L’IA come macchina e non solo/1
Questa interessante riflessione di Emiliana Armano tratta da Effimera è molto articolata e qui il curatore ha deciso di spezzare il lavoro in tre parti che saranno visibili i giorni 11, 18 e 25 di questo mese.
L’Intelligenza Artificiale come «Macchina», «Iperindustrializzazione» e «Combinazione Attiva» alla luce della teoria della mercificazione dell’esperienza di Romano Alquati – di Emiliana Armano
Abstract
Il presente articolo propone una rilettura critica dello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale attraverso alcune categorie analitiche elaborate da Romano Alquati (1935-2010), sociologo e intellettuale italiano tra i più originali del secondo Novecento. Alquati si autodefiniva «marxiano» — e non marxista — per distinguersi dai marxismi ortodossi e per indicare un rapporto diretto, critico e non canonizzato con l’opera di Marx: i suoi strumenti concettuali non vanno intesi come dottrina, ma come dispositivi analitici aperti, da ripensare continuamente alla luce delle trasformazioni del capitalismo. Muovendo dal suo ultimo libro sulla critica della riproduzione sociale (2021), l’articolo discute in che misura i concetti alquatiani di «macchina», «iperindustrialità», «capacità-umana-attiva. vivente» e «combinazione attiva» — intesi nella loro reciproca relazione e nei diversi livelli di realtà che Alquati distingue — siano in grado di illuminare le contraddizioni del capitalismo digitale contemporaneo. Il contributo beneficia del confronto con un’analisi specifica sviluppata con approccio interpretativo alquatiano in merito alla questione della sussunzione dell’ esperienza umana (Pentenero, 1989), inoltre si misura criticamente con il recente lavoro di Matteo Pasquinelli (2023), che offre una storia sociale dell’intelligenza artificiale a partire dal concetto marxiano di general intellect, e con alcuni rilevanti contributi di critica dell’economia politica delle macchine, caratterizzanti il dibattito sociologico critico internazionale (Fortunati 2007, Fuchs 2014; Zuboff 2019; Gray e Suri 2019; Dyer-Witheford et al. 2019, Crawford 2021; Cingolani 2021; 2026, Casilli, 2025; Griziotti, 2025).
Al centro dell’articolo è la peculiare attenzione alquatiana alla «capacità-umana-vivente» come merce specialissima, al «sistema umano-macchina» come struttura sempre aperta sulle esclusività umane, e alla politicità intrinseca di ogni processo riproduttivo. Ciò offre strumenti concettuali tanto preziosi quanto scarsamente esplorati per pensare l’IA oltre i miti tecnocratici e oltre un certo marxismo schematico e richiede, tuttavia, di fare propri tali strumenti — riarticolandoli, non semplicemente applicandoli.
1. Introduzione: perché il pensiero di Romano Alquati per interpretare l’IA?
Siamo di fronte a una paradossale asimmetria. Da un lato, l’Intelligenza Artificiale è diventata l’oggetto privilegiato di ogni discorso pubblico sul futuro: riempie convegni, rapporti governativi, pagine editoriali, manifesti filosofici. Dall’altro, la riflessione teorica di maggiore spessore critico sembra oscillare tra due poli ugualmente insufficienti: quello tecno-ottimista, che tende a leggere l’IA come promessa di liberazione o come naturale sviluppo del progresso; e quello distopico-catastrofista, che la dipinge come agente automatico di distruzione del lavoro e della soggettività. In entrambi i casi, la tecnologia digitale tende a essere pensata come forza autonoma, separata dai rapporti sociali che la producono, la orientano e la attraversano. Questa tendenza al feticismo tecnologico — già analizzata da Zuboff (2019) per il capitalismo della sorveglianza e da Couldry e Mejias (2019) e Cingolani (2021; 2026) per la colonizzazione digitale della vita quotidiana — è esattamente ciò che il pensiero di Alquati ci consente di analizzare sistematicamente.
Romano Alquati ha dedicato cinquant’anni di ricerca a smontare questo tipo di feticismo tecnologico. Non a caso, il suo ultimo libro sulla riproduzione sociale, scritto negli ultimi anni della sua vita, torna a insistere: «molti ideologi, innamorati e feticisti del nuovo macchinario artefatto, dimenticano che finora le macchine-artificiali sono state sviluppate soprattutto imitando la capacità dei lavoratori-umani, e imitandola nel loro sviluppo in potenza» (Alquati 2021; 44). La macchina non è un demiurgo; è un rapporto sociale cristallizzato, che incorpora organizzazione razionalizzata del lavoro collettivo e che rimane necessariamente aperto sull’integrazione umana insostituibile.
Questa impostazione, sviluppata con paziente coerenza attraverso decenni di analisi del fordismo (Alquati 1975), del post-fordismo e di quella che Romano Alquati chiama «iperindustrialità», offre oggi una prospettiva capace di tenere insieme almeno tre livelli che il dibattito mainstream sull’IA tende a dissociare. Alquati distingue, nella sua elaborazione teorica, livelli di realtà che non coincidono con quelli dell’analisi ordinaria: un primo livello macro-strutturale (le grandi forme di organizzazione del capitale e della riproduzione sociale), un secondo livello meso-organizzativo (le forme concrete di coordinamento del lavoro collettivo, i «piani segnici» e le strutture d’impresa) e un terzo livello micro-soggettivo (le capacità individuali e collettive, le forme di vita, le pratiche quotidiane). Questi livelli non sono gerarchicamente autonomi — essi si coimplicano, si condizionano, si contraddicono. Un’analisi dell’IA che voglia essere all’altezza della complessità alquatiana deve attraversarli tutti e tre, mostrando come la macchina digitale operi simultaneamente come struttura macro, come organizzazione meso e come dispositivo di sussunzione dell’esperienza umana e della soggettività al livello micro.
In coerenza con l’approccio interpretativo alquatiano, nella tesi di laurea discussa nel 1989-1990 presso la Facoltà di Scienze Politiche di Torino, Maurizio Pentenero ha elaborato una teoria sistematica della mercificazione dell’esperienza umana che, pur restando in gran parte inedita, costituisce ancora oggi un contributo di attualità per pensare la condizione dell’attore sociale nell’era del capitalismo digitale. Pentenero introduce la nozione di «sistema dell’esperienza» come grandezza sociologica strutturata su più livelli — individuale e collettivo, qualitativo e quantitativo — e sostiene che la tendenziale mercificazione di tutte le attività umane proletarie, comprese quelle riproduttive, consumative e relazionali, comporta una sistematica pauperizzazione delle condizioni di possibilità dell’esperienza sociale. Questa tesi — elaborata decenni prima della diffusione dei social media e dei grandi modelli linguistici — anticipa con sorprendente precisione alcune delle dinamiche caratteristiche del capitalismo delle piattaforme.
Il testo è organizzato come segue. Nella seconda sezione, ricostruiamo i concetti alquatiani chiave: la macchina-artificiale come sistema aperto, l’iperindustrialità come forma organizzativa trasversale, la nozione di capacità-umana-vivente come merce specialissima in relazione al sistema dell’esperienza come dimensione qualitativa della vita proletaria, e la combinazione attiva come categoria analitica e categoria politica. Nella terza sezione, questi concetti vengono applicati alla specificità dell’intelligenza artificiale contemporanea anche alla luce della lettura alquatiana del questione dell’ iperindustrializzazione dell’ esperienza umana (Pentenero, 1989). Nella quarta sezione, entriamo in dialogo critico con la discussione teorica sulla IA (Pasquinelli 2023) e il capitalismo digitale (Fortunati 2007, Zuboff 2019; Gray e Suri 2019; Fuchs 2014; Dyer-Witheford et al. 2019, Crawford 2021; Cingolani 2021, 2026; Casilli, 2025; Griziotti, 2025; Bologna, 2026). Nella quinta sezione, riprendiamo il problema della riproduzione sociale nell’era digitale alla luce del libro ultimo di Alquati dialogando con il tema delle vite lavorate (Morini, 2020, 2022). Nella sesta e ultima sezione discutiamo le implicazioni politiche dell’analisi.
2. L’arsenale concettuale di Alquati: una provvisoria cartografia
2.1 La macchina come sistema aperto
Il punto di partenza di ogni riflessione alquatiana sulla tecnologia è la definizione rigorosa di «macchina». Essa è, nei suoi testi, un dispositivo composto invariabilmente di cinque o sei parti fondamentali: il motore, la memoria, il programma immesso e incorporato (il «cuore» della macchina), l’utensile, il sistema di regolazione e l’interfaccia con l’umano. Questa definizione — apparentemente tecnica — contiene una tesi radicale: la macchina è strutturalmente e necessariamente aperta sull’integrazione umana. «Il sistema-uomo-macchina non può all’oggi funzionare senza essere integrato dalle perduranti esclusività umane» — scrive Alquati nel suo ultimo libro (2021; 44).
Il termine «esclusività umane» è qui decisivo. Non si tratta di un generico residuo romantico dell’humanitas contro la tecnica. Alquati intende qualcosa di più preciso: quelle capacità cognitive, timiche (affettivo-emotive), inventive e relazionali che il macchinario-artificiale non è ancora in grado di incorporare né di emulare nella loro integralità. Occorre però precisare —che il tema non è quello dell’incorporamento impossibile: è soprattutto quello del modo in cui la relazione umano-macchina viene ridefinita nel momento stesso in cui nuove capacità vengono incorporate. L’incorporamento non è un processo neutro: trasforma ciò che incorpora e trasforma chi viene incorporato. Il «grande automa» — l’ipotetica macchina completamente autonoma — rimane per Alquati, anche nei testi degli ultimi anni, un orizzonte lontano e problematico, non una realtà imminente. «Non c’è ancora il grande automa, e non è neppure tanto vicino» (2021;44), afferma nel libro. Ma la domanda rimane aperta: a che livello si colloca l’IA generativa attuale in questo continuum?
Questo punto ha conseguenze teoriche importanti. Se la macchina è sempre un sistema aperto sull’umano, allora l’analisi dell’IA non può limitarsi ai suoi parametri tecnici — numero di layer neurali, dimensione del training set, capacità computazionale — ma deve necessariamente includere il lavoro umano che la alimenta, la mantiene in funzione e la sviluppa. Non solo il lavoro degli ingegneri e dei ricercatori, ma anche quello — spesso invisibile e sottopagato — dei lavoratori che etichettano i dati, moderano i contenuti, svolgono il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), e più in generale di tutti coloro che fruiscono e usano i sistemi (i «consumatori» diventano essi stessi, inconsapevolmente, artefattori). Gray e Suri (2019), nel loro studio sul «ghost work», hanno documentato con precisione empirica questa infrastruttura umana nascosta, mostrando come i lavoratori di piattaforme come Amazon Mechanical Turk costituiscano la condizione di possibilità invisibile dei sistemi che si presentano come autonomi. E così per la platea più larga dei fruitori – utenti – consumatori a vario titolo, non necessariamente principalmente artefattori. Il sistema è aperto, e in questa apertura si gioca una parte essenziale dei rapporti di potere.
2.2 L’iperindustrialità come forma trasversale
Il secondo concetto chiave è quello di «iperindustrialità», che Alquati elabora progressivamente a partire dagli anni Settanta (cfr. Alquati 1993) come strumento per pensare la fase contemporanea del capitalismo al di là della distinzione settoriale tra industria e servizi. Nel libro sulla riproduzione sociale, ne propone una definizione molto densa, che vale la pena citare per esteso:
«una maniera organizzativa trasversale almeno implicitamente collettiva del lavorare in reti (pure telematiche) sia distribuite che al contempo a forma di piramidi di comando piuttosto centrale, di rapporti cooperativi psichici e neo-artigianali, in cui questo lavoro-specifico cooperante in generale è prescomposto e ridistribuito mediante un piano segnico informatizzato (e numerizzato, digitalizzato ecc.) e virtualizzato che lo pre-reintegra segnicamente in rete secondo una razionalità scientifica peculiare e flessibile, rivolta al risparmio (potenziante), soprattutto di capacità-umana-vivente psichica, artificializzandola, di tempo e di capitale, e tesa all’innovazione così risparmiatrice.» (Alquati 2021:39)
Si tratta di una definizione molto più ricca di quanto il termine «iperindustrialità» in sé potrebbe suggerire. Alquati non intende semplicemente un’industria potenziata o accelerata; intende una trasformazione qualitativa della forma stessa dell’agire sociale — e non solo del lavorare in senso stretto. Questo è un punto che va sottolineato: l’iperindustrialità non è una categoria del mondo del lavoro, ma una modalità, una forma organizzativa che potenzialmente attraversa trasversalmente tutti i settori e ambiti della vita sociale, ridefinendo il confine stesso tra lavoro e non-lavoro, tra produzione e riproduzione. Essa si caratterizza per la sua psichicità (il prevalere delle dimensioni cognitive, affettive, relazionali), per la sua retizzazione (organizzazione in reti distribuite e gerarchizzate), per la sua informatizzazione (mediazione del piano segnico digitale) e per il suo tendenziale orientamento al risparmio di capacità-umana-vivente mediante la sua artificializzazione.
È immediato riconoscere in questa descrizione i tratti strutturali dell’economia delle piattaforme digitali e dell’IA. I grandi modelli di linguaggio, i sistemi di raccomandazione, gli algoritmi di ottimizzazione logistica: tutto questo risponde esattamente alla logica iperindustriale descritta da Alquati — risparmio di capacità cognitiva mediante artificializzazione, in reti distribuite governate da piramidi di comando centralizzate (le grandi corporation tecnologiche). Crucialmente, questa forma non agisce solo al livello macro della struttura economica globale: essa penetra nel livello meso delle organizzazioni di lavoro (ridisegnando i processi produttivi) e nel livello micro delle soggettività (ridefinendo le pratiche quotidiane di chi usa, consuma e alimenta i sistemi digitali). Il che conferisce potenza euristica alla categoria alquatiana.
2.3 La capacità-umana-vivente, la sua merce e la questione dell’esperienza
Il terzo concetto fondamentale è quello di «capacità-umana-vivente», che per Alquati designa non semplicemente la forza lavoro nel senso marxiano tradizionale, ma l’insieme complesso e indivisibile delle attitudini, facoltà, competenze, saperi e conoscenze che gli esseri umani mettono in gioco nell’agire — nel lavorare, ma anche nell’interagire, nel riprodursi, nell’apprendere. Il lavorare stesso diventa, in questa prospettiva, un momento dell’agire in generale: la capacità non nasce per il lavoro — essa è vita umana — ma viene sussunta al lavoro nella sua forma capitalistica, ridotta a questa finalità, mutilata e infine riprodotta in funzione di essa. La peculiarità di questa categoria è che essa è radicata nella corporeità viva: «la macchina umana calda non è solo biologica, ma ha nel suo corpo anche la psiche, la mente, l’intelletto, lo spirito e la soggettività» (Alquati 2021; 44), così la sussunzione è della «capacità umana vivente, calda in mercificazione, in mezzificazione, in macchinizzazione» (Alquati, 2021; 72)
Pentenero sistematizza questa intuizione attraverso la distinzione tra la «capacità» come potenzialità e l’«attività» come sua erogazione nel tempo. Egli introduce la nozione di «attività-merce» per descrivere il processo attraverso il quale, nella fase contemporanea del capitalismo, non solo le attività lavorative ma tendenzialmente tutte le attività umane vengono sussunte alla forma-merce: «le condizioni di vita dell’attore proletario sono definite dalla tendenziale ed imposta tendenza alla mercificazione generalizzata di tutta la sua esistenza, nella tendenziale pauperizzazione della qualità della sua vita» (Pentenero, 1989-1990). Su questo sfondo si definisce il concetto di «sistema dell’esperienza». Pentenero distingue tra un livello dell’esperienza collettiva — che trascende le singole individualità pur ponendosi come risorsa dei soggetti singoli — e una dimensione individuale dell’esperire, nella quale l’individuo usa il patrimonio collettivo accumulato contribuendo a sua volta ad arricchirlo. Si può parlare di esperienza, sostiene Pentenero, quando l’attore sociale è incluso in un «processo cognitivo, riflessivo, acquisitivo, elaborativo che si attualizza in una pratica, ad opera di un soggetto forte, dotato di autonomia, cioè di capacità auto-formative attivate in un processo di auto-valorizzazione, attraverso un forte coinvolgimento diretto, tale per cui si possano sedimentare, in forma permanente, i costrutti innovativi acquisiti nella pratica stessa». La tendenziale mercificazione di tutte le attività umane — che riduce l’attore a «mero esecutore di attività che non ritornano più su di sé in nessun modo» — rappresenta dunque una sistematica distruzione delle condizioni di possibilità di questa esperienza. L’intuizione che lega Alquati a Pentenero è che la capacità-umana-vivente, in quanto vivente, eccede sempre il tentativo di ridurla a pura variabile economica. Conserva margini di autonomia, creatività, resistenza che il capitale deve continuamente catturare — e che tuttavia non riesce mai a catturare del tutto. È questa irriducibilità — che Alquati chiama «esclusività umane» e Pentenero «plus-potenzialità latenti» — a costituire tanto il fondamento dell’analisi quanto il nodo della contraddizione strutturale del capitalismo digitale.
Un’eco significativa di questa intuizione si ritrova nell’analisi di Cristina Morini in Vite lavorate (Morini, 2022). Il titolo stesso cattura la tensione teorica al centro della riflessione alquatiana: non sono le ore di lavoro a essere «lavorate», ma le vite nella loro interezza — la corporeità, l’affettività, il tempo libero, la formazione. Le «vite lavorate» richiamano le «capacità-umane-viventi» alquatiane osservate dal punto di vista del soggetto che le eroga: vite che portano il lavoro con sé nel corpo, nelle relazioni, nel tempo sottratto alla riproduzione. La convergenza non è occasionale: in entrambe le analisi l’irriducibilità corporea della soggettività vivente costituisce insieme il fondamento dell’estrazione capitalistica e la possibilità — sempre precaria, mai garantita — di eccederla.
Nell’era dell’IA, questa tensione si ripresenta in forme nuove e per certi versi più acute. Il capitale tenta di sussumere non solo il lavoro fisico o cognitivo degli individui, ma l’intelligenza collettiva sedimentata nel linguaggio, nella cultura, nelle pratiche comunicative. I grandi modelli linguistici sono addestrati su corpus di testo scritto dall’umanità intera e e digitalizzato nel corso degli ultimi decenni; le reti neurali imparano da milioni di immagini prodotte da esseri umani. In questo senso, come vedremo, la proposta di Pasquinelli (2023) di analizzare l’IA come forma di sussunzione del general intellect si avvicina significativamente all’intuizione alquatiana — sebbene richieda alcune precisazioni che svolgeremo nella sezione 4.
2.4 La combinazione attiva
Il quarto concetto, forse il più politicamente carico, è quello di «combinazione attiva umano-mezzi». Nell’impianto alquatiano, ogni sistema umano-macchina è attraversato da una doppia dinamica: da un lato, il capitale tende a razionalizzare e incorporare nella macchina le capacità umane, svuotando il lavoratore e l’umano e riducendoli a attivazione di un sistema che lo sovrasta; dall’altro — e questa è un’ipotesi che va argomentata, non un assioma — il lavoratore e gli attori sociali non sono mai puramente passivi attuatori, ma portano nel sistema umano-macchina una relazionalità, un’inventività, una soggettività che può eccedere il design intenzionale del macchinario e dell’organizzazione capitalistica (Archivio Alquati, in Alquati 2021; 197).
Pentenero arricchisce questa categoria con la nozione di «autovalorizzazione» dell’attore sociale. Egli distingue due modalità fondamentali: quella che punta al potenziamento qualitativo delle proprie capacità, a parità di valore in esse incorporato, e quella che punta all’aumento di valore delle stesse a parità di valore d’uso. Egli osserva che il processo complessivo di mercificazione generalizzata — proprio mentre tende a ridurre l’attore a mero esecutore — comporta anche una corrispondente estensione dell’ambito su cui può esercitarsi il suo possibile rifiuto. La delega crescente di funzioni accumulative al proletariato — necessaria per effetto della complessità sistemica crescente — aumenta paradossalmente le sue «potenzialità antagoniste», nel senso che le condizioni stesse della schiavitù capitalistica diventano potenziali leve per stravolgerla. Nella «combinazione attiva» c’è questa dimensione eccedente: la capacità del soggetto lavorante di riappropriarsi creativamente degli strumenti tecnici e dell’organizzazione ad essi sottesa, di usarli per fini che non coincidono con quelli del capitale. Occorre però usare questo concetto con precisione, evitando di appiattirlo su un piano unico. La combinazione attiva opera su livelli diversi: al livello micro, implica processi di micro-resistenza, l’inventività individuale, il sabotaggio silenzioso; al livello meso, l’organizzazione collettiva nei luoghi di lavoro algoritmico; al livello macro, la questione politica di chi controlla le infrastrutture tecnologiche. Ridurla a una sola di queste dimensioni— impoverisce la portata del concetto.
Questa categoria della combinazione attiva, elaborata da Alquati già negli anni Sessanta in relazione alle lotte operaie alla Fiat e alla Olivetti (Alquati 1975), conserva una rilevanza teorica notevole nell’era dell’IA, a condizione di non brandirla come clava ideologica ma di riarticolarla rispetto alle specificità tecnologiche e organizzative attuali.
3. L’IA come macchina sociale: applicazioni dei concetti alquatiani
3.1 Il sistema umano-macchina nell’era dei grandi modelli
I sistemi di IA contemporanei — e in particolare i large language models (LLM) come GPT-4, Claude, Gemini — sono spesso presentati come esempi di intelligenza genuinamente autonoma, capace di produrre testo, codice, immagini e ragionamenti in modo indipendente dall’intervento umano. Questa presentazione è tanto potente quanto fuorviante. La categoria alquatiana del sistema umano-macchina aperto permette di precisarne i limiti.
In primo luogo, i grandi modelli linguistici sono addestrati su testi prodotti da esseri umani: questa è la loro «apertura fondamentale». Il loro funzionamento deriva integralmente da un’eredità di capacità linguistica, cognitiva e culturale accumulata dall’umanità nel corso di secoli. In questo senso, essi non sono mai veramente autonomi: sono cristallizzazioni di intelligenza collettiva, nel senso che sia Marx che Alquati avevano intuito parlando di general intellect e di sapere collettivo incorporato nelle macchine.
In secondo luogo, e più concretamente, i sistemi di IA contemporanei richiedono enormi quantità di lavoro umano in tutte le loro fasi: dal data labeling (etichettatura dei dati di addestramento) al RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), dalla moderazione dei contenuti alla valutazione degli output, fino al lavoro di infrastruttura (manutenzione dei data center, gestione delle reti, sicurezza informatica). Bologna (2026) sul solco di alcune altre analisi (Gray e Suri 2019; Casilli, 2025) mostra come questo «ghost work» — spesso esternalizzato verso il Sud Globale a prezzi bassissimi — costituisca una parte strutturale, e non residuale, del funzionamento dei sistemi di IA. Roberts (2019) e Casilli (2025) hanno infatti documentato in dettaglio l’industria della content moderation, rivelando le condizioni di lavoro e i costi psicologici di coloro che mantengono «puliti» i sistemi che si presentano come automatici. Nello scritto alquatiano, tale apertura sul lavoro umano è esplicitata con chiarezza: il sistema umano-macchina è «necessariamente aperto alle capacità-viventi esclusive indispensabili dell’utilizzatore umano».
Il punto teorico è importante: smontare il mito dell’IA come intelligenza autonoma non è solo un’operazione demistificatoria, ma è necessario per analizzare correttamente i rapporti di potere e sfruttamento che strutturano il capitalismo digitale. Chi controlla il sistema umano-macchina? Di chi sono le «esclusività umane» che lo tengono in funzione? Come vengono remunerate e riconosciute? E, soprattutto: esiste un potenziale di contropotere in questa struttura aperta? Queste domande non sono ornamentali. Sono il cuore dell’analisi politica che il framework alquatiano suggerisce.
3.2 La fabbrica algoritmica: taylorismo digitale e iperindustrializzazione dell’esperienza
Il concetto alquatiano di iperindustrialità, integrato con l’analisi di Pentenero della tecnostrutturazione, permette di analizzare in modo più preciso il «taylorismo algoritmico» o «taylorismo digitale» (Dyer-Witheford et al. 2019; Fuchs 2014). Ma occorre evitare la confusione tra l’applicazione di principi tayloristi tramite strumenti digitali e la trasformazione qualitativa delle forme dell’agire che l’iperindustrialità designa. Pentenero osserva che lo sviluppo dell’organizzazione scientifica fuori dalla fabbrica — ciò che egli chiama «tecnostrutturazione» — si estende progressivamente a tutti gli ambiti del ciclo vitale proletario, con effetti di dequalificazione analoghi a quelli già prodotti dal taylorismo nelle attività lavorative. La «tecnostrutturazione», scrive Pentenero, produce sistemi tendenzialmente autotelici, «cioè a porre essi stessi, quasi fossero degli automi, le condizioni del proprio incremento», mentre i soggetti «sembrano perdere la capacità di controllare e regolare il sistema complessivo e sempre più vivono circoscritti nel frammento di una vita le cui condizioni sfuggono loro». Questa descrizione anticipa con precisione inquietante le dinamiche degli algoritmi di ottimizzazione contemporanei.
Nel capitalismo delle piattaforme, i sistemi di IA non si limitano ad automatizzare singole operazioni; essi ridisegnano l’intera organizzazione del lavoro secondo principi che ricordano, e al contempo radicalizzano, quelli dell’organizzazione scientifica taylorista. Le piattaforme di gig economy (Uber, Deliveroo, Amazon Mechanical Turk et al.) utilizzano algoritmi per scomporre il lavoro in micro-task standardizzati, assegnarli in tempo reale ai lavoratori disponibili, monitorarne l’esecuzione e valutarne la qualità (Cingolani, 2026). Come ha mostrato Irani (2015) per il caso di Amazon Mechanical Turk, questo processo crea forme di dipendenza e differenziazione tra lavoratori digitali che riproducono, in forme nuove, le asimmetrie di potere del capitalismo industriale.
Questo processo realizza in forma digitale e distribuita quella che Alquati chiamava la «prescomposizione e ridistribuzione mediante piano segnico» tipica dell’iperindustrialità. Il piano segnico è ora l’algoritmo; la rete è globale; la razionalità scientifica è quella del machine learning. La differenza cruciale rispetto al taylorismo tradizionale — che Alquati aveva anticipato parlando di psichicità iperindustriale e che Pentenero ha sistematizzato nella teoria della mercificazione delle attività — è che il taylorismo digitale si estende alle dimensioni cognitive, affettive e relazionali del lavoro, e poi oltre: alle attività consumative, formative, ricreative. Il lavoratore di Amazon Mechanical Turk non monta bulloni: etichetta immagini, trascrive audio, valuta la pertinenza di risultati di ricerca. Il moderatore di contenuti sui social media non sposta merci: elabora, valuta e censura significati (Roberts 2019). Ma al tempo stesso, l’utente che naviga su TikTok, il consumatore che lascia una recensione su Amazon, il cittadino che interagisce con un chatbot di assistenza pubblica: tutti questi attori svolgono attività che vengono progressivamente sussunte nella logica valorizzativa delle piattaforme. Questa estensione della forma industriale a tutte le attività umane produce un effetto che Pentenero descrive con un’ipotesi di grande forza teorica: dove prima l’attore proletario vendeva solo le proprie capacità lavorative come merci, mentre le altre sue capacità restavano non mercificate, oggi «l’attore proletario vede la tendenziale mercificazione e conseguente razionalizzazione di tutte le sue attività lavorative e non, quindi di tutte le sue capacità lavorative e non». La piattaforma digitale è la forma organizzativa che realizza — più compiutamente di qualsiasi altra struttura storica precedente — questa sussunzione generalizzata.
Questa estensione della logica iperindustriale alle dimensioni affettive e relazionali possiede una marcata dimensione di genere. Come ha mostrato Cristina Morini già in Per amore o per forza (2010) e poi, con ampiezza maggiore, in Vite lavorate (2022) le capacità affettive, relazionali e riproduttive che il capitale iperindustriale sussume sono storicamente e strutturalmente le capacità che le donne hanno erogato, spesso gratuitamente, nel campo della cura e della riproduzione sociale. Il taylorismo digitale che si estende alle dimensioni timiche del lavoro realizza dunque anche una nuova forma di cattura di un lavoro “femminile” da sempre sfruttato nella sua gratuità.
3.3 La mercificazione dell’esperienza nell’era dell’IA e i suoi paradossi
Il contributo più specifico della tesi di Pentenero al nostro oggetto di analisi riguarda il rapporto tra mercificazione delle attività e pauperizzazione dell’esperienza. Pentenero sostiene che la razionalizzazione taylorista delle attività lavorative si era tradotta ovunque in un «impoverimento, in una dequalificazione delle attività stesse e quindi in un venir meno delle opportunità esperienziali nell’ambito della pratica lavorativa». Ora che questa mercificazione si estende a tutte le attività umane, la domanda che egli pone è: «dove va a finire l’esperienza umana?»
La risposta di Pentenero non è deterministica. Egli sostiene ipoteticamente che «il venir meno dell’esperienza sia un processo contingente e contraddittorio», radicato nella stessa contraddizione intrinseca della forma-merce: il valore di scambio domina il valore d’uso, ma esso stesso esiste solo in quanto si realizza in un valore d’uso. Senza un residuo di esperienza autentica — senza creatività, inventività, capacità di produrre il nuovo — il sistema capitalistico stesso vedrebbe deteriorarsi la fonte della sua valorizzazione. Questa contraddizione è al cuore del problema che l’IA contemporanea pone.
I grandi modelli linguistici possono replicare le forme dell’espressione linguistica, ma non possono produrre autonomamente l’esperienza che ne costituisce il contenuto. Essi apprendono da testi prodotti da esseri umani che hanno vissuto, amato, lavorato, sofferto, creato — testi che sedimentano quella «traccia profonda nella memoria» e quell’«arricchimento» che Pentenero pone al centro della sua definizione di esperienza. Ma se la mercificazione generalizzata pauperizza progressivamente le condizioni dell’esperienza autentica — se l’attore sociale diventa sempre più «esecutore combinato di attività separate dalle sue effettive esigenze vitali» — allora la qualità stessa dei dati di addestramento dei futuri modelli ne risulterà impoverita. È questo il paradosso che alcuni ricercatori hanno cominciato a chiamare «collasso del modello»: un’IA addestrata prevalentemente su output di altri sistemi di IA tende a degenerare, perché viene a mancare quella vitalità esperienziale che costituisce la materia prima della sua intelligenza.
3.4 La sussunzione dell’intelligenza collettiva
Un aspetto particolarmente rilevante dell’analisi alquatiana, illuminato ulteriormente dalla tesi di Pentenero, riguarda il processo di sussunzione dell’intelligenza collettiva. Marx aveva elaborato la distinzione tra sussunzione formale (il capitale incorpora il lavoro mantenendone sostanzialmente invariato il processo) e sussunzione reale (il capitale trasforma in profondità il processo lavorativo, ridisegnandolo secondo la propria logica). Alquati estende questa logica all’intera società, parlando di un «rovesciamento sussuntivo» per cui non solo il lavoro ma la capacità umana nel suo insieme viene progressivamente incorporata nell’organizzazione capitalistica. Pentenero aggiunge una terza forma: la «sussunzione effettiva», quella che conta davvero, perché misura quanto il processo di valorizzazione riesce concretamente a penetrare nelle pratiche sociali reali — non solo nelle strutture formali.
Nell’era dell’IA, questo processo di sussunzione assume una forma qualitativamente nuova. I corpus testuali su cui vengono addestrati i grandi modelli contengono secoli di produzione intellettuale e culturale umana. In questo senso, l’IA realizza una forma di espropriazione collettiva senza precedenti: non il furto di un’idea o di un’invenzione individuale, ma la cattura dell’intelligenza sociale stessa. Zuboff (2019) ha analizzato questa dinamica attraverso il concetto di capitalismo della sorveglianza; attraverso quello di colonizzazione dei dati (Couldry e Mejias (2019) nella vita quotidiana (Cingolani, 2021; 2026). Il framework alquatiano-penteneriano aggiunge la dimensione della capacità-umana-vivente come merce specialissima: non si espropria solo l’informazione, ma la capacità stessa di produrla — e con essa, il «sistema dell’esperienza» che ne è la fonte. La domanda che Alquati porrebbe — e che viene raramente posta nel dibattito pubblico — è: chi presidia questo processo di sussunzione? Chi controlla i parametri del modello, i dati di addestramento, i metodi di fine-tuning? E chi riceve il valore prodotto dall’intelligenza collettiva così sussunta? La risposta è, ovviamente, un numero ristrettissimo di grandi corporation transnazionali — Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon, Anthropic, OpenAI — che controllano le infrastrutture computazionali, i dati e i modelli fondazionali dell’IA contemporanea.
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