L’intelligenza artificiale e la nuova questione sociale del lavoro

Occorrerà tempo per valutare nel suo insieme la Magnifica Humanitas, la prima enciclica di Leone XIV dedicata alla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale; tuttavia, se la si legge dalla prospettiva del lavoro, emerge già un elemento interpretativo rilevante, che spiega almeno in parte l’interesse suscitato dal documento anche fuori dal perimetro ecclesiale: l’enciclica non tratta l’IA come una questione settoriale, da affrontare attraverso un elenco di rischi tecnici o di cautele regolative, ma la colloca dentro una riflessione più ampia sul rapporto tra persona, organizzazione economica, potere sociale e modello di sviluppo.

Questo spostamento di piano pare essere il tratto più rilevante del testo. Il documento non si limita a chiedere quali attività l’intelligenza artificiale possa svolgere, quali errori possa generare o quali regole siano necessarie per contenerne gli abusi; pone invece una domanda più radicale, che riguarda il tipo di società che prende forma quando una parte crescente delle decisioni, delle valutazioni e delle mediazioni organizzative viene affidata a sistemi capaci di classificare, prevedere, ordinare e indirizzare comportamenti. In questo senso l’enciclica non interviene come opinione individuale, dinamica assai comune oggi dove siamo presi d’assalto da commenti su ogni tema da parte dei guru più disparati, su una tecnologia emergente, ma come sviluppo di una tradizione dottrinale che, dalla Rerum novarum in poi, interpreta le trasformazioni economiche a partire dai loro effetti sulla condizione concreta della persona.

La scelta della data di firma, il 15 maggio, anniversario della Rerum novarum, indica il quadro entro cui il documento chiede di essere letto. Alla fine dell’Ottocento la fabbrica rese visibile una questione operaia che non poteva essere ridotta alla sola dinamica salariale, perché riguardava proprietà, rappresentanza, conflitto, tempo di vita, condizioni materiali, legami comunitari e ruolo pubblico del lavoro. Oggi l’intelligenza artificiale apre una questione sociale diversa, ma analoga per struttura ossia una trasformazione tecnica modifica i rapporti sociali, redistribuisce potere, ridefinisce le competenze considerate utili, altera i criteri di riconoscimento professionale e interviene sul modo stesso in cui il lavoro viene organizzato, misurato e valutato, sollecitando nuove responsabilità.

L’analogia con la prima industrializzazione non deve essere forzata, perché l’IA non coincide con la macchina industriale e non produce gli stessi effetti in ogni settore, in ogni mansione e in ogni contesto istituzionale, anzi per alcuni tratti siamo davanti a una trasformazione più radicale che potrebbe quasi essere paragonata all’avvento della stampa. Allo stesso tempo, come accadde con l’avvento della fabbrica, la tecnologia non resta confinata nel proprio ambito strumentale: entra nell’organizzazione sociale, modifica i rapporti tra capitale e lavoro, cambia la distribuzione delle responsabilità, ridefinisce i margini di autonomia dei soggetti coinvolti. La questione non è quindi stabilire se l’intelligenza artificiale distruggerà o creerà occupazione in termini aggregati, ma comprendere quale forma assumerà il lavoro una volta incorporato dentro processi produttivi, amministrativi e professionali sempre più dipendenti da sistemi algoritmici.

Il contributo dell’enciclica non consiste nel fornire una teoria tecnica dell’IA, né nel sostituirsi alla ricerca scientifica, alla regolazione pubblica, alla contrattazione collettiva o alla politica industriale. Il suo contributo consiste nell’esplicitare criteri di giudizio, riportando il tema alla dimensione antropologica che, in un momento nel quale i cambiamenti sono ancora poco chiari, può fornire una bussola per orientarsi. Questo aspetto è decisivo perché nelle grandi transizioni tecnologiche la disputa principale non riguarda soltanto gli strumenti da adottare, ma gli indicatori attraverso cui si decide che cosa debba essere considerato progresso. Se il progresso viene identificato con l’aumento della produttività, con la riduzione dei costi o con la rapidità dei processi, la valutazione dell’IA tenderà a concentrarsi sui guadagni di efficienza; se invece il progresso viene misurato anche sulla qualità del lavoro, sulla crescita delle capacità personali, sulla partecipazione e sulla distribuzione dei benefici, lo stesso fenomeno tecnologico assume un significato diverso.

Il punto di partenza dell’enciclica, letta attraverso la categoria del lavoro, è che il lavoro non può essere compreso soltanto come fonte di reddito. Il documento riprende una linea classica della Dottrina sociale della Chiesa quando ricorda che il lavoro è “la chiave essenziale” della questione sociale e aggiunge che esso “non è un semplice strumento”. Il lavoro è sostentamento materiale, ma è anche esercizio di responsabilità, apprendimento, relazione con altri, disciplina del tempo, contributo riconoscibile alla vita comune. Una società capace di produrre beni e servizi attraverso il lavoro di una quota sempre più ristretta della popolazione non avrebbe per questo risolto la questione sociale, perché potrebbe generare una forma nuova di marginalità: non la povertà assoluta di chi non dispone dei mezzi minimi di sussistenza, ma l’impoverimento umano di chi viene escluso da responsabilità, ruoli, impegni, legami e occasioni di sviluppo delle proprie capacità.

Questa affermazione va distinta dalla difesa indiscriminata di ogni lavoro esistente. L’enciclica non autorizza una lettura conservatrice del lavoro, come se ogni occupazione, per il solo fatto di esistere, dovesse essere preservata. Molti lavori sono ripetitivi, poveri, insicuri, scarsamente riconosciuti e talvolta organizzati in modo tale da consumare più capacità di quante ne sviluppino. Proprio per questo la dignità del lavoro non può essere invocata come formula morale generica, ma deve diventare un criterio di valutazione dell’organizzazione economica: un lavoro è dignitoso quando consente alla persona di esercitare competenze, apprendere, partecipare almeno in parte alle decisioni che incidono sulla propria attività, riconoscere il senso del contributo offerto e ricevere un riconoscimento proporzionato al valore sociale prodotto.

Da questa prospettiva l’intelligenza artificiale non può essere valutata soltanto in base alla sua capacità di automatizzare compiti o aumentare la produttività. Un sistema tecnologico può accrescere l’efficienza e, nello stesso tempo, ridurre l’autonomia professionale, intensificare i ritmi, rendere più opachi i criteri di valutazione, separare chi decide da chi esegue, trasferire sui lavoratori il costo dell’adattamento organizzativo. Quando l’IA viene impiegata principalmente per comprimere costi, sorvegliare prestazioni, standardizzare comportamenti o scaricare rischio sui singoli, il miglioramento tecnico può coincidere con un peggioramento della qualità umana del lavoro.

Uno dei passaggi più rilevanti dell’enciclica riguarda, in una prospettiva anti-deterministica, la possibilità che i lavori trasformati dall’IA non siano necessariamente migliori. Il documento osserva che i lavoratori possono essere spinti ad adattarsi alla velocità e alle richieste delle macchine, anziché vedere le macchine progettate a sostegno del lavoro umano; segnala inoltre il rischio che gli attuali approcci alla tecnologia dequalifichino i lavoratori, li espongano a sorveglianza automatizzata e li confinino in funzioni ripetitive. La formulazione più interessante è quella in cui si afferma che il ritmo della tecnologia può erodere il senso della propria capacità di agire. Qui il testo non formula una valutazione astratta sulla bontà o sulla pericolosità dell’IA, ma propone un criterio empirico: dopo l’introduzione di un sistema di IA si può osservare se il lavoratore dispone di maggiore o minore capacità di intervento, se comprende meglio o peggio il processo produttivo in cui è inserito, se acquisisce competenze oppure viene confinato nell’esecuzione di procedure definite altrove, se partecipa al miglioramento dell’organizzazione oppure diventa oggetto di misurazione continua.

Questo passaggio consente di spostare la discussione da un piano generico a un piano analitico. Il problema non è stabilire se l’IA sia buona o cattiva, ma individuare quali configurazioni organizzative essa rende possibili e quali vengono effettivamente scelte. La stessa tecnologia può sostenere il lavoro professionale quando libera tempo, aumenta la capacità di diagnosi, riduce attività ripetitive e consente decisioni più informate; può impoverirlo quando sottrae controllo sul processo, produce dipendenza da sistemi opachi, trasforma la competenza in mera validazione di output generati altrove o moltiplica forme di sorveglianza. La variabile decisiva non è quindi la potenza astratta del sistema, ma l’assetto istituzionale e organizzativo entro cui il sistema viene introdotto.

Anche la questione occupazionale viene affrontata con una impostazione che merita attenzione. L’enciclica prende sul serio la paura della disoccupazione tecnologica, ponendosi in dialogo con le diffuse preoccupazioni oggi presenti, senza trattarla come residuo culturale arretrato e senza trasformarla in previsione catastrofica. Questo punto è importante perché il dibattito pubblico sull’IA oscilla spesso tra l’allarme secondo cui l’automazione renderà rapidamente superflua una quota enorme di lavoro umano e la rassicurazione secondo cui il mercato creerà comunque nuove occupazioni capaci di compensare quelle distrutte. Assunte in forma generale, entrambe le posizioni oscurano il problema principale, che riguarda la distribuzione concreta degli effetti della transizione. Le trasformazioni tecnologiche non producono, infatti, conseguenze uniformi. Alcuni lavoratori vedono aumentare il valore delle proprie competenze, altri vengono spiazzati; alcune imprese incorporano la tecnologia per rafforzare capacità organizzativa e qualità del lavoro, altre la usano come leva di sostituzione o di riduzione del costo; alcuni territori attraggono investimenti, altri perdono funzioni produttive; alcune generazioni riescono a riconvertire le proprie competenze, altre restano esposte a tempi di transizione troppo lunghi rispetto alle proprie risorse formative e sociali. Per questo il saldo occupazionale aggregato, anche quando fosse positivo, non sarebbe sufficiente a valutare la qualità della trasformazione, poiché potrebbe nascondere costi concentrati su gruppi sociali specifici, su mansioni intermedie, su filiere deboli o su territori già fragili.

Il documento suggerisce quindi che la transizione tecnologica possa e debba essere governata prima che i suoi effetti diventino irreversibili. Ogni introduzione significativa di automazione e intelligenza artificiale dovrebbe essere accompagnata da una valutazione preventiva dell’impatto sull’occupazione, da piani credibili di riqualificazione, da forme di coinvolgimento dei lavoratori, da criteri di trasparenza sulle decisioni algoritmiche, da procedure di contestazione quando una decisione automatizzata incide su condizioni di lavoro o opportunità professionali, da meccanismi di redistribuzione dei guadagni di produttività. Considerare la tecnologia come scelta istituzionale, sebbene nelle disponibilità in primo luogo dell’impresa, significa riconoscere che ogni processo di innovazione incorpora una distribuzione di potere. Stabilisce chi progetta, chi decide, chi interpreta i dati, chi viene valutato, chi può contestare una decisione, chi beneficia dei guadagni di produttività e chi sostiene i costi dell’adattamento. L’intelligenza artificiale rende questa dinamica più intensa perché concentra dati, infrastrutture, competenze tecniche e capacità di calcolo in soggetti dotati di un potere economico e cognitivo molto elevato. Se tale concentrazione non viene bilanciata da istituzioni, rappresentanza, competenze diffuse e partecipazione, il lavoratore rischia di essere ridotto a profilo, input, costo o variabile di ottimizzazione. Non è casuale che, parlando di dati e algoritmi in ambiti decisivi come credito, selezione del personale e accesso ai servizi, l’enciclica chieda che le decisioni siano comprensibili, contestabili e sottoposte a controllo, affinché “la persona non sia ridotta a profilo”. Si capisce da questi passaggi quanto la proposta che l’enciclica avanza sia molto più ampia rispetto ad una mera gestione del fenomeno dell’AI e si colleghi così al tema più generale del modello di sviluppo e del metodo con cui affrontarlo, ribaltando in qualche modo alcune delle priorità che diamo ormai per scontate. L’enciclica si inserisce in una linea già presente nel pontificato di Francesco, secondo cui la crescita economica non può essere assunta come criterio autosufficiente di progresso. Il PIL misura una parte rilevante della produzione di ricchezza, ma non dice come quella ricchezza venga distribuita, quale qualità abbiano i lavori che la generano, quali competenze vengano sviluppate o consumate, quali legami sociali vengano rafforzati o indeboliti, quali territori vengano inclusi o marginalizzati. Per questo il testo richiama la necessità di superare parametri di misurazione dello sviluppo ancorati al Prodotto interno lordo e di introdurre metriche capaci di considerare dignità del lavoro, prosperità condivisa, riduzione delle disuguaglianze e salvaguardia dell’ambiente.

Il lavoro diventa allora un indicatore essenziale della qualità di un modello economico. Non soltanto perché consente reddito, ma perché rivela il modo in cui una società include le persone nei processi produttivi e nella vita comune. Attraverso il lavoro si vede se un sistema economico forma competenze oppure le consuma, se responsabilizza oppure rende passivi, se distribuisce riconoscimento oppure lo concentra, se crea possibilità di futuro oppure amministra esclusione. Un’economia altamente automatizzata, capace di produrre molto con poco lavoro umano ma incapace di offrire occasioni diffuse di partecipazione, apprendimento e responsabilità, manifesterebbe una fragilità non soltanto sociale, ma antropologica. Questa impostazione incide anche sul modo di intendere l’impresa. L’iniziativa imprenditoriale resta, nel testo, una funzione positiva quando genera ricchezza, innovazione e miglioramento delle condizioni di vita; tuttavia essa viene valutata in rapporto alla sua capacità di creare lavoro dignitoso e di valore, non come variabile dipendente dal solo profitto. Non si nega che la funzione economica dell’impresa, ma si rifiuta il dogma secondo il quale l’efficienza è il solo criterio di razionalità. Una impresa che utilizza l’IA per accrescere produttività senza investire in competenze, senza redistribuire parte dei benefici, senza migliorare la qualità del lavoro e senza rendere trasparenti i processi decisionali può essere tecnicamente avanzata e socialmente regressiva.

Da questo punto di vista la questione del metodo con cui affrontare la trasformazione non è secondaria. Se la trasformazione tecnologica viene lasciata al rapporto tra grandi piattaforme, Stati e individui isolati, il lavoro perde progressivamente luoghi collettivi di interpretazione e negoziazione. Servono invece istituzioni sociali capaci di leggere gli effetti concreti dell’innovazione, rappresentare interessi che altrimenti resterebbero dispersi, costruire percorsi formativi, negoziare criteri di utilizzo delle tecnologie, rendere contestabili le decisioni che incidono sulla vita lavorativa. Sindacati, associazioni professionali, sistemi formativi, comunità locali, imprese responsabili e istituzioni pubbliche non sono residui di un mondo precedente; sono condizioni per evitare che l’innovazione sia governata soltanto da chi possiede capitale, dati e infrastrutture. Per orientare l’intelligenza artificiale verso un aumento condiviso della produttività e dei salari, occorre rafforzare la capacità della contrattazione collettiva di intervenire su dimensioni oggi decisive: l’organizzazione del lavoro, l’uso degli algoritmi nei processi decisionali, la redistribuzione dei guadagni di produttività, la qualità dell’occupazione, la formazione continua e la tutela del potere contrattuale dei lavoratori.

Ne deriva la necessità di ripensare il rapporto tra salari e produttività. Non si tratta soltanto di attendere che gli incrementi di efficienza prodotti dall’AI si trasferiscano automaticamente ai redditi da lavoro, poiché tale trasferimento non è un meccanismo spontaneo né garantito. Si tratta piuttosto di costruire istituzioni capaci di negoziare socialmente la destinazione dei guadagni di produttività. In questa prospettiva, la contrattazione collettiva può rappresentare non un ostacolo all’innovazione, ma uno strumento per renderla economicamente sostenibile e socialmente legittima, riducendo al tempo stesso il rischio di derive dirigistiche o puramente redistributive.

Letta dalla prospettiva del lavoro, Magnifica Humanitas afferma dunque che la questione sociale dell’intelligenza artificiale non può essere misurata esclusivamente attraverso il numero degli occupati. Essa riguarda la qualità dell’occupazione, la distribuzione del potere nei processi produttivi, la possibilità per le persone di restare soggetti del proprio lavoro, la capacità delle istituzioni di orientare la tecnologia verso fini umani verificabili. L’IA non determina da sola un unico futuro del lavoro; apre possibilità diverse, che dipendono dalle scelte organizzative, educative, contrattuali e politiche compiute nel presente.

Il richiamo finale al profeta Neemia chiarisce il metodo indicato dall’enciclica. La ricostruzione di Gerusalemme non viene presentata come opera di un individuo isolato, ma come processo che richiede responsabilità distribuite, compiti assegnati, ascolto delle paure, coordinamento degli sforzi, capacità di affrontare opposizioni. Applicata alla trasformazione digitale, questa immagine indica che il futuro del lavoro non può essere progettato da pochi soggetti e poi semplicemente subito dagli altri. Deve diventare oggetto di una decisione collettiva, nella quale la tecnologia sia valutata non in base alla sola potenza dei mezzi disponibili, ma in base alla qualità umana e sociale delle forme di vita e di lavoro che contribuisce a produrre.

Francesco Seghezzi
Presidente ADAPT
@francescoseghezz