testo integrale con note e bibliografia

1. L’impatto previsto dell’IA nei sistemi di organizzazione aziendale e oltre.

Il binomio IA e mondo del lavoro è stato già, in diverse occasioni, oggetto di indagine da parte della dottrina , in questa sede ci si concentrerà sull’analisi delle possibili modalità attraverso cui l’intelligenza artificiale può influire nell’assegnazioni delle voci variabili della retribuzione, con particolare riguardo ai premi di risultato.
L’impatto della trasformazione tecnologica sul rapporto di lavoro cresce a ritmi esponenziali.
Sotto questo profilo sono interessanti i dati raccolti da un recentissimo studio condotto da Access Partnership e Amazon Web Services (AWS), su oltre 6.500 dipendenti e 2.000 datori di lavoro, in eterogenei settori, in quattro paesi: Francia, Germania, Spagna e Regno Unito.
Dall’indagine è emerso un dato impressionante relativo alla diffusione di strumenti legati all’IA: entro il 2028 l’86% dei datori di lavoro intervistati (ovvero quasi 9 su 10) prevede di adottare sistemi di IA al fine di automatizzare l’impresa nei sistemi di organizzazione aziendale (e non solo) .
Lo studio esalta principalmente due potenziali benefici derivanti dalla diffusione poderosa dell’IA nelle imprese: l’aumento della produttività aziendale di almeno il 39% e, in maniera quasi direttamente proporzionale, l’aumento dei salari fino al 30%. Un dato, questo, senza precedenti riflettendo sulle tempistiche, atteso che tali incrementi verranno, se i dati sono corretti, realizzati entro 3 anni.
Lo studio parla di cinque punti chiave da considerare durante questo processo di diffusione.
Il primo dato fondamentale riguarda, come anticipato, l’adozione da parte dei datori di lavoro dell’IA all’interno delle aziende, entro il 2028, da parte di quasi 9 datori su 10. Questo fattore viene perseguito con la finalità di automatizzare completamente i sistemi di organizzazione aziendale mediante l’adozione di strumenti di IA .
Il secondo dato preso in esame attiene ai lavoratori e riguarda la loro presa di coscienza di come l’IA generativa trasformerà il modo di lavorare.
Si prevede che l’IA generativa diventerà parte integrante del posto di lavoro entro il 2028. L’86% dei dipendenti intervistati prevede di trarre benefici dall’utilizzo dell’IA generativa sul posto di lavoro. I vantaggi dell’IA generativa sono diretti a migliorare l’automazione dei compiti e il supporto a una maggiore innovazione e creatività. In particolare, l’IA può aiutare a creare nuove idee e contenuti sotto forma di conversazioni, storie, immagini, video, musica e altro ancora .
Il terzo profilo chiave su cui lo studio si sofferma è la previsione dell’incremento della retribuzione: in ragione della diffusione dell’IA, infatti, saranno richieste competenze tecnologiche e saranno probabili vantaggi di carriera per tutti i lavoratori coinvolti.
L’IA offre un valore significativo nel rendere le organizzazioni più efficienti e produttive, e questo comporta la volontà di spingere i datori di lavoro ad investimenti più consistenti anche nei confronti dei prestatori di lavoro .
Sia i datori di lavoro, sia i prestatori di lavoro, pronosticano che l’IA comporterà un significativo aumento della produttività . Questo pensiero è condiviso dai cd. “non-tech talent”, che, in base al quarto profilo di interesse, intendono iniziare ad utilizzare l’intelligenza artificiale nel loro lavoro per completare almeno il 29% dei loro compiti, sempre entro il 2028.
Infine, l’ultimo profilo su cui lo studio si sofferma è quello relativo ai programmi di formazione e istruzione, per ridurre il divario di competenze in materia di IA attraverso una maggiore consapevolezza dei programmi di formazione.
Secondo i datori di lavoro intervistati, le competenze in AI e Machine Learning (AI/ML) sono la decima competenza più importante per i dipendenti nel 2023, ma nel 2028 diventeranno la quinta competenza più importante.
Il 60% dei datori di lavoro intervistati considera l’assunzione di talenti AI come una priorità oggi. Tuttavia, la rapida transizione verso una forza lavoro abilitata all’IA ha creato una carenza nel mercato del lavoro per i talenti dell’IA. La carenza di talenti è aggravata da una carenza di formazione. Ciò suggerisce che colmare il divario formativo potrebbe potenzialmente rafforzare ulteriormente i guadagni dell’Europa grazie all’IA .

2. Le indagini conoscitive sul rapporto tra intelligenza artificiale e mondo del lavoro: la XI Commissione.

La XI Commissione della Camera è intenta, da diverso tempo, a svolgere indagini conoscitive sul rapporto tra intelligenza artificiale e mondo del lavoro, con particolare riferimento agli impatti che l’intelligenza artificiale generativa può avere sul mercato del lavoro.
Dall’analisi di queste “interrogazioni” svolte nei confronti delle imprese leader del settore, emerge in maniera netta dalle varie dichiarazioni fatte in base alla rilevazione di dati, in particolare da AWS e Google, che l’incremento della produttività è collegato all’utilizzo della tecnologia dell’IA, ed è legato a cascata all’incremento della competitività e all’aumento dei posti di lavoro.
Inoltre, nel corso delle molteplici indagini conoscitive che si sono svolte è stato menzionato anche uno strumento gratuito, l’AI Smart Report, frutto di una ricerca realizzata da Google in collaborazione con la School of Management del Politecnico di Milano, sotto forma di questionario , destinato alla PMI, che può essere fruito direttamente senza particolari complicazioni .
Il report personalizzato , consente di individuare l’indice di preparazione dell’azienda nei confronti dell’intelligenza artificiale, un elenco di possibili applicazioni alternative dell’IA e gli eventuali benefici per l’impresa nel caso di adozione o incremento degli strumenti legati all’IA. Nella ricerca sono state analizzate 177 tecnologie IA appartenenti a quattro principali categorie: riconoscimento visivo , riconoscimento sonoro , analisi predittiva e IA generativa .
In base alla ricerca i principali benefici per le PMI riguardano, per esempio, la migliore capacità di previsione della domanda, il sequenziamento ottimale delle attività, la riduzione degli scarti e un’ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse, riducendo le voci di costo.
Dalle indagini conoscitive emerge in modo netto, soprattutto per le grandi aziende leader del settore tecnologico e informatico, che l’IA è prima di tutto un acceleratore di produttività molto più potente probabilmente rispetto a qualsiasi trasformazione degli ultimi 30 anni .
Un profilo di grande interesse ai fini dell’analisi dell’impatto dell’IA nel mondo del lavoro è quello fornito da Google legato indirettamente al profilo della retribuzione.
Infatti, Google non collega in maniera diretta, né tantomeno proporzionale l’IA alla potenziale perdita di posti di lavoro, tutt’altro. Questo profilo viene valutato in base ad un interessante ragionamento legato ad una inerzia della media delle imprese italiane.
Invero, se le PMI italiane, nei prossimi vent’anni, ritardassero ad investire per l’adozione di tecnologie dell’IA, la conseguenza sarebbe la perdita di posti di lavoro.
Per gran parte della dottrina questa affermazione sembra essere contradditoria, atteso che proprio l’IA rappresenterebbe, in un futuro non troppo lontano la principale perdita di posti di lavoro. In realtà in base alla ricostruzione poc’anzi eseguita è la potenziale non adozione dell’intelligenza artificiale, in ragione dell’inerzia delle imprese nazionali, la principale causa di scomparsa di posti di lavoro. Il rischio più periglioso si può concretizzare con il trasferimento delle produzioni in Paesi altri più capaci di adottare ed investire nella tecnologia.
La capacità di adottare le tecnologie sembra essere cruciale per mantenere posti di lavoro e per accrescerli .

3. La questione regolativa dell’IA e le voci variabili della retribuzione.

Oltre all’aumento delle competenze richieste, l’IA, quindi, dovrebbe comportare un incremento considerevole della produttività.
La riflessione in relazione alla previsione dell’aumento della retribuzione, legata intimamente all’aumento della produttività, spinge ad una riflessione in merito al rapporto tra IA, produttività e retribuzione.
Partendo da questo dato, però, può essere opportuno investigare un profilo ulteriore sempre rientrante nella macrotematica della retribuzione , ma che può avere un impatto di portata più immediata e può risolvere molteplici dinamiche ad oggi a tratti difficili da risolvere.
Invero, il principale punto di caduta, oggetto del presente contributo, riguarda le modalità con cui l’intelligenza artificiale può influire nell’assegnazioni delle voci variabili della retribuzione, specificamente i premi di risultato.
In questo caso e l’intelligenza artificiale può essere utile per eseguire una misurazione oggettiva della produttività collettiva ed individuale oltre che per suggerire a chi attribuire il premio di risultato .
Tale tecnologia, inoltre, potrebbe essere utile per eseguire delle comparazioni, oltre che a livello interaziendale, anche a livello di area geografica per le imprese multi-localizzate.
L’oggetto di indagine potrebbe essere di grande interesse anche dal punto di vista non esclusivamente del rapporto di lavoro, sotto il profilo del diritto sindacale.
L’ulteriore e nuovo potenziale giovamento coincide con l’avere consapevolezza di quale lavoratore svolge una determinata tipologia di attività e come la stessa viene eseguita.

3.1. Le peculiarità dei premi di risultato.

Il profilo della produttività è inscindibilmente legato all’erogazione dei premi di risultato .
Il premio di risultato è un istituto di natura contrattuale consistente nell’erogazione di una somma di ammontare variabile legata al conseguimento di alcuni obbiettivi .
Il raggiungimento degli obbiettivi deve essere verificato per mezzo di criteri di misurazione, detti anche indicatori di produttività.
L’istituto implica una variazione economica a parità di mansione e inquadramento contrattuale. In diversi casi l’istituto viene introdotto in maniera unilaterale dalla direzione d’azienda o attraverso la contrattazione individuale con il singolo lavoratore.
I premi di risultato possono avere diverse funzioni: incentivante e motivazionale; partecipativa e redistributiva; di giustizia sociale e sanzionatoria.
La funzione incentivante e motivazionale attribuita al premio di risultato è funzionale a sollecitare i prestatori di lavoro a raggiungere adeguati livelli di performance qualitative e quantitative.
La funzione partecipativa e redistributiva si differenzia dalla prima perché volta a creare una forma di partecipazione agli utili o ai risparmi della gestione aziendale secondo programmi concordati . In particolare, la retribuzione variabile del lavoratore è connessa ad indici oggettivi estratti dal bilancio o calcolati secondo parametri che rappresentano il raggiungimento o meno di un dato obiettivo . Attraverso questa funzione il premio di risultato favorisce il coinvolgimento dei prestatori all’andamento economico dell’azienda .
Vi è infine la terza funzione che può essere definita di giustizia sociale e sanzionatoria. Nella prima ipotesi la finalità dell’istituto è quella di riequilibrare il sinallagma nel rapporto di lavoro attraverso l’erogazione della somma aggiuntiva . Nella seconda prospettiva, il premio assolve una funzione penalizzante per le forme di abuso poste in essere dai prestatori di lavoro durante il godimento di tutele e diritti connessi alla prestazione lavorativa, che se fruiti in maniera corretta non rappresenterebbero un problema .

3.2. Il rapporto sinallagmatico tra IA, produttività e premi di risultato.

Il premio di risultato viene erogato a fronte del raggiungimento di determinati obiettivi, che riguardano la nozione di produttività omnia. Per avere però la possibilità di misurare e calcolare la produttività, attraverso la tecnologia messa a disposizione dall’IA, è necessario fare riferimento ad una serie di indicatori. Tali indicatori a loro volta fungeranno da strumenti per la misurazione della produttività, che può avvenire attraverso differenti modalità.
Una volta terminato il procedimento, l’IA sarà in grado di fornire un dato relativo alla misurazione della produttività di gruppo e individuale e potrà in maniera oggettiva attribuire il premio di risultato ad personam nel rispetto delle condizioni pattuite.
L’IA, sotto questo profilo, offre un miglioramento delle funzioni già presenti in azienda, perfezionandole e, auspicabilmente, riducendo al minimo, se non addirittura eliminando eventuali ipotesi di contenzioso, attraverso un’attribuzione imparziale basata su un calcolo oggettivo degli indicatori “di produttività” .
Invero, l’IA dedicata alla funzione dell’attribuzione relativa alle voci variabili della retribuzione, oltre ad accelerare i procedimenti di attribuzione, introduce in azienda due direttrici di investigazione prima coperte, a tratti, da un’alea di incertezza : il concetto concreto di misurazione della produttività; la possibilità di determinare in maniera oggettiva l’ammontare del premio, se, indeterminato.
Gli indicatori “di produttività” che vengono, e possono essere, utilizzati sono variabili e dipendono dalla molteplicità di operazioni svolte dalle imprese e dai diversi mercati in cui interagiscono. Ad esempio, possono riguardare la qualità delle lavorazioni, il volume di prodotto, il livello di soddisfazione del cliente e la saturazione della produzione. La formulazione di tali indicatori è eterogenea al punto da riuscire a garantire una adattabilità alla politica aziendale.
Tale affermazione risulta evidente nella misura in cui vengono abbinati specifici obiettivi per contesti aziendali peculiari .
L’eterogeneità degli indicatori è giustificata fintanto che può essere ricompresa tra le caratteristiche che influenzano la produttività stessa.

3.3. La misurazione della produttività e le modalità di funzionamento del premio di risultato: il ruolo dell’IA.

La misurazione della produttività che ha un’incidenza diretta sulle modalità di funzionamento del premio varia in funzione degli obiettivi e della politica retributiva aziendale.
Principalmente sono tre le ipotesi da distinguere.
Nel primo caso i sistemi di misurazione della produttività valutano il contributo dei singoli o della collettività al raggiungimento del risultato.
Nella seconda ipotesi, invece, la misurazione, in senso lato, può essere assente, quando le parti concordano, nel contratto - anche collettivo - il raggiungimento di un obiettivo e la corrispondente erogazione di una somma in concomitanza di uno specifico valore. Secondo questa soluzione quindi si può prescindere da una misurazione diretta, essendo stata già effettuata l’operazione a monte e per ottenere l’erogazione del premio è necessario raggiungere il risultato prefissato dalla misurazione cd. “indiretta” .
Nell’ultima ipotesi, invece, l’attenzione trasla dalle modalità di misurazione, dirette e indirette, al funzionamento della retribuzione aggiuntiva in relazione al grado di variabilità del premio di risultato. Invero, l’ammontare del premio di risultato, come anticipato in via incidentale nel precedente paragrafo, può essere determinato, in un importo specifico a fronte del raggiungimento di determinati obiettivi o volumi collettivi o individuali, o indeterminato nel suo ammontare.
Questo comporta una duplice direttrice di utilizzo dell’IA con riferimento ai premi di risultato: di ammontare determinato o di ammontare indeterminato. L’impiego dell’IA nell’ambito dell’attribuzione dei premi di risultato è essenziale, in base a quanto prospettato, per determinare de plano i calcoli relativi alla misurazione della produttività.
Invero, l’utilità dell’IA in questa tematica potrebbe essere considerata duplice nella misura in cui oltre al primo profilo menzionato, nel caso in cui anche l’ammontare del premio di risultato non è predefinito (in virtù del suo grado di indeterminatezza) l’IA potrebbe contribuire a calcolare l’ammontare variabile del premio. Proprio in questa situazione ricade la terza ipotesi. La variabilità può essere influenzata dal raggiungimento o meno di determinati obiettivi, anche in base alle percentuali di raggiungimento del target.
Inoltre, l’erogazione variabile dell’ammontare del premio può dipendere anche da fattori periodici, come le verifiche cicliche degli obiettivi, che potrebbero risentire di situazioni endoaziendali . Altre ipotesi di variabilità possono dipendere dal valore economico dell’obiettivo raggiunto, che potrebbe essere ignoto fino al momento del suo determinarsi.

3.4. Le capacità sovrumane dell’IA: il pendolo di Foucault.

L’IA è in grado di generare anche nuove informazioni utilizzando i Big Data e può essere per l’appunto utilizzata per la valutazione delle performances al fine di organizzare ambienti di lavoro . Invero, le capacità “sovrumane” delle varie categorie di IA sono indispensabili per ottimizzare la misurazione e l’attribuzione dei premi di risultato.
L’ambito di indagine, limitato nel presente studio ai premi di risultato, può essere esteso anche nei confronti delle altre voci variabili della retribuzione.
Un’attribuzione imparziale ed oggettiva delle voci variabili omnia eliminerebbe possibili scontenti da parte dei prestatori di lavoro.
Come il pendolo di Foucault è stato concepito per dimostrare la rotazione della Terra grazie all’effetto della forza di Coriolis, in misura meno incisiva, ma allo stesso modo di grande utilità, l’IA può avviare un nuovo approccio verso il calcolo delle voci variabili della retribuzione, senza precedenti.
Le doti che assicurano alla tecnologia dell’IA tale prerogativa sono le notevoli capacità di calcolo, che le permette di essere in grado di gestire una mole impressionante di dati. Oltre alla capacità di gestione di dati l’IA riesce ad assumere decisioni in breve tempo e ad avere un impatto notevole sui costi di transazione, di fatto consentendo alle grandi organizzazioni di ridurre il c.d. middle management e di snellire la gestione dei processi .
La prerogativa che rende in modo particolare peculiare tale tecnologia è la dotazione del c.d. potere computazionale , che si sostanzia nella capacità di elaborare dati, elaborare statistiche, costruire previsioni, elaborare profili, effettuare comparazioni .
I dati relativi al lavoratore e alla sua attività vengono valutati dal sistema che li gestisce e confronta, anche per effettuare valutazioni predittive . L’ulteriore step da prendere in considerazione in questo senso sarà quello di garantire l’imparzialità dell’agire dell’IA derivante dalla sua iniziale programmazione e/o dalle sue successive “evoluzioni”.

4. Brevi cenni comparatistici: il rapporto tra IA, produttività e retribuzione oltreoceano.

Per una sintetica analisi comparatistica può essere opportuno guardare agli Stati Uniti d’America, che da diverso tempo trasversalmente si concentrano nell’analisi dei profili qui presi in considerazione.
In particolare, un interessante studio condotto dal National Bureau of Economic Research ha esaminato il profilo legato alla misurazione della produttività e al rapporto triunivoco tra IA, produttività e retribuzione .
Negli Stati Uniti d’America la misurazione della produttività, oggi in base ai dati posseduti, può avere origine dal presupposto che il livello medio di competenza di un settore viene misurato prendendo come elemento di partenza il livello medio di istruzione di quel settore, legando in questo modo l’istruzione media per settore alla produttività del settore .
In base ai dati raccolti dallo studio condotto in realtà esistono due principi attraverso cui l’intelligenza artificiale può avere un impatto sulla produttività e sulla retribuzione.
Il primo riguarda i cd. effetti diretti dell’intelligenza artificiale sul lavoro delle persone, con conseguenti aumenti di produttività nelle ipotesi in cui l’intelligenza artificiale sostituisce le persone nello svolgimento dei loro compito.
In quest’ottica la Synapse Technology Corporation ha utilizzato le tecnologie dell’IA per sviluppare un sistema di riconoscimento visivo che cattura immagini attraverso gli scanner a raggi X ed è in grado di capire se i bagagli dei viaggiatori contengono oggetti di contrabbando .
La seconda modalità, invece, riguarda il ruolo che l’intelligenza artificiale può avere aumentando o integrando i compiti eseguiti dai lavoratori .
In questa seconda ipotesi lo studio prende ad oggetto un modello di implementazione prodotto grazie all’AI nel settore alimentare attraverso il posizionamento di alcune telecamere sugli scaffali dei negozi di alimentari è stato possibile prevedere quando gli articoli dovevano essere riforniti e/o ordinati in anticipo.
La produttività degli addetti allo stoccaggio è aumentata, attraverso degli avvisi preventivi e/o tempestivi, e anche la produttività dei manager aumenta grazie all’IA, che prevede essenzialmente la funzione della domanda dei clienti. Nel caso affrontato non c’è stato alcun cambiamento nella domanda di manodopera, al contrario c’è stato un aumento della necessità di capacità interpersonali per aiutare i clienti, che ha comportato un accrescimento del numero di lavoratori occupati .
L’IA, in queste ipotesi di studio, viene utilizzata come misuratore di produttività e si cerca di indagare su come possa incidere in maniera proporzionale o meno sull’aumento della retribuzione.
Invero, in base ai dati raccolti nell’ultimo periodo in America è possibile affermare che la diffusione e l’utilizzo dell’IA ha influenzato il tasso di occupazione e le competenze dei dipendenti .
In particolare, pochissime aziende hanno segnalato danni causati dall’IA, anzi l’IA mediamente ha aumentato il numero dei lavoratori occupati e le loro competenze. Di conseguenza la produttività sta aumentando consentendo così una crescita costante delle retribuzioni .

5. Sintetiche conclusioni

In conclusione, seppure per brevi cenni, si è cercato di evidenziare il punto di contatto tra le tre direttrici d’indagine che hanno caratterizzato il contributo: l’IA, la produttività e la retribuzione.
L’utilità della tecnologia dell’IA, per un verso, nella distribuzione delle voci variabili della retribuzione, è rapportata anche alla misurazione della produttività e all’incidenza della stessa nell’erogazione dei premi di risultato. Per un altro verso, l’IA assume la funzione di prospettiva non solo in trasformazione, ma anche di strumento ordinatore .
Se siamo in attesa del futuro, la regolazione presente della tecnologia dell’IA suggerisce di anticipare il cambiamento mediante l’accoglimento delle sperimentazioni necessarie che non possono che incarnare l’ideale universalistico del progresso, rappresentato dalla cifra del rischio, propria delle stagioni del diritto del lavoro e dei suoi interpreti .
In quest’ottica di sistema in cui il diritto diviene strumento ordinatore e oggetto di cambiamento deve essere accolto, dagli interpreti, lo spirito di innovazione e di promozione proprio dello sviluppo tecnologico, che, in un modo o nell’altro, contribuirà all’evoluzione della materia. In questo modo, si può contribuire alla, oltre che accompagnare la, costruzione di un future-proof dell’architettura regolativa che l’intelligenza artificiale generativa ha sul mercato del lavoro: intelligenti pauca.