Molto si discute, con l’avvento dell’intelligenza artificiale, della formazione come possibile antidoto alla temuta disoccupazione tecnologica[1]. In questa prospettiva, la literacy cui fa riferimento l’art. 4 dell’AI Act[2] riguarda l’alfabetizzazione del personale rispetto all’intelligenza artificiale, della quale si impone un utilizzo consapevole, corretto e proficuo all’interno dell’organizzazione[3].
Assai meno, almeno sinora, si è discusso del ruolo umano nel processo inverso: non della formazione delle persone all’uso dell’AI, ma del contributo che le persone forniscono alla formazione e al miglioramento dell’AI. E, in particolare, del contributo dei lavoratori e delle lavoratrici al perfezionamento dei processi decisionali automatizzati.
È ormai acquisito che i sistemi di intelligenza artificiale dipendono dai dati con cui vengono alimentati e dalle informazioni attraverso le quali vengono affinati. Ma, in ambito lavorativo, vi è un ulteriore elemento che merita attenzione: le competenze specialistiche, le metodologie, l’esperienza e il sapere professionale che vengono progressivamente messi “a fattor comune” attraverso l’interazione quotidiana tra lavoratori e sistemi di AI.
Da qui una domanda ancora poco esplorata: se un lavoratore contribuisce, attraverso le proprie competenze professionali, a migliorare un sistema di AI o un processo automatizzato, può essergli riconosciuto un compenso per tale attività, in assenza di una specifica previsione normativa o contrattuale?
La risposta richiede, anzitutto, di distinguere situazioni diverse.
Quando addestrare l’AI è già parte del lavoro
Per i lavoratori e le lavoratrici già in forza, occorre isolare almeno due ipotesi.
La prima è quella in cui le mansioni del singolo siano direttamente collegate all’addestramento, alla supervisione o al perfezionamento dell’AI. In questo caso, l’attività di formazione o di miglioramento del sistema costituisce propriamente l’oggetto della prestazione lavorativa e si colloca, dunque, nell’ordinario rapporto di corrispettività con la retribuzione contrattualmente dovuta. Se il lavoratore è stato assunto, ad esempio, proprio per addestrare o supervisionare un sistema di AI, non sembra esserci spazio, almeno in linea di principio, per riconoscere un ulteriore compenso per quella stessa attività.
Diversa è l’ipotesi in cui il lavoratore utilizzi l’AI come strumento di lavoro, contribuendo però, attraverso l’interazione con il sistema, a migliorarne progressivamente le prestazioni. Qui il rapporto è meno immediato: l’attività principale del lavoratore non consiste nell’addestrare l’intelligenza artificiale, ma il suo lavoro produce anche un effetto ulteriore, che può tradursi in un miglioramento del sistema o del processo automatizzato utilizzato dall’impresa.
In letteratura, si è ipotizzato un impiego delle categorie e degli strumenti del diritto d’autore e del diritto industriale per fondare il diritto del lavoratore ad un compenso per il prodotto realizzato, nell’esecuzione della prestazione lavorativa, grazie all’AI[4].
Nel caso qui considerato, tuttavia, il paradigma del “prodotto” potrebbe non essere sufficiente. Non sempre, infatti, il contributo del lavoratore dà luogo a un’opera artistica o creativa, a un’invenzione industriale o, più in generale, a un risultato suscettibile di tutela secondo le categorie tradizionali della proprietà intellettuale. Molto più frequentemente, si tratta di un contributo che si inserisce in un processo e ne determina un miglioramento oggettivamente apprezzabile e, almeno in alcuni casi, misurabile.
Una AI “ben allenata” può rappresentare per l’impresa un patrimonio di valore: consente di ridurre tempi e costi, migliorare le prestazioni, standardizzare le procedure, valorizzare le informazioni e rendere più efficienti i processi decisionali. Il problema è allora capire se, e a quali condizioni, tale arricchimento possa essere considerato interamente assorbito dalla retribuzione ordinaria.
Il know-how che passa attraverso la macchina
La questione diventa ancora più interessante se si considera l’altra faccia del fenomeno.
Nel momento in cui il lavoratore condivide con l’AI il proprio metodo di lavoro, la propria esperienza e il proprio sapere professionale, non si limita infatti a utilizzare uno strumento: trasferisce, almeno in parte, un patrimonio di conoscenze che prima apparteneva esclusivamente alla sua sfera professionale.
Il fenomeno può produrre un paradosso. Quanto più il lavoratore contribuisce a rendere efficace l’intelligenza artificiale, tanto più l’impresa può ridurre la propria dipendenza dalle competenze individuali che hanno consentito di migliorarla. In altri termini, il lavoratore potrebbe contribuire a trasformare il proprio know-how in una risorsa incorporata nel sistema tecnologico dell’impresa e, così facendo, accrescere la sostituibilità della propria prestazione, nella misura in cui l’AI rende visibili forme di valore prodotto dal lavoro che non coincidono necessariamente con l’oggetto tradizionalmente individuato della prestazione lavorativa.
Se non appare sempre agevole qualificare tale attività come una prestazione ulteriore, distinta da quella già retribuita, si potrebbe allora esplorare una diversa prospettiva: quella dell’ingiustificato arricchimento.
L’art. 2041 c.c. prevede, com’è noto, che chi, senza una giusta causa, si sia arricchito a danno di un’altra persona debba indennizzare quest’ultima della correlativa diminuzione patrimoniale, nei limiti dell’arricchimento. Si potrebbe dunque ipotizzare, in determinate circostanze, non un vero e proprio diritto a una “seconda retribuzione”, ma il diritto a una compensazione per un’utilità economicamente apprezzabile acquisita dall’impresa al di fuori dell’ordinaria causa del rapporto di lavoro.
Naturalmente, si tratta di una prospettiva che richiederebbe di misurarsi con i presupposti e con i limiti dell’azione di cui all’art. 2041 c.c., a partire dall’esistenza di un effettivo arricchimento, di una correlativa diminuzione patrimoniale e, soprattutto, dall’assenza di una giusta causa dello spostamento patrimoniale. Non sarebbe dunque sufficiente dimostrare che l’impresa abbia tratto beneficio dall’interazione con il lavoratore con l’AI: occorrerebbe individuare e qualificare giuridicamente l’utilità trasferita e il sacrificio (i.e. depauperamento) corrispondente.
In questa prospettiva, l’eventuale indennizzo potrebbe essere parametrato, in via meramente orientativa, anche al valore della prestazione professionale o della quota di know-how effettivamente trasferita, prendendo eventualmente la retribuzione come uno degli elementi di riferimento. Non si tratterebbe, però, di una retribuzione in senso tecnico, perché l’utilità considerata non coinciderebbe necessariamente con la prestazione caratteristica oggetto del contratto di lavoro, senza contare che l’addestramento dell’AI potrebbe aver portato un beneficio (e non già, o non solo, un impoverimento) al lavoratore stesso in termini di riduzione del carico di attività dallo stesso espletate.
I lavori di Advanced AI Data Trainer negli Stati Uniti
Quando l’AI “interroga” il candidato
La stessa questione può presentarsi, forse in una forma ancora più evidente, prima ancora che un rapporto di lavoro venga instaurato.
Si pensi a un colloquio di selezione automatizzato (ovvero condotto, in tutto o in parte, attraverso un sistema di AI), nel corso del quale al candidato venga richiesto di mettere a disposizione una parte significativa del proprio bagaglio professionale ed esperienziale: metodologie, conoscenze, relazioni, soluzioni operative e, soprattutto, idee.
Il candidato potrebbe, ad esempio, essere invitato a elaborare una strategia di marketing, un piano organizzativo o una proposta per l’introduzione dell’AI nell’impresa. L’esercizio potrebbe apparire funzionale alla valutazione delle sue competenze, ma il risultato potrebbe essere, al tempo stesso, concretamente utilizzabile dall’impresa.
La questione si pone allora anche indipendentemente dall’esito della selezione. L’azienda potrebbe infatti acquisire, attraverso il processo di recruiting, informazioni e soluzioni immediatamente utili per la propria attività, senza che il candidato venga assunto e senza che, quindi, sorga un obbligo di remunerazione.
Il problema diventa ancora più delicato se il processo di selezione consente di raccogliere e confrontare sistematicamente contributi provenienti da numerosi candidati. In astratto, un’impresa potrebbe essere incentivata a strutturare prove selettive nelle quali la frontiera tra valutazione delle competenze e acquisizione di contenuti destinati alla propria attività diventi particolarmente sottile. Non occorre ipotizzare necessariamente un comportamento fraudolento. È sufficiente osservare che il confine tra “prova di selezione” e prestazione professionalmente funzionale all’impresa può diventare, in determinati casi, difficile da tracciare.
La complessità dell’inquadramento tecnico/giuridico è evidente. Non si tratta, infatti, di una prestazione resa nell’ambito di un rapporto di lavoro già perfezionato. Anche il ricorso alla responsabilità precontrattuale (art. 1337 c.c.) o alla figura, tipica della common law, dell’implied contract non sembra, almeno in astratto, offrire una soluzione semplice nei casi in cui l’attività richiesta produca un’utilità autonoma e immediata per l’impresa.
Anche qui, pertanto, potrebbe essere esplorata la prospettiva dell’ingiustificato arricchimento. Il compenso normalmente previsto per la posizione oggetto della selezione potrebbe eventualmente costituire uno dei parametri per determinare l’indennità spettante per un’attività che, pur richiesta nella fase precontrattuale, abbia assunto caratteristiche sostanzialmente professionali e, soprattutto, abbia prodotto un risultato economicamente apprezzabile per l’impresa (oltre ad un sacrificio per il job applicant).
Dalla AI literacy alla literacy dell’AI
La questione, in definitiva, può essere osservata da una specola diversa rispetto a quella abituale.
Come anticipato, quando si parla di AI literacy, normalmente si guarda al lavoratore come soggetto che deve acquisire conoscenze necessarie per utilizzare consapevolmente l’intelligenza artificiale. Ma l’evoluzione dei sistemi generativi suggerisce di considerare anche il fenomeno inverso: l’intelligenza artificiale diventa, a sua volta, destinataria del sapere professionale dei lavoratori.
Si potrebbe allora parlare, provocatoriamente, di una vera e propria literacy dell’AI: non l’alfabetizzazione delle persone alla tecnologia, ma il processo attraverso il quale la tecnologia viene “alfabetizzata” dalle persone.
È proprio in questo spazio che emerge il problema della remunerazione del sapere umano. Se il lavoratore contribuisce a trasformare la propria esperienza individuale in una capacità incorporata nel sistema tecnologico dell’impresa, non è più sufficiente chiedersi chi possieda l’output prodotto dall’AI. Occorre chiedersi anche chi abbia contribuito a costruire la capacità della macchina di produrlo e se tale contributo sia già integralmente remunerato dalla retribuzione ordinaria.
La questione non richiede necessariamente di riconoscere un nuovo e generalizzato diritto alla remunerazione di ogni interazione tra lavoratore e AI. Richiede, piuttosto, di individuare criteri capaci di distinguere l’ordinario utilizzo dello strumento tecnologico dalla messa a disposizione di un patrimonio professionale ulteriore, suscettibile di produrre per l’impresa un’utilità autonoma e durevole.
Il fine ultimo è, in fondo, quello che ispira la stessa disciplina dell’ingiustificato arricchimento: fare in modo che gli spostamenti di ricchezza trovino un’adeguata giustificazione.
Nell’economia dell’intelligenza artificiale, ciò significa interrogarsi sulla possibilità che il patrimonio professionale e ideativo dei lavoratori venga incorporato nei sistemi dell’impresa senza un adeguato riconoscimento. Per chi svolge propriamente il ruolo di “istruttore professionale” dell’AI, il problema può porsi in termini di retribuzione; per chi, invece, mette incidentalmente a disposizione del datore di lavoro, attraverso l’AI, un patrimonio di conoscenze e di idee suscettibile di produrre un vantaggio economico, può porsi in termini di indennità o compensazione.
In entrambi i casi, la sfida è la stessa: riconoscere che, anche nell’era dell’automazione, una parte del valore prodotto dalle macchine continua ad avere origine nel lavoro umano e nel know-how delle persone che le utilizzano, le correggono e ne orientano l’apprendimento. Dare valore a questa conoscenza significa, in ultima istanza, riequilibrare la dimensione dello scambio e interrogarsi sull’emersione di una nuova «fictitious commodity», per dirla con Karl Polanyi[5].
Sul piano tecnico-giuridico, occorre certamente considerare che l’art. 2041 c.c. si atteggia ad un rimedio residuale (così, espressamente, all’art. 2042 c.c.), in quanto tale destinato dunque a operare in assenza di altri strumenti di tutela. Proprio per questo, parrebbe opportuno avviare una riflessione sull’eventualità di una disciplina specifica del valore professionale immesso nei sistemi di AI.
Un primo terreno potrebbe essere quello degli obblighi di trasparenza sul funzionamento e sull’addestramento degli algoritmi, così da rendere riconoscibile anche il contributo dei lavoratori — attuali o potenziali — alla formazione e al miglioramento dei sistemi.
La trasparenza potrebbe costituire, a sua volta, l’anticamera della negoziazione. È infatti nella contrattazione collettiva che potrebbero trovare spazio, nella duttilità caratteristica di tale strumento, nuove forme di regolazione: meccanismi di compensazione, riconoscimento economico del contributo professionale o forme di partecipazione dei lavoratori ai guadagni di produttività generati dall’AI. Ciò perché, come ormai è evidente, l’intelligenza artificiale non deve necessariamente porsi quale alternativa al lavoro umano[6]. Piuttosto, se governata responsabilmente e mantenuta sotto una solida «guida umana», essa può diventare un potente volano di crescita della produttività e, insieme, di miglioramento delle condizioni di lavoro[7]. La questione, allora, non è soltanto quanto valore l’AI sia in grado di produrre, ma anche come riconoscere e distribuire il valore umano che rende possibile produrlo.
[1] F. Lamberti, Formazione, occupabilità e certificazione delle competenze (tramite blockchain): un’alternativa alla “disoccupazione tecnologica”, in M. Biasi (a cura di), Diritto del lavoro e intelligenza artificiale, Giuffrè, Milano, 2024, p. 281 ss.
[2] Ma v. anche gli art. 36 e seguenti del recentissimo d.lgs. 7 ottobre 2026, n. 179.
[3] M. Biasi, L’accesso alla conoscenza nell’era dell’intelligenza artificiale: brevi note sulla formazione e sul Duty of AI Literacy ex art. 4 Reg. UE 2024/1689, in P. Albi (a cura di), Partecipazione, conflitto ed eguaglianza nella trama del diritto del lavoro, Pacini, Pisa, 2025, p. 287 ss.
[4] D.J. Gervais, The Ghost in the Draft: Copyright Authorship and the Human Editor of LLM Outputs: A Comparative Analysis, in corso di pubblicazione in Columbia Journal of Law & the Arts (paper disponibile al link: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=7276178; a proposito di un diritto ad una monetizzazione dei dati personali utilizzati per l'addestramento dei sistemi di gestione nell'economia delle piattaforme, v. L. Rodríguez, Labour Law and Decent Work in the Platform Economy, London, 2025, ch. 4.
[5] Cfr. K. Polanyi (1944), The Great Transformation: The Political and Economic Origins of Our Time, Beacon Press, 2001, pp. 75–76, ivi in riferimento alle Fictitious Commodities quali Labor, Land, and Money.
[6] Cfr. la monumentale Lettera Enciclica Magnifica Humanitas del Santo Padre Leone XIV. sulla custodia della persona umana nel tempo dell’intelligenza artificiale: https://www.vatican.va/content/leo-xiv/it/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html.
[7] M. Biasi, The bright side of the AI for work: From (unbrindled) risk to (regulated) opportunity, in M. Biasi (ed.), Artificial Intelligence and Labour Law. A Global Overview, Giappichelli/Routledge, Torino/London, 2026, 57 ss.
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