Meta, l’algoritmo che impara dai lavoratori mentre li sostituisce
Nel pieno della corsa globale all’intelligenza artificiale, il caso Meta mostra con chiarezza la direzione che sta prendendo il capitalismo tecnologico, dove il lavoro umano non viene semplicemente ridotto, ma progressivamente trasformato in dato utile allo sviluppo delle stesse tecnologie destinate a sostituirlo.
Secondo diverse ricostruzioni, l’azienda guidata da Mark Zuckerberg avrebbe avviato sistemi interni di monitoraggio in grado di registrare clic, movimenti del mouse e attività digitali dei dipendenti, con l’obiettivo dichiarato di raccogliere esempi reali di utilizzo dei computer per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
Si tratta di un passaggio rilevante, perché segna uno spostamento di funzione del lavoro: non più soltanto produzione, ma anche generazione di dati. L’attività quotidiana dei lavoratori diventa materia prima per l’addestramento degli algoritmi, in un processo in cui il confine tra prestazione e sorveglianza si riduce progressivamente.
Il contesto economico in cui avviene questa trasformazione è tutt’altro che negativo. Meta ha chiuso il 2025 con ricavi superiori ai 200 miliardi di dollari, in crescita significativa, mentre per il 2026 sono previsti investimenti fino a oltre 100 miliardi destinati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale e delle infrastrutture necessarie a sostenerla.
Eppure, proprio in questa fase di espansione, l’azienda ha annunciato il taglio di circa 8.000 posti di lavoro, pari a circa il 10% della forza lavoro, accompagnato dal congelamento di migliaia di nuove assunzioni, in una strategia che punta a riallocare risorse verso i segmenti considerati più strategici.
Il dato non è isolato, ma si inserisce in una dinamica più ampia che coinvolge l’intero settore tecnologico, dove la competizione sull’intelligenza artificiale richiede investimenti sempre più elevati in infrastrutture, hardware e competenze altamente specializzate, producendo al tempo stesso una riduzione dei profili considerati sostituibili o non essenziali.
In questo scenario si ridefinisce anche la struttura del mercato del lavoro interno alle grandi piattaforme: da un lato una crescente domanda di figure altamente qualificate nell’ambito dell’AI, dall’altro una progressiva marginalizzazione delle competenze generaliste, con effetti evidenti in termini di polarizzazione occupazionale.
L’aspetto più controverso resta però quello legato all’utilizzo dei dati dei dipendenti, che secondo alcune fonti verrebbero raccolti attraverso software di monitoraggio installati sui computer aziendali, capaci di registrare interazioni e, in alcuni casi, anche contenuti visualizzati sullo schermo, trasformando il comportamento lavorativo in input per i sistemi di apprendimento automatico.
Meta ha dichiarato che tali strumenti non sarebbero utilizzati per valutare le performance individuali, ma esclusivamente per migliorare le capacità dei modelli di intelligenza artificiale, sottolineando la necessità di dati reali per rendere le macchine più efficienti nelle attività operative.
Resta tuttavia aperta una questione più ampia, che riguarda il rapporto tra innovazione e lavoro: in che misura il progresso tecnologico può essere alimentato direttamente dall’attività dei lavoratori, e quali siano i limiti tra utilizzo legittimo dei dati e forme di sorveglianza sistematica.
Il caso Meta non introduce un’anomalia, ma rende visibile una tendenza già in atto: il lavoro umano non scompare, ma cambia funzione.
E sempre più spesso, prima di essere sostituito, viene utilizzato per addestrare ciò che lo sostituirà.
