testo integrale con note e bibliografia

1. Introduzione
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando le modalità di lavoro e le dinamiche organizzative nelle imprese. Di fronte a questa trasformazione, diventa imprescindibile attivare un dialogo sociale forte e costruttivo, fondato su protocolli condivisi e contrattazione collettiva, per gestire l’innovazione in modo responsabile e inclusivo.
2. Formazione e competenze digitali: la chiave per una transizione inclusiva
Uno degli impatti più diretti dell’intelligenza artificiale riguarda la trasformazione delle competenze richieste nei luoghi di lavoro. L’IA modifica i contenuti, i tempi e le modalità di esecuzione delle mansioni, innescando un processo continuo di riorganizzazione del sapere.
Vi sono alcune “sfide aperte” quali l’obsolescenza delle competenze “di base” anche in ambiti operativi, nonchè il fabbisogno di figure ibride, in grado di interpretare e gestire dati e strumenti digitali.
Infine va gestito il divario generazionale e territoriale nell’accesso alle competenze digitali.
La contrattazione collettiva in quest’ambito può giocare un ruolo fondamentale in ambito formativo, prevedendo piani formativi strutturati legati all’introduzione di sistemi di IA, vincolando l’adozione di nuove tecnologie alla formazione preventiva dei lavoratori interessati, introducendo processi di formazione continua, anche con modalità innovative (microlearning, coaching digitale) ed infine promuovendo bilanci delle competenze digitali e percorsi personalizzati di upskilling, anche attraverso l’utilizzo dei fondi interprofessionali.
A tal proposito si possono citare alcune esperienze concrete quali l’accordo tra azienda e sindacati in Siemens (Germania) in cui le Parti hanno istituito un fondo di formazione dedicato alla riqualificazione digitale, garantendo formazione gratuita ai dipendenti coinvolti nelle trasformazioni tecnologiche e il progetto "Digital Upskilling" di Unilever con il quale sono stati previsti investimenti in programmi di formazione per aggiornare le competenze dei lavoratori, con particolare attenzione alle tecnologie di AI e automazione.
3. Impatto occupazionale: tra rischi di sostituzione e opportunità di crescita
La transizione guidata dall’IA porta con sé timori occupazionali, spesso alimentati da narrazioni allarmistiche. È necessario affrontare il tema in modo razionale e basato su evidenze.
Secondo l’OCSE, nei prossimi 10 anni circa il 30% dei lavori sarà automatizzabile, ma solo una parte verrà effettivamente sostituita. I nuovi mestieri legati all’IA (AI trainer, data analyst, eticisti algoritmici, manutentori digitali) potranno compensare le perdite se adeguatamente promossi.
Sarà necessario operare un’attenta distinzione tra sostituzione, trasformazione e creazione di mansioni, monitorare gli effetti reali in termini di occupazione netta e qualità del lavoro ed evitare soluzioni difensive che rischiano di bloccare l’innovazione, puntando su accompagnamento e riconversione professionale.
La contrattazione collettiva potrà prevedere meccanismi di monitoraggio occupazionale congiunto ad es. mediante l’utilizzo di commissioni bilaterali ovvero gestire eventuali esuberi occupazionali mediante l’introduzione di clausole di salvaguardia che prevedano piani di reskilling potranno inoltre stipulare accordi che prevedano l’utilizzo dell’IA come leva per migliorare la qualità del lavoro (riduzione mansioni ripetitive, aumento attività a valore aggiunto).
4. Algoritmi trasparenti e spiegabili: una questione di fiducia e governance
L’uso dell’IA nei processi decisionali aziendali pone un problema centrale: la trasparenza.
Gli algoritmi, soprattutto quelli di tipo machine learning, possono produrre output difficilmente interpretabili anche da chi li utilizza, pertanto senza trasparenza, è impossibile valutare l’equità di una decisione automatizzata ad es. selezione, assegnazione turni, valutazione performance). E’ pertanto fondamentale cercare di evitare una percezione di opacità per non generare sfiducia e conflitto.
L’AI Act europeo impone agli utilizzatori di IA ad alto rischio (come nel lavoro) di garantire la tracciabilità e auditabilità degli algoritmi, la spiegabilità delle decisioni automatiche e la supervisione umana delle decisioni critiche.
In questo senso anche la contrattazione collettiva può contribuire a rendere trasparente l’utilizzo della IA ad es. prevedendo l’obbligo di informazione preventiva e dettagliata alle RSU oppure introducendo clausole nei contratti aziendali con le quali l’azienda si impegna a spiegare in linguaggio comprensibile a tutti come funziona l’algoritmo che incide sul lavoro e infine stabilendo diritti di accesso, revisione e contestazione per i lavoratori coinvolti.
Tra le casistiche si ricorda l’accordo tra Fiat Chrysler e sindacati mediante il quale le Parti hanno istituito un comitato di monitoraggio per l’introduzione di nuove tecnologie, con poteri di consultazione e revisione delle decisioni, nonché il “Digital Transformation Council” di Volkswagen, un comitato che coinvolge rappresentanti dei lavoratori per discutere e approvare le innovazioni tecnologiche.
5. Proposte concrete per la contrattazione collettiva e la co-regolazione dell’IA
La contrattazione collettiva può diventare uno strumento strategico per regolare l’IA in modo dinamico e condiviso.
A livello aziendale si possono sottoscrivere Protocolli sperimentali sull’uso dell’IA insieme alle rappresentanze sindacali che prevedano: clausole di valutazione d’impatto algoritmico contenenti processi di assesment congiunto da realizzarsi prima dell’introduzione di nuove tecnologie, l’istituzione di commissioni paritetiche IA-lavoro con compiti di monitoraggio e proposta, la realizzazione di piani di gestione del cambiamento tecnologico con focus su occupazione, competenze e benessere.
A livello nazionale/settoriale le Parti potranno integrare nei CCNL sezioni dedicate all’intelligenza artificiale, introdurre codici etici settoriali sull’uso dell’IA, sperimentare linee guida interconfederali sulla governance algoritmica, ovvero realizzare accordi quadro per l’accesso a fondi formativi e strumenti di supporto alla riconversione professionale.
Nell’ambito di una co-regolazione pubblico-privata le Parti potranno promuovere la nascita di Osservatori tripartiti su IA e lavoro, incentivare la certificazione volontaria dei sistemi di IA aziendali, costruire piattaforme informative congiunte per la trasparenza delle tecnologie adottate.
6. Conclusione
L’intelligenza artificiale è una leva di cambiamento potente. Può aumentare la produttività, migliorare l’organizzazione, elevare la qualità del lavoro, ma può anche generare esclusione, disuguaglianze, opacità.
Per evitare che l’IA diventi un nuovo terreno di conflitto, dobbiamo renderla un luogo di confronto regolato. Come Assolombarda, siamo pronti a raccogliere questa sfida con un’alleanza tra imprese e lavoratori fondata su trasparenza, competenza e partecipazione.
Definire protocolli intelligenti per l’intelligenza artificiale significa trasformare un rischio in opportunità, rendendo l’innovazione un motore di progresso condiviso.