IA nel mondo del lavoro: indicazioni per imprese e lavoratori

IA nel mondo del lavoro: indicazioni per imprese e lavoratori

Le Linee guida adottate dal Ministero del lavoro sono finalizzate a promuovere l'adozione consapevole dell'IA nei contesti lavorativi, tutelando i diritti dei lavoratori, favorendo l'innovazione sostenibile e garantendo la conformità alle normative vigenti (MLPS - dm 17 dicembre 2025 n. 180)

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle imprese e nel lavoro autonomo, se da un lato rappresenta un’importante opportunità di innovazione e competitività, dall’altro introduce potenziali rischi di tipo etico, sociale, organizzativo e giuridico. Per affrontarli in modo efficace, il primo passo indispensabile è effettuare una mappatura completa e trasparente di tutti i sistemi IA utilizzati.

In primo luogo, la mappatura consente di fotografare l’attuale livello di esposizione al rischio all’interno dell’azienda o della realtà professionale, comprendere come e dove l’IA viene impiegata, e valutare in modo sistematico l’impatto su lavoratori, processi e risultati. Una mancata o insufficiente trasparenza nell’utilizzo delle tecnologie IA può generare disuguaglianze, discriminazioni, violazioni della privacy e problematiche legate alla sicurezza, oltre a compromettere la fiducia tra lavoratori e datori di lavoro. Per questo, la mappatura dei sistemi IA deve essere accurata, continua e partecipata.

Per rendere la mappatura più efficace, è opportuno applicare criteri tecnici che consentano di valutare la natura del sistema IA. In particolare, occorre analizzare l’architettura del modello, i sottocomponenti e l’eventuale utilizzo di modelli per finalità generali (GPAI), come definiti dall’AI Act. Questa valutazione permette di distinguere correttamente i sistemi ad alto rischio da quelli non ad alto rischio e di predisporre le misure di conformità più adeguate. Una checklist di conformità adeguata dovrebbe includere domande specifiche su questi aspetti, garantendo trasparenza e tracciabilità lungo tutto il ciclo di vita del sistema.

Un aspetto essenziale per la buona riuscita della mappatura è il coinvolgimento attivo di lavoratori, rappresentanze sindacali e comitati di sicurezza aziendale. Questo garantisce:

- un approccio partecipato e trasparente;

- una visione più completa sull’impatto umano e organizzativo;

- un controllo più efficace sulla conformità etica e normativa.

La mappatura non deve essere pensata come un’attività una tantum, ma come un processo ciclico che si aggiorna con l’evoluzione dell’azienda e delle tecnologie adottate.

La mappatura non deve essere pensata come un’attività una tantum, ma come un processo ciclico che si aggiorna con l’evoluzione dell’azienda e delle tecnologie adottate. Va integrata nei sistemi di audit interni, nei piani di welfare aziendale, nei modelli di organizzazione del lavoro, e soprattutto nei sistemi di gestione dei rischi e della compliance.

Le aziende devono classificare correttamente i propri sistemi IA e garantire che quelli ad alto rischio siano soggetti a controlli approfonditi.

Inoltre, i lavoratori devono essere sempre informati sui sistemi IA in uso e sulle loro implicazioni, evitando l’introduzione di tecnologie che possono violare i diritti fondamentali.

Una volta mappati e classificati i sistemi IA, è necessario valutare l’impatto concreto che queste tecnologie hanno sui lavoratori e sull’ambiente di lavoro:

- occupazione e transizione lavorativa: l’IA sta sostituendo posti di lavoro o sta creando nuove opportunità professionali?

- privacy e protezione dei dati: le informazioni personali dei lavoratori vengono trattate in modo conforme al GDPR?

- sicurezza e condizioni di lavoro: l’IA contribuisce a migliorare il benessere dei lavoratori o introduce nuovi rischi, come stress da automazione e sorveglianza eccessiva?

- discriminazione e bias algoritmici: l’IA applicata ai processi di selezione e valutazione rispetta il principio di equità o favorisce determinati gruppi di lavoratori rispetto ad altri?

L’adozione dell’IA deve essere sempre accompagnata da una valutazione approfondita dei suoi effetti sociali ed economici, in modo da evitare che diventi un fattore di esclusione o precarizzazione.

di Francesca Esposito

Fonte normativa

• MLPS - dm 17 dicembre 2025 n. 180