CERTIFICAZIONI ACCREDITATE SISTEMI DI GESTIONE
Dal documento INAIL Accredia: L’EFFICACIA DELLE CERTIFICAZIONI ACCREDITATE PER I SISTEMI DI GESTIONE PER LA SALUTE E LA SICUREZZA SUL LAVORO. Norme tecniche, regolamenti, sostegno e rilevazione dei risultati: dall’attualità alle prospettive.
La prevenzione è certamente il filone di intervento principale sul quale continuare a investire per ridurre frequenza e gravità degli infortuni e delle malattie professionali. L’operato governativo e istituzionale complessivo, in particolare quello dell’Inail, è votato a questa strategia di azione verso la quale si intende ulteriormente rafforzare l’impegno, sia attraverso la diffusione della cultura della sicurezza, sia attraverso il sostegno economico alle aziende.
Per conseguire tale obiettivo risulta indispensabile attivare azioni conoscitive e di monitoraggio volte a definire l’efficacia delle iniziative messe in atto e degli investimenti posti in essere. Per questo, l’analisi oggetto di questo lavoro, frutto della intensa collaborazione tra l’Istituto e Accredia per confrontare i dati infortunistici delle aziende con Sistemi di Gestione della Salute e Sicurezza sul Lavoro (SGSL) certificati con quelli delle altre aziende, non appare solo opportuna ma utile e necessaria.
Peraltro, è di assoluto rilievo il fatto che essa si ripeta periodicamente in modo che si possano monitorare i risultati di tale confronto al mutare delle condizioni al contorno, come ad esempio la revisione delle norme tecniche di riferimento, dei regolamenti di certificazione ed accreditamento, dei sistemi produttivi nonché della
platea delle aziende certificate.
Questo studio, che replica il precedente pubblicato nel 2018, rinnova l’evidenza di una significativa riduzione della frequenza e della gravità degli infortuni nelle aziende con SGSL certificato.
Gli infortuni sul lavoro continuano a essere tragico argomento di cronaca.
La normativa sui “sistemi di gestione della salute e sicurezza sui luoghi di lavoro” (gli SGSL) e sui “modelli organizzativi” (i MOG) va giudicata – oggettivamente – di alta
qualità. Gli interventi per mitigare i livelli del rischio lavorativo difficilmente possono perciò ricavare effetto da una revisione delle norme. Diverse debbono essere le leve
operative di azione.
I risultati della ricerca – realizzata utilizzando un insieme di circa 26.000 imprese certificate, un “corrispondente” insieme di non-certificate, e la serie storica degli infortuni accaduti nel periodo 2017-2021 (adeguatamente depurata di outlier) – indicano linee strategiche, utili da considerare e generalizzare.
Il ruolo della certificazione sotto accreditamento dei SGSL e dei MOG risalta come fattore rilevante per mitigare il rischio.
L’“indice di frequenza” degli infortuni si riduce per le imprese certificate rispetto alle non-certificate da un minimo del 14% a un massimo del 41% (differenziando per “tipo di attività economica”); sempre in riduzione è l’“indice di gravità” dell’infortunio: da un minimo del 13% a un massimo del 39%.
Oltreché per l’indiscutibile valenza etica, il risultato ha peso anche economico: per quelli che nella ricerca sono definiti «costi indiretti scaturiti dal manifestarsi dell’evento lesivo».
E suggerisce importante una indicazione di metodo: la certificazione – se ben realizzata – può avere il ruolo di prezioso sostegno, per dare concreta efficacia alla ottemperanza delle norme.
Sarebbe opportuno arricchire il metodo inventando – attuando – strumenti di “spinta gentile” (il nudge) per l’indurre a certificarsi.
AI ACT
Nella ricerca si trova – emblematicamente – il riferimento al «nuovo Regolamento europeo sulla sicurezza delle macchine» e all’«AI ACT». Si va definendo importante il ruolo della valutazione di conformità dei sistemi di Artificial Intelligence (l’AI). Sull’AI, ACCREDIA ha avviato un progetto di ricerca (in collaborazione col Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica, il CINI), per dare procedimenti concreti – operazionali – all’azione di accreditamento.
L’esigenza di concretezza è indotta dalle forme differenziate che l’AI assume nei diversi ambiti di applicazione, coinvolgendo non soltanto il giudizio sul “macchinario”, ma anche sul processo che vede implicati i dati (portatori di informazione al macchinario) e richiede il giudizio di data selection e data quality. Nelle attività di prospettiva (in ispecie sull’AI) torna con rinnovata rilevanza l’impegno a una certificazione che sia anche “di sostegno” verso l’impresa, e perciò sostenuta da efficaci piani di formazione.
