Sorveglianza e IA in ambito lavorativo: sfida giuridica e sociale

1.Introduzione: la rivoluzione tecnologica e le sue implicazioni giuridiche

La rivoluzionetecnologica in corso, guidata dall'intelligenza artificiale (IA) e dallasorveglianza elettronica, sta trasformando profondamente i rapporti sociali,economici e giuridici. Mentre la tecnologia offre possibilità inedite disviluppo e progresso, essa presenta anche rischi significativi per i dirittifondamentali, la democrazia e la giustizia sociale. La diffusione di sistemidecisionali automatizzati, algoritmi predittivi e strumenti di monitoraggioelettronico pone sfide senza precedenti al sistema giuridico, chiamato abilanciare l'innovazione tecnologica con la tutela della dignità umana e dellelibertà fondamentali.

A livelloeuropeo, la risposta normativa a queste sfide si articola attraverso unamolteplicità di strumenti, tra cui il Regolamento Generale sulla Protezionedei Dati (GDPR) e il più recente AI Act. Questi atti rappresentanotentativi ambiziosi di disciplinare le tecnologie emergenti, ma evidenzianoanche le difficoltà intrinseche di una regolamentazione uniforme in un contestocosì dinamico. La complessità tecnica delle tecnologie coinvolte, unita alladiversità degli approcci normativi adottati dai vari Stati membri, rischia dicompromettere l'efficacia delle tutele previste, sollevando interrogativi sulruolo del diritto come garante dei valori fondamentali.

Questocontributo si propone di analizzare le principali problematiche giuridichelegate all'IA e alla sorveglianza elettronica, con particolare attenzione alrapporto tra innovazione tecnologica e protezione dei diritti fondamentali.Attraverso un esame approfondito delle normative europee e nazionali, verrannoesplorate le implicazioni della regolamentazione nel contesto lavorativo,sociale ed economico, evidenziando le criticità applicative e le possibiliprospettive di sviluppo futuro.

2. L'AI Act:finalità, struttura e problematiche del sistema di vigilanza

L'adozionedell'AI Act segna un momento storico nella regolamentazionedell'intelligenza artificiale, posizionando l'Unione Europea come leaderglobale nella definizione di standard per l'uso responsabile delle tecnologieemergenti. Questo regolamento, basato su un approccio risk-based,introduce un quadro normativo innovativo che mira a classificare i sistemi diIA in base al loro livello di rischio, imponendo requisiti proporzionali allepotenziali implicazioni per i diritti fondamentali.

Il cuoredell'AI Act risiede nella distinzione tra sistemi di IA ad alto rischioe quelli a rischio limitato o minimo. I sistemi ad alto rischio, comequelli utilizzati in ambiti quali la sanità, l'istruzione, l'impiego e lagiustizia, sono soggetti a requisiti stringenti, che includono ladocumentazione della logica algoritmica, la valutazione del rischio e lapredisposizione di meccanismi di controllo. Tali requisiti mirano a prevenirefenomeni come la discriminazione algoritmica, la manipolazione dei dati e ledecisioni arbitrarie, garantendo al contempo la trasparenza e la tracciabilitàdelle operazioni.

Tuttavia,l'applicazione pratica di queste norme presenta numerose criticità. La primariguarda il sistema di vigilanza multilivello previsto dal regolamento.Ogni Stato membro è tenuto a designare una o più autorità competenti per ilmonitoraggio del mercato, ma la scelta di tali autorità variasignificativamente tra i Paesi. Mentre la Spagna ha istituito un'agenziadedicata (AESIA), altri Stati, come i Paesi Bassi, hanno preferito affidare ilcompito ad autorità già esistenti, come i garanti per la protezione dei datipersonali. Questa eterogeneità potrebbe compromettere l'uniformitàdell'applicazione del regolamento, generando lacune o sovrapposizioni dicompetenze.

Inoltre, ilregolamento non affronta in modo esaustivo il problema della cooperazionetransfrontaliera tra le autorità di vigilanza. Considerando che moltisistemi di IA operano simultaneamente in più Stati membri, la mancanza dimeccanismi chiari per risolvere i conflitti di competenza potrebbe ostacolarela gestione efficace delle violazioni. Un esempio emblematico di questadifficoltà è rappresentato dai casi di trattamento dei dati che coinvolgonoaziende globali, dove le autorità nazionali faticano a coordinarsi pergarantire un'azione coerente.

3.Sorveglianza elettronica e IA nel contesto lavorativo: verso un nuovoequilibrio tra controllo e tutela

Il contestolavorativo è tra quelli maggiormente investiti dall'introduzione di tecnologiebasate sull'intelligenza artificiale e sulla sorveglianza elettronica. Questetecnologie stanno modificando radicalmente i rapporti tra datore di lavoro elavoratore, introducendo nuove dinamiche di controllo, gestione e valutazionedelle prestazioni. L'utilizzo di strumenti come piattaforme di monitoraggiodigitale, algoritmi di valutazione delle performance e sistemi decisionaliautomatizzati, spesso definiti come "management algoritmico", hasollevato questioni giuridiche di portata fondamentale. Si tratta di una vera epropria rivoluzione che richiede un'attenta analisi giuridica per garantire chel'equilibrio tra i diritti del lavoratore e le prerogative del datore di lavorosia rispettato.

L'uso ditecnologie di sorveglianza elettronica non è una novità. Tuttavia,l'introduzione di sistemi di IA altamente sofisticati, in grado di analizzarein tempo reale grandi quantità di dati comportamentali e operativi, ha ampliatoenormemente le possibilità di monitoraggio. Questo ha condotto a nuove forme disorveglianza, meno visibili ma potenzialmente più invasive. Ad esempio,attraverso il tracciamento delle attività online, il monitoraggio dellecomunicazioni elettroniche e l'analisi dei dati biometrici, il datore di lavoropuò ottenere un livello di controllo sui lavoratori che, se non regolamentato,rischia di violare la loro privacy e dignità.

In risposta aqueste trasformazioni, il legislatore italiano ha introdotto il DecretoLegislativo n. 104/2022, noto come Decreto Trasparenza, cherecepisce la direttiva europea 2019/1152. Questa normativa impone al datore dilavoro obblighi stringenti in materia di informazione, prevedendo che idipendenti siano adeguatamente informati sull'uso di sistemi decisionaliautomatizzati e strumenti di monitoraggio. In particolare, l'articolo 1-bis deldecreto stabilisce che il datore di lavoro deve comunicare al lavoratore:

• Gli aspetti del rapporto di lavoro sui quali incidono i sistemi automatizzati;
• Gli scopi e le finalità dei sistemi utilizzati;
• La logica e il funzionamento degli algoritmi, inclusi i parametri principali utilizzati per le decisioni;
• Le misure adottate per garantire il controllo umano sui processi decisionali.

Questiobblighi mirano a riequilibrare il rapporto tra datore di lavoro e lavoratore,garantendo maggiore trasparenza e tutela. Tuttavia, l'effettiva implementazionedi tali disposizioni presenta diverse difficoltà pratiche. Ad esempio, lacomplessità tecnica degli algoritmi spesso rende difficile fornire spiegazionichiare e comprensibili. Inoltre, molti datori di lavoro non dispongono dellecompetenze necessarie per tradurre in termini accessibili il funzionamento deisistemi di IA.

Uno dei temipiù dibattuti nel contesto lavorativo è la legittimità dei cosiddetti "controllidifensivi", ovvero quelle forme di sorveglianza finalizzate a prevenire oreprimere comportamenti illeciti dei lavoratori, come il furto di beniaziendali o l'uso improprio degli strumenti informatici. Questo tipo dicontrollo, pur essendo generalmente considerato legittimo, è soggetto a limitirigorosi stabiliti dallo Statuto dei Lavoratori (art. 4) e dalla normativasulla protezione dei dati personali.

Lagiurisprudenza italiana ha fornito interpretazioni divergenti sul tema. Inalcune sentenze, la Corte di Cassazione ha riconosciuto la possibilità dieffettuare controlli difensivi senza previa informazione ai lavoratori, acondizione che tali controlli siano strettamente necessari per proteggere ilpatrimonio aziendale e non si traducano in una sorveglianza generalizzata.Tuttavia, questa interpretazione è stata criticata da una parte della dottrinae dallo stesso Garante per la protezione dei dati personali, che haribadito la necessità di rispettare i principi di proporzionalità etrasparenza.

Un esempiosignificativo è rappresentato dalla sentenza della Cassazione n. 25732/2021, incui è stata ammessa la legittimità di un controllo difensivo effettuato tramiteun sistema di videosorveglianza nascosto, utilizzato per accertare un furto.Sebbene la Corte abbia giustificato l'uso di tale sistema in considerazionedella gravità della violazione, la decisione ha sollevato preoccupazioni sullapossibile erosione delle tutele previste dall'art. 4 dello Statuto deiLavoratori.

L'uso ditecnologie di sorveglianza elettronica e IA solleva questioni fondamentali intermini di privacy e dignità del lavoratore. Il trattamento dei dati personaliraccolti attraverso strumenti di monitoraggio deve essere conforme ai principistabiliti dal GDPR, in particolare il principio di minimizzazione, cheimpone di trattare solo i dati strettamente necessari per le finalitàdichiarate. Tuttavia, l'integrazione di sistemi di IA nei processi lavorativiha ampliato le possibilità di raccolta e analisi dei dati, con il rischio diviolare tali principi.

Un esempioemblematico è rappresentato dall'uso di sistemi di monitoraggio biometrico,come il riconoscimento facciale, per controllare la presenza dei lavoratori.Sebbene tali strumenti possano migliorare l'efficienza e la sicurezza, essicomportano rischi significativi per la privacy, poiché consentono la raccoltadi dati estremamente sensibili. La Corte Europea dei Diritti dell'Uomo (CEDU),in più occasioni, ha sottolineato che il diritto alla privacy include laprotezione contro forme di controllo eccessive sul luogo di lavoro. In questocontesto, l'adozione di misure tecnologiche deve essere bilanciata con latutela dei diritti fondamentali, inclusa la dignità del lavoratore.

Il Garanteper la protezione dei dati personali svolge un ruolo cruciale nellaregolamentazione delle tecnologie di sorveglianza sul luogo di lavoro.Attraverso provvedimenti e linee guida, l'Autorità ha stabilito criteristringenti per garantire che l'uso di strumenti di monitoraggio sia conforme allanormativa sulla protezione dei dati. Ad esempio, il Garante ha ribadito che ilavoratori devono essere adeguatamente informati sulle modalità di utilizzodegli strumenti tecnologici e che il trattamento dei dati raccolti deverispettare i principi di liceità, correttezza e trasparenza.

Un casoemblematico riguarda l'uso di sistemi di IA per valutare le performance deilavoratori. In un provvedimento del 2021, il Garante ha affermato che talisistemi possono essere utilizzati solo se integrano meccanismi di controlloumano e se non comportano discriminazioni indirette. Questa posizione rifletteun approccio equilibrato che mira a garantire l'innovazione tecnologica senzacompromettere i diritti fondamentali.

Guardando alfuturo, la regolamentazione dell'IA e della sorveglianza elettronica nelcontesto lavorativo dovrà affrontare diverse sfide. Tra queste, vi è lanecessità di sviluppare linee guida più dettagliate per garantire che letecnologie emergenti siano utilizzate in modo etico e responsabile. Inoltre,sarà essenziale promuovere una maggiore consapevolezza tra i lavoratori suiloro diritti e i meccanismi di tutela disponibili.

Un possibilesviluppo potrebbe essere rappresentato dall'introduzione di un codice eticoper l'uso dell'IA nel lavoro, che stabilisca principi e standard condivisia livello europeo. Questo codice potrebbe includere requisiti specifici per latrasparenza, la responsabilità e la prevenzione delle discriminazioni,contribuendo a creare un ambiente lavorativo più equo e sostenibile.

4. Protezione dei dati personali e diritto alla trasparenza

Il dirittoalla protezione dei dati personali è diventato una delle pietre angolari delsistema giuridico europeo, riflettendo la crescente consapevolezza dei rischiassociati all'uso delle tecnologie digitali. In questo contesto, il RegolamentoGenerale sulla Protezione dei Dati (GDPR) si pone come una delle normativepiù avanzate al mondo, introducendo principi cardine come la privacy bydesign e la privacy by default, volti a garantire che la tuteladella privacy sia integrata nei processi tecnologici fin dalla loro concezione.Tuttavia, l'applicazione del GDPR in settori ad alta innovazione, comel'intelligenza artificiale, rivela limiti significativi che richiedonoun'attenta riflessione.

Uno deiproblemi più complessi riguarda il tema della trasparenza algoritmica.Il GDPR obbliga i titolari del trattamento a fornire agli interessatiinformazioni chiare e accessibili sul trattamento dei loro dati, ma nel casodei sistemi di IA questa trasparenza può essere difficile da raggiungere. Glialgoritmi utilizzano spesso modelli di apprendimento automatico che, per loronatura, sono opachi e difficilmente spiegabili anche per gli esperti. Questofenomeno, noto come black box problem, solleva questioni cruciali per laprotezione dei diritti fondamentali. Come può un individuo esercitare i suoidiritti, come il diritto di accesso o il diritto di opposizione, se noncomprende il modo in cui i suoi dati sono stati elaborati o utilizzati perprendere decisioni?

Il Regolamentosull'Intelligenza Artificiale (AI Act) cerca di affrontare queste lacuneintroducendo requisiti specifici per i sistemi di IA ad alto rischio. Traquesti, l'obbligo per i fornitori di garantire la tracciabilità dei datie di documentare i processi decisionali. Inoltre, il regolamento richiede che isistemi di IA siano progettati in modo da consentire una spiegazione chiaradelle loro operazioni agli utenti finali. Tuttavia, permangono importantiinterrogativi sul coordinamento tra GDPR e AI Act. Ad esempio, mentre il GDPRgarantisce il diritto alla cancellazione dei dati, l'AI Act impone in alcunicasi la conservazione dei dati per scopi di trasparenza e audit. Questiconflitti normativi richiedono una maggiore armonizzazione per evitareincertezze interpretative e applicative.

Un ulterioreaspetto critico è rappresentato dal ruolo delle autorità di protezione deidati nel contesto dell'IA. Sebbene queste autorità siano già incaricate dimonitorare il rispetto del GDPR, il loro mandato non include specificamente lavigilanza sui sistemi di IA. Questa lacuna potrebbe ridurre l'efficacia dellaprotezione dei dati personali, soprattutto in settori come la sanità,l'istruzione e il lavoro, dove l'IA è sempre più utilizzata per prenderedecisioni che incidono profondamente sui diritti degli individui.

5. Gli strumenti sanzionatori come garanzia di compliance

Il sistemasanzionatorio previsto dall'AI Act rappresenta un elemento centraledella strategia dell'Unione Europea per garantire il rispetto delle norme daparte di sviluppatori e utilizzatori di sistemi di IA. Esso introduce sanzionipecuniarie che possono raggiungere il 7% del fatturato globale annuodell'azienda responsabile, una misura che riflette l'approccio rigoroso giàadottato con il GDPR. Tuttavia, l'efficacia di questo sistema dipenderà dadiversi fattori, tra cui la capacità delle autorità di vigilanza diidentificare tempestivamente le violazioni e di applicare le sanzioni in modouniforme.

Uno deiprincipali problemi è rappresentato dalla frammentazione del sistemasanzionatorio. Mentre l'AI Act stabilisce criteri comuni per determinare lesanzioni, lascia agli Stati membri ampio margine di discrezionalità nella loroapplicazione. Questo potrebbe portare a divergenze significative tra i diversiordinamenti nazionali, con il rischio di creare squilibri competitivi tra leimprese. Ad esempio, un'azienda operante in un Paese con un regimesanzionatorio più indulgente potrebbe avere meno incentivi a rispettare lenormative rispetto a un'azienda soggetta a un regime più severo.

Inoltre, l'AIAct non affronta esplicitamente il problema delle violazionitransfrontaliere, che sono particolarmente comuni nel contesto dell'IA. Unsistema di IA utilizzato in più Stati membri potrebbe violare le normative inuno o più Paesi, creando complicazioni per determinare quale autorità siacompetente per l'applicazione delle sanzioni. Questo problema era già emersocon il GDPR, dove la mancanza di chiarezza sulle competenze delle autoritànazionali ha spesso portato a ritardi significativi nell'applicazione dellesanzioni.

Per garantirel'efficacia del sistema sanzionatorio, sarà essenziale migliorare ilcoordinamento tra le autorità di vigilanza nazionali e sovranazionali. Unapossibile soluzione potrebbe essere l'introduzione di un meccanismo dirisoluzione delle controversie a livello europeo, simile a quello previstodal GDPR per le decisioni transfrontaliere. Inoltre, sarebbe opportunoconsiderare l'adozione di linee guida comuni per uniformare l'interpretazionedelle norme e ridurre le discrepanze tra i diversi ordinamenti nazionali.

6. Il futuro della regolamentazione: verso un approccio integrato

Laregolamentazione dell'intelligenza artificiale è ancora in una fase iniziale edeve affrontare molte sfide per garantire un equilibrio tra innovazionetecnologica e tutela dei diritti fondamentali. Tuttavia, le normativeesistenti, come l'AI Act e il GDPR, rappresentano solo il punto di partenza diun processo più ampio e complesso. Per affrontare efficacemente le sfide postedall'IA, sarà necessario adottare un approccio regolamentare più integrato elungimirante.

Un elementochiave per il futuro sarà lo sviluppo di standard tecnici comuni pergarantire che i sistemi di IA siano progettati in modo sicuro, trasparente erispettoso dei diritti fondamentali. Questi standard potrebbero essereelaborati in collaborazione con organismi internazionali, come l'ISO o l'IEEE,per promuovere un approccio armonizzato a livello globale. Inoltre, saràessenziale rafforzare la cooperazione tra il settore pubblico e quello privato,coinvolgendo attivamente le imprese e gli sviluppatori nella definizione delleregole.

Un'altrapriorità sarà l'educazione e la formazione. La complessità tecnicadell'IA richiede un livello elevato di competenze, non solo da parte deglisviluppatori, ma anche dei giuristi, dei regolatori e dei giudici chiamati ainterpretare e applicare le normative. Investire nella formazione di esperti indiritto e tecnologia sarà fondamentale per garantire che il sistema giuridicosia in grado di affrontare le sfide poste dall'IA.

Infine, saràimportante promuovere una cultura della responsabilità tra tutti gliattori coinvolti nello sviluppo e nell'uso dell'IA. Ciò include non solo leimprese, ma anche gli utenti finali, che devono essere informati sui rischi ele opportunità associati all'IA e avere gli strumenti necessari per esercitarei loro diritti.

7. Conclusioni e visioni future

Le sfide postedall'intelligenza artificiale e dalla sorveglianza elettronica rappresentanouna delle principali prove per il diritto contemporaneo. Se da un lato questetecnologie offrono opportunità straordinarie per migliorare la qualità dellavita e l'efficienza dei servizi, dall'altro lato pongono rischi significativiper i diritti fondamentali, la democrazia e la giustizia sociale.

Il futurodella regolamentazione dovrà essere caratterizzato da un approccio piùintegrato e proattivo, capace di anticipare i rischi e di adattarsi rapidamenteai cambiamenti tecnologici. Questo richiederà non solo una maggiorearmonizzazione tra le normative esistenti, ma anche lo sviluppo di nuove regoleche tengano conto delle peculiarità delle tecnologie emergenti. Ad esempio,sarà essenziale introdurre linee guida specifiche per la gestione del rischioalgoritmico, la prevenzione delle discriminazioni automatizzate e la promozionedella giustizia algoritmica.

In definitiva,il successo della regolamentazione dell'IA dipenderà dalla capacità delleistituzioni, delle imprese e della società civile di collaborare per costruireun sistema giuridico che metta al centro i diritti e la dignità delle persone.Questo non solo rafforzerà la fiducia dei cittadini nella tecnologia, macontribuirà anche a creare un'innovazione responsabile e sostenibile, in gradodi beneficiare l'intera umanità.