C’è qualcosa di brutalmente onesto nel modo in cui DoorDash ha deciso di chiamare la sua nuova app: Tasks. Compiti. Non “opportunità”, non “missioni”, non qualche anglicismo patinato da presentazione per investitori. Compiti, punto. E i compiti sono questi: filmati mentre lavi i piatti con una body camera addosso, tieni su ogni piatto pulito davanti all’obiettivo. Registra una conversazione spontanea in spagnolo. Riprendi le tue mani mentre pieghi i vestiti, carichi la lavastoviglie, poti una pianta e la rinvasi. DoorDash ti paga — quanto esattamente non si sa, perché l’azienda ha avuto la premura di non comunicare le tariffe medie — e in cambio prende i tuoi gesti, i tuoi movimenti, la tua routine domestica, e li usa per addestrare sistemi di intelligenza artificiale e robot. L’obiettivo dichiarato? “Aiutare AI e sistemi robotici a comprendere il mondo fisico.” L’obiettivo reale, se togli il linguaggio da comunicato stampa? Rendere te superfluo.
Il programma è stato lanciato il 19 marzo 2026 ed è accessibile agli 8 milioni di gig worker statunitensi della piattaforma — con un dettaglio che vale più di qualsiasi analisi: è escluso dalla California, da New York City, da Seattle e dal Colorado. Cioè dagli stati e dalle città con le leggi sul lavoro più stringenti. Dove i lavoratori hanno qualche tutela in più, DoorDash preferisce non rischiare. Dove invece regna il far west del cottimo digitale, via libera. Il capitalismo delle piattaforme ha raggiunto una nuova frontiera, e non è quella che ci avevano venduto nei TED Talk: non si limita più a sfruttarti come corriere precario, ora ti trasforma in materia prima per la macchina che ti rimpiazzerà. E ti paga pure per collaborare alla tua stessa cancellazione.
DoorDash Tasks: filma, lava i piatti, poi sparisci
L’app Tasks funziona con una semplicità disarmante: apri, scegli un compito dalla lista, lo completi, ricevi il pagamento. Ogni task mostra in anticipo quanto guadagnerai, calcolato in base alla complessità e allo “sforzo richiesto” — formula vaga quanto basta per giustificare qualsiasi cifra. L’unico dato concreto circolato finora è emblematico: circa 11 dollari per guidare fino a un veicolo autonomo Waymo, i robotaxi di Google, e chiuderne le portiere rimaste aperte. Undici dollari per fare da badante a un robot che non riesce nemmeno a chiudere una portiera da solo ma che, secondo i piani, dovrebbe presto sostituire milioni di autisti. Se cerchi una metafora del rapporto tra lavoratori e automazione nel 2026, eccola servita. I task più complessi — come potare e rinvasare piante — pagano di più, ma DoorDash si è guardata bene dal pubblicare una tabella tariffaria o un compenso orario medio. La trasparenza, come sempre, è un lusso che le piattaforme non si possono permettere.
Il meccanismo di estrazione è più profondo di quanto sembri a prima vista. I video e le registrazioni audio raccolti tramite Tasks non restano confinati nell’ecosistema DoorDash: vengono utilizzati sia per i modelli AI interni dell’azienda sia per quelli sviluppati da partner esterni nei settori retail, assicurativo, alberghiero e tecnologico. Fermati un secondo su questo passaggio, perché è il cuore della questione. Tu filmi le tue mani che lavano i piatti pensando di arrotondare la paga della giornata, e quelle immagini finiscono ad addestrare un robot da cucina per una catena alberghiera, un sistema di controllo qualità per un’assicurazione, un modello di visione artificiale per un’azienda tech di cui non conoscerai mai il nome. Il tuo lavoro — anzi, il tuo corpo, i tuoi movimenti, la tua voce — viene frammentato, digitalizzato e rivenduto a una filiera industriale che non ti deve nulla. Nessun diritto sui dati prodotti, nessun controllo sulla destinazione, nessuna royalty sull’uso. Sei il fornitore di materia prima più economico che si possa immaginare, e non lo sai nemmeno.
Chi segue l’evoluzione del controllo algoritmico sul lavoro riconosce in DoorDash Tasks il passo logico successivo di una traiettoria precisa. Prima ti assumi come corriere formalmente autonomo ma gestito in ogni dettaglio da un algoritmo — orari, percorsi, valutazioni, compensi. Poi ti chiedi di produrre dati grezzi per addestrare i sistemi di automazione. Domani, quando il robot consegnerà la pizza al posto tuo e l’AI gestirà l’intera logistica senza bisogno di esseri umani nel loop, il cerchio si chiuderà. E tu sarai fuori, senza preavviso, senza liquidazione, senza nemmeno la dignità di un licenziamento formale — perché formalmente non sei mai stato assunto. Il comunicato stampa di DoorDash parla di “nuove opportunità di guadagno”. La realtà è che ti stanno chiedendo di scavarti la fossa con le tue stesse mani, e di filmare il processo.
I fantasmi dell’intelligenza artificiale: dal Kenya a Mechanical Turk
DoorDash Tasks non nasce nel vuoto. È l’ultimo anello di una catena che esiste da anni, in gran parte invisibile al pubblico che usa allegramente ChatGPT, Gemini o qualsiasi altro prodotto AI senza chiedersi chi ha fatto il lavoro sporco. Il ghost work — lavoro fantasma — è il fondamento nascosto su cui si regge l’intera industria dell’intelligenza artificiale. Ogni modello che genera testo, riconosce immagini, modera contenuti o guida un veicolo autonomo è stato addestrato, corretto e perfezionato da esseri umani pagati cifre che oscillano tra l’indecente e il criminale. L’inchiesta di Time pubblicata nel 2023 ha squarciato il velo su uno dei casi più emblematici: per rendere ChatGPT meno tossico, OpenAI si era appoggiata a Sama, una società di outsourcing con sede in Kenya, i cui lavoratori erano pagati tra 1,32 e 2 dollari l’ora per leggere e classificare migliaia di testi contenenti descrizioni dettagliate di abusi sessuali su minori, stupri, torture, omicidi e suicidi. OpenAI pagava Sama 12,50 dollari l’ora per lavoratore — come confermano i documenti esaminati da CBS 60 Minutes — e l’intermediario si teneva la differenza. I lavoratori intervistati hanno parlato di danni psicologici permanenti, sessioni di supporto psicologico rare e inutili, pressioni costanti sulla produttività. Sama ha rescisso il contratto otto mesi prima della scadenza. Ma i dataset erano pronti, e ChatGPT è diventato il prodotto che ha fatto la fortuna di Sam Altman.
Amazon Mechanical Turk è il nonno di tutto questo circo, e il suo nome è una confessione involontaria. Il Turco Meccanico era l’automa settecentesco che giocava a scacchi battendo chiunque — peccato che dentro ci fosse nascosto un essere umano in carne e ossa. Due secoli dopo, il principio è identico: quello che ti vendono come intelligenza artificiale è in larga parte lavoro umano occultato, sottopagato, reso invisibile. Uno studio su 3,8 milioni di task completati da 2.767 lavoratori sulla piattaforma ha mostrato un salario orario mediano di circa 2 dollari — il 96% dei lavoratori guadagnava meno del salario minimo federale americano di 7,25 dollari. Amazon si prende una commissione del 20% su ogni transazione, estraendo profitto da entrambi i lati di uno scambio già di per sé estrattivo. I lavoratori sono classificati come contractor indipendenti: niente salario minimo garantito, niente straordinari, niente assicurazione sanitaria, niente contributi pensionistici. Come hanno documentato l’AI Now Institute e AlgorithmWatch in anni di ricerche, milioni di lavoratori invisibili sparsi tra Kenya, Venezuela, India, Filippine e Turchia pagano con la propria salute mentale e fisica il costo reale dell’intelligenza artificiale che tu usi gratis ogni giorno.
E poi c’è Mercor, il caso più recente e per certi versi il più perverso di tutti. Questa startup — valutata 10 miliardi di dollari — non recluta lavoratori precari del Sud del mondo: recluta professionisti qualificati. Medici, avvocati, ingegneri, scrittori, ricercatori. Li paga dai 45 ai 250 dollari l’ora per valutare le risposte dei modelli AI, correggerne gli errori, insegnare alle macchine a replicare il loro ragionamento esperto. Sembra un buon affare, finché non leggi il pezzo di Longreads pubblicato il 17 marzo 2026 che lo mette in parole cristalline: “ogni gig dura solo finché la macchina non impara a imitarti con successo.” Come abbiamo scritto analizzando la promessa tradita dell’automazione, il meccanismo è sempre lo stesso — che tu lavi piatti per DoorDash a 11 dollari o che scriva pareri legali per Mercor a 200 dollari l’ora, il risultato finale non cambia: estrazione sistematica di competenze umane per alimentare sistemi progettati per rendere quelle stesse competenze superflue. Il capitale non ha mai voluto liberare il lavoro. Ha voluto liberarsi dei lavoratori.
L’Italia, il caporalato digitale e la prossima ondata
Se pensi che queste dinamiche riguardino solo la Silicon Valley o le periferie di Nairobi, basta guardare cosa succede sotto casa tua. A febbraio 2026, la Procura di Milano ha messo sotto controllo giudiziario sia Glovo (tramite Foodinho) che Deliveroo per sfruttamento dei rider attraverso gestione algoritmica. Il reato contestato è caporalato — non una metafora, non un’iperbole giornalistica, ma caporalato vero, quello del codice penale italiano. I magistrati hanno stabilito che l’algoritmo delle piattaforme funziona come un “datore di lavoro digitale”: assegna gli ordini, stabilisce i parametri retributivi, monitora le prestazioni in tempo reale, gestisce l’intero ciclo lavorativo dalla presa in carico alla consegna. I rider sono formalmente lavoratori autonomi con partita IVA — la finzione giuridica su cui si regge l’intero modello — ma nella pratica operano sotto il controllo totale e capillare della piattaforma. Come ha scritto L’Espresso, il caporalato non è un difetto del modello Glovo o Deliveroo: è il modello stesso.
I numeri raccontano un’emergenza sociale che la politica finge di non vedere. Compenso medio di circa 4 euro l’ora — sotto qualsiasi soglia di dignità — con l’80% dei rider che a fine anno non supera la soglia di povertà. Da maggio 2025 Glovo ha eliminato la prenotazione dei turni introducendo il cosiddetto “free login”: chiunque può connettersi quando vuole, il che in pratica significa più rider connessi contemporaneamente, quindi meno consegne e meno soldi per ciascuno. È la logica della concorrenza al ribasso spinta alle estreme conseguenze: più sei disperato più accetti condizioni peggiori, e più le accetti più la piattaforma abbassa l’asticella per tutti. A marzo 2026 i rider di Glovo e Deliveroo hanno scioperato in oltre 30 città italiane, una mobilitazione promossa dalla CGIL con la partecipazione di realtà di base come Riders Union Bologna — il collettivo che dal 2016 organizza i rider bolognesi e che nel 2018 è riuscito a far firmare al Comune di Bologna la Carta dei diritti fondamentali del lavoro digitale nel contesto urbano, un documento pionieristico che nessun’altra città italiana ha ancora eguagliato. Ma le piattaforme hanno imparato a muoversi più velocemente della regolamentazione, e i diritti conquistati restano spesso lettera morta.
Ora collega i puntini. DoorDash ha annunciato l’intenzione di espandere Tasks a livello internazionale. Quando — non se, quando — questo modello arriverà in Europa e in Italia, troverà un terreno già perfettamente arato per lo sfruttamento. Rider che guadagnano 4 euro l’ora per consegnare cibo, a cui verrà offerto di arrotondare filmandosi mentre svolgono attività domestiche per addestrare robot e AI. Lavoratori che già oggi vivono sotto il controllo algoritmico totale della piattaforma, a cui verrà chiesto di fornire anche i propri dati biometrici — video del corpo, movimenti delle mani, registrazioni vocali — senza alcuna garanzia reale su come verranno usati, conservati, rivenduti o combinati con altri dataset. L’infrastruttura dello sfruttamento è già in piedi, collaudata, funzionante. DoorDash Tasks le aggiunge solo un piano superiore. La direttiva europea sul lavoro tramite piattaforme digitali, approvata nel 2024, dovrebbe in teoria imporre la presunzione di rapporto di lavoro subordinato per i rider — ma la sua trasposizione nei singoli stati procede a passo di lumaca, contrastata a ogni passaggio dalle lobby delle piattaforme, e comunque non affronta minimamente la questione dell’estrazione di dati di addestramento AI dal lavoro dei corrieri.
C’è una frase che Riders Union Bologna ripete da anni nelle assemblee e nei picchetti: “Non siamo lavoratori autonomi, siamo lavoratori.” Sembra banale, eppure racchiude il nocciolo di tutto. Il modello della gig economy si regge su una finzione giuridica — l’autonomia del lavoratore — che maschera un rapporto di dipendenza totale dall’algoritmo, dal rating, dalla piattaforma. DoorDash Tasks porta questa finzione a un livello ulteriore: non solo lavori per la piattaforma senza essere riconosciuto come dipendente, ma produci attivamente il materiale che servirà a rimpiazzarti. E lo fai, paradosso nel paradosso, perché l’alternativa è non arrivare a fine mese. La coercizione economica è la catena più efficace mai inventata — non ha bisogno di carcerieri, perché il prigioniero si sorveglia da solo.
La tecnologia, di per sé, non è il nemico — e cadere nella trappola del luddismo sarebbe un errore strategico. Robot che lavano i piatti, AI che comprendono il linguaggio naturale, sistemi logistici che riducono gli sprechi: tutto questo potrebbe liberare tempo, ridurre la fatica, migliorare la vita di tutti. Ma sotto il capitalismo delle piattaforme ogni innovazione diventa uno strumento di estrazione — di lavoro, di dati, di competenze, di valore — concentrato nelle mani di chi possiede l’infrastruttura. L’unica risposta che ha senso viene dal basso: dall’auto-organizzazione dei lavoratori, dalle piattaforme cooperative come CoopCycle che già esistono e funzionano, dai modelli di AI open source che puoi far girare su un server autogestito senza chiedere il permesso a nessuna corporation, dalle reti mesh che non passano dai data center di Amazon. Le alternative ci sono, concrete, operative, testate sul campo. Quello che manca troppo spesso è la consapevolezza collettiva che siano necessarie — e urgenti. DoorDash Tasks è una metafora perfetta del nostro tempo: il sistema ti chiede di costruire la tua gabbia, e ti paga quel tanto che basta perché tu non te ne accorga fino a quando la porta non si chiude.