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l'articolo di Luciano Tarantino

L’ingresso dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi non può essere smarcata semplicemente come rappresentazione di un’innovazione tecnologica una perchè ci troviamo davanti ad una ristrutturazione profonda del rapporto tra capitale, lavoro e valore. L’AI introduce un fattore produttivo atipico perché sostituisce forza fisica e routine cognitive e si colloca nella funzione di produzione come capacità di previsione, coordinamento e decisione automatizzata. Il lavoro umano smette di essere il principale portatore di conoscenza operativa e diventa, sempre più, il soggetto che presidia eccezioni, responsabilità e legittimazione delle scelte. Questa trasformazione altera le metriche tradizionali della produttività. Se l’output cresce grazie a sistemi automatizzati, il legame tra salario, contributo individuale e valore generato si fa opaco. La teoria marginalista, che ancora informa gran parte dei modelli retributivi e delle politiche del lavoro, fatica a spiegare come attribuire valore economico a una prestazione umana che non produce direttamente, ma supervisiona, valida o assume responsabilità giuridica per decisioni prese da una macchina.

Emerge, dunque, una tensione strutturale, perchè le categorie giuridiche fondamentali (subordinazione, autonomia, potere direttivo, responsabilità) sono state costruite attorno a un’organizzazione del lavoro in cui il comando era umano e l’esecuzione prevalentemente umana. L’AI introduce, infatti, una forma di eterodirezione algoritmica con il lavoratore che può trovarsi formalmente autonomo, ma sostanzialmente vincolato da sistemi di assegnazione delle mansioni, valutazione della performance e gestione del tempo basati su modelli automatici. In questo contesto, il successo di un sistema produttivo non può essere misurato solo in termini di crescita del valore aggiunto o riduzione dei costi del lavoro. Deve essere letto anche come equilibrio tra efficienza economica e sostenibilità giuridico-sociale. Un’organizzazione che massimizza l’output attraverso l’automazione, ma erode la trasparenza delle decisioni, la capacità di contestazione del lavoratore o la comprensibilità dei criteri valutativi, genera un rischio sistemico che non è solo etico, ma normativo e reputazionale.

Ai fini della distribuzione del reddito, l’AI tende, così, a spostare il surplus verso i detentori del capitale tecnologico e dei dati. Un passaggio che riapre un tema classico dell’economia politica in una forma nuova, ossia non più soltanto capitale contro lavoro, ma infrastruttura cognitiva contro forza lavoro. Il diritto del lavoro, storicamente, ha svolto una funzione di riequilibrio di potere contrattuale. Oggi si trova, invece, di fronte alla necessità di estendere questa funzione a contesti in cui il potere non risiede solo nel datore di lavoro, ma nei sistemi che mediano l’accesso al lavoro, la valutazione delle prestazioni e la permanenza nel mercato. E’ una prospettiva in cui il successo dell’AI come fattore produttivo dovrebbe essere misurato anche attraverso indicatori di qualità istituzionale e quindi il grado di trasparenza algoritmica nei processi decisionali che incidono sul rapporto di lavoro, effettività del diritto di spiegazione e di contestazione, capacità dei sistemi di supportare e non sostituire la responsabilità giuridica umana. La tecnologia diventa in tal modo un oggetto di regolazione non solo tecnica, ma costituzionale in senso lato, perché incide sulla distribuzione di potere, sicurezza economica e dignità professionale.

L’AI, in definitiva, non ridefinisce solo cosa sia un posto di lavoro, ma cosa significhi partecipare a un sistema produttivo perchè il vero indicatore di successo non è soltanto la crescita del PIL o della produttività totale dei fattori, ma la capacità dell’ordinamento economico e giuridico di integrare l’automazione in un patto sociale rinnovato. Si deve impedire che l’efficienza diventi una scorciatoia per la precarizzazione, e che l’innovazione si traduca in una progressiva sottrazione di diritti, comprensione e potere decisionale a chi, formalmente, resta il soggetto centrale del lavoro. Teniamo ben presente, dunque, che l’AI non è solo una variabile economica da ottimizzare perchè ha tutte le caratteristiche per diventare un banco di prova per la tenuta del diritto del lavoro, se correttamente strutturata può essere architettura di equilibrio tra progresso produttivo e giustizia sociale in un’economia sempre più governata da sistemi cognitivi.

obiettivo

Identificare le entità concettuali della narrazione e le relazioni fra di esse.

Assistant: Perfetto.

Perfetto. Procedo in modo analitico, separando entità concettuali e relazioni strutturali che tengono insieme la narrazione di Tarantino. Non riscrivo il testo: lo smonto.

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Ruolo: fattore produttivo atipico Caratteristiche chiave:

• capacità di previsione
• coordinamento
• decisione automatizzata
• eterodirezione algoritmica

👉 Non è “strumento”, ma agente strutturante del sistema produttivo.

Trasformazione di ruolo:

• da produttore diretto di valore
• a presidio di: - eccezioni - responsabilità - legittimazione giuridica

👉 Il lavoro perde centralità operativa, ma guadagna centralità istituzionale (almeno in teoria).

Componenti:

• infrastrutture AI
• dati
• sistemi algoritmici

👉 Nuova forma di capitale dominante: infrastruttura cognitiva.

Problema centrale:

• disaccoppiamento tra: - output - contributo umano - salario

👉 Le metriche classiche di produttività diventano opache.

Funzione nel testo:

• modello esplicativo in crisi
• incapace di attribuire valore a: - supervisione - validazione - assunzione di responsabilità

👉 È il punto cieco teorico della narrazione.

Ruolo storico:

• riequilibrio del potere contrattuale

Nuova sfida:

• potere non più solo nel datore
• ma nei sistemi algoritmici mediatori

👉 Da diritto della subordinazione a diritto dell’infrastruttura decisionale.

(subordinazione, autonomia, potere direttivo, responsabilità)

Stato attuale:

• costruite su comando umano
• entrano in tensione con l’eterodirezione algoritmica

👉 Crisi di adeguatezza concettuale.

Indicatori associati:

• spiegabilità
• contestabilità
• comprensibilità dei criteri decisionali

👉 Diventa metrica di qualità istituzionale, non tecnica.

Dimensioni:

• diritti
• dignità
• legittimità
• sicurezza economica

👉 Non accessoria all’efficienza: ne è il vincolo strutturale.

Funzione:

• integrare automazione e diritti
• evitare che efficienza = precarizzazione

👉 Orizzonte normativo dell’intero discorso.

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Relazione di sostituzione + dipendenza

• l’AI sostituisce esecuzione
• ma dipende dall’umano per: - responsabilità - legittimazione - copertura giuridica

Relazione di concentrazione del surplus

• il valore si sposta verso chi controlla: - modelli - dati - infrastrutture

Relazione di opacizzazione

• crescita dell’output
• perdita di leggibilità del contributo umano

Relazione disaccoppiata

• il salario non riflette più il valore prodotto
• ma un ruolo di supervisione non misurabile marginalmente

Relazione di stress sistemico

• l’AI mette sotto pressione: - categorie giuridiche - modelli di responsabilità - potere direttivo

Relazione di necessità

• senza trasparenza: - non c’è contestazione - non c’è legittimità - non c’è tutela effettiva

Relazione di equilibrio

• l’efficienza senza sostenibilità genera: - rischio normativo - rischio reputazionale - instabilità sistemica

Relazione costituente

• l’AI diventa: - banco di prova del diritto del lavoro - architettura possibile di equilibrio - oppure meccanismo di erosione dei diritti

La narrazione non è:

• “tecnologia sì / tecnologia no”
• “progresso vs conservazione”

È una narrazione costituzionale:

Se vuoi, nel prossimo passo posso:

• trasformare questa mappa in grafo concettuale
• oppure confrontarla con altre cornici (Floridi, diritto europeo, AI Act)
• oppure usarla come base per una tua risposta critica o un articolo-ponte.

User: Identifica le entità concettuali che producono squilibri distinguendoli da quelle che li subiscono o le propagano.

Identifica le entità concettuali che producono squilibri distinguendoli da quelle che li subiscono o le propagano.

Assistant: Procedo per tipologie di ruolo nello squilibrio, non per giudizi di colpa.

Procedo per tipologie di ruolo nello squilibrio, non per giudizi di colpa. La distinzione è: chi genera, chi amplifica, chi subisce. È una tassonomia funzionale, non morale.

Queste entità introducono asimmetrie nuove o amplificano quelle latenti.

Tipo di squilibrio generato:

• disaccoppiamento tra produzione di valore e lavoro umano
• opacizzazione del nesso contributo → retribuzione
• trasferimento decisionale da soggetti a sistemi

Nota chiave: Lo squilibrio non deriva dall’AI in sé, ma dal suo posizionamento nella funzione di produzione come decisore automatico.

Tipo di squilibrio generato:

• concentrazione del surplus
• rendite infrastrutturali non legate al lavoro
• asimmetria informativa strutturale

Qui nasce il vero cambio di paradigma:

Tipo di squilibrio generato:

• vincolo sostanziale senza subordinazione formale
• perdita di autonomia decisionale reale
• governance opaca del tempo e delle prestazioni

È una forma di comando senza volto.

Non creano lo squilibrio, ma lo rendono pervasivo e persistente.

Ruolo nella propagazione:

• misurano output, non responsabilità
• ignorano supervisione, validazione, rischio giuridico

Risultato: lo squilibrio diventa invisibile alle statistiche ufficiali.

Ruolo nella propagazione:

• non dispone di categorie per valorizzare lavoro non esecutivo
• giustifica implicitamente il disallineamento salario–valore

È una teoria che non corregge, perché non “vede” il problema.

Ruolo nella propagazione:

• impedisce contestazione
• impedisce comprensione
• impedisce attribuzione di responsabilità

Lo squilibrio non è solo economico: diventa epistemico.

Ruolo nella propagazione:

• scalano decisioni discutibili
• rendono sistemico ciò che prima era locale
• riducono il margine di intervento umano

Qui lo squilibrio passa da evento a struttura.

Sono i soggetti su cui ricade il costo finale della ristrutturazione.

Tipo di squilibrio subito:

• perdita di centralità produttiva
• responsabilità senza potere decisionale
• valutazione senza trasparenza

Paradosso centrale:

Tipo di squilibrio subito:

• scollegamento dal valore generato
• compressione nonostante crescita di produttività
• difficoltà di giustificazione normativa

Il salario diventa residuale, non corrispettivo.

Tipo di squilibrio subito:

• crisi delle categorie fondanti
• perdita di capacità regolativa immediata
• rincorsa continua all’innovazione tecnica

Il diritto non è obsoleto, ma temporalmente in ritardo.

Tipo di squilibrio subito:

• rischio normativo
• rischio reputazionale
• erosione della legittimità delle decisioni

Qui lo squilibrio diventa sistemico, non settoriale.

Non sono neutre: dipende da come vengono progettate.

- se assente → moltiplica lo squilibrio

• se garantita → lo rende governabile

- se formale → squilibrio cosmetico

• se effettivo → riequilibrio reale di potere

- se non aggiornato → legittima la precarizzazione

• se rinnovato → integra automazione e diritti

:

Se vuoi, nel prossimo passo possiamo:

• costruire una tabella “entità → tipo di squilibrio → livello di rischio”
• oppure tradurre tutto in grafo causale (chi influenza chi, e come)
• oppure usare questa mappa per smontare o rafforzare una tesi alternativa.

User: costruisci una tabella “entità → tipo di squilibrio → livello di rischio”

costruisci una tabella “entità → tipo di squilibrio → livello di rischio”

Assistant: Ecco la tabella richiesta, costruita in modo funzionale non normativo e con un livello di rischio inteso come impatto s…

Ecco la tabella richiesta, costruita in modo funzionale (non normativo) e con un livello di rischio inteso come impatto sistemico potenziale sul rapporto lavoro–capitale–diritto.

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- I rischi più alti non sono tecnologici ma istituzionali

• Gli squilibri diventano critici quando: - l’AI è decisionale - il valore è opaco - la responsabilità resta umana
• Le entità “cerniera” sono decisive: non eliminano lo squilibrio, ma decidono se diventa conflitto o architettura di equilibrio

Se vuoi, nel prossimo passo posso:

• tradurre la tabella in grafo causale con flussi di potere
• oppure isolare solo le entità ad alto rischio sistemico e costruire una mappa di priorità regolative
• oppure confrontare questa matrice con AI Act / diritto UE del lavoro per vedere cosa copre e cosa no.

User: Ti chiederò uno sforzo non banale nel provare a trovare un riscontro delle priorità regolative individuate con le speci…

Ti chiederò uno sforzo non banale nel provare a trovare un riscontro delle priorità regolative individuate con le specifiche regolatorie inserite nel AI Act. Evidenzia solo quali di queste specifiche regolatorie trovano un basso riscontro.

Assistant: Accolgo la difficoltà: il confronto va fatto a freddo, senza forzare il testo dell’AI Act per farlo tornare.

Accolgo la difficoltà: il confronto va fatto a freddo, senza forzare il testo dell’AI Act per farlo tornare. E anticipo la conclusione: l’AI Act copre bene il “cosa fa il sistema”, molto meno il “cosa produce nel rapporto di lavoro”.

Di seguito solo le priorità regolative che trovano un basso riscontro nel AI Act, con spiegazione puntuale del perché.

1. Riallineamento tra responsabilità e potere decisionale (P2)

Riscontro nell’AI Act: 🔴 BASSO

Perché

L’AI Act:

• impone obblighi di governance (risk management, human oversight)
• non ridefinisce la responsabilità giuridica nel rapporto di lavoro
• non interviene sullo scarico di responsabilità sull’operatore umano

In particolare:

• l’“human oversight” è richiesto come capacità astratta
• non è legato a: - potere effettivo di intervento - tempo, strumenti, accesso alle evidenze - esonero di responsabilità quando il controllo è solo nominale

👉 Gap strutturale: il diritto UE regola il sistema, ma non tutela l’umano che “firma” decisioni che non governa.

2. Governo della concentrazione del surplus (capitale tecnologico e dati) (P3)

Riscontro nell’AI Act: 🔴 BASSO

Perché

L’AI Act:

• è product safety–oriented
• non è uno strumento di: - redistribuzione - riequilibrio economico - partecipazione al valore generato dall’automazione

Assenti o marginali:

• trasparenza sulla catena del valore
• collegamento tra produttività AI e: - salario - contrattazione - diritti economici del lavoro

👉 Il trasferimento strutturale di valore verso chi controlla modelli e dati è fuori perimetro dell’AI Act per costruzione.

3. Patto sociale e integrazione lavoro–automazione (P5)

Riscontro nell’AI Act: 🔴 BASSO / NULLO

Perché

L’AI Act:

• non è una normativa di diritto del lavoro
• non introduce: - nuovi diritti collettivi - basi di contrattazione algoritmica - indicatori di qualità del lavoro

Il lavoratore è trattato come:

• soggetto impattato
• non come parte contrattuale di un sistema produttivo automatizzato

👉 Il “patto sociale” è completamente esterno all’AI Act e viene demandato ad altre sedi (diritto del lavoro nazionale, contrattazione, welfare).

4. Contestabilità rapida ed effettiva delle decisioni sul lavoro (P1 – parte procedurale)

Riscontro nell’AI Act: 🟠 BASSO–MEDIO

Perché

L’AI Act:

• introduce requisiti di trasparenza e documentazione
• non garantisce: - tempi certi di risposta - canali di ricorso operativi - obbligo di revisione umana con esito motivato

In altre parole:

• il diritto di spiegazione è strutturale
• il diritto di contestazione è indiretto, mediato da: - autorità - compliance - enforcement ex post

👉 Nel contesto lavorativo questo è insufficiente: la decisione produce effetti immediati, il rimedio no.

5. Rischio di eterodirezione mascherata (subordinazione algoritmica)

Riscontro nell’AI Act: 🟠 BASSO–MEDIO

Perché

L’AI Act:

• classifica alcuni sistemi HR come high-risk
• non affronta la qualificazione giuridica del rapporto: - autonomia vs subordinazione - potere direttivo algoritmico

Non risolve:

• lavoratore formalmente autonomo
• ma sostanzialmente vincolato da: - ranking - assegnazione automatica - penalizzazioni opache

👉 Il problema è noto, ma delegato al diritto del lavoro nazionale.

Sintesi secca (una riga per punto)

| Priorità regolativa | Riscontro AI Act | | -------------------------- | ---------------- | | Responsabilità ≠ potere | 🔴 Basso | | Concentrazione del surplus | 🔴 Basso | | Patto sociale | 🔴 Nullo | | Contestabilità rapida | 🟠 Basso–Medio | | Subordinazione algoritmica | 🟠 Basso–Medio |

Chiusura onesta

L’AI Act è coerente con il suo mandato:

sicurezza, affidabilità, governance dei sistemi

Ma non è sufficiente per:

• riequilibrare il rapporto capitale–lavoro
• prevenire precarizzazione algoritmica
• garantire giustizia distributiva nell’automazione

Detto senza polemica: l’AI Act è una buona diga tecnica, ma non è una costituzione del lavoro algoritmico.

Se vuoi, nel prossimo passo possiamo:

• mappare quali altre normative UE dovrebbero colmare i gap
• oppure costruire una tesi critica “AI Act compliant but socially insufficient”
• oppure fare l’operazione inversa: dove l’AI Act è sorprendentemente forte.

gpt-5-2-thinking

User: isolare solo le entità ad alto rischio sistemico e costruire una mappa di priorità regolative

isolare solo le entità ad alto rischio sistemico e costruire una mappa di priorità regolative

Assistant: Ok.

Ok. Isolo le entità ad alto rischio sistemico (quelle che, se mal governate, producono instabilità strutturale) e le trasformo in una mappa di priorità regolative: cosa regolare prima, con quale obiettivo, e con quali “leva” concrete.

1. Eterodirezione algoritmica

1. Opacità algoritmica
2. Capitale tecnologico e dei dati (concentrazione del surplus)
3. Architetture organizzative automatizzate (allocazione, valutazione, scheduling)
4. AI come fattore produttivo decisionale
5. Ordine giuridico-istituzionale (legittimità, rischio normativo/reputazionale)
6. Lavoro umano (responsabilità senza potere: rischio di scarico)
7. Patto sociale (leva sistemica: se non aggiornato, tutto il resto diventa conflitto)

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Entità target: AI decisionale + architetture organizzative automatizzate Rischio che stai prevenendo: decisioni ad alto impatto rese automatiche, non contestabili e scalabili. Priorità regolative:

• Classificazione delle decisioni (basso/medio/alto impatto su lavoro, reddito, accesso al lavoro)
• Human accountability by design: dove finisce la raccomandazione e dove inizia la decisione vincolante
• Divieto/limitazione di automazione piena su decisioni “ad esito” (es. sospensione, penalizzazioni, esclusioni) senza garanzie

Output atteso: impedire che la governance del lavoro venga “outsourciata” a pipeline automatiche.

Entità target: opacità algoritmica + eterodirezione algoritmica

Rischio: comando invisibile, impossibilità di difesa, subordinazione de facto mascherata da autonomia. Priorità regolative:

• Diritto di spiegazione effettivo (non marketing): motivazione comprensibile della decisione e dei criteri
• Tracciabilità delle decisioni (log, versioning dei modelli/regole, audit trail)
• Meccanismo di contestazione rapido con esito verificabile (tempi certi, escalation, revisione umana)

Output atteso: trasformare l’asimmetria informativa in una procedura verificabile.

Entità target: lavoro umano + AI decisionale

Rischio: “tu firmi / tu rispondi” senza reale controllo → rischio giuridico e organizzativo esplosivo. Priorità regolative:

• Attribuzione chiara della responsabilità: chi risponde di cosa, quando il sistema “spinge” l’esito
• Requisiti minimi di controllo umano: competenze, tempo, strumenti, accesso alle evidenze usate dal sistema
• Divieto di responsabilità fittizia: non puoi imputare all’operatore scelte che non può verificare

Output atteso: responsabilità solo dove esiste potere effettivo di intervento.

Entità target: capitale tecnologico e dei dati

Rischio: redistribuzione strutturale del valore → polarizzazione, precarizzazione, instabilità politica. Priorità regolative (non tutte “diritto del lavoro”, ma impattano il lavoro):

• Trasparenza sulla catena del valore: dove si genera surplus e chi lo cattura
• Regole su dati e accesso (portabilità/interop dove applicabile; limiti a lock-in e monopoli informativi)
• Meccanismi redistributivi o di partecipazione (contrattazione collettiva su produttività automatizzata, premi/quote, fondi di transizione)

Output atteso: impedire che “produttività AI” significhi solo rendita.

Entità target: ordine giuridico-istituzionale

Rischio: perdita di legittimità del sistema produttivo; contenzioso; sfiducia; shock reputazionali. Priorità regolative:

• Standard minimi di compliance algoritmica (audit, valutazioni d’impatto, governance)
• Supervisione indipendente e capacità sanzionatoria dove serve (o obblighi di certificazione in ambiti critici)
• Regole di trasparenza verso stakeholder (lavoratori, sindacati, ispettorati, autorità)

Output atteso: trasformare l’etica in requisiti verificabili.

Entità target: patto sociale

Rischio: se non esiste una cornice condivisa, le misure tecniche diventano guerra di posizione. Priorità regolative:

• Nuove basi di contrattazione: non solo ore e mansioni, ma criteri algoritmici e governance
• Tutele per transizione e riqualificazione legate a produttività automatizzata
• Indicatori pubblici oltre PIL/TFP: contestabilità, trasparenza, qualità del lavoro, sicurezza economica

Output atteso: integrare automazione e diritti in una stabilità negoziata, non subita.

1. Decisione + contestabilità (P0–P1)

1. Responsabilità/potere (P2)
2. Surplus e concentrazione (P3)
3. Qualità istituzionale (P4)
4. Patto sociale (P5)

Se vuoi, posso comprimere questa mappa in un formato operativo (tipo checklist per policy/HR/legal), oppure trasformarla in un diagramma a livelli (micro: workplace, meso: impresa/piattaforme, macro: istituzioni e redistribuzione).