Una vecchia barzelletta in voga nell’ex Repubblica Democratica tedesca racconta di un operaio tedesco che trova lavoro in Siberia. Consapevole del fatto che la sua posta verrà letta dalla censura, dice ai suoi amici: “Stabiliamo un codice: se la lettera che ricevete è scritta in normale inchiostro blu significa che è veritiera. Se invece è scritta in inchiostro rosso quella lettera dice il falso”. Dopo un mese, gli amici ricevono la prima lettera, scritta in inchiostro blu: “Qui è tutto meraviglioso: i negozi sono pieni di merci, il cibo è abbondante, gli appartamenti sono grandi e ben riscaldati, nei cinematografi si proiettano film occidentali. L’unica cosa che non si trova è l’inchiostro rosso”.
Questa battuta mi richiama molte delle narrazioni contemporanee sull’intelligenza artificiale: un racconto formalmente coerente, dentro il quale però manca sempre qualcosa di essenziale per capire cosa sta davvero accadendo. Ed è proprio per questo che merita di essere osservato con attenzione il caso di una società di software di Marghera, di proprietà di un gruppo californiano, che in questi giorni ha avviato la procedura di licenziamento collettivo per tutti i 37 dipendenti italiani, spiegando che il gruppo sta adottando un nuovo assetto organizzativo fondato su sistemi integrati con l’intelligenza artificiale e che questo assetto “non prevede il mantenimento di strutture locali autonome”.
Detta così, la vicenda sembra già chiusa: l’intelligenza artificiale entra, i lavoratori escono. Ma sarebbe una lettura troppo povera. Nelle comunicazioni emerse in questi giorni, il gruppo spiega infatti che il vecchio modello era costruito in modo distribuito, con team presenti in più Paesi e con molte soluzioni adattate ai diversi contesti locali. Secondo l’azienda questa configurazione produceva duplicazioni operative, minori economie di scala, tempi di sviluppo più lunghi e un utilizzo solo parziale dei vantaggi di produttività e automazione resi possibili dall’AI. La direzione scelta, di conseguenza, è quella di concentrare attività e competenze in pochi centri globali, puntando su innovazione replicabile, scalabile e più facilmente standardizzabile. RaiNews riferisce anche che, nell’ultimo incontro con i sindacati del 20 marzo, l’azienda ha confermato i 37 licenziamenti e lo spostamento delle attività verso Bangalore, mantenendo come alternativa per alcuni lavoratori la possibilità di trasferimento a Londra, New York o Singapore.
È qui che la questione si fa davvero interessante per chi si occupa di organizzazione e di persone. Perché non siamo davanti soltanto a una tecnologia che “rimpiazza” il lavoro umano in astratto. Siamo davanti a un passaggio più radicale: cambia l’architettura stessa dell’impresa. Il modello precedente era, in sostanza, un modello artigianale evoluto, con una forte componente di personalizzazione locale. Il modello nuovo tende invece a somigliare a una piattaforma centrale che distribuisce soluzioni standard, dove l’intelligenza artificiale non è un semplice strumento di supporto ma diventa il fattore che rende possibile la centralizzazione. Non sparisce solo una mansione. In certi casi sparisce il bisogno di avere quella mansione in quel luogo, dentro quella sede, con quella autonomia.
Chi lavora nelle HR, in realtà, questa dinamica la vede già da un po’. Non sempre con questa brutalità, certo, ma la direzione è visibile. Prima vengono resi più veloci alcuni processi. Poi alcune attività diventano più facilmente codificabili. Poi l’azienda si accorge che ciò che ieri richiedeva una presenza distribuita oggi può essere accentrato. A quel punto il dibattito non è più tecnologico: diventa industriale, organizzativo, perfino geopolitico. Dove si collocano le competenze? Dove conviene tenere i centri decisionali? Dove si sviluppa il software? Dove si concentra il valore?
Per questo il caso InvestCloud non dovrebbe essere liquidato come il primo episodio italiano in cui “l’AI licenzia”. La formula giornalisticamente funziona, ma spiega meno di quanto sembri. Semmai siamo di fronte a un caso in cui l’AI offre la giustificazione tecnica, e forse anche economica, per accelerare una ristrutturazione più ampia: meno frammentazione geografica, meno adattamenti su misura, più piattaforme integrate, più funzioni concentrate in pochi poli internazionali. È un movimento che va ben oltre i 37 dipendenti di Marghera e proprio per questo inquieta. Le aziende, quando possono standardizzare, quasi sempre standardizzano. Quando possono accentrare, spesso accentrano. L’intelligenza artificiale, da questo punto di vista, non inventa la tendenza; la rende semplicemente più rapida e più credibile agli occhi del management.
Naturalmente per chi perde il lavoro questa distinzione conta fino a un certo punto. E sarebbe ipocrita far finta del contrario. Tuttavia, proprio perché il tema è serio, sarebbe utile evitare la scorciatoia morale del tipo “colpa dell’algoritmo” e provare a ragionare su ciò che questo episodio rivela delle nostre imprese. Per anni abbiamo parlato di reskilling e upskilling come se bastasse nominare questi concetti per renderli praticabili. Poi arriva un caso del genere e si capisce quanto il tempo delle organizzazioni sia molto diverso da quello delle persone. Un sistema può essere riprogettato in pochi mesi, una professionalità no. Un assetto globale può essere spostato rapidamente, una vita lavorativa e familiare non si cambia con la stessa facilità. È qui che molte narrazioni sulla trasformazione digitale cominciano a mostrare le loro crepe.
E allora il punto non è difendere l’esistente per principio né celebrare l’innovazione per riflesso. Il punto è entrare prima nelle scelte strategiche, quando ancora esiste uno spazio per governare la transizione. Perché se le risorse umane vengono coinvolte solo a valle, quando la decisione industriale è già stata presa, restano soltanto gli strumenti di accompagnamento: gestione dell’esubero, negoziazione, ricollocazione, contenimento del danno reputazionale. Tutte attività necessarie, per carità, ma ormai difensive.
In casi come questo, il problema che si pone, prima di tutto, è: quanta parte del vantaggio di efficienza che l’AI promette viene reinvestita sulle persone e quanta viene usata soltanto per alleggerire la struttura? Qui non è in gioco soltanto un tema occupazionale, ma anche una questione di fiducia organizzativa. Quando un’azienda dichiara, in modo più o meno esplicito, che un’intera funzione locale non è più coerente con il nuovo modello, il messaggio non raggiunge solo chi esce. Arriva anche a chi resta. E il sottotesto è inevitabile: se il perimetro dell’impresa viene ridisegnato in questo modo, quale parte del lavoro può dirsi ancora stabile? Nelle aziende queste domande non vengono quasi mai formulate in assemblea; circolano nei corridoi, nelle call, nei colloqui individuali. Ma poi sedimentano e diventano clima.
In fondo è questa la riflessione che ci propone il caso InvestCloud. Non tanto la prova che l’intelligenza artificiale sostituirà ovunque e comunque il lavoro umano, quanto il fatto che l’AI sta rendendo più veloce una revisione profonda dei modelli organizzativi, specialmente nei settori ad alta codificazione, come il software e i servizi finanziari digitali. E quando il modello cambia, cambiano insieme i luoghi, le professionalità, le gerarchie, i confini stessi dell’impresa. Il problema, quindi, non è se usare o non usare l’intelligenza artificiale. Quel treno è già partito. Il problema è capire se le aziende europee, e le loro funzioni HR, vogliono limitarsi a inseguire la trasformazione o intendono governarla con un minimo di responsabilità sociale e di lucidità industriale. Perché trentasette persone, prese singolarmente, possono sembrare un caso locale. Ma a volte i cambiamenti più grandi cominciano proprio così: con un numero piccolo, e con una domanda che nessuno, da quel momento in poi, riesce più a togliersi dalla testa.
Paolo Iacci, Presidente ECA, Università Statale di Milano
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