Non possiamo fermare l’intelligenza artificiale generativa. La domanda è come usarla in modo responsabile. Da qui è partito l’intervento di Aizhan Tursunbayeva, professoressa associata all’Università Parthenope di Napoli, che si occupa da anni di gestione delle risorse umane e di people analytics. Al X Seminario Interdisciplinare sull’Accoglienza della Fondazione Lavoroperlapersona ha affrontato una paura diffusa: la «robocalypse», l’idea che la tecnologia possa annientare il mondo del lavoro.

Dati che i lavoratori non possono rifiutare

Secondo Tursunbayeva, i dati che le aziende raccolgono sui dipendenti, e gli incentivi che offrono per ottenerli, non aiutano ad allontanare quel timore. Il primo problema è che i lavoratori non possono dire di non voler essere inseriti in quei dati, che servono a sviluppare analisi poi date in pasto alle IA generative. Sono rischi etici enormi per le imprese, e i metodi di raccolta diventano sempre più invasivi. Basta pensare a Neuralink, la società di Elon Musk che sviluppa impianti cerebrali. Oppure ai sensori usati nello sport per valutare lo stato psicologico degli atleti, in nome del miglioramento delle prestazioni. Dallo sport si passa poi alla gestione delle risorse umane: esistono telecamere che sorvegliano le bariste, contano quanti caffè preparano e quanto tempo passano in bagno. È il panopticon, il carcere di sorveglianza totale immaginato da Jeremy Bentham e ripreso da Michel Foucault in Sorvegliare e punire, reso reale. Tursunbayeva parla di «quantificazione delle persone».

Quando l’algoritmo sbaglia

L’algoritmo, però, non sempre «azzecca» il risultato, che si tratti di tennis, basket o selezione del personale. L’esempio più noto è quello di Amazon. Dal 2014 l’azienda sviluppava uno strumento per valutare i curriculum dei candidati, addestrato sui documenti ricevuti in dieci anni, in larga parte di uomini. Il sistema imparò a penalizzare i curriculum che contenevano la parola «women’s» e le laureate di due college femminili. Amazon corresse quei singoli termini, ma non poté garantire che la macchina non trovasse altre strade discriminatorie, e il progetto fu abbandonato (la vicenda fu rivelata da Reuters nel 2018). Se non ci è riuscita la più grande azienda al mondo, osserva Tursunbayeva, il problema non è banale: l’algoritmo è costruito sui dati disponibili, che riflettono il passato.

Per questo bisogna proteggere l’umano, come ricorda anche la prima enciclica di Leone XIV, Magnifica humanitas, firmata il 15 maggio 2026 e dedicata alla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale. Il testo afferma che l’umanità «non deve essere sostituita né superata» e chiede che algoritmi, piattaforme e dati non restino concentrati nelle mani di pochi.

Principi che non bastano

Trasparenza, inclusione, responsabilità (accountability), imparzialità, affidabilità, sicurezza e privacy sono i principi che ricorrono nei framework etici sull’IA. Bene, ha chiesto la relatrice, ma sono davvero applicabili alle risorse umane? Il confronto con l’Organizzazione internazionale del lavoro è illuminante. La Dichiarazione ILO sui principi e diritti fondamentali nel lavoro, adottata nel 1998, indica cinque ambiti: libertà di associazione e contrattazione collettiva, eliminazione del lavoro forzato, abolizione del lavoro minorile, eliminazione della discriminazione, ambiente di lavoro sicuro e sano (quest’ultimo aggiunto nel 2022). Sono principi su cui gli Stati membri si impegnano e a cui le imprese dovrebbero ispirarsi. Ai framework etici dell’IA, però, non dicono niente. Eppure la non discriminazione è il grande rischio in un mondo regolato dall’algoritmo, ed è per questo che nascono regole per governarlo. In Europa, l’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) classifica tra i sistemi ad alto rischio quelli usati per selezionare e gestire i lavoratori.

Il lavoro non è un’altra area di impatto

Che cosa si impara dall’analisi dei framework? Che il lavoro non può essere trattato come un’altra area di impatto dell’IA, accanto alla sanità o all’istruzione. Il lavoro comprende istituzioni consolidate, leggi e negoziati trasversali a ogni settore, dalla finanza all’agricoltura. L’impatto dell’IA è enorme, ma si vede la soft law sostituirsi alle leggi nazionali, e le aziende faticano ad applicare persino i principi ILO. Tursunbayeva ha chiuso con un richiamo alla responsabilità: da grandi poteri vengono grandi responsabilità, e l’intelligenza artificiale dà grandi poteri alle aziende. L’uomo, dunque, non è superfluo. Lo diventa solo se smettiamo di pretendere che la tecnologia risponda a qualcuno.