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Alessandra Del Boca e Antonietta Mundo

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L' inganno generazionale. Il falso mito del conflitto per il lavoro - Alessandra Del Boca - Antonietta Mundo - - Libro - Università Bocconi Editore - Itinerari | IBS

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L' inganno generazionale. Il falso mito del conflitto per il lavoro è un libro di Alessandra Del Boca , Antonietta Mundo pubblicato da Università Bocconi Editore nella collana Itinerari: acquista su IBS a 14.02€!

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Riccardo Staglianò

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Riccardo Staglianò, Al posto tuo < Libri < Einaudi

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P come Posto, il tuo posto di lavoro. Quello che internet e le macchine si portano via. Ieri la tecnologia sostituiva i colletti blu, oggi quelli b...

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Ministero dello sviluppo economico

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Politecnico di Milano

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L'osservatorio smart manufacturing è il punto di riferimento in Italia per manager e decisori che debbano comprendere le innovazioni digitali, considerando aspetti dell'industria 4.0.

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Wikipedia

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In statistica e informatica, la locuzione inglese big data ("grandi [masse di] dati") o l' italiana megadati indica genericamente una raccolta di dati informatici così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza. Il termine è utilizzato dunque in riferimento alla capacità (propria della scienza dei dati) di analizzare ovvero estrapolare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, strutturati e non strutturati (grazie a sofisticati metodi statistici e informatici di elaborazione), al fine di scoprire i legami tra fenomeni diversi (ad esempio correlazioni) e prevedere quelli futuri. I big data possono essere utilizzati per diversi scopi tra cui quello di misurare le prestazioni di un'organizzazione nonché di un processo aziendale.

Malgrado non esista una separazione rigorosa tra big data e altri dati (non classificabili come big), sono stati proposti diversi approcci per descriverne le peculiarità. Nel 2011 Teradata afferma che "Un sistema di big data eccede/sorpassa/supera i sistemi hardware e software comunemente usati per catturare, gestire ed elaborare i dati in un lasso di tempo ragionevole per una comunità/popolazione di utenti anche massiva". Un'ulteriore proposta di caratterizzazione dei big data è stata data dal McKinsey Global Institute: "Un sistema di Big Data si riferisce a dataset la cui taglia/volume è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare".

Per poter parlare di big data il volume dei dati deve essere correlato alla capacità del sistema di acquisire le informazioni così come arrivano dalle differenti sorgenti dati che sono adoperate, quindi, un sistema diventa big quando aumenta il volume dei dati e allo stesso tempo aumenta la velocità/flusso di informazioni che il sistema deve poter acquisire e gestire per secondo. Negli ultimi due anni c'è stato infatti un incremento del 90% dei dati prodotti nel mondo e le aziende potrebbero arrivare a produrre zettabyte di dati, ad esempio considerando dati provenienti da sensori, dati satellitari, finanziari, telefonici, ecc.

Il progressivo aumento della dimensione dei dataset è legato alla necessità di analisi su un unico insieme di dati, con l'obiettivo di estrarre informazioni aggiuntive rispetto a quelle che si potrebbero ottenere analizzando piccole serie, con la stessa quantità totale di dati. Ad esempio, l'analisi per sondare gli "umori" dei mercati e del commercio, e quindi del trend complessivo della società e del fiume di informazioni che viaggiano e transitano attraverso Internet. Con i big data la mole dei dati è dell'ordine degli zettabyte, ovvero miliardi di terabyte, quindi si richiede una potenza di calcolo parallelo e massivo con strumenti dedicati eseguiti su decine, centinaia o anche migliaia di server. I Big data comportano anche l'interrelazione di dati provenienti da fonti potenzialmente eterogenee, cioè non soltanto i dati strutturati (come quelli provenienti dai database) ma anche non strutturati ( immagini, email, dati GPS, informazioni derivanti dai social network, ecc.).

Non esiste una soglia di riferimento prestabilita in termini di dimensione oltre la quale è lecito parlare di Big Data: in genere si parla di big data quando l'insieme di dati è talmente grande e complesso che richiede la definizione di nuovi strumenti e metodologie per estrapolare, gestire e processare informazioni entro un tempo ragionevole. Infatti, come enunciato dalla legge di Moore, l'evoluzione tecnologica permette la memorizzazione e la gestione di dataset di dimensioni continuamente crescenti. In uno studio del 2001, l'analista Douglas Laney aveva definito il modello di crescita come tridimensionale (modello delle "3V"): con il passare del tempo aumentano volume (dei dati), velocità e varietà (dei dati). In molti casi questo modello è ancora valido, nonostante esso sia stato successivamente esteso.

Nel primo modello di Douglas Laney, chiamato delle "3V", le tre parole chiave hanno il seguente significato:

Volume: si riferisce alla quantità di dati (strutturati o non strutturati) generati ogni secondo. Tali dati sono generati da sorgenti eterogenee, quali: sensori, log, eventi [non chiaro], email, social media e database tradizionali;

Varietà: si riferisce alla differente tipologia dei dati che vengono generati, accumulati ed utilizzati. Prima dell'epoca dei Big Data si prendevano in considerazione per le analisi principalmente dati strutturati; la loro manipolazione veniva eseguita mediante l'uso di database relazionali. Per avere analisi più accurate e più profonde, oggi è necessario prendere in considerazione anche:

a) dati non strutturati (ad esempio file di testo generati dalle macchine industriali o log di web server o dei firewall);

b) dati semi strutturati (ad esempio un atto notarile con frasi fisse e frasi variabili) oltre a quelli strutturati (ad esempio la tabella di un database);

Velocità: si riferisce alla velocità con cui i nuovi dati vengono generati. Sono importanti non solo la celerità nella generazione dei dati, ma anche la necessità che questi dati/informazioni arrivino in sistema real-time al fine di effettuare analisi su di essi.

Con il tempo, sono state introdotte una quarta V, quella di veridicità, e poi una quinta, quella di Valore.

Veridicità: considerando la varietà dei dati sorgente (dati strutturati o non strutturati) e la velocità alla quale tali dati possono variare, è molto probabile che non si riesca a garantire la stessa qualità di dati in ingresso ai sistemi di analisi normalmente disponibile in processi di ETL tradizionali. È evidente che se i dati alla base delle analisi sono poco accurati, i risultati delle analisi non saranno migliori. Visto che su tali risultati possono essere basate delle decisioni, è fondamentale assegnare un indice di veridicità ai dati su cui si basano le analisi, in modo da avere una misura dell'affidabilità.

Valore: si riferisce alla capacità di trasformare i dati in valore. Un progetto Big Data necessita di investimenti, anche importanti, per la raccolta granulare dei dati e la loro analisi. Prima di avviare un'iniziativa è importante valutare e documentare quale sia il valore effettivo portato al business.

Con il passare del tempo, ulteriori caratteristiche si sono aggiunte al modello, quali ad esempio:

variabilità: questa caratteristica può essere un problema e si riferisce alla possibilità di inconsistenza dei dati;

Altri modelli concettuali, come il Modello ITMI (Informazione, Tecnologia, Metodi, Impatto), hanno cercato di rappresentare in maniera sintetica i vari aspetti che caratterizzano il fenomeno dei big data nella sua complessità, andando oltre le caratteristiche del dato, come avviene per i modelli basati sulle "V".

I Big Data sono un argomento interessante per molte aziende, le quali negli ultimi anni hanno investito su questa tecnologia più di 15 miliardi di dollari, finanziando lo sviluppo di software per la gestione e l'analisi dei dati. Questo è accaduto perché le economie più forti sono molto motivate all'analisi di enormi quantità di dati: basti pensare che ci sono oltre 4,6 miliardi di smartphone attivi e circa 2 miliardi di persone hanno accesso a Internet. Dal 1986 ad oggi il volume dei dati in circolazione è aumentato in maniera esponenziale:

nel 1986 i dati erano 281 Petabyte;

nel 1993 i dati erano 471 PetaByte;

nel 2000 i dati erano 2,2 Exabyte;

nel 2007 i dati erano 65 ExaByte;

per il 2014 si era previsto uno scambio di oltre 650 ExaByte.

La crescente maturità del concetto di Big Data mette in evidenza le differenze con la business intelligence, in materia di dati e del loro utilizzo:

La business intelligence utilizza la statistica descrittiva con dati ad alta densità d'informazione per misurare cose, rilevare tendenze, ecc., cioè utilizza dataset limitati, dati puliti e modelli semplici;

Big Data utilizza la statistica inferenziale e concetti di identificazione di sistemi non lineari, per dedurre leggi (come regressioni, relazioni non lineari, ed effetti causali) da grandi insiemi di dati; per rivelare rapporti e dipendenze tra essi ed anche per effettuare previsioni di risultati e comportamenti, cioè utilizza dataset eterogenei (non correlati tra loro), dati grezzi e modelli predittivi complessi.

Come è stato detto in precedenza, il volume di dati dei Big Data e l'ampio uso di dati non strutturati non permette l'utilizzo dei tradizionali sistemi per la gestione di basi di dati relazionali ( RDBMS), se non attraverso tecniche di strutturazione del dato. Un dato strutturato archiviato nei tradizionali sistemi RDBMS permette di avere prestazioni infinitamente migliori, nella ricerca, rispetto ai sistemi NoSQL, garantendo la consistenza del dato, che in sistemi Big Data generalmente non è garantita. I sistemi Big Data pertanto non sono da considerarsi complementari alle basi di dati, bensì un insieme di tecniche di ETL su dati non strutturati e generati in maniera geograficamente molto distribuita [non chiaro]. Gli operatori di mercato utilizzano piuttosto sistemi con elevata scalabilità e soluzioni basate sulla NoSQL. Nell'ambito della business analytics sono nati nuovi modelli di rappresentazione in grado di gestire tale mole di dati con elaborazioni in parallelo dei database. Architetture di elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati sono offerte da MapReduce di Google e dalla controparte open source Apache Hadoop. In base agli strumenti e ai modelli utilizzati per l'analisi e la gestione dei dati è possibile distinguere quattro metodologie (o tipologie) di Big Data Analytics:

Analisi descrittiva, l'insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali. Tali strumenti permettono di accedere ai dati in maniera interattiva (inserendo ad esempio filtri o effettuando operazioni di drill-down) e di visualizzare in modo sintetico e grafico i principali indicatori di prestazione (la totalità delle grandi organizzazioni si serve questa tipologia);

Analisi predittiva, strumenti avanzati che effettuano l'analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro (sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, proiezione (forecasting), modelli predittivi, ecc.);

Analisi prescrittiva, strumenti avanzati che, insieme all'analisi dei dati, sono capaci di proporre soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte;

Automated Analytics, strumenti capaci di implementare autonomamente l'azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.

La crescente mole di dati generati da sorgenti di dati eterogenei ha posto l'attenzione su come estrarli, archiviarli ed utilizzarli al fine di ottenerne un profitto. Il problema che si riscontra è dovuto principalmente alla difficoltà di gestire i Big Data con database tradizionali, sia in termini di costi, sia in termini di volume. L'insieme di questi elementi ha portato allo sviluppo di nuovi modelli di elaborazione, che hanno permesso alle aziende di diventare più competitive, sia attraverso una riduzione dei costi, sia perché i nuovi sistemi sono in grado di archiviare, trasferire e combinare i dati con maggiore velocità e in maniera agile. Per poter gestire il sistema di Big Data si adoperano sistemi che distribuiscono sia risorse che servizi:

Architetture distribuite: utilizzo di cluster di computer connessi tra loro al fine di cooperare al raggiungimento di un obiettivo comune realizzando la scalabilità orizzontale (non verticale).

Tolleranza ai guasti: le architetture/piattaforme proposte devono essere progettate per essere tolleranti ai guasti, per questo le risorse sono replicate sulle differenti macchine che compongono il cluster.

Calcolo distribuito: il modello di elaborazione è distribuito in modo da poter sfruttare la potenza elaborativa del cluster progettato.

Per gestire grandi quantitativi di dati sono state proposte nuove metodologie nei seguenti campi:

A supporto di queste metodologie sono state proposte le seguenti tecnologie e linguaggi di programmazione:

L'estrazione di conoscenza dai Big Data e l'impiego della stessa per il miglioramento delle attività decisionali sono subordinati alla definizione di processi che consentano di gestire e trasformare in modo efficiente dataset che crescono rapidamente in volume e varietà. Ogni fase di ciascun processo modifica lo stato ed il contenuto degli stessi, contribuendo a convertire moli di dati ancora grezzi in valore e dunque ad arricchire il modello analitico dei dati . Tali processi costituiscono un riferimento per la scelta o la creazione di un'architettura, ovvero di una struttura logica e fisica che determina come i Big Data devono essere memorizzati, acceduti e gestiti all'interno di un'organizzazione. In essa vengono specificate, inoltre, le soluzioni da mettere in campo per far fronte ai problemi che possono derivare dal trattamento dei Big Data, quali ad esempio la scarsa qualità dei dati o la scalabilità delle infrastrutture, le componenti hardware e software come framework e database, il flusso delle informazioni, la privacy e la sicurezza dei dati e molto altro.

I processi principali che compongono il ciclo di vita dei Big Data possono essere raggruppati in due macro-aree:

Big Data Management: racchiude i processi e le tecnologie per l'acquisizione e la memorizzazione dei Big Data e la preparazione ed il recupero degli stessi;

Big Data Analytics: racchiude i processi utilizzati per analizzare e acquisire informazioni utili da grandi dataset allo scopo di interpretare e descrivere il passato (descriptive analytics), predire il futuro (predictive analytics) o consigliare azioni (prescriptive analytics).

Oltre alla varietà dei formati e strutture, i Big Data presentano anche una varietà di fonti. I dati generati da queste spesso sono classificati in:

human generated: si trovano e derivano in particolare da piattaforme di social network (Facebook, LinkedIn), blogging (Blogger, Wordpress) e micro-blogging (Twitter, Tumblr), social news (Digg, Reddit), social bookmarking (Delicious, StumbleUpon), multimedia sharing (Instagram, Flickr, YouTube), le wiki (Wikipedia), i siti di domande e risposte (Yahoo Answers), i siti di recensioni (Yelp, TripAdvisor), i portali di e-commerce (eBay, Amazon), click stream [non chiaro] da siti web ecc, generalmente gestiti tramite cookie.

machine generated: sono prodotti da sorgenti quali sensori GPS, IoT, RFID, centrali di monitoraggio di eventi meteorologici, strumenti scientifici, sistemi di High Frequency Trading dei mercati finanziari, dispositivi biomedicali ed altri.

business generated: si intendono tutti quei dati, human o machine generated, generati internamente ad un'azienda che registrano tutte le attività data-driven dei processi di business aziendali. Molti di essi sono dati storici, memorizzati staticamente in base di dati relazionali, che rappresentano pagamenti, ordini, dati di produzione, d'inventario, vendite e dati finanziari. La crescente produzione di questa tipologia di dati ha reso necessario l'utilizzo di tecnologie e strumenti di analisi in tempo reale affinché le aziende possano sfruttare a pieno il loro potenziale.

L'acquisizione dei Big Data da questi canali d'informazione può avvenire con diverse modalità:

Accedendo ad API messe a disposizione dai servizi Web, grazie alle quali è possibile interfacciarsi ad essi per esaminarne i contenuti. Un esempio sono le Twitter API, Facebook Graph API e le API fornite da motori di ricerca come Google e Bing;

Utilizzando software di web scraping che eseguono operazioni di crawling, parsing ed entity extraction per la raccolta automatica di dati da documenti presenti in Internet. Il framework Apache Tika, ad esempio, automatizza tali operazioni per metadati e testo provenienti da diverse tipologie di documenti, arrivando ad identificarne persino la lingua;

Importando i dati da database relazionali, non relazionali o da altre sorgenti con strumenti di ETL, già usati ampiamente per la movimentazione di dati in sistemi di Data Warehousing e Data mart. Uno degli strumenti di ETL più usati nell'ottica dei Big Data è Apache Sqoop che consente di importare ed esportare grandi quantità di dati da database relazionali e non verso la piattaforma Apache Hadoop e viceversa;

Acquisendo flussi continui di dati, rapidamente generati, tramite sistemi capaci di catturare eventi, elaborarli e salvarli su un database in modo efficiente. Tra le tecnologie più diffuse ci sono Apache Flume, Apache Kafka e Microsoft StreamInsight.

In seguito all'acquisizione dalle sorgenti, i dataset sono trasferiti a sistemi di archiviazione locali o remoti attraverso mezzi di trasmissione ad alta velocità. L'insieme di dati grezzi, strutturati e non strutturati, è detto data lake, pronto per l'elaborazione. Inoltre è fondamentale che su di essi vengano eseguite ulteriori operazioni di precompilazione, il cui scopo è filtrare i dati da informazioni ridondanti, inaccurate o incomplete al fine di diminuirne l' entropia (cioè il disordine), migliorando così l'accuratezza delle analisi e riducendo lo spazio necessario alla memorizzazione degli stessi.

La maggior parte dei dati raccolti non sono disponibili nel formato richiesto per la successiva fase di elaborazione. Ad esempio, il fascicolo informatico di un paziente di un ospedale, nella maggior parte dei casi è costituito da rapporti medici, prescrizioni, letture acquisite da sensori e/o macchine di monitoraggio e dati di immagine come i raggi x. In questo contesto, non è possibile utilizzare questi dati in modo efficace quando ognuno di essi ha una propria rappresentazione. Pertanto, bisogna creare un processo di estrazione che prelevi le informazioni richieste dalla grande fonte dei dati e le rappresenti in una forma standard e strutturata pronta per l'analisi. La progettazione del processo di estrazione dipende principalmente dall'area di applicazione; ad esempio i dati che si estraggono dai supporti utilizzati per la risonanza magnetica sono differenti da quelli utilizzati per le immagini delle stelle. I Big Data, inoltre, possono contenere alcune informazioni false. Ad esempio, i pazienti possono nascondere intenzionalmente alcuni sintomi che possono portare il medico a diagnosticare erroneamente la loro condizione. È necessario, pertanto, utilizzare tecniche di pulizia dei dati che comprendono vincoli per il controllo della validità dei dati e modelli di errore per garantire la loro qualità.

L'immagazzinamento dei Big Data è un problema che deriva da due necessità: memorizzare ed organizzare enormi dataset non strutturati o semi-strutturati ed allo stesso tempo garantire la loro disponibilità e la capacità di interazione con essi in modo affidabile, veloce e sicuro. Per rispondere a questi bisogni è stato unito allo sviluppo di infrastrutture hardware per l'archiviazione, anche la creazione di meccanismi per la gestione di questi dati, in particolare file system distribuiti e nuove tipologie di database.

L'infrastruttura a supporto dei Big Data consiste in insiemi di nodi di archiviazione ed elaborazione distribuiti in rete, connessi mediante reti di comunicazione ad alta velocità, in grado di scalare orizzontalmente ed essere configurata dinamicamente a seconda delle applicazioni. I file system distribuiti hanno il compito di fornire una visione unificata dell'infrastruttura di memoria distribuita sottostante, fornendo operazioni di base per la lettura e scrittura sequenziale di grandi quantità di dati, assicurando alte prestazioni ed allo stesso tempo un adeguato livello di tolleranza ai guasti. I file system distribuiti più conosciuti sono Google File System (GFS) ed Hadoop Distributed File System (HDFS). Vari tipi di database sono stati proposti negli anni nell'intento di memorizzare, gestire ed organizzare dataset caratterizzati da grandezze, strutture e provenienze diverse. A causa della staticità delle strutture tabellari, le soluzioni basate su RDBMS si sono rivelate inadatte ai requisiti di varietà e volume propri dei Big Data.

L'organizzazione logica dei dati è dunque affidata alle basi di dati NoSQL che abbandonano le restrizioni imposte dal modello relazionale e dal linguaggio SQL ma che invece possiedono caratteristiche fondamentali per i Big Data come l'essere " schemaless" e distribuite, avere una facile replicazione dei dati, eventual consistency e, non ultimo, il supporto per lo memoria persistente di grandi moli di dati. Alla fase di immagazzinamento viene affiancata spesso una fase di integrazione che consiste in ulteriori elaborazioni e trasformazioni dei dati per prepararli alla successiva fase di analisi. Ciò permette di ottenere una visione unificata e normalizzata dei dati. Le operazioni che vengono svolte più frequentemente in questa fase sono l'unione di dati da database esterni ed il riconoscimento di contenuti testuali da documenti provenienti da fonti come il Web o le repository aziendali.

Modellazione, elaborazione e analisi

Lo scopo della fase di analisi è quello di estrarre valore in forma di conoscenza dai Big Data, esaminando gli enormi dataset a disposizione alla scoperta di correlazioni, trend, pattern ed ulteriori indici statistici nascosti nei dati. Le analisi possono essere eseguite su dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, tra cui:

Analisi di testi: l'estrazione di informazioni e conoscenza a partire da testo non strutturato contenuto in documenti, email, pagine Web e post su blog e social network, nota anche come text mining, fa principalmente uso di tecniche di Natural language processing (NLP), machine learning ed analisi statistica. Grazie ad esse sono stati sviluppati algoritmi per il riconoscimento di argomenti (topic modeling), la ricerca delle migliori risposte ad una domanda (question answering), l'individuazione delle opinioni degli utenti su determinate notizie (opinion mining) ed altri ancora;

Analisi di dati multimediali: la natura non strutturata di contenuti multimediali quali immagini, video ed audio, la loro dimensione, eterogeneità ed il fatto di essere prodotti molto rapidamente rendono idonea la loro trattazione con sistemi di Big Data Analytics. Algoritmi di machine learning permettono di estrarre informazioni di basso ed alto livello utili alla descrizione semantica dei file multimediali. L'annotazione automatica tramite etichette testuali (multimedia annotation) e l'estrazione di feature visive o sonore (feature extraction) sono attività alla base di algoritmi d'indicizzazione (multimedia indexing) e raccomandazione (multimedia recommendation) di questi contenuti.

Analisi del Web: è possibile ricavare informazioni e conoscenza sui contenuti, la struttura e l'utilizzo del Web analizzando in maniera automatica pagine e collegamenti ipertestuali. L'analisi dei contenuti testuali e multimediali viene svolta facendo uso delle tecniche sopra citate. La topologia può essere ricostruita mediante algoritmi di crawling che seguono i collegamenti ipertestuali per rivelare relazioni tra pagine o siti Web. Uno degli algoritmi più noti che si ispira a tale meccanismo è il PageRank di Google. Il profiling dell'utilizzo del Web da parte di un'utenza sempre più diversificata viene eseguito esaminando un numero elevato di log di server, sessioni, transazioni, ricerche e visite al fine di personalizzare le esperienze individuali degli utenti.

Le tecniche di data mining, machine learning e di analisi statistica come clustering, correlazione e regressione, vengono applicate ai Big Data mediante l'uso di modelli di programmazione e framework di elaborazione distribuita che permettono di ottenere in tempi rapidi aggregati di informazioni dai database NoSQL o da altre fonti, analogamente a ciò che accade per il linguaggio SQL con i database relazionali. Quest'ultimi vengono classificati in base alla tempestività richiesta per le analisi (real time o batch analytics) e alla possibilità di velocizzare parte delle operazioni caricando o meno i dati in memoria primaria (in memory analytics). Fra i modelli di programmazione più diffusi ci sono MapReduce, parte del framework Apache Hadoop, che permette l'elaborazione in batch ed in parallelo di grandi dataset su cluster di macchine general purpose usando l'omonimo paradigma e Google Pregel che consente di eseguire elaborazioni distribuite su enormi grafi che possono rappresentare ad esempio grafi di reti di calcolatori o delle relazioni tra gli utenti di un social network.

L'interpretazione dei parametri analizzati può fornire dei suggerimenti per verificare ipotesi empiriche su fenomeni di interesse, prendere decisioni di business più efficaci, individuare nuovi mercati nei quali investire, sviluppare campagne di marketing scientifico mirate e migliorare l'efficienza operativa.

Il recente sviluppo di metodologie di acquisizione e di elaborazione di grandi masse di dati tramite algoritmi coinvolge tutti i settori economici ed ha sollevato dubbi sulla loro applicazione in mancanza di adeguate normative e controlli. Nel 2008, in seguito alla crisi economica mondiale, due ingegneri finanziari, Emanuel Derman e Paul Wilmott, hanno elaborato un manifesto etico per gli scienziati dei dati, sul modello del Giuramento di Ippocrate per i medici. Nel 2017 la data scientist Cathy O'Neil ha esposto in un libro le varie problematiche sorte con l'uso dei modelli basati su Big Data. Molti dei quali, lungi dall'essere equi ed obiettivi, si sono dimostrati codificazioni di pregiudizi umani che hanno portato ad errori sistemici senza possibilità di appello nei software che controllano le nostre vite in diversi ambiti, da quello legale a quello lavorativo e politico. Il pericolo di rendere la vita delle persone "calcolabile" sulla base delle tracce che ciascuno lascia in rete, è affrontato in un saggio di Domenico Talia, che discute più in generale dei rischi e delle relazioni tra l'uso dei Big Data, la privacy dei cittadini e l'esercizio della democrazia.

A differenza dell' America Settentrionale, il Parlamento Europeo ha già varato un Regolamento generale sulla protezione dei dati. Secondo Kevin Kelly, "se si vuole modificare il comportamento in Rete delle persone, basta semplicemente alterare sullo schermo gli algoritmi che lo governano, che di fatto regolano il comportamento collettivo o spingono le persone in una direzione preferenziale".

Nei primi mesi del 2018 è scoppiato lo scandalo Facebook: una società che analizza Big Data, Cambridge Analytica, ha usato i dati personali di 87 milioni di utenti della rete sociale a scopo di propaganda politica. Nello scandalo, è emerso che la società britannica abbia utilizzato i big data per influenzare le persone in occasione di elezioni in diversi Paesi anche per il presidente degli Stati Uniti tenutesi nel novembre 2016. Facebook è stato accusato degli standard morali che le società di social networking avrebbe dovuto seguire e della maggiore protezione dei media online e della privacy che ogni utente online dovrebbe avere [Frase poco chiara.]. Pertanto, nell'aprile 2018 Facebook ha pagato una multa di 5 miliardi di dollari e dovuto applicare alla propria piattaforma il regolamento generale sulla protezione dei dati.

La virtualizzazione dei Big Data è un modo per raccogliere dati da poche fonti in un singolo livello. Il livello dati raccolto è virtuale. A differenza di altri metodi, la maggior parte dei dati rimane sul posto e viene presa su richiesta direttamente dai sistemi di origine.

1. ^ Alberto Sardi, Enrico Sorano, Valter Cantino, Patrizia Garengo, Big data and performance measurement research: trends, evolution and future opportunities , in Measuring Business Excellence, 2020, DOI:10.1108/MBE-06-2019-0053.

2. ^ Marco Russo, Luca De Biase, Che cosa pensereste se vi dicessero che in Italia i Big Data non esistono? , su blog.debiase.com. URL consultato il 28 ottobre 2014.

3. ^ Gianluca Ferrari, Il vero significato dei "Big data" , su searchcio.techtarget.it, 14 giugno 2011. URL consultato il 21 ottobre 2013.

4. Snijders, C., Matzat, U., & Reips, U.-D. (2012). 'Big Data': Big gaps of knowledge in the field of Internet. ^ International Journal of Internet Science, 7, 1-5. International Journal of Internet Science, Volume 7, Issue 1

5. ^ De Mauro, Andrea., Big data analytics : guida per iniziare a classificare e interpretare dati con il machine learning , Apogeo, 2019, ISBN 9788850334780, OCLC 1065010076. URL consultato il 10 novembre 2019.

6. ^ Douglas Laney, 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety (), su blogs.gartner.com, Gartner. URL consultato il 6 febbraio 2001.

7. () Mark Beyer, Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data , su gartner.com, 27 giugno 2011. URL consultato il 25 giugno 2017 (archiviato il 10 luglio 2011).

8. () IBM, The Four V's of Big Data , su ibmbigdatahub.com, ibm, 24 agosto 2012. URL consultato il 25 giugno 2017 (archiviato il 24 agosto 2012).

9. ^ Allard J. van Altena, Perry D. Moerland e Aeilko H. Zwinderman, Understanding big data themes from scientific biomedical literature through topic modeling , in Journal of Big Data, vol. 3, n. 1, 15 novembre 2016, p. 23, DOI:10.1186/s40537-016-0057-0. URL consultato il 10 novembre 2019.

10. () Billings S.A. "Nonlinear System Identification: NARMAX Methods in the Time, Frequency, and Spatio-Temporal Domains". Wiley, 2013

11. () ^ Delort P., Big Data car Low-Density Data? La faible densité en information comme facteur discriminant

12. () Rasetti M., Merelli E., ^ The Topological Field Theory of Data: a program towards a novel strategy for data mining through data language

13. ^ Alessandro Piva, Come impostare un progetto di Big Data Analytics? . URL consultato il 21 giugno 2018.

14. ^ () Han Hu, Yonggang Wen, Tat-Seng Chua e Xuelong Li, Toward Scalable Systems for Big Data Analytics: A Technology Tutorial , in IEEE Access, vol. 2, 2014, pp. 652-687, DOI:10.1109/ACCESS.2014.2332453.

15. ^ () Chen, Min and Mao, Shiwen and Liu e Yunhao, Big Data: A Survey , in Mobile Networks and Applications, vol. 19, 2014, pp. 171-209, DOI:10.1007/s11036-013-0489-0.

16. ^ () Nasser Thabet e Tariq Rahim Soomro, Big Data Challenges , in Journal of Computer Engineering & Information Technology}, 2015, DOI:10.4172/2324-9307.1000133.

17. ^ () James R. Evans e Carl H. Lindner, Business Analytics: The Next Frontier for Decision Sciences , in Decision Lines, vol. 43, n. 2.

18. ^ https://www.mdirector.com/it/marketing-digitale/cos-e-un-data-lake.html

19. ^ https://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON4135/h09/undervisningsmateriale/FinancialModelersManifesto.pdf

20. Cathy O'Neill, ^ Weapons of Math destruction, Penguins Book, 2016; Armi di distruzione matematica, Come i Big Data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia, Bompiani, 2016, ISBN 978-88-452-9421-1.

21. Domenico Talia, ^ La società calcolabile e i Big Data, Rubbettino, 2018, ISBN 978-8849851823

22. ^ Kevin Kelly, The Inevitable (2016), L'inevitabile, le tendenze tecnologiche che rivoluzioneranno il nostro futuro (2017) Milano, Il Saggiatore, trad. Alberto Locca, ISBN 978-88-428-2376-6, pag. 94.

23. ^ Yuval Noah Harari, Why Technology Favors Tyranny , in The Atlantic, 2018-10. URL consultato l'11 marzo 2019.

24. ^ https://www.ilfattoquotidiano.it/2018/04/04/facebook-zuckerberg-testimoniera-alla-commissione-usa-l11-aprile-sul-caso-cambridge-analytica/4270478/

25. ^ The Cambridge Analytica scandal changed the world - but it didn't change Facebook , su theguardian.com.

Andrea De Mauro, Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning, ISBN 978-8850334780, Apogeo, 2019.

Marco Delmastro, Antonio Nicita, Big Data. Come stanno cambiando il nostro mondo, Il Mulino, 2019.

Stefano Mannoni, Guido Stazi, Is Competition A Click Away? Sfida al monopolio nell'era digitale, Editoriale scientifica 2018.

Viktor Mayer-Schonberger, Kenneth Cukier, Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think, John Murray Publishers Ltd, 2013; Big data. Una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere e già minaccia la nostra libertà, Garzanti, 2013, ISBN 978-8811682479.

Marc Dugain, Christophe Labbé, L'uomo nudo. La dittatura invisibile del digitale, ISBN 978-88-99438-05-0, Enrico Damiani Editore, 2016.

Alessandro Rezzani, Big data. Architettura, tecnologie e metodi per l'utilizzo di grandi basi di dati, ISBN 978-8838789892, Apogeo Education, 2013.

Cathy O'Neill, Weapons of Math destruction, Penguins Book, 2016; Armi di distruzione matematica, Come i Big Data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia, Bompiani, 2016, ISBN 978-88-452-9421-1.

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In statistica e informatica, la locuzione inglese big data ("grandi [masse di] dati") o l' italiana megadati indica genericamente una raccolta di dati informatici così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza.

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Wikipedia

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For methods of transferring an image onto a 3D surface, see pad printing. For methods of generating autostereoscopic lenticular images, see lenticular printing and holography.

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Wikipedia

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Il Cloud Manufacturing, o Cloud-based Manufacturing, mutuando la definizione del NIST per il Cloud computing, può essere definito come 'un metodo per abilitare, tramite la rete, l'accesso diffuso agevole e a richiesta, ad un insieme condiviso e configurabile di risorse manufatturiere (ad esempio software di supporto alla produzione, risorse e capacità produttive ) che possono essere acquisite e rilasciate rapidamente e con minimo sforzo di gestione o di interazione con il fornitore di servizi.'

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Wikipedia

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In telecomunicazioni Internet delle cose (o, più propriamente, Internet degli oggetti o IoT, acronimo dell' inglese Internet of things) è un neologismo riferito all'estensione di Internet al mondo degli oggetti e dei luoghi concreti. Introdotto da Kevin Ashton, cofondatore e direttore esecutivo di Auto-ID Center (consorzio di ricerca con sede al MIT), durante una presentazione presso Procter & Gamble nel 1999.

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"Cloud manufacturing, la rivoluzione alla catena di montaggio"

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"Cloud manufacturing, la rivoluzione alla catena di montaggio"

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Stefania Aoi

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Si potrà realizzare un unico prodotto in network: design in Corea, sviluppo in Italia, vendita dalla Cina. Giuseppe Padula, docente di Progettazione assistita da calcolatore, delinea gli scenari futuri
Stefania Aoi

È considerata una delle dieci tecnologie che cambieranno il mondo. Una di quelle a più alto potenziale per il prossimo decennio. Il cloud manufacturing - secondo un recente rapporto McKinsey - nei prossimi anni potrebbe ridisegnare il profilo dell'industria manifatturiera mondiale. Attraverso internet in futuro sarà possibile progettare un oggetto in qualche zona del mondo. Inviarlo in produzione grazie a stampanti 3D o a macchine a controllo numerico di nuova generazione che si trovano da tutt'altra parte e appartengono ad aziende diverse. Tutto il processo sarà controllato da piattaforme informatiche in cloud. Le fasi della produzione potranno essere seguite via webcam. E infine si potrà riceverlo per posta. Fantascienza o nuova frontiere per il commercio internazionale? In Italia, lavora a questo tema Giuseppe Padula. Docente di Tecnologie per l'Integrazione Aziendale all'Università di Parma e Progettazione assistita da calcolatore allo Iuav di San Marino, Padula sta partecipando a un progetto pilota avviato da un consorzio di atenei europei e di aziende manufatturiere. Obiettivo: rendere possibile l'uso, da parte di chiunque nel mondo, di alcuni costosi programmi di supporto alla progettazione (come Cad, Cae o Cam), e di macchinari a controllo numerico, di proprietà dalle aziende che partecipano al programma. Tutto girerà su una piattaforma pilota cloud. L'idea è di consentire agli addetti di una società coreana piuttosto che francese, di collegarsi in rete (un domani magari di usare un sito simile a quello di Amazon), e di realizzare tutto il ciclo produttivo: dal disegno per esempio di una suola di scarpe fino alla sua consegna a domicilio.
La nuvola informatica cresce e si evolve. E se già oggi consente alle imprese di sostituire l'acquisto di infrastrutture, software e piattaforme, con il loro "noleggio" in modalità pay by use (si paga in base all'uso che se ne fa), domani potrebbe addirittura aiutare le aziende a trovare ad esempio nuovi clienti. <Adesso - racconta Padula - tiamo lavorando con un'azienda emiliana che fabbrica scarpe e ha acquistato tempo fa tecnologie molto costose che vengono utilizzate parzialmente durante l'anno. Attraverso il Cloud manufacturing vorremmo consentire magari ad altre aiende nel mondo, di utilizzarle in via remota (dietro pagamento) per produrre una merce, che poi sarà consegnata all'indirizzo del cliente>.
La strada per arrivare a un'applicazione industriale è ancora tanta. <Si è in una fase prototipale, - commenta lo studioso - anche se l'Europa inizia a investire su questo tema, come nel caso del consorzio con cui collaboro, sostenuto da finanziamenti Ue>. Nel Cloud manufacturing si intravede una strada per mantenere alta la competitività delle imprese. Questo tipo di cloud rappresenta la convergenza di alcuni processi aziendali già in atto nel settore industriale, quali il Collaborative manufacturing (la collaborazione tra imprese), dell'Internet of Things e del cloud computing. Ostacola allo sviluppo del Cloud Manufacturing è l'aspetto della sicurezza. È importante evitare che delicati progetti, se portati in Cloud, possano essere sottratti o visionati da altri. <Sono necessari sofisticati strumenti di protezione e un rapporto di fiducia tra provider e cliente>. Un altro ostacolo è poi rappresentato dalla fase di virtualizzazione della macchina industriale o dei centri di lavoro. Si devono perfezionare protocolli di comunicazione e linguaggi. Crearne di comuni. Oggi si può partire dal disegno di un prodotto e arrivare fino alla simulazione del ciclo produttivo. <Ma l'ultimo anello, la produzione vera e propria - spiega il docente - comporta ancora delle difficoltà>. Al momento le macchine a controllo numerico sono gestite con un linguaggio che non è il più idoneo. E nelle aziende di tutto il mondo si lavora per lanciare nuovi sistemi di controllo delle macchine utensili, perché siano capaci di elaborare il più alto numero di informazioni possibile, in modo che il prodotto esca con le funzionalità richieste. <Finora lo standard Step-Nc, Iso 14649 ("Standard for the Exchange of Product model data") sembra il più promettente in questa direzione> afferma Padula. I benefici di questi nuovi standard sono tanti. Chi ha macchine dotate di controlli evoluti sarà più flessibile alle esigenze dei clienti e potrà utilizzarle di più. <Si va verso quello che è uno slogan della filosofia dei "makers": disegna dove vuoi, produci dove vuoi. - spiega lo studioso - In futuro sarà possibile produrre in modo economico anche un unico oggetto, proprio come ipotizzato in "La coda lunga" un libro di Chris Anderson>.
Ma a che punto è la ricerca in Italia? <Da noi - lamenta Padula - il problema è soprattutto uno: non si fa sistema, le imprese e i centri di ricerca non sempre sono collegati tra loro, e si opera spesso in maniera individuale>. Eppure sulla tecnologia Cloud applicata al manifatturiero si gioca il futuro. In base ai nuovi processi di produzione si ridisegnerà lo scenario del commercio mondiale.

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"Cloud manufacturing, la rivoluzione alla catena di montaggio"

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Si potrà realizzare un unico prodotto in network: design in Corea, sviluppo in Italia, vendita dalla Cina. Giuseppe Padula, docente di Progettazione assistita da calcolatore, delinea gli scenari futuri Stefania Aoi È considerata una delle dieci tecnologie che cambieranno il mondo. Una

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Alessandro Longo

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Sono giovani, in prevalenza donne, e lavorano per persone o aziende che non conoscono, attraverso siti Web quasi sempre americani. Il lavoro: tradurre una frase, sottotitolare un film, scrivere un po' di codice per un videogioco da cellulare, dare assistenza on line a qualche cliente di grandi aziende. Ma anche - e forse è peggio - mettere "50 mi piace" su una pagine Facebook o scrivere una recensione (fasulla) di un albergo o di un ristorante su Tripadvisor. Certo, ci sono anche buone occasioni, con cui un laureando può aspirare a portare a casa fino a un centinaio di euro al giorno. Ma varie stime internazionali rivelano che il guadagno medio è molto meno roseo: due o tre euro all'ora, fino a un massimo di quattro o cinque se si è molto veloci. Senza tutele, né garanzie. Nemmeno quella di essere davvero pagati, alla fine.

È il fenomeno del crowdworking, fusione di due termini inglesi ("work" e "crowd", cioè folla), l'ultima frontiera di lavoro disgregato e miniaturizzato nell'era post industriale.

Il sito più famoso che offre crowdworking è quello del gigante americano Amazon, ma il fenomeno ora attecchisce anche in Italia: ci sono siti italiani che lo offrono e una quantità crescente di persone che vi ricorrono. Proprio mentre negli Usa sociologi ed economisti cominciano a interrogarsi sui pericoli: sul fatto che questa forma estrema di outsourcing è la morte di tutti i diritti sociali conquistati nel Novecento e che forse bisogna cominciare a escogitare nuove regole internazionali che tutelino anche queste forme di lavoro.

Intanto, da noi si fanno le prime stime: "Sono circa 100 mila gli italiani che a diverso titolo hanno percepito un compenso saltuario o continuativo aderendo a progetti di crowdworking", dice Bruno Pellegrini, tra i maggiori esperti italiani di digital media e social business. "Ci sono piattaforme italiane come Userfarm (di cui sono tra gli ideatori) o Zooppa, dove prevalgono i microlavori a carattere creativo, come realizzare un video pubblicitario o presentare un progetto grafico", continua Pellegrini. "Ma la maggior parte degli offerenti italiani lavora su piattaforme straniere come Mechanical Turk di Amazon, Odesk, Freelancer.com, CrowdFlower, svincolate dalle nostre norme del diritto del lavoro".

Una recente ricerca della Stern School of Business (Università di New York) dice che solo sul servizio Amazon Mturk.com lavorano 500 mila persone da più di cento paesi, per il 70 per cento donne. Per il 50 per cento sono negli Usa e per il 40 per cento in India, con paghe che vanno da 1,20 a 5 dollari all'ora. Sono trattati come collaboratori autonomi e così non hanno diritto ai minimi salariali. Lo stesso sito Amazon evidenzia una frase di un amministratore delegato soddisfatto: "Risparmiamo il 50 per cento rispetto ad altre forme di outsourcing".

Al momento sono quasi 300 mila i mini lavori ("micro-task", micro-compiti, alla lettera) disponibili su Mturk. Alcuni, basilari, sono aperti a qualunque utente Internet. Tra gli ultimi, si legge: inserire i nomi degli attori in un video porno, ricopiare la lista di oggetti acquistati da una fattura, identificare l'etnia di persone in una foto, trascrivere il testo da un biglietto da visita. Pagamento tipico, mezzo centesimo di dollaro per ogni elemento del compito. Va un po' meglio per i lavori qualificati, tipo scrivere un articolo da 300 parole (10 dollari) o trascrivere le parole di una registrazione audio (20 dollari). Ma sono aperti solo a chi ha superato test di qualifica - da fare sempre su MTurk- per quel tipo di lavoro.

Sono comunque lavori "crowd" e non solo perché il datore si rivolge a una folla anonima di aspiranti; ma anche perché può parcellizzare il compito tra tante persone. Un'azienda vuole tradurre un libro dall'inglese all'italiano? Può suddividerlo in pagine da assegnare a ciascun utente.

Basse paghe al solito comportano un lavoro frettoloso e quindi scadente, ma le aziende hanno trovato un rimedio anche a questo, come rileva la ricerca della Stern School of Business: assegnano lo stesso compito a persone diverse (tanto costa così poco) e poi scelgono la versione migliore.
Siamo di fronte a una nuova forma di parcellizzazione del lavoro, un po' come le catene di montaggio: l'utente non è solo pagato poco ma spesso è anche ignaro del senso finale della propria opera (concetto che per il marxismo era alla base dell'alienazione dell'operaio). La differenza è che adesso, nel crowdworking, a essere disgregato non è solo il lavoro, ma anche i lavoratori, sparsi e anonimi ai quattro angoli del globo.

"Si è realizzato il vecchio sogno capitalistico di poter disporre di marea di lavoratori su scala planetaria e quindi giocare al ribasso su tariffe e garanzie", spiega Juan Carlos de Martin, direttore del centro Nexa su Internet e Società al Politecnico di Torino. "Ne possono beneficiare i lavoratori che vivono in paesi ad alta disoccupazione e dove non ci sono diritti sociali. Ma il fenomeno pone pressione su quelli dei paesi sviluppati", continua. "Nessuno si occupa di questi lavoratori, nemmeno in Italia: non i politici, non i sindacati", aggiunge il sociologo Emanuele Toscano. Conferma il sociologo Giovanni Boccia Artieri, esperto di nuove tecnologie: "Si tratta di una forma di cottimo digitale che non è tutelata perché non riconosciuta da movimenti sindacali né dalla società. Il vero problema è che questa modalità di lavoro si associa oggi alla recessione. Il risultato è che le fasce più deboli vengono assoggettate ad uno sfruttamento che unisce un risibile guadagno all'iper frammentazione del lavoro in micro attività sconnesse e disperse nella giornata".

Esiste tuttavia anche un crowd di valore. Capita sulle piattaforme italiane, organizzate in modo diverso rispetto a Mturk: spesso mettono a gara un progetto da centinaia o migliaia di euro e il candidato migliore vince. Su Userfarm la Rai chiede di scrivere un soggetto con una storia vera, che poi sarà trasformato in un filmato da videomaker. Valore complessivo del progetto, 22.500 euro. Su Zooppa, Garzanti (De Agostini) ha messo in gara la realizzazione di uno spot video per promuovere nuove app per cellulari. Spiega Pellegrini: "Il crowdworking è ormai adottato da molte aziende per essere più competitive. Procter & Gamble da anni si rivolge a piattaforme come Innocentive per avere idee su nuovi prodotti da fabbricare. È uno straordinario strumento non solo per risparmiare ma anche per creare valore e innovazione, grazie alla forza delle tante intelligenze all'opera su un progetto".

"Sulla nostra piattaforma ci sono studenti di giurisprudenza che danno pareri su un contratto di franchising o neo laureati in scienze della comunicazione che partecipano a indagini statistiche per conto di aziende", dice Francesco De Gennaro, fondatore di University4Business, che si rivolge agli iscritti all'università e a chi si è laureato da meno di un anno. È nato a febbraio e ad oggi ha ospitato otto gare (di 20 aziende), in media con un compenso da 500 euro (da dividere tra vincitori, al solito due). Sono lavori da circa cento euro al giorno. "Ci sono aspetti positivi: diventa possibile lavorare vicini al luogo in cui si vive, senza bisogno di emigrazione o pendolarismi; si favorisce l'occupazione in territori e fasce della popolazione poco attivi", dice Mauro Magatti, preside della facoltà di Sociologia all'università Cattolica di Milano. "Ma c'è bisogno di un impegno politico e sociale per evitare le derive dello sfruttamento", continua. Come? "Con forme di governance che mitighino gli effetti della competizione di mercato. Tutele e diritti, insomma", dice Nancy Folbre, docente di economia all'Università del Massachusetts, che ha aperto il dibattito su questi lavori. "I sindacati devono tutelare anche questi lavoratori, che adesso sono in totale svantaggio di potere verso i committenti", dice Magatti. "Serve un reddito minimo di cittadinanza che copra anche queste attività escluse dal welfare concepito nell'era industriale", sostiene Toscano. "Per evitare la cyber-schiavitù, abbiamo almeno bisogno di leggi per proibire questi lavori a persone non autonome o ricattabili", suggerisce Norberto Patrignani, docente di Computer Ethics al Politecnico di Torino.

Tante idee, ma la soluzione è lontana: è appena cominciato il dibattito per trovarla. Al momento, gli utenti si arrangiano con piattaforme come Turkopticon, che monitorano la reputazione dei committenti e così evitano almeno le fregature. Come non essere pagati. È il tipico meccanismo con cui Internet riesce a partorire rimedi alle proprie stesse lacune. Ma in questo caso il problema è troppo ampio e radicato nella società per lasciarlo alle sole cure della Rete.

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Sono giovani, in prevalenza donne, e lavorano per persone o aziende che non conoscono, attraverso siti Web quasi sempre americani. Il lavoro: tradurre una frase, sottotitolare un film, scrivere un po' di codice per un videogioco da cellulare, dare assistenza on line a qualche cliente di grandi aziende.

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The online market place for work

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Access a global, on-demand, 24x7 workforce

Amazon Mechanical Turk (MTurk) is a crowdsourcing marketplace that makes it easier for individuals and businesses to outsource their processes and jobs to a distributed workforce who can perform these tasks virtually. This could include anything from conducting simple data validation and research to more subjective tasks like survey participation, content moderation, and more. MTurk enables companies to harness the collective intelligence, skills, and insights from a global workforce to streamline business processes, augment data collection and analysis, and accelerate machine learning development.

While technology continues to improve, there are still many things that human beings can do much more effectively than computers, such as moderating content, performing data deduplication, or research. Traditionally, tasks like this have been accomplished by hiring a large temporary workforce, which is time consuming, expensive and difficult to scale, or have gone undone. Crowdsourcing is a good way to break down a manual, time-consuming project into smaller, more manageable tasks to be completed by distributed workers over the Internet (also known as 'microtasks').

Optimize efficiency

MTurk is well-suited to take on simple and repetitive tasks in your workflows which need to be handled manually. Using MTurk to outsource microtasks ensures that work gets done quickly, while freeing up time and resources for the company - so internal staff can focus on higher value activities.

Increase flexibility

Scaling up and down a workforce isn't the easiest undertaking. With access to a global, on-demand, 24x7 workforce, MTurk enables businesses and organizations to get work done easily and quickly when they need it - without the difficulty associated with dynamically scaling your in-house workforce.

Reduce cost

MTurk offers a way to effectively manage labor and overhead costs associated with hiring and managing a temporary workforce. By leveraging the skills of distributed Workers on a pay-per-task model, you can significantly lower costs while achieving results that might not have been possible with just a dedicated team.

MTurk offers developers access to a diverse, on-demand workforce through a flexible user interface or direct integration with a simple API. Organizations can harness the power of crowdsourcing via MTurk for a range of use cases, such as microwork, human insights, and machine learning development.

Building, managing, and evaluating Machine Learning workflows

MTurk can be a great way to minimize the costs and time required for each stage of ML development. It is easy to collect and annotate the massive amounts of data required for training machine learning (ML) models with MTurk. Building an efficient machine learning model also requires continuous iterations and corrections. Another usage of MTurk for ML development is human-in-the-loop (HITL), where human feedback is used to help validate and retrain your model. An example is drawing bounding boxes to build high-quality datasets for computer vision models, where the task might be too ambiguous for a purely mechanical solution and too vast for even a large team of human experts.

"At AI2, we're pushing the state of the art of Artificial Intelligence, which often requires human-annotated data to train new systems and measure our progress. In particular, we use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turk to build datasets that help our models learn common sense knowledge, which is often necessary to answer basic questions that are easy for humans but still quite hard for machines. Amazon Mechanical Turk provides a flexible platform that enables us to harness human knowledge to advance machine learning research."

- Michael Schmitz, Director of Engineering, Allen Institute for AI

Business process outsourcing

A large, seemingly overwhelming task can sometimes be transformed into a set of smaller, more manageable microtasks that can each be accomplished independently. Crowdsourcing can be an efficient organizational strategy to harness innovation and agility by distributing work to Internet users. Businesses or developers can use MTurk to access thousands of on-demand workers-and then integrate the results of that work directly into their business processes and systems. Common examples include the moderation of web and social media content, categorization of products or images, and the collection of data from websites or other resources.

"The F&B industry has always operated at the mercy of changing tastes and preferences of consumers. Our goal is to surface consumer insights and spot emerging trends, so our clients can effectively respond with effective strategies. Workers on Amazon Mechanical Turk respond to our requests to gather information from menus, websites, and other channels. We are able to leverage these human collective insights to better understand customer needs and uncover important market trends."

- David Falck, Executive Director, Food Genius / US Foods Data Science

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Access a global, on-demand, 24x7 workforce Amazon Mechanical Turk (MTurk) is a crowdsourcing marketplace that makes it easier for individuals and businesses to outsource their processes and jobs to a distributed workforce who can perform these tasks virtually. This could include anything from conducting simple data validation and research to more subjective tasks like survey participation, content moderation, and more.

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Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation

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Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation

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David Autor

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Luca De Biase

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Artigiani e robot che lavorano gomito a gomito usando i medesimi strumenti per manipolare i pezzi.

Operai giovani e tatuati che si muovono tra le macchine che producono armadi automatizzati controllando la produzione dagli schermi dei loro tablet. Linguisti che insegnano la grammatica e la sintassi a computer che imparano a riconoscere il significato dei testi. Gestori di piattaforme per la micrologistica cittadina che si preoccupano della qualità della vita dei loro trasportatori. Sindacalisti che vogliono "contrattare l'algoritmo" di quelle piattaforme. Esperti di marketing sui social network che tengono la foto di Mark Zuckerberg nella nicchia della chiesa sconsacrata dove ha sede la loro azienda. La ricerca sul lavoro del futuro si è finora sviluppata come una sorta di viaggio in luoghi dove è probabile che qualcuno ci stia pensando: Luxottica, Modula, Expert System, Deliveroo, Cgil, Black Marketing Guru e molti altri. In queste prime cinque puntate è emersa una varietà di soluzioni che mostra come non ci sarà una sola risposta alle domande latenti nella società. Ma chi ci sta pensando, in quelle organizzazioni, si accorge che per connettere sul piano pratico le opportunità offerte dalla trasformazione in atto e i valori che conducono il progetto aziendale o sociale bisogna pur avere un'idea di prospettiva. Sicché, a questo punto del viaggio si avverte forse la necessità di fare una pausa di riflessione e parlare di quella prospettiva.

Innanzitutto vale una prospettiva larga. Perché di fronte alla vastità del cambiamento occorre contestualizzare lo specifico del lavoro nel quadro più ampio degli scenari aperti dalle grandi sfide scientifiche, tecnologiche, economiche, sociali, culturali e persino ecologiche che gli umani si trovano ad affrontare. Le Nazioni Unite si sono date 17 obiettivi per lo sviluppo sostenibile globale da raggiungere per il 2030 e tra questi c'è l'obiettivo di trovare un lavoro decente per tutti, in un pianeta nel quale ancora oggi più o meno la metà della popolazione mondiale vive con l'equivalente di circa due dollari al giorno o poco più e il progresso tecnologico non genera vantaggi equamente distribuiti. Anzi, secondo l'Ocse, tende ad allontanare gli inclusi e gli esclusi dalle dinamiche dell'innovazione tecnologica, anche nelle economie sviluppate. La stessa International Labour Organization, l'agenzia delle Nazioni Unite che si occupa di promuovere il lavoro e proteggere le persone, ha avviato una grande iniziativa sul futuro del lavoro, studiando il tema e creando una commissione di esperti - tra i quali l'ex ministro del Lavoro italiano Enrico Giovannini - per definire un percorso analitico che porti a comprendere come si possa creare un lavoro del futuro che porti opportunità di lavoro sostenibile per tutti.

Si tratta di obiettivi realistici? I problemi sono persino troppo chiari. Ci sarà abbastanza lavoro nell'economia produttiva dominata dalle nuove macchine intelligenti? Quel lavoro sarà soddisfacente? Come ci si prepara a quel lavoro? Spesso la reazione a queste domande è un insieme di paure irrazionali e di speranze ingenue. Ma anche nel dibattito informato ci sono poche certezze. La tecnologia attraversa una fase di accelerata trasformazione. I modelli di business abilitati dal digitale sono capaci di generare innovazioni dirompenti. Le sicurezze sulle quali si appoggiavano i lavoratori e le aziende del passato sono messe in discussione. Ma la risposta non è fermare il processo: è piuttosto un salto culturale, che deve attraversare insieme le imprese e i loro collaboratori. Perché l'aumento di produttività consentito dalle nuove macchine e la profittabilità dei nuovi modelli di business innovativi non elimina necessariamente lavoro ma quasi certamente lo trasforma.

In che senso? David Autor e Anna Salomons, rispettivamente dell'Mit di Cambridge nel Massachusetts e di Utrecht in Olanda, hanno cercato di dare una risposta con il loro paper intitolato "Does productivity growth threaten employment?" dedicato appunto al dubbio secondo il quale la crescita della produttività potrebbe minacciare l'occupazione. E la loro conclusione è che la trasformazione tende a ricollocare il lavoro dalle attività dirette alla produzione di beni industriali che richiedevano soprattutto lavoratori di medie competenze verso servizi che polarizzano la domanda di lavoro: da una parte, persone con elevate conoscenze, dall'altra parte, lavoratori con capacità molto limitate. Sicché la produttività non diminuisce la domanda aggregata di lavoro ma la polarizza, appunto, in base alla preparazione dei lavoratori.

C'è chi vede in tutto questo soprattutto le opportunità e chi si concentra sui rischi. Ma la realtà è probabilmente un insieme complesso di possibilità, progetti, fallimenti, drammi e successi. Le scelte operative - delle aziende e dei lavoratori - discendono anche dalla loro visione del futuro. Chi la studia?

Una prospettiva è tracciata nel nuovo libro di Andrew McAfee ed Erik Brynjolfsson, "Machine, platform, crowd" (Norton 2017), intorno alle conseguenze dell'avvento di un sistema produttivo rinnovato dalla triade di fenomeni sintetizzati nel titolo: macchine che imparano, piattaforme digitali, intelligenza collettiva. McAfee e Brynjolfsson suggeriscono che le aziende capaci di competere si porranno il problema di pianificare lo sviluppo tenendo conto dell'evoluzione del rapporto tra macchine e umani. Ma gli altri due pilastri del ragionamento sono altrettanto importanti. La logica delle piattaforme che organizzano il prodotto e la relazione tra la domanda e l'offerta è ineludibile. Non solo nei servizi - logistici o altro - ma anche nelle aziende manifatturiere: l'industria 4.0 è fondata sull'idea che le fabbriche siano progettate in modo da rispondere immediatamente alla domanda grazie a piattaforme informatiche che tengono conto di tutti i dati emergenti dai processi produttivi, coordinano tutte le operazioni, comunicano con il contesto. Infine, McAfee e Brynjolfsson vedono nella logica della co-progettazione un elemento fondamentale di riorganizzazione delle aziende. Allargando il concetto si tratta dell'idea di open innovation: l'innovazione si fa in collaborazione con tutti i soggetti che contribuiscono nell'ecosistema.

È uno degli scenari. Migliorare l'analisi del futuro è parte del progetto di ricerca sul lavoro del futuro. Ma che cosa sappiamo del futuro? Sappiamo soltanto che il futuro è la conseguenza di ciò che si fa nel presente. Talvolta si agisce in base a una previsione. Il che non è una garanzia di successo. Come diceva magnificamente l'Economist: "L'economia è la scienza che studia perché le sue previsioni non si sono avverate". Secondo l'Institute for the Future, la prima legge degli studi sul futuro è: "Non esistono fatti del futuro, ma solo narrative". E appunto, molto spesso, le scelte si operano in funzione delle conseguenze che si pensa avranno all'interno delle narrative accettate. La sostituzione diretta di persone con macchine, per esempio, senza valorizzazione delle risorse umane esistenti in azienda è relativa a una narrativa, iperfinanziaria, peraltro poco praticata nelle aziende intervistate nel corso di questa inchiesta a puntate. Piuttosto vale un'idea diversa: quella secondo la quale le macchine possono mettere gli umani nelle condizioni di spostare la loro attenzione verso attività a maggiore valore aggiunto, relative alla qualità del prodotto o alla creatività del progetto.

"Di certo bisogna lavorare con molto senso critico" dice Stefano Hesse, manager dall'esperienza internazionale in aziende del calibro di Google, Facebook, Aviva. "La visione del futuro giusta per la nostra azienda non è quella che va di moda. E le persone che servono alla nostra azienda non si possono definire con schemi apriori. Una delle mie battaglie a Google è stata quella di assumere anche persone che non erano laureate a Stanford. Volevo portare diversità nel team. La qualità del risultato aziendale dipende dalla qualità delle persone e dal modo che hanno di lavorare insieme". La questione digitale non riguarda lo strumento: è un modo di pensare, empirico, visionario, orientato al progetto e al futuro. "E questa mentalità si concretizza sempre in due generi di domande: che cosa possiamo imparare dagli altri? E che cosa vogliamo diventare nei prossimi cinque anni?". La strategia che Hesse suggerisce e peraltro ha applicato anche al suo contributo al Digital Garage di Aviva, per l'open innovation nella grande compagnia di assicurazioni, è chiara: "Immaginare che cosa saremo tra cinque anni e fare una sorta di reverse engineering. Non credere alla fuffa tecnologica di moda. Assumere senza preconcetti le persone dotate delle capacità di cui c'è bisogno. Valorizzare le persone che sono già nella squadra e conoscono l'identità dell'azienda. Quello che va bene per altri non va necessariamente bene per la nostra azienda".

Non sappiamo se con questa mentalità raggiungeremo gli obiettivi dello sviluppo sostenibile. Ma almeno possiamo dichiarare che non è impossibile progettare un lavoro del futuro che non si lasci travolgere dalle novità. La disoccupazione tecnologica di massa non è un destino ineluttabile. Una soluzione umanamente decente è possibile.

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Artigiani e robot che lavorano gomito a gomito usando i medesimi strumenti per manipolare i pezzi. Operai giovani e tatuati che si muovono tra le macchine che producono armadi automatizzati controllando la produzione dagli schermi dei loro tablet. Linguisti che insegnano la grammatica e la sintassi a computer che imparano a riconoscere il significato dei testi.

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Taxi contro Uber? Tra sfruttamento e falsi miti, un conflitto alimentato dai governi che non hanno regolamentato il settore

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Taxi contro Uber? Tra sfruttamento e falsi miti, un conflitto alimentato dai governi che non hanno regolamentato il settore

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Paolo Fior

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La protesta dei tassisti ha creato disagi e caos in molte città, ma il clima attorno a loro è cambiato rispetto a soli due anni fa, complice anche il fatto che si sta facendo strada la percezione che Uber e i servizi di noleggio con conducente stiano alla sharing economy come i cavoli a merenda. In questi ultimi anni le proteste - anche violentissime - contro Uber sono dilagate in tutta Europa, in Asia e perfino negli Stati Uniti, dove la multinazionale ha sede. Proteste dei tassisti contro una concorrenza reputata sleale e proteste degli autisti di Uber a causa di compensi da fame e di condizioni lavorative pessime che non prevedono alcuna garanzia di carattere previdenziale o sanitario. A poco a poco è emersa una realtà fatta di sfruttamento e persino in California, terra natale di Uber, la Commissione del Lavoro ha stabilito che la multinazionale deve inquadrare i suoi autisti come lavoratori dipendenti, con tutto quello che ne consegue in termini di innalzamento dei costi.

A smorzare gli entusiasmi di molti italiani verso il cosiddetto modello Uber ha contribuito anche il fatto che le tariffe del servizio sono variabili e che se qualche volta il consumatore può risparmiare qualcosa rispetto al taxi, nei momenti di maggior bisogno le tariffe vanno alle stelle: tutto il contrario del servizio pubblico svolto dalle auto bianche, le cui tariffe sono concordate a livello comunale. Nella guerra contro Uber i taxi hanno vinto la prima battaglia due anni fa ottenendo la messa al bando del cosiddetto servizio UberPop, quello che consentiva a chiunque di improvvisarsi tassista e di offrire attraverso la app " passaggi" a tariffe super scontate. Era questa la vera killer application con cui Uber voleva in breve tempo sbancare il mercato e mettere con le spalle al muro i tassisti. A bloccarla sono stati i tribunali e non il governo che anzi, di proroga in proroga, rimanda l'entrata in vigore delle norme anti-abusivismo e rinuncia a regolamentare il settore, provocando un intollerabile far west a beneficio pressoché esclusivo di questa controversa multinazionale che non paga nemmeno le tasse in Italia.

I tassisti possono stare o meno simpatici, ma svolgono un servizio pubblico, sono tenuti al rispetto di determinati standard, sono imprenditori che operano in un regime tariffario regolamentato, pagano le tasse e offrono al trasportato le più ampie tutele in caso d'incidente. Magari gli standard non sono proprio gli stessi da città a città, magari le vetture non sono sempre adeguate, talvolta si verificano dei problemi, però chi guida un taxi è tenuto ad avere determinati requisiti e se qualcosa non va il consumatore sa a chi rivolgersi per protestare e far valere i propri diritti. Tutto questo viene meno quando si entra nel cono d'ombra delle vetture con conducente, siano esse di Uber o di altre aziende. E' tollerabile che il governo non si occupi della regolamentazione del settore consentendo di fatto a un colosso di entrare sul mercato facendo ? Sarebbe questa l'idea che si ha di concorrenza? Uber può permettersi di perdere 4 miliardi di dollari - come ha fatto in questi anni - e di continuare a stare sul mercato forte degli enormi finanziamenti profusi dai suoi investitori. E' il modo di operare di un monopolista in pectore, cui si sta dando mano libera senza creare alcun vantaggio ai consumatori, ai lavoratori e allo Stato.

Certamente le norme che regolano il settore dei servizi di trasporto passeggeri non di linea vanno riviste, occorre una maggior apertura alla concorrenza, anche tariffaria, con l'obiettivo di migliorare la qualità di servizi. E andrebbero anche fissati degli standard più rigidi il cui mancato rispetto comporti delle sanzioni e, nei casi più gravi, la perdita dell' abilitazione. Una liberalizzazione non selvaggia farebbe bene al settore e consentirebbe di assorbire in modo più efficiente la domanda reale e potenziale per questi servizi che, soprattutto nelle grandi città, è in forte crescita. Per arrivarci però occorrerebbe sedersi finalmente a un tavolo e discutere delle regole con sguardo lungimirante. Tutto il contrario di quello che si è fatto finora, ossia fingere di cedere alle richieste corporative della categoria dei tassisti lasciando al contempo mano libera al dumping effettuato da chi opera al margine della legalità e può fare le tariffe che vuole, compreso scegliere di operare in perdita pur di conquistare fette di mercato e mettere all'angolo chi le regole le rispetta.

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Taxi contro Uber? Tra sfruttamento e falsi miti, un conflitto alimentato dai governi che non hanno regolamentato il settore - Il Fatto Quotidiano

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La protesta dei tassisti ha creato disagi e caos in molte città, ma il clima attorno a loro è cambiato rispetto a soli due anni fa, complice anche il fatto che si sta facendo strada la percezione che Uber e i servizi di noleggio con conducente stiano alla sharing economy come i cavoli a merenda.

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Vicker, l’Airbnb del lavoro (è italiano e garantisce un compenso minimo)

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Vicker, l’Airbnb del lavoro (è italiano e garantisce un compenso minimo)

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Paolo Fiore

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Il modello Airbnb non si usa solo per case e scrivanie. Una startup italiana sta provando ad applicarlo al mondo del lavoro. Vicker è partita da Vicenza e Roma (con battesimo il 18 aprile) ma ha l'ambizione di ampliarsi in modo rapido. I soldi in cassa ci sono. Un anno fa, i fondatori Matteo Cracco e Luca Menti hanno incassato un milione di euro per una quota di minoranza da parte di Claudio Bombonato (presidente di Anima Sgr e membro del board di Reply) e Federico Maria Regalia (amministratore di Far). L'accordo prevede lo sblocco di ulteriori risorse se verranno centrati alcuni target. Tradotto: Roma è la prova generale che, in caso di successo, darebbe il via libera a nuovi investimenti mirati all'espansione.

Almeno 20 euro (pagati con PayPal)

Vicker è una piattaforma e un'app. Media tra chi cerca qualcuno per lavori occasionali (di tutti i tipi, purché legali) e chi è capace di farli e vuole arrotondare. La startup seleziona i professionisti. Tra i primi ci sono il tuttofare Giorgio, il parrucchiere Manuel, la dog sitter Roberta e il personal trainer Joaquin. Gli utenti pubblicano il loro annuncio, d ecidono luogo e data e fanno il prezzo. Con un solo limite: nessuna offerta di lavoro potrà essere inferiore ai 20 euro (lordi).

Alla fine gli utenti scelgono il candidato giusto, anche in base a feedback ricevuti e videocurriculum, e lo pagano con PayPal. Vicker trattiene una percentuale del 20% sul prezzo indicato. Niente maggiorazione per gli utenti. Quindi nessun giochino sul rilascio della fattura (che sarà sempre emessa). Per fare un esempio: offrite 100 euro a un elettricista. Vicker tratterrà 20 euro e il lavoratore ne guadagnerà 80.

"Vicker - spiega Luca Menti - è dedicata a chiunque abbia una necessità nella vita di tutti i giorni, dal ricercare un idraulico per un guasto a un'insegnante per delle ripetizioni, fino ad un cuoco a domicilio".

Così i founder raccontanto Vicker

Com'è nata l'idea?
"Nasce dal bisogno di soddisfare delle incombenze quotidiane che, troppo spesso, non si sa come risolvere. A tutti è capitato di non avere tempo per aggiustare un lavandino rotto o un tubo che perde in casa e non sapere a chi rivolgersi. Se a tutto questo si aggiungono scadenze ed impegni quotidiani, che mal si conciliano con gli orari di imprese dedicate proprio a questi servizi, ecco che il lavandino continuerà a perdere per chissà quanto tempo. Così, ci siamo chiesti per quale motivo esistessero app per ogni cosa ma non per "emergenze" quotidiane come queste. Ed ecco che l'idea di Vicker ha iniziato a prendere forma".

Cosa avete in più rispetto ad altri?
"Molte piccole società stanno cercando di entrare in questo mercato, avendo intuito le sue potenzialità. Ma non c'è una sola app per qualsiasi attività. Non vogliamo acquistare solo una piccola fetta di mercato, ma stravolgere radicalmente il concetto di lavoro e delle forme in cui questo possa essere richiesto. Il vero aspetto innovativo di Vicker risiede nel fatto che non sono previsti preventivi o trattative. È l'utente a scegliere quanto ritiene opportuno spendere, se l'offerta è troppo bassa non si ricevono candidature da parte dei lavoratori. Si crea, così, una sorta di mercato "autoregolato" rispettoso di ogni professione, nonché capace di riproporre una nuova idea di "sharing"".

C'è una roadmap?
"L'augurio è quello di sorprendere tutti e di riuscire a raggiungere un numero piuttosto alto nel giro di pochi mesi. Per il resto, preferiamo ancora non sbilanciarci e comunicare dati più concreti solo ad eventi già accaduti".

Vicker vivrà (per ora) in Italia, dove il mercato del lavoro attraversa un momento difficile. Perché un'app che investe proprio sul lavoro?
"Vicker investe nelle persone. Noi non stiamo promettendo posti di lavoro e non vogliamo si investa in questo genere di comunicazione. Stiamo dando la possibilità a tutti di entrare in un nuovo modo di richiedere servizi grazie ad un'unica app in cui puoi trovare una soluzione per tutto ciò di cui si ha bisogno. Le opportunità di lavoro occasionale create sono una diretta conseguenza di ciò. Il buon operato degli utenti lavoratori e la cortesia di chi richiede un servizio saranno premiati grazie al sistema di feedback bilaterale".

Non c'è il rischio che un'app come questa assecondi una precarizzazione del lavoro?
"Vicker nasce pienamente consapevole del genere di responsabilità che la parola "lavoro" porta con sé. L'app, infatti, nasce con l'intento di facilitare chiunque nel trovare una soluzione alle problematiche di tutti i giorni e, solo collateralmente, come uno strumento di lavoro. Creare opportunità di lavoro per chiunque abbia competenze, tempo e voglia di farlo è una felice conseguenza. Il nostro obiettivo non è quello di "favorire la precarizzazione del lavoro". Vicker non si presenta e non vuole apparire come un sostituto del lavoro fisso. Tutt'altro. Il servizio è dedicato a coloro che cercano qualcuno per soddisfare esigenze dal carattere quotidiano offrendo la possibilità, sia a disoccupati che a professionisti con partita Iva, di incrementare le proprie entrate mensili".

L'ecosistema italiano è ricco di talento ma povero di capitali. Qual è la vostra esperienza?
"I talenti se ne vanno se non vengono coltivati, ed è un peccato. Probabilmente, come in tanti dicono, è colpa anche di un sistema che, sebbene in crescita, non è in grado di supportare come dovrebbe le varie iniziative imprenditoriali.
Ma, oltre al talento, serve altro. Serve la voglia vera di realizzare le cose e, soprattutto, lo spirito di sacrificio che ti porta a lavorare 20 ore al giorno, 7 giorni la settimana, solo perché sei più concentrato a costruire la vita che avrai piuttosto che guardare al presente. La nostra è una buona esperienza, ci ha portato nel giro di pochi mesi dalla stesura di un'idea alla concretizzazione di investimenti che ci hanno concesso di farla partire davvero".

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Vicker, l'Airbnb del lavoro (è italiano e garantisce un compenso minimo)

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Il modello Airbnb non si usa solo per case e scrivanie. Una startup italiana sta provando ad applicarlo al mondo del lavoro. Vicker è partita da Vicenza e Roma (con battesimo il 18 aprile) ma ha l'ambizione di ampliarsi in modo rapido. I soldi in cassa ci sono.

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Milano, i fattorini di Deliveroo scendono in piazza: “Vogliamo tutele reali, malattia, infortunio e ferie”

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Milano, i fattorini di Deliveroo scendono in piazza: “Vogliamo tutele reali, malattia, infortunio e ferie”

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Alessandro Sarcinelli

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A pochi mesi dalle proteste di Foodora, anche i rider di Deliveroo scendono in piazza per rivendicare migliori condizioni di lavoro. I fattorini delle consegne di pasti a domicilio si sono dati appuntamento a Milano, città dove lavorano 600 dei mille lavoratori italiani della azienda. Erano presenti tra le 50 e le 100 persone molti dei quali a viso coperto. "L'abbiamo fatto perché l'azienda ci ha mandato una mail in cui ci invitava a non partecipare a questa manifestazione - racconta un ragazzo con una maschera bianca sulla faccia - Secondo loro era organizzata da gruppi violenti cosa non vera". Tra le rivendicazioni dei rider ci sono contratti di assunzione veri e propri, ferie, malattia e tutele in caso di infortuni. "Una mia collega - racconta Alessandro - due settimana fa è stata investita e l'unica cosa che ha ricevuto per solidarietà da parte della azienda è stata una vaschetta di gelato".

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Boats and boating--Equipment and supplies

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Milano, i fattorini di Deliveroo scendono in piazza: "Vogliamo tutele reali, malattia, infortunio e ferie" - Il Fatto Quotidiano

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A pochi mesi dalle proteste di Foodora, anche i rider di Deliveroo scendono in piazza per rivendicare migliori condizioni di lavoro. I fattorini delle consegne di pasti a domicilio si sono dati appuntamento a Milano, città dove lavorano 600 dei mille lavoratori italiani della azienda.

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Il prezzo delle consegne a domicilio lo pagano i fattorini

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Il prezzo delle consegne a domicilio lo pagano i fattorini

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Marta Fana

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Lo sciopero dei fattorini della Foodora, società che gestisce ordini e consegne di pasti a domicilio, ha mostrato all'Italia il risvolto amaro dietro la comodità del consumo on demand. L'azienda ha recentemente deciso, unilateralmente, di eliminare per i nuovi assunti la remunerazione fissa basata sul numero di ore lavorate e mantenere solo la parte variabile, legata alle consegne: 2,7 euro ciascuna.

I nuovi lavoratori sono quindi pagati a cottimo in base a un contratto di collaborazione, di quelli in cui non c'è traccia di tutele e diritti minimi (ferie, malattia, contributi). Così funziona la gig economy, "l'economia dei lavoretti", di cui Foodora fa parte: a chiamata si consuma la cena e a chiamata si sfruttano i lavoratori (su questo vedi l'articolo pubblicato nel numero 1174 di Internazionale).

Il processo produttivo, se di produzione si può parlare, avviene attraverso un'applicazione per smartphone: vengono raccolti gli ordini che sono trasmessi in tempo reale ai relativi ristoranti e infine il fattorino di riferimento della zona riceve la notifica di una nuova consegna da fare. I lavoratori sono fattorini, operai della logistica, sebbene l'azienda preferisca definirli rider.

Ecco che ritorna la questione di un'organizzazione del lavoro funzionale alla massimizzazione dei profitti attraverso la riduzione delle retribuzioni e dei diritti e l'intensificarsi dei turni di lavoro, così come per la logistica della grande distribuzione, di cui si è già parlato.

Inoltre, anche in questo caso l'economia on demand non rappresenta un'innovazione che sviluppa nuovi mercati, ma ne trasforma di esistenti, abbattendo il costo fisso del lavoro, anacronisticamente, fino al cottimo. Si compie così un vero e proprio ribaltamento: l'assenza di un salario legale impedisce quella che un tempo era definita la libertà nel lavoro e cioè la possibilità di godere di un tempo di vita oltre il lavoro.

Sembra crollare definitivamente tutta la vulgata efficientista legata alla diffusione delle nuove tecnologie: l'abbattimento dei costi di transazione, cioè la facilità con cui si incontrano la domanda e l'offerta, equivale in questo caso a un declassamento del lavoro, ridotto in condizioni che rasentano quelle degli operai di una fabbrica inglese dell'ottocento. Una degenerazione che non riguarda solo l'Italia ma che investe più in generale tutti i paesi a capitalismo avanzato. Ma si sa, in Italia i lavoratori costano meno che nel resto d'Europa anche per la Foodora: per esempio in Francia un fattorino costa a questa azienda sette euro all'ora più due per ogni consegna. Salario a parte, il regime contrattuale francese è lo stesso: nessun rapporto di subordinazione formale, tutti collaboratori, imprenditori di se stessi.

Un processo sempre più radicale di sfruttamento della forza lavoro spesso mascherato da enormi pubblicità che strizzano l'occhio a consumatori sempre più distratti. Per esempio, in pochi si chiedono come sia possibile per la Foodora Italia, che vanta un capitale sociale di appena diecimila euro, essere esponente di spicco di un settore che fattura più di 400 milioni di euro solo in Italia. La Foodora, come le altre piattaforme che si occupano sia di ordini sia di consegne, impone, da un lato, una commissione tra il 20 e 30 per cento dell'ordine ai ristoranti e, dall'altro, una commissione fissa al consumatore, di 2,9 euro a consegna.

Un circolo vizioso
Semplificando, se ogni sera tra Milano e Torino, l'1 per cento della popolazione ordinasse dalla Foodora un pasto da 15 euro, il guadagno sulle ordinazioni sarebbe di circa 63mila euro, a cui vanno aggiunte le commissioni dovute dal consumatore. Ipotizzando che in media ogni consegna riguardi quattro ordini (quattro persone cenano insieme e fanno un'unica ordinazione), allora il guadagno da commissione sarebbe di circa 15.400 euro. La Foodora dovrebbe comunque pagare i fattorini per un totale di 14.300 euro. A fine serata, il profitto (al netto di altri costi di gestione) è pari a circa 64mila euro.

Dal punto di vista dei ristoratori, la convenienza deriva sicuramente dalla visibilità che le piattaforme garantiscono, ma anche dalla diversificazione della loro attività senza nuovi costi. Molti ristoratori, infatti, non necessariamente facevano consegne a domicilio precedentemente. Di conseguenza l'aumento degli ordini è un incremento netto, senza costi aggiuntivi (se non quello relativo alla preparazione dei pasti) dal momento che non dovranno assumere né nuovi camerieri (forse ne risparmiano anche qualcuno) né occuparsi della consegna.

Si stabilisce così un circolo vizioso per cui la corsa al guadagno e al consumo sempre più facile viene ancora una volta scaricata sulla parte debole della catena: il lavoro del fattorino di cui non si può fare a meno, sebbene si tenti in tutti i modi di sottrarlo alla sua vera essenza. In fin dei conti siamo di fronte a un atteggiamento storicamente coerente: l'ambizione del massimo profitto.

Eppure, da Piacenza a Torino, in un'Italia che ha subìto inerme l'intero processo di liberalizzazione del mercato del lavoro, dal pacchetto Treu ai voucher buoni per qualsiasi uso, le proteste dei fattorini ci restituiscono la percezione che esiste un terreno di conflitto su cui agire per migliorare le condizioni della maggioranza dei lavoratori e delle lavoratrici. Una maggioranza che non è invisibile, ma bussa ogni sera alle nostre porte.

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Il prezzo delle consegne a domicilio lo pagano i fattorini

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Lo sciopero dei fattorini della Foodora, società che gestisce ordini e consegne di pasti a domicilio, ha mostrato all'Italia il risvolto amaro dietro la comodità del consumo on demand. L'azienda ha recentemente deciso di eliminare per i nuovi assunti la remunerazione fissa basata sul numero di ore lavorate e mantenere solo la parte variabile, legata alle consegne.

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L'Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) è un centro di ricerca pubblico che adotta il modello della Fondazione di diritto privato, sotto la vigilanza del Ministero dell'Istruzione, dell'Università e della Ricerca e del Ministero dell'Economia e delle Finanze, istituito con la Legge 326/2003.

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CONFINDUSTRIA

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Piano nazionale Industria 4.0

Il Piano nazionale Industria 4.0 è una grande occasione per tutte le aziende che vogliono cogliere le opportunità legate alla quarta rivoluzione industriale.

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Preparati al Futuro - Il portale Industria 4.0 di Confindustria

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Piano nazionale Industria 4.0 Il Piano nazionale Industria 4.0 è una grande occasione per tutte le aziende che vogliono cogliere le opportunità legate alla quarta rivoluzione industriale.

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Logistica, le nuove catene dello sfruttamento

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Logistica, le nuove catene dello sfruttamento

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Simone Fana

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Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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La logistica è uno specchio perfetto dei processi di frantumazione che attraversano il mondo del lavoro. La possibilità di spezzare la catena di sfruttamento non può che avvenire in uno schema in cui le mobilitazioni dal basso si inseriscono in un'azione politica nell'alto

La cronaca degli ultimi mesi è costellata da storie di ordinario sfruttamento del lavoro, che si diffondono in forme capillari lungo le nuove filiere della produzione materiale e immateriale. In questo scenario, il settore della logistica diviene il nodo fisico e simbolico di una trasformazione più ampia che attiene alle strutture regolative e ai rapporti che queste intrattengono con l'intero assetto sociale e produttivo. In una formula particolarmente felice, la logistica è stata definita the physical internet, ossia una gigantesca rete che integra la dimensione della produzione globale con la sfera del consumo. Dai grandi mari internazionali sino alle infrastrutture via terra, la circolazione delle merci, il loro stoccaggio e la distribuzione delle stesse si articola sull'organizzazione di una catena logistica mondiale. In questa centralità si riconoscono i temi di fondo che interrogano la forma e i processi di globalizzazione, dalla disarticolazione e ricomposizione dei luoghi della sovranità politico- statuale sino alla natura dei flussi migratori nella divisione internazionale del lavoro. Fare i conti con il settore della logistica significa, parafrasando Wallerstein, fare i conti con il sistema mondo, collocando lo sguardo oltre i confini ristretti in cui si dimena la discussione politica italiana.

I conflitti che hanno attraversato il nostro paese, dalla vicenda Almaviva, sino allo sciopero dei riders di Foodora, per passare dalle lotte condotte dai lavoratori di Coca Cola e di Hitachi, allo sciopero che ha visto protagonisti i facchini dello stabilimento della Composad a Viadana delineano tratti comuni di una nuova organizzazione del lavoro. La frammentazione del ciclo produttivo, il ricorso al sistema degli appalti, la pronunciata intensificazione dei ritmi concorrono ad alimentare il tasso di conflittualità dei lavoratori e a generare processi di mobilitazione. Tuttavia, la natura frammentata, policentrica e la nuova composizione sociale che vede protagonisti in misura prevalente lavoratori migranti, spiega in parte la difficoltà delle organizzazioni sindacali e dei partiti ad individuare uno sbocco politico alle lotte. Ma al di là delle difficoltà oggettive, legate alla fuoriuscita dei conflitti dalla dimensione del "contratto", ovvero dalle forme tradizionali di regolazione dei rapporti di lavoro, si riscontrano limiti soggettivi di lettura dei processi in corso e l'individuazione di strumenti di rappresentanza.

In prima battuta occorre riportare lo sguardo sull'intersezione tra la dimensione reticolare del conflitto nella filiera produttiva con la sfera verticale, collocandola nella gerarchia dei processi di divisione internazionale del lavoro. I lavoratori che operano nella filiera logistica sono inseriti in un'organizzazione del lavoro caratterizzata dalla scomposizione sempre più parcellizzata del ciclo produttivo, i cui ritmi sono segnati dall'andamento dell'accumulazione del capitale globale. Un esempio di questo fenomeno è visibile tra gli operatori che lavorano nelle attività marittime portuali. I porti sono i nodi strategici della circolazione delle merci, terminali di collegamento dei flussi globali e luoghi di intersezione tra i mercati internazionali e le economie locali. In questo scenario, il lavoro portuale specie quello collegato alla movimentazione delle merci è diretto dai ritmi impressi dagli scambi commerciali. Le attività di carico e scarico diventano intimamente dipendenti dalle fluttuazioni del ciclo economico, dalle fasi di accelerazione e decelerazione del mercato mondiale. Dentro questo contesto si inserisce la pervasività di un modello di organizzazione del lavoro, segnato dall'intermittenza della domanda di lavoro e dalla funzione esercitata dal lavoro somministrato, come schema di reclutamento della forza lavoro. Il ricorso al massimo di flessibilità nell'organizzazione del lavoro è funzionale a rispondere ai ritmi imposti dalle grandi corporations che governano la catena logistica. L'utilizzo costante di straordinari, l'istituzionalizzazione di forme di mediazione tra domanda e offerta di lavoro dentro l'organizzazione delle attività marittime portuali fotografano il legame profondo tra la dinamica del capitalismo globale e la dimensione del mercato del lavoro. La logistica assume quindi una funzione paradigmatica della fase attuale del processo di globalizzazione, addensando al suo interno le contraddizioni di una fase dello sviluppo capitalistico e aprendo al contempo nuovi terreni di conflitto. Tuttavia, la direzione dei processi di estrazione del valore nella catena della logistica non avviene in un vuoto dell'iniziativa politico-statuale. Lo stato e le istituzioni deputati alla direzione politica dei processi economici non scompaiono, continuando a svolgere una funzione dirimente nell'orientare la collocazione strategica dei territori nei flussi globali. Assumendo la logistica non semplicemente come settore produttivo, ma come ambito di analisi su cui collocare le trasformazioni nell'assetto economico e politico, è possibile intuire i mutamenti che avvengono nelle relazioni tra le economie capitalistiche e i rapporti di potere su scala internazionale. Spostando lo sguardo sull'economia nazionale è possibile notare come l'abbandono di una politica industriale orientata a rafforzare il tessuto produttivo abbia condizionato la collocazione subalterna e ancillare del sistema portuale marittimo italiano sul mercato internazionale. Il tentativo condotto dalle classi dirigenti del nostro paese negli ultimi decenni di favorire una transizione della nostra struttura socio-economica, da una crescita trainata dai salari ad uno sviluppo dipendente dalla domanda estera, ha indebolito il ruolo strategico del nostro paese. Le vicende che in questi anni stanno interessando il sito produttivo di Piombino e le attività del porto di Livorno dimostrano una tendenza a rescindere il rapporto virtuoso tra economia e territorio, abbandonando lo spazio nazionale all'afflusso di capitali stranieri.

In questo schema si colloca la disarticolazione dell'organizzazione della produzione che accompagna intere fette dell'apparato produttivo italiano. La centralità delle multinazionali nella frammentazione degli assetti territoriali è evidente nei casi che hanno riguardato le lotte dei facchini di Amazon a Piacenza o ancora le mobilitazioni dei lavoratori dello stabilimento Coca Cola di Nogara o Hitachi di Napoli. Questi conflitti esprimono una contraddizione che vive nello sviluppo del capitalismo globalizzato, in cui la concentrazione del potere economico e finanziario a monte della catena di comando convive con la frantumazione a valle dei processi di lavoro. Alla rapida ascesa degli oligopoli nel mercato internazionale si accompagna la disarticolazione della filiera produttiva, in cui il ciclo di accumulazione capitalistico scarica le tensioni sulle periferie del modello produttivo. Quello che sta avvenendo è una vera e propria rivoluzione della geografia produttiva, un fenomeno che presenta particolare interesse nei contesti socio-economici in cui trovava ampia diffusione il sistema delle piccole imprese organizzate su distretti industriali. Recenti studi sull'impatto dei grandi marchi internazionali negli assetti produttivi locali dimostrano come gli ecosistemi territoriali abbiano mutato pelle, divenendo un'infrastruttura mobile, funzionale a dare piena agibilità al ciclo di accumulazione dei grandi gruppi multinazionali. In questa dinamica si esprimono due processi apparentemente contraddittori: da una parte l'espulsione di imprese localizzate sul territorio e il conseguente processo di proletarizzazione della forza lavoro; dall'altra l'ingresso di nuovi aggregazioni produttive che si situano dentro un'organizzazione della produzione sensibile alla competizione di prezzo. L'avvento di cooperative di subfornitura, che operano in specifici segmenti del processo di lavoro o la nascita di nuove imprese a capitale straniero si collocano dentro queste trasformazioni.

In questo scenario il ricorso alle piattaforme digitali e l'introduzione di nuove tecnologie di gestione dei processi di lavoro amplifica la tendenza delle grandi compagnie mondiali ad eludere le forme tradizionali di controllo sull'organizzazione del lavoro. L'uso dei dispositivi digitali sostituisce i meccanismi tradizionali di comando sulla forza lavoro, valorizzando una separazione tra lavoro e impresa e indebolendo i meccanismi tradizionali di rappresentanza del conflitto capitale-lavoro. Tuttavia, la presunta neutralità di questi processi viene costantemente smascherata dalla moltiplicazione delle mobilitazioni che interessano intere fasce di lavoratori che operano nella c.d. "economia dei lavoretti". La mobilitazione che ha visto solo qualche giorno fa protagonisti i fattorini di Deliveroo a Milano ne è una conferma.

La possibilità di spezzare la catena di sfruttamento che coinvolge interi segmenti della forza lavoro non può che avvenire in uno schema in cui le mobilitazioni dal basso si inseriscano in un'azione politica nell'alto, capace non solo di dare supporto alle lotte ma di inserirle dentro un progetto politico di trasformazione dello spazio economico e produttivo.

Questa riflessione si situa nei quattro giorni di riflessione nelle giornate di incontri, riflessioni e approfondimenti organizzate da Proxima a Torino, in occasione delle giornate del G7 su impresa, lavoro e scienza a Torino (24 settembre-1 ottobre). Giornate in cui il lavoro e le sue trasformazioni saranno al centro del dibattito, che coinvolgerà ospiti nazionali e internazionali, sindacalisti, militanti della sinistra italiana ed europea, ma soprattutto i lavoratori che da troppo tempo sono ai margini della vita pubblica di questo paese. I protagonisti saranno loro.

Ci saranno inoltre rappresentanze dei principali movimenti europei che stanno costruendo un argine alle politiche liberiste, da Podemos a France Insoumise. Per quattro giorni ci troveremo in un luogo simbolo della città, da troppo tempo spento: i Murazzi. Uno spazio aperto, popolare, dove tutti e tutte possono riunirsi senza limiti e senza barriere.

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Logistica, le nuove catene dello sfruttamento - Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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La logistica è uno specchio perfetto dei processi di frantumazione che attraversano il mondo del lavoro. La possibilità di spezzare la catena di sfruttamento non può che avvenire in uno schema in cui le mobilitazioni dal basso si inseriscono in un'azione politica nell'alto

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Camera dei deputati

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Camera.it - XVII Legislatura - Documenti - Temi dell'Attività parlamentare

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Birgit Mahnkopf

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Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Ci sono buone ragioni per prevedere che l'irregolarità, la flessibilità, l'incertezza e l'imprevedibilità saranno la nuova 'condizione normale' del mondo del lavoro nell'era imminente del capitalismo digitale globale

Siamo circondati da entusiasti che pubblicizzano un meraviglioso nuovo mondo di "fabbriche intelligenti". Tra questi vi sono rappresentanti dei governi come i ministri dell'industria del G7, le associazioni di imprenditori e datori di lavoro e gli amministratori delegati di grandi aziende, ma anche molte personalità del mondo accademico e addirittura sindacalisti. Cercano di convincerci che in un prossimo futuro una digitalizzazione del settore manifatturiero e persino dell'economia in generale accresceranno, in primo luogo, l'efficienza e la flessibilità di tutto il processo produttivo; in secondo luogo, cambieranno la catena del valore nella misura in cui le specifiche richieste del cliente potranno essere incorporate in tutte le fasi del processo di produzione unitamente ai relativi servizi. In terzo luogo, la digitalizzazione dell'industria dovrebbe offrire metodi di produzione supplementari alle piccole e medie imprese e, in quarto luogo, creare nuove opportunità di lavoro qualificato. Alla fine, tutti questi sviluppi contribuiranno a stimolare una nuova ondata di consumo di massa che porterà crescita economica ma anche uno sviluppo sostenibile.

In Germania sia le agenzie governative che le organizzazioni imprenditoriali sono molto favorevoli a ciò che chiamano "Industria 4.0", ma anche i sindacati concordano con questa visione. Costoro presuppongono che siamo entrati in una quarta rivoluzione industriale che si accinge a cambiare profondamente il futuro del lavoro, perché le macchine intelligenti saranno in grado di interagire in modo autonomo con il mondo fisico. I rappresentanti dell'industria prevedono soprattutto miglioramenti sostanziali nella mitigazione degli errori di produzione e nella possibilità di aumentare l'agilità dei processi produttivi, accrescendo così la produttività e la profittabilità. Attualmente le imprese devono scegliere tra la una produzione veloce ed efficiente oppure flessibile e 'individualizzata'. Con l'aiuto di un sistema di produzione cyber-fisico (detto anche "fabbrica intelligente") le aziende potrebbero utilizzare macchine per la produzione 'mobili' e 'modulari', collegate alla rete aziendale e tali da poter essere riconfigurate dinamicamente. Potenzialmente, una stampante 3D potrebbe permettere alle aziende di produrre lotti della dimensione di un solo prodotto.

In Germania il settore manifatturiero rappresenta ancora il 22% del PIL ed i prodotti 'commerciabili' provenienti da tale settore costituiscono la spina dorsale del suo sistema industriale nella misura in cui rappresentano l'80% delle esportazioni tedesche. In questo contesto "Industria 4.0" sembra essere promettente, perché la digitalizzazione della produzione potrebbe ridurre i prezzi, aumentare la domanda e creare occupazione, in particolare nelle aziende produttrici di automazione. Pertanto, anche il sindacato dei metalmeccanici è attivamente coinvolto in un'alleanza tra governo e associazioni di imprese sulla "Piattaforma Industria 4.0". Tuttavia, un'indagine condotta dalla Confederazione dei sindacati tedeschi (DGB) indica che due terzi dei lavoratori dicono di non avere alcuna influenza su come la tecnologia digitale viene impiegata sul proprio posto di lavoro e la metà degli intervistati si lamenta di un aumento del carico di lavoro a causa della digitalizzazione. Nonostante ciò, il sindacato dei metalmeccanici è preoccupato dall'idea di poter bloccare questi processi e rinunciare così ai benefici derivanti dalla digitalizzazione - quali un miglioramento qualitativo delle posizioni lavorative, una migliore cooperazione e partecipazione tra gruppi di dipendenti, la sostituzione di mansioni molto faticose e poco attraenti, nonché nuove opportunità di fornire ai lavoratori una più completa formazione e dunque maggiori possibilità di sperimentare una mobilità 'verso l'alto'. Vi è una condivisione di vedute sul fatto che le imprese tedesche possano essere le avanguardie del processo di digitalizzazione e sul fatto che le perdite previste in termini di occupati - fino ad un 7% dei 43 milioni di posti di lavoro al momento esistenti - potrebbero essere compensate, almeno in gran parte, dai nuovi posti di lavoro che verranno creati aumentando le esportazioni (anche se ciò significa esportare la disoccupazione all'estero).

Fin dall'inizio del XXI secolo la produttività ed i livelli di occupazione non si sviluppano più in parallelo, né in Germania né in nessun altro paese europeo. Bisognerebbe dunque esser consapevoli che, nel momento in cui le nuove tecnologie digitali verranno a maturare, molti posti di lavoro saranno molto probabilmente automatizzati, in quanto 'digitalizzazione' significa innanzitutto 'razionalizzazione'. Nell'attuale fase iniziale di sviluppo di queste nuove tecnologie gli effetti quantitativi della digitalizzazione sul mercato del lavoro sono difficili da stimare ed i numeri disponibili finora sono spaventosi. Secondo un sondaggio lanciato nel gennaio 2016 dal World Economic Forum, i robot, l'automazione e l'intelligenza artificiale potrebbero costare 5 milioni di posti di lavoro nelle grandi aziende delle 15 principali economie del pianeta. La maggior parte dei posti di lavoro che si trovano in pericolo sono i lavori d'ufficio ed in ambito amministrativo, ma anche le mansioni a bassa e alta qualificazione nel settore manifatturiero e delle costruzioni potrebbero essere profondamente colpite.

In una nota informativa di aprile di quest'anno McKinsey Global Institute stima che finora gli Stati Uniti abbiano sfruttato il 18% del loro potenziale dalle tecnologie digitali, mentre l'Europa ne ha sfruttato solo il 12% e le altre economie avanzate ancora meno. In Germania come in molti altri paesi "Industria 4.0" esprime ancora un concetto relativo a 'quel che potrebbe essere' piuttosto che a quel che è già oggi. Pertanto non dobbiamo prendere la spinta verso una digitalizzazione dell'industria come un dato immutabile. Dovremmo invece considerare le numerose sfide e i rischi di che questa tendenza comporta per poi valutare se ed in che modo dovremo incoraggiarla oppure opporvi resistenza.

Tre tipi di sfide dovrebbero catturare la nostra attenzione: in primo luogo, quelle tecnologiche; in secondo luogo, le conseguenze sociali di un'ulteriore sostituzione di lavoro umano da parte di macchine e algoritmi; e, in terzo luogo, le implicazioni ecologiche (e geopolitiche) dei sistemi produttivi digitali. Discuterò ora brevemente queste sfide.
Le sfide tecnologiche di "Industria 4.0"
Giova innanzitutto ricordare come le reti di fibra ottica siano comunemente considerate come il futuro delle reti (tanto per le aziende quanto per i consumatori), in quanto consentono una velocità di trasmissione notevolmente maggiore rispetto alle loro controparti basate sul rame. Tuttavia, queste reti sono quasi inesistenti in Germania, così come in Italia o in Austria, Polonia, Croazia e Serbia; in tutti gli altri paesi europei questo tipo di reti ha già una penetrazione sul mercato che oscilla tra il 20 e il 45%.

Un secondo tipo di precondizioni tecnologiche per lo sviluppo di "fabbriche intelligenti" comprende un'interfaccia standardizzata di programmazione delle applicazioni, un comune linguaggio dei dati e una crescente integrazione di sistemi che fino ad oggi erano largamente autonomi, come ad esempio quelli riguardanti le aree della produzione, della logistica, dell'approvvigionamento energetico o della gestione degli immobili e degli edifici.

Infine, la transizione delle imprese verso il 'panorama del digitale' le espone ai pericoli di attacchi informatici da parte di individui (sia interni che esterni all'azienda) così come da computer, social networks, cloud e da organizzazioni criminali.

Non sorprende che i sostenitori della tendenza inarrestabile alla digitalizzazione presuppongano che tutte queste sfide tecnologiche verranno affrontate con successo in un prossimo futuro in Europa - senza mai soffermarsi, tra l'altro, sul quanto costerà per le aziende e per il governo.

Anche se condividessimo questa visione delle cose, non possiamo però fare a meno di domandarci se saremo in grado di accogliere tanto favorevolmente anche le implicazioni economiche e sociali di un'ulteriore digitalizzazione sul lavoro e sui lavoratori nonché, infine, sulla società nel suo complesso, dal momento che tale processo colpirà anche i meccanismi di 'controllo' su quest'ultima e dunque la democrazia e la privacy.
L'impatto sociale della digitalizzazione sui lavoratori
Tanto per cominciare, i proponenti di "Industria 4.0" promettono che i processi di routine e le attività fisicamente faticose verranno automaticamente eseguite dalle macchine, sicché gli esseri umani diverranno sempre più 'supervisori delle macchine' piuttosto che 'produttori attivi'. Allo stesso tempo, le aziende si affideranno sempre meno ad una forza lavoro assunta con contratti a tempo indeterminato e, al contrario, effettueranno assunzioni on demand, ossia solo nei momenti di bisogno. Pertanto, il rapporto di lavoro subordinato finirà per trasformarsi nell'assegnazione di una mansione ed i nuovi posti di lavoro che verranno così a crearsi saranno privi di una chiara collocazione all'interno dell'organizzazione aziendale. In tal modo i legami con l'impresa saranno tagliati e i sindacati avranno difficoltà ancora maggiori di oggi a comunicare con i dipendenti e a rappresentare i loro interessi.

Tutti i lavori di routine, inclusi i processi standardizzabili e anonimi - ed i servizi digitali in particolare - diverranno soggetti a delocalizzazioni ( off-shoring) e ad ulteriori pressioni al fine di aumentarne l'efficienza, mentre le attività che comportano un'interazione umana diretta saranno sempre più apprezzate. Tutto ciò comporterà anche il fatto che i servizi digitali verranno perlopiù "spezzettati" in parti sempre più ridotte cosicché il relativo lavoro potrà essere delegato ad una moltitudine di "operai virtuali". Andrà pertanto ad espandersi il cosiddetto crowd-working ed il lavoro per mezzo di piattaforme cloud.

Come già sappiamo, analogamente a tanti altri tipi di lavoretti più o meno casuali, le retribuzioni dei lavoratori delle piattaforme cloud o dei cosiddetti " click-workers" - i quali svolgono le proprie prestazioni a cottimo - sono spesso molto basse e corrisposte in modo irregolare, mentre i lavoratori sono invisibili e isolati. Anche l'errato inquadramento dei lavoratori come 'lavoratori autonomi' non è un nuovo fenomeno; così come in altri settori (vestiario, costruzioni o trasporti) tale 'falso etichettamento' ha lo scopo di azzerare i benefits per i dipendenti, evitare il pagamento delle tasse a carico delle imprese e non rispettare le leggi sul lavoro. Inoltre, il carattere transnazionale del crowd-work rende molto più difficile individuare ed usufruire della giurisdizione nazionale preposta alla regolamentazione dei tempi di lavoro, dei salari e delle disposizioni in materia di sicurezza sociale.

Come se non bastasse, la divisione tra lavoro e vita privata sta scomparendo e ciò farà crescere nuovi fattori di stress, in particolare per le donne. Da questo punto di vista, il futuro mondo del lavoro digitale rispecchia quel "sistema di lavoro su commissione" tipico delle prime fasi del capitalismo, che permetteva ai lavoratori e soprattutto alle lavoratrici una qualche forma di flessibilità col fine di sobbarcarsi e di bilanciare il lavoro domestico e di cura, il lavoro agricolo ed i lavoretti 'su commissione'.

Vi è poi un aspetto inerente la cosiddetta "economia dei lavoretti" ( gig economy) che potrebbe diventare un problema ancora più grave e che non può che riguardare anche i sindacati. Si tratta del fatto che l'ideologia neoliberista è riuscita a catturare le menti della gente comune, specialmente dei giovani. Molti di loro si percepiscono come "micro-imprenditori" o come "padroni di sé stessi", anche se solo in rari casi lavorano davvero autonomamente. Capita inoltre che l'inquadramento, più o meno volontario, come lavoratore autonomo non sia affatto associato alla possibilità di far carriera o di uscire da una condizione di povertà. Al contrario, sempre più spesso il lavoro formalmente non subordinato o "indipendente" è una trappola per i giovani, i quali finiscono per trovarsi rinchiusi in un circolo vizioso che comprende lavoro autonomo e spesso di scarsa qualità, pessime condizioni di lavoro ed una bassa retribuzione.

In questo contesto, abbiamo buone ragioni per prevedere che l'irregolarità, la flessibilità, l'incertezza, l'imprevedibilità e la presenza di altri svariati tipi di "rischio" saranno la nuova 'condizione normale' del mondo del lavoro nell'era imminente del capitalismo digitale globale. Non importa se i lavoratori verranno classificati come "precari", come "informali", "atipici" o come lavoratori per conto proprio. Sulla piazza del mercato globale essi saranno condannati ad un'occupazione instabile, a salari o redditi sempre più bassi e a condizioni di lavoro ancora più pericolose; non potranno godere, se non sporadicamente, delle misure di assistenza e previdenza sociale e spesso sarà loro negata la possibilità di prender parte ad associazioni e sindacati. Coloro che ancora svolgeranno il proprio lavoro in fabbriche ed uffici saranno controllati da applicazioni e algoritmi, dove quest'ultimi saranno l'equivalente della vecchia catena di montaggio - ma molto più difficili da interrompere.

In poche parole, anche in misura maggiore rispetto ad ora, la maggior parte dei lavoratori digitali saranno coloro che andranno a svolgere quelle mansioni di cui vi è di volta in volta bisogno, in modo permanente o temporaneo, ma a cui comunque sarà negata ogni protezione formale e continuativa - incluse le tutele riconosciute dalle leggi sul lavoro - durante lo svolgimento della loro prestazione. Solo una piccolissima parte della forza lavoro complessivamente impiegata - a livello globale, europeo e nazionale - riuscirà invece ad accedere a lavori regolari e regolamentati, più qualificati e meglio pagati.

Insomma, la questione cruciale non è perché la mancanza di sicurezza sta tornando a colpire anche i lavoratori delle economie avanzate di Europa e Nord America, ma come e perché è stato possibile ridurre tale insicurezza per una piccola parte della popolazione mondiale per un paio di decenni dopo la seconda guerra mondiale.

È ovvio che il crescente disordine dovuto all'attuale meccanismo di accumulazione del capitalismo globale è strettamente legato al dissolversi dello Stato come 'mediatore' tra capitale e lavoro nell'era del neoliberismo, un processo quest'ultimo che in tutte le parti del mondo ha contribuito alla crescita delle disparità e delle disuguaglianze. Quella in cui ci troviamo è una fase della globalizzazione di stampo oligarchico, dove solo le nazioni economicamente più forti ed il 20% più ricco della popolazione, ed in particolare l'1%, possono avere aspettative effettivamente positive, dal momento che neppure le politiche di stampo liberale a sostegno del welfare trovano più spazio sull'agenda politica. Di conseguenza, vediamo la dissoluzione delle classi e della coscienza di classe.

Certo, la tutela dei diritti dei lavoratori è rimasta relativamente più forte per i lavoratori con contratti stabili delle grandi imprese del settore manifatturiero, ma milioni di lavoratori sono intrappolati in una condizione segnata da bassi salari e scarsissime possibilità di avanzamento. In Germania questo è dovuto in parte al fatto che a metà degli anni Novanta sono state implementate, con l'appoggio dei sindacati, misure di contenimento salariale a danno dei lavoratori altamente qualificati e ciò ha contribuito a migliorare la posizione competitiva delle imprese tedesche rispetto ai suoi partner commerciali in Europa e non solo. Un altro meccanismo importante che ha permesso all'industria tedesca di battere la concorrenza delle imprese italiane, greche, spagnole e francesi è consistito nel processo di decentramento della contrattazione sindacale senza precedenti che è seguito alla riunificazione tedesca e all'accesso ad un bacino di forza lavoro a basso costo in alcuni paesi dell'Unione Europea. Ciò ha condotto a un drastico calo del costo unitario del lavoro e ad un drammatico declino della forza dei sindacati.

Inoltre, le riforme del mercato del lavoro e del sistema di welfare promosse dalla coalizione rosso-verde sotto la guida del cancelliere Gerhard Schröder nei primi anni 2000 hanno spinto milioni di lavoratori in occupazioni con bassi salari e scarse tutele, mentre al tempo stesso hanno aumentato la concorrenza tra quest'ultimi. Di conseguenza abbiamo oggi in Germania non solo un'industria piuttosto competitiva ma anche uno dei più grandi bacini in Europa di forza lavoro con basso salario. La disuguaglianza, la sottoccupazione e la povertà sono in aumento: circa 12,5 degli 80 milioni di abitanti della Germania si trovano al momento sotto la soglia di povertà relativa, ossia guadagnano meno del 60% del reddito mediano. Anziani, genitori single e ancor più bambini sono le categorie di persone per le quali è più alta la probabilità di scivolare sotto tale soglia di povertà. Una tendenza particolarmente inquietante, infine, riguarda il crescente numero di working poors, ossia di "lavoratori poveri".

Quali lezioni possiamo apprendere dall'esempio tedesco per quanto riguarda le prossime lotte su "Industria 4.0"?

In primo luogo, dobbiamo ricordare che in una fase storica del tutto particolare (quella che si dispiega dopo la caduta del muro di Berlino e che vede l'economia mondiale in forte espansione) i sindacati hanno accettato riforme improntate all'aumento della flessibilità del mercato del lavoro, con l'effetto di favorire la parte datoriale. Questo ha portato a ridurre le ore lavorative, a rendere i lavoratori maggiormente precari ed a ridurre le loro retribuzioni. Questo insieme di misure si è rivelata molto vantaggiosa per i datori di lavoro, poiché ha contribuito ad aumentare la competitività delle loro imprese - rispetto a molti dei loro partner commerciali europei.

In secondo luogo, vi è stata una enorme mancanza di tutele a difesa dei lavoratori e dei loro delegati: a livello aziendale, con rapporti di forza sfavorevoli, i sindacati ed i rappresentanti dei lavoratori hanno dovuto contare solo su sé stessi. In questo contesto, costoro sono stati disposti ad accogliere i cambiamenti peggiorativi richiesti dai datori di lavoro - a scapito soprattutto dei lavoratori meno garantiti.

In terzo luogo, a seguito dell'euforia suscitata dalle nuove prospettive di crescita economica, anche i sindacati - insieme a mass media, mondo accademico, rappresentanti del governo e uomini d'affari - hanno accolto con entusiasmo la possibilità di conseguire grandi incrementi di produttività grazie ai processi di cambiamento tecnologico, forieri - seppur nel lungo periodo - di crescita economica e magari anche di domanda di lavoro da parte delle imprese.

Infine, soffermandoci ancora sulle le relazioni tra "Industria 4.0" e il mondo del lavoro, domandiamo: in che misura i sindacati (in Germania o altrove) dovrebbero fare affidamento su questa prospettiva, apparentemente progressista, che racconta di un tanto inevitabile quanto desiderabile futuro digitalizzato dell'industria? Eppure dovremmo aver imparare la lezione: l'automazione verrà introdotta solo laddove ciò sarà profittevole per le aziende. Ma affinché tali profitti si materializzino le imprese hanno bisogno, in primo luogo, di materie prime a buon mercato e, in secondo luogo, di un mercato che esprima una domanda per i loro prodotti. Se si tiene conto di questo è facile mettere in luce i punti critici di questo disegno di sviluppo: se i robot andranno a sostituire un gran numero di lavoratori, così come previsto da numerose istituzioni internazionali da svariati think tank, creando in tal modo una disoccupazione di massa ancor più grave dell'attuale, e se i salari subiranno un'ulteriore spinta al ribasso dal momento che solo i lavoratori altamente qualificati potranno sperare di ricevere una retribuzione decente, sorgono immediatamente due domande: primo, le imprese a chi venderanno tutti questi "prodotti intelligenti"?; e secondo, le materie prime e l'insieme degli inputs necessari ad avviare i processi produttivi come potranno non aumentare notevolmente di prezzo nel momento in cui tutte le economie avanzate del pianeta intraprenderanno la stessa strada in direzione dell'Industria 4.0?
Vincoli ecologici e vincoli geopolitici di Industria 4.0
A questo punto non possiamo fare a meno di affrontare, seppur brevemente, la questione degli inputs necessari alla digitalizzazione dell'economia. Si tratta di un problema che finora non è stato affrontato in maniera adeguata né dai responsabili della politica economica, né dai rappresentanti dell'industria, né dai sindacati. Anche se i costi della transizione verso "Industry 4.0" sono considerati tali da poter essere gestiti senza grossi problemi perlomeno da parte delle più grosse aziende - e anche se l'impatto sui lavoratori è in gran parte ignorato sia dai governi che dai sindacati - è necessario sottolineare che il futuro di "Industria 4.0" dipenderà molto da come i prezzi dei metalli e di tutti i materiali necessari alla produzione dei prodotti tecnologici, nonché del petrolio, si comporteranno quando le economie di tutto il mondo investiranno in modo sempre più massiccio 1) nella produzione di energia rinnovabile; 2) nella mobilità elettrica; 3) nella produzione digitale; mentre 4) i consumatori continueranno ad acquistare ogni tipo di dispositivo mobile (come smartphone e tablet); 5) i governi proseguiranno ad investire nel comparto militare (con tanto di acquisto di moderni droni e simili). Non va dimenticato infatti che tutte queste nuove tecnologie, e dunque le industrie che le producono, dipendono in modo cruciale dalla disponibilità di petrolio e di 'metalli rari' come il rame, il nichel, l'argento, l'uranio, il piombo e in particolare dalle cosiddette "terre rare" come l'indio, il gallio, il germanio, il litio e molti altri.

Numerose tecnologie informatiche del tutto essenziali per lo sviluppo di "Industria 4.0" - come i sensori, i microchip di nuova generazione, le tecnologie di visualizzazione ( display technologies) e i cavi in ​​fibra ottica - richiedono enormi quantità dei suddetti minerali rari.

Questi minerali sono diventati "rari" per una serie di ragioni:

1. perché alcuni di questi (ad esempio il rame) sono già esauriti e non è affatto scontata la possibilità di trovare nuove miniere ricche di tali metalli da cui attingere;

2. perché la produzione di molti di questi metalli non aumenterà, anzi più probabilmente potrebbe ridursi, e diverrà sempre più concentrata nei siti produttivi esistenti;

3. perché i prezzi dei metalli rari e altamente richiesti sperimenteranno un sostanziale aumento nel prossimo futuro;

4. in queste circostanze, si attingerà sempre più dalle miniere con una concentrazione via via più bassa dei suddetti metalli rari. Tuttavia, quanto minore è la concentrazione, maggiori sono le quantità di sostanze chimiche tossiche nonché di acqua e di energia che saranno necessarie per l'estrazione dei minerali - sicché sempre più deleterio sarà l'impatto dei processi di estrazione mineraria sulla natura, i lavoratori e le popolazioni locali;

5. infine, ciò che peggiora ancor di più le cose è che i metalli rari hanno un tasso di riciclaggio molto basso; addirittura le 'terre rare' hanno un tasso di riciclaggio inferiore all'uno percento.

In poche parole, solo un manipolo di ignoranti potrebbe negare che stiamo affrontando, per svariate ragioni, dei limiti alla crescita economica. Ne consegue che dovremmo evitare di costruire il nostro futuro sullo stesso modello socio-economico ed ambientale quale quello sviluppatosi fino ad oggi. Tuttavia, i limiti alla crescita derivanti dagli attuali livelli di inquinamento prodotti dal capitalismo vengono ignorati, e probabilmente continueranno ad essere ignorati fino a che non verrà raggiunto un "punto di non ritorno" tale da far collassare l'intero sistema economico, sociale e naturale. Limiti alla crescita economica potrebbero però manifestarsi anche prima di tale crollo a causa di stringenti vincoli inerenti alla disponibilità delle risorse naturali e ciò potrebbe avere un impatto sul processo di accumulazione capitalistico - come in passato, tale scenario sarà accompagnato da tensioni geopolitiche che sfoceranno in conflitti e guerre violente.

Mentre ci avviciniamo al raggiungimento del "punto critico" per il sistema ecologico e ad un picco di produzione con relativo consumo di numerose risorse naturali - inclusi i metalli rari necessari allo sviluppo di "Industria 4.0" -, chi volesse muovere una critica radicale a questo stato di cose dovrebbe fare i conti con la conclusione che non sarà possibile costruire ampie e potenti alleanze internazionali tra i movimenti sociali e dei lavoratori (contro il potere globale di miliardari e multinazionali) finché continueremo a riesumare modelli e soluzioni politiche proprie del secolo scorso (basati sulla crescita infinita in un pianeta finito) al fine di risolvere le attuali catastrofi planetarie.

Sì, ora possiamo acquistare un selfie toaster, che abbrustolisce il toast imprimendogli sopra un'immagine della nostra faccia; oppure un porta-carta igienica che invia un messaggio al nostro cellulare quando la carta igienica sta per terminare. E di certo "Industria 4.0" riuscirà, tramite operazioni di marketing, a far sì che tutti noi compreremo beni e servizi di cui non abbiamo alcun bisogno. Ma i sacrifici ecologici e sociali che dovremo sopportare per questo tipo di "progresso" non sono evidentemente accettabili. Ciò di cui abbiamo invece estremo bisogno è uno sforzo politico finalizzato a superare il divario globale tra lavoro formale e informale, tra lavoratori 'garantiti' e precari, tra persone eccessivamente ricche ed abitanti poveri, esclusi e marginalizzati del nostro comune pianeta Terra.

( traduzione di Andrea Coveri)
Il testo pubblicato è la traduzione della relazione al convegno "Il futuro dell'industria e del lavoro, Industria 4.0" organizzato da FIOM / CGIL, Torino 28 settembre 2017

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Le (false) promesse di Industria 4.0 - Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Industria 4.0 e la proprietà dell’impresa

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Industria 4.0 e la proprietà dell’impresa

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Cecilia Navarra

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Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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La proprietà dell'impresa da parte dei lavoratori significherebbe che, anche nel caso di un cambiamento tecnologico labour saving, sarebbero i lavoratori ad appropriarsi degli aumenti di produttività

Nel dibattito sugli effetti del cambiamento tecnologico sul lavoro, uno dei principali argomenti "a discolpa" dell'innovazione, fino a qualche anno fa, era che questa avrebbe semplicemente spostato domanda di lavoro da mansioni manuali a mansioni più qualificate. In effetti si è osservato un aumento dei differenziali salariali sulla base della qualifica nelle maggiori economie industrializzate negli ultimi 40 anni (anche se questo ha anche e forse soprattutto a che fare con la perdita di potere contrattuale dei lavoratori, soprattutto meno qualificati). In ogni caso, quando si parla di "Industria 4.0" molti autori sottolineano come una delle caratteristiche di questo insieme eterogeneo di trasformazioni introduca invece processi di digitalizzazione e automazione anche nelle mansioni qualificate (ad esempio, piattaforme di vendita di servizi intellettuali, o automazione di processi sempre più complessi). L' articolo di Guarascio e Sacchi è molto chiaro nel riportare i termini del dibattito.

Questo ci obbliga a puntare i riflettori su un'altra componente della disuguaglianza -ovviamente centrale anche nelle fasi precedenti - ovvero quella tra i proprietari del capitale fisico dell'impresa e i lavoratori. Una delle caratteristiche di questa fase di trasformazione tecnologica è quella di accelerare potenzialmente lo spostamento della distribuzione del reddito verso i proprietari delle macchine, cioè del capitale che incorpora l'innovazione tecnologica.

La spostamento di quote di reddito nazionale dal lavoro ai profitti negli ultimi decenni è ben documentato: in Europa la quota salari del PIL ha un picco a metà anni '70 del 65%, da cui cala fino al 56% (dato del 2011, calcolato a prezzi di mercato). L'Italia è uno dei Paesi nel G20 in cui il lavoro perde una quota più importante di PIL: tra il 1970 e il 2014, la riduzione è del 13%. In questo calo, ha un ruolo rilevante la riduzione della quota salari nel settore privato a partire dagli anni '90. Cosa è successo per spiegare questo scivolamento del reddito a scapito del lavoro? Come sottolinea Andrea Aimar su questo sito, importanti aumenti di produttività non si sono accompagnati a commisurati aumenti dei salari (un grafico eloquente si trova a pagina 8 della pubblicazione OCSE linkata qui sopra). Nelle economie avanzate, questo è avvenuto principalmente per uno scollamento tra produttività e salari all'interno della maggior parte dei settori dell'economia, più che per uno spostamento del peso relativo dei settori (OECD, 2015).

Esistono diverse possibili strade per affrontare questa crescente disuguaglianza, che non si escludono a vicenda. Ne aggiungo una a quelle già menzionate nel dibattito ospitato da Sbilanciamoci: che i lavoratori siano i proprietari delle macchine.

Un recente articolo di Richard Freeman, economista a Harvard, pone la stessa questione: la proprietà dell'impresa da parte dei lavoratori significherebbe che, anche nel caso di un cambiamento tecnologico labour saving, sarebbero i lavoratori ad appropriarsi degli aumenti di produttività. Il contributo di Freeman punta in una direzione importantissima. Con due criticità, a mio avviso. Prima di tutto, Freeman considera che tutte le forme di partecipazione dei lavoratori ai profitti permettano un'appropriazione dei benefici dell'automazione. Questo in teoria è vero, dal momento che in questi casi i lavoratori si appropriano di parte di quei profitti che sono dovuti agli aumenti di produttività. In realtà, la proprietà è un insieme di diritti che include sia il potere di appropriarsi del residuo della produzione (i profitti, appunto), sia quello di adottare le decisioni rilevanti per l'impresa. Questa precisazione è importante perché distingue le cooperative di lavoro dagli Employee Stock Ownership Plans (ESOP). Gli ESOP prevedono che i lavoratori siano pagati in parte tramite azioni dell'azienda dove lavorano, spesso (in particolare negli USA) nella forma di piani pensionistici: questo coinvolge i lavoratori nel rischio d'impresa, rendendo la loro remunerazione dipendente dalla performance, ma senza garantire loro potere decisionale. In questo caso, infatti, le decisioni sono prese comunque sulla base del criterio "un'azione-un voto", che garantisce il potere decisionale degli azionisti forti. La differenza profonda con le cooperative è che queste ultime sono invece caratterizzate dal principio democratico "una testa-un voto", che è uno dei principi fondanti del movimento cooperativo. La partecipazione dei lavoratori ai profitti senza potere decisionale rischia di esporre i lavoratori, ancor più di quello che già avviene, alle conseguenze di decisioni non prese da loro. Perché lo sviluppo dell'impresa avvenga in modi che tutelano i lavoratori, la partecipazione ai profitti è sì importante, ma in un quadro di democrazia economica.

In secondo luogo, Freeman presenta la partecipazione dei lavoratori alla proprietà dell'impresa come un'alternativa, sia a una politica di aumenti salariali, sia a una politica redistributiva tramite la leva fiscale. Io credo invece che si tratti di uno strumento che non ne esclude altri, anzi. Spesso le cooperative pagano salari più bassi di analoghe imprese capitalistiche. Nel caso italiano, dove in molti settori le cooperative concorrono in gare d'appalto per lavori pubblici e servizi di welfare, una delle debolezze del modello si manifesta proprio quando la pressione della concorrenza spinge verso il basso i salari. Il sostegno ai salari e la regolamentazione degli appalti rimangono quindi problemi aperti per una buona parte del movimento cooperativo. Non solo: politiche redistributive rimangono necessarie. Innanzitutto perché reddito e patrimonio pesano molto nello stabilire chi "può permettersi di diventare imprenditore" e una loro iniqua distribuzione influenza la possibilità dei lavoratori di assumere quel ruolo. Inoltre, esistono delle differenze strutturali tra lavoro e capitale che rendono più difficile per i lavoratori assumere il rischio d'impresa: un lavoratore che investe mette "tutte le uova nello stesso paniere", cioè nella stessa impresa, dove invece un capitalista può più facilmente differenziare e spostare il suo denaro. Se la soluzione è quella di incoraggiare il ruolo imprenditoriale dei lavoratori, questo va supportato con politiche di protezione sociale e di stabilizzazione del reddito.

Pur tenendo in conto i limiti di cui sopra, le cooperative dimostrano in larga parte capacità di affrontare crisi e cambiamenti senza scaricare i costi sul lavoro: la stabilità dell'occupazione è una caratteristica delle imprese cooperative in contesti nazionali molto diversi tra loro. Il rapporto EURICSE sulla cooperazione in Italia durante la crisi indica che le cooperative hanno un comportamento anticiclico, con una crescita dimensionale superiore alle SpA, sia con riferimento al valore aggiunto, sia ai redditi da lavoro. Le SpA, al contrario delle coop, hanno hanno cercato di limitare le perdite di redditività riducendo l'incidenza del costo del personale. Tra il 2006 e il 2010, nel campione utilizzato, i redditi da lavoro dipendente nelle cooperative aumentano di circa il 30%, a fronte del 13% delle SpA. Questa differenza è soprattutto dovuta al numero di occupati, mentre le differenze in termini di salari - come già dicevamo- sono molto minori. Inoltre, la percentuale delle cooperative che negli anni della crisi hanno effettuato investimenti (34,2%) è superiore della stessa percentuale sia delle società di capitali (31,8%), sia delle società di persone (24,7%).

Una parte con caratteristiche specifiche, ma estremamente rilevante, dell'Industria 4.0 è costituita dall'"economia delle piattaforme" (da Foodora, a Amazon Mechanichal Turk, a Uber): cosa succederebbe se fossero delle cooperative? Storicamente le cooperative hanno giocato un ruolo importante nel garantire organizzazione e potere negoziale a forme di self-contractors, come i braccianti a fine '800, o i facchini nelle stazioni e dei cantieri. Se i profitti generati dal coordinamento di mansioni spezzettate fossero appropriati dai lavoratori, e se le decisioni (i turni, le modalità di ingresso/uscita, la distribuzione delle mansioni per evitare concorrenza interna...) fossero prese dai lavoratori stessi, verrebbe meno una componente di sfruttamento. Certo, non si risolverebbe il problema dello spezzettamento e della "casualizzazione" del lavoro. Il mio invito è quello di affrontare questa discussione con le esperienze già esistenti in questo senso, che hanno sperimentato pratiche di organizzazione alternativa di "piattaforme" di lavoro.

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Andrea Aimar

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Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Le trasformazioni tecnologiche di Industria 4.0 ci pongono di fronte due strade: subire questo progetto di trasformazione guidato dall'interesse di pochi oppure tentare di guidarlo nell'interesse di tanti. Un dibattito in vista del G7 di settembre a Torino

Sono nomi di computer ad alta potenza di calcolo, software, start up, piattaforme: YuMi, StasMonkey, Watson, Tug, Sedasys, Coursera, Shutterstock, Digits, Warren, e-discovery, Baxter, Iamus, Workfusion, Sawyer. Rappresentano il presente dell'innovazione e l'anticipazione di un futuro probabile dove il lavoro umano diminuirà.

49% [1]o 47%[2]le ipotesi più radicali, 9% [3]quelle più caute, 35%[4] per chi preferisce una via di mezzo: dietro le percentuali i posti di lavoro che verrebbero bruciati dall'innovazione tecnologica. Tecnologie delle reti e dell'informazione, robot, macchine potentissime, big data: è più o meno questa la ricetta che si aggira per il mondo promettendo rivoluzioni digitali e industrie 4.0.

Chi minimizza ricorda l'introduzione del telaio meccanico a fine Ottocento e l'automazione degli anni '70 e '80: sembrava la fine del mondo ma era solo l'inizio di qualcosa di nuovo. Si bruciano posti di lavoro ma si ritrovano da altre parti. Ma assai più del "vissero tutti felici e contenti" sembra convincere la narrazione a la "Houston, abbiamo un problema".

A guardarla da vicino, questa rivoluzione guidata da algoritmi intelligenti, sembra davvero un'altra storia. È difficile cercare riscontro in qualche precedente perché l'aumento di produttività che queste tecnologie promettono e la diversa qualità dei processi che possono innescare, raccontano di un salto di paradigma ben più alto dei precedenti. Non siamo di fronte solamente a innovazioni che migliorano sensibilmente le prestazioni, ovvero fanno meglio ciò che facevamo già prima, in questo caso fanno altro: cambiamo il modo in cui si gioca, ne modificano le regole, si comportano da tecnologie " game changer ".

"Houston, abbiamo un problema" per almeno due ragioni.

La prima è che l'ondata di automazione in arrivo non colpirà solamente i lavori manuali a bassa qualifica ma avrà nel mirino anche quelle professioni medie intellettuali che siamo soliti attribuire alla classe media. Quei lavori che costituiscono l'ossatura delle economie terziarie dei paesi occidentali, da cui dipende anche la loro stabilità sociale. Se lavorate in uffici dove svolgete compiti di routine e seguite delle procedure standard potete iniziare a preoccuparvi. Perché ci sono degli algoritmi in grado di imparare ciò che fate se glielo insegnate (o se vi "osservano" mentre lavorate) e lo ripeteranno meglio: sbaglieranno meno, non dormiranno, non mangeranno, non si faranno distrarre, non andranno in ferie. Il mondo delle assicurazioni e della finanza, della pubblica amministrazione e di quella aziendale è pieno zeppo di questi tipi di impiego. Ma se siete giornalisti, autisti, medici, avvocati, manager di medio livello, insegnanti, non sedetevi sugli allori perché gli algoritmi sono lì in agguato. Stanno imparando non solo a copiare bene ciò che già fate, ma sanno "inventare" e "imparare facendo": li chiamano "sistemi di apprendimento automatico" e vi batteranno in un gioco a quiz, guideranno per voi, scriveranno articoli più dettagliati ed emozionanti dei vostri, vi dedicheranno una canzone da loro composta. Fantascienza? Forse per alcune applicazioni estreme sì ma ciò che alcune macchine sono già in grado di fare ci raccontano di un futuro molto vicino. D'altronde chi avrebbe detto nel capodanno del 2000 che avremmo passato ore su di un social network (social che?!)? Oppure a metà Ottocento avreste creduto alla storia dell'uomo in grado di volare?

La seconda è che queste trasformazioni stanno avvenendo in un sistema economico dove:

tutti gli aumenti di produttività avvenuti nei decenni scorsi non hanno mai comportato un aumento dei salari;

gli aumenti di PIL (la crescita) non hanno avuto conseguenze sul livello di occupazione;

la massima prevalente continua essere la concorrenza basata sul basso costo del lavoro (globalizzazione dei mercati e delocalizzazioni docet);

le disuguaglianze sono aumentate radicalmente e per garantire il funzionamento della macchina, nonostante l'esistenza di lavoratori poveri/consumatori deboli, si è scelta la strada dell'indebitamento.

Tutto questo dentro una gigantesca "cattura del regolatore" ovvero il pubblico (lo Stato o gli Stati) che ha fatto e continua a fare gli interessi di pochi in nome di un falso bene comune.

Se la trasformazione tecnologico-produttiva prima evocata sarà guidata da queste logiche ci ritroveremo con ogni probabilità in un mondo ancora più diseguale.

Il mercato del lavoro vedrà una polarizzazione tra impieghi qualificati e una grande quantità di occupazioni di bassissimo livello, generatrici di lavoro povero. I lavori di natura intermedia si ridurranno drasticamente e la tendenza all'accentramento della ricchezza in poche mani sarà amplificata. Ne abbiamo già un'anticipazione con i monopoli dei giganti del web: nella logica del capitalismo di piattaforma connesso alle innovazioni il "primo che arriva" si prende tutto il mercato.

Le condizioni di lavoro peggioreranno perché sempre meno i processi di valorizzazione avranno bisogno del contributo umano: ciò significa che la maggior parte delle persone dovrà fare molti lavoretti per sperare di rimanere un lavoratore povero. Mentre la quota di disoccupazione di natura tecnologica salirà progressivamente a fronte di un sistema pubblico non in grado, a queste regole e a queste logiche, di rispondere ai nuovi bisogni.

Vivremo molte contraddizioni, alcune già tra noi: i prezzi dei beni si ridurranno, in quanto consumatori impoveriti saremo contenti di potere acquistare comunque ma nel frattempo ci staremo peggiorando la vita in quanto lavoratori (vedi alla voce Amazon, Uber, ecc.). Inoltre tutto ciò che faremo, diremo, penseremo, sarà valorizzato in qualche processo economico a noi sconosciuto: siamo e saremo il nuovo petrolio dell'economia futura, i dati e le informazioni che regaliamo vivendo la nostra vita sono il carburante più ambito.

Abbiamo di fronte due strade: subire questo progetto di trasformazione guidato dall'interesse di pochi oppure tentare di guidarlo nell'interesse di tanti.
I requisiti per agire
Piace di questi tempi dividere il mondo tra i nostalgici del passato e gli amanti del futuro, tra chi crede nel progresso e chi lo combatte in nome della conservazione. Sono categorie stanche, spesso vuote, a volte rovesciate di senso. Tra l'essere dei fan acritici della modernizzazione, di quelli che si accomodano sulla retorica del cambiamento inevitabile, oppure dei nostalgici di vecchi equilibri e con tentazioni para luddiste (a volte legittime), è possibile immaginare un'altra ipotesi?

Per esempio un progetto che sappia cogliere le sfide di questa modernizzazione, di queste innovazioni tecnologiche, ma le includa in un diverso paradigma economico?

Facciamolo un attimo questo sforzo di immaginazione: se si potrà produrre molto di più con molto meno lavoro umano, provate a pensare se tutta quella ricchezza che guadagneremo con il minimo sforzo ce la dividessimo fra tutti. Una società dell'abbondanza dove poter lavorare per necessità poche ore al giorno, dove garantire ad ognuno una quota base di reddito e la soddisfazione dei bisogni utili a una sussistenza degna.

Sforzatevi di immaginare tutta questa potenza di calcolo, le migliori tecnologie, le sterminate informazioni disponibili, utilizzate per migliorare la qualità di vita delle persone: servizi di cura costruiti su misura, politiche pubbliche con un elevato grado di efficacia, occupazioni meno faticose. Usate la fantasia per pensare a come queste innovazioni travolgenti che abbiamo tra le mani potrebbero facilitare una conversione ecologica necessaria. Nuovi stili di vita sostenibili, diversi modelli di consumo, produzioni poco energivore e di qualità, una differente distribuzione di energia, ecc.

Tutto questo è possibile se la maggioranza delle persone, quelle che vedono e vedrebbero la loro vita peggiorata dalle trasformazioni in corso, si uniranno intorno a un'idea e determineranno quei rapporti di forza necessari per confliggere con chi oggi guida questi cambiamenti.

E qua entra la politica, e l'idea di una "cultura del progetto" e della "proposta" che l'agire politico dovrebbe avere quando muove nell'interesse di molti. La chiamerò sinistra, ma se qualcuno su questo ha dei problemi, la chiami come crede. Io penso che nella storia della sinistra, nelle sue culture, ci siano le risorse utili per immaginare questa nuova società e affinare gli strumenti per ottenerla. Questa eredità esiste a patto che la sinistra, politica e sindacale, faccia i conti con la propria storia.

C'è una figura, insieme ad altre, che può essere utile per affrontare i nodi rimasti irrisolti. Penso a Bruno Trentin e a quel monito lanciato nel 1997:

Se la sinistra non prende coscienza dell'ampiezza e della profondità della crisi d'identità che l'ha investita, ben prima del crollo definitivo delle esperienze del socialismo reale, e non si libera della cultura "fordista", "sviluppista" e taylorista di cui è stata impregnata, per misurarsi con le fatiche di una politica fondata sulla democrazia e sul progetto di società, rialimentandosi con le nuove domande che si sprigionano nel conflitto sociale, allora essa sarà inevitabilmente condannata a subire una nuova rivoluzione passiva, di proporzioni ben più vaste e di una durata ben maggiore di quella lucidamente analizzata alla fine degli anni Venti, da Antonio Gramsci.[5]

Sta lì, in quelle poche parole, il succo di un cambio di impostazione necessario. In effetti le culture politiche e sindacali maggioritarie della sinistra hanno legato il proprio destino, in maniera subalterna, alle sorti di un certo tipo di capitalismo industriale. È valsa, anche oltre il tempo massimo, la regola che lo sviluppo delle forze produttive sarebbe andato a favore dei lavoratori. Attraverso lo Stato la classe operaia avrebbe ereditato il sistema produttivo fatto crescere dal capitale e lo avrebbe governato a suo favore. Che non fosse sufficiente cambiare l'autista della macchina per modificare la macchina lo ha reso chiaro la storia del Novecento.

Questa impostazione prevalente, il rimandare sempre a un "dopo" la presa del potere statale, ha di fatto interrotto una ricerca e una sperimentazione su quali dovessero essere le forme di organizzazione economica e sociale migliori. Questa interruzione non ha solo privato il movimento operaio e i suoi eredi di una capacità creativa e di un progetto di trasformazione, ma ha finito per far introiettare nell'antagonista per antonomasia del modello economico capitalista, gli stessi fini ultimi e le stesse modalità organizzative.

È quell'assenza di un'autonoma visione, quella mancanza di una propria strategia di mutamento del modello di sviluppo e di riforma dello Stato, che dev'essere interrogata per colmare oggi quei vuoti.

Ed è difficile non connettere a quell'impostazione subalterna, il disorientamento delle forze sindacali e politiche del lavoro dinanzi ai mutamenti degli anni '70 e '80, così come il mutismo degli anni successivi vissuti più con il torcicollo che con lo sguardo rivolto all'orizzonte. Quando sarebbe stato necessario, già allora, sostituire a una cultura della crescita una del limite e passare, con un proprio punto di vista autonomo, da un'economia della quantità a una della qualità.

E quei nodi irrisolti sono oggi da affrontare per essere in grado di raccogliere le nuove sfide e tentare un proprio progetto di trasformazione del gorgo di questa nuova rivoluzione del capitale.

Tenendo a mente come una bussola ciò che ci ricorda Juan Carlos Monadero: "Ci sono grosse differenze tra i popoli che vogliono conquistare qualcosa e quelli che temono di perdere ciò che hanno".

E quel "qualcosa" da conquistare è possibile definirlo se le forze e le culture che s'interrogano su di un'alternativa, saranno in grado di definire nuovi paradigmi e recupereranno un punto di vista autonomo. Se la sinistra tornerà ad occuparsi di organizzazione del lavoro, di riqualificazione dei processi produttivi e dei modelli di consumo, di governo degli orari e dei tempi di vita, potrà incarnare una proposta credibile in grado di non subire le attuali e prossime trasformazioni. Non si tratta solo di indicare nuovi orizzonti ma di essere in grado di praticare "qui ed ora" nuove possibilità, sperimentare soluzioni, stare nel flusso con chi ogni giorno "ci prova" nonostante tutto.
Una piattaforma per prendere tempo e un'occasione per guardare avanti
La sfida che serve giocare per dare corpo a un proprio progetto di trasformazione, obbliga a uno sforzo importante di immaginazione giuridica, economica e istituzionale. Sui modelli proprietari e sulle forme organizzative ci sarà bisogno di tutta la migliore intelligenza. Bisogna integrare le innovazioni tecnologiche in queste proposte di mutamento, servirà uscire dai sentieri consolidati e tracciare nuove strade.

Nel frattempo, mentre una vasta iniziativa di ricerca e sperimentazione dev'essere continuamente condotta, è necessario attrezzarsi con alcuni interventi in grado di facilitare il governo di questi anni e prendere tempo. Ci serve una piattaforma di base sulla quale chiamare a raccolta buona parte della società e potrebbe avere i seguenti pilastri:

- L' istituzione di un reddito di base che diverrà sempre più urgente nel momento in cui il lavoro povero e la disoccupazione tecnologica diverranno tendenze diffuse. Accanto a ciò urge un programma di redistribuzione di ricchezza attraverso la tassazione dei grandi patrimoni e lo spostamento delle imposte dal lavoro al capitale. È la condizione di partenza per ristabilire un minimo di validità a un contratto sociale oggi saltato.

- La riduzione e redistribuzione degli orari di lavoro, anch'essa necessaria in un contesto di riduzione di disponibilità di occupazione e per superare la contraddizione di persone costrette a lavorare moltissime ore e persone disoccupate.

- Una socializzazione e redistribuzione della ricchezza prodotta dalle innovazioni tecnologiche. l'ipotesi di una tassazione dei robot che sostituiscono lavoro potrebbe andare in questo senso ma anche qua serve immaginare nuovi strumenti in grado di garantire un godimento collettivo delle innovazioni.

Vale qui la riflessione per cui gli innovatori che riescono a rendere fruttuosa a livello economico una tecnologia sono gli ultimi anelli di una ricerca che ha coinvolto tutta la società e l'investimento pubblico. Google, Apple non esisterebbero senza i massicci investimenti in ricerca dei contribuenti.

- Una riforma del sistema finanziario per arginare la "cattura del regolatore" che viene agita soprattutto attraverso dinamiche impersonali dei mercati finanziari. Inoltre il recupero di una leva fiscale pubblica è necessaria per rendere effettivi nuove politiche industriali e sul lavoro, e per finanziarie una transizione verso altri modelli economici.

Dal 26 settembre al 1 ottobre si svolgeranno a Torino i G7 di Industria, Scienza, Lavoro. Una delle diverse occasioni in cui la visione di un'innovazione tecnologica a vantaggio di pochi verrà discussa nell'anacronistico ed elitario schema dei 7 più o meno grandi.

Vogliamo sfruttare questa occasione per dotarci di strumenti, proposte condivise e di una nostra lettura sui mutamenti in corso. Vogliamo organizzare in concomitanza del vertice una settimana di incontri, azioni, manifestazioni in cui gettare le basi di una strategia politica che ci permetta di non subire le trasformazioni in corso ma delineare un progetto di trasformazione in grado di cogliere le sfide del presente.

Intendiamo invitare lungo le rive del Po tutte le persone che in Italia e in Europa hanno cambiato o stanno cambiando il corso delle cose: chi ha studiato e ragionato su ciò che oggi, nel nostro mondo, sono diventati l'economia e il lavoro, che cosa ne muove le innovazioni, a vantaggio di chi, con quali effetti sulla società.

[1] http://www.aipos.it/wp-content/uploads/2017/01/MGI-A-future-that-works-Full-report.pdf

[2] http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/reports/Citi_GPS_Technology_Work_2.pdf

[3] http://nova.ilsole24ore.com/nova24-tech/leconomia-automatizzata/

[4] https://www2.deloitte.com/uk/en/pages/news-in-focus/articles/automation-could-threaten-uk-jobs.html

[5] Bruno Trentin, La città del lavoro, Firenze University Press, 2014, p. 93.

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"Houston, abbiamo un problema" - Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Le trasformazioni tecnologiche di Industria 4.0 ci pongono di fronte due strade: subire questo progetto di trasformazione guidato dall'interesse di pochi oppure tentare di guidarlo nell'interesse di tanti. Un dibattito in vista del G7 di settembre a Torino Sono nomi di computer ad alta potenza di calcolo, software, start up, piattaforme: YuMi, StasMonkey, Watson, Tug, Sedasys, Coursera, Shutterstock, Digits, Warren, e-discovery, Baxter, Iamus, Workfusion, Sawyer.

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Industria 4.0 e impatto sul mondo del lavoro

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Industria 4.0 e impatto sul mondo del lavoro

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Claudio Gnesutta

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Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Porre l'accento sui caratteri della trasformazione industriale 4.0 permette di rendere evidente quale è la contraddizione sociale di fondo e apre un ampio spazio di riflessione teorica e di discussione politica per qualificare progetti alternativi

Certo che c'è "un" problema, come sostiene Aimar, ma forse è "il" problema, se è vero che - come indicano Guarascio e Sacchi - il salto tecnologico giunto a maturazione, e riassunto sotto l'etichetta "Industria 4.0", prospetta - o, meglio, impone - una società in cui le condizioni di lavoro, e quindi di vita, di una larga parte della popolazione siano contraddistinte da precarietà e insussistenza.

Nelle sue linee essenziali, il problema è ben definito dai due interventi. Come argomentano Guarascio e Sacchi, l'organizzazione produttiva di Industria 4.0 non è "neutrale" per quanto riguarda la quantità e la qualità dell'occupazione futura dato che, come noto, le forme della distribuzione sociale dipende dalle forme dell'organizzazione produttiva. Entrambi gli interventi, ritenendo insoddisfacenti le prospettive implicite nelle tendenze in atto, esprimono la necessità di una politica economica che affronti la questione della "sostenibilità sociale della futura organizzazione economica al fine di garantire in via strutturale una più equa distribuzione dei costi e dei benefici.

Dopo tanto soffermarsi sul carattere "finanziario" di questo capitalismo, è un ottimo segno che la discussione si rivolga finalmente a quanto si è sedimentato, dall'ultimo decennio del secolo scorso, nella struttura produttiva quale determinante fondamentale della società che sta emergendo. Ciò non significa negare l'importante ruolo che la finanza ha avuto, e ha, nel sostegno del processo di trasformazione dell'accumulazione in senso globale e, cosa di non piccolo conto, nella formazione del blocco sociale che ha cementato ampi strati, più o meno benestanti, intorno agli interessi della finanza.

Ma, porre l'accento sui caratteri della trasformazione industriale 4.0 permette di rendere evidente quale è la contraddizione sociale di fondo, che non è quella tra grandi e piccoli proprietari ma, a livello del "lavoro", tra chi decide e chi subisce le nuove regole produttive. È la classica contraddizione tra economia e società che, pur in forme diverse, si ripropone ancora una volta e che giustifica sia i richiami di Guarascio e Sacchi per l'attivazione di politiche perequative del lavoro, sia la soluzione di Aimar di una decisa redistribuzione del reddito (reddito di base) e del lavoro (riduzione degli orari).

Se la prospettiva storica è questa - ed è ineludibile - e se l'intervento auspicato è questo, si apre un ampio spazio di riflessione teorica e di discussione politica per qualificare analisi e progetti alternativi. A questo fine, mi sembra utile sottoporre alcuni punti problematici a un dibattito che dovrebbe essere tanto approfondito e articolato quanto si presenta complesso nella sua realtà e nella sua evoluzione.

La prima questione, ovvia, è che qualsiasi politica progettata a questo riguardo deve avere uno sguardo di lungo periodo, non solo perché un riassestamento della società in antitesi alle forze economiche dominanti non può realizzarsi in tempi brevi, anche perché nel tempo si trasformano i rapporti di forza tra le parti in causa. Sia l'ipotesi di Guarascio e Sacchi di una politica attiva del lavoro, sia quella di Aimar di una redistribuzione del reddito e del tempo di lavoro implicano che, per contrastare gli effetti distorsivi dell'attuale prospettiva industriale sulla struttura sociale e sull'assetto democratico, si debba di fatto redistribuire a livello di società i guadagni di produttività ottenuti dalle imprese al loro interno. Ma ciò comporta poter fare affidamento su una politica fiscale robusta accompagnata da una decisa politica industriale che tenga conto del contesto internazionale, così come su una politica monetaria e finanziaria, su una gestione dell'amministrazione pubblica e su un orientamento dei sindacati che configurino nel loro complesso una politica economica che - come già sostenuto a suo tempo nell'ebook ' Come minimo. Un reddito di base per la piena occupazione ' - sia di contrappeso alle implicazioni sociali della visione strategica del capitale.

Non essendo pensabile che singoli interventi "tecnici" possano correggere le tendenze dominanti, è indispensabile costruire una politica economica consapevolmente conflittuale che si proponga di modificare i vincoli istituzionali che condizionano il perseguimento di equilibri sociali ritenuti più giusti. Una politica economica che sappia affrontare le vischiosità che si presentano quando si intendano modificare i rapporti di lavoro (disoccupazione, ma soprattutto precarietà), i modelli di consumo (centrati sugli interessi individuali del consumatore), il ruolo della finanza (funzionale, come pianificatore, al processo di accumulazione industriale). È una prospettiva tanto necessaria quanto ardua, soprattutto se si pensa alle due precondizioni essenziali per la sua realizzazione.

La prima è di carattere istituzionale. Nella concezione corrente del governo dell'economia e della società, l'obiettivo prioritario non è certamente il "lavoro" nella sua dimensione quantitativa e qualitativa; il suo assetto è strutturalmente subordinato alle prospettive perseguite da un blocco di soggetti che hanno come riferimento le opportunità offerte dall'economia globale. Per la loro parzialità, questi interessi si concentrano sulla sola dimensione quantitativa della valorizzazione di un capitale reso scarso, trascurando l'importanza dei caratteri qualitativi del processo di accumulazione. È su questa visione dell'azione concreta del settore pubblico - e della sua tecnocrazia (nella commistione pubblica e finanziaria) - che si fonda una politica economica (neoliberista) ingiusta e miope che, accettando che pochi siano i vincenti e molti i perdenti, accredita un sistema avverso alla coesione sociale. Qualsiasi progetto che miri a un compromesso più avanzato di società richiede - aspetto tutt'altro che immediato e scontato - di "catturare" il regolatore pubblico, attualmente "catturato" dalla strategia degli interessi industriali e finanziari.

A questa precondizione si accompagna una seconda di carattere culturale, comunque a essa strettamente associata. Se è evidente il conflitto potenziale tra i pochi che decidono le linee dell'accumulazione e i molti che le subiscono con il deterioramento delle loro condizioni di vita, tale conflitto stenta a esprimersi apertamente nella misura in cui il disagio rimane confinato a livello individuale. Non va infatti trascurato che il modello di integrazione del lavoro nella società dell'Industria 4.0 si presenta strutturalmente diverso dal modello di integrazione sociale sperimentato nel capitalismo precedente per l'accentuazione che vi assume la dimensione individuale su quella sociale. Si pensi - quali situazioni problematiche - come, di fronte a una pressione per la realizzazione di un reddito di base, sia sempre possibile da parte delle imprese offrire una risposta individualizzante in termini di aumenti salariali limitati ai lavoratori più "produttivi" e, di fronte a una proposta di riduzione degli orari di lavoro, sia possibile che gli obiettivi sindacali siano condizionati dalla resistenza degli occupati alla perdita di reddito. In una realtà storica di profonda incertezza, gli interessi individuali di breve periodo, economici e finanziari, fanno premio sui potenziali benefici collettivi di una futura struttura sociale più equilibrata; il conflitto sociale stenta a presentarsi in maniera esplicita come conflitto politico generando, culturalmente, un'inerzia di comportamenti che riflettono la sfiducia diffusa sulle potenzialità di un futuro possibile.

Certo che "il" problema c'è e che c'è il bisogno di riflettere su come riorganizzare teoria e prassi politica, e questo va fatto senza trascurare che le due precondizioni - quella culturale e quella istituzionale - rivestono un rilievo decisivo, se non prioritario, per qualsiasi progetto che voglia contrapporsi al consolidamento di una Società 4.0.

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Industria 4.0, il problema c'è - Sbilanciamoci - L'economia com'è e come può essere. Per un'Italia capace di futuro

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Porre l'accento sui caratteri della trasformazione industriale 4.0 permette di rendere evidente quale è la contraddizione sociale di fondo e apre un ampio spazio di riflessione teorica e di discussione politica per qualificare progetti alternativi Certo che c'è "un" problema, come sostiene Aimar, ma forse è "il" problema, se è