alt=A close up of a person's neck and upper torso, with a black rectangular sensor and camera unit attached to their shirt collar|miniaturadaimagem|256x256px|Redes de sensores vestíveis com inteligência artificial podem melhorar a segurança e a saúde dos trabalhadores por meio do acesso a dados personalizados em tempo real, mas também apresentam riscos psicossociais, como microgerenciamento, percepção de vigilância e preocupações com a segurança da informação . O impacto da inteligência artificial nos trabalhadores inclui tanto aplicações para melhorar a segurança e a saúde no trabalho, quanto riscos potenciais que precisam ser controlados.

Uma aplicação potencial é o uso de IA para eliminar riscos, removendo humanos de situações perigosas que envolvem stresse, sobrecarga de trabalho ou lesões musculoesqueléticas. A análise preditiva também pode ser usada para identificar condições que podem levar a riscos como fadiga, lesões por esforço repetitivo ou exposição a substâncias tóxicas, possibilitando intervenções mais precoces. Outra aplicação é a otimização dos fluxos de trabalho de segurança e saúde no trabalho por meio da automação de tarefas repetitivas, aprimoramento de programas de treino em segurança com realidade virtual ou deteção e notificação de quase acidentes.

Quando utilizada no ambiente de trabalho, a IA também apresenta a possibilidade de novos riscos. Estes podem surgir de técnicas de aprendizagem de máquina que levam a comportamentos imprevisíveis e à falta de transparência nas suas tomadas de decisão, ou de problemas de segurança cibernética e privacidade da informação. Muitos riscos da IA são psicossociais devido ao seu potencial para causar mudanças na organização do trabalho. Isto inclui o aumento da vigilância, levando à microgestão, algoritmos que, intencionalmente ou não, imitam vieses humanos indesejáveis e a atribuição da culpa por erros da máquina ao operador humano. A IA também pode levar a riscos físicos, como colisões entre humanos e robôs, e riscos ergonómicos nas interfaces de controlo e nas interações entre humanos e máquinas. O controlo destes riscos inclui medidas de segurança cibernética e privacidade da informação, comunicação e transparência com os trabalhadores sobre o uso de dados e limitações no uso de robôs colaborativos.

Do ponto de vista da segurança e saúde no trabalho, apenas a IA "fraca" ou "restrita", adaptada a uma tarefa específica, é relevante, visto que existem muitos exemplos atualmente em uso ou que devem entrar em uso num futuro próximo.

Prevê-se que certas tecnologias digitais resultem em perda de empregos. A partir da década de 2020, a adoção da robótica moderna levou a um crescimento líquido do emprego. No entanto, muitas empresas antecipam que a automação, ou o emprego de robôs, resultará em perda de empregos no futuro. Isto é especialmente verdade para empresas na Europa Central e Oriental. Outras tecnologias digitais, como plataformas ou big data, deverão ter um impacto mais neutro no emprego. Um grande número de trabalhadores de tecnologia foi dispensado a partir de 2023; muitos desses cortes de empregos foram atribuídos à inteligência artificial.

Aplicações de saúde e segurança Para que qualquer aplicação potencial de IA em saúde e segurança seja adotada, é necessária a aceitação tanto por parte dos gestores quanto dos trabalhadores. Por exemplo, a aceitação por parte dos trabalhadores pode ser diminuída por preocupações com a privacidade das informações, ou pela falta de confiança e aceitação da nova tecnologia, que pode surgir da transparência ou treino inadequados. Alternativamente, os gestores podem enfatizar os aumentos na produtividade económica em vez dos ganhos na segurança e saúde dos trabalhadores ao implementar sistemas baseados em IA.

Eliminação de tarefas perigosas A IA pode aumentar o escopo das tarefas de trabalho, permitindo que o trabalhador seja afastado de situações de risco. De certa forma, enquanto que a automação tradicional pode substituir as funções do corpo do trabalhador por um robô, a IA efetivamente substitui as funções do cérebro por um computador. Os riscos que podem ser evitados incluem stresse, excesso de trabalho, lesões musculoesqueléticas e tédio.

Isto pode expandir a gama de setores de trabalho afetados para empregos de escritório e do setor dos serviços, como medicina, finanças e tecnologia da informação.

Análises para reduzir riscos A aprendizagem automática é utilizada na análise de pessoas para fazer previsões sobre o comportamento dos trabalhadores, auxiliando na tomada de decisões de gestão, como contratação e avaliação de desempenho. Estas previsões também podem ser usadas para melhorar a saúde dos trabalhadores. As análises podem ser baseadas em dados como atividades online, monitorização de comunicações, rastreamento de localização e análise de voz e linguagem corporal em entrevistas filmadas. Por exemplo, a análise de sentimentos pode ser usada para identificar fadiga e prevenir a sobrecarga de trabalho. Os sistemas de apoio à decisão têm uma capacidade semelhante de serem usados para, por exemplo, prevenir desastres industriais ou tornar a resposta a desastres mais eficiente.

Para trabalhadores que realizam movimentação manual de materiais, a análise preditiva e a inteligência artificial podem ser usadas para reduzir lesões musculoesqueléticas. As diretrizes tradicionais são baseadas em médias estatísticas e são voltadas para humanos antropometricamente típicos. A análise de grandes quantidades de dados de sensores vestíveis pode permitir o cálculo personalizado e em tempo real do risco ergonómico e da gestão da fadiga, bem como uma melhor análise do risco associado a funções de trabalho específicas.

Sensores vestíveis também podem permitir intervenções mais precoces contra a exposição a substâncias tóxicas do que é possível com testes periódicos de área ou zona respiratória. Além disso, os grandes conjuntos de dados gerados podem melhorar a vigilância da saúde no local de trabalho, a avaliação de riscos e a investigação.

Otimizando os fluxos de trabalho de segurança e saúde A IA também tem sido usada para tentar tornar o fluxo de trabalho de segurança e saúde no trabalho mais eficiente. Um exemplo é a codificação de pedidos de indemnização por acidentes de trabalho, que são submetidos em formato de narrativa em prosa e precisam de ser codificados manualmente com códigos padronizados. A IA está a ser investigada para realizar esta tarefa mais rapidamente, mais barato e com menos erros.

Perigos alt=A drawing showing a back rectangular solid labeled "blackbox", with an arrow entering labeled "input/stimulus", and an arrow exiting labeled "output/response"|miniaturadaimagem|320x320px|Alguns métodos de treino de aprendizagem de máquina são propensos à imprevisibilidade e à falta de clareza na sua tomada de decisões, o que pode levar a riscos se gerentes ou trabalhadores não conseguirem prever ou entender o comportamento de um sistema baseado em IA. Existem vários aspetos gerais da IA que podem dar origem a riscos específicos. Os riscos dependem da implementação e não da mera presença da IA.

Sistemas que utilizam IA subsimbólica, como aprendizagem de máquina, podem comportar-se de forma imprevisível e são mais propensos à incompreensibilidade na sua tomada de decisão. Isto é especialmente verdadeiro se uma situação for encontrada que não fazia parte do conjunto de dados de treino da IA, e é exacerbado em ambientes menos estruturados. Comportamentos indesejados também podem surgir de falhas na perceção do sistema (originadas no software ou na degradação do sensor), na representação e raciocínio do conhecimento ou em bugs de software. Eles podem surgir de treino inadequado, como um utilizador aplicando o mesmo algoritmo a dois problemas que não têm os mesmos requisitos. A aprendizagem de máquina aplicada durante a fase de projeto pode ter implicações diferentes daquela aplicada em tempo de execução. Os sistemas que utilizam IA simbólica são menos propensos a comportamentos imprevisíveis.

O uso de IA também aumenta os riscos de segurança cibernética em relação às plataformas que não usam IA, e as preocupações com a privacidade das informações relativas aos dados coletados podem representar um risco para os trabalhadores.

Psicossocial miniaturadaimagem|A introdução de novas tecnologias habilitadas por IA pode levar a mudanças nas práticas de trabalho que acarretam riscos psicossociais, como a necessidade de requalificação profissional ou o medo do desemprego tecnológico. Os riscos psicossociais são aqueles que surgem da forma como o trabalho é concebido, organizado e gerido, ou dos seus contextos económico e social, em vez de surgirem de uma substância ou objeto físico. Causam não só consequências psiquiátricas e psicológicas, como o esgotamento profissional, perturbações de ansiedade e depressão, mas também podem causar lesões ou doenças físicas, como doenças cardiovasculares ou lesões musculoesqueléticas. Muitos riscos da IA são de natureza psicossocial devido ao seu potencial para causar alterações na organização do trabalho, em termos de aumento da complexidade e da interação entre diferentes fatores organizacionais. No entanto, os riscos psicossociais são frequentemente negligenciados pelos projetistas de sistemas de manufatura avançada.

Einola e Khoreva exploram como diferentes grupos organizacionais percebem e interagem com as tecnologias de IA. A sua investigação mostra que a integração bem-sucedida da IA depende da apropriação humana e da compreensão contextual. Eles alertam contra o otimismo tecnológico cego e enfatizam a importância de adaptar o uso da IA a ecossistemas de trabalho específicos. Esta perspetiva reforça a necessidade de design inclusivo e estratégias de implementação transparentes.

Mudanças nas práticas de trabalho A dependência excessiva de ferramentas de IA pode levar à desqualificação de algumas profissões.

Quando a IA torna-se um substituto para a colaboração e mentoria tradicionais entre pares, corre-se o risco de diminuir as oportunidades de desenvolvimento de competências interpessoais e de aprendizagem baseada na equipa.

O aumento da monitorização pode levar à microgestão e, consequentemente, ao stress e à ansiedade. A perceção de vigilância também pode levar ao stress. Os controlos para estes incluem a consulta a grupos de trabalhadores, testes extensivos e atenção ao viés introduzido. Sensores vestíveis, rastreadores de atividade e realidade aumentada também podem levar ao stress decorrente da microgestão, tanto para trabalhadores de linhas de montagem como para trabalhadores de projetos independentes. Os trabalhadores de projetos independentes também não possuem as proteções e os direitos legais dos trabalhadores formais.

Newell e Marabelli argumentam que a IA altera a dinâmica de poder e a autonomia dos funcionários, exigindo uma compreensão mais matizada das suas implicações sociais e organizacionais.[ Fonte não primária necessária ]

Existe também o risco de as pessoas serem forçadas a trabalhar ao ritmo de um robô ou a monitorizar o desempenho do robô em horários não convencionais.