Nel 1930, John Maynard Keynes scrisse che i nipoti dei suoi contemporanei avrebbero lavorato quindici ore alla settimana. La tecnologia — prevedeva — avrebbe liberato l’umanità dalla fatica, regalando tempo per la cultura, le relazioni, la vita. Siamo nel 2026, a quattro anni dalla scadenza di quella profezia, e la realtà è un capovolgimento grottesco: non lavoriamo meno, lavoriamo peggio. L’automazione e l’intelligenza artificiale non hanno liberato nessuno. Hanno semplicemente spostato lo sfruttamento, rendendolo più efficiente e meno visibile.
Mentre Sam Altman e i CEO della Silicon Valley promettono un futuro di abbondanza alimentato dall’AI, a Nairobi un lavoratore di Sama etichetta contenuti traumatici per 1,32 dollari l’ora — il prezzo per rendere ChatGPT presentabile al mercato. A Stoccolma, Klarna licenzia 700 dipendenti sostituendoli con un chatbot, salvo poi riassumere esseri umani quando i clienti iniziano a lamentarsi in massa. La gig economy globale vale 582 miliardi di dollari nel 2025 e cresce al ritmo del 15% annuo, trascinando milioni di persone in un limbo contrattuale dove i diritti sono un optional e la precarietà è la norma. Il nocciolo della questione è semplice: la tecnologia non ha mai avuto l’obiettivo di liberarti dal lavoro. Ha sempre avuto l’obiettivo di rendere il tuo lavoro più redditizio — per qualcun altro.
Per capire come siamo arrivati qui, a un mondo in cui l’automazione crea più precarietà invece che meno, bisogna guardare chi ha preso le decisioni e chi ne ha pagato il prezzo. E bisogna partire da una profezia mancata.
Da Keynes ai bullshit jobs: come ci hanno rubato il tempo
La previsione di Keynes non era un delirio utopico. Poggiava su un ragionamento solido: se la produttività cresce al ritmo del 2% annuo — e nel 1930 stava effettivamente accelerando, con la produzione industriale americana aumentata del 40% in soli sei anni — entro un secolo il problema economico fondamentale sarebbe stato risolto. L’umanità avrebbe prodotto abbastanza beni per tutti con una frazione del lavoro necessario ai suoi tempi. E in un certo senso aveva ragione: la produttività è esplosa. Un operaio americano produce oggi in un’ora quello che nel 1950 produceva in quattro. Il PIL globale si è moltiplicato di oltre otto volte dal 1930. Eppure la settimana lavorativa media negli Stati Uniti è passata da 38 ore nel 1950 a circa 34 nel 2015 — quattro ore in meno in settant’anni, non esattamente la rivoluzione promessa. Keynes sbagliava? No. Non aveva semplicemente previsto che qualcuno si sarebbe preso tutta la produttività in più.
I numeri raccontano una storia brutale, e non serve essere economisti per leggerla. Dal 1978 a oggi, la retribuzione dei CEO americani è cresciuta del 937%. Quella dei lavoratori medi del 10,2%. Novecento contro dieci — rileggilo, perché sembra un errore di stampa e non lo è. L’intero guadagno di produttività degli ultimi cinquant’anni è stato risucchiato verso l’alto, in stock option, bonus, dividendi azionari, buyback, mentre chi produceva materialmente quel valore vedeva il proprio potere d’acquisto ristagnare o, in molti casi, crollare. Non è un’anomalia del sistema: è il sistema che funziona esattamente come progettato. La tecnologia ha mantenuto la sua parte dell’accordo — produrre di più con meno lavoro umano. Ma il “meno lavoro” non si è mai tradotto in “meno ore per tutti”. Si è tradotto in meno lavoratori necessari, più potere contrattuale per chi assume, salari più bassi per chi resta. Quando automatizzi una catena di montaggio, l’operaio non guadagna tempo libero. Perde il posto.
David Graeber — antropologo, anarchico, una delle menti più lucide e scomode del nostro tempo, scomparso nel 2020 — ha dato un nome a questo paradosso nel suo libro Bullshit Jobs del 2018. La sua tesi era tanto provocatoria quanto documentata: la tecnologia ha effettivamente eliminato molti lavori produttivi, ma invece di ridistribuire il tempo liberato, il capitalismo ha generato milioni di occupazioni inutili. Flunkies, goons, duct tapers, box tickers, taskmasters — cinque categorie di lavori che esistono solo per giustificare se stessi, per mantenere gerarchie, per far girare una macchina burocratica che gira a vuoto. Graeber parlava di “feudalesimo manageriale”: un sistema in cui il lavoro non è un mezzo per produrre valore, ma un meccanismo di controllo sociale. Hai bisogno che la gente lavori otto ore al giorno non perché serva, ma perché una popolazione con troppo tempo libero potrebbe iniziare a farsi domande pericolose. La tecnologia, in questo schema, non è mai stata uno strumento di liberazione. È sempre stata uno strumento per riorganizzare il dominio — con più efficienza, meno attriti, e un’interfaccia più gradevole.
Questa analisi, scritta prima dell’esplosione dell’AI generativa, oggi è ancora più urgente. Se Graeber guardava ai colletti bianchi intrappolati in lavori privi di senso, noi assistiamo a qualcosa di peggio: un’economia in cui l’intelligenza artificiale non elimina i bullshit jobs (quelli restano, eccome) ma crea nuove forme di lavoro invisibile, precario, sottopagato, distribuito nel Sud globale dove le tutele sindacali sono un miraggio. Come ho già avuto modo di analizzare parlando di chi perde e chi guadagna nella rivoluzione dell’AI, la narrazione dominante insiste nel dire che l’automazione crea più posti di quanti ne distrugga. Forse. Ma la domanda vera è un’altra: quali posti? A quali condizioni? Per chi?
I fantasmi che fanno funzionare l’intelligenza artificiale
Esiste una narrazione — molto comoda per chi vende AI — secondo cui l’intelligenza artificiale è una tecnologia autonoma. Impara da sola, migliora da sola, funziona da sola. Una bugia colossale. Dietro ogni modello linguistico, dietro ogni chatbot che ti risponde in modo apparentemente “naturale”, c’è un esercito di lavoratori umani che classifica, etichetta, filtra, valuta, corregge. Sono i ghost workers — i lavoratori fantasma — un termine coniato da Mary Gray e Siddharth Suri nel loro libro omonimo. Non compaiono nei bilanci, non hanno contratti stabili, spesso non hanno nemmeno un volto per le aziende che li impiegano: sono numeri su una piattaforma, pagati a cottimo, sostituibili in un clic. Se la catena di montaggio fordista era almeno visibile — l’operaio in fabbrica lo vedevi, lo potevi contare, poteva scioperare — questa nuova catena di montaggio digitale è stata progettata per essere invisibile. Ed è proprio questa invisibilità la sua arma più potente.
Il caso più documentato resta quello rivelato da TIME nel gennaio 2023. Per rendere ChatGPT “sicuro” — filtrare le risposte violente, pedopornografiche, razziste che il modello produceva spontaneamente — OpenAI aveva subappaltato il lavoro a Sama, azienda di San Francisco con manodopera a Nairobi. I lavoratori kenioti guadagnavano tra 1,32 e 2 dollari l’ora. Passavano le giornate a leggere e classificare descrizioni dettagliate di abusi sessuali su minori, torture, omicidi, suicidi — il peggio che l’umanità è capace di produrre, concentrato in un feed di testo infinito. Il prezzo psicologico è stato devastante. Un’indagine di Equidem su 76 lavoratori tra Colombia, Ghana e Kenya ha documentato 60 episodi indipendenti di danno psicologico grave: ansia cronica, depressione, disturbi post-traumatici, dipendenze da sostanze. Sama incassava 19 milioni di dollari di ricavi nel 2022, i suoi operai kenioti il minimo della miseria. E quando i moderatori di Facebook in Kenya hanno provato a organizzarsi sindacalmente? Licenziati in blocco. Meta ha spostato la moderazione in Ghana, dove le tutele sono ancora più deboli. Il messaggio è cristallino: provate a ribellarvi e vi sostituiamo con qualcuno più disperato di voi.
Amazon Mechanical Turk — il nome stesso è un insulto raffinato, un riferimento all’automa fasullo del Settecento che nascondeva un giocatore di scacchi umano dentro la macchina — rappresenta il paradigma di questo sfruttamento. I turkers guadagnano in media 1,77 dollari per task, con Amazon che trattiene il 20% di commissione su ogni lavoro completato. Ma il fondo lo tocca Remotasks, piattaforma di Scale AI, dove i data labeler venivano pagati anche 0,01 dollari — un centesimo — per compiti che richiedevano ore di lavoro. Un’inchiesta di CBS News e 60 Minutes ha rivelato che gli annotatori kenioti guadagnavano 2 dollari l’ora per lo stesso lavoro che i colleghi americani fatturavano a 20. Stessa piattaforma, stesso task, dieci volte meno. A marzo 2024, Remotasks ha chiuso improvvisamente le operazioni in Kenya senza preavviso, lasciando migliaia di lavoratori a secco — un gesto che puzza di fuga preventiva dalla regolamentazione locale. A dicembre dello stesso anno, Scale AI è stata citata in giudizio per furto salariale e classificazione fraudolenta dei lavoratori. Una seconda causa è seguita a gennaio 2025. Intanto, le stesse aziende continuano a parlare di “democratizzazione della conoscenza” e di “AI per tutti” — per tutti tranne chi la costruisce con le proprie mani, evidentemente.
Il caso Klarna è forse il più emblematico dell’intera farsa dell’automazione come progresso lineare. Nel 2023-2024, l’azienda svedese di pagamenti ha tagliato circa 700 posti nel servizio clienti, sostituendo gli operatori umani con un chatbot alimentato da OpenAI. Il CEO Sebastian Siemiatkowski ha sbandierato i numeri: 10 milioni di dollari risparmiati, casi risolti “nove minuti più velocemente” degli umani. Impressionante sulla carta. Nella realtà, i reclami sono esplosi, la soddisfazione dei clienti è crollata, le risposte automatiche risultavano generiche e ripetitive — la parodia involontaria del servizio clienti. Entro la primavera 2025, Klarna ha ricominciato ad assumere esseri umani. “Siamo andati troppo oltre”, ha ammesso lo stesso Siemiatkowski a Bloomberg, aggiungendo con involontaria lucidità che il supporto umano diventerà “una cosa da VIP”. Fermati un secondo su questa frase, perché è rivelatrice: parlare con un essere umano come lusso riservato ai ricchi. Secondo un’analisi di settore, il 55% delle aziende che ha effettuato licenziamenti guidati dall’AI se ne è poi pentito. Ma i lavoratori buttati fuori nel frattempo hanno già perso reddito, contributi, continuità professionale. Il danno è fatto, e non c’è algoritmo che lo ripari. Non è difficile vedere il pattern: come abbiamo analizzato parlando del controllo algoritmico nei luoghi di lavoro, l’AI serve prima di tutto a disciplinare e precarizzare — non a liberare.
Reddito universale: l’elemosina dei padroni di Silicon Valley
La risposta di Silicon Valley al problema dell’automazione ha un nome: reddito universale di base. Sam Altman, l’uomo che guida OpenAI e che ambisce a ridefinire il futuro dell’umanità (a modo suo), lo ha teorizzato nel 2021 in un saggio intitolato “Moore’s Law for Everything”. La proposta è un “American Equity Fund” finanziato con una tassa del 2,5% sul valore di mercato delle grandi aziende e del 2,5% sul valore dei terreni privati. Con questo fondo — promette Altman — si potrebbe dare a ogni adulto americano 13.500 dollari l’anno entro un decennio. Suona generoso, se non ti fermi a pensare a chi lo propone. Sam Altman non è un attivista per la giustizia sociale. È il CEO di un’azienda valutata centinaia di miliardi di dollari che paga i suoi data labeler kenioti 2 dollari l’ora e il cui modello di business si regge sull’estrazione massiva di dati, sulla violazione sistematica del copyright e sullo sfruttamento del lavoro globale a basso costo. Proporre il reddito universale mentre sfrutti il lavoro del Sud globale non è solidarietà: è una strategia di pubbliche relazioni — comprare quella che un paper accademico pubblicato su Frontiers in AI nel 2025 definisce “licenza sociale”.
Altman ha anche finanziato uno studio concreto, per dare un’aria di rigore scientifico alla faccenda. OpenResearch ha distribuito 1.000 dollari al mese per tre anni a tremila partecipanti tra Illinois e Texas, confrontandoli con un gruppo di controllo che ne riceveva 50. I risultati, pubblicati nel luglio 2024, sono eloquenti nel loro grigiore: i beneficiari lavoravano un po’ meno e cercavano impieghi con più calma, ma non si sono registrati miglioramenti significativi nella qualità dell’occupazione trovata, nel livello di istruzione o nella salute. Detto in parole povere: mille dollari al mese non bastano a liberarti dal ricatto del lavoro precario. Non cambiano le strutture di potere, non modificano il rapporto di forza tra chi possiede i mezzi di produzione — compresi quelli digitali — e chi vende il proprio tempo per sopravvivere. Il paper di Frontiers in AI va ancora più a fondo: la retorica del reddito universale da parte delle élite tecnologiche è una forma di “violenza simbolica”, un modo per normalizzare l’onnipresenza dell’AI nella vita quotidiana, deviare le critiche strutturali e mantenere il controllo sulla narrazione. Paghi un obolo a tutti e in cambio ottieni carta bianca per automatizzare, sorvegliare, estrarre dati senza opposizione seria.
Aaron Benanav, sociologo alla Syracuse University, smonta il discorso sull’automazione da una prospettiva ancora più radicale nel suo libro Automation and the Future of Work (Verso, 2020). La tesi è scomoda per tutti — tecno-ottimisti e catastrofisti allo stesso modo. Il problema, argomenta Benanav, non è l’automazione in sé: è la sovraccapacità produttiva cronica dell’economia globale. Non sono i robot a eliminare i posti di lavoro, è la concorrenza capitalista tra aziende e tra stati che ha saturato i mercati, compresso i margini di profitto, spinto verso la precarizzazione come strategia di sopravvivenza. L’automazione è un sintomo, non la causa. E il reddito universale, in questo quadro, non è una soluzione ma un cerotto che rischia di peggiorare le cose — i ricchi non accetteranno mai di pagare abbastanza tasse per finanziarlo seriamente, e la minaccia dello “sciopero del capitale” (imprese che delocalizzano o chiudono se tassate) è sempre dietro l’angolo. Benanav recupera però la visione utopica di un mondo oltre il lavoro salariato. Solo che la strada non passa dalla tecnologia in sé, ma dai movimenti sociali, dall’organizzazione dal basso, dalla riappropriazione collettiva dei mezzi di produzione. Compresi quelli digitali.
In Italia, intanto, il quadro è fatto di numeri che non richiedono teorie sofisticate per essere interpretati. Secondo i dati ISTAT del 2025, i lavoratori precari nel paese sono 2.659.000. Nel primo trimestre dell’anno, i contratti a termine sono cresciuti di 94.000 unità contro i 44.000 a tempo indeterminato — meno della metà. Oltre 3 milioni di persone sono costrette a svolgere più di un lavoro per arrivare a fine mese. La gig economy globale, nel frattempo, vale 582 miliardi di dollari e corre verso i 2.170 miliardi entro il 2034 — una crescita che per la maggior parte non si traduce in occupazione stabile ma in micro-lavoretti senza tutele, senza malattia, senza contributi. Dietro queste cifre ci sono vite concrete: rider sotto la pioggia senza mutua, traduttori freelance sostituiti da DeepL e costretti ad accettare tariffe dimezzate per “post-editare” traduzioni automatiche, moderatori di contenuti con stress post-traumatico che nessuno riconosce come malattia professionale. La tecnologia potrebbe davvero ridurre l’orario di lavoro per tutti — se fosse gestita collettivamente, se i guadagni di produttività venissero redistribuiti, se le decisioni su cosa automatizzare e come fossero prese democraticamente e non nei consigli di amministrazione di Palo Alto. Ma questo richiederebbe un cambiamento nelle strutture di potere, non un aggiornamento software.
La promessa dell’automazione come liberazione non è stata tradita dalla tecnologia. È stata tradita da chi controlla la tecnologia e decide a vantaggio di chi usarla. Keynes immaginava un futuro in cui le macchine avrebbero lavorato al posto nostro e noi avremmo avuto tempo per vivere — e quel futuro, tecnicamente, è già possibile: la produttività ce lo consentirebbe oggi. Ma finché le macchine appartengono a chi accumula profitti e non a chi produce valore, l’automazione non libererà nessuno. Sposterà lo sfruttamento più in basso, più lontano, dove non lo vedi — in un data center di Nairobi, nella dashboard di un rider di Milano, nel contratto a zero ore di un moderatore di contenuti. L’alternativa non verrà da un CEO illuminato né da un assegno mensile calato dall’alto. Verrà — se verrà — da chi si organizza dal basso per riprendere il controllo del proprio tempo e dei propri strumenti: cooperative di piattaforma, software libero, sindacati dei lavoratori digitali, comunità che costruiscono e gestiscono le proprie infrastrutture. Piccole crepe in un muro che sembra solido. Ma ogni muro, prima o poi, cede.