Lo studio pubblicato il 24 ottobre 2025 dal Servizio di Ricerca del Parlamento Europeo analizza l’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA) e dei sistemi di gestione algoritmica (Algorithmic Management, AM) nei luoghi di lavoro europei, evidenziandone la diffusione estesa ben oltre l’ambito originario del lavoro su piattaforma.
Il documento combina analisi normativa, interviste a stakeholder e casistiche di settore (ad esempio, logistica, sanità, telecomunicazioni, automotive e manifattura), mettendo in luce un quadro regolatorio frammentato e lacune di tutela causate dall’inadeguatezza degli strumenti generali.
L’indagine stima che l’esposizione dei lavoratori ad AM, oggi pari a circa il 42,3%, potrebbe salire al 55,5% nel medio periodo. Tale traiettoria apre spazi di efficienza e produttività – automatizzazione di mansioni manageriali, scheduling dinamico, enforcement automatico della conformità – ma genera al contempo rischi qualificati in termini di condizioni di lavoro, autonomia decisionale, equilibrio vita-lavoro e salute psico-fisica. Il contributo positivo di IA e AM sul fronte della sicurezza fisica (sostituzione in attività pericolose, prevenzione data-driven) convive infatti con il principale fattore di rischio: l’intensificazione psico-sociale dovuta a monitoraggio continuo, metriche di performance automatizzate e riduzione del margine discrezionale del management umano.
Il quadro giuridico UE oggi rilevante – Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR), Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act), acquis in materia di salute e sicurezza (EU-OSHA), Direttiva (UE) 2024/2831 relativa al miglioramento delle condizioni di lavoro nel lavoro mediante piattaforme digitali – offre un livello minimo di protezione ma non costituisce un regime coerente e “workplace-specific”.
Le criticità emergono su fronti diversi: copertura personale disomogenea (la nozione di “lavoratore” varia per Stato membro), obblighi di informazione e consultazione non calibrati sui sistemi AM e spesso inapplicabili alle PMI, frammentazione e asimmetrie di enforcement tra autorità competenti, mancanza di garanzie specifiche contro bias algoritmico non riconducibile a categorie protette, assenza di limiti espressi alla schedulazione algoritmica fuori dall’ambito della Direttiva (UE) 2024/2831, debolezza delle tutele collettive nel contesto del trattamento automatizzato.
Lo studio valuta tre opzioni di intervento: una raccomandazione non vincolante del Consiglio; una riforma “a pacchetto” della normativa esistente (EU-OSHA, informazione e consultazione, orario di lavoro, condizioni trasparenti e prevedibili, PWD); l’adozione di un nuovo strumento legislativo dedicato alla gestione algoritmica. Le prime due opzioni presentano limiti evidenti in termini di certezza del diritto, proporzionalità e costi di compliance, oltre al rischio di disomogeneità applicativa tra Stati. La terza – un atto normativo mirato su AM – risulta, secondo l’analisi, lo strumento più idoneo a colmare i gap senza perturbare settori non interessati, assicurando un perimetro chiaro di obblighi, controlli e rimedi.
Dal punto di vista politico-regolatorio, l’intervento a livello UE viene qualificato come necessario non solo per ragioni di tutela dei lavoratori – uniformità di protezione, riduzione dei rischi psico-sociali, garanzia dei diritti fondamentali in contesti di sorveglianza pervasiva – ma anche per esigenze di mercato: evitare la frammentazione normativa, preservare level playing field, ridurre incertezza legale e costi di adattamento per le imprese transnazionali.
Il messaggio di policy che emerge è netto: l’AM è ormai una tecnologia di organizzazione del lavoro generalizzata, non più un tratto settoriale del platform work. Il perimetro giuridico attuale, costruito su strumenti generali e frammentati per obiettivo, non è sufficiente a governarne gli effetti sistemici.
L’orizzonte della regolazione del lavoro nell’era dell’IA non è più se intervenire, ma dove collocare la linea di legittimità tra efficienza algoritmica e dignità lavorativa, e con quali meccanismi di governance – individuali e collettivi – presidiare quella linea.
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