Intelligenza artificiale e subordinazione digitale: AI Act, gestione algoritmica e tutela del lavoratore nel sistema multilivello tra diritto europeo e ordinamento italiano

Abstract

L’impiego dell’intelligenza artificiale e dei sistemi algoritmici nell’organizzazione del lavoro sta trasformando le modalità di esercizio dei poteri datoriali, ponendo problemi inediti di trasparenza, controllo, discriminazione, protezione dei dati e imputazione della decisione. Il contributo analizza tale fenomeno muovendo dalla distinzione tra sistemi di intelligenza artificiale rilevanti ai sensi del Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) e più ampio algorithmic management, evidenziando come l’automazione decisionale non coincida necessariamente con l’intelligenza artificiale e come, conseguentemente, la disciplina dell’AI Act non esaurisca il quadro regolatorio applicabile al rapporto di lavoro.

L’analisi considera, in particolare, il regime temporale dell’AI Act alla luce del Regolamento (UE) 2026/1744, con specifico riferimento al differimento al 2 dicembre 2027 della disciplina dei sistemi ad alto rischio di cui all’articolo 6, paragrafo 2, e all’Allegato III, nonché la posizione del datore di lavoro quale deployer. Il contributo esamina quindi l’interazione tra AI Act, GDPR, articolo 4 dello Statuto dei lavoratori, disciplina della trasparenza nei rapporti di lavoro e normativa antidiscriminatoria, soffermandosi sui sistemi di selezione, reclutamento, monitoraggio e valutazione automatizzata dei lavoratori.

Particolare attenzione è dedicata alla Direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme digitali e alla progressiva emersione, nel diritto europeo, di un nucleo di garanzie specificamente riferite alla gestione algoritmica, nonché alla giurisprudenza della Corte di giustizia relativa alle decisioni automatizzate, con particolare riguardo alle cause SCHUFA (C-634/21) e CK v Dun & Bradstreet Austria (C-203/22), e ai pertinenti orientamenti della giurisprudenza italiana.

La tesi sostenuta è che l’algoritmizzazione del lavoro non determini una spersonalizzazione del potere datoriale, bensì una sua tecnicizzazione, rendendo necessario ricostruire le condizioni di imputabilità, trasparenza, verificabilità e contestabilità della decisione assunta mediante sistemi automatizzati. Ne emerge un modello di regolazione multilivello nel quale l’AI Act non sostituisce le garanzie preesistenti, ma si coordina con GDPR, diritto antidiscriminatorio e diritto del lavoro nazionale, delineando progressivamente un nuovo paradigma di subordinazione digitale fondato sulla governance giuridica della decisione algoritmica.

Parole chiave

Intelligenza artificiale; AI Act; lavoro; algorithmic management; gestione algoritmica; GDPR; decisioni automatizzate; trasparenza algoritmica; controlli a distanza; discriminazione algoritmica; subordinazione digitale; lavoro mediante piattaforme digitali.

Sommario:

1. Introduzione: La cesura temporale del 2 agosto 2026, l’irruzione dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema giuslavoristico e la rigorosa distinzione dogmatica tra AI Act, GDPR e ordinamento giuslavoristico nazionale.

2. Il perimetro concettuale e normativo: AI Act, sistemi di intelligenza artificiale e la coesistenza con la disciplina generale degli algoritmi non IA.

3. La qualificazione giuridica del datore di lavoro quale deployer e l’architettura di rischio dell’Allegato III alla luce del differimento al 2 dicembre 2027 introdotto dal Regolamento (UE) 2026/1744.

4. Il prisma del controllo e i limiti dello Statuto dei Lavoratori: l’articolo 4 della Legge n. 300/1970, l’articolo 11 della Legge n. 132/2025, la distinzione tra strumenti di lavoro e di controllo, e il regime sanzionatorio penale, amministrativo e sindacale.

5. Algoritmi di selezione, reclutamento e decisioni automatizzate: il contrasto alle discriminazioni tra Codice delle Pari Opportunità, D.Lgs. n. 215/2003, D.Lgs. n. 216/2003 e l’analisi puntuale della giurisprudenza amministrativa e civile italiana.

6. La Direttiva (UE) 2024/2831 quale paradigma europeo emergente della regolazione dell’algorithmic management nel lavoro mediante piattaforme digitali.

7. La tutela della privacy del prestatore tra protezione dei dati (GDPR), trasparenza algoritmica e garanzie procedurali: dall’evoluzione giurisprudenziale europea (SCHUFA e Dun & Bradstreet) agli orientamenti della giurisprudenza di legittimità.

8. Considerazioni conclusive: Verso uno statuto della subordinazione digitale: dall’automazione del potere alla governance della decisione.

1. Introduzione: La cesura temporale del 2 agosto 2026, l’irruzione dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema giuslavoristico e la rigorosa distinzione dogmatica tra AI Act, GDPR e ordinamento giuslavoristico nazionale

Il 2 agosto 2026 costituisce la data generale di applicazione dell’AI Act, ma non coincide più con l’entrata in applicazione delle disposizioni relative ai sistemi ad alto rischio di cui all’articolo 6, paragrafo 2, e dell’Allegato III, differita dal Regolamento (UE) 2026/1744 al 2 dicembre 2027.

Nel sistema delle fonti, l’ordinamento italiano ha provveduto a dotarsi di una cornice legislativa primaria di adattamento e coordinamento istituzionale attraverso la Legge 23 settembre 2025, n. 132 (Disposizioni e delega al Governo per la regolamentazione dell’intelligenza artificiale), pubblicata nella Gazzetta Ufficiale n. 223 del 25 settembre 2025 ed entrata in vigore il 10 ottobre 2025. La legge n. 132/2025 designa AgID quale autorità di notifica ai sensi dell’articolo 70 dell’AI Act e ACN quale autorità di vigilanza del mercato e punto di contatto unico con le istituzioni dell’Unione, ferme restando le competenze delle autorità di vigilanza del mercato settoriali previste dall’articolo 74, paragrafo 6, dell’AI Act (quali Banca d’Italia, CONSOB e IVASS).

La tesi fondamentale che qui si intende sostenere si fonda su tre pilastri: in primo luogo, l’AI Act non coincide con l’algorithmic management, disciplinando esclusivamente un sottoinsieme tecnologicamente qualificato dell’automazione; in secondo luogo, il differimento al 2027 delle norme sui sistemi ad alto rischio non equivale a una moratoria sulla governance algoritmica del lavoro; in terzo luogo, la trasparenza algoritmica ha valore giuridico non in quanto finalizzata alla conoscenza tecnica del codice, ma in quanto funzionale alla verificabilità dell’esercizio del potere datoriale.

La complementarità non costituisce, dunque, soltanto una ricostruzione sistematica dell’interprete: è espressamente presupposta dallo stesso AI Act, il cui considerando 9 chiarisce che il regolamento non pregiudica il diritto dell’Unione in materia di occupazione e protezione dei lavoratori né il diritto del lavoro nazionale, mentre il considerando 10 preserva l’applicazione della disciplina europea in materia di protezione dei dati personali.

Il giurista positivo non può confondere:

• Il Livello A (AI Act): Disciplina di stampo risk-based strutturata su pratiche vietate, sistemi ad alto rischio e sistemi soggetti a specifici obblighi di trasparenza, incentrata sulle caratteristiche tecniche e funzionali dei sistemi di intelligenza artificiale (art. 3, punto 1), la cui piena operatività per i sistemi ad alto rischio lavorativo sconta oggi il differimento temporale introdotto dal Regolamento (UE) 2026/1744.

• Il Livello B (GDPR – Regolamento UE 2016/679): Disciplina generale orizzontale sulla protezione dei dati personali, che trova applicazione ogni qualvolta il trattamento algoritmico comporti il trattamento di dati personali di persone fisiche, attivando ove ne ricorrano i presupposti l’art. 22, le garanzie DPIA ex art. 35 e il diritto di accesso alle informazioni significative sulla logica coinvolta nei processi decisionali automatizzati ricadenti nell’ambito dell’art. 22 GDPR, ai sensi dell’art. 15, par. 1, lett. h.

• Il Livello C (Diritto del Lavoro Italiano ed Europeo): Il complesso di norme inderogabili poste a tutela del contraente debole, tra cui spiccano i limiti sui controlli a distanza ex articolo 4 della Legge 20 maggio 1970, n. 300 (Statuto dei Lavoratori), i decreti di trasparenza informativa (D.Lgs. n. 152/1997 novellato), le normative antidiscriminatorie (D.Lgs. n. 198/2006, D.Lgs. n. 215/2003, D.Lgs. n. 216/2003) e la recente Direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme digitali.

2. Il perimetro concettuale e normativo: AI Act, sistemi di intelligenza artificiale e la coesistenza con la disciplina generale degli algoritmi non IA

Una delle fallacie più insidiose nel dibattito giuridico contemporaneo consiste nel ritenere che l’AI Act costituisca la legge generale sull’algoritmo nel rapporto di lavoro. L’AI Act non regola qualsiasi forma di automazione o calcolo informatico, bensì esclusivamente i sistemi di intelligenza artificiale, definiti rigorosamente dall’articolo 3, punto 1, del Regolamento (UE) 2024/1689 come sistemi basati su macchina progettati per funzionare con livelli di autonomia variabili, che possono presentare adattabilità dopo la fusione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deducono dagli input ricevuti come generare output quali previsioni, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti reali o virtuali.

L’algoritmo non IA nel diritto del lavoro

Non ogni software algoritmico costituisce un sistema di IA ai sensi dell’art. 3, punto 1, AI Act. Ne restano normalmente estranei i sistemi meramente deterministici che si limitino ad applicare regole predeterminate senza effettuare alcuna inferenza nel senso richiesto dalla disposizione. La qualificazione, tuttavia, non dipende dalla mera assenza di machine learning: deve essere verificata alla luce delle caratteristiche funzionali concrete del sistema e della nozione autonoma di «sistema di IA» elaborata dall’art. 3, punto 1, e dalle pertinenti linee guida della Commissione.

Qualora il sistema non integri la nozione legale di IA, esso non ricade nel campo di applicazione ratione materiae dell’AI Act, ma continua a essere integralmente sottoposto al GDPR (ove tratti dati personali, con possibile applicazione dell’art. 22 e dei diritti di trasparenza e accesso), allo Statuto dei Lavoratori (art. 4), al D.Lgs. n. 152/1997, alla normativa antidiscriminatoria e ai principi civilistici di correttezza e buona fede.

La matrice sistematica aggiornata sintetizza i piani di interferenza:

3. La qualificazione giuridica del datore di lavoro quale deployer e l’architettura di rischio dell’Allegato III alla luce del differimento al 2 dicembre 2027 introdotto dal Regolamento (UE) 2026/1744

La corretta qualificazione dei soggetti coinvolti nella filiera tecnologica costituisce il presupposto logico di qualsiasi indagine giuridica sull’intelligenza artificiale. L’articolo 3, punto 4, del Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) distingue tra il fornitore (provider) e l’utilizzatore (deployer), definito dall’articolo 3, punto 5, nella persona fisica o giuridica che utilizza il sistema di IA sotto la propria autorità. Nel contesto giuslavoristico, il datore di lavoro che utilizza un sistema di IA sotto la propria autorità assume, di regola, la qualifica di deployer ai sensi dell’art. 3, punto 4.

Il calendario aggiornato e l’impatto del Regolamento (UE) 2026/1744

Il quadro delle decorrenze temporali dell’AI Act, profondamente inciso dal Regolamento (UE) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI), si articola secondo le seguenti scadenze cogenti:

• 2 febbraio 2025: applicazione dei Capitoli I e II dell’AI Act, comprese le definizioni, gli obblighi di alfabetizzazione e il nucleo originario delle pratiche vietate, salvo le specifiche disposizioni dell’art. 5 differite al 2 dicembre 2026.

• 2 agosto 2025: applicazione delle disposizioni relative ai modelli di IA per finalità generali (GPAI) e delle pertinenti disposizioni di governance.

• 2 agosto 2026: applicazione delle ulteriori disposizioni dell’AI Act non soggette a differimenti, inclusi gli obblighi di trasparenza di cui all’art. 50; decorre inoltre l’enforcement della disciplina GPAI da parte della Commissione.

• 2 dicembre 2026: applicazione delle disposizioni dell’art. 5, par. 1, primo comma, punti (ba) e (bb), e paragrafi 1a e 1b.

• 2 dicembre 2027: applicazione delle sezioni 1-3 del Capo III ai sistemi ad alto rischio classificati tali ai sensi dell’art. 6, par. 2, e dell’Allegato III, compresi i sistemi HR (Allegato III, punto 4), fatta eccezione per l’articolo 6, paragrafo 5.

• 2 agosto 2028: applicazione delle medesime sezioni ai sistemi ad alto rischio classificati tali ai sensi dell’art. 6, par. 1, e dell’Allegato I.

Gli obblighi del deployer e il perimetro dell’articolo 27 (FRIA)

Per i sistemi HR ad alto rischio, l’articolo 26 pone in capo al deployer obblighi puntuali di sorveglianza umana e conservazione dei registri. L’art. 27 non configura un obbligo generalizzato di FRIA per ogni deployer privato di sistemi ad alto rischio dell’Allegato III, ma individua tassativamente le categorie di deployer soggette alla valutazione d’impatto sui diritti fondamentali. Resta distinta la DPIA prevista dall’art. 35 GDPR, la cui obbligatorietà deve essere verificata autonomamente sulla base dei rischi derivanti dal trattamento di dati personali, fermo restando che, ove sia dovuta una DPIA ai sensi dell’art. 35 GDPR, la FRIA, nei casi in cui l’art. 27 la impone, è destinata a completare la DPIA relativamente agli impatti ulteriori sui diritti fondamentali.

4. Il prisma del controllo e i limiti dello Statuto dei Lavoratori: l’articolo 4 della Legge n. 300/1970, l’articolo 11 della Legge n. 132/2025, la distinzione tra strumenti di lavoro e di controllo, e il regime sanzionatorio penale, amministrativo e sindacale

Il dispiegarsi dell’automazione aziendale ripropone il tema classico dei controlli a distanza ex articolo 4 della Legge 20 maggio 1970, n. 300 (Statuto dei Lavoratori). La norma distingue tra impianti audiovisivi e strumenti di controllo (comma 1, leciti solo previo accordo collettivo o autorizzazione INL) e strumenti utilizzati dal lavoratore per rendere la prestazione lavorativa (comma 2, esclusi da tali autorizzazioni preventive). Qualora le funzionalità concretamente utilizzate eccedano quelle necessarie alla mera esecuzione della prestazione e lo strumento consenta anche la possibilità di controllo a distanza dell’attività lavorativa, occorre verificare la riconducibilità della fattispecie al comma 1, salvo le ipotesi escluse dal comma 2.

La violazione di tali disposizioni attiva un rigoroso apparato sanzionatorio:

1. Responsabilità Penale (Art. 38 Stat. Lav.): Sanzione contravvenzionale a presidio della dignità e libertà del lavoratore.

2. Condotta Antisindacale (Art. 28 Stat. Lav.): Ove l’installazione leida le prerogative collettive e la libertà sindacale.

3. Inutilizzabilità probatoria (Art. 4, comma 3, Stat. Lav.): Divieto assoluto di utilizzare le informazioni raccolte in violazione della disciplina.

A livello nazionale, l’articolo 11 della Legge 23 settembre 2025, n. 132 stabilisce specifici principi per l’impiego dell’IA nel mondo del lavoro, orientandone l’utilizzazione al miglioramento delle condizioni di lavoro, alla tutela dell’integrità psicofisica dei lavoratori e all’incremento della qualità e produttività della prestazione, nel rispetto della dignità, dei diritti fondamentali e della disciplina in materia di protezione dei dati personali. La disposizione si coordina, inoltre, con gli obblighi informativi già previsti dall’art. 1-bis del D.Lgs. n. 152/1997, senza introdurre una deroga alle disposizioni inderogabili dello Statuto dei lavoratori.

5. Algoritmi di selezione, reclutamento e decisioni automatizzate: il contrasto alle discriminazioni tra Codice delle Pari Opportunità, D.Lgs. n. 215/2003, D.Lgs. n. 216/2003 e l’analisi puntuale della giurisprudenza amministrativa e civile italiana

La fase genetica del rapporto di lavoro espone al rischio di bias algoritmico. Poiché molti sistemi di apprendimento automatico sono addestrati o calibrati su dati storici, incompleti o non rappresentativi, essi possono incorporare, replicare o amplificare correlazioni discriminatorie già presenti nei dati di sviluppo o nei criteri di selezione adottati, in violazione del D.Lgs. n. 215/2003, del D.Lgs. n. 216/2003 e del Codice delle Pari Opportunità (D.Lgs. n. 198/2006). Nelle relative controversie opera l’inversione dell’onere della prova ex art. 28 del D.Lgs. n. 150/2011 a fronte di elementi presuntivi o statistici di discriminazione.

Sul piano giurisprudenziale, meritano rilievo:

• Il Consiglio di Stato (Sez. VI, sentenze n. 8472 e n. 8473 del 2019): Ha configurato l’algoritmo come modulo organizzativo amministrativo, i cui principi di conoscibilità, verificabilità e imputabilità offrono coordinate sistematiche importanti, la cui trasposizione nel rapporto di lavoro non può tuttavia avvenire per automatica analogia normativa, ma come valorizzazione di principi comuni di trasparenza e sindacabilità della decisione.

• Il Tribunale di Bologna (ordinanza Sez. lavoro, 31 dicembre 2020): Ha offerto un precedente paradigmatico in materia di algorithmic management, riconoscendo la natura discriminatoria indiretta del sistema di ranking, in quanto la neutralità apparente del criterio algoritmico produceva un pregiudizio particolare nei confronti di chi esercitava il diritto di sciopero, oltre che di chi si assentava per malattia o per esigenze familiari (piattaforma Deliveroo).

6. La Direttiva (UE) 2024/2831 quale paradigma europeo emergente della regolazione dell’algorithmic management nel lavoro mediante piattaforme digitali

La Direttiva (UE) 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme digitali (con termine di recepimento al 2 dicembre 2026) introduce un nucleo avanzato di garanzie settoriali:

1. Presunzione legale di rapporto di lavoro fondata su elementi fattuali di direzione e controllo, tra i quali può assumere rilievo l’utilizzo di sistemi automatizzati nell’organizzazione del lavoro.

2. Valutazione dell’impatto delle decisioni individuali e coinvolgimento dei lavoratori: la direttiva impone alle piattaforme di sorvegliare e valutare regolarmente, e comunque almeno ogni due anni, l’impatto delle decisioni individuali assunte o sostenute dai sistemi automatizzati sulle persone che lavorano mediante piattaforme, con partecipazione dei rappresentanti dei lavoratori.

3. Trasparenza rafforzata (Articolo 9) sui sistemi di monitoraggio e decisione automatizzata.

4. Supervisione umana (Articolo 10) sistemica e valutazione periodica dei sistemi.

5. Riesame umano individuale (Articolo 11) e diritto alla spiegazione motivata della decisione.

6. Divieti specifici di trattamento (Articolo 7) su dati emotivi, psicologici o inferenze sensibili.

7. La tutela della privacy del prestatore tra protezione dei dati (GDPR), trasparenza algoritmica e garanzie procedurali: dall’evoluzione giurisprudenziale europea (SCHUFA e Dun & Bradstreet) agli orientamenti della giurisprudenza di legittimità

L’applicazione del GDPR (Regolamento UE 2016/679) costituisce un livello di garanzia autonomo e imprescindibile. Nel rapporto di lavoro subordinato, caratterizzato da asimmetria contrattuale, il consenso costituisce, nel rapporto di lavoro, una base giuridica normalmente inadeguata, salvo situazioni eccezionali nelle quali il lavoratore disponga di una scelta effettivamente libera e il rifiuto o la revoca non comportino alcuna conseguenza negativa. La base giuridica deve fondarsi su obblighi di legge, necessità contrattuale o legittimo interesse, previa DPIA ove ricorrano i presupposti di rischio.

L’articolo 22 del GDPR e il divieto di decisione unicamente automatizzata

L’articolo 22, par. 1, del GDPR riconosce all’interessato il diritto di non essere sottoposto a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato, compresa la profilazione, che produca effetti giuridici che lo riguardano o incida in modo analogo significativamente sulla sua persona, salvo le condizioni derogatorie previste dal par. 2. La mera partecipazione formale di un operatore umano non è sufficiente a escludere l’automatismo (rubber-stamping): occorre verificare se l’intervento umano sia effettivo, pertinente, esercitato da soggetto dotato di autorità e idoneo a modificare o disattendere l’output algoritmico.

L’evoluzione giurisprudenziale europea e nazionale

L’architettura di tutela si fonda sulla combinazione tra i principi affermati dalla Corte di Giustizia e l’apporto della giurisprudenza nazionale:

• CGUE, sentenza 7 dicembre 2023, causa C-634/21 (SCHUFA Holding): Ha chiarito la portata estesa della nozione di decisione automatizzata in presenza di punteggi (scoring) probabilistici incidenti sulla sfera giuridica dell’interessato.

• CGUE, sentenza 27 febbraio 2025, causa C-203/22 (CK v Dun & Bradstreet Austria, ECLI:EU:C:2025:117): Ha precisato il perimetro del diritto di accesso alle informazioni significative sulla logica coinvolta nei processi decisionali automatizzati ricadenti nell’ambito dell’art. 22 GDPR (ai sensi dell’art. 15, par. 1, lett. h), bilanciando le esigenze di trasparenza con la tutela del segreto commerciale, escludendo che quest’ultimo possa tradursi in una sottrazione assoluta e indiscriminata delle informazioni necessarie all’interessato. La rilevanza giuslavoristica di tale pronuncia è mediata, derivando dalla natura orizzontale degli artt. 15 e 22 GDPR e dalla loro applicabilità ai trattamenti datoriali.

• Corte di Cassazione, sez. I civ., ordinanza 25 maggio 2021, n. 14381: La pronuncia, resa in materia di trattamento dei dati personali e profilazione reputazionale mediante algoritmo, assume rilievo soprattutto per il rapporto tra validità del consenso e conoscibilità degli elementi essenziali del trattamento algoritmico, affermando che il requisito della consapevolezza non è soddisfatto quando la logica esecutiva dell’algoritmo e gli elementi sui quali esso si fonda rimangano ignoti o non conoscibili all’interessato.

8. Considerazioni conclusive: Verso uno statuto della subordinazione digitale: dall’automazione del potere alla governance della decisione

L’analisi svolta consente di escludere tanto una sovrapposizione tra intelligenza artificiale e automazione decisionale quanto la riconduzione dell’intero fenomeno della gestione algoritmica al solo AI Act. La qualificazione giuridica del sistema deve invece procedere secondo una sequenza funzionale: identificazione della natura del sistema ai sensi dell’AI Act; verifica dell’eventuale trattamento di dati personali; accertamento della sussistenza dei presupposti dell’articolo 22 GDPR; qualificazione dell’incidenza della tecnologia sull’esercizio dei poteri datoriali; verifica dell’eventuale configurabilità di un controllo a distanza; applicazione della disciplina antidiscriminatoria e, ove ricorrano i relativi presupposti, della disciplina sul lavoro mediante piattaforme digitali.

Ne deriva un modello di regolazione multilivello nel quale l’AI Act non assorbe né sostituisce le discipline preesistenti, ma si innesta su di esse secondo rapporti di complementarità funzionale. Il differimento al 2 dicembre 2027 delle disposizioni del Capo III, sezioni 1-3, per i sistemi ad alto rischio di cui all’Allegato III non determina, pertanto, alcuna zona franca per l’utilizzo datoriale dell’automazione: anche anteriormente a tale data, il sistema può essere sottoposto, secondo le caratteristiche concrete del trattamento e della sua utilizzazione, al GDPR, all’articolo 4 dello Statuto dei lavoratori, alla disciplina della trasparenza lavoristica, alla normativa antidiscriminatoria e ai principi generali dell’ordinamento.

È precisamente in questa pluralità di piani che emerge la trasformazione della subordinazione digitale. L’algoritmo non costituisce un soggetto autonomo dell’organizzazione aziendale, né una fonte extragiuridica del potere datoriale: costituisce uno strumento attraverso il quale poteri, responsabilità e decisioni continuano a essere imputabili a soggetti giuridici determinati. L’algoritmizzazione non determina una spersonalizzazione del potere datoriale, ma una sua tecnicizzazione, imponendo di ricostruire le condizioni di imputabilità, trasparenza e controllabilità della decisione esercitata mediante sistemi automatizzati. La trasparenza algoritmica assume pertanto una funzione non meramente informativa, ma propriamente garantistica: rendere conoscibili i criteri rilevanti significa rendere verificabile l’esercizio del potere e, conseguentemente, contestabile la decisione che da essa deriva.

In tale prospettiva, la governance dell’intelligenza artificiale nei luoghi di lavoro non può essere affidata esclusivamente alla conformità tecnica del sistema. Essa richiede una governance giuridica dell’organizzazione, nella quale legge, autorità pubbliche, rappresentanza collettiva e controllo giudiziale concorrano a preservare l’imputabilità umana della decisione, la non discriminazione, la protezione dei dati personali e l’effettività dei diritti del lavoratore.