Proprio mentre l’intelligenza artificiale sembra in grado di sostituire una parte crescente del lavoro nei call center, la giustizia italiana stabilisce che una persona umana deve restare raggiungibile dagli utenti. Il Consiglio di Stato ha infatti confermato le regole Agcom secondo cui, nei servizi interessati dalla disciplina dell’Autorità, il cliente deve poter arrivare a un operatore umano e non può essere confinato dentro chatbot, risponditori automatici o sistemi che si limitano a promettere una richiamata.
Può sembrare una decisione destinata a proteggere un modello del passato dall’avanzata dell’AI. In realtà pone una questione molto più interessante: l’intelligenza artificiale deve servire soprattutto a sostituire le persone oppure a renderle più capaci e produttive?
È una delle grandi questioni economiche aperte dalla nuova generazione di AI. E proprio i call center stanno diventando uno dei laboratori più interessanti per capire quale delle due strade prevarrà.
Chiariamo subito che la sentenza insiste su un diritto – che per altro per ora vale solo per le telecomunicazioni – ma la via per un rapporto sano tra lavoro umano e AI richiede ben altro. Serve uno sforzo corale per investimenti corretti in tecnologia, competenze e formazione, con la forte partecipazione istituzionale, come del resto richiesto anche dai sindacati (slc-cgil) a valle della sentenza.
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Il Consiglio di Stato: l’AI non può diventare una barriera all’umano nei call center
La decisione del Consiglio di Stato conferma l’impianto della delibera 255/24/CONS dell’Agcom, che ha aggiornato le regole sull’assistenza clienti nel settore delle comunicazioni elettroniche e dei servizi media audiovisivi. Il canale telefonico rimane obbligatorio e deve consentire di raggiungere una persona fisica, anche se l’azienda offre in parallelo chat, app e altri strumenti digitali.
La norma non vieta quindi l’automazione. Al contrario, riconosce esplicitamente l’evoluzione tecnologica dell’assistenza. Ma mette un limite al modello nel quale l’automazione diventa l’unica porta d’ingresso e il cliente non riesce più a superarla.
È una distinzione importante anche per capire il futuro dell’AI nel lavoro. Il problema non è scegliere tra un call center interamente umano e uno interamente automatizzato. È decidere quali compiti conviene affidare alle macchine, quali alle persone e soprattutto come usare l’AI per aumentare le capacità di chi lavora.
L’esperimento sui call center: con l’AI produttività più alta del 15% per gli umani
Su questo abbiamo già dati reali. Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond hanno seguito l’introduzione di un assistente basato sull’AI generativa tra oltre 5.000 addetti al customer service. Lo studio, Generative AI at Work, è stato pubblicato nel 2025 sul Quarterly Journal of Economics.
Il sistema non sostituiva gli operatori: ascoltava la conversazione e suggeriva risposte e possibili soluzioni, che l’addetto poteva accettare oppure ignorare.
Il risultato è significativo. La produttività, misurata attraverso i problemi risolti per ora, è aumentata in media del 15%. Ma il dato ancora più interessante riguarda chi ha beneficiato maggiormente della tecnologia: soprattutto gli operatori meno esperti e con competenze inizialmente inferiori. Tra i migliori addetti i benefici erano invece molto più limitati.
L’AI, in altre parole, riusciva in parte a catturare le modalità di lavoro degli operatori migliori e a renderle disponibili agli altri. Trasformava conoscenze accumulate con l’esperienza in un supporto utilizzabile durante la conversazione.
È quasi l’opposto dell’immagine più comune dell’automazione: non una macchina che occupa il posto dell’operatore, ma una macchina che permette a un operatore meno esperto di avvicinarsi più rapidamente alle prestazioni di uno esperto.
La tesi di Autor: usare l’AI per estendere l’esperienza umana
È esattamente la possibilità sulla quale insiste da tempo David Autor, economista del lavoro del Mit. Nel saggio Applying AI to Rebuild Middle Class Jobs sostiene che una delle caratteristiche più importanti dell’AI è la possibilità di estendere il valore dell’esperienza e del giudizio umano a un numero più ampio di lavoratori.
Molte professioni ben pagate non dipendono soltanto dal possesso di informazioni. Dipendono dalla capacità di usarle per prendere decisioni: diagnosticare un problema, scegliere una procedura, valutare un’eccezione. L’AI può rendere una parte di questa capacità accessibile a lavoratori che prima non possedevano tutta l’esperienza necessaria.
Nel call center il meccanismo è facilmente comprensibile. Il sistema può riassumere lo storico del cliente, recuperare in pochi secondi le condizioni contrattuali, suggerire procedure, preparare una risposta, tradurre o migliorare il linguaggio. L’operatore conserva la relazione con il cliente e il giudizio sul caso, ma dispone di capacità che senza AI richiederebbero più esperienza, tempo e formazione.
È l’AI come augmentation, potenziamento del lavoro umano, invece che come semplice automazione.
Acemoglu: non tutte le innovazioni che aumentano la produttività aiutano i lavoratori
La distinzione è centrale anche nel lavoro più recente di Daron Acemoglu, David Autor e Simon Johnson. Nel paper del 2026 Building Pro-Worker Artificial Intelligence i tre economisti distinguono diversi effetti possibili della tecnologia: può automatizzare attività svolte dalle persone, aumentare la produttività del capitale, ampliare le capacità dei lavoratori oppure creare nuove attività nelle quali sono richieste competenze umane.
Sono effetti molto diversi.
Eliminare un compito umano può rendere un’impresa più efficiente senza necessariamente aumentare la domanda di lavoro. Creare invece nuovi compiti e nuove capacità può far crescere contemporaneamente produttività e valore delle competenze umane.
Acemoglu, Autor e Johnson sottolineano proprio il rischio che gli incentivi delle imprese e dell’industria tecnologica spingano eccessivamente verso l’automazione: se l’obiettivo principale diventa eliminare il costo del lavoratore, può essere trascurato lo sviluppo di tecnologie capaci di far fare alle persone cose che prima non riuscivano a fare.
Il call center rappresenta un esempio quasi scolastico. Un chatbot che elimina una telefonata è automazione. Un sistema che permette all’operatore di capire meglio il problema, trovare rapidamente la soluzione e gestire casi più complessi è potenziamento.
Le Filippine, il grande laboratorio mondiale dei call center
Le Filippine mostrano che questa distinzione non è soltanto teorica.
Il Paese ha costruito negli ultimi vent’anni una gigantesca industria dell’outsourcing e dei servizi alle imprese. Nel 2025 il comparto IT-Bpm ha generato 40,3 miliardi di dollari di ricavi e occupato circa 1,9 milioni di persone, contribuendo per circa l’8% all’economia nazionale. Per il 2026 l’industria punta a circa 42 miliardi di dollari.
Era uno dei settori considerati più immediatamente minacciati dall’intelligenza artificiale. Eppure la sostituzione di massa non è ancora avvenuta.
Un reportage pubblicato ad agosto dall’Economist raccontava, per esempio, il caso di una lavoratrice di Manila che usa ChatGPT per dettare le proprie email e trasformarle rapidamente in inglese professionale. È una piccola scena che descrive bene quello che sta accadendo: l’AI entra nel processo produttivo, ma spesso inizialmente dentro il lavoro dell’operatore, non al suo posto.
L’associazione di settore IBPAP ha rivisto il proprio scenario al 2028 prevedendo tra 1,85 e 2,14 milioni di addetti e una crescita sempre più fondata non sulla semplice quantità di personale, ma su competenze di maggiore valore e lavoratori “AI-enabled”. Il nuovo outlook di IBPAP parla esplicitamente del passaggio dalla capacity alla capability: meno competizione basata soltanto sul numero di addetti disponibili e maggiore peso delle capacità che la tecnologia permette loro di sviluppare.
L’AI consente così agli addetti filippini di passare dalla semplice risposta alle chiamate ad attività più complesse: controllo di documentazione sanitaria, servizi finanziari, contabilità, supervisione dei sistemi automatici e persino addestramento dei modelli.
Ma i lavori più semplici stanno comunque scomparendo
Sarebbe però sbagliato leggere il caso filippino come la prova che l’AI non distruggerà occupazione.
Le attività di primo livello — inserimento dei dati, risposte standard, richieste semplici — sono proprio quelle che le imprese riescono più facilmente ad automatizzare. E questo crea un problema meno visibile della semplice perdita di posti: rischia di scomparire il primo gradino della carriera.
Per molti lavoratori filippini il call center di base era il punto d’ingresso attraverso il quale imparare il mestiere, accumulare esperienza e passare successivamente ad attività più qualificate. Se l’AI elimina il primo gradino e lascia soltanto i compiti complessi, il sistema deve trovare un modo diverso per formare le competenze necessarie.
Anche l’augmentation, quindi, non è automaticamente positiva.
Un recentissimo esperimento coordinato dallo stesso Autor su 133 avvocati specializzati in brevetti mostra bene il problema. Dopo tre mesi di utilizzo di un assistente AI, la qualità del lavoro era migliorata. Ma quando i professionisti hanno dovuto svolgere successivamente un compito senza AI, i benefici più solidi nell’acquisizione di competenze si concentravano tra gli avvocati senior; per i junior non emergeva un miglioramento medio analogo. Lo studio, pubblicato dal Nber nel settembre 2026, suggerisce che una base di competenza già costruita può essere necessaria per imparare davvero dall’AI invece di limitarsi a dipenderne.
L’uomo obbligatorio può diventare parte del nuovo modello, non un residuo del vecchio
È qui che la decisione italiana sui call center assume un significato più ampio.
Garantire il diritto a raggiungere una persona non significa necessariamente conservare migliaia di operatori che ripetono attività che una macchina svolge meglio. Può significare costruire un sistema nel quale l’automazione assorbe le richieste semplici e l’operatore umano, supportato a sua volta dall’AI, si concentra sui problemi che richiedono eccezioni, giudizio, negoziazione, responsabilità o empatia.
In questo modello l’AI lavora due volte: direttamente con il cliente quando il problema è semplice e alle spalle dell’operatore quando il problema diventa complesso.
Potrebbe essere anche economicamente più efficiente della sostituzione integrale. Un sistema automatico costa poco quando funziona; un errore può invece diventare molto costoso quando riguarda una fattura contestata, la perdita di un servizio, un contratto anomalo o un cliente vulnerabile. L’essere umano può diventare quindi il livello di escalation di un sistema sempre più automatizzato.
La regola fissata dall’Agcom non stabilisce ovviamente quale debba essere l’organizzazione del lavoro del futuro. Stabilisce però un principio: l’efficienza ottenuta attraverso l’automazione non può tradursi nell’impossibilità per il cittadino di raggiungere una persona quando ne ha bisogno.
La sfida successiva riguarda il lavoro. Conservare semplicemente l’operatore umano non basta, se quell’operatore viene trasformato in un sorvegliante sottopagato della macchina o controllato in ogni secondo da algoritmi che aumentano continuamente i ritmi.
Il vero salto è usare l’AI per spostare verso l’alto il valore del lavoro umano: meno tempo speso a cercare informazioni e ripetere procedure, più capacità di risolvere problemi.
È anche la grande alternativa che si sta aprendo davanti all’economia. Possiamo usare l’intelligenza artificiale soprattutto per fare senza le persone ciò che oggi fanno le persone. Oppure possiamo usarla per permettere alle persone di fare meglio — e in alcuni casi di fare per la prima volta — attività che prima richiedevano competenze fuori dalla loro portata.
Nei call center questa scelta è già cominciata.
Di Raimondo (Asstel): servono investimenti in tecnologia, persone, con forte coinvolgimento istituzionale
Il comparto dei call center “sta vivendo una trasformazione profonda e continua, che avviene in un settore già caratterizzato da margini compressi e fenomeni di dumping contrattuale, che riducono la capacità delle imprese di investire in innovazione, qualità e persone”, ha notato ieri Laura di Raimondo (Asstel) in occasione del tavolo al ministero del Lavoro sulla vertenza sindacale.
“Il problema tocca quindi tre aspetti: quello tecnologico, perché serve investire in piattaforme avanzate di relazione e servizio, nelle quali intelligenza artificiale e competenze umane si integrino per aumentare qualità, personalizzazione e produttività; quello delle competenze; quello del reimpiego dei lavoratori in nuovi ambiti di servizio”.
“Tutto ciò richiede interventi urgenti e strumenti dedicati per accompagnarne la reindustrializzazione e la transizione occupazionale: dal sostegno ai percorsi di riqualificazione e riconversione professionale all’individuazione di nuovi ambiti di attività connessi alla trasformazione digitale della PA. Per questo auspichiamo un urgente ampliamento del confronto a livello istituzionale, per individuare soluzioni strutturali e di prospettiva industriale”
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