Il “capo invisibile” del 76% delle imprese è la gestione algoritmica: come influenza lavoro e lavoratori

Prelevare pacchi in magazzino, rispondere al telefono per un call center, gestire un team in ufficio, selezionare curriculum o consegnare cibo a domicilio. Sono lavori diversissimi, con livelli di istruzione e reddito differenti, tuttavia, oggi hanno un elemento in comune: in tutti questi settori, una parte delle decisioni che riguardano i lavoratori viene presa da un sistema automatizzato. Un sistema senza volto, senza ufficio e la cui logica sfugge spesso alla comprensione diretta. Si chiama gestione algoritmica – algorithmic management in inglese – e, molto probabilmente, sta già influenzando anche il vostro posto di lavoro.

Non siamo qui per fare una crociata contro la tecnologia. Un manager umano non è automaticamente migliore di un sistema algoritmico: le persone sono influenzate da simpatie, pregiudizi inconsci (di genere, età o provenienza) e umori passeggeri. Spesso, un software può valutare in modo molto più equo, ridurre le discriminazioni nelle selezioni del personale o distribuire i turni con maggiore efficienza. Il problema non è la sfida tra uomo e macchina, ma la differenza tra un potere esercitato con trasparenza e uno esercitato nell'opacità assoluta.

I numeri in Italia e le 5 leve del controllo: il 76% delle aziende è gestita da algoritmi

Se pensate che avere un algoritmo come "capo" sia una prerogativa esclusiva dei rider o della logistica, vi sbagliate. Secondo un'indagine dell'OCSE pubblicata nel 2025 su oltre 6.000 manager, la gestione algoritmica è diffusa ovunque. In Europa la media di adozione è del 79%, e in Italia siamo al 76%. Tre aziende su quattro nel nostro Paese utilizzano già software per la gestione del personale: il 64% li usa per assegnare compiti, il 67% per monitorare l'attività dei dipendenti e il 27% per valutare le prestazioni vere e proprie.

Nonostante la grande varietà di impieghi, la struttura di questi software si basa quasi sempre su un meccanismo a cinque leve. Si comincia con l'assegnazione, in cui il sistema decide chi fa cosa, quando e per quanto. Subentra poi un monitoraggio costante, dove ogni respiro digitale, click o pausa produce un dato registrato. Tutti questi dati confluiscono in una valutazione, ovvero un punteggio che spesso non è del tutto trasparente per il dipendente. Per spingere la produttività si ricorre alla gamification, utilizzando logiche simili a quelle dei videogiochi (badge, sfide, livelli). Infine, l'ultimo gradino è la sanzione automatica: sospensioni o decurtazioni applicate direttamente da una notifica, senza l'ascolto di una controparte umana.

Settori e lavori più colpiti dall’algorithmic management: come funziona dalla logistica agli HR

Ma chi sta già lavorando sotto la lente di un sistema automatizzato? La mappa è più vasta del previsto:

• Logistica e magazzini: è il caso più noto. Il sistema traccia la velocità di prelievo dei pacchi, le pause e le quote produttive. Chi non sta al passo riceve notifiche automatiche che, nei casi più estremi (come emerso da varie inchieste documentali), possono generare licenziamenti senza alcun vero intervento umano.
• Delivery e trasporto (rider e autisti): l'algoritmo assegna le corse, fissa le tariffe, calcola un punteggio invisibile e decide la disattivazione dell'account, spesso per cause al di fuori del controllo umano (come traffico o cancelli chiusi).
• Call center: i software trascrivono le conversazioni in tempo reale, analizzano il tono di voce e calcolano un sentiment score del cliente. Il sistema valuta l'"empatia" dell'operatore, ignorando però totalmente il contesto di una chiamata particolarmente difficile.
• Risorse umane (HR): la selezione dei CV è ormai filtrata automaticamente. Il rischio? Bias clamorosi. Nel 2018, un colosso tech ha dovuto ritirare il suo algoritmo perché scartava sistematicamente le donne: il software si era addestrato su archivi storici in cui i candidati assunti in passato erano quasi tutti uomini, imparando e amplificando il pregiudizio umano.
• Management e lavoro d'ufficio: l'algoritmo controlla anche chi dovrebbe controllare. I sistemi di workforce analytics monitorano le mail, le riunioni e i ritmi di collaborazione, restituendo cruscotti di dati ai manager. Il rischio è che un dipendente che manda tante mail appaia "attivo", mentre uno che produce un lavoro qualitativamente eccellente senza interazioni digitali continue risulti "poco coinvolto".
• Sanità: i sistemi assegnano i turni o le priorità nelle liste d'attesa. Nel 2019, la rivista Science ha svelato come un algoritmo ospedaliero americano tendesse a sottostimare i bisogni dei pazienti afroamericani, essendosi addestrato su storici di spesa sanitaria che riflettevano disparità di accesso alle cure.
• Giornalismo e editoria: non sono solo le AI che scrivono articoli. L'algoritmo dei social o dei siti analizza metriche in tempo reale e detta, di fatto, la linea editoriale, premiando i contenuti che generano traffico e seppellendo gli altri.

Cosa dice la legge in Italia e in Europa per proteggere i lavoratori

Le normative faticano a stare al passo della tecnologia. A livello europeo, la nuova Direttiva sul lavoro delle piattaforme (in vigore da dicembre 2024 e da recepire entro fine 2026) introduce la presunzione di lavoro dipendente per chi subisce una forte gestione algoritmica. In Italia, il Decreto Trasparenza del 2022 obbliga le aziende a informare i dipendenti sull'uso di sistemi automatizzati che li riguardano. Tuttavia, si tratta solo di un obbligo informativo. Manca ancora il diritto reale di ottenere una spiegazione comprensibile sul perché l'algoritmo abbia preso una certa decisione; manca l'obbligo di una supervisione umana per sanzioni gravi e, soprattutto, mancano controlli (audit) indipendenti sui codici di questi software.

In conclusione, la gestione algoritmica non è fantascienza, ma il presente di milioni di lavoratori. Il problema non è il software in sé, ma l'opacità con cui viene utilizzato. La grande domanda a cui dobbiamo trovare risposta, prima che sia troppo tardi, è una sola: chi ha il diritto di capire come funziona il sistema, e chi ha il potere di cambiarne le regole quando diventa iniquo? Di certo, non sarà l'algoritmo a dircelo.

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