Il 22 luglio 2026 rappresenta una svolta nelle relazioni sindacali di Amazon in Italia: in questa data la multinazionale americana ha firmato il primo accordo collettivo nazionale della sua storia, che dovrebbe essere valido per tutti i siti logistici presenti nel Paese. L'intesa, raggiunta con Filt-Cgil, Fit-Cisl e Uiltrasporti, disciplina temi come videosorveglianza, permessi, congedi e "diritti" dei lavoratori, rafforzando le tutele previste dal contratto nazionale della logistica. L'accordo esclude l'uso delle immagini a fini disciplinari e introduce condizioni più favorevoli per l'utilizzo dei congedi parentali e delle ferie solidali. Per i sindacati si tratta di un risultato senza precedenti, che rappresenta l'evoluzione del protocollo sulle relazioni industriali firmato nel 2021 e un passo avanti nel riconoscimento dei diritti dei lavoratori Amazon. Si tratta, infatti, del primo caso al mondo di un accordo collettivo nazionale sottoscritto da Amazon.
Chi si occupa di contrattazione, afferma che questo accordo è destinato a fare scuola anche fuori da Amazon, in tutto il settore della logistica.
Per quanto riguarda i lavoratori, se la presenza del sindacato all'interno dei magazzini del gigante dell'e-commerce rappresenta sicuramente un passo avanti (stabilire regole, mettere paletti, è un freno allo strapotere aziendale), in generale ci troviamo di fronte ad un sistema di sfruttamento - di cui Amazon è solo una parte -, tecnologicamente integrato che necessita, per essere efficacemente combattuto, di un coordinamento operaio altrettanto avanzato, aspetto su cui le attuali organizzazioni sindacali sono ancora molto indietro (vedi nostro articolo del 2016 dedicato all'organizzazione operaia in Walmart: "WorkIt: il futuro dell'organizzazione sindacale è un'app"). Condizioni vantaggiose per i lavoratori si strappano solo con la lotta: scioperi, picchetti e manifestazioni.
Esaminiamo alcuni casi di dittatura dell'algoritmo, ovvero di uso capitalistico delle nuove tecnologie.
Generalmente, nei corrieri espressi e nelle piattaforme di e-commerce, l'assegnazione dei carichi lavorativi non passa più per un capo turno che distribuisce le consegne guardando una lavagna o una lista stampata. Un motore di ottimizzazione — tipicamente un solutore di vehicle routing problem (VRP), la stessa classe di algoritmi usata per instradare i pacchetti in una rete informatica — riceve in tempo reale la posizione GPS del corriere, il carico residuo sul mezzo, le finestre di consegna promesse al cliente, la densità del traffico stimata via API di mappe, e ricalcola in continuazione la sequenza ottimale delle fermate per l'intera flotta. Il sistema non assegna un giro al mattino e basta: lo riassegna dinamicamente ogni volta che arriva un nuovo ordine, che un cliente non è in casa, che un mezzo si ferma per un guasto — spostando fermate da un corriere all'altro, comprimendo le pause, ricalcolando il tempo "teorico" per ogni tappa sulla base di medie statistiche aggregate su migliaia di consegne pregresse. Il lavoratore riceve il risultato sotto forma di istruzione secca sull'app — l'indirizzo successivo, il tempo stimato di percorrenza — senza visibilità sulla logica che l'ha generata e senza margine di trattativa: l'algoritmo ottimizza una funzione di costo in cui il tempo di vita del corriere è una variabile fra le altre.
Nella logistica di magazzino, l'automazione più matura riguarda i veicoli a guida autonoma "chiusi": gli AGV (Automated Guided Vehicle), che seguono percorsi fissi tracciati con nastri magnetici, fili interrati o riflettori laser, e gli AMR (Autonomous Mobile Robot), più recenti, che si orientano tramite SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) — costruiscono cioè una mappa dell'ambiente in tempo reale incrociando dati di telecamere, LiDAR e sensori inerziali, e ricalcolano il percorso ottimale evitando ostacoli mobili, comprese le persone. Questi mezzi trasportano scaffali mobili fino alla postazione del lavoratore addetto al prelievo (il celebre modello goods-to-person reso popolare dai magazzini Amazon), oppure spostano autonomamente pallet e container tra le baie di carico. L'effetto immediato sul lavoro umano non è la sparizione degli addetti, ma la loro ridislocazione verso mansioni di prelievo puro, al ritmo dettato dalla macchina, in spazi condivisi dove il lavoratore diventa esso stesso un nodo da tracciare e instradare dal sistema centrale — con tutte le implicazioni in termini di sorveglianza continua che questo comporta.
Il sistema di controllo digitale dei ritmi è il livello più pervasivo e meno visibile, perché non richiede investimenti in nuova strumentazione fisica ma si innesta sui dispositivi già in uso. Lo scanner da polso o il palmare assegnato al magazziniere può registrare il tempo trascorso su ciascuna operazione — il singolo prelievo, il singolo imballaggio, il singolo scan di un collo — e lo può confrontare in tempo reale con una tempistica standard (il rate, calcolato su base statistica a partire dai tempi medi rilevati sull'insieme della forza lavoro, secondo una logica che aggiorna in automatico i parametri del taylorismo classico dello studio dei tempi e metodi). Lo scostamento dal rate genera un punteggio individuale — sistema "UPT" (Unfulfilled/Units Per Time) — che alimenta in automatico segnalazioni disciplinari quando il lavoratore scende sotto soglia per un numero di occorrenze prestabilito, spesso senza che un responsabile umano intervenga nella decisione se non nella fase finale di notifica. A questo si aggiungono, nei casi più spinti, sistemi di heat-mapping dei percorsi interni al magazzino, telecamere con riconoscimento posturale per rilevare movimenti "non ergonomici" o soste giudicate anomale, e cinture o badge indossabili che vibrano per segnalare deviazioni dal percorso ottimale calcolato dal software di slotting (l'algoritmo che decide dove collocare fisicamente ogni referenza in base alla frequenza di prelievo prevista, per minimizzare la distanza percorsa dal lavoratore). Il risultato tecnico complessivo è un ambiente di lavoro in cui il ritmo non è più imposto da un capo reparto, ma da una media statistica ricalcolata di continuo.
Se le aziende hi-tech della logistica e della grande distribuzione raccolgono dati lungo l'intera filiera – dai comportamenti dei consumatori alle scorte sugli scaffali, dai flussi della rete logistica fino alla consegna finale – anche le organizzazioni dei lavoratori dovrebbero dotarsi di strumenti digitali e cibernetici analoghi (WorkIt ne è un esempio). Al tempo d'oggi è necessaria una rete operaia che si basi sull'uso strategico dei dati e delle tecnologie per ricomporre in termini di forza e organizzazione ciò che è già unito dal punto di vista produttivo.
Immagine: Di Álvaro Ibáñez from Madrid, Spain - Amazon España por dentro, CC BY 2.0
