Sfruttati e sorvegliati. Come lavorano i data worker della società che addestra l’IA

Le risposte dei chatbot migliorano grazie a lavoratori e lavoratrici in carne e ossa che educano l’intelligenza artificiale a leggere e comprendere i dati. Clara (nome di fantasia, ndr) per due anni è stata una delle 900mila data worker di Outlier, società che per conto dei giganti della tecnologia mondiale impiega manodopera che perfezioni i modelli linguistici sviluppati attraverso l’intelligenza artificiale. 

Nel report Surveillance at scale: how AI training platforms gather personal data from European workers pubblicato lo scorso 15 ottobre da DiPLab e Reversing.Works, è emerso che la società costringe i propri collaboratori – in questo caso tutti provenienti da Paesi dell’Europa dove esistono leggi nazionali a tutela del lavoro – a passare ore davanti al computer in attesa di ricevere degli specifici task da svolgere in pochissimo tempo e pagati molto poco.

L’assegnazione è frutto di un sistema decisionale automatizzato che elabora i dati di prestazioni e comportamenti collezionati senza consenso durante lo svolgimento delle attività.

Il rapporto identifica poi 16 software utilizzati da Outlier per monitorare i propri collaboratori. Si tratta di sistemi che registrano dati biometrici, attività sui social media e comportamenti sulla piattaforma di lavoro.

L’analisi tecnica e legale dei ricercatori dimostra che questi software inviano i dati a società terze — dai gestori dei social network fino a sviluppatori di intelligenza artificiale come Anthropic, OpenAI e GroqCloud — senza un’adeguata informativa e in assenza di un valido consenso esplicito, come sarebbe previsto dalle normative europee sulla privacy.

Per questo l’organizzazione sindacale europea Noyb presenta il 27 ottobre, insieme ad altre, un totale di cinque ricorsi ai garanti per i dati personali di Italia, Francia, Austria e Paesi Bassi con l’ipotesi di violazione del regolamento europeo sulla protezione dei dati (Gdpr).

Freelance per niente liberi

Sulla carta, Clara è stata una freelance ma la sua libertà di guadagnare portando a termine un’attività assegnata dipendeva dall’algoritmo che distribuisce i task. La piattaforma di Outlier rilascia “lotti” di compiti visibili contemporaneamente a più lavoratori. Per ottenere un compito, ci si deve cliccare sopra.

Esaurito un “lotto”, non è possibile sapere quando avverrà il rilascio di un nuovo gruppo di attività. Se un lavoratore non è stato in grado di accaparrarsi un task, non viene pagato: il tempo che si passa collegati alla piattaforma in attesa non è retribuito. 

Ciascun task, riportano i lavoratori intervistati nel rapporto, ha tempi di consegna molto stretti, solitamente intorno ai venti minuti. Per chi sfora, la paga era dimezzata. Lo conferma anche Clara a IrpiMedia: «Iniziavo un’attività, cercavo di finirla il più presto possibile e poi ne iniziavo subito un’altra. Non potevo metterci troppo, sennò gli altri mi fregavano il lavoro».

Eppure sulle piattaforme di annunci di lavoro, Outlier promette ancora oggi: «Lavora in modo flessibile da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, senza un numero minimo di ore».

Le campagne di reclutamento dell’azienda sui social, ricordano gli intervistati, promettevano fino a 30-40 dollari l’ora. Per studenti, laureandi e dottorandi l’attrattiva principale è la promessa di flessibilità e lavoro da remoto.

È anche il caso di Clara, che ha iniziato mentre studiava, senza un impiego e nel mezzo di un trasloco. «Avevo bisogno di soldi per arrivare alla fine del mese, per pagare l’affitto o uscire con gli amici» spiega.

I nuovi rider

Questa falsa flessibilità e questa iper competizione tra colleghi sono due condizioni che ricordano quelle di altri lavoratori della gig economy, l’«economia dei lavoretti», ovvero i rider, di cui IrpiMedia ha parlato nella serie Life is a Game.

Anche per i fattorini, infatti, più consegne si completano rapidamente, più possibilità ci sono di riceverne altre e, quindi, di guadagnare. Il tempo di attesa tra una consegna e l’altra, invece, non è retribuito. La procura di Milano è stata apripista, in Italia, per una serie di inchieste giudiziarie.

Nel 2021 il tribunale milanese ha riconosciuto per la prima volta il reato di caporalato in un caso riguardante Uber Eats, che poi ha lasciato il mercato italiano l’anno dopo.

Tra il 2025 e il 2026 poi, ha disposto la vigilanza di un amministratore giudiziario per Glovo e Deliveroo a seguito di un’indagine condotta dal pm Paolo Storari che ha ritenuto le aziende responsabili di sfruttamento: decine di migliaia di lavoratori correvano per effettuare più consegne, pagate circa 3 euro.

Basse sono anche le paghe di Outlier. I ricercatori di Surveillance at scale calcolano «un salario medio di 1.214 euro al mese – il 30% al di sotto del costo medio della vita» nei Paesi delle 35 persone intervistate. Il campione, di cui fa parte anche Clara, è composto per la metà da giovani con meno di 30 anni e solo una persona non ha un titolo universitario. Solo quattro però hanno ricavi mensili che provengono almeno per il 70% dal lavoro con Outlier. Gli altri devono arrotondare altrimenti.

Come nel caso dei rider, Outlier può sospendere l’account di un dipendente, impedendo così di continuare a lavorare, senza fornire spiegazioni. È successo anche a Clara una volta: «Ho chiesto ai community manager cosa stesse succedendo e mi hanno detto che c’era stata una valutazione negativa nei miei confronti, e che dovevo accettarlo», spiega a IrpiMedia.

Quando è stata riabilitata, è stata assegnata a un gruppo di lavoratori thailandesi. I task erano assegnati nella loro lingua, il thai. «Non conoscendola, non potevo più svolgere nessuna attività – racconta –. È stato molto difficile. Mi dicevano che era “un errore di sistema” e che non potevano farci niente». Per due mesi non ha potuto lavorare.

La valutazione, in inglese chiamata rating, è uno dei meccanismi attraverso cui la piattaforma governa l’accesso al lavoro. Secondo il report, i sistemi di punteggio alimentati dal monitoraggio continuo del lavoratore potrebbero influenzare sia l’assegnazione dei task sia la disattivazione degli account

A chi finiscono i dati?

Come per altre piattaforme tecnologiche, secondo i ricercatori parte del modello di business di Outlier potrebbe consistere nel vendere informazioni su identità, comportamenti, spostamenti e attività lavorative per fini pubblicitari, gestire algoritmicamente il lavoro o addestrare sistemi di intelligenza artificiale.

Non sarebbe un fenomeno nuovo: Uber, per esempio, è stata sanzionata dalle autorità olandesi per 290 milioni di euro per aver trasferito negli Stati Uniti dati di autisti europei senza garanzie adeguate, e nel 2026 ha ricevuto un’ulteriore multa di 825 milioni di euro legata alle decisioni automatizzate sul lavoro. 

Interpellata da IrpiMedia, Scale AI, la società proprietaria di Outlier, sostiene di non vendere i dati personali dei collaboratori a terzi né di usarli per  addestrare i modelli dei propri clienti. Inoltre ritiene di ricorrere a clausole contrattuali standard per i trasferimenti internazionali dei dati che raccoglie.

Sul monitoraggio, Scale AI precisa che alcuni progetti richiedono uno strumento che registra il tempo dedicato ai task e l’attività sullo schermo «al fine di garantire pagamenti accurati e prevenire frodi». Secondo l’azienda, i collaboratori ricevono un’informativa specifica, prestano il consenso e attivano manualmente lo strumento prima di iniziare.

Anche sulla retribuzione, Scale AI sostiene che i lavoratori scelgano autonomamente le attività, conoscano il compenso prima di accettarle e che le tariffe riflettano competenze, caratteristiche del progetto e localizzazione. Riconosce però che l’accesso ai progetti varia secondo le esigenze dei clienti, le competenze possedute e il Paese del lavoratore, e che il cliente finale non viene reso noto per ragioni di riservatezza.

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