Abbiamo tradotto un articolo di Margarida Silva, pubblicato il 31 marzo 2026, che ricostruisce la filiera nascosta che rende possibile l’intelligenza artificiale generativa, mostrando come dietro sistemi apparentemente “automatici” si trovi un vasto esercito globale di lavoratori umani. Si tratta di centinaia di migliaia di persone, concentrate soprattutto nel Global South, impegnate in attività di etichettatura, annotazione, pulizia dei dati e moderazione dei contenuti più estremi o pericolosi. Questo lavoro invisibile è essenziale sia per addestrare i modelli di IA sia per controllarne gli output, ma avviene in condizioni spesso estremamente precarie e scarsamente regolamentate.
L’articolo presenta una ricerca del Centre for Research on Multinational Corporations (SOMO), e mappa la struttura industriale che sostiene questo lavoro: cinque grandi Big Tech (Amazon, Google, Meta, Microsoft e Nvidia) si appoggiano a una rete di almeno trenta intermediari tra società di outsourcing e piattaforme di crowdwork. Questa stratificazione permette alle aziende di mantenere una distanza formale dai lavoratori, pur continuando a determinarne indirettamente condizioni salariali, ritmi e sicurezza attraverso pressioni sui costi, contratti flessibili e continui cambi di fornitori.
Le testimonianze e le inchieste riportate mostrano condizioni di lavoro spesso molto dure: salari sotto il minimo legale, assenza di tutele sociali, precarietà estrema ed esposizione quotidiana a contenuti violenti o traumatici. Non mancano episodi di mobilitazione e conflitto, dagli scioperi in Europa alle organizzazioni dei lavoratori in Kenya, fino a licenziamenti ritorsivi e tensioni sindacali negli Stati Uniti. Tuttavia, il potere contrattuale rimane fortemente sbilanciato a favore delle Big Tech, che possono rappresentare una quota decisiva del fatturato dei fornitori, influenzandone direttamente la sopravvivenza economica.
Il rapporto mette inoltre in discussione la narrativa secondo cui le piattaforme tecnologiche non sarebbero responsabili delle condizioni di lavoro lungo la filiera, mostrando come i rapporti tra committenti e fornitori siano molto più stretti di quanto dichiarato. L’ingresso delle Big Tech come investitori diretti nelle aziende di data work (come nel caso di Meta e Scale AI) rende ancora più evidente questa interdipendenza, sfumando la distinzione tra cliente e proprietario.
In questo quadro, il lavoro si inserisce in una più ampia letteratura che da anni descrive l’IA come un sistema profondamente “umano”, fondato su una nuova divisione globale del lavoro digitale e su forme di sfruttamento spesso invisibili. Il nodo centrale rimane giuridico e politico: questi lavoratori operano in una zona grigia, tra indipendenza formale e subordinazione sostanziale, mentre le responsabilità vengono sistematicamente scaricate lungo la catena degli intermediari.
L’articolo si chiude sottolineando che sono proprio le nuove forme di organizzazione dei lavoratori, insieme alla pressione sindacale e alla trasparenza pubblica, a rappresentare una possibile via di cambiamento. In gioco non c’è solo la qualità del lavoro nell’industria dell’IA, ma l’assetto stesso dell’economia digitale globale che si sta consolidando.
Punti chiave
- Dietro la maggior parte dei prodotti di intelligenza artificiale ci sono migliaia di lavoratori che etichettano, annotano e puliscono i dati. Il loro lavoro è essenziale ma in larga parte precario e invisibile.
- La ricerca di SOMO ha rilevato che Amazon, Google, Meta, Microsoft e Nvidia utilizzano complessivamente almeno 30 aziende intermediarie per il lavoro sui dati, che vanno da società di outsourcing a piattaforme di crowdwork.
- Diverse aziende intermediarie utilizzate dalle Big Tech sono accusate di non garantire condizioni di lavoro eque e sicure, tra cui pagare salari inferiori al minimo legale, licenziare ingiustamente i lavoratori, ostacolare l’organizzazione collettiva e non fornire protezioni sociali.
- Anche quando non impiegano direttamente i lavoratori dei dati, le grandi aziende tecnologiche influenzano le condizioni di lavoro attraverso pressioni sui prezzi, scadenze molto strette e lo spostamento dei contratti tra fornitori. Le loro decisioni hanno conseguenze immediate su salari, stabilità e sicurezza del lavoro.
- Le Big Tech non sono solo clienti: investono anche nei fornitori di data work e li integrano nei loro marketplace cloud. Questo aumenta la loro responsabilità nei confronti dei lavoratori della filiera dell’IA.
Il mercato del lavoro per i dati dell’IA è in forte crescita, ma i lavoratori no
In tutto il mondo, i lavoratori dei dati per l’IA hanno denunciato e contestato le loro condizioni di lavoro precarie. I loro datori di lavoro, pur non essendo nomi noti al grande pubblico, sono cruciali nello sviluppo di prodotti di IA ampiamente utilizzati come chatbot, auto a guida autonoma e dispositivi intelligenti. Queste aziende operano come intermediari nelle catene di fornitura, collegando le più grandi imprese tecnologiche globali a una forza lavoro praticamente invisibile.
Questi lavoratori puliscono, etichettano e arricchiscono di conoscenza i grandi dataset utilizzati per addestrare e perfezionare i modelli di IA. Sempre più spesso, inoltre, valutano i sistemi di IA dopo la loro implementazione — ad esempio testando chatbot per assicurarsi che forniscano informazioni accurate e non generino contenuti dannosi (come istruzioni su violenza o autolesionismo).
La domanda di lavoro sui dati per l’IA è in forte crescita. Secondo una società di intelligence di mercato, il settore raggiungerà i 10,2 miliardi di dollari di fatturato entro il 2034, grazie alla crescente diffusione dei prodotti di IA. Il mercato è anche altamente frammentato, con nuove aziende che emergono continuamente. I dati di Crunchbase mostrano quasi 500 aziende attive nella raccolta e nell’etichettatura dei dati per l’IA. Mentre il settore sembra prosperare, i lavoratori spesso affrontano bassi salari, contratti instabili e protezioni limitate.
Il settore manca di trasparenza. Le aziende che sviluppano prodotti di IA spesso nascondono l’uso di lavoratori umani e raramente dichiarano se il lavoro è svolto internamente o tramite aziende intermediarie. Nel 2025, Amazon, Google e Meta si sono rifiutate di dichiarare quali servizi di annotazione umana abbiano utilizzato per sviluppare i loro modelli di IA. Questa segretezza rende quasi impossibile valutare le condizioni di lavoro.
Per colmare questa lacuna, SOMO ha esaminato un’ampia gamma di fonti pubblicamente disponibili, tra cui articoli di stampa, dichiarazioni sindacali e pubblicazioni aziendali. La nostra ricerca mappa le imprese intermediarie che forniscono lavoro sui dati alle aziende leader nello sviluppo dell’IA ed esamina il ruolo più ampio delle Big Tech nel modellare condizioni di lavoro precarie lungo l’intera catena di fornitura.
I lavoratori dei dati lanciano l’allarme sulle condizioni di lavoro
Le recenti testimonianze dei lavoratori, le iniziative di organizzazione collettiva, i report dei media e ricerche come la Data Workers’ Inquiry hanno evidenziato i rischi di sfruttamento lungo la filiera dell’IA. Emergono schemi ricorrenti di bassi salari, insicurezza lavorativa ed esposizione a contenuti dannosi che sostengono lo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale.
Nel 2024, i lavoratori dei dati in Kenya hanno denunciato salari molto bassi, mancanza di sicurezza occupazionale ed esposizione a contenuti non sicuri durante l’addestramento dei modelli di IA. Nello stesso anno, Intercept Brasil ha rivelato che una delle piattaforme di crowdwork utilizzate da Google richiedeva ai lavoratori di rinunciare al diritto di azione legale collettiva, limitando la possibilità di contestare trattamenti ingiusti. Nel 2025, Equal Times ha riportato che lavoratori nelle Filippine impiegati da Scale AI per etichettare dati per la divisione delle auto a guida autonoma di Google venivano pagati sotto il salario minimo legale e non ricevevano alcuna protezione sociale, come assicurazione sanitaria o congedi retribuiti.
Negli Stati Uniti, report dei media del settembre 2025 indicavano che lavoratori di GlobalLogic, impegnati nel miglioramento dei modelli Gemini di Google e delle funzioni di ricerca generate dall’IA, sono stati licenziati dopo aver sollevato preoccupazioni sulle condizioni di lavoro e sui bassi salari. Nel gennaio 2026, i lavoratori negli uffici di Covalen a Dublino, che forniscono servizi a Meta inclusa la formazione di sistemi di IA, sono entrati in sciopero per chiedere il riconoscimento sindacale, salari più alti e migliori condizioni di congedo e licenziamento.
Le condizioni di lavoro dipendono spesso dal tipo di intermediario coinvolto. Alcuni lavoratori sono assunti tramite società di outsourcing dei processi aziendali; altri trovano impiego attraverso piattaforme di crowdwork online. Queste ultime presentano rischi specifici, poiché fungono da intermediari tra le imprese e una vasta massa di lavoratori remoti, assunti come indipendenti e pagati a cottimo – ma solo se il cliente valuta positivamente il lavoro. Questo espone i lavoratori ad abusi e all’assenza di diritti del lavoro, riflettendo problemi più ampi dell’economia delle piattaforme.
Il progetto Fairwork, dell’Oxford Internet Institute e del WZB Berlin Social Science Center, ha condotto un’indagine su lavoratori del crowdwork in tutto il mondo. Ha rilevato che i lavoratori del Sud globale affrontano condizioni significativamente peggiori rispetto a quelli del Nord, anche quando lavorano per lo stesso cliente, svolgono le stesse mansioni e ottengono prestazioni uguali o migliori.
Nel complesso, questi casi indicano problemi strutturali nel modo in cui il lavoro sui dati per l’IA è organizzato e mostrano come le disuguaglianze globali siano incorporate nella filiera dell’intelligenza artificiale.
La vasta rete di fornitori di lavoro sui dati dell’IA delle Big Tech
Amazon, Google, Meta, Microsoft e Nvidia utilizzano complessivamente almeno 30 aziende che forniscono lavoro umano sui dati per costruire e mantenere i loro sistemi di IA.
La mappatura in questa tabella si basa esclusivamente su informazioni pubblicamente disponibili e, quindi, è probabilmente incompleta. Tuttavia, permette di iniziare a scardinare la segretezza di questa filiera, rivelando la rete di aziende coinvolte.
Emergono chiaramente schemi in cui le principali Big Tech statunitensi si affidano a molteplici fornitori esterni per svolgere il lavoro umano sui dati. Amazon sembra guidare per numero di fornitori, lavorando apparentemente con 18 aziende di data work. Google e Microsoft seguono da vicino, ciascuna associata a 15 fornitori. Questa dipendenza da intermediari evidenzia quanto il lavoro sui dati sia esternalizzato.
Le aziende utilizzate dalle Big Tech operano con modelli di business diversi. Alcune sono società di outsourcing dei processi aziendali (BPO), come Appen, TELUS Digital e Sama, che tipicamente impiegano o contrattano lavoratori per fornire servizi ai clienti. Altre operano come piattaforme di crowdwork, tra cui Clickworker, Mercor e Scale AI, dove grandi bacini di lavoratori online svolgono compiti su base progettuale o a cottimo.
Sebbene quasi tutte queste aziende abbiano sede nel Nord globale — con la maggioranza (20 su 30) negli Stati Uniti — questo non riflette necessariamente dove il lavoro viene svolto. Come mostra il Data Work Landscape di TechEquity, molte di queste imprese reclutano lavoratori a livello globale. Gran parte del lavoro è svolto nel Sud globale, dove i salari tendono a essere più bassi e le tutele del lavoro più deboli.
Valutare le condizioni di lavoro di ciascun fornitore richiede analisi approfondite caso per caso. Una delle poche iniziative che lo ha fatto sistematicamente è la rete di ricerca Fairwork, che ha valutato le piattaforme di lavoro digitale sulla base di principi di “lavoro equo”. La sua metodologia combina ricerca documentale, interviste e sondaggi ai lavoratori, e colloqui con il management. Tra le aziende del nostro campione, Fairwork ne ha valutate quattro, e tutte hanno ottenuto un punteggio inferiore a 5 su 10.
Anche da questo campione limitato emerge un pattern chiaro. Solo due fornitori garantiscono il pagamento del salario minimo; nessuno assicura un salario dignitoso; e solo uno tutela la libertà di associazione dei lavoratori.
Prima della pubblicazione, SOMO ha contattato Amazon, Appen, Google, Meta, Microsoft, Nvidia e Scale AI. In risposta, Amazon ha fatto riferimento ai propri Supply Chain Standards, che secondo l’azienda “si applicano a tutti i fornitori di beni e servizi per Amazon e le sue sussidiarie… derivano da standard e quadri internazionalmente riconosciuti sui diritti umani e richiedono ai fornitori di mantenere condizioni di lavoro sicure, trattare i lavoratori con dignità e rispetto e agire in modo etico, tra gli altri requisiti”.
Appen ha spiegato di aver introdotto nuovi livelli retributivi per garantire che “tutti i collaboratori siano pagati almeno l’equivalente del salario minimo locale”; fornisce accesso su richiesta a servizi di supporto psicologico e benessere per “collaboratori che lavorano su progetti sensibili o ad alto rischio”; e adotta una politica di tolleranza zero verso il lavoro forzato.
Scale AI ha dichiarato di aver effettuato “investimenti significativi per migliorare l’esperienza dei collaboratori” e ha sostenuto che la valutazione di Fairwork “resta eccessivamente soggettiva in alcune aree”. Ha aggiunto: “I collaboratori di Remotasks sono lavoratori indipendenti che scelgono quando e quanto lavorare e sono pagati a cottimo”, e che i meccanismi di controllo garantiscono che i guadagni raggiungano o superino i salari minimi locali. Scale AI non ha confermato il proprio rapporto con Amazon.
Etichettare i lavoratori dei dati per l’IA come “collaboratori indipendenti” o “contractor” richiama narrazioni più vecchie legate alle piattaforme di gig work. Tuttavia, sempre più spesso si riconosce che, indipendentemente dallo status contrattuale, questi lavoratori possono trovarsi nelle stesse condizioni dei lavoratori dipendenti e dovrebbero essere trattati di conseguenza.
La Tabella 2 sottolinea un altro punto chiave. Mentre i membri di questa forza lavoro subiscono condizioni determinate a livello del fornitore, dietro la domanda del loro lavoro — e la pressione a fornirlo su larga scala e a basso costo — ci sono alcune delle aziende più potenti e redditizie al mondo.
Gli intermediari del lavoro sui dati dipendono dalle richieste delle Big Tech
Quando i lavoratori dei dati hanno cercato giustizia attraverso i tribunali, grandi aziende tecnologiche come Google e Meta hanno negato la responsabilità del datore di lavoro, rimandando ai loro fornitori intermediari. Tuttavia, le Big Tech esercitano un potere significativo sui fornitori di lavoro sui dati per l’IA.
Un numero ridotto di grandi clienti spesso domina il business di un fornitore. Molti intermediari dipendono fortemente da contratti con una o poche aziende tecnologiche, e un singolo cliente può arrivare a rappresentare tra il 14% e il 48% del fatturato totale. Questo crea uno squilibrio evidente. Mentre i fornitori dipendono in larga misura dalle Big Tech, le Big Tech non dipendono da un singolo fornitore, ma mantengono più contratti, potendo così evitare la dipendenza da un solo partner e “scegliere il miglior affare”.
Le stesse aziende intermediarie riconoscono questo impatto. TELUS, ad esempio, identifica la “consolidazione dei clienti” e la possibile perdita di contratti importanti come un rischio aziendale serio, osservando che ciò può spingere i clienti a imporre prezzi più bassi. Analogamente, Appen afferma: “Questi clienti possono modificare rapidamente le proprie priorità di spesa, il che crea imprevedibilità nei nostri flussi di ricavi. Questa dinamica ci richiede di rimanere altamente adattabili e allineati alle loro strategie in evoluzione” (enfasi aggiunta).
Per Appen, questo non è solo un problema teorico. Nel 2024, Google ha annunciato la cessazione del contratto con l’azienda. I lavoratori di Appen stavano addestrando il modello di IA di Google, oggi chiamato Gemini. La decisione è arrivata un anno dopo che i lavoratori statunitensi del progetto avevano ottenuto un aumento da 10 a 14,50 dollari l’ora, in seguito a denunce e azioni di organizzazione sindacale sostenute dall’Alphabet Workers Union.
Google ha dichiarato al Guardian di aver chiuso il contratto per migliorare l’efficienza e che il lavoro sarebbe stato trasferito a “nuovi fornitori”. L’Alphabet Workers Union ha affermato che la decisione avrebbe avuto un “impatto devastante” sui subappaltatori. All’epoca, Google rappresentava circa il 30% dei ricavi di Appen. La cessazione del contratto ha costretto Appen a tagliare 13,5 milioni di dollari di costi e a ridurre la forza lavoro di almeno 100 dipendenti diretti. Non è noto quante persone classificate come “collaboratori indipendenti” siano state colpite.
Quando le Big Tech passano da clienti a investitori, la responsabilità sulle condizioni di lavoro diventa più difficile da negare
Nel giugno 2025, Meta ha scosso l’industria del lavoro sui dati annunciando l’acquisizione di una quota del 49% di Scale AI. La mossa ha suscitato immediata attenzione. SOMO ha espresso preoccupazione, chiedendo alle autorità antitrust di esaminare e bloccare l’operazione. Organizzazioni statunitensi per l’interesse pubblico hanno avvertito che l’accordo potrebbe funzionare come una “fusione verticale de facto”, dando a Meta il controllo su un fornitore critico di annotazione dati.
Le reazioni dei concorrenti di Meta nel settore IA sono state rapide. Google ha annunciato la fine dei rapporti con Scale AI, secondo quanto riportato per evitare che Meta accedesse alla strategia aziendale, alle priorità e ai dati di Google. Secondo alcune stime, Google rappresentava circa 150 milioni di dollari dei ricavi di Scale AI, circa il 20% del totale. Altre aziende hanno seguito lo stesso percorso interrompendo i contratti.
Un mese dopo, Scale AI ha annunciato una riduzione del 14% della forza lavoro, che ha colpito 200 dipendenti a tempo pieno e 500 subappaltatori. Indipendentemente dalla logica economica dell’investimento, l’impatto è ricaduto in modo diretto sui lavoratori.
In risposta a SOMO, Scale AI ha affermato di “rimanere un’azienda indipendente” e che “non esistono prove che colleghino l’investimento di Meta ai guadagni o alle opportunità dei collaboratori”. Tuttavia, la sequenza degli eventi mostra come i cambiamenti nella proprietà e nei rapporti con i clienti possano rapidamente tradursi in perdita di lavoro e instabilità.
La narrazione dominante dell’industria dell’IA sostiene che le Big Tech utilizzino aziende intermediarie per prendere le distanze dalla responsabilità della gestione dei lavoratori. Meta, ad esempio, ha affermato di non essere responsabile delle condizioni dei lavoratori keniani assunti tramite un intermediario. Tuttavia, con l’acquisizione di Scale AI, Meta ha compiuto il movimento opposto, entrando direttamente nella struttura proprietaria del settore.
Questo rende più sfumata la distinzione tra contractor e proprietario, e con essa la questione della responsabilità. Se le aziende tecnologiche investono nei loro fornitori e ne influenzano le strutture, diventa sempre più difficile sostenere di non avere responsabilità sulle condizioni di lavoro interne dei fornitori stessi.
Sebbene la partecipazione di Meta in Scale AI sia uno dei casi più rilevanti, non è isolato. Un mese prima, Amazon, Meta e Nvidia avevano già investito in Scale AI. Più in generale, almeno altre nove aziende di lavoro sui dati per l’IA hanno ricevuto investimenti da Amazon, Google, Meta, Microsoft o Nvidia. Questo indica un livello più strutturale di coinvolgimento delle Big Tech, che va oltre l’outsourcing e comprende forme di proprietà e controllo.
Le aziende Big Tech integrano i servizi di etichettatura dei dati direttamente nei loro cloud
Le aziende Big Tech integrano sempre più spesso l’accesso al lavoro umano direttamente nei propri marketplace cloud, rendendo il lavoro sui dati una componente on-demand dello sviluppo dell’IA.
Amazon ha aperto la strada a questo modello. Nel 2005 ha lanciato Amazon Mechanical Turk, una delle prime piattaforme di crowdwork su larga scala, ancora oggi attiva. Nel 2020 Amazon ha fatto un ulteriore passo avanti introducendo Amazon Augmented AI (A2I), che permette agli utenti del suo cloud (inclusi sviluppatori, altre aziende e servizi pubblici) di integrare il lavoro umano direttamente nei flussi di lavoro di machine learning.
Nel promuovere i propri servizi, Amazon afferma che gli utenti possono accedere a “una forza lavoro on-demand 24×7 di oltre 500.000 contractor indipendenti in tutto il mondo, tramite Amazon Mechanical Turk”. In alternativa, i clienti “possono utilizzare un fornitore di forza lavoro terzo attraverso il Marketplace AWS [Amazon Web Services]. Questi fornitori sono stati selezionati da AWS per fornire revisioni di alta qualità e seguire processi di sicurezza”.
Il Marketplace AWS raccomanda diversi fornitori, tra cui Cogito, iMerit e Quadrant. I materiali promozionali spiegano che Amazon seleziona questi fornitori sulla base di criteri di cybersecurity, controlli tecnologici e della presenza di accordi di non divulgazione firmati dai dipendenti. Non vi è alcuna indicazione che le condizioni di lavoro o i diritti dei lavoratori facciano parte della valutazione.
Amazon non è l’unica a seguire questo approccio. Il business cloud di Google ha una partnership con Labelbox, l’azienda dietro la piattaforma di crowdwork Alignerr, per fornire servizi di valutazione umana per l’IA. Questi servizi sono integrati nella piattaforma Google Vertex AI. Google ha investito in Labelbox già nel 2019, ottenendo un posto nel consiglio di amministrazione. Questa integrazione consente agli utenti del cloud di accedere ai servizi direttamente nell’ambiente di sviluppo AI di Google.
Microsoft segue un modello simile, offrendo accesso all’etichettatura dei dati attraverso la propria infrastruttura. Da anni ospita la Universal Human Relevance System (UHRS), una piattaforma di crowdsourcing che si collega direttamente a fornitori come Appen, LXT AI/Clickworker e Centific/OneForma. Inoltre, il marketplace di Microsoft Azure raccomanda servizi di data labeling forniti da iSoftStone e Quadrant. L’azienda afferma di “riesaminare periodicamente l’elenco dei possibili fornitori di servizi di etichettatura su Azure Marketplace e può aggiungere o rimuovere fornitori in qualsiasi momento”. Non è chiaro quali criteri vengano utilizzati in queste revisioni.
Ciascuno di questi provider cloud raccomanda e offre accesso diretto a specifici fornitori di lavoro sui dati. Questo rende più facile per i clienti accedere a grandi bacini di lavoro umano on-demand. Allo stesso tempo, però, non sembra che vengano fornite informazioni o effettuati controlli sulle condizioni e sui diritti dei lavoratori. Di conseguenza, integrando il lavoro sui dati nelle proprie piattaforme, i provider cloud non solo abilitano lo sviluppo dell’IA, ma contribuiscono anche a modellare le condizioni di lavoro di una forza lavoro in larga parte invisibile.
La responsabilità per i lavoratori dei dati deve ricadere sulle Big Tech
Gran parte del lavoro sui dati per l’IA è organizzato attraverso livelli di fornitori e piattaforme intermediarie. Le persone che etichettano, annotano e revisionano i dati raramente sono impiegate direttamente dalle aziende i cui sistemi di IA contribuiscono a costruire. Questo modello di esternalizzazione solleva questioni cruciali sulla responsabilità delle Big Tech lungo l’intera filiera dei dati per l’IA, in particolare per quanto riguarda le condizioni di lavoro.
Le aziende tecnologiche che dominano lo sviluppo dell’IA hanno un impatto che va ben oltre le proprie operazioni. Le loro decisioni influenzano il modo in cui operano i fornitori e, in ultima analisi, il trattamento dei lavoratori. Quando i prezzi vengono compressi e i contratti vengono interrotti improvvisamente, sono i lavoratori a subirne direttamente le conseguenze.
Peggio ancora, la natura globale e digitale del lavoro sui dati consente alle aziende di spostare rapidamente le operazioni tra paesi, esercitando pressione sugli Stati affinché indeboliscano le tutele del lavoro per attrarre investimenti. Questa dinamica rischia di innescare una “corsa al ribasso”, come già accaduto in Kenya.
Man mano che le Big Tech passano dall’outsourcing agli investimenti nelle aziende di data work e all’integrazione dei loro servizi nelle piattaforme cloud, il loro ruolo diventa ancora più diretto. Non sono più solo clienti, ma partecipanti attivi nella strutturazione del mercato.
“Finché le aziende Big Tech lo richiederanno, ci sarà sempre un’azienda intermediaria disposta a fornirlo. La responsabilità del trattamento di questi lavoratori deve ricadere sulle Big Tech.”
— Karri Lybeck, consulente sindacale e organizzatore nel settore tecnologico, a SOMO.
Sebbene la maggior parte delle Big Tech abbia procedure per selezionare i fornitori, il loro impatto non è chiaro. Google, ad esempio, ha adottato linee guida per l’approvvigionamento etico del lavoro sui dati. Microsoft ha condotto una valutazione d’impatto sui diritti umani della propria filiera dell’IA che ha identificato rischi per i lavoratori dei dati, tra cui bassi salari, lavoro non retribuito e condizioni non sicure. Sebbene questi possano essere passi positivi, la limitata trasparenza su fornitori, modalità contrattuali e sistemi di controllo rende quasi impossibile valutare se tali impegni abbiano un’effettiva efficacia nella pratica.
Le Big Tech devono assumersi piena responsabilità lungo tutta la filiera del lavoro sui dati per l’IA
Le Big Tech devono garantire che le proprie pratiche nel lavoro sui dati non alimentino una corsa al ribasso tra i fornitori. Ciò richiede di dare priorità alla stabilità e al benessere dei lavoratori lungo tutta la catena di fornitura, indipendentemente dal tipo di contratto.
Sono essenziali solidi processi di due diligence sui diritti umani e sul lavoro, che coprano i rischi specifici legati alle piattaforme di crowdwork e al data work. Devono essere messi in atto meccanismi chiari e accessibili affinché i lavoratori possano segnalare abusi e ottenere rimedi. Lo stesso deve avvenire quando le Big Tech investono direttamente nelle aziende di lavoro sui dati o integrano i loro servizi nei marketplace cloud.
Le Big Tech devono inoltre consentire il controllo esterno, rendendo pubbliche le informazioni su quali servizi di lavoro umano sui dati utilizzano e a quali condizioni. Senza questo, una vera responsabilità resta fuori portata.
I governi e le autorità pubbliche devono proteggere i lavoratori della filiera dei dati per l’IA
Nella corsa frenetica a “vincere l’IA”, la maggior parte dei governi sembra ignorare il ruolo dei lavoratori nella catena di approvvigionamento dell’IA. I governi devono garantire che le leggi sul lavoro esistenti si applichino anche a questi lavoratori, indipendentemente dal fatto che il lavoro sia organizzato tramite contractor, società di outsourcing o piattaforme digitali.
Anche le autorità antitrust devono iniziare a tenere conto dei lavoratori quando valutano gli effetti negativi della concentrazione del mercato dell’IA. Operazioni come l’investimento di Meta in Scale AI possono ridisegnare il settore in modi che incidono sia sulla concorrenza sia sulle condizioni di lavoro e dovrebbero essere valutate di conseguenza.
I governi possono inoltre utilizzare la propria leva per proteggere i lavoratori dei dati, ad esempio esercitando pressione sulle aziende attraverso gli appalti pubblici per renderle più trasparenti e responsabili. Nonostante sia stata recentemente indebolita, la normativa sulla due diligence come la Direttiva UE sulla sostenibilità aziendale e la due diligence potrebbe includere anche le Big Tech e rappresentare una via per aumentare la responsabilità lungo le filiere dei dati per l’IA.
L’Organizzazione Internazionale del Lavoro sta sviluppando un impegno vincolante per il lavoro dignitoso sulle piattaforme digitali, che potrebbe stabilire standard minimi per garantire la protezione dei lavoratori del gig work, inclusi quelli impegnati nel data work tramite piattaforme. I governi devono sostenere attivamente questo processo e i lavoratori devono avere un posto al tavolo delle negoziazioni.
La pressione pubblica sulle Big Tech è necessaria per migliorare le condizioni dei lavoratori dei dati
I lavoratori dei dati si stanno sempre più mobilitando e organizzando per chiedere cambiamenti. In Kenya, ad esempio, hanno creato la Data Labelers Association.
Questa resistenza è fondamentale, ma i lavoratori affrontano un forte squilibrio di potere tra le più grandi aziende del mondo e una forza lavoro frammentata, remota e invisibile. Nell’attuale contesto geopolitico e nella corsa al dominio dell’IA, i governi tendono sempre più ad allinearsi agli interessi delle imprese, dando priorità alla competitività e agli investimenti rispetto alla tutela del lavoro. Questo permette a una regolazione debole, all’opacità e all’esternalizzazione delle responsabilità di persistere e persino rafforzarsi.
Un cambiamento significativo è quindi difficile che provenga esclusivamente dall’azione volontaria delle aziende o dalla sola volontà dei governi. Dipenderà invece da una pressione continua “dal basso”. Lavoratori, sindacati e società civile devono continuare a costruire alleanze transnazionali, denunciare gli abusi nelle filiere e chiedere responsabilità.
In gioco non c’è solo il futuro del lavoro nell’IA, ma il tipo di economia digitale che stiamo costruendo.