Utilizzo dell'AI nel Rapporto di Lavoro

Question 1

Fasi del rapporto di lavoro in cui si potrebbe pensare di utilizzare l’ai e esempi.

Answer 1

• selezione e matching: scrittura dell’annuncio lavorativo, scrematura dei cv, talent scouting…
• assunzione e recruiting: valutazione dei candidati, affective computing…
• gestione e people analytics: valutazione performance, smistamento task, promozioni, retention…
• salute e sicurezza: data analytics per la prevenzione dell’incidentalità.

Question 2

3 grandi questio che pone l’utilizzo dell’ai nel rapporto di lavoro

Answer 2

• diritto del singolo alla propria autonomia nei confronti della macchina intelligente.
• protezione dell’identità personale: veniamo scomposti in mille dati.
• soggezione oltre alla subordinazione: assoggettamento alla macchina.

Question 3

Quali sono i tradizionali limiti all’esercizio dei poteri datoriali?

Answer 3

• non discriminazione (codice civile)
• non ledere la libertà, dignità, professionalità, sicurezza, salute, privacy del lavoratore.

Question 4

3 principali Nuovi limiti dell’esercizio dei poteri datoriali.

Answer 4

Antropocentrismo, trasparenza di funzionamento e di interazione.

Question 5

2 principali categorie di sistemi tecnologici da usare nelle hr.

Quali normative devono rispettare?

Answer 5

• sistemi di gestione delle risorse umane (per esercizio di potere manageriale, direttivo, organizzativo).
• sistemi di sorveglianza: usati per l’esercizio dei poteri di controllo.

Non devono discriminare, non devono ledere la persona,
- GDPR 2016
- Decreto trasparenza 2022
- Statuto dei lavoratori
- AI Act dal 2025

Question 6

Cosa intendiamo per discriminazione?

Cosa dice il codice civile.

Quali sono i principali fattori discriminatori specifici?

2 tipologie di discriminazione

Answer 6

Praticare un trattamento differenziato tra più lavoratori per motivi discriminatori.

C.C vieta la discriminazione nei contratti di lavoro.

Fattori discriminatori: genere, etnia, orientamento sessuale, religione, opinioni politiche, motivi sindacali, cure parentali…

Diretta: decisione chiaramente basata su fattore discriminatorio.
Indiretta: se una regola apparentemente neutra ha effetti discriminatori.

Question 7

Trasparenza algoritmica:
- controllo ex ante vs controllo ex post.
- 4 fasi tipiche del processo decisionale automatizzato.
- oggi, problemi, possibile soluzione (cosa esalta?)

Answer 7

Il controllo ex ante che spiega il modo di operare delle ai è efficace o è più opportuno un controllo ex post sugli effetti e l’impatto sui lavoratori?
- input, algoritmi/black box, output, trasformazione output algoritmico in decisione imputabile al datore.

• oggi obblighi informativi incentrati sulla fase 1 e 2: info su dati in ingresso e funzionamento.
• problema: funzionamento difficile da spiegare anche per i programmatori, segreto industriale e tutela proprietà intellettuale.
• possibile soluzione: traslazione focus su fase 3 e 4, esaltazione della trasparenza sull’impatto dell’ai.

Question 8

Di cosa è risultato l’algorithmic decision making?

Quali sono i 3 rischi che può provocare? (ciascuno con esempi)

Answer 8

Risultato della sostituzione della scelta datoriale umana con processi decisionali algoritmici.

1. Individuazione di pattern basati sulla correlazione e non sulla causalità (passione per i manga dei programmatori bravi).
2. Algoritmi ciechi: non distinguono ciò che in realtà andrebbe distinto. ( assenza al turno prenotato determina penalità di ranking a prescindere dalla motivazione che può essere relativa a salute o sciopero).
3. Algoritmi specchio: pretesa di conformare scelte future sulla base di un dato passato. Gli algoritmi si basano su dati che possono essere biased, viziati. Approccio conservatore. (Ads facebook per cercare cassiere e taglia legno. Senza filtri raggiungono comunque 85% donne e 90% uomini)