La bussola del lavoro

Dice Craig Gent in Cyberboss: the rise of algorithmic management and the new struggle for control at work che oggi la percezione comune è che il futuro del lavoro sia incline a peggiorare le nostre vite. Ci si aspetta di lavorare più a lungo, per una retribuzione minore, con meno tutele e sicurezza. L'archetipo del moderno luogo di lavoro è il centro di distribuzione Amazon, il fulfilment centre. In queste strutture la combinazione di scarse tutele, carichi di lavoro elevati e tecnologie avanzate genera posti di lavoro ad alto turnover, caratterizzati da un pesante logorio fisico e mentale. Questa condizione è un tratto distintivo della cosiddetta gig economy che unisce piattaforme di trasporto come Uber e Lyft a quelle di consegna del cibo come Deliveroo. Il collante tecnologico che unisce il rider di Deliveroo al magazziniere Amazon è la gestione algoritmica. Si tratta di un modo di organizzare il lavoro in cui i dipendenti vengono diretti, monitorati, tracciati e valutati in tempo reale da un sistema informatico, senza l'intermediazione costante di un manager umano.

Contrariamente alla narrazione dominante, Gent sostiene che non siamo di fronte a una sostituzione massiccia dei lavoratori con i robot. Sebbene progetti futuristici come fabbriche senza operai o droni per le consegne possano un giorno materializzarsi, per ora l'automazione si applica a segmenti discreti del processo lavorativo, spesso a livello decisionale, piuttosto che alla completa sostituzione della manodopera. I robot sono costosi da sviluppare e manutenere e la loro affidabilità è messa in discussione da problemi prosaici, come la polvere, che ha già messo in crisi esperimenti con robot mobili nei magazzini. Persino nei self-checkout dei supermercati il lavoro non è stato eliminato ma trasferito dal dipendente pagato al cliente pagante. La realtà, per la maggior parte del lavoro manuale, è che gli esseri umani sono ancora più economici, affidabili e facilmente sostituibili delle macchine. Il vero cambiamento è la gestione tramite computer. Un numero crescente di lavoratori è soggetto ad algoritmi, codici di calcolo che convertono i dati in decisioni, sfruttando una potenza di calcolo senza precedenti. Gli algoritmi possono integrare dati, monitorare con precisione, agire in tempo reale e, cosa non meno importante, le loro decisioni godono di un'aura di infallibilità e obiettività che le rende difficilmente contestabili. Questa è la vera automazione del futuro.

Il libro si propone quindi come un'analisi del rapporto tra lavoratori e algoritmi che è in ultima analisi un discorso sul potere, sulla comunicazione e sul controllo, ovvero sulla cibernetica. Il principio cardine della cibernetica è il feedback loop, un circuito in cui l'output di un sistema viene reimmesso come input per correggerlo e ottimizzarlo. Nel contesto lavorativo la cibernetica permette di utilizzare questi circuiti per "guidare" e controllare un sistema complesso come un'azienda. La domanda cruciale è: i lavoratori possono contrastare questa forma di gestione? La risposta non è semplice.

Nel mondo anglosassone da cento anni i sindacati sono il principale strumento di potere della classe lavoratrice e hanno ottenuto conquiste fondamentali come le ferie pagate, la settimana di cinque giorni e le norme sulla sicurezza. Tuttavia hanno una posizione arretrata riguardo alle tecnologie. Questa debolezza è anche una scelta storica. Gent cita un evento del 1949, quando il pioniere della cibernetica Norbert Wiener cercò invano di convincere il leader del sindacato automobilistico americano United Auto Workers a interessarsi alle tecnologie cibernetiche. L'anno dopo, con il Trattato di Detroit del 1950, il sindacato rinunciò esplicitamente a qualsiasi ingerenza nelle decisioni aziendali, inclusa l'introduzione di tecnologie, in cambio di miglioramenti salariali e pensionistici. Questo ha sancito per decenni il diritto di gestione della fabbrica come prerogativa esclusiva dei datori di lavoro, una norma che ancora oggi molti sindacati nel mondo tendono a rispettare.

Per questo motivo sostiene che non bastano approcci human-centered o semplici aumenti salariali per affrontare la sfida della gestione algoritmica. È necessaria una comprensione politica del fenomeno che parta dall'assunto che l'introduzione di tecnologie dannose è una decisione imposta ai lavoratori, una questione di potere. I lavoratori, con la loro umana imprevedibilità, creatività e autonomia, introducono incertezza in un sistema progettato per massimizzare il profitto. Ridurre questa incertezza è un obiettivo intrinsecamente politico della gestione algoritmica. Le tecnologie digitali sono ormai pervasive e si trovano in fabbriche, tribunali, uffici, call center e in particolare nei luoghi di lavoro logistici che rappresentano un settore pionieristico.

Gent propone un cambio di prospettiva recuperando un'idea espressa nel 1921 da William Straker, segretario del sindacato dei minatori del Northumberland, il quale dichiarò che il malcontento operaio nasce dallo "sforzo dello spirito umano per essere libero". Da questa intuizione Carter L. Goodrich sviluppò il concetto di frontiera del controllo, ovvero quella linea immaginaria che attraversa ogni luogo di lavoro, al di là della quale il datore di lavoro pretende che nessuno abbia voce in capitolo. La posta in gioco, quindi, riguarda la possibilità per i lavoratori di determinare il proprio ambiente e la propria vita.

La logistica contemporanea, e con essa l'intero sistema della grande distribuzione e dell'e-commerce, si regge su un paradosso fondamentale: la sua efficienza, affinata in decenni di ottimizzazione, ne ha al contempo determinato la fragilità strutturale. La pandemia del Covid-19 del 2020 ha funzionato da potentissimo rivelatore di questa contraddizione. L'immagine degli scaffali dei supermercati che si svuotavano nonostante l'abbondanza di cibo nei magazzini ha mostrato come il modello just-in-time fosse drammaticamente inadatto a gestire uno shock della domanda. Marchi come Waitrose hanno ammesso l'incapacità di trasferire fisicamente le merci dai centri di distribuzione ai punti vendita a causa di colli di bottiglia logistici. Questa difficoltà deriva dal principio stesso su cui si fonda la logistica moderna, ovvero la minimizzazione degli sprechi, dove per "spreco" si intende tutto ciò che eccede il fabbisogno immediato, inclusi gli spazi di stoccaggio e, soprattutto, la manodopera. La capacità di rispondere a picchi anomali, come quello del lockdown che ha costretto intere popolazioni a comportamenti d'acquisto uniformi e simultanei, era stata sacrificata in nome di un'efficienza tarata sulla prevedibilità statistica della domanda ordinaria.

Questa filosofia gestionale trova la sua massima espressione nel management algoritmico, un sistema che organizza, misura e disciplina in tempo reale il lavoro umano. L'elemento chiave è la trasformazione di ogni entità fisica in informazione digitalmente processabile, un processo reso possibile dall'adozione pervasiva del codice a barre sin dagli anni '70. Oggi ciò che era nato per tracciare le merci è diventato lo strumento per tracciare e governare i corpi dei lavoratori. Le testimonianze raccolte in diversi anelli della catena logistica britannica dipingono un quadro coerente e allarmante. In un enorme centro di distribuzione dello Yorkshire, che sorge sul sito di una ex miniera chiusa nel 1993, i lavoratori impiegati da una multinazionale americana della logistica operano con contratti flex che permettono all'azienda di modificarne l'orario con un preavviso di sole ventiquattr'ore. Il loro ritmo è scandito da un dispositivo al polso che impone un prelievo medio di 185 articoli all'ora, un target variabile in base ai flussi di ordini online e che non prevede un limite superiore. Ogni secondo di inattività, incluse le pause per i bisogni fisiologici, viene registrato e può diventare motivo di provvedimenti disciplinari.

La stessa logica, declinata in contesti diversi, produce esperienze simili. In un centro di smistamento alimentare vicino all'aeroporto di Heathrow, cuore della logistica londinese, i lavoratori interinali indossano un dispositivo, un Motorola WT4000, che pesa circa 400 grammi e che, moltiplicato per le circa 1600 scannerizzazioni a turno, costringe l'arto a compiere lo stesso movimento migliaia di volte. L'ambiente di lavoro è reso "ostile" dalle temperature prossime allo zero e la produttività, calcolata in "casi al minuto", viene comunicata in modo brutale attraverso maxischermi che creano code e ansia tra i lavoratori in attesa di vedere il proprio codice e la propria percentuale di efficienza. La subordinazione al dato è tale che un lavoratore può essere penalizzato per un pallet fisicamente pronto ma non ancora registrato nel database, un intoppo informatico che rallenta il suo pick rate e mette a rischio l'assegnazione del turno successivo.

La catena logistica si estende fino al punto vendita e alla consegna a domicilio. I negozi si trasformano in magazzini per lo shopping online, con dipendenti che iniziano il turno alle quattro del mattino. Il palmare utilizzato dai lavoratori indica quali prodotti prelevare e, attraverso un algoritmo di ottimizzazione spaziale, gli comunica anche il percorso più breve da compiere all'interno del negozio, calcolando la posizione degli articoli in tempo reale. In uno di questi negozi l’obiettivo di produttività, o items per ora, è stato aumentato da 115 a 125 con l'introduzione di un nuovo sistema che, per ottimizzare i carichi, rende i carrelli più pesanti e saturi. Anche in questo caso il controllo è continuo e in tempo reale, con i capisquadra che monitorano le performance su computer e intervengono quando i dati non corrispondono alle attese.

Persino l'anello finale della catena, quello della consegna, pur garantendo una certa autonomia, è profondamente intriso di logiche algoritmiche. Viene utilizzato un dispositivo integrato che fonde navigatore satellitare, ordini dei clienti e telefono. Il sistema, definito intelligente, apprende dai percorsi dei conducenti per ottimizzare le consegne future e monitora costantemente la posizione del furgone, la velocità e persino le frenate brusche. La sorveglianza, in questo caso, è quasi interamente demandata alla macchina dato che il contatto con un manager umano è così raro che un lavoratore non ne ha visto uno per i primi tre mesi, salvo essere convocato a seguito di un reclamo o quando un'analisi dei dati ha rilevato che i suoi giorni di malattia avevano superato la soglia di tolleranza aziendale del 3%.

Questa architettura di controllo, che trasforma ogni azione in un dato aggregabile e processabile, rappresenta una sfida inedita per il movimento dei lavoratori. Le azioni sindacali, dai primi scioperi contro Amazon in Germania nel 2013 fino alle recenti mobilitazioni negli Stati Uniti, hanno dovuto confrontarsi con un avversario assimilabile ad un intero sistema integrato di gestione. Le rivendicazioni tradizionali per il riconoscimento sindacale e la sicurezza del posto di lavoro si scontrano con una realtà in cui la precarietà è incorporata nel software e la flessibilità è un algoritmo che decide chi e quando deve lavorare. La risposta sindacale, come nel caso del TUC britannico, si è concentrata sulla richiesta di trasparenza e sul diritto alla revisione umana delle decisioni algoritmiche. Questo approccio rischia di rivelarsi miope se non coglie la natura politica, e non solo tecnica, del problema. Chiedere di vedere il codice sorgente o di rendere "spiegabile" l'algoritmo non scalfisce il potere dell'azienda di imporre target, ritmi e modalità operative. La vera posta in gioco è la possibilità di sottrarre la propria vita e il proprio corpo alla tirannia di un sistema che li ha ridotti a numeri da ottimizzare. La parabola del codice a barre, nato per tracciare una confezione di gomma da masticare e arrivato a tracciare ogni singolo movimento di un essere umano, è la metafora perfetta di una deriva in cui l'efficienza è diventata fine a sé stessa e l'umanità il suo principale ostacolo.

Focalizzandosi sui rider, Craig Gent nota che per diventare rider di Deliveroo è sufficiente superare un test d'ingresso talmente elementare da rasentare il grottesco, con domande sull'obbligo di lavarsi le mani dopo l'uso del bagno o sul comportamento da tenere a un semaforo rosso, con infinite possibilità di ripetizione. Una volta superata questa soglia ci si trova immersi in un sistema di gestione algoritmica estremamente sofisticato che trasforma radicalmente l'esperienza del lavoro. La qualifica formale di lavoratore autonomo, sancita al momento dell'attivazione dell'applicazione presso l'ufficio di zona, convive con l'imposizione aziendale di una disponibilità obbligatoria nei fine settimana, creando una zona grigia tra indipendenza formale e subordinazione sostanziale.

L'architettura tecnologica della piattaforma opera come un dispositivo di governo della prestazione lavorativa a tutto tondo. La funzione Pulse, sperimentata al momento delle interviste, prometteva di orientare le scelte dei lavoratori mostrando i picchi di domanda ma ha immediatamente generato un clima di cinismo e sospetto, suggerendo che la trasparenza dei dati potesse nascondere strategie di manipolazione dell'offerta di lavoro. Il territorio stesso viene ridefinito dalla logica della piattaforma. La zone centre designata dall'algoritmo come punto di attesa ottimale si è rivelata così inappropriata da costringere i rider a sviluppare una cartografia informale e conflittuale, spostandosi altrove per non intralciare le attività commerciali locali mentre i conducenti di motorini sviluppavano una geografia separata imposta dalle normative del traffico.

Il ciclo della prestazione lavorativa è interamente mediato dall'interfaccia digitale che scandisce ogni passaggio con una precisione ossessiva. Il rifiuto di una consegna viene immediatamente tradotto in una penalità. Il superamento della soglia del 10% attiva l'attenzione dei manager umani che altrimenti restano sullo sfondo. L'importo di quattro sterline a consegna, valido nella zona considerata ma variabile su scala nazionale, costituisce il parametro economico di base. La reale capacità di reddito è determinata dall'interazione complessa tra algoritmo distributivo e comportamento dei lavoratori. I conducenti di motorini possono moltiplicare i guadagni grazie alle consegne multiple, incassando otto o dodici sterline per un'unica operazione di ritiro, mentre i ciclisti considerano un buon risultato raggiungere le dieci consegne a serata, con una media oraria di quattro che rappresenta già un traguardo impegnativo.

La gestione temporale del lavoro rivela una concentrazione estrema delle opportunità di guadagno in finestre molto ravvicinate, tipicamente il venerdì sera fino alle 21:30, quando la domanda crolla improvvisamente per chi viaggia in bicicletta. Questa compressione temporale produce una tensione fisica e psicologica intensa, con i rider costretti a sfruttare al massimo poche ore per accumulare il maggior reddito possibile, in una sorta di gara contro il tempo scandita dai ping dell'applicazione. 

La gestione algoritmica si estende ben oltre il caso Deliveroo, coinvolgendo l'intero settore della logistica in forme ancora più brutali. Il lavoratore interinale del centro di distribuzione inizia ogni giornata ricevendo un messaggio automatico che, in base ai dati di produttività del turno precedente, conferma o cancella la sua prestazione lavorativa senza alcuna retribuzione. Questa precarietà radicale si combina con un regime disciplinare che inizia ancor prima dell'orario retribuito, con briefing collettivi dove i manager espongono pubblicamente i dati di performance del giorno prima, trasformando la valutazione individuale in un rituale di umiliazione collettiva che i lavoratori chiamano senza mezzi termini "strigliata".

L'analisi dell'azione sindacale in questo contesto mostra strategie profondamente divergenti e talvolta confliggenti. L'IWGB ha costruito la propria presenza attraverso il reclutamento diretto dei rider e azioni sindacali non convenzionali, ottenendo vittorie legali significative contro CitySprint e Uber. Il GMB, al contrario, ha seguito una traiettoria che l'ha portato a firmare con Uber un accordo presentato come storico ma privo di meccanismi di contrattazione collettiva su salari e gestione algoritmica. Questa dinamica rivela come il riconoscimento sindacale possa talvolta funzionare come strumento aziendale per normalizzare le relazioni industriali e neutralizzare le spinte conflittuali più radicali.

Anche dove i sindacati raggiungono risultati concreti, come nel caso degli studi ergonomici nei centri di distribuzione Asda dove l'83% della forza lavoro è sindacalizzata, l'esito per i lavoratori può essere ambiguo. La negoziazione dei ritmi basata su studi di tempi e metodi si traduce per il lavoratore comune in parametri oggettivati che diventano nuovi vincoli. Il limite di quindici chilogrammi per scatola, moltiplicato per otto articoli, produce un carrello di centoventi chilogrammi da spingere per l'intero negozio, un risultato che il lavoratore vive come un problema per le proprie condizioni di lavoro.

La comprensione di queste dinamiche richiede di superare sia le analisi puramente macroeconomiche sull'occupazione, sia le astrazioni retoriche sull'automazione. Il punto cruciale è la composizione di classe, il rapporto pratico che i lavoratori stabiliscono tra loro e con il capitale all'interno del processo produttivo. Le tecnologie di gestione algoritmica sono il prodotto di conflitti di classe sedimentati nel tempo e la loro comprensione è la premessa indispensabile per qualsiasi progetto di riorganizzazione dal basso che voglia davvero, come suggerisce la tradizione dell'inchiesta operaia, riportare i lavoratori al centro della politica del lavoro.

Il management algoritmico 

La ragion d'essere del management risiede nella gestione del rapporto, intrinsecamente conflittuale, tra chi detiene il capitale e chi possiede solo la propria forza lavoro. Ha come obiettivo trasformare la potenzialità del lavoro (la forza-lavoro) in lavoro effettivamente svolto e produttivo di valore. Questa sfida, nota come il problema dell'indeterminatezza della forza-lavoro, è il motore che ha storicamente guidato l'evoluzione delle teorie e delle pratiche manageriali. Un esempio emblematico di questa evoluzione nel XXI secolo è rappresentato dai brevetti depositati da Amazon nel 2017 e 2018 per braccialetti a ultrasuoni destinati ai dipendenti dei suoi centri di distribuzione. Questi dispositivi, progettati per guidare i movimenti dei lavoratori attraverso vibrazioni (un sistema di feedback tattile) e per tracciare i gesti delle mani, rappresentano molto più di un semplice gadget tecnologico. Essi sono la manifestazione concreta di un'idea di controllo che mira a penetrare gli interstizi più minuti dell'azione lavorativa, riducendo l'autonomia del dipendente e subordinando ogni suo movimento alle direttive di un sistema centralizzato. Sebbene Amazon abbia difeso l'idea sostenendo che la tecnologia ha da sempre "responsabilizzato" i lavoratori, la reazione di sindacati come il GMB, che ha parlato di gestione orwelliana, dimostra come queste innovazioni vengano percepite come strumenti per ridefinire gli equilibri di potere all'interno del luogo di lavoro. La risposta dell'azienda, che minimizza l'aspetto sorvegliante per enfatizzare un vago empowerment del lavoratore, rivela una retorica volta a normalizzare l'intrusione tecnologica che ignora volutamente le asimmetrie di potere che tali tecnologie contribuiscono a creare.

Il management contemporaneo, in particolare nelle sue forme algoritmiche, non nasce dal nulla. Esso è l'erede e la sintesi di tre grandi tradizioni di pensiero che si sono sviluppate a partire dalla fine dell'Ottocento, ciascuna con una propria filosofia del potere, del controllo e della comunicazione. La prima è la gestione scientifica di Frederick Winslow Taylor. Nato in una famiglia agiata della Pennsylvania, Taylor, partendo dalla sua esperienza come operaio e poi ingegnere, elaborò una teoria che vedeva nel controllo operaio del processo produttivo il principale ostacolo all'efficienza. La sua ossessione era la lotta ai fannulloni che riteneva essere un prodotto dell'influenza dei sindacati e della tendenza dei lavoratori a rallentare il ritmo per proteggere i propri interessi. Per spezzare questo potere, Taylor introdusse un principio cardine: la separazione radicale tra la concezione e l'esecuzione del lavoro. I manager, attraverso studi scientifici (cronometraggi e analisi), avrebbero dovuto appropriarsi della conoscenza tradizionalmente posseduta dai lavoratori, codificarla in regole e istruzioni precise e infine imporla dall'alto. Il lavoratore doveva solo eseguire, spinto da un sistema di incentivi economici (il cottimo) e da target di produttività calcolati. L'obiettivo era allineare gli interessi individuali del lavoratore a quelli dell'azienda. I coniugi Frank e Lillian Gilbreth portarono avanti questa visione con i loro motion studies, filmando i lavoratori per identificare il modo migliore per eseguire ogni compito, riducendo gli sprechi di movimento a vantaggio dell'efficienza. L'eredità di Taylor è ancora oggi pervasiva. Quando un lavoratore Amazon riceve istruzioni precise da uno schermo su quale scatola usare e come assemblarla o quando un supervisore interviene con un stampato di produttività per suggerire metodi più efficienti, si respira ancora l'aria del taylorismo.

Il solo approccio meccanicistico di Taylor mostrava dei limiti, soprattutto nella gestione delle dinamiche sociali e psicologiche che influenzano la produttività. È qui che si inserisce la seconda tradizione, quella delle relazioni umane, i cui esperimenti cardine furono condotti da Elton Mayo alla Hawthorne Works della Western Electric a partire dal 1924. Inizialmente finanziati dalla General Electric per dimostrare l'effetto dell'illuminazione sulla produttività, gli studi produssero un risultato inaspettato: la produttività aumentava in tutti i gruppi sperimentali, indipendentemente dalle condizioni di luce. Mayo, uno psicoterapeuta australiano diventato consulente aziendale, interpretò il fenomeno come la prova che la motivazione primaria dei lavoratori è sociale. La maggiore coesione del gruppo di prova, il rapporto di complicità instauratosi con i ricercatori e il sentirsi parte di un progetto speciale avevano innescato una cooperazione spontanea ben più efficace degli incentivi monetari. Mayo teorizzò così che per massimizzare il controllo i manager dovessero abbandonare l'immagine del lavoratore come mero Homo economicus e riconoscerlo come persona sociale. Bisognava creare un ambiente che favorisse il cameratismo, che incoraggiasse la comunicazione del malcontento e che reintegrasse l'individuo nel gruppo di lavoro primario. Anche in questo caso l'obiettivo finale era il controllo: assorbire e neutralizzare le potenziali fonti di conflitto, rendendo i lavoratori partecipi e collaborativi e al contempo minare il terreno di coltura dei sindacati. L’obiettivo è costruire una cultura aziendale coesa e familiare che funga da ammortizzatore sociale e da incentivo alla cooperazione.

La terza tradizione, quella cibernetica, introduce una complessità sistemica che va oltre sia l'ingegneria dei movimenti di Taylor sia l'ingegneria delle relazioni di Mayo. Il suo sviluppo è legato a figure come il giapponese Taiichi Ohno, architetto del sistema produttivo Toyota nel dopoguerra, e a filosofie come il kaizen (miglioramento continuo). Il kaizen supera l'idea taylorista di uno stato finale ottimale e immutabile per abbracciare una visione dinamica e olistica. Il miglioramento è un processo quotidiano che deve coinvolgere tutti, dai manager agli operai. Richiede disciplina, autoriflessione e, aspetto cruciale, la partecipazione attiva dei lavoratori nell'identificare gli sprechi e proporre soluzioni. In Toyota i suggerimenti dei lavoratori per migliorare l'efficienza divennero obbligatori, ridefinendo il ruolo stesso dell'operaio. Questo approccio si salda con il total quality control di Kaoru Ishikawa che introduce i circoli di qualità, ovvero riunioni volontarie ma incoraggiate tra team e manager per discutere di dettagli tecnici e delle fonti di antagonismo professionale e personale. L'obiettivo è migliorare incrementalmente i processi grazie alla conoscenza diretta dei lavoratori e promuovere l'armonia attraverso la comunicazione. Il fine ultimo è che le conclusioni raggiunte siano "comprese e accettate da tutti", come scrive Ishikawa, creando un consenso che rende il controllo più efficace perché interiorizzato. Amazon ha fatto propria questa filosofia con i suoi kaizen program e i gemba walks in cui i manager percorrono il magazzino per osservare i processi e parlare con i dipendenti, cercando di identificare gli sprechi da eliminare. L'idea di lucidare uno scivolo per far scorrere più velocemente la merce, citata nel libro, è un esempio perfetto di come un suggerimento operaio possa essere incanalato per ottimizzare il sistema.

La cibernetica, come scienza del controllo e della comunicazione nei sistemi complessi, fornisce la cornice teorica per comprendere queste dinamiche. Teorici come Stafford Beer, consulente del governo socialista di Salvador Allende in Cile con il progetto Cybersyn, hanno sviluppato modelli come il Viable System Model (VSM) che concepisce l'azienda come un sistema che deve adattarsi a un ambiente in continuo e imprevedibile mutamento. In un sistema estremamente complesso (come l'economia o un'azienda), l'obiettivo è la performance, cioè la capacità di ottenere risultati soddisfacenti interagendo con il sistema stesso. Il controllo si realizza attraverso circuiti di retroazione (feedback loops) in cui i manager, posizionati strategicamente all'interno dei flussi informativi, agiscono come servomeccanismi per correggere la rotta in base alle informazioni ricevute. Come nota Andrew Pickering, questa architettura è politicamente fragile. I meccanismi adattivi che in teoria potrebbero distribuire il potere (come nel progetto Cybersyn di Beer) possono essere facilmente disattivati o resi asimmetrici, trasformando il VSM in un efficacissimo strumento di comando e sorveglianza. Questo è esattamente ciò che accade nei sistemi di gestione a circuito chiuso come quello di Robert Kaplan, in cui i feedback dei lavoratori vengono incanalati per allineare strategicamente l'organizzazione agli obiettivi del capitale.

L'analisi del lavoro all'interno di un centro di distribuzione Amazon, come quello di Hemel Hempstead, mostra la concreta sintesi di queste tre tradizioni. Il percorso della merce è un esempio di calibrazione cibernetica. Gli articoli sono stoccati in modo casuale per minimizzare gli spostamenti dei picker, i cui scanner (il Motorola MC3000) tracciano la posizione in tempo reale (basandosi sull'ultimo codice a barre scandito) e il ritmo di prelievo, oltre a ricevere e assegnare i nuovi ordini in base a un algoritmo che calcola la distanza ottimale. Il lavoratore è immerso in un flusso di dati continuo. Sa "come sta andando" in termini di produttività (individual pick rate e timer) ma non sa come quel target sia stato determinato, né come il sistema prenda le sue decisioni. L'opacità del sistema è una caratteristica, non un bug. È qui che si manifesta il panopticon algoritmico descritto da Jamie Woodcock per Deliveroo. Si tratta della sensazione di essere costantemente tracciati e valutati da un'entità invisibile e onnipresente che rende il controllo efficace anche in assenza di supervisori fisici. Il braccialetto vibrante di Amazon, se mai venisse implementato, non farebbe che portare questa logica alle sue estreme conseguenze, trasformando il corpo del lavoratore in un terminale del sistema, guidato da impulsi tattili anziché da istruzioni visive.

Questa architettura di controllo non è onnipotente. La stessa complessità che la rende efficace introduce anche margini di imprevedibilità e inconoscibilità. I sistemi cibernetici, per loro natura, operano in un ambiente che non può essere pienamente rappresentato o previsto. Come sostiene Andrew Pickering, l'approccio cibernetico abbraccia questa ontologia dell'inconoscibilità, puntando sulla performance piuttosto che sulla conoscenza assoluta. Questo significa che, nonostante la mole di dati raccolti, ci saranno sempre informazioni che sfuggono, conoscenze che i lavoratori trattengono per sé, tattiche informali che emergono per contrastare o aggirare le strategie manageriali. Lo stesso Woodcock nota come il panopticon algoritmico di Deliveroo sia in realtà un assemblaggio precario, un'illusione di controllo che cela la vulnerabilità della piattaforma. I lavoratori possono sviluppare strategie per "giocare" con il sistema, sfruttando i suoi punti ciechi o le sue rigidità. Un lavoratore che accumula scatole a terra quando il nastro si blocca per non fermare il suo ritmo o che approfitta del blocco per andare in bagno, sono esempi minimi ma significativi di queste tattiche. Il controllo manageriale, per quanto avanzato, non è mai totale e definitivo. Esso è l'esito di una lotta continua, di un conflitto in cui i lavoratori, con le loro pratiche quotidiane, mantengono un margine di agency.

Il management algoritmico si configura come un vero e proprio ripensamento dell'architettura del potere all'interno dei processi produttivi contemporanei. Questo nuovo paradigma gestionale ridefinisce i ruoli, le relazioni e le stesse coordinate spazio-temporali dell'esperienza lavorativa. La sua essenza risiede nel modo in cui gli algoritmi vengono mobilitati per creare un sistema di controllo pervasivo e asimmetrico che opera attraverso una costante produzione e circolazione di dati.

Le stesse aziende che implementano questi sistemi cercano attivamente di cooptare i loro critici più acuti. L'assunzione di Alex Rosenblat da parte di Uber, dopo anni in cui la ricercatrice aveva documentato le pratiche opache e discriminatorie dell'azienda basandosi sulle voci degli autisti, rappresenta un esempio di come il sapere critico venga assorbito e neutralizzato. Questo episodio rivela la difficoltà di produrre un'analisi esterna e indipendente e al contempo illumina i limiti dell'approccio riformista che mira semplicemente a "mettere l'umano al centro dell'algoritmo". Le richieste di trasparenza algoritmica, avanzate sia dal mondo accademico che da alcune organizzazioni sindacali, rischiano infatti di rimanere intrappolate in una logica di aggiustamento tecnico di un sistema i cui presupposti di fondo non vengono messi in discussione.

L'idea che una maggiore trasparenza possa risolvere i conflitti si scontra con una contraddizione: se l'obiettivo è guadagnare la fiducia dei lavoratori per garantire una loro più fluida adesione alle direttive del sistema, si cerca implicitamente di eliminare proprio quel margine di autonomia e di giudizio che porta i lavoratori a "giocare" o a disattendere le indicazioni dell'algoritmo. In altre parole, la trasparenza diventa funzionale a una più efficace estrazione di prestazione, non a un reale riequilibrio di potere. I lavoratori reagiscono all'opacità del sistema e questa loro iniziativa viene letta come un problema di "cooperazione" da risolvere, piuttosto che come una possibile forma di resistenza o di semplice riappropriazione del proprio fare.

Per comprendere il management algoritmico nella sua portata politica è necessario, quindi, superare quella che potremmo definire una "miopia algoritmica", ovvero la tendenza a cercare soluzioni tecniche a quelli che sono problemi squisitamente politici. Il posto di lavoro è un campo di battaglia dove interessi contrapposti si scontrano. La non-conformità del lavoratore non è necessariamente il frutto di un "malfunzionamento" comunicativo tra uomo e macchina, potrebbe essere l'esito di una scelta consapevole, di un rifiuto. Anche un sistema perfettamente trasparente non eliminerebbe il conflitto. I lavoratori potrebbero continuare a fare le stesse scelte, semplicemente perché contrarie ai loro interessi. A questo punto la logica del sistema richiederebbe un intervento manageriale più forte e repressivo, svelando la natura intrinsecamente conflittuale del rapporto di lavoro.

Le modalità con cui le piattaforme digitali attivano e gestiscono la forza-lavoro offrono una chiara esemplificazione di queste dinamiche. Amazon Flex opera attraverso un sistema di "offerte" di fasce orarie che i lavoratori possono accettare o rifiutare. Questo crea una relazione binaria e distante. Il lavoratore è o dentro o fuori dal processo, la sua attivazione è regolata da una continua negoziazione individuale con l'app. Deliveroo, con il suo strumento Pulse, adotta una strategia opposta: invece di regolare l'accesso, mira a garantire un costante sovraffollamento di rider in attesa. Indicando una domanda sempre presente (alta, media o bassa), Pulse "adesca" i lavoratori spingendoli a connettersi e a mettersi a disposizione, senza alcuna garanzia di essere retribuiti per il tempo di attesa. Flex esternalizza il costo dell'inattività mentre Deliveroo lo internalizza scaricandolo sui lavoratori che si trovano a "varcare il cancello della fabbrica" senza paga, nella speranza di ottenere consegne. Entrambi i sistemi, pur con meccanismi diversi, realizzano lo stesso obiettivo, cioè far sì che l'azienda paghi solo per il tempo di lavoro strettamente necessario, trasformando la flessibilità da un diritto del lavoratore a un dispositivo di ottimizzazione del capitale.

Una volta "dentro" il processo, l'esperienza lavorativa viene ridefinita nei suoi elementi più fondamentali. Il tempo si frantuma in una sequenza di attimi presenti, scanditi dalle istruzioni del dispositivo. Nei centri di distribuzione, ogni azione (trovare, scannerizzare, caricare) è incapsulata in un intervallo di pochi secondi, oltre il quale il ciclo si ripete identico. Questa temporalità frammentata, che richiama lo stato di flusso indotto dalle macchine da gioco, produce una forma di oblio. Il lavoratore non ha bisogno di ricordare, di apprendere dall'esperienza, di sviluppare strategie. La memoria è esternalizzata nel sistema che la riduce a un puro dato quantitativo. Lo spazio viene svuotato di significato. Il sistema di stoccaggio casuale di Amazon, dove la merce è posizionata in base a logiche algoritmiche, annulla la conoscenza spaziale del magazziniere. Non sa dove andrà, non può pianificare il percorso, si limita a seguire le indicazioni che appaiono sullo schermo. Il suo corpo si muove in uno spazio che è reso astratto, ridotto a una serie di coordinate prive di qualunque familiarità. In questo modo la separazione tayloristica tra concezione ed esecuzione raggiunge il suo apice. L'ideazione e il controllo del processo sono interamente nelle mani del sistema mentre al lavoratore non rimane che l'esecuzione di comandi elementari.

A questa ristrutturazione dell'esperienza si accompagna una profonda trasformazione delle gerarchie. L'autorità si incarna nell'algoritmo che si presenta come una forza impersonale, onnisciente e imparziale. I manager umani, lungi dall'essere i depositari di questa autorità, ne diventano i primi sudditi. Essi non hanno accesso alla logica profonda del sistema, non ne comprendono le decisioni eppure sono chiamati a fungere da tramite, a "predicare" la fiducia nell'algoritmo tra i lavoratori. La loro funzione disciplinare si trasforma, devono convincere i lavoratori ad accettare passivamente le direttive di un sistema che nemmeno loro possono spiegare. Questa pastorale algoritmica crea una distanza incolmabile tra la fonte del comando (l'algoritmo) e la sua esecuzione (il lavoratore), rendendo di fatto impossibile qualsiasi forma di contestazione. Se un lavoratore vuole lamentarsi di una decisione, non può rivolgersi a un manager perché questi può sempre rifugiarsi dietro il "velo digitale" e rispondere con il mantra "fidati del sistema". La responsabilità si dissolve, il potere diventa inafferrabile.

Questa architettura produce una fondamentale asimmetria informativa che è un elemento costitutivo del modello di controllo. I lavoratori sono costantemente monitorati ma non hanno accesso ai dati che li riguardano. Non sanno come vengono calcolate le loro performance, come vengono distribuiti gli ordini perché vengono penalizzati. Questa cecità impedisce loro di sviluppare una conoscenza collettiva del processo lavorativo che possa diventare la base per forme di organizzazione e resistenza. Il confronto con un ambiente di lavoro tradizionale, dove i dati di produzione sono visibili a tutti su una lavagna e possono essere discussi, è illuminante. In quel contesto i lavoratori hanno la possibilità di interpretare i numeri, di trovare scusanti, di negoziare il senso della propria prestazione prima che il manager possa utilizzarla contro di loro. Nel regno dell'algoritmo questa finestra di possibilità è chiusa.

Come si lotta contro il management algoritmico? 

Craig sostiene che lo sciopero di massa, strumento cardine della lotta sindacale, perde la sua efficacia in contesti lavorativi dove i sistemi cybernetici sono progettati per assorbire e ridistribuire in tempo reale le interruzioni del flusso produttivo. Se un sistema è abbastanza intelligente da reindirizzare il lavoro aggirando le assenze, la semplice sottrazione della forza-lavoro non basta più. Questo scenario richiede un ripensamento profondo delle modalità di lotta, paragonabile per portata a quello reso necessario dall'introduzione delle macchine nella produzione industriale che portò all'affermazione del sindacalismo di massa.

L'analisi proposta si distacca da una visione sentimentale o acritica dei sindacati, considerandoli organizzazioni importanti ma non coincidenti con gli interessi e le potenzialità della classe lavoratrice. La capacità di lotta di quest'ultima è il vero oggetto di interesse e i sindacati ne sono solo uno strumento, a volte inadatto. Vengono citati esempi concreti di questa inadeguatezza. Il caso di GMB, prima estromesso da Asos dopo anni di organizzazione da parte di Community e poi protagonista di una dinamica simile ai danni di IWGB su Deliveroo, rivela le logiche di competizione inter-sindacale che danneggiano i lavoratori. Parallelamente si evidenzia il fallimento di Usdaw, sindacato dei lavoratori della vendita al dettaglio, che non è riuscito a capitalizzare l'enorme sostegno pubblico di cui godevano i lavoratori dei supermercati durante la crisi sanitaria del Covid-19 per strappare concessioni significative ai datori di lavoro. Infine, denuncia l'ambiguità di grandi sindacati come GMB, capaci di supportare superficialmente i lavoratori Amazon mentre intavolano partnership con Uber che di fatto escludono la contrattazione salariale.

Di fronte a questa impasse Gent propone di osservare ciò che i lavoratori stanno già facendo, al di fuori e talvolta contro i canali ufficiali. Il punto di partenza è una ridefinizione del concetto di resistenza e di sovversione. Parliamo di un insieme di pratiche creative che mirano a riappropriarsi di tempo, autonomia e dignità, sfruttando le stesse falle dei sistemi che dovrebbero controllarli. 

Per inquadrare teoricamente queste pratiche Gent si rifà a due concetti fondamentali. Il primo è quello di rifiuto di matrice operaista, in particolare nel pensiero di Mario Tronti. Il rifiuto è la fase iniziale, spontanea e spesso passiva, del distacco del lavoratore dalla logica del capitale. È il momento in cui il lavoratore cessa di essere un partecipante attivo e smette di considerare il proprio lavoro come un valore, iniziando a vederlo come una forza ostile. Questo disinvestimento emotivo e pratico è il terreno sul quale può successivamente innestarsi un'organizzazione politica del conflitto, trasformando il rifiuto passivo in una strategia attiva. Il secondo concetto è quello di infrapolitica di James C. Scott che descrive le forme di lotta sotterranee, invisibili, adottate da gruppi subalterni come scelta tattica dettata dalla consapevolezza dello squilibrio di potere. Questa dimensione nascosta include sia azioni negative (disimpegno, lavorare con lentezza) che positive (reindirizzare le attività, sovvertire le regole).

L'elemento centrale dell'analisi è l'interfaccia di gestione, il dispositivo tecnico-sociale che media il rapporto tra lavoratore e management nei luoghi di lavoro algoritmici. Essa è un'architettura di processi che struttura l'azione e una soglia che maschera l'asimmetria informativa tra chi controlla e chi è controllato. La resistenza agisce proprio su questa soglia, interrompendo i flussi di dati e sovvertendo le informazioni che vi transitano. Gent fornisce numerosi esempi concreti di queste dinamiche.

In un centro di distribuzione un lavoratore racconta come i monitor che mostravano i punteggi di produttività individuali, non riuscendo a visualizzare tutti i dati contemporaneamente, creassero assembramenti di lavoratori in attesa del proprio numero, generando un paradosso in cui uno strumento pensato per aumentare l'efficienza produceva congestione e perdita di tempo. Questo è un esempio di resistenza accidentale insita nel malfunzionamento stesso del sistema.

Forme di resistenza più consapevoli e organizzate emergono dall'uso tattico della tecnologia. Dei rider organizzano uno sciopero a gatto selvaggio coordinandosi su WhatsApp e disconnettendosi simultaneamente dall'app, sfruttando la loro classificazione come lavoratori autonomi per aggirare i divieti legali sullo sciopero e bloccando il servizio in un'area geografica circoscritta dove la domanda è concentrata in fasce orarie precise. La loro azione è efficace proprio perché colpisce un punto debole della piattaforma: l'incapacità di delocalizzare un ordine di cibo a domicilio in tempo reale.

La resistenza nell'interfaccia si manifesta anche attraverso lo sfruttamento di codici e funzioni nascoste. Un lavoratore descrive come i lavoratori venissero a conoscenza di codici scanner, inizialmente riservati ai supervisori, che permettevano di uscire temporaneamente dal conteggio della produttività per verificare un errore, trasformando di fatto quel codice in un lasciapassare per una pausa non autorizzata. La scoperta e la condivisione riservata di questi codici creavano un piccolo tesoro di conoscenza sotterranea che l'azienda cercava periodicamente di contrastare cambiando i codici. In modo simile un lavoratore in un supermercato sfruttava un pulsante sul terminale per rimuovere dalla propria spesa articoli ingombranti e terminare prima il task, potendo così andare in pausa. Quando un aggiornamento del sistema ha chiuso questa falla, il lavoratore ne ha individuata un'altra in pochi giorni. Passando il proprio terminale a un collega già disconnesso poteva far scomparire la spesa in corso. In entrambi i casi i lavoratori hanno aggirato il controllo sfruttando la distanza fisica dei supervisori e la loro fiducia acritica nei resoconti del sistema.

Un caso esemplare di resistenza nell'interfaccia come intervento collettivo è il rallentamento organizzato dai lavoratori interinali di un magazzino. Pagati il 70% della paga dei colleghi fissi, decisero di ridurre la loro produttività esattamente a quella percentuale per un'intera giornata, come forma di protesta e per avanzare richieste di parità salariale e garanzia di turni. L'azione, concepita da attivisti politici infiltrati, sfruttava il legame diretto tra produttività e allocazione dei turni via SMS, il meccanismo di controllo manageriale. Per un paio d'ore circa tre quarti degli interinali parteciparono con un misto di determinazione e divertimento, rallentando i movimenti e sfidando apertamente l'autorità dei supervisori finché il management non fece ricorso agli straordinari dei lavoratori fissi per tamponare la situazione. Sebbene i promotori vennero licenziati, l'azione dimostrò la possibilità di un'organizzazione autonoma e creativa contro il sistema algoritmico.

Altre forme di resistenza agiscono sulla qualità dell'informazione stessa. Un lavoratore nel suo supermercato pratica una sistematica sovversione informativa. Commette errori voluti nelle ricollocazioni di merce, mandando in tilt il database, e abusa della funzione di sostituzione. Sostituisce i DVD ordinati per puro divertimento e per affermare la propria volontà in un contesto lavorativo che percepisce come noioso e infantilizzante. Sa che i supervisori, oberati di lavoro e fiduciosi nel sistema, non controlleranno mai le singole sostituzioni. Questa azione danneggia potenzialmente la reputazione dell'azienda e certamente la precisione del suo database. La sua capacità di agire impunemente si basa su una conoscenza pratica e situata: sa cosa il sistema e i manager possono o non possono vedere.

Questa conoscenza è al centro del concetto di metis, l'intelligenza astuta e ingannevole dell'antica Grecia. La metis è una forma di sapere pratico, esperienziale, che combina fiuto, opportunismo, vigilanza e capacità di ingannare. È la capacità di cogliere il momento giusto (kairos) per agire. Nella resistenza operaia la metis si traduce nella capacità di intervenire attivamente nel sistema. Il rallentamento al 70% è un'azione calcolata che richiede un giudizio esperienziale sul proprio ritmo. L'uso dei codici scanner è un atto di metis che sfrutta una falla nel sistema per riappropriarsi del tempo. L'inganno in questione è un atto di metis che manipola il flusso informativo.

Questa intelligenza tattica è radicata in una controcultura operaia, un sapere collettivo e situato che si trasmette tra i lavoratori. L'osservazione di un lavoratore anonimo di un supermercato, riportata da Gent, è molto utile. Le prime settimane si è intimoriti e ligi al dovere ma dopo qualche mese si impara a "fregarsene" e si scopre che anche gli altri lo fanno, creando una complicità silenziosa fatta di sguardi d'intesa. Taylor, all'inizio del Novecento, aveva già riconosciuto il pericolo di questa trasmissione di conoscenze sovversive e aveva raccomandato la parcellizzazione dei compiti proprio per spezzare questo legame. Oggi, nonostante l'evoluzione tecnologica, questa controcultura operaia persiste. Si manifesta nella condivisione dei codici tra pochi intimi, nella collaborazione silenziosa per coprire un collega, nell'apprendimento collettivo di come prolungare le riunioni pre-turno scambiandosi segnali sottili sotto lo sguardo dei supervisori per guadagnare preziosi minuti di pausa.

Lungi dall'essere sconfitta o resa obsoleta, la capacità di lotta dei lavoratori si è semplicemente spostata su terreni meno visibili, più creativi. La comunanza metica emerge come la forma specifica che assume questa resistenza: un'astuzia tattica collettiva che sfrutta la natura ibrida, tecnologica e umana, del management algoritmico. Approfittando della distanza dei supervisori e della loro fede nel sistema, i lavoratori ritagliano spazi di autonomia, reindirizzano i flussi di lavoro, manipolano i dati e, nel farlo, affermano la propria dignità e il proprio potere. Le organizzazioni sindacali tradizionali sembrano spesso in ritardo o inadeguate mentre questa infrapolitica quotidiana dimostra che il conflitto sul processo lavorativo è ben lungi dall'essere sopito. L'astuzia si rivela l'arma più efficace contro le avversità di un sistema che pretende di controllare ogni istante della vita lavorativa.