L’applicazione del workforce management con l’AI apre scenari in cui la pianificazione dei turni non è più solo una questione organizzativa, ma un fattore che incide direttamente su produttività e benessere dei dipendenti. Le possibilità offerte da questa evoluzione sono state illustrate da Davide Iacopino, Machine Learning Engineer di Revelis, nel corso dell’Artificial Intelligence Talk dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
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Pianificazione dei turni e impatto sulla produttività
La gestione manuale dei turni resta per molte aziende una delle attività più onerose. Non riguarda solo l’allocazione di orari e reparti, ma ha conseguenze dirette sulle condizioni fisiche e mentali dei dipendenti. Come ha ricordato Iacopino, «quasi un terzo dei lavoratori italiani sperimenta burnout o stress», condizioni che riducono la concentrazione e abbassano il livello di produttività. Un sistema supportato dall’intelligenza artificiale può quindi rappresentare un passo avanti, automatizzando compiti complessi e prevenendo situazioni di sovraccarico.
Dall’automazione alla gestione dinamica
Il workforce management con l’AI consente di generare pianificazioni che rispettano vincoli contrattuali e operativi, sostituendo procedure manuali con processi automatizzati. La novità più significativa è però la capacità di adattare la pianificazione in modo dinamico durante il turno, grazie all’integrazione di dati biometrici e ambientali raccolti in tempo reale.
Questa evoluzione permette di intervenire prima che lo stress accumulato comprometta la produttività, redistribuendo le risorse tra reparti o introducendo pause mirate quando necessario.
Tecniche di intelligenza artificiale neurosimbolica
La combinazione di diverse tecniche di AI gioca un ruolo decisivo. Da un lato, gli algoritmi logici basati su Answer Set Programming consentono di pianificare i turni rispettando vincoli multipli, ottimizzando più obiettivi in contemporanea. Dall’altro, reti neurali ricorrenti di tipo LSTM permettono di prevedere l’andamento dei livelli di stress dei dipendenti, utilizzando i dati biometrici raccolti a intervalli di pochi minuti.
Come ha spiegato Iacopino, «i valori futuri di stress vengono stimati ora per ora, e i risultati vengono usati per riassegnare i lavoratori in modo da contenere i picchi critici». La fusione tra approcci deduttivi e induttivi dà vita a una forma di AI neurosimbolica, che unisce capacità di ragionamento strutturato e apprendimento dai dati.
Raccolta dati e monitoraggio in tempo reale
La base di questo approccio è un’infrastruttura IoT che integra dispositivi indossabili, come smartwatch, e sensori ambientali posizionati nei luoghi di lavoro. I flussi generati vengono gestiti da sistemi di elaborazione in tempo reale e resi disponibili ai manager attraverso dashboard interattive.
Questi strumenti permettono di visualizzare non solo i dati correnti, ma anche le previsioni, aiutando i responsabili a individuare rapidamente anomalie e ad apportare correzioni prima che si traducano in cali di produttività o rischi per la salute dei dipendenti.
Applicazioni in contesti produttivi complessi
Iacopino ha descritto l’uso dell’AI in ambienti caratterizzati da condizioni di lavoro molto differenti, dai reparti ad alta temperatura fino alle aree refrigerate per la conservazione dei prodotti. Situazioni di questo tipo mettono a dura prova la resistenza fisica dei dipendenti e richiedono una gestione attenta dei turni.
Attraverso l’integrazione tra dati di produzione e informazioni biometriche, la pianificazione diventa più flessibile: è possibile ridurre il rischio di burnout e al contempo garantire la continuità della produzione.
Supervisione umana e tutela della privacy
Un elemento basilare resta il rapporto tra decisioni algoritmiche e controllo umano. Come sottolineato durante l’intervento, il processo non è mai totalmente automatico: «l’intelligenza artificiale propone una distribuzione dei lavoratori, ma la decisione finale spetta sempre al responsabile dei turni».
Altro aspetto centrale riguarda la privacy. I dati raccolti dai dispositivi non vengono associati in modo permanente ai singoli lavoratori: l’associazione è temporanea e viene cancellata a fine turno. In questo modo si evita la creazione di storici individuali, rispondendo alle esigenze di conformità al GDPR e riducendo il rischio di utilizzi impropri.
Verso un workforce management sostenibile
L’esperienza illustrata da Iacopino evidenzia come l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale possa trasformare la gestione della forza lavoro in chiave più sostenibile. Automatizzare la pianificazione, monitorare i dati in tempo reale e introdurre strumenti predittivi significa bilanciare produttività e tutela dei lavoratori.
Il workforce management con l’AI si configura così come una pratica capace di unire efficienza organizzativa e attenzione al benessere delle persone, integrando tecnologie avanzate con la supervisione dei responsabili e con garanzie solide in materia di privacy.
