Discriminazione algoritmica e lavoro: il quadro normativo europeo tra AI Act e Direttiva sul lavoro digitale
Il fenomeno della discriminazione algoritmica nel lavoro rappresenta oggi una delle sfide più urgenti per il diritto del lavoro europeo e italiano. Quando un sistema automatizzato decide chi assumere, chi promuovere, chi monitorare con maggiore intensità o chi licenziare, le categorie tradizionali di tutela — costruite su atti umani identificabili e motivazioni esplicite — entrano in crisi. Capire come si articola il nuovo quadro normativo europeo, e come esso si innesta nel sistema italiano di protezione dei lavoratori, è indispensabile tanto per i professionisti del diritto quanto per le imprese che già oggi impiegano sistemi di intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane. Due strumenti normativi europei, distinti ma complementari, definiscono il perimetro dell’intervento regolatorio: il Regolamento UE 2024/1689 — noto come AI Act — che disciplina i sistemi di intelligenza artificiale in senso lato, e la Direttiva UE 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme digitali, che introduce obblighi specifici di trasparenza algoritmica nel rapporto di lavoro. Comprendere la differenza tra questi due strumenti è il primo passo per applicarli correttamente.
Due strumenti distinti: il Regolamento AI Act e la Direttiva sul lavoro digitale
Un equivoco frequente nella letteratura e nel dibattito pubblico consiste nel sovrapporre il Regolamento UE 2024/1689 — l’AI Act — con la Direttiva UE 2024/2831 sul lavoro mediante piattaforme, come se fossero un unico testo normativo. Si tratta invece di due atti giuridici autonomi, con ambiti di applicazione, destinatari e meccanismi di enforcement distinti, che tuttavia convergono nella protezione del lavoratore sottoposto a decisioni algoritmiche.
Il Regolamento UE 2024/1689 è un atto di portata generale che classifica i sistemi di intelligenza artificiale in base al livello di rischio che presentano per i diritti fondamentali. Nel contesto lavorativo, i sistemi impiegati per il reclutamento, la valutazione delle prestazioni, il monitoraggio del comportamento e la gestione delle progressioni di carriera sono classificati come sistemi ad alto rischio. Per questi sistemi il Regolamento impone obblighi stringenti a carico dei fornitori e dei deployer: valutazioni d’impatto, documentazione tecnica, supervisione umana, trasparenza verso gli utenti e, crucialmente, verso le persone fisiche che ne subiscono le conseguenze. Come ha analizzato Silvia Ciucciovino nel suo contributo pubblicato in Diritto delle Relazioni Industriali (n. 3/XXXIV, 2024), il rapporto tra risorse umane e intelligenza artificiale alla luce del Regolamento 2024/1689 apre scenari inediti per il diritto del lavoro italiano, imponendo una rivisitazione delle categorie consolidate di subordinazione e controllo datoriale.
La Direttiva UE 2024/2831, invece, si concentra specificamente sul lavoro mediante piattaforme digitali e introduce obblighi mirati di trasparenza algoritmica nel rapporto contrattuale tra lavoratore e piattaforma. Come ha illustrato Valentina Capuozzo nel suo articolo Governare l’algoritmo. La tutela del lavoratore digitale nella Direttiva (UE) 2024/2831, pubblicato su Giustizia Insieme il 3 novembre 2025, la Direttiva costruisce un sistema di diritti informativi — il diritto a essere informati sull’esistenza di sistemi automatizzati, sulla loro logica, sui parametri di valutazione — che costituisce la precondizione per qualsiasi contestazione efficace delle decisioni algoritmiche.
Cos’è la discriminazione algoritmica nel lavoro e perché è difficile da individuare
La discriminazione algoritmica nel contesto lavorativo si verifica quando un sistema automatizzato produce effetti pregiudizievoli nei confronti di un lavoratore o di una categoria di lavoratori in ragione di caratteristiche protette — sesso, origine etnica, età, disabilità, orientamento sessuale — anche in assenza di una intenzione discriminatoria esplicita da parte del datore di lavoro. Questa è la caratteristica strutturale che rende il fenomeno particolarmente insidioso: l’algoritmo non discrimina “volontariamente”, ma può replicare e amplificare bias presenti nei dati di addestramento o nelle scelte progettuali dei suoi sviluppatori.
Si distinguono tradizionalmente due forme di discriminazione algoritmica. La prima è la discriminazione diretta, che si configura quando il sistema utilizza esplicitamente una caratteristica protetta come variabile decisionale — per esempio, escludendo automaticamente i candidati over cinquanta da determinate selezioni. La seconda, e più diffusa, è la discriminazione indiretta: il sistema non impiega direttamente la caratteristica protetta, ma utilizza variabili apparentemente neutrali — il codice postale di residenza, la frequenza di connessione a determinate ore, la tipologia di dispositivo utilizzato — che si correlano statisticamente con quella caratteristica, producendo un impatto sproporzionato su un gruppo protetto.
La difficoltà di individuare la discriminazione algoritmica risiede anche nella opacità tecnica dei sistemi. Molti algoritmi di machine learning operano come black box: producono output senza che sia possibile ricostruire in modo lineare il percorso logico che ha condotto a quella decisione. Questa opacità frustra i meccanismi tradizionali di prova nel processo del lavoro, dove la parte che lamenta una discriminazione deve comunque fornire elementi idonei a rendere la discriminazione stessa plausibile.
Il Regolamento AI Act e la classificazione ad alto rischio dei sistemi HR
Il Regolamento UE 2024/1689 rappresenta il primo tentativo sistematico di regolamentare l’intelligenza artificiale su base orizzontale nell’Unione europea. Per i sistemi impiegati nel contesto delle risorse umane, il Regolamento adotta un approccio fondato sul rischio: più elevato è il potenziale impatto sui diritti fondamentali, più stringenti sono gli obblighi imposti.
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I sistemi di intelligenza artificiale classificati ad alto rischio in ambito lavorativo comprendono, in via esemplificativa:
- Sistemi di selezione e reclutamento automatizzato, inclusi quelli che analizzano curricula, conducono colloqui video con analisi del linguaggio non verbale o assegnano punteggi ai candidati;
- Sistemi di valutazione delle prestazioni che determinano promozioni, aumenti salariali o sanzioni disciplinari;
- Sistemi di monitoraggio del comportamento dei lavoratori, inclusi quelli che tracciano la produttività in tempo reale;
- Sistemi di gestione dei turni e delle assegnazioni che allocano compiti sulla base di parametri automatizzati.
Per tutti questi sistemi, il Regolamento impone al deployer — che nel contesto lavorativo coincide tipicamente con il datore di lavoro o con la piattaforma — obblighi di trasparenza verso le persone fisiche interessate, l’obbligo di garantire una supervisione umana significativa sulle decisioni ad alto impatto, e l’obbligo di condurre valutazioni d’impatto sui diritti fondamentali prima della messa in esercizio del sistema. Come ha rilevato la dottrina italiana più recente, pubblicata su Lavoro Diritti Europa, l’AI Act si inserisce in un quadro normativo europeo più ampio a tutela del lavoratore, che comprende il GDPR, la Direttiva 2019/1152 sulle condizioni di lavoro trasparenti e prevedibili, e ora la Direttiva 2024/2831 sul lavoro digitale.
I diritti informativi del lavoratore: trasparenza come precondizione della tutela
Il diritto all’informazione è il fulcro attorno al quale ruota l’intera architettura di tutela costruita dalla normativa europea. Senza sapere che una decisione è stata adottata — o significativamente influenzata — da un sistema automatizzato, il lavoratore non è in grado di contestarla efficacemente, né di esercitare i diritti che pure l’ordinamento gli riconosce.
Il GDPR, già prima dell’AI Act, riconosce all’interessato il diritto di non essere sottoposto a decisioni basate unicamente su trattamenti automatizzati che producano effetti giuridici significativi o che incidano in modo analogo sulla sua sfera personale. Questo diritto, codificato nell’articolo 22 del Regolamento generale sulla protezione dei dati, implica il diritto a ottenere l’intervento umano, a esprimere la propria opinione e a contestare la decisione. Nel contesto lavorativo, tuttavia, l’applicazione di questa disposizione ha incontrato resistenze pratiche significative: i datori di lavoro tendono a sostenere che le decisioni finali siano sempre adottate da un essere umano, anche quando il margine di discrezionalità effettiva rispetto all’output algoritmico è minimo o nullo.
La Direttiva 2024/2831 rafforza questo impianto con obblighi specifici per le piattaforme: l’obbligo di informare i lavoratori sull’esistenza e sulle funzioni principali dei sistemi automatizzati, l’obbligo di spiegare i parametri principali che influenzano le decisioni algoritmiche, e l’obbligo di notificare qualsiasi modifica sostanziale ai sistemi in uso. Valentina Capuozzo, nel contributo già citato, sottolinea come la Direttiva costruisca un diritto alla spiegazione che va oltre la mera notifica formale: la spiegazione deve essere comprensibile, accessibile e sufficientemente dettagliata da consentire al lavoratore di valutare se la decisione che lo riguarda sia stata adottata in modo equo.
Il quadro italiano: diritto del lavoro, pari opportunità e protezione dei dati
Nel sistema italiano, la tutela contro la discriminazione algoritmica nel lavoro si costruisce attraverso la combinazione di più fonti normative, che operano su piani distinti ma si integrano reciprocamente.
Lo Statuto dei lavoratori e i limiti al controllo datoriale
La legge n. 300 del 1970 — lo Statuto dei lavoratori — pone limiti fondamentali al potere di controllo del datore di lavoro, limiti che trovano applicazione anche quando il controllo è esercitato mediante strumenti tecnologici. L’articolo 4, nella versione riformata dal Jobs Act, consente l’impiego di strumenti che consentono il controllo a distanza dei lavoratori solo a condizione che sussista un accordo sindacale o, in alternativa, un’autorizzazione dell’Ispettorato del lavoro, e che i lavoratori siano adeguatamente informati delle modalità d’uso degli strumenti e delle possibili conseguenze disciplinari. Questa disposizione costituisce un presidio importante anche rispetto ai sistemi di monitoraggio algoritmico, sebbene la sua applicazione ai sistemi di intelligenza artificiale sollevi questioni interpretative ancora aperte.
Il Codice delle pari opportunità e la discriminazione indiretta algoritmica
Il Decreto Legislativo 198/2006, che codifica le pari opportunità nel contesto lavorativo, vieta sia la discriminazione diretta che quella indiretta fondata su sesso, età, origine etnica, disabilità e altri fattori protetti. La nozione di discriminazione indiretta — una disposizione, un criterio, una prassi, un atto, un patto o un comportamento apparentemente neutri che mettono o possono mettere in una posizione di particolare svantaggio persone di un determinato sesso, origine o età — è strutturalmente idonea a catturare gli effetti discriminatori prodotti da algoritmi che operano su variabili proxy. Il punto critico, sul quale la giurisprudenza italiana sta progressivamente costruendo orientamenti, riguarda la distribuzione dell’onere della prova: una volta che il lavoratore abbia fornito elementi di fatto idonei a rendere plausibile la discriminazione, spetta al datore di lavoro dimostrare che il sistema algoritmico non produce effetti discriminatori.
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La protezione dei dati personali come strumento di controllo sull’algoritmo
Il Codice della privacy italiano, nel recepire il GDPR, attribuisce al lavoratore diritti di accesso, rettifica e opposizione che possono essere esercitati anche rispetto ai dati personali trattati nell’ambito di sistemi automatizzati di valutazione. Il diritto di accesso consente al lavoratore di ottenere informazioni sui dati utilizzati dall’algoritmo per adottare una decisione che lo riguarda; il diritto di opposizione consente di contestare il trattamento quando si fonda su motivi legittimi particolari. Il Garante per la protezione dei dati personali ha competenza a ricevere reclami e a irrogare sanzioni nei confronti dei titolari del trattamento che violino queste disposizioni, e il contenzioso in questo ambito è in progressivo aumento.
Orientamenti giurisprudenziali emergenti e prassi aziendali
Il contenzioso relativo alla discriminazione algoritmica nel lavoro è ancora in una fase di formazione, ma i segnali che emergono dalla dottrina e dai primi procedimenti noti indicano una direzione chiara. Come ha analizzato Maura Ranieri, professoressa ordinaria di Diritto del lavoro presso l’Università Magna Græcia di Catanzaro, nel suo contributo Sistemi di Intelligenza Artificiale: accesso al lavoro e discriminazione, pubblicato su federalismi.it (n. 5/2026, 11 febbraio 2026), i sistemi di intelligenza artificiale impiegati nella selezione e nella gestione del personale pongono questioni di discriminazione che il diritto del lavoro italiano deve affrontare con strumenti interpretativi aggiornati. Il contributo di Ranieri, disponibile anche attraverso Astrid Online, rappresenta uno dei contributi più recenti e sistematici sul tema nell’ambito della dottrina italiana.
Sul piano delle prassi aziendali, le imprese di maggiori dimensioni che operano in Italia stanno progressivamente adottando procedure interne di notifica algoritmica, spesso sotto la pressione combinata delle autorità di controllo, delle organizzazioni sindacali e dei rischi reputazionali associati a eventuali contenziosi. Queste procedure prevedono tipicamente: l’informativa ai lavoratori sull’impiego di sistemi automatizzati, la designazione di un referente interno per le contestazioni, e la previsione di un processo di revisione umana delle decisioni più significative. Tuttavia, la qualità e l’effettività di queste procedure variano considerevolmente, e la distinzione tra adempimento formale e tutela sostanziale rimane una questione centrale per i professionisti del diritto del lavoro.
Obblighi per le imprese e rimedi disponibili per i lavoratori
Per le imprese che impiegano sistemi di intelligenza artificiale nella gestione delle risorse umane, il quadro normativo attuale impone una serie di adempimenti concreti che possono essere così sintetizzati:
- Mappatura dei sistemi AI in uso: identificare quali sistemi rientrano nella classificazione ad alto rischio ai sensi del Regolamento 2024/1689 e quali obblighi specifici ne derivano;
- Valutazione d’impatto sui diritti fondamentali: condurre, prima della messa in esercizio di sistemi ad alto rischio, una valutazione che consideri specificamente il rischio di discriminazione algoritmica;
- Informativa ai lavoratori: aggiornare le informative sul trattamento dei dati personali e le comunicazioni ai lavoratori per includere informazioni chiare sull’impiego di sistemi automatizzati;
- Procedure di contestazione interna: istituire meccanismi accessibili attraverso i quali i lavoratori possano richiedere la revisione umana di decisioni adottate o influenzate da sistemi automatizzati;
- Formazione del management: garantire che i responsabili HR comprendano i limiti e i rischi dei sistemi in uso e siano in grado di esercitare una supervisione umana effettiva.
Per i lavoratori che ritengano di essere stati vittima di discriminazione algoritmica nel lavoro, i rimedi disponibili nell’ordinamento italiano sono molteplici. Sul piano amministrativo, è possibile presentare reclamo al Garante per la protezione dei dati personali, che può ordinare misure correttive e irrogare sanzioni al titolare del trattamento. Sul piano giudiziale, il lavoratore può agire davanti al giudice del lavoro ai sensi delle disposizioni antidiscriminatorie del Codice delle pari opportunità, beneficiando dell’inversione dell’onere della prova una volta forniti elementi indiziari sufficienti. Può inoltre richiedere in via d’urgenza, ai sensi dell’articolo 700 del codice di procedura civile, la sospensione degli effetti della decisione discriminatoria nelle more del giudizio di merito.
Il ruolo del sindacato e la contrattazione collettiva sull’intelligenza artificiale
La dimensione collettiva della tutela contro la discriminazione algoritmica è un aspetto che la dottrina italiana sta valorizzando con crescente attenzione. Il sindacato, tradizionalmente protagonista nella negoziazione delle condizioni di lavoro, è chiamato a svolgere un ruolo nuovo: quello di interlocutore nella governance degli algoritmi aziendali. La Direttiva 2024/2831 prevede esplicitamente diritti di informazione e consultazione delle rappresentanze dei lavoratori rispetto all’introduzione e alla modifica di sistemi automatizzati, e questo apre spazi significativi per la contrattazione collettiva.
Alcuni contratti collettivi nazionali di lavoro hanno già iniziato a disciplinare l’impiego dell’intelligenza artificiale nella gestione del personale, prevedendo clausole di trasparenza, diritti di audit e commissioni paritetiche di monitoraggio. Questo percorso è ancora agli inizi, ma rappresenta la strada più promettente per costruire una governance algoritmica che sia al tempo stesso efficace sul piano tecnico e legittima sul piano democratico.
Conclusione: verso una tutela effettiva contro la discriminazione algoritmica nel lavoro
In conclusione, il contrasto alla discriminazione algoritmica nel lavoro richiede un approccio integrato che combini strumenti normativi, pratiche aziendali responsabili e una giurisprudenza capace di adattare le categorie tradizionali alle sfide dell’automazione decisionale. Il Regolamento UE 2024/1689 e la Direttiva UE 2024/2831 forniscono oggi una base normativa solida, ma la loro effettività dipende in larga misura dalla qualità del recepimento nazionale, dalla capacità degli operatori del diritto di padroneggiarne i meccanismi applicativi e dalla volontà delle imprese di andare oltre il mero adempimento formale. La dottrina italiana — da Ciucciovino a Ranieri, da Capuozzo ai numerosi contributi che stanno emergendo su riviste specializzate — sta svolgendo un lavoro prezioso di sistematizzazione e interpretazione critica, costruendo i fondamenti concettuali su cui si edificherà la giurisprudenza dei prossimi anni. Per i professionisti del diritto del lavoro, comprendere la distinzione tra i diversi strumenti normativi, padroneggiare i meccanismi probatori specifici della discriminazione indiretta e saper consigliare i propri clienti — siano essi lavoratori o imprese — su adempimenti concreti e rimedi efficaci è oggi una competenza non più differibile.
Questo articolo è stato realizzato con il supporto dell'AI e sottoposto a revisione editoriale.
