Gestione algoritmica nei luoghi di lavoro europei

La gestione algoritmica è l'uso delle tecnologie digitali per automatizzare completamente o parzialmente le funzioni manageriali, inclusa l'organizzazione, il coordinamento, il monitoraggio, la supervisione e la valutazione del lavoro. Sebbene originariamente associata alle piattaforme digitali di lavoro, il termine è ora inteso come applicabile in modo più ampio in un ampio spettro di contesti occupazionali.

Sebbene la gestione algoritmica possa migliorare l'efficienza e la gestione del rischio e, in alcuni settori, come i servizi finanziari e i trasporti, possa essere guidata dalla conformità normativa, essa presenta anche sfide e potenziali svantaggi. Sebbene le evidenze quantitative basate su indagini rappresentative siano relativamente limitate, esiste un corpo crescente di ricerche – basate in gran parte su studi qualitativi – che collegano la gestione algoritmica all'intensificazione del lavoro, all'aumento della pressione temporale e alla riduzione dell'autonomia dei lavoratori. Le evidenze esistenti suggeriscono inoltre che gli effetti dipendono dalle risorse lavorative disponibili per i lavoratori, come autonomia, supporto organizzativo e utilizzo delle competenze, che possono attenuare potenziali impatti negativi.

Questo rapporto contribuisce al dibattito politico in corso presentando i risultati dell'analisi dei dati dell'European Working Conditions Survey 2024, con un focus sulla gestione algoritmica nei luoghi di lavoro europei. In questo rapporto, la gestione algoritmica è misurata in base al fatto che i dipendenti riferiscano che i programmi informatici vengono utilizzati sul lavoro per allocare i loro compiti, determinare le ore di lavoro (programmazione) o monitorare le loro prestazioni. Questa operativizzazione semplificata cattura tre funzioni di gestione chiave della gestione algoritmica ma non fornisce una definizione esaustiva del concetto. L'analisi è limitata solo ai dipendenti, esaminando sia la prevalenza della gestione algoritmica sia la sua relazione con le condizioni di lavoro e la salute e il benessere dei dipendenti.

Per indagare l'associazione combinata tra gestione algoritmica, risorse lavorative e richieste lavorative con risultati per salute e benessere, questo rapporto si basa sul concetto di stress lavorativo, definito come una situazione in cui le richieste lavorative superano le risorse lavorative. I dipendenti sono distribuiti su una gamma di profili di qualità del lavoro, da lavori altamente sovraccarichi caratterizzati da alte richieste e risorse limitate a lavori altamente ridotti caratterizzati da un equilibrio più favorevole tra richieste e risorse.

A seguito dell'adozione della Direttiva sul Lavoro sulle Piattaforme (Direttiva (UE) 2024/2831), l'attenzione alle politiche si è progressivamente spostata oltre il suo focus originale sulla gestione algoritmica nel lavoro sulle piattaforme verso il suo utilizzo in contesti di lavoro più convenzionali. La classificazione di alcuni sistemi di intelligenza artificiale (IA) utilizzati per la gestione del lavoro come sistemi ad alto rischio ai sensi della Legge sull'Intelligenza Artificiale (Regolamento (UE) 2024/1689) rappresenta un passo importante nell'approccio dell'UE alla regolamentazione delle tecnologie digitali sul posto di lavoro e riflette una crescente preoccupazione per le implicazioni di queste tecnologie per i dipendenti.

Altri strumenti legislativi UE rilevanti per la gestione algoritmica includono il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (Regolamento (UE) 2016/679), che stabilisce garanzie per il trattamento dei dati personali dei lavoratori e il processo decisionale automatizzato; la Direttiva Quadro sull'Informazione e la Consultazione (Direttiva 2002/14/CE), che prevede il coinvolgimento dei rappresentanti dei lavoratori nelle decisioni che riguardano l'organizzazione del lavoro; e la Direttiva Quadro sulla Sicurezza e la Salute sul Lavoro (Direttiva del Consiglio 89/391/CEE), che richiede ai datori di lavoro di valutare e prevenire i rischi per la salute e la sicurezza dei lavoratori, inclusi quelli psicosociali.

Più recentemente, il Parlamento Europeo, nella sua risoluzione su digitalizzazione, intelligenza artificiale e gestione algoritmica sul posto di lavoro (2025), ha riconosciuto sia le opportunità che le sfide associate all'uso crescente della digitalizzazione, dell'IA e della gestione algoritmica nel luogo di lavoro.

• La gestione algoritmica è più diffusa tra i lavoratori amministrativi, i tecnici e gli operatori di impianti e macchine. In queste professioni, l'allocazione automatizzata dei compiti e il monitoraggio delle prestazioni sono le funzioni di gestione algoritmica più comunemente segnalate, mentre la pianificazione automatizzata è molto meno diffusa. Manager, professionisti, lavoratori dei servizi e delle vendite, artigiani, lavoratori delle professioni elementari e soprattutto lavoratori agricoli qualificati riportano livelli complessivi di gestione algoritmica inferiori. La programmazione automatizzata è inoltre distribuita in modo più uniforme tra le occupazioni rispetto alle altre due funzioni.

• Nei settori con la maggiore prevalenza di gestione algoritmica – finanza e immobiliare, informazione e comunicazioni, e trasporti e stoccaggio – il monitoraggio delle prestazioni e l'allocazione automatizzata dei compiti sono costantemente le funzioni più frequentemente segnalate, mentre la pianificazione automatizzata è meno diffusa. Al contrario, tutte e tre le funzioni sono relativamente rare nell'istruzione, nell'agricoltura, nell'estrazione mineraria e nell'edilizia.

• Tra le tre funzioni di gestione algoritmica, l'allocazione automatizzata dei compiti è il più forte predittore della trasformazione del lavoro, inclusa la creazione di nuovi compiti, la rimozione di altri compiti e una maggiore interazione con i colleghi. La pianificazione automatizzata e il monitoraggio delle prestazioni mostrano associazioni simili ma più moderate con la trasformazione del lavoro.

• L'uso delle tre funzioni di gestione algoritmica è associato a richieste lavorative più elevate, in particolare richieste quantitative (cattura dell'intensità del lavoro). I dipendenti soggetti a gestione algoritmica hanno anche maggiori probabilità di sperimentare stress lavorativo rispetto a quelli che non lo sono. Tra le tre funzioni esaminate, il monitoraggio delle prestazioni si distingue come quello più costantemente associato a risultati di salute e benessere inferiori, e sembra amplificare, in una piccola misura, gli effetti negativi della pressione lavorativa già impegnativa.

• Se la gestione algoritmica mitighi o aggravi questi risultati negativi dipende dalla funzione algoritmica specifica: l'assegnazione automatizzata dei compiti non mitiga né aggrava la tensione lavorativa; la programmazione automatizzata ha un effetto mitigante marginalmente significativo per i dipendenti in lavori con difficoltà; e il monitoraggio delle prestazioni aggrava significativamente gli effetti negativi dello stress lavorativo, aumentando ulteriormente la stanchezza e i conflitti lavoro-famiglia e riducendo l'impegno lavorativo.

• La gestione algoritmica non è distribuita equamente tra settori, occupazioni e Stati membri dell'UE, né è un insieme uniforme di pratiche; al contrario, comprende una vasta gamma di funzioni manageriali e applicazioni organizzative. Sebbene le tutele di base comuni siano essenziali, la loro implementazione può essere supportata attraverso il dialogo sociale, la contrattazione collettiva, indicazioni pratiche ed esempi di buone pratiche che riflettano i diversi modi in cui la gestione algoritmica viene utilizzata.

• Il monitoraggio continuo e i confronti tra gli Stati membri possono contribuire a rafforzare l'elaborazione delle politiche basate su evidenze. Allo stesso tempo, è necessario un maggiore investimento nell'analisi delle pratiche aziendali per comprendere meglio come le funzioni di gestione algoritmiche vengano implementate e integrate nell'organizzazione del lavoro, inclusa la modalità in cui diversi strumenti e pratiche interagiscono e si combinano per modellare i risultati sul posto di lavoro.

• La gestione algoritmica fa parte della più ampia trasformazione digitale del lavoro. In questa analisi, è associata a maggiori richieste di lavoro, in particolare richieste quantitative e a una maggiore pressione lavorativa, mentre il suo rapporto con l'accesso alle risorse lavorative è più misto. Con l'espansione della sua adozione, bisogna prestare attenzione alle implicazioni per la qualità del lavoro, assicurandosi che la sua implementazione sia accompagnata da adeguate risorse lavorative, supporto dei dipendenti e tutele per condizioni di lavoro sane.

• Il monitoraggio delle prestazioni è la forma più diffusa di gestione algoritmica ed è legato a richieste più elevate, meno risorse e risultati peggiori per la salute e il benessere, soprattutto per i lavoratori già sotto pressione. Le salvaguardie dovrebbero garantire trasparenza su ciò che viene monitorato, su come vengono utilizzati i dati e su come vengono prese le decisioni. Un'applicazione rigorosa delle leggi sul lavoro e sulla protezione dei dati – insieme all'attuazione efficace dei diritti esistenti all'informazione, alla consulenza e alla contrattazione collettiva – è essenziale per garantire che il monitoraggio algoritmico delle prestazioni sia equo e proporzionato.

• È essenziale garantire l'implementazione responsabile e l'integrazione delle funzioni di gestione algoritmica all'interno dei processi organizzativi e dei sistemi digitali attraverso quadri di governance, valutazioni di impatto e coinvolgimento dei dipendenti. Quando vengono identificati rischi rilevanti, le organizzazioni dovrebbero implementare adeguate tutele in linea con la legislazione vigente sul lavoro, la protezione dei dati e l'IA. La gestione algoritmica può rimodellare i compiti e l'organizzazione del lavoro, richiedendo una riprogettazione dei posti di lavoro centrata sull'uomo per allineare i guadagni di produttività al benessere dei dipendenti, supportata da linee guida politiche e meccanismi di consultazione.