L’intelligenza artificiale sta trasformando il mondo del lavoro e quello della pubblica amministrazione a un ritmo che spesso supera l’evoluzione normativa e lo sviluppo di adeguate competenze. Esaminiamo tale impatto evidenziando come l’Italia stia affrontando la transizione digitale con un approccio pionieristico e human-centric.
Indice degli argomenti
I rischi di un’IA senza governance
L’IA rappresenta una delle forze trasformative più dirompenti dell’ultimo decennio, con impatti profondi sul lavoro e sulle istituzioni pubbliche. La capacità delle macchine di automatizzare compiti, analizzare big data e supportare decisioni strategiche sta ridisegnando mansioni, processi e relazioni organizzative. Questa trasformazione tecnologica pone sfide inedite di triplice natura ovvero culturale, sociale e istituzionale, richiedendo un ripensamento dei modelli di governance e delle competenze anche nella sfera lavorativa.
In mancanza di adeguati strumenti di governo, l’IA rischia di esacerbare le disuguaglianze esistenti, introducendo opacità nei processi decisionali e una progressiva erosione di diritti e tutele. Al contempo, se guidata da principi etici e da politiche lungimiranti, la tecnologia può migliorare la qualità del lavoro, la produttività e l’inclusione sociale [1].
Si delinea dunque uno scenario duale che richiede un intervento deciso delle istituzioni pubbliche, chiamate a governare l’innovazione tecnologica a beneficio della collettività.
Modello italiano di governance dell’IA nel lavoro tra regole e partecipazione
L’Italia si è mossa precocemente in questa direzione, facendosi primo Paese in Europa a dotarsi di una normativa organica sull’IA applicata al lavoro. La Legge n. 132/2025 – varata a settembre 2025 in anticipo sull’entrata in vigore dell’AI Act europeo – ha istituito presso il Ministero del Lavoro l’Osservatorio sull’adozione dell’IA nel mondo del lavoro, con l’obiettivo di presidiare la transizione digitale in chiave partecipata.
Questo organismo, di cui si dirà diffusamente nei paragrafi successivi, rappresenta una cabina di regia pubblico-sociale con funzioni di indirizzo, monitoraggio e proposta, innovativa nel panorama internazionale [1]. Parallelamente, lo stesso Ministero ha emanato Linee Guida per l’implementazione dell’IA nel mondo del lavoro e promosso piattaforme sperimentali come AppLI e SIISL, basate sull’IA. Tali iniziative si inseriscono in una strategia più ampia, in linea con i principi del G7 Lavoro di Cagliari del 2024 e del recente G7 di Kananaskis dello scorso anno, improntati a un’IA sicura, trasparente e umano-centrica.
Quadro normativo e governance partecipata dell’IA nel mondo del lavoro
La rapida diffusione di sistemi di IA ha indotto le istituzioni a elaborare nuove regolamentazioni. A livello europeo, il Regolamento UE 2024/1689, noto come AI Act rappresenta il primo quadro normativo armonizzato sull’IA, adottando un approccio basato sul rischio. In particolare, l’AI Act classifica come alto rischio molti usi dell’IA in ambito occupazionale – come gli algoritmi utilizzati per la selezione del personale, la valutazione delle performance e la gestione dei dipendenti – in quanto suscettibili di incidere direttamente su diritti e opportunità dei lavoratori. Di conseguenza, il Regolamento impone obblighi stringenti a carico di fornitori e utilizzatori di IA in tali contesti: trasparenza degli algoritmi, supervisione umana qualificata sulle decisioni, audit, verifiche periodiche e tracciabilità dei processi decisionali, al fine di evitare decisioni automatizzate lesive della dignità e delle pari opportunità dei lavoratori. Tali prescrizioni si affiancano e si integrano con la disciplina esistente in materia di protezione dei dati personali (GDPR), che sancisce il diritto a non essere sottoposti a decisioni basate unicamente sul trattamento automatizzato qualora producano effetti giuridici o incidano significativamente sulla persona, tutelando così il lavoratore da trattamenti discriminatori o opachi (cfr. art. 22 del GDPR).
Nel recepire l’AI Act, l’Italia ha emanato la Legge del 23 settembre 2025 n.132, denominata “Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale”. Questo provvedimento, in vigore dal 10 ottobre scorso, costituisce il primo riferimento normativo nazionale organico sull’IA, rafforzando le tutele dei cittadini e dei lavoratori e la responsabilizzazione di aziende e PA nell’impiego di sistemi algoritmici. La norma prevede l’istituzione dell’Osservatorio sull’adozione di sistemi di IA nel mondo del lavoro presso il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali. L’Osservatorio è concepito come struttura permanente di governance multi-stakeholder, volta a tradurre in pratica i princìpi europei – quali trasparenza, supervisione umana e tutela dei diritti – tramite indirizzi strategici nazionali e strumenti operativi. Il Ministro del Lavoro presiede l’Osservatorio, garantendone l’indirizzo politico e il coordinamento tra le istituzioni coinvolte, le parti sociali e gli esperti di settore. L’architettura di governance prevede infatti un Comitato di indirizzo interistituzionale, una Commissione Etica (presieduta dal teologo esperto di bioetica Paolo Benanti) e una Consulta delle parti sociali, oltre a gruppi tecnico-scientifici tematici [1]. Questa composizione mista pubblico-privata è volta a garantire un approccio partecipativo e multidisciplinare al governo dell’IA nel lavoro, integrando competenze giuridiche, tecnologiche e socioeconomiche.
Le funzioni principali affidate all’Osservatorio includono:
• la definizione di una strategia nazionale sull’IA applicata al lavoro;
• il monitoraggio dell’impatto delle tecnologie AI su occupazione, produttività, competenze e condizioni lavorative;
• l’individuazione dei settori più esposti alle trasformazioni;
• l’aggiornamento continuo delle Linee Guida ministeriali per l’implementazione dell’IA;
• il supporto alle politiche attive del lavoro e ai programmi di formazione e riqualificazione professionale.
Pertanto, non si tratta di un mero organo consultivo, bensì di una cabina di regia pubblico-sociale dotata di compiti di indirizzo strategico, proposta e supervisione sull’attuazione delle politiche in materia. Di particolare rilievo è il ruolo della Commissione Etica, garante che l’introduzione degli algoritmi nei luoghi di lavoro avvenga nel rispetto dei valori fondamentali: l’Osservatorio dovrà assicurare che l’adozione dell’IA non “riduca il lavoro a una traccia digitale”, ma ne preservi la dignità, eviti discriminazioni, garantisca trasparenza nei processi decisionali automatizzati e mantenga sempre una supervisione umana competente [1]. Questo approccio si allinea con i principi sanciti dal Piano d’azione G7 sul lavoro (Dichiarazione di Cagliari 2024), che richiede fra l’altro supervisione umana obbligatoria sulle decisioni algoritmiche, non discriminazione e trasparenza degli strumenti IA, e rigorosi standard di cybersecurity e tutela della privacy by design.
In definitiva, il quadro normativo emergente delinea un modello di governance partecipativa dell’innovazione stratificato su più livelli: regole chiare ex ante – a livello UE e nazionale – e un organismo dedicato che funge da raccordo tra policy making e attuazione pratica. L’Italia, con la Legge 132/2025 e l’Osservatorio, sperimenta un paradigma proattivo di regolazione: anticipare e governare l’impatto dell’IA sul lavoro attraverso un mix di norme, soft law (come le linee guida) e coordinamento istituzionale, piuttosto che rincorrere a posteriori gli effetti tecnologici. Ciò potrebbe consentire di superare la logica di interventi meramente riparatori ex post. Tale strategia, anticipando la piena operatività dell’AI Act, promuove un modello cooperativo e antropocentrico che potrebbe costituire una best practice di riferimento anche per altri Paesi.
Stato dell’arte: dinamiche di adozione e asimmetrie tra pubblico e privato
Sebbene l’IA sia ormai integrata in molti settori produttivi, l’adozione concreta nella PA e nelle aziende presenta ritmi e modalità eterogenei. A livello globale, nell’ultimo biennio si è osservata un’impennata nell’utilizzo di strumenti di IA da parte delle imprese: lo Stanford AI Index Report riporta che nel 2024 ben il 78% delle aziende mondiali dichiarava di impiegare qualche forma di AI, in forte crescita rispetto al 55% dell’anno precedente [2]. Tale accelerazione nel settore privato è trainata dalla ricerca di efficienza operativa, qualità e innovazione di prodotto, e sostenuta da crescenti investimenti in sistemi avanzati [3].
Nel settore pubblico, l’adozione dell’IA è avviata ma procede in modo più graduale e frammentato rispetto al privato. Gli studi evidenziano che le amministrazioni pubbliche affrontano sfide peculiari nell’integrare queste tecnologie: vincoli etici e normativi più stringenti, esigenze di accountability verso i cittadini, limitate risorse finanziarie e competenze tecniche interne spesso carenti. Tali fattori possono rallentare la sperimentazione e la scalabilità dei progetti di IA nella PA. Una ricerca internazionale recente ha rilevato un certo scetticismo tra i dipendenti pubblici riguardo all’uso di IA nei processi interni: molti preferiscono che l’IA abbia un ruolo di supporto decisionale e non pienamente autonomo, soprattutto per mansioni che richiedono capacità interpersonali e valutazioni qualitative. Emerge altresì un significativo divario percettivo: i dirigenti pubblici appaiono in media più propensi ad ampliare l’uso dell’IA rispetto al personale non manageriale, il quale teme maggiormente implicazioni come la riduzione dell’autonomia professionale e la sicurezza del proprio ruolo [4]. Tale scenario suggerisce che l’integrazione tecnologica debba essere necessariamente accompagnata da solide strategie di change management, fondate su formazione continua e partecipazione attiva, al fine di mitigare le resistenze e allineare l’innovazione ai valori del servizio pubblico.
Elemento dirimente per il successo della transizione è lo sviluppo di competenze digitali e in data science. Si tratta di una sfida trasversale che non risparmia il settore privato: report internazionali evidenziano una globale guerra dei talenti (war for talent) in cui la domanda di profili tecnici supera strutturalmente l’offerta, specie in relazione all’IA. Tale disallineamento (skill mismatch) rende arduo il reperimento di esperti anche per le grandi aziende, rallentando l’adozione tecnologica su larga scala [5]. Tuttavia, tale criticità assume caratteri strutturali all’interno della PA. Molte organizzazioni pubbliche segnalano, infatti, un severo deficit di competenze specializzate in AI: indagini internazionali confermano che il 60% dei responsabili IT del settore pubblico individua proprio nella carenza di skill il principale ostacolo all’adozione dell’IA. Tale divario assume contorni critici specialmente negli enti locali, dove la scarsità di risorse umane e finanziarie è endemica [6]. Per colmare tale lacuna, si rendono indifferibili investimenti strutturali in digital upskilling e reskilling del personale, nonché l’attrazione di nuovi profili professionali quali data analyst, data scientist ed esperti di AI governance. Tuttavia, sebbene tali figure inizino a penetrare nei ruoli della PA italiana, le procedure di reclutamento – tradizionalmente incardinate su prove nozionistiche di diritto sovente anche per profili tecnici – appaiono oggi potenzialmente inadeguate a selezionare le competenze trasversali e tecnologiche necessarie per gestire la complessità algoritmica. A ciò si aggiunge la delicata questione dell’attrattività del settore pubblico per i talenti digitali (retribuzioni, carriera, flessibilità), tematica che, pur esulando dai limiti della presente trattazione, rappresenta una variabile strategica su cui la letteratura di settore pone crescente attenzione.
Pertanto, in tale prospettiva, il Ministero del Lavoro ha posto l’accento sull’importanza di investire nella formazione e nella riqualificazione professionale come pilastro di una transizione giusta all’IA. Parallelamente, l’interoperabilità dei dati e l’adeguamento delle infrastrutture tecnologiche pubbliche costituiscono precondizioni abilitanti [1]: sistemi informativi frammentati e non comunicanti ostacolano infatti l’efficacia degli algoritmi, che per apprendere e operare efficacemente necessitano di accedere a basi dati ampie, affidabili e integrate.
La trasformazione digitale in atto nella PA italiana – con la creazione di piattaforme nazionali del lavoro e del welfare – mira proprio a superare i silos informativi. Il neonato SIISL (Sistema Informativo per l’Inclusione Sociale e Lavorativa) unifica dati e servizi per le politiche attive del lavoro, gettando le basi per un uso intelligente delle informazioni a supporto di decisioni e servizi personalizzati [7].
Accanto alle infrastrutture, si sviluppano anche applicazioni concrete di IA al servizio di cittadini e imprese. Un caso emblematico è AppLI, il web coach lanciato dal Ministero del Lavoro lo scorso anno per offrire consulenza personalizzata in materia di orientamento professionale, formazione e placement. AppLI utilizza un modello IA multi-agente generativo per interagire con gli utenti, rispondere a quesiti, aiutare nella stesura di CV e nell’individuazione di percorsi formativi. Nato in via sperimentale per i NEET e attivato il 15 settembre scorso, viste le migliaia di accessi registrate (+25mila iscrizioni nei primi 90 giorni) e il positivo riscontro (3.8/5 il voto medio di gradimento espresso dagli utenti), il servizio è stato esteso a tutti i cittadini tramite autenticazione SPID o CIE. AppLI è pensato come strumento sempre accessibile, in grado di affiancare i centri per l’impiego nell’offrire supporto immediato e su misura, e rappresenta “un prototipo del modello di lavoro del futuro” integrato con l’IA. Le prime evidenze indicano che tale piattaforma è risultata utile non solo ai giovani alla ricerca del primo impiego ma anche a lavoratori più maturi in fase di riqualificazione, contribuendo ad accrescere competenze trasversali come l’alfabetizzazione digitale [8].
Iniziative come AppLI – insieme al SIISL – dimostrano come l’IA possa essere impiegata dalla PA in modo concreto e partecipativo, portando innovazione nei servizi pubblici per il lavoro. L’importanza di questi progetti pilota è duplice: da un lato forniscono proof of concept dei benefici ottenibili – come maggiore capacità di ascolto, orientamento e assistenza agli utenti e riduzione dei tempi di erogazione dei servizi; dall’altro, costituiscono banchi di prova per definire buone pratiche e standard da estendere su scala più ampia. Non a caso, le Linee Guida ministeriali propongono l’utilizzo di sandbox regolamentari (come previsto tra l’altro dall’art. 62 AI Act) per consentire alle imprese – specialmente le PMI – di sperimentare soluzioni IA in un ambiente controllato, favorendo l’innovazione responsabile senza incorrere in violazioni normative.
In sintesi, l’effettiva adozione dell’IA nella PA e nel tessuto produttivo postula una visione sistemica: tecnologia, modelli organizzativi e competenze devono evolvere sinergicamente. I fattori abilitanti includono infrastrutture digitali interoperabili, un capitale umano formato all’uso consapevole degli algoritmi e una solida governance interna, declinata in policy di gestione (linee guida etiche, comitati di supervisione, procedure di verifica della conformità). In ambito pubblico, l’Osservatorio nazionale svolge un ruolo di catalizzatore in tale direzione, promuovendo sinergie istituzionali e la diffusione di strumenti operativi. Cruciale appare altresì la collaborazione con il settore privato e il mondo accademico: i partenariati pubblico-privati possono facilitare il trasferimento tecnologico e la condivisione di risorse (quali modelli open source e toolkit per la valutazione d’impatto), a beneficio dell’intero ecosistema. Solo attraverso questo approccio integrato l’IA potrà dispiegare il proprio potenziale nei processi amministrativi e produttivi, mitigando al contempo le potenziali esternalità negative.
Potenzialità e benefici dell’IA per il lavoro e la PA
Un’adozione ben governata dell’IA offre opportunità significative per migliorare il lavoro e i servizi pubblici. Sul piano economico-produttivo, gli studi indicano che l’IA può agire da potente leva di produttività: le aziende che integrano l’AI nei propri processi registrano spesso incrementi di efficienza e qualità, liberando i lavoratori da attività ripetitive a basso valore aggiunto e consentendo loro di concentrarsi su compiti più complessi e creativi. Le proiezioni macroeconomiche suggeriscono che, laddove i governi e gli attori chiave riescano a massimizzare i benefici mitigando contestualmente i rischi, l’IA fungerà da acceleratore strutturale della produttività. Le stime indicano un potenziale incremento del Prodotto Interno Lordo (PIL) globale fino al 7% entro il prossimo decennio, con prospettive di crescita esponenziale nel lungo periodo, ridefinendo le scale di grandezza dell’economia mondiale [9]. Nello specifico, l’impiego di sistemi di IA generativa (quali i Large Language Models) sta già dimostrando la capacità di ottimizzare i processi in svariati comparti, generando risparmi di tempo tangibili, segnatamente per le professioni afferenti all’area ICT e ai servizi informatici (prevalentemente Computer and Math). Recenti report hanno evidenziato come i lavoratori che integrano strumenti di IA generativa registrino un risparmio del tempo di lavoro superiore con punte superiori al 5%, dato che suggerisce un potenziale incremento medio della produttività stimabile oltre l’1% [10]. A livello aziendale, evidenze empiriche provenienti dagli Stati Uniti dimostrano una correlazione positiva tra l’adozione dell’IA e la crescita dei principali indicatori di performance aziendale (fatturato e redditività). Significativo è il dato sull’occupazione, che in molti casi registra un trend espansivo: ciò avvalora l’ipotesi secondo cui l’innovazione tecnologica tende prevalentemente a generare un effetto di complementarità con il capitale umano – potenziandone l’output – piuttosto che di mera sostituzione [11].
Nella PA, l’integrazione dell’IA agisce su due direttrici fondamentali: l’efficientamento nell’erogazione dei servizi e il potenziamento della capacità di policy making. Diverse esperienze internazionali confermano l’efficacia di sistemi di Machine Learning nell’ottimizzazione delle funzioni pubbliche: dall’analisi predittiva per la dislocazione strategica delle risorse per la sicurezza e la prevenzione dei rischi strutturali (come ispezioni mirate), all’efficientamento logistico (gestione rifiuti e trasporti), fino all’automazione dei flussi amministrativi standardizzati, riducendo i tempi di lavorazione delle pratiche [4]. Tali applicazioni rendono l’azione amministrativa più tempestiva e mirata, generando benefici tangibili in termini di cost saving e incremento della soddisfazione dell’utenza. A livello strategico, l’IA potenzia la capacità analitica delle amministrazioni: strumenti avanzati di data mining e predictive analytics supportano i decisori pubblici nell’intercettare i trend occupazionali, valutare l’efficacia delle politiche attive e stimare i fabbisogni formativi futuri, abilitando così un modello di governo basato sull’evidenza (evidence-based policy).
Nel dominio delle risorse umane, l’impiego di chatbot e assistenti virtuali è ormai consolidato sia nelle fasi di recruiting che di onboarding. Nello specifico, sistemi di IA conversazionale automatizzano la preselezione, interagendo con i candidati per verificare i requisiti preliminari e gestire la calendarizzazione dei colloqui. Tale automazione accelera drasticamente l’iter selettivo: evidenze empiriche mostrano come l’adozione di specifici tool intelligenti abbia ridotto il tempo medio di gestione della singola candidatura da 40 a 4 minuti, registrando un incremento dell’efficienza nello screening iniziale superiore al 25% rispetto alle procedure tradizionali [1]. Analoghi vantaggi si riscontrano nei processi di valutazione delle performance, sebbene – come si approfondirà nel prosieguo della trattazione – tali automatismi richiedano estrema cautela per scongiurare il rischio di bias algoritmici, che potrebbero replicare o amplificare le discriminazioni esistenti anziché neutralizzarle. D’altro canto, analisi giuridiche e di settore evidenziano infatti che, se sviluppati secondo rigorosi criteri di conformità, gli algoritmi possono contribuire ad arginare i bias inconsci che spesso condizionano la discrezionalità umana, prevenendo discriminazioni e favorendo valutazioni più oggettive [12]. Significativi sono altresì i benefici in materia di salute e sicurezza sul lavoro, grazie a capacità di monitoraggio proattivo dei rischi. A titolo esemplificativo, sistemi di Computer Vision applicati ai cantieri possono rilevare in tempo reale situazioni di pericolo prevenendo infortuni, mentre sensori indossabili (wearable devices) monitorano i parametri ergonomici per scongiurare l’insorgenza di malattie professionali.
Ulteriore leva strategica è rappresentata dalla capacità dell’IA di incrementare la personalizzazione e l’accessibilità dei servizi. Nel contesto delle politiche attive, piattaforme quali AppLI dimostrano come sia oggi possibile erogare un servizio di coaching individualizzato su vasta scala, adattando l’offerta alle specifiche esigenze dell’utente, suggerendo percorsi formativi mirati in base al profilo di competenze e alla domanda del mercato locale. Tale tecnologia rende sostenibili approcci di consulenza one-to-one che, in passato, risultavano impraticabili per vincoli di bilancio e di organico. Analogamente, l’adozione di assistenti virtuali intelligenti nella PA garantisce un’interfaccia di dialogo immediata e continuativa, abbattendo barriere orarie, linguistiche e di accessibilità per le persone con disabilità. Ciò consente di sgravare i front-office dalla gestione di istanze routinarie, traducendosi in una riallocazione strategica del capitale umano verso la gestione di casistiche complesse e attività ad alto valore aggiunto (come progettazione dei servizi, controllo di gestione e relazione qualificata con l’utenza).
Inoltre, ridimensionando il timore diffuso di una disoccupazione tecnologica di massa, diversi osservatori evidenziano il potenziale dell’IA nel generare nuove mansioni e riconfigurare le professionalità esistenti. In tale ottica, le recenti proiezioni del World Economic Forum stimano che, specificamente in relazione ai trend dell’IA e delle tecnologie di elaborazione delle informazioni, si attende la creazione di 11 milioni di nuovi posti di lavoro a fronte di 9 milioni di ruoli destinati a essere sostituiti [13]. Sebbene i volumi siano più contenuti rispetto alle previsioni del passato, il saldo occupazionale rimane positivo, confermando una dinamica che rende tuttavia imprescindibili politiche attive mirate al reskilling e al supporto della mobilità dei lavoratori verso le nuove opportunità emergenti.
In sintesi, l’IA offre l’opportunità di un salto di qualità nelle modalità di produzione di beni e servizi e nell’azione amministrativa: più efficienza, più capacità predittiva, decisioni più informate e potenzialmente più eque. Tuttavia, come ogni tecnologia, tali benefici non si realizzano automaticamente né sono distribuiti uniformemente: dipende da come l’IA viene implementata e governata.
I paragrafi successivi esamineranno dunque i rischi e le criticità che accompagnano l’adozione dell’IA nel lavoro, evidenziando la necessità di misure correttive ed etiche per garantire che l’innovazione sia sostenibile e socialmente accettabile.
Rischi e sfide etico-organizzative dell’IA nel mondo del lavoro
Contestualmente alle opportunità descritte, l’introduzione dell’IA nei contesti lavorativi e amministrativi pone sfide complesse che necessitano di una rigorosa strategia di analisi e mitigazione. Un primo cruciale ambito di criticità attiene alla tutela dei diritti fondamentali e della dignità del lavoratore. L’adozione di sistemi decisionali opachi (black box) per governare processi sensibili – quali il reclutamento, la valutazione della performance o la gestione del rapporto di lavoro – espone al rischio concreto di discriminazioni algoritmiche. Come evidenziato dalla dottrina, tali sistemi possono non solo replicare, ma sistematizzare ed estendere la portata dei pregiudizi sociali, qualora utilizzino fattori predittivi che sono essi stessi il prodotto di disparità di trattamento storiche sedimentate nei dati di addestramento.
Sistemi di recruiting automatizzato mal calibrati hanno evidenziato tendenze discriminatorie, in particolare a danno della componente femminile (emblematico in tal senso è il caso del sistema sperimentale di Amazon, dismesso dopo che si scoprì che penalizzava sistematicamente i curricula contenenti termini riferiti alle donne) [14] o in relazione all’età anagrafica (recenti sviluppi giudiziari negli Stati Uniti hanno coinvolto piattaforme di screening come Workday, oggetto di una class action per aver sistematicamente scartato i candidati over 40) [15], fondando le proprie previsioni su serie storiche distorte. Come osservano alcuni autori, e come confermato da autorevole dottrina giuridica, gli stessi strumenti concepiti per neutralizzare i bias cognitivi umani rischiano paradossalmente di perpetuare la discriminazione ed estenderne la portata, qualora non siano progettati e governati con precauzione [16].
Parallelamente alle problematiche discriminatorie, l’impiego dell’IA in azienda solleva urgenti interrogativi in materia di privacy e sorveglianza. La diffusione capillare di sensori IoT, dispositivi indossabili (wearable devices) e software di monitoraggio della produttività rischia di trasformare il luogo di lavoro in un panopticon digitale, minacciando la riservatezza individuale e incrementando i rischi psicosociali correlati (c.d. tecno-stress [17]). In tale scenario, l’Algorithmic Management – inteso come l’automazione delle funzioni direttive e di coordinamento, originariamente tipica della Gig Economy – se esteso ai settori tradizionali in assenza di regole, minaccia di erodere l’autonomia decisionale del lavoratore. Le criticità maggiori riguardano l’intensificazione dei ritmi produttivi (spesso dettati dalla macchina) e l’opacità dei criteri di valutazione, che rischiano di generare una profonda asimmetria informativa tra datore di lavoro e dipendente. Tuttavia, è doveroso precisare che tali criticità non costituiscono un novum assoluto introdotto dalla tecnologia; il rischio concreto è che l’intermediazione algoritmica, agendo come moltiplicatore di forza, accentui drasticamente tali dinamiche, rendendo la subordinazione più pervasiva e difficile da contestare rispetto al passato.
Sul punto, studi recenti segnalano che sistemi di management algoritmico opachi minano la fiducia dei lavoratori, alimentando un senso di sorveglianza pervasiva che mette a repentaglio la dignità professionale. Emergono altresì inediti rischi psicosociali: l’automazione intensiva può indurre alienazione e dequalificazione professionale, esponendo al fenomeno del c.d. rubber stamping. In tale scenario, il lavoratore – schiacciato dalla pressione produttiva o dall’autorità della macchina – finisce per appiattirsi acriticamente sui suggerimenti dell’algoritmo, riducendosi a mero ratificatore formale e svuotando di significato la supervisione umana. Inoltre, un controllo pervasivo in tempo reale rischia di generare forme acute di stress lavoro-correlato e burnout. A tal proposito, le Linee Guida ministeriali ribadiscono la necessità di scongiurare che l’IA riduca il lavoro a una traccia digitale, preservando dignità, non discriminazione, trasparenza e supervisione umana.
Parallelamente, il quadro regolatorio vigente cristallizza precisi obblighi di trasparenza e spiegabilità (explainability): in capo ai lavoratori si configura il diritto a essere informati sull’utilizzo di sistemi algoritmici che incidano sul proprio rapporto di lavoro e a ottenere spiegazioni intellegibili in merito alle logiche decisionali adottate. Tale tutela, già radicata nel GDPR, trova piena attuazione e potenziamento nell’AI Act, che eleva la trasparenza a requisito essenziale per i sistemi ad alto rischio.
Un secondo ambito di criticità attiene agli impatti occupazionali e organizzativi. Sebbene l’automazione prospetti l’obsolescenza di specifiche mansioni, alimentando lo spettro della disoccupazione tecnologica, è necessario qualificare il fenomeno in ottica comparata. Pur essendo verosimile che, analogamente alle precedenti rivoluzioni industriali, il saldo occupazionale di lungo periodo rimanga positivo grazie alla genesi di nuove professionalità (come poc’anzi discusso), l’attuale transizione presenta una specificità peculiare. A differenza dell’automazione tradizionale, che ha eroso prevalentemente compiti manuali e routinari, l’IA estende il proprio impatto anche alle attività cognitive a medio-alto valore aggiunto (white-collar jobs). Mansioni quali la redazione di reportistica, l’analisi legale preliminare o la traduzione di documenti – storicamente appannaggio di forza lavoro qualificata – rientrano oggi pienamente nel perimetro dell’automazione offerta dall’IA, riconfigurando la gerarchia delle competenze richieste.
Ciò alimenta fondate preoccupazioni per le posizioni di ingresso nel mercato del lavoro: la progressiva automazione delle attività propedeutiche (cd. di gavetta) rischia di contrarre drasticamente l’offerta per i ruoli entry level. Sia i documenti strategici nazionali che le analisi internazionali convergono nel segnalare il rischio di un collo di bottiglia generazionale: le organizzazioni ad alta intensità tecnologica tendono a comprimere il reclutamento di profili junior, interrompendo di fatto i tradizionali meccanismi di carriera e il trasferimento intergenerazionale delle competenze (on-the-job training). A conferma di tale tendenza, il Future of Jobs Report del World Economic Forum stima che circa il 40% dei datori di lavoro globali prevede una riduzione della propria forza lavoro in relazione all’integrazione tecnologica, prefigurando scenari di difficile accesso per i neo-assunti in assenza di adeguati correttivi [5].
Parallelamente, si osserva un effetto di polarizzazione del mercato del lavoro: cresce esponenzialmente la domanda di competenze avanzate complementari all’IA (sviluppo software, data science, cybersecurity), mentre si contrae la richiesta di profili a media qualifica, le cui mansioni risultano maggiormente esposte all’automazione. In assenza di correttivi strutturali, tale dinamica rischia di esacerbare le disuguaglianze salariali e sociali, scavando un solco tra una élite altamente qualificata e il resto della forza lavoro.
Calando l’analisi nel contesto italiano, desta particolare preoccupazione il tessuto delle piccole e medie imprese (PMI), ossatura dell’economia nazionale, che rischia di accumulare un gap tecnologico a causa di barriere all’entrata (costi elevati) e carenza di know-how specialistico. Lo scenario temuto è quello di una rivoluzione dell’IA a due velocità, concentrata esclusivamente in poche grandi imprese leader, con il conseguente ampliamento della forbice di produttività rispetto alla vasta platea delle altre, compromettendone la competitività sia internamente sia sui mercati internazionali.
La sfida cruciale risiede dunque nel garantire una transizione giusta (just transition) verso l’era dell’IA. Tale obiettivo implica una strategia duplice: da un lato, il potenziamento degli ammortizzatori sociali e delle politiche attive del lavoro, orientate alla riqualificazione e alla ricollocazione dei lavoratori esposti al rischio di sostituzione tecnologica; dall’altro, il coinvolgimento strutturale delle parti sociali nel governo del cambiamento. In questa direzione convergono le misure di sostegno e i fondi stanziati dal Governo italiano e dall’Unione Europea, finalizzati ad accompagnare la trasformazione digitale salvaguardando la tenuta occupazionale e la coesione sociale.
Inoltre, la tradizione giuslavoristica europea offre strumenti collaudati: la contrattazione collettiva può diventare la sede in cui negoziare l’introduzione di sistemi di IA in azienda, stabilendo criteri condivisi per il monitoraggio dell’attività lavorativa, limiti all’utilizzo di determinate tecnologie, diritti di consultazione preventiva e formazione congiunta. Le stesse Linee Guida nazionali incoraggiano esplicitamente il dialogo sociale, notando che pur non regolando direttamente i rapporti sindacali, gli obblighi dell’AI Act possono essere integrati nei CCNL in modo da declinare i principi di trasparenza e controllo umano a livello settoriale e aziendale. Una funzione di garanzia sarà esercitata dalla Commissione Etica dell’Osservatorio, chiamata a emanare pareri e raccomandazioni (soft law) su fattispecie critiche, promuovendo una cultura di responsabilità algoritmica conforme ai valori costituzionali del lavoro.
In prospettiva, il dibattito scientifico e istituzionale prefigura l’istituzionalizzazione di nuove figure di garanzia, quali l’AI Auditor o il Data Trustee indipendente. Tali profili professionali, sempre più richiesti dal mercato, avranno l’incarico di sottoporre a verifica tecnica ed etica gli algoritmi aziendali, certificandone la conformità a standard di equità, trasparenza e sicurezza. Si configura dunque una funzione di vigilanza terza, analoga a quella storicamente svolta dalla revisione finanziaria, ma traslata sul piano dei rischi digitali. Come evidenziato dalla più recente letteratura scientifica, l’auditing algoritmico si sta affermando quale metodologia standard per identificare e mitigare bias o vulnerabilità dei modelli, intervenendo sia in fase di sviluppo (ex ante) che durante l’impiego (ex post) [18].
In sintesi, le implicazioni critiche dell’IA nel contesto lavorativo non vanno sottostimate: in assenza di un adeguato governo dei processi, esse rischiano di tradursi in una compressione dei diritti fondamentali, in un deterioramento della qualità dell’occupazione e in una frattura della coesione sociale. Tuttavia, tali rischi non sono ineluttabili, ma mitigabili attraverso una strategia multidimensionale: un quadro regolatorio solido (incardinato su AI Act e Legge 132/2025), l’adozione di protocolli etici e di compliance nelle organizzazioni, e il pieno empowerment dei lavoratori (declinato in trasparenza, formazione e partecipazione alle scelte tecnologiche). L’esperienza insegna che le società capaci di trarre reale beneficio dalle rivoluzioni tecnologiche sono quelle che hanno saputo orientarle al bene comune. Nel caso dell’IA, ciò impone un approccio ispirato al principio di precauzione, ma scevro da pregiudiziali neoluddiste: occorre fissare limiti invalicabili (inibendo le pratiche a rischio inaccettabile, quali il riconoscimento delle emozioni o la sorveglianza biometrica massiva in ambito lavorativo) e garantire la supervisione umana nei processi critici, senza tuttavia precludere le applicazioni virtuose in grado di potenziare il lavoro e i servizi.
La sezione che segue approfondirà le iniziative specifiche di governance messe in campo dall’Italia per abilitare un modello di adozione sostenibile, finalizzato a massimizzare i benefici discussi e minimizzare i rischi evidenziati.
Fattori abilitanti e iniziative per una transizione antropocentrica
Alla luce della dicotomia tra opportunità e rischi poc’anzi delineata, emerge con chiarezza la necessità di supportare l’adozione dell’IA mediante fattori abilitanti e iniziative mirate, al fine di garantire una transizione tecnologica antropocentrica e partecipata. Pilastro fondamentale di tale strategia è la costruzione di un solido framework di governance pubblica. In tale architettura, l’Osservatorio sull’adozione dell’IA nel mondo del lavoro si configura come il fulcro del sistema: esso è investito da una duplice missione, non limitandosi alla funzione analitica (monitoraggio dei trend), ma esercitando un ruolo proattivo di indirizzo e accompagnamento tramite l’emanazione di linee guida e raccomandazioni di policy.
Tra i primi deliverables attesi figura un Documento Strategico Triennale, volto a definire la roadmap nazionale, affiancato da relazioni annuali che offriranno una disamina puntuale degli impatti su occupazione, produttività, skill gap e condizioni di lavoro. Tali strumenti, fondati su evidenze tecnico-scientifiche, forniranno alle istituzioni e alle parti sociali una base conoscitiva condivisa indispensabile per le decisioni. È prevista altresì l’elaborazione di un sistema di indicatori di monitoraggio per valutare i progressi in serie storica e attivare meccanismi di allerta su eventuali criticità emergenti.
La natura permanente dell’organismo garantisce un aggiornamento continuo e adattivo delle strategie: considerata l’accelerazione esponenziale dei cicli tecnologici (si pensi all’evoluzione della Generative AI nell’ultimo biennio), solo un meccanismo di governance flessibile può mantenere l’allineamento tra norma e realtà tecnica. In tal senso, il modello italiano recepisce e declina proattivamente la logica metodologica dell’AI Act: una governance anticipatoria, dinamica e fondata sul coinvolgimento degli stakeholder.
Un fattore abilitante chiave è l’adozione di Linee guida, concepite per declinare i principi generali in prassi applicative per imprese e la PA. Tali documenti, emanati a seguito di un’ampia consultazione pubblica, non costituiscono atti statici bensì strumenti dinamici, soggetti a costante revisione per adattarsi all’evoluzione tecnologica. Nello specifico, le Linee guida hanno lo scopo di orientare le aziende (dalle grandi imprese alle PMI) e i lavoratori autonomi nell’identificare gli strumenti più idonei alla propria realtà operativa, favorendo l’adozione di buone pratiche. In tal senso, esse fungono da bussola per la compliance normativa e rimandano all’adozione di una serie di strumenti utili, tra cui checklist di conformità all’AI Act, costruzione di repository condivisi di casi d’uso virtuosi, format per censire e classificare i progetti IA, e così via, fornendo altresì indicazioni metodologiche (vademecum) per un utilizzo etico e consapevole dell’IA Generativa.
Vengono inoltre enunciati principi guida per un impiego responsabile: trasparenza e accountability, equità e non discriminazione, sicurezza (tutela della salute psico-fisica dei lavoratori), e inclusione digitale volta a scongiurare nuove asimmetrie (digital divide). L’efficacia di tali Linee guida dipenderà dalla loro adozione su larga scala: per questo l’Osservatorio svolgerà anche una funzione di promozione della formazione. L’approccio partecipativo – con il coinvolgimento di imprese, lavoratori, università, sindacati ed enti di regolamentazione – conferisce alle Linee Guida una solida legittimazione sostanziale e ne eleva la qualità tecnica, realizzando una sintesi tra prospettive ingegneristiche, giuslavoristiche ed etiche.
Dal lato tecnologico e infrastrutturale, leva abilitante imprescindibile è l’implementazione di piattaforme pubbliche che integrino nativamente l’IA nei servizi di welfare e nelle politiche del lavoro. In tale quadro, il già citato SIISL si conferma l’infrastruttura dorsale del sistema, federando in un unico ecosistema digitale i flussi dati inerenti a politiche attive, offerte di lavoro, formazione e strumenti di inclusione. La disponibilità di tali architetture dati consente il dispiegamento di algoritmi di matching evoluti e di modelli di analisi predittiva volti a intercettare precocemente i soggetti a rischio di marginalizzazione, attivando interventi di policy mirati e tempestivi.
Le evidenze empiriche maturate con la sperimentazione di AppLI – configurata come alleata del lavoratore – dimostrano la capacità di tali piattaforme di valorizzare le competenze individuali, ridefinendo le dinamiche di accesso al lavoro a beneficio sia dei lavoratori sia delle imprese. Ciò evidenzia la necessità di scalare e replicare tali approcci innovativi: in tale prospettiva, l’Osservatorio potrà assumere un ruolo di coordinamento strategico nel trasferimento tecnologico verso altri domini. Particolarmente rilevante è l’ipotesi, attualmente al vaglio ministeriale, di sviluppare un assistente virtuale dedicato specificamente al tessuto imprenditoriale, finalizzato a guidare le aziende a comprendere e gestire gli impatti derivanti dall’IA e trasformarli in opportunità concrete.
Parallelamente, appare prioritario investire in infrastrutture di cloud computing e connettività, al fine di garantire a PA e PMI l’accesso a risorse computazionali adeguate all’implementazione dei modelli di IA. L’obiettivo strategico è il rafforzamento della sovranità digitale: occorre mitigare i rischi di dipendenza tecnologica (vendor lock-in) da provider extra-europei e assicurare il pieno controllo sui dati, in linea con la strategia del Polo Strategico Nazionale (PSN). In tale direzione convergono gli investimenti del Programma Digital Europe e del PNRR, operando in stretta sinergia con l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), per blindare il perimetro di sicurezza informatica dell’intero ecosistema dell’IA.
Un ulteriore fattore abilitante è rappresentato dalla cooperazione internazionale e dallo scambio di conoscenze. Dato il carattere transfrontaliero dell’innovazione, forum quali l’OECD AI Policy Observatory [19] e i gruppi di esperti presso la Commissione UE [20] costituiscono piattaforme essenziali per il policy learning, permettendo ai governi di condividere best practices in materia di governance. L’Italia, partecipando attivamente a queste reti, può importare soluzioni valide adottate altrove e contribuire con il proprio modello di Osservatorio come caso pilota. La convergenza verso principi comuni – come quelli espressi dall’UNESCO [21] o dalla Commissione UE in tema di etica dell’IA – favorisce la creazione di un terreno normativo globale armonizzato, garantendo alle imprese multinazionali certezza del diritto e chiara prevedibilità dei requisiti valoriali da rispettare.
In ultima istanza, la centralità della persona permane quale principio ispiratore dell’intero ecosistema. L’implementazione di un’IA antropocentrica postula, infatti, la presenza di lavoratori non solo formati, ma pienamente consapevoli e partecipi dei processi trasformativi. In tale ottica, fattore abilitante decisivo è la promozione di una cultura digitale diffusa, che trascenda la mera formazione specialistica per gli addetti ai lavori, garantendo una alfabetizzazione di base a tutta la forza lavoro. Ciò implica la capacità di decodificare potenzialità e limiti logici degli algoritmi, nonché la piena cognizione dei diritti esercitabili a fronte di decisioni automatizzate.
Iniziative strutturali quali i percorsi di formazione finanziati dai fondi interprofessionali (impresa-sindacato) e la possibilità di accedere a reti europee di formazione, con percorsi di upskilling e reskilling mirati, da parte di imprese e lavoratori (sul modello del Patto per le Competenze UE), gettano le fondamenta per un modello in cui l’innovazione viene governata anche da attori sociali e stakeholder, superando la logica del mero adattamento passivo.
Implicazioni per il settore privato: la convergenza tra compliance e competitività
Sebbene l’architettura di governance descritta abbia prevalentemente una genesi pubblicistica, l’impatto trasformativo dell’IA investe con forza dirompente il settore privato. Le aziende, nel duplice ruolo di sviluppatrici e utilizzatrici di sistemi intelligenti, si trovano al centro di questa metamorfosi. Da un lato, il nuovo perimetro regolatorio (Regolamento AI Act e Legge 132/2025) ridisegna le responsabilità d’impresa: i datori di lavoro che integrano algoritmi nei processi HR o produttivi sono chiamati a garantire la piena compliance normativa. Ciò comporta l’obbligo di effettuare la valutazione dei rischi per i sistemi classificati ad alto rischio (spesso coincidente con la FRIA – Fundamental Rights Impact Assessment ai sensi dell’art. 27 AI Act), l’adozione delle misure di governance indicate nelle checklist ministeriali, nonché la predisposizione di informative trasparenti e canali sicuri per la segnalazione di anomalie algoritmiche (in un’ottica di whistleblowing).
Parallelamente, le organizzazioni più innovative (cd. frontier firms) hanno anticipato il dettato normativo, dotandosi proattivamente di policy interne, codici etici e comitati di supervisione algoritmica. Emerge dunque una chiara convergenza tra compliance e interesse strategico: mitigare i bias nei sistemi di selezione non risponde meramente a un obbligo antidiscriminatorio, ma previene inefficienze allocative che porterebbero a scartare talenti ad alto potenziale. Analogamente, garantire la trasparenza e il coinvolgimento dei lavoratori nell’implementazione dei nuovi tool è condizione necessaria per favorirne l’accettazione e scongiurare cali motivazionali.
In prospettiva, la capacità di integrare l’IA secondo criteri di responsabilità sociale si configurerà come un fattore decisivo di vantaggio competitivo. La letteratura conferma che l’IA funge da moltiplicatore di produttività solo in presenza di un clima di fiducia: l’adozione tecnologica richiede consenso. Di contro, un’introduzione conflittuale o percepita come opaca rischia di innescare fenomeni di avversione algoritmica (algorithmic aversion), portando a resistenze passive, boicottaggi o al fallimento dei progetti di trasformazione digitale.
D’altra parte, il settore privato è anche l’ambito dove si gioca il trade-off tra innovazione e diritti in modo più acuto. I policymaker globali – sia nel contesto statunitense che in quello europeo – stanno cercando di calibrare gli interventi normativi per non soffocare sul nascere un ecosistema innovativo potenzialmente trainante per la crescita. L’esperienza comparata offre moniti importanti: in alcuni ordinamenti (si pensi a vari Stati USA) si è assistito a una proliferazione frammentaria di normative locali sull’IA nel lavoro, rivelatesi talvolta inefficaci o frutto di urgenza legislativa [16]. La sfida di policy risiede dunque nel superare la dicotomia tra un approccio di puro laissez-faire (che, in assenza di regole, apre il campo ad abusi e conflittualità sociale) e un eccesso di rigidità normativa (cd. over-regulation) che rischierebbe di bloccare le sperimentazioni e disincentivare gli investimenti. In tale scenario, il modello italiano – imperniato sull’Osservatorio quale organismo multistakeholder con rappresentanza datoriale – persegue la ricerca di un punto di equilibrio condiviso.
È emblematico che, tra le raccomandazioni cardine del Ministero, figuri esplicitamente l’obiettivo di “assicurare il rispetto delle normative […] e accompagnare l’introduzione dell’IA nei contesti lavorativi anche attraverso il dialogo sociale”. Tale impostazione postula che innovazione e diritti non siano poli antagonisti, bensì vettori complementari di una strategia industriale di lungo periodo: un’innovazione incurante delle tutele risulterebbe intrinsecamente insostenibile (esposta a rischi legali e reputazionali ex post); per converso, un sistema di garanzie ostile a priori al progresso tecnologico condannerebbe il tessuto produttivo alla stagnazione e alla perdita di competitività globale, con ricadute negative inevitabili sugli stessi livelli occupazionali e salariali.
Sul piano operativo, ciò impone al settore privato l’adozione di un paradigma di innovazione responsabile. Tale approccio si traduce nella prassi di valutare preventivamente gli impatti dei sistemi (cd. AI Impact Assessment), sia in fase di sviluppo che di acquisizione, e nell’estensione delle prerogative dei Rappresentanti dei Lavoratori per la Sicurezza (RLS) alla sfera della sicurezza algoritmica e del benessere digitale. Parallelamente, diviene imperativo erogare una formazione specifica e istituire meccanismi di audit periodico volti a rettificare tempestivamente eventuali esternalità negative. Le organizzazioni che abbracciano tale prospettiva convertono il vincolo di compliance in leva di miglioramento organizzativo.
L’adozione di strumenti di autovalutazione, quali le checklist di verifica suggerite dalle Linee guida, permette infatti di far emergere inefficienze di processo o bias latenti, generando valore aggiunto in termini di performance. Inoltre, la trasparenza sostanziale verso i lavoratori – declinata non come mera informativa burocratica, ma come spiegazione intellegibile delle logiche di monitoraggio – agisce da catalizzatore fiduciario. Ciò previene la percezione dell’IA quale strumento di sorveglianza ostile, favorendo un clima di collaborazione proattiva.
In definitiva, il settore privato è chiamato a co-redigere un nuovo contratto sociale per l’era digitale: l’obiettivo è integrare l’innovazione tecnologica con l’innovazione organizzativa, garantendo che il dividendo del progresso sia sostenibile ed equamente condiviso.
In ultima analisi, è cruciale decostruire la narrazione che vede la tutela dei diritti come mero costo di compliance o vincolo etico: essa si configura, al contrario, come fattore abilitante dell’innovazione stessa. La variabile determinante è la fiducia: consumatori e utenti mostrano una propensione all’adozione di servizi AI-driven direttamente proporzionale alla percezione di solidità delle regole e dei controlli a garanzia.
Emblematico, in tal senso, è il caso dei Large Language Models: quale organizzazione o professionista integrerebbe strutturalmente tali strumenti nei propri flussi strategici, a fronte di un rischio concreto di esfiltrazione di dati o di sistematica violazione della privacy? Appare dunque evidente come la certezza della tutela non freni, bensì sblocchi il mercato, trasformando una tecnologia potenzialmente insidiosa in uno strumento affidabile e adottabile su larga scala.
Analogamente, sul versante lavorativo, l’apertura all’integrazione dei sistemi intelligenti è subordinata alla presenza di un ecosistema di tutele aggiornato: dal diritto alla formazione continua per scongiurare l’obsolescenza professionale, al diritto alla spiegabilità delle decisioni algoritmiche, fino alla protezione rigorosa dei dati biometrici.
In prospettiva, le imprese operanti in giurisdizioni caratterizzate da un forte rule of law tecnologico potranno beneficiare di un’adozione più diffusa e di un clima sociale sereno. Di contro, contesti di deregulation selvaggia espongono al rischio concreto di backlash sociali, conflittualità sindacale e contenzioso diffuso. In tale scenario, l’approccio italiano – fondato su un intervento normativo precoce e sull’istituzione di una governance dedicata – offre al settore privato un valore inestimabile: la certezza del diritto. Operare in un ambiente stabile e prevedibile, conoscendo ex ante i perimetri di liceità e contribuendo alla definizione di regole, seppur non prescrittive, tramite l’Osservatorio, rappresenta un vantaggio competitivo.
Questo partenariato pubblico-privato si candida dunque a divenire la chiave di volta per bilanciare efficacemente la spinta all’innovazione (innovation push) con l’imperativo della protezione dei diritti (rights protection).
Discussione
Dall’analisi svolta emergono chiaramente la complessità e la multidimensionalità dell’impatto dell’IA sul mercato del lavoro e sulla PA. Di fronte a tale scenario, solo un approccio integrato può evitare visioni miopi o parziali: l’innovazione tecnologica chiama in causa al contempo aspetti giuridici, politici, organizzativi ed etici, che devono poter dialogare fra loro. In questo senso, l’Italia sta sperimentando un modello di governance unico nel suo genere, cercando di tenere insieme i diversi filoni:
• la prospettiva giuridica garantisce una cornice di diritti e obblighi chiari, prevenendo vuoti normativi pericolosi;
• la visione policy-oriented assicura che vi sia una strategia pubblica condivisa e una governance partecipata del cambiamento;
• infine, la dimensione ingegneristico-gestionale permette di calare concretamente l’IA nei processi di lavoro massimizzandone l’efficacia pratica.
Questa triangolazione è ben incarnata nella struttura e nei compiti dell’Osservatorio IA: un luogo dove giuristi, tecnologi, rappresentanti istituzionali e sociali si confrontano costantemente, convertendo la dialettica in strategia d’azione. È in questa sintesi tra innovazione e protezione, tra efficienza e diritti, che risiede il valore del modello italiano, candidandosi a possibile best practice per un futuro del lavoro tecnologicamente avanzato e sostenibile.
Un elemento chiave emerso è la tensione tra potenzialità e rischi. Il dibattito dottrinale attuale oscilla tra entusiasmo per le promesse dell’IA e timori per le sue possibili derive. Il presente contributo intende superare la polarizzazione dottrinale tra tecno-entusiasmo acritico e timori neoluddisti, argomentando che innovazione e tutela non costituiscono una dicotomia, bensì un nesso indissolubile: le enormi potenzialità in termini di produttività, efficientamento dei servizi pubblici e crescita economica potranno dispiegarsi solo subordinatamente alla capacità di governarne le esternalità negative (disuguaglianze, illeciti, frizioni sociali). In altri termini, governance e sviluppo tecnologico devono procedere di pari passo.
L’esperienza italiana offre spunti interessanti: l’idea che una regolazione anticipatoria, co-creata con gli stakeholder, possa orientare la tecnologia verso il bene comune appare confermata dall’ampio consenso raccolto dall’Osservatorio IA tra le parti sociali e dalla ricchezza dei contributi pervenuti nella consultazione sulle Linee guida. Naturalmente, la sfida sarà passare dal policy design all’implementazione effettiva: l’Osservatorio sarà chiamato a colmare il divario tra norme e prassi, producendo output tangibili (report analitici, raccomandazioni operative, proposte di adeguamento normativo) e mantenendo attivo l’ecosistema partecipativo.
Condizione necessaria per tale successo sarà la dotazione di risorse strumentali e competenze multidisciplinari adeguate, nonché il consolidamento di un ruolo istituzionale incisivo presso gli snodi decisionali nevralgici (Parlamento, Governo e Conferenza Stato-Regioni). A conferma di tale approccio pragmatico, l’analisi del Report finale della consultazione pubblica sulle Linee guida per l’implementazione dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro [22] evidenzia una precisa convergenza. Tra i suggerimenti più ricorrenti formulati dagli stakeholder, emerge infatti con forza l’istanza di una maggiore concretezza: gli stakeholder hanno esplicitamente segnalato la necessità di affiancare ai principi generali una dotazione di strumenti pratici, invocando l’adozione di allegati tecnici e schede operative, nonché una maggiore forza applicativa.
Dall’analisi comparata della letteratura scientifica e delle best practices internazionali, emerge anche l’importanza della valutazione empirica. Molti aspetti dell’impatto dell’IA sul lavoro sono ancora in fase di studio e non privi di controversie (dal saldo netto occupazionale all’effettiva capacità degli algoritmi di neutralizzare i bias). È quindi fondamentale che il ciclo di policy making sia supportato da un robusto apparato di raccolta dati e ricerca applicata. L’Osservatorio potrà qui fare da ponte con il mondo accademico, finanziando studi e attivando partenariati con università e centri di ricerca per colmare i knowledge gap.
Inoltre, un dialogo costante con le imprese consentirà la calibrazione dinamica delle politiche sulla scorta dei feedback reali: ciò incarna l’idea di una governance sperimentale (cd. policy experimentation) in cui il quadro regolatorio evolve iterativamente apprendendo dalle evidenze dei progetti pilota e delle sperimentazioni sul campo (come sul modello delle regulatory sandboxes). Questo approccio adattivo appare particolarmente adatto in un campo caratterizzato da elevata volatilità tecnologica e rapidità di obsolescenza.
Infine, è imprescindibile collocare l’azione nazionale nel più ampio quadro sovranazionale: in un’economia digitale interconnessa, l’iniziativa di un singolo Paese, per quanto virtuosa, rischia l’inefficacia se non armonizzata in una strategia di governance multilivello. Sebbene l’AI Act costituisca il pilastro dell’uniformazione normativa europea, permangono significativi margini di discrezionalità nazionale e, soprattutto, l’urgenza di un coordinamento globale su nodi critici quali la tassonomia delle competenze emergenti, la definizione degli standard tecnici e la prevenzione di fenomeni di forum shopping regolatorio da parte delle piattaforme Big Tech. In tale prospettiva, l’Osservatorio italiano ha l’opportunità di assumere una leadership strategica, facendosi promotore di una rete transnazionale di omologhi, finalizzata alla condivisione di dataset e strategie di policy. Tale iniziativa risponderebbe concretamente al mandato del G7 Lavoro di Kananaskis, che ha esortato le economie avanzate a federare le proprie best practices di governance per edificare un ecosistema globale dell’IA che sia tecnicamente affidabile (trustworthy) e antropocentrico (human-centered).
Conclusioni
L’analisi sin qui condotta evidenzia come l’impatto dell’IA sul mercato del lavoro e sulla PA configuri una dualità, ponendosi al contempo come leva strategica di sviluppo e sfida sistemica ineludibile. Sotto il profilo delle opportunità, l’IA abilita incrementi significativi di produttività ed efficienza nei servizi pubblici, elevando la qualità dei processi decisionali e potenziando gli standard di sicurezza e inclusività. Di contro, in assenza di una governance rigorosa, essa rischia di amplificare criticità latenti quali le disuguaglianze sociali, la precarizzazione delle tutele e l’erosione del controllo democratico sulle decisioni automatizzate.
In tale scenario, il modello italiano – incardinato sulla Legge 132/2025 e sull’istituzione dell’Osservatorio nazionale – delinea un paradigma di governance proattiva, finalizzato a orientare la transizione tecnologica piuttosto che a subirne passivamente gli effetti. Elemento qualificante di tale approccio si conferma la multidisciplinarietà: il coinvolgimento sinergico di competenze giuridiche, ingegneristiche e politiche, unitamente al dialogo costante con le parti sociali, è la chiave di volta per decodificare la complessità del fenomeno e progettare soluzioni regolatorie bilanciate, sostenibili e antropocentriche.
Tra le lezioni apprese, emerge con forza il paradigma della persona al centro: un’IA concepita per il lavoro (AI for work) deve declinarsi, in primis, come tecnologia al servizio dei lavoratori (AI for workers). Tale assunto implica che ogni innovazione sia vagliata attraverso il filtro del suo impatto umano e sociale, con l’obiettivo esplicito di potenziare le capacità dell’individuo (dal dipendente al cittadino-utente) anziché perseguirne la mera sostituzione. L’approccio antropocentrico, cardine dei consessi internazionali, trascende la dimensione retorica per concretizzarsi in istituti operativi: l’etica by design, la garanzia della supervisione umana, il diritto soggettivo alla formazione permanente e la negoziazione algoritmica tramite il dialogo sociale. L’IA può evolvere da potenziale minaccia a strategica alleata del lavoro, ma solo a condizione che la sua integrazione sia governata da rigorosi principi di responsabilità, sicurezza e inclusione sociale.
In prospettiva futura, lo scenario rimane aperto a sfide complesse. L’incessante evoluzione tecnologica postula la necessità di un aggiornamento evolutivo del quadro regolatorio e delle competenze. Il rischio concreto è quello del regulatory lag: le regole odierne potrebbero rivelarsi obsolete domani, a fronte di capacità computazionali dell’IA oggi solo ipotizzabili. Diviene dunque imperativo consolidare un modello di governance adattiva e learning-oriented, capace di calibrare gli interventi regolatori in funzione delle evidenze empiriche progressivamente maturate nel contesto reale.
Parallelamente, l’azione di vigilanza dovrà garantire che il dividendo dell’IA sia effettivamente realizzato e allocato secondo criteri di equità distributiva. Ciò impone un monitoraggio di indicatori macroeconomici e sociali (produttività, job quality, coesione territoriale e intergenerazionale), al fine di attivare tempestivi correttivi di policy qualora l’IA inneschi dinamiche di polarizzazione occupazionale o favorisca rendite di posizione monopolistiche. A livello di processo, diviene imperativo quantificare il valore aggiunto generato, adottando una prospettiva di valutazione olistica che integri dimensioni economiche, sociali e ambientali (secondo il paradigma ESG). Tale misurazione deve essere operazionalizzata attraverso un sistema di KPI (Key Performance Indicators), capaci di intercettare non solo l’efficienza produttiva, ma anche le esternalità sociali e la sostenibilità di lungo periodo.
In conclusione, l’IA applicata al lavoro e alla PA si configura come una potente leva di progresso, il cui esito, tuttavia, non è deterministico: esso dipende interamente dalle modalità con cui il cambiamento viene indirizzato e governato. Solo un governo dell’innovazione lungimirante – capace di combinare certezza regolatoria, solidità istituzionale, partecipazione attiva degli stakeholder e diffusione capillare delle competenze – permetterà all’IA di contribuire effettivamente a un futuro del lavoro più prospero, equo e sostenibile. L’esperienza in corso in Italia suggerisce che è possibile comporre un equilibrio avanzato tra innovazione e diritti, convertendo un potenziale conflitto in un circolo virtuoso in cui la tutela dei valori umani diviene driver, e non freno, dello sviluppo tecnologico.
Questo equilibrio rappresenta, in definitiva, la chiave di volta per fare dell’IA non un fattore di disuguaglianza o di allarme sociale, bensì uno strumento abilitante al servizio della persona, in linea con gli auspici delle politiche nazionali e internazionali più evolute. La strada è tracciata, ma richiederà perseveranza, cooperazione sistemica e capacità di adattamento continuo: una sfida che, nell’era delle macchine intelligenti, rimane eminentemente umana.
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