L’impiego di sistemi di intelligenza artificiale nella valutazione del personale rappresenta una delle frontiere più controverse del diritto del lavoro contemporaneo. Quando un algoritmo generativo produce un giudizio di performance che incide su promozioni, aumenti retributivi o persino sul mantenimento del posto di lavoro, si apre un terreno di tensione profonda tra l’efficienza organizzativa perseguita dal datore di lavoro e i diritti fondamentali del lavoratore a conoscere, comprendere e contestare le decisioni che lo riguardano. Comprendere il quadro normativo vigente — costruito sull’intreccio tra il Regolamento generale sulla protezione dei dati, l’AI Act europeo e la legislazione nazionale italiana — è oggi indispensabile tanto per le imprese che intendono adottare questi strumenti quanto per i professionisti chiamati a tutelarne le vittime.
Perché l’IA generativa trasforma la valutazione delle performance
I sistemi di intelligenza artificiale generativa non si limitano a elaborare dati strutturati secondo regole predefinite: producono valutazioni, sintesi narrative e raccomandazioni che imitano il ragionamento umano, rendendo ancora più opaco il confine tra giudizio algoritmico e giudizio del manager. In un processo tradizionale di valutazione delle performance, il lavoratore può chiedere spiegazioni al proprio superiore, confrontare la propria percezione con i criteri scritti nel contratto collettivo, e ricorrere alle procedure di reclamo interne. Quando invece il giudizio è generato — anche solo in parte — da un modello di linguaggio di grandi dimensioni (large language model), questa catena di responsabilità si spezza.
L’intelligenza artificiale applicata alla valutazione del personale trasforma i processi decisionali che incidono concretamente sulla vita lavorativa delle persone: dalla selezione iniziale all’organizzazione dei turni, dalla misurazione della produttività individuale all’attribuzione di bonus, fino all’esercizio del potere disciplinare. Questa trasformazione non è neutra: i modelli generativi addestrati su dati storici tendono a replicare e amplificare i bias presenti in quei dati, con il rischio concreto di discriminazioni sistematiche fondate su genere, origine etnica, età o condizione di disabilità.
Il quadro normativo multilivello: AI Act, GDPR e Statuto dei lavoratori
La regolazione dell’intelligenza artificiale nella valutazione del personale si articola su almeno tre livelli normativi che devono essere letti in modo coordinato. Al vertice si colloca il Regolamento UE sull’intelligenza artificiale (AI Act), entrato in vigore nel corso del 2024, che classifica i sistemi di IA destinati all’impiego in ambito lavorativo — inclusi quelli usati per valutare le performance, monitorare il comportamento dei dipendenti e prendere decisioni di gestione delle risorse umane — tra i sistemi ad alto rischio. Questa classificazione non è meramente descrittiva: comporta un regime obbligatorio di conformità che include la redazione di documentazione tecnica dettagliata, la registrazione delle attività del sistema, la valutazione della conformità prima dell’immissione sul mercato e obblighi rafforzati di trasparenza nei confronti degli utenti e dei soggetti interessati.
Il secondo livello è costituito dall’articolo 22 del GDPR, che attribuisce all’interessato il diritto di non essere sottoposto a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato — inclusa la profilazione — che produca effetti giuridici che lo riguardano o che incida in modo analogo significativamente sulla sua persona. La norma prevede tre eccezioni: il consenso esplicito dell’interessato, la necessità contrattuale e l’autorizzazione di una norma di legge nazionale o dell’Unione. In tutti e tre i casi, tuttavia, il titolare del trattamento deve garantire almeno il diritto dell’interessato di ottenere l’intervento umano, di esprimere la propria opinione e di contestare la decisione. Il combinato disposto degli articoli 13, 14 e 15 del GDPR impone inoltre obblighi di informazione preventiva e il diritto di accesso ai dati trattati, che nel contesto della valutazione algoritmica si traduce nel diritto a conoscere la logica sottostante al sistema.
Il terzo livello è quello della legislazione lavoristica nazionale. In Italia, il quadro è definito dall’intreccio tra lo Statuto dei lavoratori (Legge n. 300/1970), il d.lgs. n. 81/2015 sul lavoro tramite piattaforme digitali e il d.lgs. n. 152/1997 sull’obbligo di informazione al lavoratore. A questi si aggiunge ora la Legge n. 132/2025, che agli articoli 11–13 disciplina specificamente l’uso dell’intelligenza artificiale nel rapporto di lavoro e istituisce un Osservatorio nazionale sull’adozione dell’IA nei luoghi di lavoro, con funzioni di monitoraggio, studio e indirizzo.
Obblighi di trasparenza: cosa deve sapere il lavoratore
Il principio di trasparenza, nel contesto dell’intelligenza artificiale e della valutazione del personale, non si esaurisce nella generica comunicazione che un sistema automatizzato è in uso. La normativa vigente impone un contenuto informativo preciso e sostanziale. Il lavoratore ha diritto a sapere, prima che il sistema venga utilizzato nei suoi confronti, almeno: quali categorie di dati vengono elaborate, con quale frequenza, attraverso quale logica di funzionamento e con quali possibili conseguenze per la sua posizione lavorativa.
👉 Leggi anche: Intelligenza artificiale e valutazione del rendimento: i vincoli normativi del Jobs Act e della trasparenza algoritmica
Questo obbligo si concretizza in diverse forme. Dal punto di vista del GDPR, l’informativa privacy deve contenere informazioni sull’esistenza di processi decisionali automatizzati, la loro logica, nonché l’importanza e le conseguenze previste per l’interessato. Dal punto di vista dell’AI Act, i sistemi ad alto rischio devono essere accompagnati da istruzioni per l’uso che consentano all’operatore — in questo caso il datore di lavoro — di comprendere le capacità e i limiti del sistema, incluse le possibili distorsioni e i rischi per i diritti fondamentali. Il datore di lavoro che utilizza un sistema di IA generativa per valutare le performance non può pertanto limitarsi a ricevere i risultati del modello senza comprenderne il funzionamento: è tenuto a una due diligence tecnologica che gli consenta di spiegare al lavoratore, in termini comprensibili, come è stato prodotto il giudizio che lo riguarda.
Sul piano collettivo, la Legge n. 132/2025 rafforza questo quadro prevedendo obblighi di informazione e consultazione delle rappresentanze sindacali prima dell’introduzione di sistemi di IA che incidano sull’organizzazione del lavoro e sulla valutazione dei lavoratori. Si tratta di un meccanismo di trasparenza collettiva che si affianca e non sostituisce i diritti individuali sopra descritti.
Il diritto di contestare le decisioni algoritmiche
Accanto agli obblighi di trasparenza, il quadro normativo costruisce un sistema articolato di rimedi individuali. Il diritto alla contestazione delle decisioni algoritmiche si fonda su più basi giuridiche che si rafforzano reciprocamente.
In primo luogo, l’articolo 22 del GDPR garantisce espressamente il diritto di ottenere l’intervento umano nella decisione. Questo significa che, anche quando il sistema di IA è stato legittimamente utilizzato, la decisione finale — quella che produce effetti sulla posizione lavorativa — deve poter essere rivista da una persona fisica dotata di effettiva capacità valutativa e non semplicemente ratificante in modo acritico l’output algoritmico. La giurisprudenza europea ha progressivamente chiarito che l’intervento umano deve essere genuino e non meramente formale: un manager che si limiti a cliccare “approva” su una valutazione generata dall’IA senza esaminarne i presupposti non soddisfa il requisito normativo.
In secondo luogo, lo Statuto dei lavoratori tutela il lavoratore contro i controlli a distanza illeciti e garantisce il diritto alla dignità nel rapporto di lavoro. Quando un sistema di IA generativa elabora dati comportamentali raccolti in modo pervasivo — comunicazioni interne, tempi di risposta, pattern di attività digitale — per costruire un profilo di performance, si pone un problema di compatibilità con i limiti posti dall’articolo 4 dello Statuto ai controlli a distanza. L’accordo sindacale o l’autorizzazione dell’Ispettorato del lavoro, richiesti dalla norma, devono coprire anche l’uso di queste tecnologie a fini valutativi.
In terzo luogo, il d.lgs. n. 152/1997 impone al datore di lavoro di informare il lavoratore dei criteri di valutazione della prestazione lavorativa. Questo obbligo, nato in un contesto pre-digitale, acquista oggi un significato nuovo e più esigente: i “criteri” non possono essere identificati con il semplice output del modello di IA, ma devono includere i parametri e le metriche che il sistema utilizza per produrre quel risultato.
Discriminazione algoritmica: profili di responsabilità e rimedi
Uno degli aspetti più critici dell’uso dell’intelligenza artificiale nella valutazione del personale riguarda il rischio di discriminazioni sistematiche. Un sistema generativo addestrato su dati storici di performance può apprendere e riprodurre correlazioni spurie tra caratteristiche protette — genere, età, origine etnica, condizione di disabilità — e valutazioni negative, senza che questo sia intenzionale né immediatamente visibile.
Il diritto antidiscriminatorio europeo e italiano offre strumenti di tutela applicabili anche in questo contesto. Il meccanismo della discriminazione indiretta — che si configura quando una disposizione, un criterio o una prassi apparentemente neutri pongono persone con determinate caratteristiche in una posizione di particolare svantaggio — è particolarmente adatto a cogliere gli effetti discriminatori degli algoritmi. Non è necessario dimostrare l’intento discriminatorio del datore di lavoro: è sufficiente provare l’effetto statisticamente sfavorevole su un gruppo protetto.
👉 Leggi anche: Intelligenza artificiale e valutazione del rendimento: quando l'algoritmo diventa discriminatorio
Sul piano probatorio, il lavoratore che sospetti una discriminazione algoritmica si trova tuttavia di fronte a un ostacolo rilevante: la opacità del sistema. È qui che gli obblighi di trasparenza e il diritto di accesso ai dati previsti dal GDPR diventano strumenti processuali fondamentali. Il diritto di accesso ai dati personali trattati, il diritto a ottenere informazioni sulla logica del sistema e — nei casi previsti dalla normativa — il diritto a ricevere una spiegazione della decisione individuale costituiscono il presupposto per costruire una prova della discriminazione algoritmica.
Sul piano dei rimedi, la normativa italiana prevede la possibilità di ricorrere al giudice del lavoro chiedendo la cessazione del comportamento discriminatorio, la rimozione degli effetti e il risarcimento del danno. Il giudice può disporre, anche in via d’urgenza, misure inibitorie nei confronti del datore di lavoro. La Legge n. 132/2025 ha rafforzato questo quadro attribuendo rilevanza specifica all’uso di sistemi di IA nelle controversie di lavoro, anche sotto il profilo della ripartizione dell’onere della prova.
Obblighi di compliance per le imprese: un approccio sistematico
Per le imprese che intendono adottare — o che già utilizzano — sistemi di intelligenza artificiale generativa nei processi di valutazione del personale, la conformità normativa richiede un approccio strutturato che non può ridursi all’acquisizione di una dichiarazione di conformità dal fornitore tecnologico.
- Mappatura dei sistemi: identificare tutti i processi in cui l’IA interviene nella valutazione delle performance, distinguendo tra sistemi che supportano la decisione umana e sistemi che la producono autonomamente.
- Valutazione d’impatto: condurre una Data Protection Impact Assessment (DPIA) ai sensi dell’articolo 35 del GDPR per i trattamenti ad alto rischio, inclusi quelli che utilizzano sistemi di IA per valutare sistematicamente aspetti della vita lavorativa delle persone.
- Documentazione tecnica: predisporre e mantenere aggiornata la documentazione richiesta dall’AI Act per i sistemi ad alto rischio, inclusa la descrizione della logica del sistema, dei dati di addestramento e dei meccanismi di supervisione umana.
- Informativa e consenso: aggiornare le informative privacy e, ove necessario, acquisire il consenso esplicito dei lavoratori per i trattamenti che non trovano altra base giuridica adeguata.
- Procedure di contestazione: istituire procedure interne chiare e accessibili che consentano al lavoratore di richiedere la revisione umana di una valutazione algoritmica e di presentare osservazioni prima che la decisione produca effetti.
- Formazione: garantire che i responsabili delle risorse umane che utilizzano i sistemi di IA comprendano i limiti e i rischi degli strumenti adottati, in modo che l’intervento umano nella decisione sia effettivo e non puramente formale.
- Consultazione sindacale: attivare le procedure di informazione e consultazione delle rappresentanze sindacali previste dalla Legge n. 132/2025 prima dell’introduzione o della modifica significativa dei sistemi di IA utilizzati per la gestione e la valutazione del personale.
Un riferimento utile per orientarsi nella compliance è rappresentato dalle risorse rese disponibili dal Garante per la protezione dei dati personali, che ha pubblicato indicazioni operative sull’uso dell’intelligenza artificiale in diversi contesti lavorativi e continua a svolgere un’attività di vigilanza attiva in questo settore.
Il ruolo del sindacato e della contrattazione collettiva
Il diritto individuale del lavoratore a conoscere e contestare le valutazioni algoritmiche non esaurisce il perimetro della tutela. La dimensione collettiva — attraverso la contrattazione sindacale — è destinata a svolgere un ruolo sempre più centrale nella governance dell’intelligenza artificiale applicata alla valutazione del personale.
La contrattazione collettiva può intervenire su più piani: definire i criteri minimi di trasparenza che i sistemi di IA adottati in azienda devono rispettare; stabilire limiti all’uso di determinate categorie di dati nella valutazione delle performance; prevedere commissioni paritetiche di monitoraggio sull’uso degli algoritmi; e costruire procedure di reclamo collettivo che affianchino quelle individuali. Alcune esperienze contrattuali — particolarmente nel settore della logistica e delle piattaforme digitali — hanno già iniziato a esplorare queste possibilità, fissando clausole che impongono al datore di lavoro di rendere intellegibili i criteri algoritmici di valutazione e di garantire la revisione umana delle decisioni più rilevanti.
L’Osservatorio istituito dalla Legge n. 132/2025 è chiamato a svolgere anche una funzione di indirizzo per la contrattazione collettiva, elaborando linee guida e buone pratiche che le parti sociali possono recepire nei contratti collettivi nazionali e aziendali. Si tratta di un meccanismo di soft law che, pur non avendo forza cogente, è destinato a influenzare significativamente la prassi negoziale nei prossimi anni.
Il nodo centrale che il diritto del lavoro è chiamato a sciogliere nei prossimi anni rimane quello della responsabilità effettiva: quando un sistema di IA generativa produce una valutazione errata o discriminatoria che causa un danno al lavoratore, chi risponde? Il fornitore del modello, il datore di lavoro che lo ha adottato, o il manager che ha ratificato la decisione senza esaminarla criticamente? La risposta non è ancora univoca nella giurisprudenza, ma la direzione tracciata dall’AI Act, dal GDPR e dalla legislazione nazionale italiana indica con chiarezza che il datore di lavoro non può scaricare la responsabilità sull’opacità dello strumento tecnologico: è tenuto a scegliere sistemi comprensibili, a mantenerli sotto supervisione umana effettiva e a garantire al lavoratore tutti gli strumenti per comprendere e contestare le decisioni che incidono sulla sua vita professionale.
Questo articolo è stato realizzato con il supporto dell'AI e sottoposto a revisione editoriale.
