento delle attrezzature.
Queste attività richiedono un'analisi specifica delle condizioni operative, dei pericoli e delle misure necessarie a evitare interventi pericolosi.
Il sistema di IA non ha necessariamente commesso un errore di elaborazione.
Ha lavorato su informazioni incomplete.
Il problema nasce dalla distanza tra l'organizzazione formalmente descritta e il lavoro realmente svolto.
Questa distanza è particolarmente importante nelle piccole imprese.
Le procedure scritte possono non rappresentare integralmente le prassi operative.
Alcune attività vengono adattate alle esigenze produttive.
Le persone sviluppano abitudini che non sempre risultano documentate.
È proprio durante il sopralluogo e il confronto con i lavoratori che possono emergere queste informazioni.
La lezione
Un sistema informatico conosce le informazioni che gli vengono rese disponibili.
Non può garantire di conoscere le attività che nessuno ha descritto.
La qualità della valutazione dipende anche dalla capacità di scoprire ciò che inizialmente non sappiamo.
Questa capacità richiede osservazione, dialogo e comprensione del contesto organizzativo.
5. Tre errori, un unico problema metodologico
I tre esempi evidenziano criticità differenti.
Nel primo caso, il sistema dispone di informazioni insufficienti per valutare adeguatamente l'esposizione.
Nel secondo, propone una misura preventiva senza verificarne l'effettiva applicabilità.
Nel terzo, non considera attività che non erano state descritte.
Il problema comune è evidente.
Un documento può essere formalmente coerente senza essere sufficientemente fondato sulle condizioni reali dell'impresa.
La qualità linguistica non garantisce la qualità tecnica.
La completezza apparente non garantisce che siano stati considerati tutti i rischi pertinenti.
La presenza di riferimenti normativi non dimostra che le misure proposte siano adeguate.
E soprattutto, la rapidità di produzione del documento non costituisce un indicatore dell'efficacia della prevenzione.
Questa considerazione non riguarda esclusivamente l'intelligenza artificiale.
Anche un DVR redatto mediante modelli standardizzati o procedure tradizionali può presentare gli stessi problemi.
L'IA, tuttavia, può amplificarli quando consente di produrre rapidamente documenti dall'aspetto particolarmente convincente.
6. Che cosa prevede il D.Lgs. 81/2008?
La disciplina italiana contiene già principi fondamentali per affrontare queste situazioni.
L'articolo 17 del D.Lgs. 81/2008 stabilisce che il datore di lavoro non può delegare la valutazione di tutti i rischi con la conseguente elaborazione del DVR.
L'articolo 28 richiede una valutazione che riguardi tutti i rischi per la sicurezza e la salute dei lavoratori.
L'articolo 29 disciplina le modalità di effettuazione della valutazione, prevedendo la collaborazione del responsabile del servizio di prevenzione e protezione e del medico competente nei casi previsti, nonché la consultazione del rappresentante dei lavoratori per la sicurezza.
Il quadro normativo non attribuisce al documento un valore autonomo rispetto al processo di valutazione.
Il DVR deve rappresentare una valutazione effettivamente svolta.
L'impiego dell'intelligenza artificiale non modifica questo principio.
Il datore di lavoro non può considerare assolto il proprio obbligo semplicemente perché dispone di un documento generato da un sistema informatico.
Allo stesso modo, il RSPP non può limitarsi ad accettare senza verifica risultati tecnici prodotti automaticamente.
I compiti e le eventuali responsabilità dei diversi soggetti devono essere valutati secondo le disposizioni applicabili e le circostanze concrete.
Non esiste una responsabilità indistinta e automaticamente identica per tutti.
Esiste però la necessità di mantenere un processo di valutazione tecnicamente adeguato.
7. L'intelligenza artificiale può comunque migliorare la valutazione dei rischi?
Sì, e ritengo che questa sia la prospettiva più interessante.
L'errore sarebbe concludere che, poiché l'IA può produrre risultati inesatti, debba essere esclusa dalle attività di prevenzione.
Il problema non è scegliere tra tecnologia e competenza professionale.
È individuare modalità corrette per integrarle.
Un sistema di IA potrebbe contribuire a organizzare le informazioni raccolte durante un sopralluogo.
Potrebbe aiutare a individuare elementi che richiedono ulteriori verifiche.
Potrebbe assistere nell'analisi di registrazioni, segnalazioni e non conformità.
Potrebbe facilitare il confronto tra documenti tecnici e procedure.
In presenza di dati adeguati, sistemi opportunamente sviluppati e validati potrebbero inoltre contribuire a riconoscere anomalie ricorrenti.
Ma è necessario distinguere tra tre operazioni:
Individuare un possibile problema.
Verificare che il problema esista realmente.
Stabilire quali misure siano appropriate per affrontarlo.
Non sono attività equivalenti.
L'intelligenza artificiale può supportarle in misura differente.
La verifica delle condizioni reali e la valutazione tecnica rimangono passaggi indispensabili.
8. Dalla produzione documentale alla prevenzione intelligente
Propongo di considerare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale all'interno di una sequenza metodologica.
Osservazione → Raccolta dei dati → Analisi → Verifica professionale → Decisione → Intervento → Valutazione dell'efficacia.
L'IA può contribuire all'organizzazione e all'analisi delle informazioni.
In determinate condizioni può aiutare a individuare segnali che meritano approfondimento.
Ma il miglioramento della prevenzione dipende dalla capacità di trasformare queste informazioni in decisioni appropriate.
Questa è la differenza tra digitalizzare la sicurezza e utilizzare la tecnologia per rendere più efficace la prevenzione.
La prima attività riguarda prevalentemente gli strumenti.
La seconda riguarda il funzionamento del sistema organizzativo.
Un'impresa non diventa più sicura perché possiede un DVR prodotto dall'intelligenza artificiale.
Può diventarlo se utilizza informazioni affidabili, competenze professionali e strumenti appropriati per riconoscere meglio i rischi e migliorare le misure preventive.
È questo il significato che attribuisco all'espressione prevenzione intelligente.
Non una nuova categoria normativa.
Una prospettiva metodologica fondata sull'integrazione tra tecnologia, conoscenza e responsabilità.
9. Il RSPP del futuro: meno compilatore, più interprete dei rischi
L'intelligenza artificiale pone una questione che riguarda direttamente la professione.
Se alcune attività documentali possono essere svolte più rapidamente, quale sarà il valore distintivo del consulente della sicurezza?
Dopo oltre venticinque anni di attività come RSPP esterno, ritengo che la risposta debba essere cercata nella qualità del lavoro professionale.
Il valore del consulente non può essere misurato esclusivamente dal numero di documenti prodotti.
Deve emergere dalla capacità di comprendere i processi, riconoscere i pericoli, interpretare le informazioni e individuare misure preventive realisticamente applicabili.
Occorre conoscere le norme.
Ma occorre anche comprendere il lavoro.
Occorre saper leggere un documento.
Ma occorre soprattutto saper osservare un ambiente.
Occorre utilizzare gli strumenti tecnologici.
Ma occorre mantenere la capacità di riconoscere quando uno strumento produce una risposta sbagliata.
In questo senso, l'intelligenza artificiale potrebbe contribuire a rendere ancora più evidente il valore della competenza professionale.
Il RSPP del futuro non sarà necessariamente quello che produce più rapidamente un DVR, ma quello che contribuisce più efficacemente a individuare e controllare i rischi reali.
10. La Sardegna e la sfida della prevenzione intelligente
Questa riflessione riguarda direttamente anche il nostro territorio.
Il sistema produttivo sardo comprende numerose piccole e medie imprese, spesso caratterizzate da organizzazioni nelle quali le competenze specialistiche vengono acquisite attraverso consulenti esterni.
L'intelligenza artificiale potrebbe rendere accessibili strumenti di analisi e gestione delle informazioni che in passato richiedevano risorse significative.
Ma proprio nelle organizzazioni meno strutturate occorre evitare una conclusione pericolosa.
La disponibilità di uno strumento non equivale alla disponibilità delle competenze necessarie per utilizzarlo correttamente.
Un piccolo imprenditore non dovrebbe essere lasciato solo davanti a un sistema che promette di produrre automaticamente la documentazione della sicurezza.
Ha bisogno di comprendere quali informazioni fornire, quali risultati verificare e quali decisioni richiedono il contributo di professionisti qualificati.
In questa prospettiva, il ruolo delle reti professionali può diventare particolarmente importante.
Sardegna Sicura può rappresentare uno spazio di confronto tra consulenti, imprese, tecnici e formatori interessati a sviluppare una cultura della prevenzione capace di integrare innovazione e competenza.
La tecnologia può favorire nuove forme di collaborazione.
Ma non può sostituire la qualità delle relazioni professionali.
11. Una proposta: verificare l'IA prima di affidarle compiti rilevanti
Ritengo utile proporre un principio operativo.
Prima di utilizzare sistematicamente strumenti di intelligenza artificiale nelle attività di valutazione dei rischi, le organizzazioni dovrebbero verificarne l'adeguatezza rispetto alle funzioni previste.
La verifica dovrebbe considerare almeno cinque aspetti.
Primo: qualità delle informazioni. Il sistema riceve dati sufficienti, pertinenti e aggiornati?
Secondo: attendibilità dei risultati. Le risposte sono corrette e coerenti con le evidenze disponibili?
Terzo: limiti dello strumento. Sono note le situazioni nelle quali il sistema può produrre risultati incompleti o inesatti?
Quarto: supervisione professionale. È chiaramente individuato chi deve controllare e validare le informazioni prima del loro utilizzo?
Quinto: tracciabilità delle decisioni. È possibile ricostruire quali elementi abbiano contribuito alla valutazione e quali verifiche siano state effettuate?
A questi aspetti devono aggiungersi le verifiche pertinenti relative alla protezione dei dati, alla riservatezza delle informazioni aziendali e agli obblighi eventualmente applicabili in materia di intelligenza artificiale.
Non tutti i sistemi di IA sono soggetti ai medesimi obblighi.
Le caratteristiche del sistema e le modalità concrete di utilizzo devono essere esaminate caso per caso.
Conclusioni: un DVR intelligente non basta
Torniamo alla nostra officina immaginaria.
Il documento generato dall'intelligenza artificiale era formalmente corretto.
Ma non aveva valutato adeguatamente alcune condizioni di esposizione.
Aveva proposto una misura preventiva senza verificarne l'applicabilità.
E non aveva considerato attività che si svolgevano realmente nell'impresa.
Sono tre errori differenti.
Ma tutti conducono alla stessa conclusione.
La prevenzione non può essere ridotta alla produzione di un documento.
Il DVR è uno strumento fondamentale, ma la sua efficacia dipende dalla qualità della valutazione che rappresenta.
L'intelligenza artificiale può contribuire a migliorare questo processo.
Può aiutarci a organizzare informazioni, individuare anomalie e formulare ipotesi da approfondire.
Ma non elimina la necessità di osservare, verificare, interpretare e decidere.
Il futuro della sicurezza non dovrebbe essere quello di documenti sempre più sofisticati che descrivono rischi mai realmente esaminati.
Dovrebbe essere quello di sistemi di prevenzione capaci di utilizzare meglio le informazioni per proteggere concretamente le persone.
Non abbiamo bisogno soltanto di DVR più intelligenti. Abbiamo bisogno di una prevenzione più intelligente.
Giancarlo D'AndreaSociologo – Direttore 626 School srl
Riferimenti normativi e tecnici
D.Lgs. 81/2008, articolo 17 – Obblighi non delegabili del datore di lavoro.
D.Lgs. 81/2008, articolo 28 – Oggetto della valutazione dei rischi.
D.Lgs. 81/2008, articolo 29 – Modalità di effettuazione della valutazione.
D.Lgs. 81/2008, articolo 33 – Compiti del servizio di prevenzione e protezione.
D.Lgs. 81/2008, Titolo VI e Allegato XXXIII – Movimentazione manuale dei carichi.
D.Lgs. 81/2008, Titolo IV, Capo II, ove applicabile – Norme per la prevenzione degli infortuni sul lavoro nelle costruzioni e nei lavori in quota.
Regolamento (UE) 2024/1689, e successive modifiche – Disciplina europea dell'intelligenza artificiale.
Regolamento (UE) 2016/679 – Protezione dei dati personali, ove applicabile.
Testo normativo di riferimento: D.Lgs. 81/2008 – Normattiva.
FAQ – DVR, intelligenza artificiale e responsabilità
1. Un DVR prodotto con l'intelligenza artificiale è valido?
L'impiego dell'IA nella predisposizione di una bozza non determina automaticamente l'invalidità del documento. La valutazione deve però essere effettivamente svolta nel rispetto delle disposizioni applicabili e rappresentare correttamente i rischi presenti nell'impresa.
2. L'intelligenza artificiale può sostituire il sopralluogo del RSPP?
Non può essere considerata un sostituto automatico delle attività di osservazione e verifica necessarie per una valutazione adeguata. Le modalità di acquisizione delle informazioni devono essere definite in funzione dei rischi e delle caratteristiche dell'attività.
3. Chi è responsabile della valutazione dei rischi?
L'articolo 17 del D.Lgs. 81/2008 attribuisce al datore di lavoro l'obbligo non delegabile di valutare tutti i rischi e di elaborare il conseguente DVR.
4. Quali sono i principali errori che l'IA può introdurre in un DVR?
Tra le criticità possibili figurano valutazioni fondate su dati insufficienti, misure preventive non adeguate al contesto, omissione di attività non descritte e riferimenti tecnici o normativi inesatti.
5. Come utilizzare correttamente l'IA nella valutazione dei rischi?
Occorre definirne le funzioni di supporto, verificare la qualità delle informazioni, controllare i risultati, mantenere la supervisione professionale e documentare le verifiche e le decisioni rilevanti.
Approfondimenti e consulenza
Per approfondire il rapporto tra innovazione e prevenzione, leggi anche:
Le imprese che desiderano verificare l'adeguatezza della propria valutazione dei rischi possono approfondire i servizi di Sardegna Sicura dedicati alla sicurezza nei luoghi di lavoro.
Per consulenze specialistiche, aggiornamento DVR e incarichi di RSPP esterno è inoltre possibile rivolgersi a 626 School srl, attraverso i recapiti:
Tel.070 781090
Nota metodologica: il caso Officina Sardegna è un esempio simulato, elaborato esclusivamente per finalità di approfondimento tecnico e formativo. Non descrive un'impresa reale né una valutazione effettivamente prodotta da uno specifico sistema di intelligenza artificiale.
"Per approfondire gli aspetti operativi della sicurezza alimentare è possibile consultare le risorse specialistiche disponibili sul territorio."
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