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Immaginate un supervisore digitale che, senza spiegazioni né interazioni dirette, assegna compiti, monitora performance e restituisce valutazioni basate su dati raccolti in tempo reale.
È ciò che accade sempre più spesso nelle organizzazioni che adottano sistemi di Algorithmic Management: soluzioni di intelligenza artificiale progettate per automatizzare funzioni tipicamente manageriali, come la pianificazione dei turni, l’assegnazione degli obiettivi o il monitoraggio della produttività.
Se inizialmente questo modello si è diffuso nelle piattaforme di lavoro digitale, oggi è presente anche in settori più tradizionali: logistica, retail, sanità, servizi.
Non si tratta solo di una trasformazione tecnologica. È una trasformazione organizzativa che ridefinisce autonomia, controllo e relazioni di lavoro.
Non solo tecnologia: come l’Algorithmic Management cambia l’esperienza di lavoro
I sistemi di gestione algoritmica possono intervenire su quattro dimensioni fondamentali dell’organizzazione del lavoro, identificate da studi che li misurano in modo sistematico (Röttgen et al., 2025; Parent-Rocheleau & Parker, 2022):
- Direzione ? definizione di obiettivi e modalità operative
- Pianificazione ? assegnazione di turni, task e priorità
- Monitoraggio ? raccolta continua di dati su performance e comportamenti
- Feedback ? valutazioni automatiche, ranking, punteggi
Questo significa che l’algoritmo non è semplicemente uno strumento di supporto, ma diventa parte attiva dell’architettura decisionale dell’organizzazione.
La diffusione di questi sistemi è in forte crescita e sta progressivamente spostando il baricentro del controllo dal livello umano a quello socio-tecnico.
Quando cambia l’equilibrio tra richieste e risorse del lavoro
Per capire gli effetti sul benessere organizzativo, molti studi utilizzano il modello Job Demands-Resources, che analizza l’equilibrio tra richieste che generano sforzo e stress (Job Demands) e fattori che supportano motivazione, autonomia e recupero (Job Resources).
L’Algorithmic Management può alterare questo equilibrio in modi diversi.
- Intensificazione del ritmo e pressione continua
I sistemi basati su dati in tempo reale rendono più facile aumentare target e velocità operativa.
Diversi studi indicano che l’introduzione di strumenti digitali di monitoraggio è associata a un aumento dei rischi psicosociali e della pressione percepita sul lavoro.
Quando gli obiettivi sono aggiornati automaticamente e il feedback è costante, il lavoro tende a trasformarsi in una sequenza di micro-prestazioni da ottimizzare.
- Riduzione dell’autonomia decisionale
Un altro effetto frequente riguarda l’autonomia.
Quando le istruzioni operative arrivano direttamente dal sistema e non da un manager umano, i lavoratori tendono a:
- seguire indicazioni operative senza comprenderne lo scopo
- avere meno margini di adattamento
- percepire minor controllo sul proprio lavoro
Studi empirici mostrano che questo può aumentare strain mentale e frustrazione, soprattutto quando l’algoritmo è percepito come opaco o non spiegabile.
- Instabilità organizzativa e isolamento sociale
La gestione automatizzata può anche influire su:
- stabilità degli orari
- prevedibilità del carico di lavoro
- qualità delle relazioni con colleghi e supervisori
Turni dinamici, monitoraggio continuo e feedback impersonali possono ridurre le opportunità di supporto sociale e di recupero psicologico, due fattori fondamentali per il benessere organizzativo.
Gli effetti non sono inevitabili: il ruolo del design socio-tecnico
La cosa più interessante che emerge dalla ricerca è che gli effetti dell’Algorithmic Management non dipendono solo dalla tecnologia, ma da come viene progettata e implementata.
Tre fattori risultano particolarmente rilevanti.
- Trasparenza degli algoritmi
Quando i lavoratori comprendono:
- come vengono calcolati gli obiettivi
- quali dati vengono raccolti
- come funzionano le valutazioni
aumentano percezione di equità, fiducia e accettazione del sistema.
- Coinvolgimento dei lavoratori nella progettazione
La partecipazione di lavoratori e rappresentanze:
- riduce conflittualità
- migliora l’adozione dei sistemi
- aumenta la percezione di controllo
L’Algorithmic Management funziona meglio quando non è imposto, ma negoziato.
- Strumenti di misurazione dei rischi organizzativi
La ricerca sta iniziando a sviluppare strumenti specifici per valutare gli effetti della gestione algoritmica sul lavoro.
Questi strumenti permettono alle organizzazioni di integrare l’Algorithmic Management nelle pratiche di people analytics e di risk assessment, monitorando non solo la performance ma anche l’impatto sul benessere.
Cosa significa per HR e organizzazioni
Per le funzioni HR, l’adozione di sistemi di gestione algoritmica richiede un cambio di prospettiva. Non basta valutare efficienza operativa, accuratezza dei dati e ritorno sull’investimento.
Serve considerare anche l’impatto sulle risorse psicologiche del lavoro, la qualità dell’esperienza dei dipendenti e la sostenibilità organizzativa nel tempo.
Integrare questi sistemi in un approccio human-centered significa:
- progettare algoritmi comprensibili e spiegabili
- mantenere possibilità di intervento umano nelle decisioni critiche
- monitorare attivamente gli effetti organizzativi
- coinvolgere i lavoratori nel processo di implementazione
Quando questo accade, l’Algorithmic Management può diventare non solo uno strumento di controllo, ma un elemento di supporto alla qualità del lavoro e alla sostenibilità organizzativa.
Fonti principali:
Bowdler, M., Lahti, H., Jelenko, M., Buresti, G., & Valtonen, T. (2026). Algorithmic management and psychosocial risks at work: An emerging occupational safety and health challenge. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 52(1), 1. https://doi.org/10.5271/sjweh.4270
Kellogg, K. C., Valentine, M. A., & Christin, A. (2020). Algorithms at work: The new contested terrain of control. Academy of management annals, 14(1), 366-410. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0174
Parent-Rocheleau, X., & Parker, S. K. (2022). Algorithms as work designers: How algorithmic management influences the design of jobs. Human resource management review, 32(3), 100838. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2021.100838
Röttgen, C., Dzaack, H., Herbig, B., Weinmann, T., & Müller, A. (2025). Algorithmic management: psychological measurement and associations with work design and mental strain. BMC psychology, 13(1), 1327. https://doi.org/10.1186/s40359-025-03680-2