Un recente sondaggio sulla differenza di percezione dell’impatto dell’AI sul lavoro, tra la popolazione americana e i dipendenti di Anthropic, merita di essere letto insieme a un altro evento recente, l’accordo interconfederale siglato il 12 novembre tra sindacati e associazioni datoriali.
L’accordo, come noto, interviene su rappresentanza, rinnovi contrattuali e recupero parziale dell’inflazione, ma nelle sue ventidue pagine l’intelligenza artificiale viene citata soltanto due volte, e in modo marginale, ovvero sulla formazione e per spingere le parti a valutarne gli impatti nei contratti.
Questo dettaglio, apparentemente secondario, diventa significativo se lo si accosta ai numeri del sondaggio Anthropic: mentre il pubblico americano stima che l’AI potrà svolgere in media il 28% del proprio lavoro entro il 2030, i dipendenti dell’azienda che sviluppa alcuni dei modelli più avanzati al mondo prevedono una quota del 75%, e oltre la metà di loro ritiene che l’AI sarà in grado di svolgere almeno l’80% del proprio lavoro attuale, contro appena il 5% degli intervistati americani.
Il novantuno per cento dei dipendenti Anthropic, inoltre, si aspetta che l’AI compia una scoperta di livello Nobel entro il 2030, contro il 39% del pubblico generale.
Non si tratta di due visioni opposte della stessa cosa, ma di due esperienze diverse della stessa tecnologia: chi lavora alla frontiera dello sviluppo dell’AI vede capacità che il resto della società non ha ancora motivo di percepire come imminenti.
La domanda che sorge spontanea, a questo punto, è se le istituzioni italiane – e in particolare quelle che hanno negoziato e firmato l’accordo – condividano la percezione del pubblico americano o se, al contrario, la loro visione dell’impatto dell’AI sul lavoro sia ancora più arretrata, rispetto a quella dei lavoratori statunitensi.
La risposta che emerge dai dati disponibili non è rassicurante. Stime recenti indicano che in Italia circa 3,8 milioni di posti di lavoro potrebbero essere a rischio entro il 2033, con un’incidenza particolare sulle professioni che includono attività ripetitive e componenti digitali e testuali facilmente automatizzabili, come l’assistenza amministrativa, il customer care, gli impiegati di banca e poste, i cassieri e i traduttori.
Si tratta di comparti ampiamente coperti dalla contrattazione collettiva nazionale, eppure l’accordo di novembre NON contiene alcun dispositivo specifico per gestire la transizione occupazionale legata all’AI in questi settori: la citazione dell’intelligenza artificiale resta confinata alla formazione e a un generico richiamo alla valutazione degli impatti, senza strumenti operativi di tutela, ricollocazione o riduzione dell’orario.
L’accordo, in altre parole, è uno strumento pensato per un mercato del lavoro la cui composizione e le cui dinamiche sono ancora quelle del Novecento industriale, mentre i dati sull’esposizione all’AI disegnano una geografia del rischio che taglia trasversalmente quei settori e quelle professioni.
È qui che la lezione di Mary Douglas sulla percezione istituzionale del rischio diventa particolarmente utile. Douglas ha mostrato che le istituzioni non percepiscono i pericoli in modo neutrale, ma attraverso griglie culturali che selezionano ciò che è considerato minaccioso e ciò che, al contrario, viene rimosso dall’orizzonte della preoccupazione.
La struttura gerarchica e burocratica, in particolare, tende a fidarsi del sapere scientifico e istituzionale, a privilegiare la routine e a essere relativamente assente di fronte a rischi nuovi o a trasformazioni che non rientrano nei quadri consolidati.
Applicata al caso italiano, questa prospettiva aiuta a spiegare perché l’accordo di novembre possa aver trattato l’AI come una variabile accessoria: le parti sociali e le istituzioni che hanno negoziato appartengono a una cultura organizzativa che ragiona per categorie stabili, per contratti nazionali di settore e per tutele consolidate, e che fatica a incorporare nella propria agenda un rischio la cui forma e la cui velocità di manifestazione sfuggono ai parametri abituali.
Non si tratta di una svista, ma di un effetto strutturale del modo in cui le istituzioni pensano il rischio: esse vedono ciò che la loro griglia culturale permette loro di vedere, e l’AI, con la sua capacità di erodere i confini tra professioni e di rendere obsolescenti competenze in tempi brevi, non rientra in quella griglia.
Il punto, però, non è soltanto che l’accordo sottovaluta l’impatto dell’AI sulle professioni che pure dovrebbe tutelare. Il punto è che esistono intere categorie di lavoratori che sfuggono per definizione alla portata dell’accordo, e che sono proprio quelle più esposte alla trasformazione algoritmica.
L’accordo interconfederale riguarda i lavoratori dipendenti coperti da contratti collettivi nazionali, ma una quota significativa del lavoro cognitivo [mentale, ndr] a rischio di automazione si svolge al di fuori di questo perimetro: si pensa ai professionisti autonomi, ai consulenti, ai traduttori freelance, ai lavoratori delle piattaforme digitali, ai giovani professionisti che svolgono attività di back office o di analisi documentale in studi professionali senza un inquadramento da dipendente.
Per costoro l’accordo di novembre non prevede alcuna tutela, alcun meccanismo di ricollocazione, alcuna protezione del reddito di fronte a una transizione che, secondo le stime, potrebbe essere rapida e selettiva.
La letteratura sulle professioni intellettuali lo dice con una certa chiarezza: l’IA non sostituisce il giudizio umano, ma erode le attività puramente esecutive e ripetitive, e chi non è in grado di riposizionarsi verso funzioni di supervisione, validazione e garanzia rischia di essere espulso dal mercato.
Sono esattamente queste le figure che l’accordo lascia scoperte, perché non rientrano nel perimetro della rappresentanza sindacale tradizionale e perché la loro esposizione all’AI non è mediata da un contratto collettivo che possa negoziare tempi e modi della transizione.
Il paradosso, a questo punto, è evidente. Il sondaggio Anthropic mostra che chi è dentro la frontiera tecnologica prevede un impatto sul lavoro molto più radicale di quanto immagini il pubblico; i dati italiani mostrano che milioni di posti di lavoro sono esposti all’automazione nei prossimi anni; eppure l’accordo siglato dalle parti sociali tratta l’intelligenza artificiale come una questione marginale, quasi un capitolo da aggiungere alla formazione.
La percezione delle istituzioni italiane, in altre parole, non sembra più avanzata di quella del pubblico americano ma sembra piuttosto collocata in una fase precedente, in cui l’AI è ancora concepita come uno strumento da governare attraverso la contrattazione ordinaria, mentre i dati suggeriscono che essa stia già ridefinendo seriamente i confini stessi delle professioni e dei settori.
Se la lezione di Mary Douglas è che le istituzioni vedono il rischio attraverso le lenti della propria cultura organizzativa, allora la domanda che dovremmo porci non è tanto o solo se l’accordo di novembre sia un buon accordo, ma se le istituzioni che lo hanno firmato siano attrezzate per vedere ciò che l’accordo non dice.
E la risposta, per ora, sembra essere che l’AI è ancora fuori dal loro campo visivo, mentre i suoi effetti cominciano a farsi sentire in quelle zone del mercato del lavoro che nessun contratto collettivo è in grado di raggiungere.
* da Facebook
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