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Relazioni industriali e governance della transizione verde: quali scenari per le Pmi italiane?

Lo studio esplora come le caratteristiche del modello di governance nazionale e la qualità delle relazioni industriali influenzino la transizione verde delle piccole e medie imprese (Pmi) del settore gomma in due territori del Nord Ovest italiano. La ricerca si basa su interviste qualitative con testimoni privilegiati e sull’analisi di fonti secondarie relative agli interventi di governo e ai progressi delle Pmi rispetto agli obiettivi verdi. I risultati evidenziano l’assenza di relazioni industriali partecipative come fattore critico, insieme a carenze gestionali e centralizzazione decisionale. Le Pmi italiane affrontano scenari di transizione puntiformi, che rischiano di amplificare i divari territoriali, settoriali e organizzativi.

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Contrattare la riduzione dell’orario di lavoro. Processi negoziali e conseguenze sulla qualità del lavoro in due aziende metalmeccaniche

Il presente saggio analizza il processo di contrattazione sulla riduzione dell’orario di lavoro all’interno di due grandi aziende metalmeccaniche in Italia, studiandone altresì le conseguenze in termini di qualità del lavoro. Lo studio rivela in primo luogo la necessità per i sindacati di possedere un elevato livello di comprensione tecnica dell’organizzazione del lavoro nella propria azienda e di coinvolgere in maniera diretta la forza lavoro durante tutta la fase negoziale. La valutazione dei lavoratori e delle lavoratrici in merito ai regimi di riduzione d’orario, ove è stato possibile raccoglierla, si è rivelata generalmente positiva, soprattutto alla luce dell’allungamento dei periodi di recupero e della maggiore disponibilità di tempo libero. Ciononostante, in entrambi i casi di studio, il rischio di dover scambiare la riduzione dell’orario di lavoro con un possibile peggioramento di altre componenti della qualità del lavoro non è stato del tutto evitato. Tale logica di scambio, più evidente del primo caso ma più limitata nel secondo, è legata al vincolo della produttività e rappresenta un limite significativo alla sostenibilità di modelli riduzione dell’orario di lavoro raggiunti attraverso la contrattazione collettiva.

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Intelligenza Artificiale: gli impatti sul mercato del lavoro e le competenze

L’intelligenza artificiale attraversa la sua terza «primavera», caratterizzata dall’avvento dell’IA generativa e dall’accelerazione impressa dal lancio di ChatGPT nel 2022. A differenza delle precedenti stagioni, l’attuale fase di sviluppo appare destinata a un impatto duraturo anche grazie alla convergenza con altre tecnologie digitali quali Big Data, cloud computing e reti a banda ultralarga. Questo ecosistema tecnologico sta determinando trasformazioni profonde nel mercato del lavoro. Questo breve contributo si propone di analizzare queste trasformazioni passando in rassegna la letteratura scientifica che ha esaminato gli impatti dell’intelligenza artificiale sulle competenze e sull’occupazione. Vengono illustrati i due principali approcci metodologici sviluppati dalla ricerca internazionale: l’analisi task-based, che scompone le professioni nei compiti che le compongono per valutarne l’esposizione all’automazione, e l’analisi dei job posting online, che monitora l’evoluzione della domanda di competenze. Dal le evidenze esaminate emerge come l’IA colpisca prevalentemente lavoratori qualificati con mansioni cognitive avanzate, diversamente dalle precedenti ondate di automazione che interessavano principalmente il lavoro manuale. Per quanto riguarda specificamente il contesto italiano, si rilevano le criticità peculiari legate al significativo mismatch di competenze, al declino demografico e alla concentrazione territoriale dell’innovazione, sottolineando la necessità di politiche formative mirate e di un attento monitoraggio delle dinamiche del mercato del lavoro nella transizione digitale, bilanciando le opportunità di produttività con i rischi di ampliamento delle disuguaglianze.

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Education e Intelligenza Artificiale: lo stato dell’arte delle questioni e dei principi nelle dinamiche dei diversi livelli di azione

L ’articolo esamina la relazione tra sistemi educativi e intelligenza artificiale, categorizzandola in cinque domini d ’azione: sovranazionale, nazionale, singole istituzioni, livello classe/corso e livello personale. Sottolinea che la comprensione di questa relazione dipende dalla chiarificazione degli obiettivi educativi, se formare cittadini informati o fornire competenze per il mercato del lavoro. Vengono identificati tre tipi principali di IA nell ’educazione: Aied (Artificial Intelligence in Education), alfabetizzazione all ’IA e impatto organizzativo amministrativo. Il dibattito pubblico spesso si concentra su principi astratti (come il controllo umano e la privacy) trascurando questioni essenziali quali la trasparenza procedurale e la responsabilità democratica. A livello sovranazionale, organizzazioni come l ’Unesco e l ’Ue mirano a stabilire linee guida etiche, tuttavia l ’AI Act europeo è largamente inefficace a causa di varie eccezioni. L ’influenza delle grandi aziende tecnologiche pone sfide significative all’autonomia educativa nazionale, che diventa cruciale per sviluppare politiche democratiche di alfabetizzazione digitale. Le singole istituzioni gestiscono aspetti organizzativi, mentre l’IA a livello di classe offre personalizzazione dell ’apprendimento ma rischia discriminazioni sociali e monitoraggio invasivo. A livello personale, educatori e studenti sperimentano un cambiamento nei metodi di insegnamento e apprendimento, particolarmente con l’IA generativa. L ’articolo critica la nozione di «apprendimento personalizzato» come strumento ideologico che rinforza le disuguaglianze sociali. Conclude evidenziando la mancanza di prove scientifiche che supportino l’efficacia dei sistemi digitali nel migliorare il successo educativo, sottolineando la necessità di decisioni politiche chiare sugli obiettivi educativi per valutare correttamente l ’impatto dell’IA.

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IA generativa e lavoro creativo. Cultura, organizzazione, società

Questo lavoro è frutto di una riflessione sulle IA generative nata dall’incrocio di due prospettive: quella di chi traduce testi stranieri in italiano e quella di chi traduce il pensiero in immagini, nell’attuale contesto di radicale trasformazione dei processi produttivi dell’industria culturale e, più precisamente, dell’editoria. Assumendo il punto di vista del lavoro creativo di traduzione letteraria e il lustrazione, si esplorano i meccanismi e le possibili conseguenze – sull’organizzazione del lavoro autoriale e creativo, sulla cultura e sulla società – dell’introduzione massiccia dell’IA generativa nella produzione dell’editoria li braria e periodica. Per quanto riguarda l’organizzazione del lavoro, si esaminano le implicazioni a monte e a valle del processo produttivo, per mostrare le nuove strategie di produzione ed estrazione di valore rese possibili dall’applicazione di IA. Si procede con una riflessione sulle trasformazioni in ambito culturale, adottando un approccio critico per dimostrare l’esigenza di una visione antropologica e la non neutralità dello sviluppo tecnologico in questione. Si conclude presentando alcune possibili soluzioni alla luce dei principali rischi in termini di impatto sociale.

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Promesse mancate: ascesa utopica e declino distopico della doppia transizione verde e digitale

L’articolo analizza l’ascesa e il declino dell’utopia della doppia transizione – «verde» e digitale – mettendo in luce come la promessa di prosperità sostenibile, fondato sulla convergenza tra innovazione tecnologica e protezione ambientale, si vada frantumando. Attraverso una genealogia congiunta di «digitalizzazione» e «sviluppo sostenibile», si mostra come – a partire dagli anni Ottanta – tali processi abbiano trasformato il capitalismo, intrecciando crescita economica, espropriazione della natura e ridefinizione del lavoro. Si sottolinea inoltre il ruolo degli immaginari legati alla digitalizzazione green: da un lato l’idea della sostituzione del lavoro umano con quello delle macchine, dall’altro la prospettiva di una sua emancipazione grazie all’automazione. Entrambe risultano funzionali all’occultamento delle gerarchie sociali, razziali e di genere che strutturano il capitalismo contemporaneo, in cui il lavoro più svalutato – manuale, di cura, migrante – rimane centrale, eppure invisibile. Si propone infine una critica degli effetti materiali e degli immaginari sociali della doppia transizione, avanzando piuttosto la plausibilità di una «giusta transizione» capace di legare ecologia e lavoro in un progetto comune.

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IA, bias e discriminazioni di genere

Il contributo analizza le implicazioni dell’intelligenza artificiale in relazione alle discriminazioni di genere. Si evidenzia come bias nei dati, prevalenza maschile nei processi di programmazione e opacità dei sistemi contribuiscano alla riproduzione di stereotipi e disuguaglianze. Particolare attenzione è rivolta all’impatto sul mercato del lavoro femminile e al quadro regolatorio europeo, con riferimento all’AI Act. L’analisi si conclude sottolineando la necessità di approcci educativi, culturali e giuridici capaci di garantire un utilizzo inclusivo e rispettoso dei diritti fondamentali. Viene altresì rimarcata l’urgenza di una maggiore presenza femminile nei settori Stem, condizione essenziale per influenzare i processi di progettazione algoritmica. L’IA, in definitiva, costituisce un banco di prova decisivo per il futuro delle democrazie e per la piena realizzazione del principio di uguaglianza.

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Intelligenza Artificiale, condizioni di lavoro e relazioni industriali nei servizi labour intensive.

L’articolo fornisce un resoconto empirico e qualitativo del cambiamento tecnologico nell’organizzazione del lavoro nei contact center in Italia. Il quadro illustrato mette in luce l’ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale (IA) nel settore, informandoci empiricamente delle ambivalenti implicazioni per i lavoratori, e di come tali implicazioni siano influenzate dalle catene del valore e dalle risorse di potere a disposizione di lavoratori e sindacati. La trattazione si basa su sei casi di studio selezionati all’interno della filiera delle Telecomunicazioni e ripartiti sui due gruppi che si distinguono per il posizionamento ricoperto nella catena del valore: (i) i contact center interni ai gestori dei servizi di telefonia; (ii) i contact center che operano in outsourcing. Fra i due gruppi emerge un impatto asimmetrico e sfavorevole al segmento in outsourcing, dove la perdita di posti di lavoro, l’intensificazione dei ritmi e il monitoraggio intrusivo si presentano con forza e frequenza. Il quadro tracciato respinge le letture tecno-deterministiche del cambiamento tecnologico, indicando invece un collegamento stretto tra la political economy del settore, le traiettorie di innovazione tecnologica e gli effetti prodotti. Laddove il costo del lavoro pesa più sui margini di rendimento e le risorse di potere (istituzionali e associative) a disposizione dei sindacati risultano deboli, è più probabile che l’ingresso dell’IA giochi a sfavore del lavoro.

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Piattaforme digitali e management algoritmico: trasformazioni del capitalismo contemporaneo

L’articolo analizza l’evoluzione del capitalismo contemporaneo attraverso il prisma delle piattaforme digitali e del management algoritmico. Le piattaforme non rappresentano una rottura con il passato industriale, ma una sua radicalizzazione, in continuità con il modello lean e il toyotismo. Il management algoritmico, basato su raccolta dati, automazione e controllo in tempo reale, ridefinisce le relazioni lavorative, accentuando la flessibilità, la frammentazione e la precarietà. L’articolo esplora anche le forme di auto-organizzazione dei lavoratori migranti e le sfide normative emergenti, proponendo un nuovo quadro di tutele universali che superi la dicotomia tra lavoro subordinato e autonomo. Un focus specifico è infine dedicato al caso italiano, dove dati quantitativi e testimonianze qualitative mostrano la complessità e l’ambivalenza del lavoro su piattaforma, tra opportunità di inclusione e nuove forme di vulnerabilità.

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Fine del lavoro o iper-taylorismo? L’IA e l’organizzazione del lavoro nelle fabbriche digitali

L’articolo affronta il tema dell’impatto dell’IA sul lavoro, partendo da una prospettiva che considera la tecnologia non neutrale, ma parte di un processo di rafforzamento delle strutture di potere dominanti, a partire dal capitalismo. L’autrice si interroga su quali siano le trasformazioni che l’IA determina sull’organizzazione del lavoro, in particolare nelle fabbriche, cioè laddove, storicamente, è stato più esplicito il conflitto tra Capitale e Lavoro. Mentre si attende la «fine del lavoro», l’ipotesi di fondo è che, invece, si stia determinando un processo di intensificazione del lavoro, attraverso l’uso dei dati digitali, l’estrema parcellizzazione delle mansioni e l’interiorizzazione del controllo. Si tratterebbe di una lunga catena di sfruttamento tecnologico, che va dai micro-workers del sud globale alle fabbriche digitalizzate nei paesi più industrializzati. Di fronte a questo quadro, l’autrice si interroga su quali siano i compiti – vecchi e nuovi – del sindacato.

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Il lavoro nascosto dell’Intelligenza Artificiale: un’agenda di ricerca-azione sul futuro del lavoro e dell’iniziativa sindacale.

L’articolo analizza il lavoro nascosto che alimenta l’Intelligenza Artificiale (IA), sostenendo che essa non determini la fine del lavoro umano, ma ne ridefinisca la forma in senso precario, frammentato e invisibilizzato. A partire dalla tassonomia del modello PVI (Preparazione, Verifica, Imitazione), vengono esaminate le mansioni svolte da milioni di data worker nelle catene globali dell’IA, mettendone in luce il carattere strutturale e permanente. Lungi dall’essere un processo di sostituzione tecnologica, lo sviluppo dell’IA si fonda su strategie di esternalizzazione e svalutazione del lavoro che riproducono le gerarchie del capitalismo digitale e le disuguaglianze tra Nord e Sud globale. In questo quadro, le retoriche apocalittiche della «fine del lavoro» non mirano soltanto a occultare lo sfruttamento della manodopera, ma anche a indebolire i potenziali tentativi di sindacalizzazione. Tuttavia, l’emergere di pratiche di organizing tra i cosiddetti «operai dei dati» mostra come tali strategie risultino parzialmente vanificate. Il contributo propone infine un’agenda di ricerca-azione volta a intrecciare analisi critica e prospettive sindacali transnazionali, indicando nella regolazione del data work e nella mobilitazione collettiva dei lavoratori condizioni indispensabili per uno sviluppo dell’IA orientato alla giustizia sociale e alla democrazia del lavoro.

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Introduzione. Effetti e conseguenze delle nuove tecnologie machine learning sui lavoratori e le lavoratrici

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