Le Linee-guida per l’implementazione dell’IA nel mondo del lavoro: quadro di riferimento, contenuti e prospettive

Inquadramento

Lo scorso febbraio il Ministero del Lavoro ha pubblicato le Linee-guida per l’implementazione dell’IA nel mondo del lavoro.

Il documento, dal tenore programmatico, costituisce un importante tassello attuativo dell’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale, a sua volta nato con l’obiettivo di offrire analisi e prospettive per un’adozione consapevole e trasparente dell’IA. Ciò tenuto conto della complessa evoluzione del quadro regolativo europeo e nazionale in materia e del notevole impatto che la stessa è destinata ad avere, tra l’altro, sulle dinamiche del mercato del lavoro e sulle condizioni di lavoro individuali e collettive, così come sul sistema di welfare state.

L’istituzione dell’Osservatorio, infatti, si inscrive nel più ampio contesto della l. n. 132/2025 (art. 12) che ha raccolto le sollecitazioni del Garante per la protezione dei dati personali sulla individuazione delle Authorities cui affidare, a livello nazionale, la governance dell’IA. Infatti, a fronte di una competenza generalista  dell’Agenzia per l’Italia digitale (AgID) e dell’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN), in materia lavoristica si è previsto che della supervisione del processo di adeguamento della normativa italiana a quella europea se ne dovesse occupare proprio l’Osservatorio, istituito presso il Ministero del lavoro e delle politiche sociali con i seguenti compiti: definire una strategia sull'utilizzo dell'IA in ambito lavorativo; monitorare l’impatto sul mercato del lavoro; identificare i settori lavorativi maggiormente interessati dall'avvento dell’IA; promuovere la formazione in materia di IA, non solo dei lavoratori, ma anche dei datori di lavoro.

Il framework normativo di rifermento

La funzione dichiarata dell’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale è quella di traghettare l’Italia verso una più rapida introiezione delle disposizioni europee sul mercato unico digitale che, come noto, fa capo a quel complesso di norme - anzitutto il Regolamento (UE) 2024/1689 (cosiddetto AI Act) - volto a garantire la conformità dei prodotti immessi nel mercato UE alla legislazione applicabile attraverso le valutazioni di conformità e l’uso della marcatura CE. In particolare, esso persegue i seguenti obiettivi:

a) garantire che i sistemi di IA immessi sul mercato dell’Unione e utilizzati siano sicuri e conformi alla legislazione vigente in materia di diritti fondamentali e ai valori UE;

b) garantire la certezza del diritto per facilitare gli investimenti e l’innovazione nell’ambito dell’IA;

c) migliorare la governance e l’applicazione efficace della legislazione vigente in materia di diritti fondamentali e di requisiti di sicurezza applicabili ai sistemi di IA;

d) facilitare lo sviluppo di un mercato unico per le applicazioni di IA lecite, sicure e affidabili e prevenire la frammentazione del mercato.

Dal canto suo, l’AI Act si inserisce nel più ampio puzzle delle norme sulla tutela dei dati personali di cui al regolamento (UE) n. 679/2016 (d’ora in poi GDPR) e di quelle relative alla armonizzazione tecnica dei requisiti delle macchine e delle attrezzature di cui al regolamento (UE) n. 2023/1230 (d’ora in poi regolamento macchine).

La prospettiva europea del cosiddetto Digital Omnibus

Sul quadro normativo così definito, peraltro, sono destinate ad incidere le proposte di revisione avanzate dal cosiddetto Digital Omnibus sulla scia delle raccomandazioni contenute nel Rapporto Draghi, all’insegna della semplificazione delle regole in materia di sostenibilità e di Intelligenza Artificiale, senza per questo determinare un arretramento delle tutele introdotte dall’AI Act e dal GDPR. Il Digital Omnibus si pone così l’obiettivo di semplificare l’AI Act, soprattutto a favore delle start-up e delle piccole e medie imprese, intervenendo al contempo sul GDPR. Per tale motivo, la proposta prevede anche di posticipare le date di entrata in vigore dei nuovi obblighi.

Uno dei nodi “caldi” riguarda la volontà di garantire maggiore flessibilità per i sistemi di IA classificati ad alto rischio, la cui immissione sul mercato e il cui impiego sono subordinati – in forza del regolamento europeo – ad una serie di obblighi in capo ai produttori e ai fornitori.

Altrettanto dibattuta è l’ipotesi di estendere, oltre ai sistemi ad alto rischio, la possibilità per fornitori ed utilizzatori di trattare dati sensibili per correggere i bias generati dai sistemi di IA, mediante training e test anti-bias.

E, ancora, si ipotizza la cancellazione dell’obbligo di registrazione dei sistemi ad alto rischio nella banca dati UE, nel caso in cui i fornitori concludano che i loro sistemi di IA non siano ad alto rischio. Ipotesi che ha sollevato molte polemiche poiché depennare tale obbligo significa generare una fuga dei fornitori dagli obblighi di accountability e self-assesment previsti per i sistemi ad alto rischio, oltre a rappresentare un ostacolo alla trasparenza e alla tracciabilità di tali sistemi per il pubblico e le autorità competenti.

Sullo sfondo vi è dunque la questione su come conciliare la tenuta dei presidi posti a tutela dei diritti fondamentali – e dunque, l’approccio “human-centred” – con le esigenze di semplificazione a beneficio delle imprese e della capacità competitiva del mercato unico europeo, di fronte alle tensioni commerciali internazionali che stiamo vivendo.

Le Linee-guida nel panorama nazionale del lavoro e dell’impresa

A prescindere dall’esito dei processi di revisione appena anticipati, non vi è dubbio che l’adozione di queste previsioni abbia segnato un significativo spartiacque nell’analisi giuridica del rapporto uomo-macchina, alimentando un intenso dibattito che, con esiti variabili, intende fornire risposte alle numerose domande riguardanti, tra l’altro, il modo in cui l’IA incide sulla nozione di datore di lavoro e su quella di lavoratore, sull’equilibrio del sinallagma contrattuale e, ancora, sui processi di selezione e di gestione delle risorse umane, nonché sulle forme di partecipazione, informazione e consultazione. In questo ambito, naturalmente, non mancano riflessioni sulla specifica curvatura che la tutela della salute e della sicurezza sul lavoro è destinata ad assumere in ragione dell’adattamento dell’ordinamento interno alla disciplina europea, con particolare riferimento al tradizionale assetto delle tutele, degli obblighi e delle correlate responsabilità degli attori del sistema di prevenzione.

Tutto questo spiega perché le Linee-guida ministeriali, anzitutto, esplorano in profondità il contesto europeo e internazionale dell’Intelligenza Artificiale, dedicando attenzione al quadro regolatorio delineato dall’AI Act e alle principali analisi macroeconomiche sugli effetti dell’IA su produttività, distribuzione del valore, occupazione e intero sistema economico. Vengono presentati dati sulla diffusione delle tecnologie digitali nel lavoro, analisi settoriali per intensità di utilizzo dell’IA e un confronto tra i modelli di governance di Unione Europea, Stati Uniti e Cina.

Parallelamente, esse passano in rassegna la Strategia Nazionale Italiana sull’Intelligenza Artificiale 2024-2026, illustrando il recepimento dell’AI Act e il valore che in tale processo assumono le competenze digitali, la formazione e lo skill mismatch, evidenziando il divario tra domanda e offerta di profili STEM e gli investimenti delle imprese nei processi di digitalizzazione.

Particolare attenzione è poi dedicata all’esposizione delle professioni all’Intelligenza Artificiale. Il testo presenta strumenti di misurazione volti a valutare l’impatto dell’IA sulle attività lavorative e sulle traiettorie occupazionali. Viene approfondito il profilo socio-professionale delle occupazioni più esposte, le dinamiche di mobilità e ricollocazione, la dimensione territoriale del fenomeno e, aspetto cruciale, le implicazioni dell’IA per la salute e la sicurezza nei luoghi di lavoro. L’obiettivo è fornire un quadro dettagliato per anticipare e gestire le trasformazioni socio-economiche derivanti dall’adozione di queste tecnologie, riflettendo approcci e sensibilità diversi, organizzati secondo aree tematiche prioritarie in parte coerenti con quelle individuate dall’Organizzazione Internazionale del Lavoro.

Inoltre, con riferimento alla diffusione dell’IA, il documento ne analizza l’utilizzo da parte delle imprese italiane, evidenziando le differenze dimensionali e territoriali nell’adozione delle tecnologie. Vengono presentati dati sull’impiego delle diverse soluzioni di intelligenza artificiale, il profilo delle imprese utilizzatrici e il posizionamento dell’Italia nel confronto europeo, con un focus sulle piattaforme digitali e le competenze digitali nella pubblica amministrazione. Arricchiscono il quadro numerosi casi studio e approfondimenti tematici sull’applicazione dell’IA nei contesti produttivi e nei servizi, toccando aspetti di regolamentazione, iniziative di sostegno pubblico alla ricerca e all’innovazione, applicazioni dell’IA in materia di sicurezza sul lavoro e il ruolo dei luoghi di lavoro come ambiti di governance delle tecnologie. Le esperienze, i punti di vista e le proposte di diversi stakeholders, anche privati, rappresentano un punto di partenza fondamentale per il dibattito e le future riflessioni all’interno dei lavori dell’Osservatorio.

In conclusione

Quanto appena passato in rassegna mostra chiaramente come il modello regolativo risk based, su cui tutta la disciplina europea e nazionale in materia di IA si basa, richieda una adozione consapevole e collaborativa della stessa negli ambienti di lavoro e nel mercato del lavoro.

Nello stesso senso, infatti, si è mossa la l. n. 132/2025, sulla base delle indicazioni provenienti dall’Indagine sul rapporto tra Intelligenza Artificiale e mondo del lavoro ( Indagine conoscitiva sul rapporto tra Intelligenza Artificiale e mondo del Lavoro, published by the Italian Parliament in June 2024 followed by the final report Linee guida per l’implementazione dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro, released by the Italian Ministry of Labour in June 2025).

Di conseguenza, le Linee-guida costituiscono un punto di partenza essenziale per il percorso di approfondimento e collaborazione che l’Osservatorio nazionale si propone di realizzare coinvolgendo in modo continuativo soggetti pubblici e privati, alla luce dell’ambizioso obiettivo di sviluppare strumenti di analisi e di orientamento sempre più precisi e puntuali. La finalità ultima è quella di supportare un’adozione consapevole, trasparente ed efficace dell’Intelligenza Artificiale nel mondo del lavoro italiano, garantendo che l’innovazione tecnologica sia un motore di progresso sostenibile e inclusivo, affrontando le sfide e cogliendo le opportunità che la transizione in corso presenta.

Riferimenti

In dottrina sul tema: S. Ciucciovino, Risorse umane, intelligenza artificiale e Regolamento (UE) 2024/1689, in Dir. rel. ind., n. 3, 2024, p. 573-614; S. Ciucciovino, La disciplina nazionale sulla utilizzazione della intelligenza artificiale nel rapporto di lavoro, in Lavoro Diritti Europa, 2024, n. 1, pp. 18-19; A. Viscomi, Professionalità e diligenza ai tempi della transizione digitale, in Labour & Law Issues, 2024, vol. 10, n. 1, pp. 53-70; L. Zoppoli, Il Diritto del lavoro dopo l’avvento dell’IA: aggiornamento o stravolgimento? Qualche utile appunto, in Diritti Lavori Mercati, n. pp. 409-430; A. Perulli, La discriminazione algoritmica: brevi note introduttive a margine dell’ordinanza del Tribunale di Bologna, in Lav. dir. Eur., 2020, n. 1, p. 1 ss.; M. Barbera, Discriminazioni algoritmiche e forme di discriminazione, in Labour & Law Issues, 2021, vol. 7, n. 1, pp. I.1-I.17.; M.V. Ballestrero, Ancora sui rider. La cecità discriminatoria della piattaforma, in Labor, 2021, n. 1, p. 104 ss.; C. Alessi, La voro tramite piattaforma e divieti di discriminazione nell’UE, in C. Alessi-M. Barbera-L. Guaglianone (a cura di), Impresa, lavoro e non lavoro nell’economia digitale, Cacucci, Bari, 2019; A. Lo Faro, Algorithmic Decision Making e gestione dei rapporti di lavoro: cosa abbiamo imparato dalle piattaforme, in Federalismi.it, 2022, n. 25, p. 189 ss.; V. Brino, La tutela della persona che lavora nell’era dell’IA tra sfide etiche e giuridiche, in DLM, 2024, n. 3, p. 431; M. T. Carinci, A. Ingrao, L’impatto dell’AI Act sul diritto del lavoro, in Giornale di diritto del lavoro e di relazioni industriali,  n. 184, anno XLVI, 2024, 4, pp. 451-494; A. Alaimo, Il Regolamento sull’Intelligenza Artificiale: dalla proposta della Commissione al testo approvato dal Parlamento. Ha ancora senso il pensiero pessimistico?, in Federalismi.it, 2023, n. 25, p. 133 ss.; A. Mantelero-M. Peruzzi, L’AI e la gestione del rischio nel sistema integrato delle fonti, in Riv. giur. lav., 2024, n. 4, pp. 517-537; M. Faioli, Assessing Risks and Liabilities of AI-Powered Robots in the Workplace. An EU-US Comparison, in Diritto della Sicurezza sul Lavoro, 2025, n. 1, pp. 79-113; L. Zappalà, Dalla digitalizzazione della pubblica amministrazione all’amministrazione per algoritmi: luci e ombre dell’effetto disruptive sui  rapporti di lavoro, in Federalismi - focus LPT, n. 27/2024, pp. 232-265; U. Gargiulo, Intelligenza Artificiale e poteri datoriali: limiti normativi e ruolo dell’autonomia collettiva, in Federalismi, Focus Lavoro Persona Tecnologia, 2023, n. 29, pp. 171-191; M. Faioli, Unità produttiva digitale. Perché riformare lo Statuto dei lavoratori, in Economia & Lavoro, 2021, n. 1, p. 48; M. Faioli, Mansioni e macchina intelligente, Giappichelli, Torino, 2018; M. Faioli, Data analytics, robot intelligenti e regolazione del lavoro, in Federalismi.it, 2022, n. 9, p. 149 ss.; M. Faioli, Prospects on Risks, Liabilities and Artificial Intelligence, empowering Robots at Workplace Level. The EU Regulation 2024/1689, with the related EU and Domestic Legal Frames, compared to the U.S. Legal System, Working Paper Fondazione Giacomo Brodolini, 2024, n. 24; L. Zappalà, Informatizzazione dei processi decisionali e diritto del lavoro: algoritmi, poteri datoriali e responsabilità del prestatore nell’era dell’intelligenza artificiale, WP C.S.D.L.E. “Massimo D'Antona”.IT – 446/2021; A. Bellavista-R. Santucci (a cura di), Tecnologie digitali, poteri datoriali e diritti dei lavoratori, Giappichelli, Torino, 2022; M. Novella, Poteri del datore di lavoro nell’impresa digitale: fenomenologia e limiti, in Lavoro e dir., 2021, n. 3-4, pp. 451-470; M. Peruzzi, Intelligenza artificiale e lavoro. Uno studio su poteri datoriali e tecniche di tutela, Giappichelli, Torino, 2023; U. Gargiulo, Intelligenza Artificiale e poteri datoriali: limiti normativi e ruolo dell’autonomia collettiva, in Federalismi.it, 2023, n. 29, p. 171 ss.; L. Tebano, Lavoro, potere direttivo e trasformazioni organizzative, Editoriale Scientifica, Napoli, 2020; L. Tebano, Intelligenza Artificiale e datore di lavoro: scenari e regole, in DLM, 2024, n. 3, p. 449 ss.; G. Zampini, Intelligenza artificiale e decisione datoriale algoritmica. Problemi e prospettive, in Argomenti di diritto del lavoro, 2022, n. 3, p. 481 ss.; C. Faleri, Management algoritmico e asimmetrie informative di ultima generazione, in Federalismi.it, 2024, n. 3, p. 217; M. Biasi (a cura di), Intelligenza artificiale e diritto del lavoro, Giuffrè, 2024.  M. Biasi, Il lavoro nel disegno di legge governativo in materia di intelligenza artificiale: principi, regole, parole, silenzi, in Diritto elle Relazioni Industriali, n. 3/2024, pp. 642-665; M. Giovannone, La sicurezza delle attrezzature da lavoro nell’intreccio regolativo tra il l’AI Act e il Regolamento macchine, in Ambienteidiritto.it, n. 3/2025, pp. 1-18. Sui profili prevenzionistici in generale S. Cairoli, Intelligenza artificiale e sicurezza sul lavoro: uno sguardo oltre la siepe, in Diritto della sicurezza sul lavoro, 2024, n. 2, pp. 26-51. Sul tema cfr. P. Tullini, Prevenzione e tutela della sicurezza sul lavoro nell’economia digitale, in RDSS, 2021, n. 4 p. 671 ss. P. Pascucci, Sicurezza sul lavoro e cooperazione del lavoratore, in Dir. lav. rel. ind., 2021, n. 3, p. 421. P. Pascucci, Note sul futuro del lavoro salubre e sicuro... e sulle norme sulla sicurezza di rider & co., in Diritto della sicurezza sul lavoro, 2019, n. 1, p. 37; P. Pascucci, Le nuove coordinate del sistema prevenzionistico, in Diritto della sicurezza sul lavoro, 2023, n. 2, p. 37 ss.; M. Barbera, “La nave deve navigare”. Rischio e responsabilità al tempo dell’impresa digitale, in Labour & Law Issues, 2023, n. 2, p. 3 ss; M. Peruzzi, Sistemi automatizzati e tutela della salute e sicurezza sul lavoro, in Diritto della Sicurezza sul Lavoro, 2024, n. 2, p. 86 ss.; M. Squeglia, Obiettivi, strumenti e metodi dell’intelligenza artificiale nella tutela della salute e della sicurezza dei lavoratori, in Diritto della Sicurezza sul Lavoro, 2025, n. 1, pp. 114-133; M. Lai, Brevi note in tema di Intelligenza Artificiale e salute e sicurezza del lavoro, in Lavoro Diritti Europa, n. 1/2025. Sulla opportunità di valorizzare i modelli di Organizzazione e Gestione (Mog) di cui al d.lgs. n. 231/2001 di fronte alle sfide poste dall’IA, C. Lazzari-P. Pascucci, Sistemi di IA, salute e sicurezza sul lavoro: una sfida al modello di prevenzione aziendale, fra responsabilità e opportunità, in Riv. giur. lav., 2024, n. 4, p. 596 ss.. Sull’art. 2087 c.c. come obbligazione accessoria, alla stregua di una disposizione collaterale rispetto al dovere di diligenza, di correttezza e buona fede, D. Mesiti, L’ambito di applicazione della tutela prevenzionistica ed antinfortunistica e, segnatamente, dell’art. 2087 c.c., in il Lavoro nella giurisprudenza, 2017, n. 4, p. 322.