Algorithmic management, poderes del empleador y cargas de prueba: buscando la verdad material que se esconde detrás del algoritmo
10.6092/issn.2421-2695/11955
La tecnologia sta cambiando le modalità con cui le imprese gestiscono il proprio personale. Numerosi datori di lavoro hanno infatti iniziato a spogliarsi dell’esercizio completamente umano dei propri poteri, demandandolo, in tutto o in parte, a macchine più o meno intelligenti. Dati raccolti tramite pratiche di workforce analytics fungono da carburante per rifornire il serbatoio di strumenti di algorithmic management, capaci di assumere decisioni automatizzate che impattano sulla forza lavoro. Fermi i vantaggi in termini di maggiore produttività del lavoro, il ricorso alla tecnologia non è però sempre esente da rischi. Tant’è che è già accaduto, anche nel campo della gestione delle risorse umane, che gli algoritmi si siano dimostrati decisori tutt’altro che imparziali. Questo problema è spesso esacerbato dalla scarsa trasparenza che contraddistingue larga parte dei processi decisionali automatizzati. Anche per questa ragione, è stato sottolineato come le pratiche di workforce analytics e algorithmic management possano comportare un’estensione delle prerogative datoriali senza precedenti. È stato altresì sostenuto, soprattutto nella discussione sul tema a livello internazionale, che ciò richiederebbe un aggiornamento, se non un ripensamento, della disciplina giuslavoristica che, allo stato, potrebbe rivelarsi inadeguata a far fronte alla rivoluzione tecnologica in atto. Lo scopo di questo elaborato è dunque quello di comprendere se il diritto del lavoro italiano possegga già anticorpi regolativi idonei a impedire indebiti abusi dei poteri datoriali potenzialmente derivanti dal sempre più ampio ricorso all’algorithmic management. Più nello specifico, si cercherà di dimostrare come le regole in materia di onere della prova e quelle che attribuiscono ampi poteri istruttori al giudice del lavoro, soprattutto se combinate con i diritti di informazione e accesso contenuti nel GDPR, siano idonee ad alleviare i problemi di trasparenza decisionale e i rischi di indebite estensioni dei poteri datoriali connessi all’uso sempre più massiccio delle pratiche di algorithmic management. Infine, si sottolineerà come vi siano plurime ragioni per argomentare a favore di un esercizio più incisivo dei poteri istruttori del giudice del lavoro, guidato e allo stesso tempo limitato dal criterio di prossimità alla fonte di prova. Ciò favorirebbe infatti la ricerca della verità materiale che si cela dietro l’algoritmo, così rendendo il diritto del lavoro italiano ancor meglio equipaggiato per far fronte alle sfide lanciate dalla rivoluzione tecnologica in atto.
application/pdf
2421-2695
11955
2
it
Giovanni Gaudio
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0
Labour & Law Issues
gig economy
Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova: alla ricerca della verità materiale che si cela dietro l’algoritmo
Text.Serial.Journal
https://labourlaw.unibo.it/
6
Saggi
2020-12-21
2020-12-13
2020-12-21
2020-12-21
19-71
LLI
Giovanni Gaudio
2020/12/21
10.6092/issn.2421-2695/11955
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Università Ca' Foscari di Venezia 
2421-2695
2
gig economy
it
71
Zoli C., La tutela delle posizioni «strumentali» del lavoratore, Giuffrè, 1988.
Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova: alla ricerca della verità materiale che si cela dietro l’algoritmo
https://labourlaw.unibo.it/article/download/11955/11810
6
Algorithmic management, poteri datoriali
           e oneri della prova:
   alla ricerca della verità materiale
      che si cela dietro l’algoritmo




            GIOVANNI GAUDIO
       Università Ca’ Foscari di Venezia




              vol. 6, no. 2, 2020
                ISSN: 2421-2695
      Algorithmic management, poteri datoriali
                 e oneri della prova:
         alla ricerca della verità materiale
            che si cela dietro l’algoritmo


                                                           GIOVANNI GAUDIO
                                             Università Ca’ Foscari di Venezia
                                     Assegnista di ricerca in Diritto del Lavoro
                                                      giovanni.gaudio@unive.it



                                 ABSTRACT

       Technology is changing the methods used by entrepreneurs to manage
their human resources. Many employers have already started to dismiss the
completely human exercise of their managerial prerogatives, totally or partially
delegating them to more or less smart machines. Data collected through
workforce analytics practices are the fuel to fill the tank of algorithmic
management tools, which are capable of taking automated decisions affecting
the workforce.
       Notwithstanding the advantages in terms of increased labour
productivity, recurring to technology is not always risk-free. It has already
happened, also in the HR management context, that algorithms have revealed
themselves as biased decision-makers. This problem has often been
exacerbated by the lack of transparency characterising most part of automated
decision-making processes. This is also the reason why it has been underlined
how workforce analytics and algorithmic management practices may implicate
an augmentation of managerial prerogatives unheard in the past. It has also
been stressed, above all when looking at the international debate on this topic,
that this should entail an update of, or even implicate the need of rethinking
more generally, employment laws that, as they are today, may be inadequate to
address the issues posed by the technological revolution.
          G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



       The aim of this paper is thus to understand whether Italian
employment laws are equipped with regulatory antibodies capable of
preventing improper abuses of employers’ managerial prerogatives potentially
arising from the increasing recourse to algorithmic management practices.
More specifically, this article tries to demonstrate how the rules relating to
burden of proof and the ones granting employment judges with broad powers
to obtain evidence, above all if combined with information and access rights
provided by the GDPR, can alleviate the issues of both lack of decision-
making transparency and improper abuses of employers’ managerial
prerogatives connected to the always more massive use of algorithmic
management practices. Lastly, this paper points out how there are many
arguments to claim for a more robust exercise of the powers of employment
judges to obtain evidence, driven and at the same time limited by the criterion
of the proximity to the source of evidence. This would facilitate the quest for
the material truth hidden behind the algorithm, thus making Italian
employment laws even better equipped to face the challenges posed by the
technological revolution.


Keywords: workforce analytics; privacy protection; GDPR; burden of proof;
discrimination; gig economy.
                                   https://doi.org/10.6092/issn.2421-2695/11955




     LLI, Vol. 6, No. 2, 2020, ISSN 2421-2695                                       21
             G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



                Algorithmic management, poteri datoriali
                           e oneri della prova:
                   alla ricerca della verità materiale
                    che si cela dietro l’algoritmo (*)

SOMMARIO: 1. L’esercizio dei poteri datoriali mediante algorithmic management tra
     incompletezze informative e rischi di tecnocrazia algoritmica: alla ricerca della verità
     materiale che si cela dietro l’algoritmo. – 2. L’(in)esistenza nel GDPR di un diritto
     del lavoratore a ottenere una spiegazione delle ragioni sottese a decisioni assunte
     mediante strumenti di algorithmic management. – 3. Le discipline degli oneri probatori e
     dei poteri istruttori del giudice del lavoro come anticorpi regolativi contro l’opacità
     delle decisioni assunte tramite strumenti di algorithmic management. – 3.1. Gli oneri
     della prova nelle azioni fondate sulla violazione di un limite all’esercizio dei poteri
     datoriali. – 3.2. Gli oneri della prova nelle azioni fondate sulla violazione di un
     divieto di discriminazione. – 3.3. Gli oneri della prova nelle azioni fondate
     sull’accertamento della natura subordinata del rapporto di lavoro. – 4. La trasparenza
     del decisore algoritmico tra funzione, rispettivamente antiepistemica ed epistemica,
     delle regole in materia di onere della prova e di quelle che attribuiscono poteri
     istruttori al giudice del lavoro. – 5. Un diritto del lavoro in salute dinanzi alle sfide
     lanciate dalla rivoluzione tecnologica in atto.


       1.    L’esercizio dei poteri datoriali mediante algorithmic
management tra incompletezze informative e rischi di tecnocrazia
algoritmica: alla ricerca della verità materiale che si cela dietro
l’algoritmo

        La tecnologia sta cambiando le modalità con cui le imprese gestiscono il
proprio personale. Decisioni che un tempo venivano assunte direttamente da
esseri umani sono, sempre più spesso, delegate a managers digitali(1). Il
fenomeno, ribattezzato algorithmic management, consiste nel demandare decisioni
relative all’organizzazione della forza lavoro, in tutto o in parte, ad agenti non
umani capaci di migliorare la produttività, ottimizzando processi e risorse(2).

           * Il contributo si colloca nell’ambito del Progetto di Ricerca PRIN 2017EC9CPX
“Dis/Connection: Labor and Rights in the Internet Revolution” a cui partecipano studiosi delle
Università di Bologna, Milano Statale, Napoli Federico II, Udine, Venezia Ca’ Foscari.
           (1) Per una definizione dei termini tecnici utilizzati in questo contributo, si è fatto
riferimento al glossario tecnico approntato per la dottrina giuridica da Research Group on
the Regulation of the Digital Economy, Technical Aspects of Artificial Intelligence: An
Understanding from an Intellectual Property Law Perspective, Max Planck Institute for Innovation and
Competition Research Paper, n. 13/2019, in cui il termine algoritmo è definito come una
sequenza di istruzioni codificate tramite software e dirette a un computer.
           (2) A. Mateescu - A. Nguyen, Algorithmic Management in the Worklplace, Data & Society
Research                Institute,              2019,                https://datasociety.net/wp-



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             G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



         L’espressione algorithmic management è stata inizialmente coniata con
riferimento al lavoro tramite piattaforma(3), in cui il fenomeno ha trovato,
almeno ad oggi, la sua applicazione forse più totalizzante(4). In ogni caso,
l’algorithmic management costituisce una realtà consolidata in molti settori già da
anni(5). Dalla logistica ai servizi, numerosi datori di lavoro hanno infatti
iniziato a spogliarsi dell’esercizio completamente umano dei propri poteri,
demandandolo, in tutto o in parte, a macchine più o meno intelligenti(6). Dati
raccolti tramite pratiche di workforce analytics(7) fungono da carburante per
rifornire il serbatoio degli strumenti di algorithmic management, capaci di
assumere decisioni automatizzate che impattano sulla forza lavoro(8). Anche
grazie ai progressi compiuti negli ultimi anni nel campo dell’intelligenza
artificiale (IA)(9), processi come la selezione del personale, l’assegnazione di
incarichi e turni, la formazione, il performance management possono già essere, in




content/uploads/2019/02/DS_Algorithmic_Management_Explainer.pdf.                         Per         una
definizione nella letteratura italiana, v. A. Aloisi - V. De Stefano, Il tuo capo è un algoritmo.
Contro il lavoro disumano, Laterza, 2020, 77-79 e, con la diversa etichetta di data-driven
management, A. Ingrao, Data-Driven management e strategie di coinvolgimento collettivo dei lavoratori per
la tutela della privacy, LLI, 2019, 129-132.
             (3) Secondo S. O’Connor, When your boss is an algorithm, Financial Times, 8 settembre
2016,         https://www.ft.com/content/88fdc58e-754f-11e6-b60a-de4532d5ea35                    questa
espressione è stata coniata da M.K. Lee - D. Kusbit - E. Metsky - L. Dabbish, Working with
Machines: The Impact of Algorithmic and Data-Driven Management on Human Workers, in Proceedings
of CHI 2015, 2015, 1603-1612.
             (4) A. Mateescu - A. Nguyen, op. cit., 3 e J. Adams-Prassl, What if Your Boss was an
Algorithm?, CLL&PJ, 2019, 41, 1, 131 s. Tant’è che gli studi manageriali hanno utilizzato il
settore della gig economy come case-study: tra gli altri, v. J. Duggan - U. Sherman - R. Carbery -
A. McDonnell, Algorithmic management and app-work in the gig economy: A research agenda for
employment relations and HRM, HRMJ, 30, 114 ss. e M.H. Jarrahi - W. Sutherland, Algorithmic
Management and Algorithmic Competencies: Understanding and Appropriating Algorithms in Gig Work,
in N. Taylor - C. Christian-Lamb - M. Martin - B. Nardi, Information in Contemporary Society.
iConference 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol. 11420, Springer, 2019, 578 ss.
             (5) A. Aloisi - V. De Stefano, op. cit., 79.
             (6) Per esempi concreti, v. A. Mateescu - A. Nguyen, op. cit., 5-12 e J. Dzieza, How
hard will the robots make us work?, The Verge, 27 febbraio 2020,
https://www.theverge.com/2020/2/27/21155254/automation-robots-unemployment-jobs-
vs-human-google-amazon.
             (7) E. Dagnino, People Analytics: lavoro e tutele al tempo del management tramite big data,
LLI, 2017, I.1 ss.
             (8) Sui rapporti di complementarità e propedeuticità tra queste pratiche, v. A. Aloisi
- V. De Stefano, op. cit., 78 s.
             (9) Intesa, in senso molto generale, come quella branca dell’informatica che si
occupa dello sviluppo di sistemi che si comportano in modo simile all’intelligenza umana,
come definita da Research Group on the Regulation of the Digital Economy, op. cit.



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tutto o in parte, delegate a decisori algoritmici(10). La tecnologia non è dunque
utilizzata soltanto per sorvegliare in modo più pervasivo i lavoratori. Gli
imprenditori fanno ad essa ampio ricorso anche per dirigere la prestazione del
dipendente e, eventualmente, sanzionarlo in caso di disobbedienza agli ordini
di nuovi managers non umani(11). Lo scenario qui descritto non è ambientato in
futuro distopico. Esso è già realtà(12).
        Fermi i potenziali vantaggi in termini di maggiore produttività del
lavoro(13), il ricorso all’algorithmic management è spesso giustificato dalla
convinzione, diffusa anche tra i lavoratori, che il decisore algoritmico,
soprattutto se dotato di IA, possa essere più imparziale e oggettivo di quello
umano(14). Sebbene il grado di accuratezza di questi strumenti sia sempre
maggiore, non è però sempre così. Da un lato, la tecnologia può
effettivamente essere strumento utile a ridurre pregiudizi e stereotipi insiti
nella natura umana(15). Dall’altro, esistono già numerose evidenze empiriche di
come i decisori algoritmici siano anch’essi fallibili. Innanzitutto, i dati utilizzati
dal modello possono incorporare pregiudizi già radicati nella società. In
secondo luogo, poiché è sempre necessario un input umano quando si
costruisce l’architettura di un modello decisionale automatizzato, l’algoritmo,
pur analizzando dati non viziati in partenza, potrebbe essere vittima di
pregiudizi insiti nell’intima soggettività del suo programmatore(16). In ambo i

            (10) V. De Stefano, “Negotiating the Algorithm”: Automation, Artificial Intelligence, and
Labor Protection, CLL&PJ, 2019, 41, 1, 23-31 e J. Adams-Prassl, op. cit., 131-137.
            (11) A. Aloisi - V. De Stefano, op. cit., 79-80 e A. Ingrao, op. ult. cit., 129-132.
            (12) L’indagine Ai@Work Study condotta tra responsabili, managers e lavoratori da
Future           Workplace            e        Oracle           nel          corso          del          2019,
https://www.oracle.com/a/ocom/docs/applications/hcm/oracle-ai-in-hr-wp.pdf, riporta
che il 50% dei lavoratori utilizzano già una qualche forma di IA, rispetto a un dato pari al
32% nel corso dell’anno precedente.
            (13) Ad esempio, v. una analisi condotta da PwC nel 2017,
https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-
report.pdf, secondo cui l’IA potrebbe contribuire, dal 2017 al 2030, alla crescita della
economia mondiale in ragione di maggiore produttività, anche del lavoro, per una cifra pari a
6,6 trilioni di dollari.
            (14) Soprattutto per quelle attività in cui non è richiesta intelligenza emotiva da
parte di un manager, sempre secondo l’indagine condotta da Future Workplace e Oracle citata
alla nt. 12, https://www.inc.com/michael-schneider/64-percent-of-employees-trust-ai-over-
managers-because-robots-give-unbiased-information.html.
            (15) J. Silberg - J. Manyika, Tackling bias in artificial intelligence (and in humans), McKinsey
Global Institute, 6 giugno 2019, https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-
intelligence/tackling-bias-in-artificial-intelligence-and-in-humans.
            (16) P. Hacker, Teaching fairness to artificial intelligence: existing and novel strategies against
algorithmic discrimination under EU law, CMLR, 2018, 1146-1150 e M. Kullmann, Discriminating
job applicants through algorithmic decision-making, SSRN, 2019, 5.



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casi, il problema è che il modello così costruito andrebbe poi a replicare
l’errore potenzialmente all’infinito, propagandolo su larga scala. Questi rischi si
sono peraltro già materializzati, anche con riguardo a decisioni assunte nel
campo della gestione delle risorse umane, ove gli algoritmi, lungi dall’essere
decisori imparziali, hanno perpetrato discriminazioni latenti negli input da essi
processati e implementato scelte organizzative in modo tutt’altro che accurato
e imparziale(17).
        Questi rischi sono peraltro esacerbati dalla scarsa trasparenza che
contraddistingue larga parte dei processi decisionali automatizzati. Adottando
una prospettiva più generale e allargando il campo oltre gli strumenti di
algorithmic management, essi sono stati descritti come black boxes, cioè scatole
nere, dal funzionamento opaco(18). Le problematiche di scarsa trasparenza
sorgono perché il destinatario, e non solo, di una decisione basata su algoritmi
non ha, nella maggior parte dei casi, cognizione alcuna di come e perché il
sistema sia giunto a una determinata conclusione sulla base dei dati processati.
Il tasso di opacità di queste scatole nere è peraltro incrementato dal fatto che
gli stessi dati utilizzati come input della decisione sono spesso sconosciuti, in
tutto o in parte, al suo destinatario(19).
        La trasparenza di questi processi decisionali incontra tre tipologie di
ostacoli(20). Il primo è di natura legale(21) e fa riferimento alla circostanza che
gli strumenti utili a implementare un processo decisionale automatizzato
possono essere protetti, tra gli altri, da doveri di riservatezza e segreto
incombenti sui dipendenti che li sviluppano o ne conoscono il
funzionamento(22) oppure da diritti di proprietà intellettuale(23). In particolare,
gli algoritmi che implementano decisioni organizzative sono spesso coperti da
segreti commerciali, strumentali a garantire agli imprenditori un vantaggio
competitivo sul mercato. Il risultato, però, è che l’esercizio di tali diritti da
parte dei loro titolari rende oscuro ai terzi il funzionamento degli algoritmi. Il
secondo ostacolo è di natura tecnica e può essere definito analfabetismo

            (17) Per tutti, M. Otto, Workforce Analytics v Fundamental Rights Protection in the EU in
the Age of Big Data, CLL&PJ, 2019, 40, 393 e V. De Stefano, op. cit., 27-29.
            (18) F. Pasquale, The Black Box Society. The Secret Algorithms That Controls Money and
Information, Harvard University Press, 2016.
            (19) J. Burrell, How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning
algorithms, Big Data & Society, 2016, 1.
            (20) J. Burrell, op. cit., 3 ss.
            (21) J. Burrell, op. cit., 3 s.
            (22) F. Pasquale, op. cit., 6.
            (23) A. Drożdż, Protection of Natural Persons with Regard to Automated Individual Decision-
Making in the GDPR, Kluwer Law International, 2020, 86-92.



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informatico(24). Non solo scrivere, ma anche leggere il codice di un algoritmo
richiede infatti competenze altamente specialistiche che, allo stato attuale, sono
possedute soltanto da esperti. Il terzo ostacolo, al pari del secondo, è
anch’esso di natura tecnica e riguarda, nello specifico, gli algoritmi di machine
learning (ML)(25), cioè quelli dotati di capacità di autoapprendimento(26). Essi,
rispetto ai più semplici strumenti di IA, raggiungono sovente una complessità
tale da poter risultare incomprensibili o inspiegabili a una mente umana(27).
Pertanto, anche se gli specialisti possono essere in grado di illustrare la logica
generale sottesa ad un determinato algoritmo di ML, che comunque potrebbe
anch’essa mutare nel tempo(28), gli stessi non sono generalmente capaci di
spiegare come lo stesso sia giunto ad assumere, in concreto, una specifica
decisione(29). Tutto ciò senza considerare come anche il costo di pratiche di
reverse engineering cresce all’aumentare della complessità degli algoritmi, tant’è
che, in alcuni casi e sempre se tecnicamente fattibile, potrebbe essere più
semplice e meno oneroso disegnare un modello alternativo idoneo a produrre
un risultato comparabile a quello del modello analizzato(30) oppure ricorrere a
metodi di spiegazione controfattuale delle decisioni assunte dall’algoritmo, che
non richiedono l’apertura della scatola nera(31).
         In ragione di queste plurime opacità, i lavoratori restano perlopiù
all’oscuro delle modalità con cui gli algoritmi assumono decisioni che
impattano sulla esecuzione della loro prestazione. Mentre le pratiche di
workforce analytics possono rendere il lavoratore trasparente agli occhi dei
managers, le ragioni sottese alle decisioni organizzative assunte da strumenti di
algorithmic management restano imperscrutabili dai lavoratori(32), perché gli
algoritmi sono loro inaccessibili dal punto di vista legale o indecifrabili da
quello tecnico. L’osservatore si trova dunque di fronte a uno scenario in cui gli
algoritmi dirigono la prestazione dei lavoratori con decisioni dal carattere per

           (24) J. Burrell, op. cit., 3 s.
           (25) Inteso come sottotipo di IA relativa ai processi automatizzati di identificazione
di tendenze e modelli in dati disponibili, capace di applicare la conoscenza a nuovi dati, come
definita da Research Group on the Regulation of the Digital Economy, op. cit.
           (26) J. Burrell, op. cit., 4-5.
           (27) R.V. Yampolskiy, Unexplainability and Incomprehensibility of Artificial Intelligence,
2019, https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.03869.pdf.
           (28) Gli algoritmi di ML si contraddistinguono per la loro capacità di auto-
riprogrammarsi in continuazione, carattere che ne complica la leggibilità, J. Burrell, op. cit., 5.
           (29) Research Group on the Regulation of the Digital Economy, op. cit., 11.
           (30) Research Group on the Regulation of the Digital Economy, op. cit., 10.
           (31) S. Wachter - B. Mittelstadt - C. Russell, Counterfactual Explanations Without
Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR, HJL&T, 2018, 31, 2, 841 ss.
           (32) Come evidenziato da A. Aloisi - V. De Stefano, op. cit., 70-71.



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loro opaco, così creando nuove asimmetrie informative nella relazione già
sbilanciata che lega le parti di un rapporto di lavoro(33).
        Occorre però sottolineare come anche gli imprenditori potrebbero
essere esposti a rischi di incompletezza informativa. Dal punto di vista legale,
essi potrebbero, ad esempio, non avere accesso ai codici di algoritmi, utili a
gestire le proprie risorse umane, di cui non sono proprietari e che hanno
soltanto in uso. Da quello tecnico, invece, gli imprenditori, al pari dei
lavoratori, potrebbero non conoscere la chiave per aprire la scatola nera di
algoritmi troppo intelligenti: chiave che peraltro, nel caso di quelli di ML,
potrebbe non esistere affatto. Insomma, esiste un rischio ulteriore da tenere in
considerazione: gli algoritmi possono essere inaccessibili o indecifrabili anche
agli stessi imprenditori che decidono di farne uso per gestire la propria forza
lavoro. In altre parole, non solo i lavoratori, ma anche gli imprenditori,
potrebbero restare vittima di quello che, se lasciato incontrollato, rischierebbe
di tramutarsi, in un futuro più o meno lontano, in un regime di tecnocrazia
algoritmica(34).
        Tuttavia, a differenza dei lavoratori, gli imprenditori restano liberi di
decidere se ricorrere agli strumenti di algorithmic management, divenendo così
responsabili di questa scelta, perlomeno in senso lato, nei confronti della
propria forza lavoro. A tal proposito, soprattutto nella discussione sul tema a
livello internazionale, si è sottolineato come le pratiche di workforce analytics e
algorithmic management possano comportare un’estensione delle prerogative
datoriali senza precedenti(35). L’avvento di queste nuove tecnologie dotate di
IA sarebbe infatti idoneo a rendere più pervasivo il potere di controllo,
accrescendo quindi le occasioni per esercitare quello disciplinare e dando
peraltro vita, in definitiva, a nuove forme di eterodirezione, solo in apparenza
più attenuate, ma concretamente invasive quanto quelle tradizionali(36). Ciò
richiederebbe dunque un aggiornamento, se non un ripensamento, della

            (33) M. Otto, op. cit., 392-393. Nella letteratura italiana, v. A. Aloisi - V. De Stefano,
op. cit., 70 e già P. Tullini, Il controllo a distanza attraverso gli strumenti per rendere la prestazione
lavorativa. Tecnologie di controllo e tecnologie di lavoro: una distinzione possibile?, in P. Tullini, Controlli a
distanza e tutela dei dati personali del lavoratore, Giappichelli, 2017, 120. Con specifico riguardo al
lavoro tramite piattaforma, v. anche A. Rosenblat - L. Stark, Algorithmic Labor and Information
Asymmetries: A Case Study of Uber’s Drivers, IJoC, 2016, 10, 3758 ss. e J. Duggan - U. Sherman -
R. Carbery - A. McDonnell, op. cit., 30, 120.
            (34) Con definitivo tramonto della «tradizionale immagine “titanica”
dell’imprenditore come dominatore della tecnica ed organizzatore esclusivo del processo
produttivo», tipica della seconda rivoluzione industriale, già eclissatasi nella terza, su cui G.
Vardaro, Tecnica, tecnologia e ideologia della tecnica nel diritto del lavoro, PD, 1986, 1, 117-118.
            (35) V. De Stefano, op. cit., 36 e A. Aloisi - V. De Stefano, op. cit., 77-78.
            (36) J. Adams-Prassl, op. cit., 144-146.



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disciplina giuslavoristica che, allo stato, potrebbe rivelarsi inadeguata a far
fronte alla rivoluzione tecnologica in atto(37).
        Sembra quindi utile domandarsi se il diritto italiano possegga già
anticorpi regolativi idonei a impedire eventuali abusi delle prerogative datoriali,
così da alleviare lo stato di accentuata dipendenza tecnica(38) in cui potrebbero
versare i lavoratori a causa della sempre più frequente delega dei poteri
datoriali a meccanismi decisionali automatizzati, anche dotati di IA. Più nello
specifico, si cercheranno nell’ordinamento, non solo lavoristico, regole utili a
risolvere i denunciati problemi di trasparenza decisionale di questi meccanismi,
che possano esser funzionali a far emergere la verità materiale che si cela dietro
l’algoritmo.
        Nel tentativo di dare una risposta a questo quesito, non si
affronteranno, se non in modo tangente, le problematiche regolative che, sia
dal versante giuslavoristico del controllo a distanza sia da quello della privacy,
riguardano quali dati possano essere legittimamente acquisiti e poi analizzati da
un algoritmo prima di assumere una decisione automatizzata. Ciò perché la
dottrina ha già cominciato ad analizzare questi profili(39). Piuttosto, ci si
concentrerà, proprio perché ancora poco investigata, sulla fase di applicazione
della conoscenza da parte dell’algoritmo, ripercorrendo eventualmente a
ritroso le fasi di acquisizione e analisi dei dati in cui si può collocare un
controllo a distanza o un trattamento di dati personali dei lavoratori
eventualmente illecito(40). In particolare, si cercherà di comprendere se esista
un diritto del prestatore di lavoro, sul piano individuale, ad avere evidenza del
se una decisione automatizzata sia stata assunta nei suoi confronti e, in caso
affermativo, se esista un diritto dello stesso a ottenere una spiegazione, intesa
come una prova di correttezza della decisione comprensibile a una mente
umana, delle ragioni sottese alla stessa.


             (37) J. Adams-Prassl, op. cit., 124.
             (38) Portando a compimento un processo evolutivo già osservato da G. Vardaro, op.
cit., 120 ss. negli anni Ottanta.
             (39) Per tutti, limitandosi a coloro che hanno dedicato al tema specifici studi, E.
Dagnino, op. cit., I.1 ss.; A. Donini, Tecniche avanzate di analisi dei dati e protezione dei lavoratori,
DRI, 2018, 1, 222; A. Ingrao, Il braccialetto elettronico tra privacy e sicurezza del lavoratore, DRI,
2019, 3, 895 ss. e, sul piano comparato, A. Aloisi - E. Gramano, Artificial Intelligence is Watching
You at Work: Digital Surveillance, Employee Monitoring, and Regulatory Issues in the EU Context,
CLL&PJ, 2019, 41, 1, 95 ss.
             (40) Adottando il modello trifasico – a) acquisizione dei dati; b) analisi dei dati; c)
applicazione della conoscenza – dei processi decisionali basati su big data di M. Oostveen,
Identifiability and the applicability of data protection to big data, IDPL, 2016, 6, 4, 299 ss. già
utilizzato da E. Dagnino, op. cit., I.11 ss.



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        Ciò premesso, il par. 2 è dedicato a indagare l’esistenza di questi diritti
nel Reg. UE 2016/79 (GDPR), disciplina direttamente applicabile
nell’ordinamento italiano, ripercorrendo i tratti salienti di un acceso dibattito
tra gli esperti di protezione dei dati personali, di cui il giuslavorista diventa
inevitabilmente spettatore interessato quando decide di occuparsi di pratiche di
algorithmic management. Il par. 3 volge invece lo sguardo alla disciplina
giuslavoristica italiana, cercando di comprendere se esistano regole che
contribuiscano a far emergere se e perché decisioni che impattano sui
lavoratori siano state assunte mediante algoritmi. Nel par. 4, si affronta il tema
della trasparenza decisionale algoritmica, in relazione alla funzione
rispettivamente antiepistemica ed epistemica delle regole in materia di onere
della prova e di quelle che attribuiscono poteri istruttori al giudice del lavoro,
argomentando a favore di un loro esercizio più incisivo a fronte di un
fenomeno di allontanamento del lavoratore rispetto alla fonte della prova,
esacerbato dalle nuove tecnologie. Nel par. 5, si tirano le somme dell’analisi
per sostenere che queste regole processualistiche, soprattutto nella lettura
proposta, possano costituire anticorpi efficaci a limitare i rischi di indebita
estensione dei poteri datoriali.

      2.    L’(in)esistenza nel GDPR di un diritto del lavoratore a
ottenere una spiegazione delle ragioni sottese a decisioni assunte
mediante strumenti di algorithmic management

        Prima di concentrare l’attenzione sulla disciplina giuslavoristica
nazionale, è necessario ripercorrere il dibattito tra gli esperti di diritto privacy,
che si sono a lungo interrogati se nel GDPR esista un diritto a sapere se una
decisione automatizzata sia stata assunta nei confronti di un determinato
individuo e, in caso affermativo, se esista un diritto a ottenere una spiegazione
delle ragioni sottese alla stessa. Ciò perché anche i lavoratori, quando sono
soggetti a trattamenti di dati e, più nello specifico, a decisioni automatizzate,
potrebbero beneficiare dei diritti contenuti nella disciplina posta a protezione
dei dati personali. Per risolvere le due questioni, occorre innanzitutto
focalizzarsi sull’interpretazione di una specifica disposizione del GDPR che è
stata al centro del dibattito in materia di processi decisionali automatizzati
basati su algoritmi.
        L’art. 22(1) del GDPR prevede un diritto a non essere sottoposti «a una
decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato […] che produca
effetti giuridici» che riguardino il soggetto interessato o che «incida in modo
analogo significativamente sulla sua persona». Nonostante questo divieto



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generalizzato(41), numerosi processi decisionali automatizzati(42) implementati
nell’ambiente di lavoro(43) sembrano idonei a ricadere nell’eccezione prevista
dalla lett. a) dell’art. 22(2) del GDPR(44), secondo cui l’art. 22(1) del GDPR
«non si applica nel caso in cui la decisione […] sia necessaria per la
conclusione o l’esecuzione di un contratto». In questa ipotesi, l’art. 22(3) del
GDPR impone però a chi ricorre a questi strumenti di attuare misure
appropriate per tutelare «i diritti, le libertà e i legittimi interessi» del destinatario
del processo decisionale automatizzato, tra cui, almeno, «il diritto di ottenere
l’intervento umano da parte del titolare del trattamento, di esprimere la propria
opinione e di contestare la decisione»(45).
        Non è stato invece espressamente previsto un diritto a ottenere una
spiegazione dei processi decisionali automatizzati basati su algoritmi(46), che
sarebbe strumentale a garantire effettività dei diritti enumerati dall’art. 22(3)
del GDPR. In ogni caso, parte della dottrina ha tentato di ricavare un diritto

             (41) Nonostante il tenore letterale sia ambiguo, il «diritto» contenuto all’art. 22(1),
GDPR sembra dover essere interpretato come un divieto generalizzato, che non richiede una
preventiva opposizione dell’interessato, e non, invece, come un diritto per l’interessato di
opporsi al trattamento che richiede di essere specificamente esercitato secondo quanto
prescritto dall’art. 12 GDPR stesso, come sostenuto dal Article 29 Data Protection Working
Party, Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation
2016/679 – 17/EN WP251rev.01, il 3 ottobre 2017, come da ultimo modificate il 6 febbraio
2018, 19-20. Per una ricostruzione del dibattito, si rimanda a A. Drożdż, op. cit., 38-40.
             42 Si badi che, nonostante il tenore letterale della disposizione sia ambiguo, il

divieto sembra estendersi a tutti processi decisionali, anche se non completamente
automatizzati, in cui un essere umano eserciti un’influenza significativa ed effettiva sull’esito
della decisione, come riconosciuto dal Article 29 Data Protection Working Party, cit., 20-21.
Per una ricostruzione del dibattito, si rimanda sempre a A. Drożdż, op. cit., 42-46.
             (43) I trattamenti automatizzati attuati nei confronti di un lavoratore, anche in fase
preassuntiva, sembrano produrre effetti giuridici ai sensi dell’art. 22(1), GDPR e, in caso
contrario, potrebbero comunque rientrare comunque nell’ambito di applicazione del divieto
qualora incidano significativamente sulla persona del lavoratore: per questa interpretazione si
rimanda a Article 29 Data Protection Working Party, cit., 21-22 e, per la ricostruzione del
dibattito dottrinale ancora a A. Drożdż, op. cit., 46-49.
             (44) Come sottolineato da V. De Stefano, op. cit., 38-39, che rileva anche, alla nt.
107, come l’eccezione di cui all’art. 22(2)(c), GDPR che prevede disapplicazione del divieto
generalizzato di cui all’art. 22(1) , GDPR nel caso in cui l’interessato presti il suo consenso
esplicito sia integrabile con maggior difficoltà nel contesto lavoristico. In ogni caso, si badi
che il divieto potrebbe comunque operare nel caso in cui il trattamento automatizzato non
sia strettamente necessario ai fini della conclusione o della esecuzione di un contratto, nel
nostro caso di lavoro, perlomeno stando a quanto sostenuto dalla dottrina maggioritaria, su
cui si rimanda sempre a A. Drożdż, op. cit., 50-52 e a Article 29 Data Protection Working
Party, cit., 23.
             (45) Su cui, in generale, v. F. Hendrickx, From Digits to Robots: The Privacy Autonomy
Nexus in New Labor Law Machinery, CLL&PJ, 2019, 40, 398.
             (46) Questo diritto è invece espressamente menzionato al considerando 71, GDPR
che, però, non ha alcun contenuto precettivo effettivo, cfr. A. Drożdż, op. cit., 75-76.



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alla spiegazione da una lettura sistematica del GDPR, utilizzando come
grimaldelli ermeneutici l’art. 22 del GDPR citato poc’anzi, gli artt. 13(2)(f) e
14(2)(g) del GDPR in materia di diritti di informazione e, soprattutto, l’art.
15(1)(h) del GDPR relativo al diritto d’accesso dell’interessato(47). Non è
questa la sede per ricostruire nei dettagli il dibattito sulla questione. In ogni
caso, è utile procedere con una breve ricognizione dello stesso, che sia
strumentale a fornire una risposta alla domanda formulata in apertura di
paragrafo.
        La dottrina è concorde nell’affermare che il soggetto destinatario di una
decisione basata «unicamente sul trattamento automatizzato» nell’accezione di
cui all’art. 22(1) del GDPR abbia diritto ad essere informato, prima del
trattamento, in relazione al se una decisione automatizzata sarà assunta nei
suoi confronti(48). L’interessato potrà poi ottenere conferma del fatto che una
decisione automatizzata sia stata effettivamente assunta esercitando il diritto
d’accesso di cui all’art. 15 del GDPR(49).
        I commentatori sono altresì concordi nel ritenere che esista un diritto
ad avere una spiegazione in relazione al processo decisionale automatizzato.
Esso consiste, nello specifico, nell’ottenere informazioni generali sulla
funzionalità dell’algoritmo e sulle conseguenze previste del trattamento
automatizzato. Queste informazioni dovranno anch’esse essere fornite dal
titolare del trattamento sia, proattivamente, prima dello stesso, in esecuzione




            (47) Il dibattito sulla questione, centrale nell’indagine sui rimedi giuridici idonei a
risolvere i problemi di opacità della black box society, è già sterminato: per una ricostruzione
delle posizioni dottrinali in materia, si rimanda sempre a A. Drożdż, op. cit., 74-82.
            (48) Il punto è assolutamente pacifico in dottrina, alla luce del chiaro tenore letterale
degli artt. 13(2)(f) e 14(2)(g), GDPR. Si badi, in ogni caso, che gli artt. 13 e 14 , GDPR hanno
un ambito di applicazione più ampio di quello di cui all’art. 22(1) , GDPR e, pertanto, il
lavoratore avrà diritto ad essere informato dell’esistenza di trattamento automatizzato di dati,
seppur con minor dettaglio, anche quando non si tratti di decisioni basate «unicamente sul
trattamento automatizzato». Così, M. Otto, op. cit., 398 e A. Drożdż, op. cit., 126-129. In senso
sostanzialmente analogo, v. anche Article 29 Data Protection Working Party, cit., 25.
            (49) Il contenuto dell’art. 15, GDPR è infatti analogo a quella degli artt. 12 e 13,
GDPR, anche se cambia la struttura, essendo il diritto d’accesso a trasparenza reattiva e non
proattiva, poiché il titolare del trattamento dovrà fornire le informazioni solo a fronte di una
richiesta dell’interessato, cfr. E. Belisario, Commento all’art. 15, in G.M. Riccio - G. Scorza - E.
Belisario, GDPR e normativa privacy, WoltersKluwer, 2018, 171. In particolare, l’interessato
potrà ottenere conferma che una decisione basata su un trattamento di dati sia stata assunta
e, eventualmente e più nel dettaglio, dell’esistenza di una specifica decisione basata
«unicamente sul trattamento automatizzato» nell’accezione di cui all’art. 22(1) del GDPR,
come chiarito anche dal Article 29 Data Protection Working Party, cit., 27.



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dei suoi doveri di informazione, sia, reattivamente, dopo che la decisione sia
stata assunta, qualora l’interessato eserciti il diritto di accesso(50).
         La dottrina è invece divisa sulla esistenza di un diritto ad avere una
spiegazione di una specifica decisione concreta già assunta mediante un
processo automatizzato, diverso dunque da quello a ottenere una spiegazione
generale sulla funzionalità dell’algoritmo(51). Sebbene esistano posizioni
contrarie, l’opinione oggi più accreditata nega l’esistenza di questo diritto nel
GDPR(52). Il soggetto sottoposto a una decisione automatizzata basata su
algoritmi non sembra dunque avere, allo stato attuale, il diritto a ottenere dal
titolare del trattamento la spiegazione di una specifica decisione che l’ha
concretamente riguardato dopo che essa sia stata assunta, ma soltanto il diritto
a che gli sia fornita una spiegazione generale relativa al funzionamento del
sistema e alle conseguenze previste del trattamento(53).
         Pertanto, il GDPR non sembra risolvere i problemi di opacità dei
processi decisionali automatizzati evidenziati supra. Al più, esso è idoneo ad
attenuarne la gravità(54). Da un lato, la scelta di non prevedere un diritto alla
spiegazione di una specifica decisione in capo al lavoratore interessato, ma
diritti informativi e di accesso più generali, stempera, pur non eliminandoli, i
possibili conflitti con la disciplina dei segreti commerciali(55). Dall’altro,
imporre questi obblighi in capo a un imprenditore che decide di implementare
strumenti di algorithmic management ha il vantaggio di rendere palese questa
scelta organizzativa ai lavoratori, così da alleviare, ma non azzerare, le
asimmetrie informative relative al funzionamento degli stessi(56).

             (50) Questa conclusione è stata condivisa, sin dall’inizio del dibattito sul tema, sia
dai sostenitori di una lettura estremamente restrittiva, come S. Wachter - B. Mittelstadt - L.
Floridi, Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making Does Not Exist in the General
Data Protection Regulation, IDPL, 2017, 7, 2, 82-84, così come da coloro che, optando poi per
una interpretazione estensiva delle disposizioni in esame, ritengono quello riportato nel testo
soltanto il contenuto minimo del diritto a ottenere una spiegazione, come G. Malgieri - G.
Comandè, Why a Right to Legibility of Automated Decision-Making Exists in the General Data
Protection Regulation, IDPL, 2017, 7, 4, 246.
             (51) V. nt. 47. Sulla differenza tra le due tipologie di informazioni, v. S. Wachter - B.
Mittelstadt - L. Floridi, op. cit., 78 s.
             (52) Con riguardo a questa specifica questione, Article 29 Data Protection Working
Party, cit., 27, sembra infatti aver accolto l’opinione di S. Wachter - B. Mittelstadt - L. Floridi,
op. cit., 96 e 99, su cui anche S. Wachter - B. Mittelstadt - C. Russell, op. cit., 866-870.
             (53) Così, espressamente, Article 29 Data Protection Working Party, cit., 27.
             (54) Sempre, per tutti, A. Drożdż, op. cit., 94.
             (55) Sempre, per tutti, A. Drożdż, op. cit., 89-92.
             (56) Del resto, non sarebbe forse cambiato molto anche nel caso in cui fosse stato
previsto un vero e proprio diritto del lavoratore a ottenere una spiegazione di una decisione
assunta mediante uno strumento di algorithmic management, perlomeno con riguardo agli



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        In ogni caso, il ruolo che giocato dai diritti di informazione e accesso
previsti dagli artt. 13-15 del GDPR non deve essere sottovalutato, anche
perché questi, a differenza di quelli di cui all’art. 22(3) dello stesso GDPR,
hanno un ambito di applicazione molto ampio, essendo garantiti a prescindere
dall’esistenza di un processo decisionale automatizzato(57). Di conseguenza,
essi potranno essere esercitati anche da quei lavoratori che, pur essendo
soggetti a un trattamento di dati perché subordinati al potere decisionale di
uno strumento di algorithmic management relativamente semplice, non siano stati
sottoposti ad una «decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato»
ai sensi dell’art. 22 del GDPR(58).
        Come si cercherà di argomentare nei prossimi paragrafi, infatti, i diritti
di informazione e di accesso, piuttosto che quelli previsti dall’art. 22(3) del
GDPR, potrebbero essere funzionali a garantire l’effettività di alcune tutele
attribuite dall’ordinamento ai lavoratori, ma solo a condizione che il loro
esercizio, preventivo e stragiudiziale(59), sia combinato con altri strumenti
normativi di matrice specificamente lavoristica, sui quali si concentrerà il resto
dell’analisi.

      3.     Le discipline degli oneri probatori e dei poteri istruttori del
giudice del lavoro come anticorpi regolativi contro l’opacità delle
decisioni assunte tramite strumenti di algorithmic management

        Esaurito il discorso sul GDPR, è tempo di volgere lo sguardo al diritto
del lavoro nazionale. È dunque utile domandarsi se nella disciplina
giuslavoristica esistano regole che contribuiscano a far emergere se e perché
decisioni automatizzate che impattano sui lavoratori siano state assunte
mediante algoritmi.
        La tesi che si cercherà di dimostrare è la seguente: la disciplina degli
oneri della prova nel diritto del lavoro, unitamente a quella dei poteri istruttori
attribuiti al giudice dall’art. 421 c.p.c., è idonea a ridurre i rischi sottesi


algoritmi più complessi. Ciò perché, come precisato in apertura, è molto difficile, se non
impossibile, spiegare come essi siano giunti, in concreto, a una determinata conclusione:
sempre A. Drożdż, op. cit., 92 s.
          (57) Per questo rilievo, v. nt. 48.
          (58) Sul dibattito in merito a questa nozione, v. nt. 42.
          (59) Si badi peraltro che, qualora il titolare del trattamento non riscontri in modo
soddisfacente l’istanza di accesso del lavoratore ai sensi dell’art. 15, GDPR, lo stesso può
presentare reclamo ai sensi dell’art. 77, GDPR, su cui v. il Garante per la protezione dei dati
personali, cfr. https://www.garanteprivacy.it/home/diritti/come-agire-per-tutelare-i-tuoi-
dati-personali.



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all’opacità decisionale degli strumenti di algorithmic management. Prima di provare
a dimostrarla, è però necessario procedere a un breve inquadramento teorico-
normativo degli istituti in esame(60).
         Come noto, nel sistema processuale italiano, il giudice non può limitarsi
a pronunciare un non liquet in caso di mancato convincimento sui fatti di causa,
che equivarrebbe ad un inammissibile diniego di giustizia. Piuttosto, egli deve
comunque decidere nel merito ammettendo il proprio dubbio e dichiarando, a
norma dell’art. 2697 c.c., la soccombenza della parte che, onerata della prova
del fatto rimasto indimostrato al termine dell’istruttoria, sopporta dunque il
rischio della sua incertezza(61).
         L’art. 2697 c.c. è quindi una disposizione di chiusura dell’ordinamento
processuale(62), una «regola di giudizio» che ripartisce, tra le parti del processo,
il rischio di subire le conseguenze negative della mancata dimostrazione dei
fatti(63). L’attore soccombe, dunque, se non dimostra l’esistenza del fatto
costitutivo oggetto della sua pretesa. Soccombe invece il convenuto qualora, a
fronte della prova del fatto costitutivo, egli non dimostri un fatto impeditivo,
modificativo o estintivo della pretesa attorea(64).
         Tuttavia, l’art. 2697 c.c. non stabilisce quali sono i fatti giuridicamente
rilevanti in relazione al caso concreto. Essi sono invece determinati dalla
norma sostanziale che individua, in relazione a ciascuna fattispecie, quali sono i
suoi fatti costitutivi, da un lato, e quali quelli impeditivi, modificativi o estintivi
della stessa, dall’altro(65). La regola in questione costituisce dunque un ponte
tra processo e diritto sostanziale(66), funzionando come norma di rinvio alla
fattispecie oggetto del contendere, che determina, in concreto, la distribuzione
degli oneri della prova tra attore e convenuto(67).
         Questa regola può comunque subire delle deroghe, idonee a modificare
la distribuzione originaria degli oneri della prova tra le parti e, con essi, la

            (60) La dottrina sul tema dell’onere della prova è sterminata. In generale, si consenta
di rimandare, anche per i riferimenti alla dottrina processualcivilistica, a M. Taruffo, La prova
nel processo civile, in già diretto da A. Cicu - F. Messineo - L. Mengoni e continuato da P.
Schlesinger, Trattato di diritto civile e commerciale, Giuffrè, 2012, 244 ss. Nel diritto del lavoro, v.
gli studi monografici di A. Vallebona, L’onere della prova nel diritto del lavoro, Cedam, 1988 e, più
recentemente, F. De Michiel, Questioni sull’onere della prova nel diritto del lavoro, Cedam, 2019.
            (61) L.P. Comoglio, Le prove civili, UTET, 2010, 258-263, anche per i relativi
riferimenti dottrinali.
            (62) A. Vallebona, op. ult. cit., 4.
            (63) E.T. Liebman, Manuale di diritto processuale civile, II, Giuffrè, 1981, 93.
            (64) M. Taruffo, L’onere come figura processuale, RTDPC, 2012, 2, 429.
            (65) L.P. Comoglio, op. ult. cit., 273-286.
            (66) A. Vallebona, op. ult. cit., 10, anche per i rimandi.
            (67) M. Taruffo, Onere della prova [dir. proc. civ.], in Diritto on line – Treccani, 2017.



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ripartizione del rischio di soccombenza nel processo. Le eccezioni alla regola
generale sono spesso introdotte a favore di soggetti che, come il lavoratore,
sono considerati a vario titolo «deboli» da parte dell’ordinamento, in casi in cui
essi sarebbero altrimenti onerati di fornire in giudizio una prova oltremodo
difficile(68).
         La modificazione degli oneri della prova, anche nel diritto del lavoro,
può essere distinta, a seconda della fonte, in due principali categorie(69). Nella
maggior parte dei casi, le modificazioni sono di matrice legale. È il legislatore,
quindi, che modifica la ripartizione del rischio di soccombenza tra le parti,
intervenendo con diverse tecniche, quali l’integrale sostituzione della disciplina
sostanziale, l’inversione dell’onere della prova o l’introduzione di una
presunzione legale relativa(70). In altri casi, la distribuzione originaria del carico
probatorio è manipolata dal giudice che, intervenendo direttamente nel
processo, favorisce la parte legalmente onerata di fornire la prova quando
incontra difficoltà nel dimostrare il fatto(71). Spesso, la manipolazione è stata
giustificata dalla giurisprudenza sulla base di un criterio di prossimità alla fonte
della prova, con l’onere che è quindi attribuito, in tutto o in parte, alla parte ad
essa più vicina(72).
         Ciò premesso, il quadro normativo, nel processo del lavoro, è
complicato dall’art. 421 c.p.c., che attribuisce al giudice ampi poteri istruttori,
con cui questi può disporre d’ufficio, in qualsiasi momento, ogni mezzo di
prova, anche al di fuori dei limiti previsti dal codice civile(73). Mediante

             (68) M. Taruffo, La semplice verità, Laterza, 2009, 230.
             (69) M. Taruffo, op. ult. cit., 231. In questo contributo, non si prende in esame la
possibilità di modificare pattiziamente gli oneri probatori, prevista dall’art. 2698 c.c.: per una
analisi dalla prospettiva giuslavoristica, v. A. Vallebona, op. ult. cit., 87-91.
             (70) In generale, M. Taruffo, op. ult. cit., 231. Nel diritto del lavoro, A. Vallebona,
L’inversione dell’onere della prova nel diritto del lavoro, RTDPC, 1992, 810 ss. e, più recentemente,
Id., Disciplina dell’onere probatorio e disparità sostanziale delle parti del rapporto di lavoro, ADL, 2001,
792 ss.
             (71) In generale, M. Taruffo, op. ult. cit., 232-234. Nel diritto del lavoro, A.
Vallebona, op. ult. cit., 804 ss.
             (72) C. Besso, La vicinanza della prova, RDP, 2015, 1383 ss. Nel diritto del lavoro,
celebre esempio di applicazione di questo criterio è Cass., Sez. Un., 10 gennaio 2006, n. 141,
RIDL, 2006, 2, 440 ss., nt. critica Vallebona, L’onere probatorio circa i requisiti dimensionali per la
tutela reale contro il licenziamento: le Sezioni Unite cambiano idea. Più recentemente, F. De Michiel,
op. cit., 17-19. Per una proposta dottrinale volta a giustificare interventi di inversione
giudiziale dell’onere sulla base di criteri equitativi, tra cui viene individuato anche quello della
vicinanza della prova, v. già B. Caruso, Tutela giurisdizionale, onere della prova, equità processuale.
Una ricerca sul diritto del lavoro nel processo, RGL, 1982, 1-2, 201 ss., spec. 207 su cui i rilievi
critici di A. Vallebona, Disciplina dell’onere probatorio…cit., 791.
             (73) In generale, M. Taruffo, La prova cit., 137 ss. e V. Di Cerbo, Commento all’art.
421 c.p.c., in G. Amoroso - V. Di Cerbo - A. Maresca, Il processo del lavoro, Giuffrè, 2020, 383



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l’esercizio di questi poteri, il giudice del lavoro si può quindi sostituire al
soggetto altrimenti onerato in caso di persistente incertezza sui fatti rilevanti, al
fine di aumentare le probabilità di accertamento della «verità materiale», alla cui
ricerca è ispirato il rito del lavoro(74). In ogni caso, se è vero che il giudice del
lavoro «non può fare meccanica applicazione della regola formale di giudizio
fondata sull’onere della prova»(75), la concreta operatività della stessa è solo
limitata, ma non annullata, dall’utilizzo dei poteri istruttori a esso concessi
dall’art. 421 c.p.c.(76).
         Venendo ai limiti all’utilizzazione di questi poteri, è adagio costante, in
giurisprudenza, che essi debbano essere esercitati nell’ambito dei fatti allegati
dalle parti(77). Questo limite riguarda, senza dubbio, i fatti principali. È però
discusso in dottrina se esso abbia ad oggetto anche quelli secondari(78). Mentre
la giurisprudenza maggioritaria, almeno nelle sue statuizioni di principio,
sembra negarlo, occorre comunque sottolineare come nella prassi si registrino
numerose pronunce in cui i giudici ammettono, seppur implicitamente e forse
inconsapevolmente, che l’onere di allegazione possa non avere a oggetto i fatti
secondari(79).
         Ferma questa precisazione, il combinato disposto dell’onere di
allegazione dei fatti e deduzione dei mezzi di prova in capo alle parti e
dell’attribuzione dei poteri istruttori al giudice del lavoro determina dunque un
processo soltanto a «metodo inquisitorio»(80), ma «non inquisitorio in senso
sostanziale», perché l’esercizio dei poteri ufficiosi investirebbe solo «il


ss. L’art. 421, co. 2, c.p.c. prevede altresì il potere del giudice di chiedere «informazioni e
osservazioni, sia scritte che orali, alle associazioni sindacali indicate dalle parti», su cui v.
recentemente M. Falsone, Il sindacato e la risoluzione delle controversie: una, nessuna o centomila
identità?, GC.com, 2020, 7 ss.
            (74) Cass., Sez. Un., 17 giugno 2004, n. 11353, DeJure. In dottrina, anche per altri
riferimenti, v. L.P. Comoglio, I poteri d’ufficio del giudice del lavoro, in Problemi attuali sul processo del
lavoro, Giuffrè, 2006, 220-222.
            (75) Cass., Sez. Un., 17 giugno 2004, n. 11353, cit.
            (76) A. Vallebona, Disciplina dell’onere probatorio cit., 786 e L.P. Comoglio, op. ult. cit.,
231.
            (77) L. de Angelis, L’udienza di discussione, in D. Borghesi - L. de Angelis, Il processo del
lavoro e della previdenza, UTET, 2013, 265, cui si rimanda anche per i riferimenti
giurisprudenziali.
            (78) Che, secondo alcuni, potrebbero essere «posti a fondamento della decisione in
quanto provati anche se non specificamente allegati»: C. Pisani, Le preclusioni nel rito del lavoro,
Judicium, 2012, 6-7, anche per gli opportuni riferimenti.
            (79) Come testimonia l’analisi di C. Pisani, op. cit., 20-26.
            (80) Rectius «acquisitivo»: per questa precisazione, B. Cavallone, In difesa della
veriphobia (considerazioni amichevolmente polemiche su un libro recente di Michele Taruffo), RDP, 2010, 1,
12-13, riprendendo F. Benvenuti, L’istruzione nel processo amministrativo, Cedam, 1953.



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problema delle modalità di accertamento dei fatti che è logicamente successivo
e distinto rispetto a quello della introduzione dei fatti nel giudizio»(81).
Secondo questa lettura, oggi largamente maggioritaria, al giudice del lavoro, al
pari di quello civile, non sarebbe quindi stato attribuito alcun potere di
«istruzione primaria», cioè di ricerca dei fatti, e poi eventualmente dei mezzi di
prova degli stessi, nella realtà extraprocessuale(82). Pertanto, secondo la
giurisprudenza della Cassazione che, perlomeno nelle statuizioni di principio,
appare ormai consolidata sulla questione, resterebbe nella facoltà del giudice
del lavoro il solo potere di «istruzione secondaria», cioè quello di disporre
officiosamente l’acquisizione di prove relative ai fatti già introdotti dalle parti
nel processo(83).
        L’esercizio dei poteri di cui all’art. 421 c.p.c., sebbene limitato alla sola
istruzione secondaria, non è però discrezionale, proprio perché essi
costituiscono strumento utile a ricercare, per quanto possibile, la verità
materiale, finalità cui è ispirato il rito del lavoro(84). Pertanto, come precisato
dalle Sezioni Unite nel 2004, il giudice è tenuto a utilizzarli quando «le
risultanze di causa offrano significativi dati di indagine […], pur in presenza di
già verificatesi decadenze o preclusioni e pur in assenza di una esplicita
richiesta delle parti in causa»(85).




            (81) A. Vallebona, Disciplina dell’onere probatorio cit., 786-787 e, più recentemente, F.
De Michiel, op. cit., 12-17. In giurisprudenza, tra le più recenti, Cass. 18 giugno 2020, n.
11896, DJ, che precisa come sarebbe non è possibile tradurre i poteri officiosi in «poteri
d’indagine e di acquisizione del tipo di quelli propri del procedimento penale».
            (82) L. Dittrich, La ricerca della verità nel processo civile: profili evolutivi in tema di prova
testimoniale, consulenza tecnica e fatto notorio, RDP, 2011, 1, 121-122 e P. Comoglio, Nuove tecnologie
e disponibilità della prova, Giappichelli, 2018, 126-128, sempre riprendendo F. Benvenuti, cit. Si
badi che l’opzione interpretativa alternativa, secondo cui il processo del lavoro sarebbe
costruito in senso solo maggiormente ma non esclusivamente inquisitorio, sarebbe
comunque stata teoricamente sostenibile, stando sia alla lettera dell’art. 421 c.p.c. che alla
finalità di ricerca della verità materiale sottesa al rito del lavoro, come sostenuto da P.
Comoglio, op. cit., 103-110 e 134-154. Per una ricognizione del dibattito dottrinale in materia
di principio dispositivo e poteri istruttori del giudice, soprattutto per i riferimenti alle
opinioni contrarie, si v. sempre il primo capitolo della monografia di P. Comoglio, op. cit., 1-
154.
            (83) R. Bolognesi, Il prudente esercizio dei poteri istruttori ufficiosi da parte del giudice del
lavoro, Judicium, 2014, 4-5 e 9 e V. Di Cerbo, op. cit., 396-398 per una ricognizione della
giurisprudenza.
            (84) L.P. Comoglio, op. ult. cit., 246-249.
            (85) Cass., Sez. Un., 17 giugno 2004, n. 11353, cit. Per una analisi dettagliata della
giurisprudenza, v. L. de Angelis, op. cit., 262-269.



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       Negli ultimi anni, però, la giurisprudenza sembra aver in parte
ridimensionato questo assunto(86), circoscrivendone ulteriormente l’operatività
anche nell’ambito della stessa istruzione secondaria(87). L’esercizio di questi
poteri è stato infatti limitato ai soli casi in cui «l’esplicazione» degli stessi sia
stata «specificamente sollecitata dalla parte»(88), con la precisazione,
fondamentale a fini di questa analisi, che il giudice non potrà utilizzarli per
supplire alle carenze probatorie eventualmente riscontrate nel processo, ma
solo quando esista già una «pista probatoria rilevabile dal materiale processuale
acquisito agli atti di causa»(89). In altre parole, secondo le pronunce più recenti,
essi avrebbero «essenzialmente funzione integrativa»(90), costituendo solo un
«approfondimento, ritenuto indispensabile ai fini del decidere, di elementi
probatori già obiettivamente presenti nella realtà del processo»(91), non
potendo dunque essere esercitati in funzione suppletiva per colmare lacune
probatorie delle parti(92).
       Fatte queste necessarie premesse, nelle pagine che seguono si tenterà di
dimostrare la tesi esplicitata in apertura di paragrafo. Nel far ciò, si
esamineranno tre classi di azioni ricorrenti nella prassi giudiziale
giuslavoristica(93), simulando tre domande proponibili da un determinato
lavoratore, soggetto a strumenti di algorithmic management, che lamenti la
violazione dei propri diritti. A tal proposito, si utilizzeranno come case studies
tre vicende che hanno interessato Amazon negli Stati Uniti(94). Al termine

            (86) Sulla scorta di posizioni dottrinali rigoriste, A. Vallebona, Il trionfo del processo del
lavoro, MGL, 2009, 7, 566.
            (87) Anche per gli opportuni riferimenti giurisprudenziali, P. Comoglio, op. cit., 103-
107, in senso critico rispetto a quella che è considerata una involuzione, e C. Pisani, op. cit.,
20-32, in senso adesivo e denunciando, al contrario, il persistere di «distorte prassi applicative
o discutibili proposte interpretative che, enfatizzando l’argomento della esigenza della ricerca
della c.d. “verità materiale”, tendono ad estendere gli strumenti di temperamento previsti
esclusivamente per il regime delle preclusioni delle prove anche a quello delle allegazioni
tardive».
            (88) Cass. 29 dicembre 2014, n. 27431, DJ.
            (89) Cass. 9 marzo 2020, n. 6634, DJ.
            (90) Trib. Roma 15 ottobre 2018, n. 7664, DJ. In dottrina, in senso critico, P.
Comoglio, op. cit., 132.
            (91) Cass. 3 ottobre 2017, n. 23039, DJ.
            (92) V. Di Cerbo, op. cit., 396-398. Orientamenti restrittivi che hanno caratterizzato
anche il potere officioso del giudice di chiedere alle associazioni sindacali il testo dei contratti
collettivi a norma degli artt. 421, co. 2, e 425 c.p.c., su cui v. M. Falsone, op. cit., 9.
            (93) Mutuando la prospettiva analitica già adottata da A. Vallebona, L’onere della
prova cit., 95-101.
            (94) Vi è naturalmente una ragione dietro questa scelta. Amazon è spesso additata
come realtà simbolo di un certo progresso tecnologico e dei rischi cui sono esposti i
lavoratori, v. es. J. Dzieza, op. cit. Pertanto, essa è spesso stata sotto i riflettori della stampa,



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dell’analisi dedicata a ciascuno di essi, si sottolineerà su chi ricade il rischio di
soccombenza in ragione della regola di giudizio dell’onere della prova,
considerando altresì il possibile esercizio, da parte del giudice del lavoro, dei
poteri istruttori a lui attribuiti dal codice di rito che potrebbero limitarne
l’applicazione, favorendo dunque l’emersione, nel processo, della verità
materiale che si cela dietro l’algoritmo, sempre ove legalmente o tecnicamente
possibile.

      3.1. Gli oneri della prova nelle azioni fondate sulla violazione di
un limite all’esercizio dei poteri datoriali

        Amazon ha sviluppato un sistema di misurazione della produttività
degli addetti alla gestione dei propri magazzini. Il sistema monitora
costantemente il tasso di produttività individuale di ciascun addetto e genera
automaticamente, in caso di scarso rendimento, lettere di ammonimento e, nei
casi più gravi, di licenziamento, senza che sia fornito alcun input preventivo dal
manager responsabile del dipendente. Secondo quanto riportato dai suoi stessi
legali, Amazon, da agosto 2017 a ottobre 2018, ha licenziato centinaia di
lavoratori nel proprio magazzino di Baltimora a causa del mancato
raggiungimento dei livelli di produttività loro richiesti(95).
        È dunque opportuno chiedersi come un caso del genere possa essere
risolto in Italia qualora un lavoratore decida di impugnare il recesso, a lui
intimato tramite l’algoritmo, dinanzi al giudice del lavoro. Per semplicità
espositiva, si assumerà che i fatti alla base del recesso siano sussistenti e il
licenziamento per scarso rendimento, inteso in senso soggettivo, sia stato
irrogato nel rispetto delle forme previste dal legislatore italiano(96). Si assumerà
altresì che il licenziamento per scarso rendimento possa essere considerato
astrattamente giustificato nel merito, profilo quantomeno dubbio stando alle
posizioni della giurisprudenza sulla questione(97).

che ne ha riportato con dovizia di particolari le pratiche di algorithmic management da essa
implementate, soprattutto negli Stati Uniti, per gestire la propria forza lavoro.
             (95) C. Lecher, How Amazon automatically tracks and fires warehouse workers for
‘productivity’,             The             Verge,            25             aprile               2019,
https://www.theverge.com/2019/4/25/18516004/amazon-warehouse-fulfillment-centers-
productivity-firing-terminations. Le modalità di funzionamento del sistema sono state messe
per iscritto dal legale di Amazon per argomentare che, a differenza di quanto sostenuto dal
lavoratore, il recesso non era fondato su un motivo discriminatorio, bensì su una ragione
organizzativa genuina.
             (96) Cioè, che il datore abbia seguito il procedimento di cui all’art. 7, l. n. 300/1970.
             (97) Per una rassegna giurisprudenziale, v. E. Gramano, Sul licenziamento intimato per
scarso rendimento, ADL, 2017, 6, 1506 ss.



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        Coerentemente con gli scopi dell’analisi, occorre partire dalla
ripartizione dei carichi probatori tra le parti. Nel caso della prova della
sussistenza di una giusta causa o giustificato motivo di licenziamento, esiste,
come noto, una disposizione che individua espressamente il soggetto
onerato(98). Ciò comporta che il datore di lavoro, se non vuole soccombere in
giudizio, dovrà essere in grado di provare come l’algoritmo abbia assunto la
decisione di licenziare il dipendente improduttivo. In altre parole, la parte
datoriale dovrà dimostrare, perlomeno, di aver impartito l’ordine di
raggiungere un livello di produttività minimo, che il lavoratore sia stato
inadempiente allo stesso e che la sanzione sia proporzionale all’infrazione
commessa.
        È comunque sostenibile che l’onere datoriale si estenda, a ritroso, alla
prova della utilizzabilità dei dati acquisiti e poi processati dallo strumento di
algorithmic management, cioè del rispetto, da parte del datore di lavoro, della
disciplina della privacy e di quella dei controlli a distanza nelle fasi di raccolta e
trattamento dei dati poi usati dall’algoritmo per assumere la decisione di
licenziare il dipendente. Come noto, infatti, sia l’art. 2-decies del D.lgs. n. 196
del 2003(99) che, specialmente, l’art. 4, co. 3, della L. n. 300 del 1970(100)

            (98) Il riferimento è all’art. 5, l n. 604/1966, che individua nel datore di lavoro il
soggetto onerato. In ogni caso, si badi che «la ripartizione dell’onere probatorio
specificamente stabilita dal legislatore corrisponde alla soluzione che comunque deriverebbe
dall’applicazione della regola generale dell’art. 2697 c.c. in relazione alla disciplina sostanziale.
Invero la giustificazione del licenziamento configura sicuramente un fatto costitutivo del
legittimo esercizio del potere così limitato (o, se si vuole, un fatto impeditivo dell’azione del
lavoratore per l’annullamento dell’atto ingiustificato)», A. Vallebona, Disciplina dell’onere
probatorio cit., 802 e già Id., L’inversione dell’onere cit., 830 e amplius Id., L’onere della prova cit., 61-
67.
            (99) Inserito dall’art. 2, co. 1, lett. f), d.lgs. n. 101/2018, cioè il decreto di
adeguamento della disciplina nazionale privacy al GDPR, secondo cui «i dati personali trattati
in violazione della disciplina rilevante in materia di trattamento dei dati personali non
possono essere utilizzati, salvo quanto previsto dall’articolo 160-bis» d.lgs. n. 196/2003, che
prevede, a sua volta, che «la validità, l’efficacia e l’utilizzabilità nel procedimento giudiziario
di atti, documenti e provvedimenti basati sul trattamento di dati personali non conforme a
disposizioni di legge o di Regolamento restano disciplinate dalle pertinenti disposizioni
processuali». Sulla questione, recentemente, A. Sartori, Il controllo tecnologico sui lavoratori,
Giappichelli, 2020, 283-285 e anche le due note che seguono.
            (100) Come noto, esso prevede che «le informazioni raccolte ai sensi dei commi 1 e
2 sono utilizzabili a tutti i fini connessi al rapporto di lavoro a condizione che sia data al
lavoratore adeguata informazione delle modalità d’uso degli strumenti e di effettuazione dei
controlli e nel rispetto di quanto disposto dal decreto legislativo 30 giugno 2003, n. 196».
Questo rinvio alla disciplina privacy conferma, una volta di più, l’inutilizzabilità dei dati
trattati in violazione delle regole in materia di trattamento dei dati personali, già desumibile,
seppur con qualche dubbio interpretativo, dall’art. 2-decies d.lgs. n. 196/2003 di cui alla nota
che precede: sulla questione, si rimanda inoltre ai riferimenti dottrinali alla nota che segue.



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vietano l’utilizzabilità, anche a fini di tutela giurisdizionale, delle informazioni
acquisite in violazione delle rispettive discipline(101), entrambe limitative del
potere datoriale di trattare i dati personali dei lavoratori e, più nello specifico,
di controllarne a distanza la prestazione(102).
         Con riguardo alla disciplina della protezione dei dati personali, il datore
di lavoro avrà quindi l’onere di dimostrare non solo di aver adempiuto agli
obblighi procedurali ad esso imposti dal GDPR, ma anche che il trattamento
dei dati del dipendente sia avvenuto, nel merito, nel rispetto dei principi di
liceità, correttezza, trasparenza, limitazione della finalità, minimizzazione dei
dati, esattezza, limitazione della conservazione dei dati, integrità e
riservatezza(103). Con riferimento, invece, alla disciplina dei controlli a distanza,
il datore di lavoro dovrà dimostrare non solo di aver fornito al dipendente
adeguata informazione delle modalità d’uso degli strumenti e di effettuazione
dei controlli, ma anche di aver raccolto le informazioni nel rispetto delle
condizioni sostanziali e procedurali imposte dal primo comma dell’art. 4 della



            (101) Anche per ulteriori riferimenti, v. C. Gamba, Il controllo a distanza delle attività dei
lavoratori e l’utilizzabilità delle prove, LLI, 2016, 2, 1, 122 e ss. e M. Barbieri, L’utilizzabilità delle
informazioni raccolte: il Grande Fratello può attendere (forse), in P. Tullini, Controlli a distanza e tutela
dei dati personali del lavoratore, Giappichelli, 2017, 205-208, che, peraltro, anche prima
dell’introduzione nel 2018 dell’art. 2-decies d.lgs. n. 196/2003, ritenevano inutilizzabili come
prove nel processo i dati acquisiti in violazione della disciplina privacy in ragione del solo
rimando contenuto nell’art. 4, co. 3, l. n. 300/1970 e dei principi generali in materia di
utilizzabilità, nel processo del lavoro, delle c.d. “prove illecite”.
            (102) Si aderisce qui alla tesi secondo cui «il controllo “a distanza” è uno speciale
“trattamento” di “dati personali” dei lavoratori, cui devono applicarsi necessariamente tutte
le regole proprie del sistema generale, oltre ai requisiti procedurali direttamente previsti dalla
disposizione speciale (l’art. 4 Stat. Lav.)» cosicché, soprattutto dopo la riforma del 2015,
sembra fugato ogni dubbio sul fatto che il controllo datoriale debba avvenire nel rispetto
della disciplina privacy: così, A. Ingrao, Il controllo a distanza sui lavoratori e la nuova disciplina
privacy: una lettura integrata, Cacucci, 2018, 153-156, cui si rimanda anche per la ricognizione
delle opinioni adesive e contrarie.
            (103) Fermi i principi cui devono essere improntate, a livello sostanziale, le modalità
del trattamento (art. 5, GDPR), su cui amplius A. Ingrao, op. ult. cit., 120-125, il datore di
lavoro ha infatti una serie di obblighi di natura procedimentale: quello di informativa (art. 13,
GDPR), quello di eseguire una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati qualora il
trattamento comporti un rischio elevato per i diritti e le libertà dei singoli interessati (art. 35,
GDPR e Garante per la protezione dei dati personali, delibera 11 ottobre 2018, n. 467) e,
almeno per le imprese con più di 250 dipendenti, l’obbligo di predisporre e conservare un
registro delle attività di trattamento svolte sotto la propria responsabilità (art. 30, GDPR),
come ricordato da L. Cairo - U. Villa, I controlli a distanza a quattro anni dal Jobs Act, LG, 2019,
7, 685-687. Per una rassegna della giurisprudenza in materia di necessità del rispetto della
disciplina privacy a pena di inutilizzabilità dei dati illegittimamente raccolti e trattati, v. G.
Cassano, I controlli ex art. 4, L. n. 300/1970, LG, 2020, 7, 783 s.



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L. n. 300 del 1970 o, comunque, che si applichi l’eccezione prevista dal
secondo comma della medesima disposizione(104).
        Questa conclusione non si fonda soltanto sul disposto dell’art. 5 della
L. n. 604 del 1966, che ne limiterebbe l’operatività ai soli casi in cui il controllo
costituisca il presupposto logico-giuridico di un licenziamento disciplinare.
Piuttosto, essa trova la sua giustificazione normativa in altre due disposizioni
che regolano, direttamente e in generale(105), questo potere, cioè l’art. 5(2) del
GDPR, da un lato, e lo stesso art. 4 della L. n. 300 del 1970, dall’altro. Sia la
struttura lessicale che la ratio di queste due disposizioni normative, infatti,
impongono di concludere che l’onere di dimostrare la puntuale applicazione
della disciplina privacy e dei controlli a distanza sia posto dal legislatore in capo
al datore di lavoro(106). In altre parole, il rispetto delle condizioni sostanziali e
procedurali previste da ambo le discipline configura un fatto costitutivo della
legittima facoltà del datore di lavoro di trattare dati e controllare a distanza il
dipendente, cosicché l’onere di dimostrarlo incombe, per applicazione diretta
dell’art. 2697 c.c., su chi intenda esercitare questo potere.
        Tornando dunque al caso oggetto di analisi e assumendo, per
semplicità, che il datore di lavoro abbia adempiuto agli obblighi procedurali su
di esso incombenti(107), egli dovrebbe provare che il monitoraggio costante dei

           (104) Su cui amplius M. Barbieri, op. cit., 183-208. Naturalmente, la precisa
delimitazione dell’oggetto dell’onere datoriale dipende anche dalla soluzione di una serie di
questioni interpretative, attività che esula dalle possibilità immediate di questo studio: per una
ricostruzione del dibattito dottrinale e giurisprudenziale, v. L. Cairo - U. Villa, op. cit., 676-687
e, per una più recente rassegna giurisprudenziale, v. G. Cassano, op. cit., 778-784.
           (105) Cioè, a prescindere dal fatto che sia esercitato in concreto per licenziare un
dipendente.
           (106) L’art. 5(2), GDPR dispone infatti che il titolare del trattamento debba essere in
grado di comprovare il rispetto dei principi applicabili al trattamento di dati personali previsti
dall’art. 5(1), GDPR, così da riversare «interamente sul titolare l’onere probatorio della
dimostrazione della liceità dei trattamenti svolti», A. Ingrao, op. ult. cit., 126. Allo stesso
modo, l’art. 4, l. n. 300/1970 prevede, al comma 1, che gli strumenti dai quali derivi la
possibilità di controllo a distanza possano essere impiegati esclusivamente nel caso in cui
ricorrano determinate esigenze giustificative e previo esperimento della procedura sindacale o
amministrativa, fatta salva l’eccezione di cui al comma 2, e che solo le informazioni raccolte
ai sensi dei primi due commi siano utilizzabili a condizione che il datore di lavoro informi
preventivamente il lavoratore e rispetti la disciplina privacy. Soprattutto, la ratio delle due
disposizioni è evidentemente quella di limitare il potere datoriale di trattare dati e controllare
a distanza il lavoratore. Questi elementi, in casi analoghi, sono stati ritenuti sufficienti dalla
dottrina per concludere che l’onere della prova incomba sul datore di lavoro in ragione delle
modalità di costruzione della fattispecie sostanziale da parte del legislatore: così, A.
Vallebona, L’onere della prova cit., 61-67 e 129-137.
           (107) Per obblighi procedurali non si intendono solo quelli di fornire preventiva
informativa ai lavoratori (artt. 4, co. 3, l. n. 300/1970 e 13, GDPR), ma anche la conclusione
di un accordo sindacale o l’ottenimento di una autorizzazione amministrativa (art. 4, co. 1, l.



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dipendenti per finalità disciplinari(108) sia stato rispettoso, anche nel merito,
della disciplina privacy e di quella dei controlli a distanza. Per adempiere l’onere,
il datore di lavoro dovrebbe quindi rendere trasparente in giudizio l’intero
processo decisionale seguito dall’algoritmo nel caso concreto, dalla raccolta dei
dati all’irrogazione del singolo licenziamento. In questo modo, egli paleserebbe
al giudice, nel caso analizzato, una violazione forse solo probabile dell’art. 4,
co. 1, della L. n. 300 del 1970(109), ma certa dell’art. 5 del GDPR per
contrarietà, se non altro, al principio di minimizzazione dei dati, secondo cui il
datore di lavoro, predeterminata la finalità del controllo, deve preferire lo
strumento meno invasivo per raggiungerla(110).
         Ricapitolando, il rischio di soccombenza per la mancata prova del
percorso decisionale seguito dallo strumento di algorithmic management
ricadrebbe interamente, nel caso di specie, in capo al datore di lavoro.
Pertanto, nell’ipotesi in cui non volesse o non potesse, perché tecnicamente
difficile o impossibile, svelare in giudizio la verità materiale celata
dall’algoritmo, perderebbe la causa contro il dipendente. Al contrario, nel caso
in cui decidesse di adempiere all’onere su di esso incombente, il datore di

n. 300/1970) e la valutazione d’impatto privacy (art. 35, GDPR), che avrebbero peraltro
potuto circoscrivere gli scopi legittimi del trattamento e del controllo a distanza, escludendo,
ad esempio, la possibilità per il datore di lavoro di utilizzare i dati raccolti per finalità
disciplinare.
             (108) Sulla cui ammissibilità, in generale, A. Ingrao, op. ult. cit., 162-184, cui si
rimanda anche per la ricognizione delle diverse posizioni dottrinali sulla questione.
             (109) Esiste infatti la possibilità che una attività di monitoraggio continuo,
strumentale alla misurazione e valutazione della performance del dipendente anche al fine di
esercitare il potere disciplinare, sia considerata, dal punto di vista interpretativo, come
legittima ai sensi dell’art. 4, co. 1, l. n. 300/1970, qualora si opti per una interpretazione
estensiva delle causali «esigenze organizzative e produttive» o «tutela del patrimonio
aziendale»: tesi sostenuta da E. Balletti, I poteri del datore di lavoro tra legge e contratto, in Giornate
di Studio AIDLaSS, Napoli, 16 e 17 giugno 2016, 39 e prospettata anche da P. Tullini, op. ult.
cit., 102 s., che considera esistente questo rischio qualora la giurisprudenza consideri superato
il previgente divieto di controllo diretto sull’attività dei lavoratori. Peraltro, ciò sarebbe
verosimilmente possibile nei casi in cui il controllo fosse realizzato attraverso uno strumento
che, a differenza di quelli del case study oggetto di questo paragrafo, possa configurarsi come
«strumento di lavoro» ai sensi del comma 2 della stessa disposizione, ipotesi che
permetterebbe, peraltro, di evitare la mediazione sindacale o amministrativa imposta dal
comma 1: sarebbe questo, ad esempio, il caso dell’ormai celebre braccialetto di Amazon e dei
suoi epigoni, su cui A. Ingrao, op. ult. cit., 173-175 e A. Sartori, op. cit., 282.
             (110) In altre parole, il principio in questione introduce un generale vaglio di
proporzionalità tra mezzi e finalità specifica del controllo, come sottolineato da P. Tullini, op.
ult. cit., 112 s. Peraltro, casi come quello di specie, in cui il controllo a distanza è effettuato
strutturalmente per scopi disciplinari, potrebbero integrare una violazione del principio di
limitazione della finalità, come sostenuto da A. Ingrao, op. ult. cit., 176-182, che ne
determinerebbe l’automatica illiceità.



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lavoro, per non soccombere in giudizio, dovrebbe dimostrare di aver
rispettato, in concreto, tutti i limiti cui la legge subordina il legittimo esercizio
del potere disciplinare e di controllo: dimostrazione che, almeno nel caso di
specie, è improbabile che il datore di lavoro riuscirebbe a offrire.
        Questa situazione, peraltro, si presenterebbe nei medesimi termini in
tutte le azioni proposte da un lavoratore che lamenti la violazione di un limite
all’esercizio dei poteri datoriali(111).
        Infatti, l’introduzione di un presupposto sostanziale in presenza del
quale può essere esercitato un potere datoriale (ad es., controllo a distanza(112),
adozione di una sanzione disciplinare conservativa(113), trasferimento(114),
demansionamento115, licenziamento per giusta causa116 o per giustificato
motivo, oggettivo o soggettivo(117)) «comporta sempre automaticamente
l’imposizione a carico del datore di lavoro del relativo onere probatorio»(118).
Egualmente, l’individuazione di criteri tesi a individuare i soggetti su cui il
provvedimento datoriale deve incidere (ad es., criteri di scelta nei licenziamenti
collettivi(119)) implica sempre che sia il datore di lavoro a dover dimostrare in
giudizio di aver esercitato il proprio potere di scelta secondo il modello
predeterminato dalla legge(120). E, in tutti questi casi, a prescindere dalla fonte
legale o negoziale (ad es., criteri di scelta nei licenziamenti collettivi, legali o
negoziali), sia essa individuale o contrattual-collettiva, che introduce la
specifica limitazione(121). Ciò perché il rispetto del limite al potere datoriale
costituisce fatto costitutivo del legittimo esercizio dello stesso, con onere che
incombe, per diretta applicazione dell’art. 2697 c.c., in capo al datore di lavoro.

           (111) Peraltro, come si è già avuto modo di osservare, questa conclusione dovrebbe
essere raggiunta non solo nel caso in cui i limiti posti all’esercizio del potere datoriale siano di
natura sostanziale, ma anche con riguardo a quelli di natura procedurale (es. i casi, sopra
analizzati, del trattamento dei dati personali e del controllo a distanza): sulla distinzione, in
generale, v. C. Zoli, La tutela delle posizioni «strumentali» del lavoratore, Giuffrè, 1988, 162 e ss.
           (112) Art. 4, co. 1, l. n. 300/1970.
           (113) Art. 7 l. n. 300/1970 e art. 2106 c.c.
           (114) Art. 2103, co. 8, c.c.
           (115) Nel solo caso previsto dall’art. 2103, co. 2, c.c.
           (116) Art. 2119 c.c.
           (117) Art. 3, l. n. 604/1966. L’art. 5 della stessa legge non è infatti «indispensabile da
un punto di vista tecnico», ma sembra esser stata introdotta in funzione cautelativa «contro
all’epoca paventate interpretazioni soffocatrici» della disciplina sostanziale, come precisato da
A. Vallebona, L’inversione dell’onere cit., 830.
           (118) A. Vallebona, Disciplina dell’onere cit., 802 s. e amplius Id., L’onere della prova cit.,
61-67 e 129-137.
           (119) Art. 5, l. n. 223/1991.
           (120) A. Vallebona, L’onere della prova cit., 137.
           (121) A. Vallebona, Disciplina dell’onere probatorio cit., 803.



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        Insomma, a differenza del GDPR, la disciplina giuslavoristica riconosce
ai dipendenti plurimi diritti a ottenere la spiegazione di una specifica decisione
datoriale, che deve peraltro essere giustificata e soggetta a un controllo
giudiziale successivo, anche quando essa sia stata assunta, in concreto, da uno
strumento di algorithmic management. In tutti questi casi, proprio in ragione della
disciplina in materia di onere della prova, il rischio di subire le conseguenze
negative dell’eventuale opacità decisionale dello strumento ricade interamente
sul datore di lavoro, salvo che il dipendente intenda impugnare l’atto datoriale
per motivo illecito o per il suo carattere discriminatorio: casi in cui, eccetto per
la disciplina speciale che si esaminerà nel paragrafo seguente, l’onere
probatorio ricade interamente sul lavoratore(122).

      3.2. Gli oneri della prova nelle azioni fondate sulla violazione di
un divieto di discriminazione

        Nel 2014, Amazon aveva iniziato a sviluppare algoritmi di ML utili a
scegliere i migliori candidati nei processi di selezione del personale.
L’algoritmo, che si nutriva dei dati dei curricula dei partecipanti alle selezioni nei
dieci anni precedenti, era quindi capace di assegnare a ciascun candidato un
punteggio, stilando poi una classifica. Nel 2015, Amazon decideva di
abbandonare la sperimentazione, dopo aver capito che l’algoritmo avesse
appreso autonomamente a preferire i candidati uomini. L’algoritmo aveva
infatti utilizzato, per costruire il modello, un campione di dati che segnalava
una correlazione statistica positiva tra l’appartenenza al genere maschile e il
successo nelle precedenti selezioni. Pertanto, pur essendo stato addestrato a
non utilizzare direttamente il sesso come criterio selettivo, lo stesso algoritmo
era riuscito a rilevare il genere dei candidati, seppur indirettamente, da altre
informazioni, comunque presenti nei loro curricula. Per questa ragione, anche
gli stessi creatori dell’algoritmo avevano compreso con estremo ritardo che
l’algoritmo, per come era stato programmato, favoriva gli uomini rispetto alle
donne. In alcuni casi, infatti, il criterio selettivo presentava una correlazione
abbastanza chiara con il sesso del candidato (penalizzare le candidate facenti
parte del club di scacchi “femminile”, ove questa ultima parola era
espressamente riportata nel curriculum). In altri, il criterio era apparentemente
neutrale rispetto al genere del candidato, cosicché comprendere che lo stesso
costituisse, in concreto, un indice di genere poteva risultare molto difficile
(penalizzare chi aveva frequentato una scuola di sole donne, anche quando

         (122) A. Vallebona, Disciplina dell’onere probatorio cit., 803.



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questa caratteristica non emergeva espressamente dal curriculum), se non quasi
impossibile (favorire chi utilizzava alcuni verbi che, nel campione storico di
curricula alla base del modello algoritmico, erano statisticamente usati più dagli
uomini che dalle donne)(123). In altre parole, l’algoritmo era idoneo a replicare
scientemente e su larga scala discriminazioni latenti nei dati da esso processati.
         Occorre dunque chiedersi come possa essere risolto in Italia un caso in
cui una lavoratrice, scartata nel processo di selezione da un algoritmo come
quello sopra descritto, decida di ricorrere dinanzi a un giudice lamentando una
discriminazione di genere(124). Al fine di questo esercizio, si assumerà che la
disparità di trattamento in questione costituisca una discriminazione indiretta,
considerando la classifica stilata mediante algoritmo come un «criterio» o una
«prassi» «apparentemente neutri» ai sensi dell’art. 25, d.lgs. n. 198/2006(125).
         L’analisi partirà, ancora una volta, dalla ripartizione dei carichi probatori
tra le parti. Come noto, in relazione alle discriminazioni di genere, esiste una
disposizione normativa di derivazione europea, cioè l’art. 40, d.lgs. n.
198/2006, che, in deroga all’art. 2697 c.c., ripartisce il rischio della mancata
prova tra le parti(126). Una tecnica normativa analoga sul piano probatorio è
stata peraltro utilizzata dal legislatore italiano all’art. 28, co. 4, d.lgs. n.
150/2011, applicabile alle controversie in materia di discriminazione per fattori


             (123) J. Dastin, Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women,
Reuters, 11 ottobre 2018, https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-
insight-idUSKCN1MK08G.
             (124) Non si affronterà invece il profilo della violazione dell’art. 8, l. n. 300/1970
che, come noto, vieta indagini datoriali non rilevanti ai fini della valutazione dell’attitudine
professionale del lavoratore anche in fase preassuntiva: sul tema, v. recentemente M. Biasi,
La protezione della sfera personale del lavoratore al tempo dei social media: brevi riflessioni sull’attualità
dell’art. 8 dello Statuto dei Lavoratori, LG, 2020, in via di pubblicazione. Tuttavia, gli strumenti
regolativi ivi analizzati potrebbero essere idonei a far emergere, oltre che una
discriminazione, anche una violazione di questa disciplina.
             (125) Si potrebbe infatti parlare di discriminazione diretta soltanto quando il fattore
di rischio, in questo caso il genere, costituisca un criterio discretivo direttamente utilizzato
per stilare la classifica tra i candidati. Invece, si dovrà parlare di discriminazione indiretta nei
casi in cui, come quello di specie, la disparità di trattamento trovi la sua genesi in un errore
storico, derivante dalla selezione del campione, che spinga l’algoritmo ad utilizzare, nello
stilare la classifica dei candidati da selezionare, criteri apparentemente neutri ma che, in
concreto, replichino discriminazioni latenti nei dati utilizzati: v. P. Hacker, op. cit., 1151-1154.
             (126) L’art. 40, d.lgs. n. 158/2006 recepisce, a livello nazionale, quanto disposto
dall’art. 19, dir. 2006/54/CE, seppur limitandone, dal punto di vista letterale, la portata: in
ogni caso, l’obbligo per il giudice italiano di interpretare il diritto interno conformemente a
quello dell’UE impone all’interprete di smussare tale discrepanza, optando per una
interpretazione estensiva della disposizione nazionale che ne allinei la portata a quella
europea: v. M. Peruzzi, La prova del licenziamento ingiustificato e discriminatorio, Giappichelli, 2018,
137 e 144-147.



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di rischio diversi dal sesso. Pertanto, le conclusioni che si trarranno a
conclusione del paragrafo potranno essere applicate, in generale, a tutti i
giudizi in cui un lavoratore lamenti una discriminazione, a prescindere dal
fattore di rischio che si assuma violato.
        Sebbene parte della dottrina abbia in passato tentato di ricondurre
questo regime speciale alle categorie interne delle presunzioni semplici e delle
presunzioni legali relative(127), il modello utilizzato dal legislatore europeo e
recepito da quello italiano costituisce, in realtà, un ibrido, da declinare come
una «parziale inversione dell’onere, che determina uno spostamento del rischio
di mancata prova sul convenuto al raggiungimento da parte del lavoratore di
una prova semipiena della sussistenza della fattispecie discriminatoria dedotta
in giudizio»(128). Più nello specifico, nel caso di discriminazione indiretta, il
lavoratore, per attivare questo meccanismo di parziale inversione, dovrà
fornire prova di tutti i fatti costitutivi della fattispecie, ovvero della disparità di
trattamento e del nesso tra questa e la sua causa immediata (cioè, il criterio o il
processo apparentemente neutri), da un lato, e del nesso tra la causa immediata
e la causa mediata (cioè, il fattore di rischio), dall’altro. L’alleggerimento
dell’onere riguarda quindi solo il livello di conferma probatoria di questi fatti: il
lavoratore sarà dunque onerato di dimostrarli con un grado adeguato di
probabilità «di rigore scientifico tale da rendere già di per sé attendibile
l’ipotesi enunciata dal ricorrente, in prevalenza su ogni altra possibile
soluzione», ricorrendo ad esempio alla prova statistica(129). Solo in presenza di
una prova semipiena così definita, si sposterebbe poi sulla parte resistente il
rischio della mancata prova contraria, avente ad oggetto l’insussistenza dei
medesimi fatti costitutivi della fattispecie e, eventualmente, la sussistenza di
fatti impeditivi della discriminazione(130).

           (127) M. Peruzzi, op. cit., 153-156, anche per i richiami alla dottrina, oggi minoritaria,
che ha proposto queste ricostruzioni. Da ultimo, nega l’esistenza di una inversione, parlando
di mera semplificazione, F. De Michiel, op. cit., 158-167, la cui analisi si basa però soltanto sul
tenore letterale della disposizione, che non è stata esaminata alla luce dell’obbligo di
interpretazione conforme alla disciplina europea che grava sull’interprete nazionale.
           (128) M. Peruzzi, op. cit., 157, che dà conto, alla nt. 45, di come la dottrina
maggioritaria sia concorde, seppur nella diversità dei toni, nel qualificare questa tecnica
normativa in termini di inversione dell’onere probatorio.
           (129) M. Peruzzi, op. cit., 168-172, cui si rimanda anche per i riferimenti alla
giurisprudenza della Corte di Giustizia dell’UE.
           (130) Espressamente in questi termini, seppur con riguardo ad un caso di
discriminazione in ragione delle convinzioni personali, recentemente Cass. 2 gennaio 2020, n.
1, DJ, e, nel merito e con riguardo ad un caso di discriminazioni di genere, App. Catanzaro
30 dicembre 2019, n. 1159, DJ. In ogni caso, l’orientamento che sembra ad oggi
maggioritario in giurisprudenza, anche se minoritario in dottrina, riconduce il meccanismo



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        Tornando al caso oggetto di analisi, la lavoratrice, per attivare il
meccanismo di parziale inversione, dovrebbe dunque essere in grado di
dimostrare, con un grado adeguato di probabilità statistica, non solo la
disparità di trattamento e il nesso di causa tra questa e l’utilizzo del modello
decisionale di ML, ma anche il nesso di collegamento tra la classifica stilata
dallo stesso algoritmo e il genere femminile.
        Date le asimmetrie informative esistenti tra la candidata e il potenziale
datore di lavoro, è evidente come questa costituirebbe, per la lavoratrice, una
prova diabolica. Nella normalità dei casi, infatti, la stessa non ha nemmeno
cognizione del fatto che la selezione sia stata demandata ad un algoritmo:
figurarsi, invece, della circostanza che la decisione assunta possa esser stata
discriminatoria. In ogni caso, anche se ne avesse il sentore, la stessa non
sarebbe comunque in possesso di alcuna informazione in merito alla classifica
stilata dall’algoritmo, né in relazione alla posizione propria e degli altri
candidati, né, soprattutto, avrebbe cognizione alcuna dei criteri utilizzati
dall’algoritmo. Peraltro, anche ove la candidata avesse accesso a informazioni
relative a questi criteri, sarebbe per lei molto difficile cogliere il nesso di
collegamento fra gli stessi e il genere degli altri candidati: circostanza, questa,
che sarebbe necessaria per dare effettiva credibilità all’ipotesi formulata dalla
ricorrente e, soprattutto, per escludere possibili spiegazioni alternative a quella
della discriminazione basata sul sesso(131). In questa situazione, il rischio di
soccombenza, sebbene astrattamente ripartito tra le parti, sarebbe dunque
ricaduto, in concreto, in capo alla sola ricorrente, che sarebbe rimasta vittima
della opacità decisionale algoritmica in ragione della sua incapacità di allegare
una prova semipiena della sussistenza dei fatti costitutivi della discriminazione.
        Questa situazione di asimmetria informativa potrebbe però essere
attenuata dalle garanzie previste dai diritti di informazione e accesso previsti
dagli artt. 13, 14 e 15 del GDPR. Come precisato al par. 2, la candidata
avrebbe infatti diritto a essere preventivamente informata dell’esistenza di un
trattamento automatizzato dei suoi dati da parte di un algoritmo, avendo poi la
facoltà di ottenere conferma di ciò a trattamento avvenuto, mediante esercizio
del diritto di accesso. Peraltro, la stessa avrebbe anche il diritto a che gli sia


della semplificazione probatoria a quello della presunzione semplice, seppur ammettendone il
parziale scostamento: tra le più recenti, Cass, 15 giugno 2020, n. 11530, DJ, e, tra le più
significative, Cass. 5 giugno 2013, n. 14206, DJ.
           (131) Queste problematiche di carattere pratico derivanti dall’applicazione delle
regole europee in materia di inversione degli oneri della prova a casi di discriminazione
algoritmica sono sottolineate anche da P. Hacker, op. cit., 1167-1170.



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fornita, sia prima che dopo il trattamento, una spiegazione generale relativa al
funzionamento del sistema e alle conseguenze del trattamento(132).
        In ogni caso, queste disposizioni del GDPR non sembrano, di per sé
sole, sufficienti per mettere la ricorrente nella condizione di fornire una prova
che, sebbene semipiena, sia tale da far scattare il meccanismo di inversione
parziale dell’onere. Per far ciò, la candidata dovrebbe infatti ottenere
informazioni davvero dettagliate sugli altri candidati e sui criteri utilizzati
dall’algoritmo per operare, in astratto ma soprattutto in concreto, la selezione.
Peraltro, il potenziale datore di lavoro potrebbe limitare i dati forniti alla
candidata opponendo il segreto industriale o i costi troppo alti per ottenere,
tramite pratiche di reverse engineering, tutte le informazioni ad essa necessarie. In
assenza di un diritto a ottenere una spiegazione delle ragioni sottese a
specifiche decisioni assunte mediante algoritmi, i diritti di informazione e
accesso sembrano al più consentire alla candidata di avere, prima del giudizio,
dati utili solo ad alleviare, ma non ad annullare, la propria situazione di
asimmetria informativa. In altre parole, queste informazioni non sarebbero
probabilmente sufficienti per far scattare il meccanismo di inversione
dell’onere della prova che, se attivato, avrebbe spostato il rischio di
soccombenza sulla parte resistente, a effettivo vantaggio della candidata
discriminata(133).
        Insomma, riallargando il campo, in generale, ai giudizi in cui sia
necessario accertare una discriminazione, il combinato disposto della parziale
inversione degli oneri della prova e dei diritti di informazione e accesso del
GDPR sembra, nella maggior parte dei casi, ridurre solo in astratto il rischio
per un lavoratore di subire le conseguenze negative dell’opacità decisionale
algoritmica. Nonostante sia stato effettivamente vittima di discriminazioni e
sempre ammesso che se ne sia reso conto e abbia impugnato, il lavoratore,
molto probabilmente, soccomberebbe quindi in giudizio, salvo che il giudice
decida di esercitare i propri poteri istruttori per far emergere nel processo la
verità materiale che si cela dietro l’algoritmo, seguendo eventuali «piste
probatorie» aperte dai ricorrenti grazie all’esercizio, preventivo e stragiudiziale,
dei diritti loro garantiti dal GDPR: ipotesi che si esaminerà nel paragrafo
seguente, con riguardo a una azione in cui l’onere di provare i fatti costitutivi
della domanda, in assenza di deroghe legali, ricade interamente sul lavoratore
ricorrente.

            (132) Sottolineano la potenziale utilità di queste informazioni anche P. Hacker, op.
cit., 1173 s. e M. Kullmann, op. cit., 12.
            (133) Nello stesso senso, v. già P. Hacker, op. cit., 1173 s. e M. Kullmann, op. cit., 13.



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       3.3. Gli oneri della prova nelle azioni fondate sull’accertamento
della natura subordinata del rapporto di lavoro

        Flex è il programma implementato da Amazon per svolgere l’attività di
consegna pacchi in giro per gli Stati Uniti. La multinazionale del tech ingaggia
corrieri, qualificati come lavoratori autonomi, che, una volta incaricati di una
singola consegna, prelevano il prodotto in un centro di smistamento per poi
recapitarlo al cliente. Le istruzioni sono fornite dall’app Flex installata su uno
smartphone di proprietà del lavoratore. Nessuna auto aziendale, nessuna
uniforme, nessun altro strumento viene fornito da Amazon per svolgere
questa attività. Il lavoratore, se disponibile a svolgere l’attività, si connette su
Flex e, se e quando l’app decide di assegnargli un incarico di consegna, si reca
al centro di smistamento con la propria auto, preleva il prodotto, segue il
percorso suggerito dal sistema, raggiunge la destinazione e recapita il pacco al
cliente. Per assicurare la continuità del servizio quando non vi sono sufficienti
lavoratori per evadere tutti gli ordini, l’app alza il corrispettivo spettante ai
corrieri per le consegne. Per assicurarne la qualità, Amazon, invece, raccoglie le
valutazioni dei clienti e misura, tracciando i corrieri metro per metro, tempi e
percorsi seguiti nella consegna. Chi ottiene valutazioni negative, commette
errori o eccede i tempi previsti di consegna ottiene, nel migliore dei casi, meno
incarichi e, nel peggiore, la disattivazione dell’account dell’app Flex. Il risultato è
che il corriere viene dunque privato della propria libertà di decidere se e
quando lavorare: parafrasando le inserzioni pubblicitarie della stessa Amazon
Flex, il lavoratore perde la «grande opportunità di essere il capo di sé stesso»,
vittima di un inflessibile manager digitale(134).
        Siamo nel campo del lavoro tramite piattaforma, regno dell’algorithmic
management. Si è già discusso molto, a livello sostanziale, del problema
qualificatorio, che ha riguardato, nel contenzioso italiano, una categoria diversa
di lavoratori, cioè quella dei c.d. “riders”(135). In questa sede, però, sembra


            (134) B. Menegus, Amazon’s Last Mile, Gizmodo, 16 novembre 2017,
https://gizmodo.com/amazons-last-mile-1820451224.
            (135) Trib. Torino 11 aprile 2018, DJ; Trib. Milano 4 luglio 2018, DJ; App. Torino
11 gennaio 2019, DJ; Cass. 24 gennaio 2020, n. 1663, DJ. L’ultima decisione non ha però
affrontato, nello specifico, la questione della subordinazione, perché il capo della sentenza di
appello che confermava il rigetto della domanda del lavoratore non è stato oggetto di
impugnazione. Come noto, la recentissima sentenza Trib. Palermo 20 novembre 2020,
Quotidiano del lavoro, 24 novembre 2020, con nota di N. Amadore, Tribunale di Palermo: rider
lavoratore subordinato, ha invece dichiarato la natura subordinata del rapporto di lavoro dei c.d.
“riders”.



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opportuno focalizzare l’attenzione sulla dimensione processuale del problema.
Più nello specifico, si tenterà di capire se esistano regole idonee ad agevolare
l’emersione in giudizio di alcuni elementi caratterizzanti la prestazione dei
lavoratori della gig economy, che siano eventualmente rimasti celati, in tutto o in
parte, dietro l’opacità algoritmica.
        Per svolgere questo esercizio, si assumerà, come in parte verificatosi
nelle vicende oggetto di una recentissima pronuncia(136), che il committente
abbia fornito al lavoratore autonomo ricorrente, in adempimento ai doveri
informativi e di accesso previsti dagli artt. 13, 14 e 15 del GDPR, informazioni
sufficienti a comprendere la logica generale di assegnazione degli incarichi e di
monitoraggio della consegna, ma sia rimasto silente sulla eventuale esistenza di
programmi di valutazione della prestazione e di meccanismi utili a sanzionare il
lavoratore in caso di inadempimenti, sia in termini di minore probabilità di
ottenere nuovi incarichi che di possibile disattivazione dell’account(137).
        Tuttavia, si assumerà, ai fini di questa simulazione, che il ricorrente
condivida con i propri colleghi, sulla base di specifici episodi da loro vissuti, un


           (136) Da quanto emerge dai fatti riportati nella prima parte di Trib. Palermo 20
novembre 2020, cit., il lavoratore ha infatti esercitato, in ben due occasioni, il proprio diritto
di accesso ai sensi del GDPR, ottenendo dalla società committente fittizia: a) con riguardo
alla prima richiesta, i dati relativi alle «sessioni risultanti dalla banca dati» aziendale in merito
alle ore effettivamente lavorate (cfr. cap. prova 51 riportato in sentenza); e b) con riguardo
alla seconda richiesta, volta a «conoscere l’esistenza di un trattamento di dati che ha
determinato la decisione di disconnettere il suo account e di non riconnetterlo dopo la
richiesta», informazioni insufficienti: ciò perché la società, secondo quanto riferito dalla
difesa del ricorrente, ha riscontrato l’istanza del lavoratore «con una comunicazione del tutto
generica nella quale si omettevano le indicazioni necessarie per la tutela dei diritti rivendicati
nel presente giudizio» (cfr. cap. prova 66 riportato in sentenza). Il lavoratore ricorrente ha
poi «proposto reclamo innanzi all’Autorità Garante per il Trattamento dei dati personali»,
come previsto dall’art. 77, GDPR, su cui v. il Garante per la protezione dei dati personali,
cfr.           https://www.garanteprivacy.it/home/diritti/come-agire-per-tutelare-i-tuoi-dati-
personali. Ragionevolmente, l’Autorità non si è poi pronunciata sul reclamo in tempi utili a
rendere le informazioni oggetto della richiesta disponibili nel processo: ciò, probabilmente,
perché il lavoratore non ha potuto attendere la decisione, avendo dovuto impugnare il
licenziamento entro i termini di decadenza di cui all’art. 6. l. n. 604/1966.
           137 Come in parte accaduto nelle vicende oggetto di Trib. Palermo 20 novembre

2020, cit., su cui si rimanda alla nota che precede. Peraltro, si segnalano, oltre a quello
palermitano, almeno altri due contenziosi attualmente pendenti nei quali giudici nazionali ed
europei dovranno pronunciarsi su questioni analoghe dal punto di vista fattuale in relazione a
strumenti di algorithmic management: R. Ciccarelli, Frank, l’algoritmo anti-sciopero. La Cgil porta in
tribunale Deliveroo, ilManifesto, 18 dicembre 2019, https://ilmanifesto.it/frank-lalgoritmo-anti-
sciopero-la-cgil-porta-in-tribunale-deliveroo/ e P. Sawers, Uber drivers union asks EU court to
overrule ‘robo-firing’ by algorithm, VentureBeat, 26 ottobre 2020, disponibile a
https://venturebeat.com/2020/10/26/uber-drivers-union-asks-eu-court-to-overrule-robo-
firing-by-algorithm/.



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particolare “sentore”: cioè che questi sistemi esistano, ma siano nascosti da un
algoritmo opaco che, in realtà, dirige la loro prestazione come se fossero
dipendenti. La prova dell’esistenza di meccanismi di valutazione e
sanzionatori, operativi a valle di un pervasivo controllo della prestazione,
potrebbe infatti essere utile a dimostrare il valore cogente, per il ricorrente,
delle indicazioni a lui fornite dalla piattaforma. Per questa ragione, il legale del
lavoratore ha esplicitamente affermato questi fatti nel ricorso, formulando, ai
sensi dell’art. 244 c.p.c., appositi capitoli di prova che, in assenza di prove
precostituite, restano però alquanto generici. In altre parole, prima del
processo, i fatti allegati costituiscono mere ipotesi, eventualmente da
confermare sulla base delle dichiarazioni dei colleghi del ricorrente, inseriti
nella lista dei testimoni da interrogare sui suddetti fatti.
         Come ormai consuetudine, l’analisi partirà dalla ripartizione degli oneri
della prova tra le parti. Come anticipato, i fatti costitutivi della subordinazione
dovranno tutti essere allegati e dimostrati dal ricorrente ex art. 2697 c.c., in
assenza di meccanismi legali di modificazione degli oneri della prova. Il
contenuto degli stessi dipende dagli esiti del complesso dibattito relativo alla
nozione di subordinazione. In ogni caso, ripercorrerlo e giungere, nel merito, a
una conclusione, esula dalle possibilità di questo contributo(138). Pertanto, si
assumerà, in questa sede, che le già menzionate circostanze fattuali allegate dal
ricorrente, se dimostrate, possano essere decisive ai fini dell’accoglimento di
una domanda di accertamento della natura subordinata del rapporto di lavoro
del ricorrente(139).

            (138) Scelta condivisa anche da chi si è già occupato del tema dall’angolo visuale
degli oneri della prova, v. A. Vallebona, L’inversione dell’onere cit., 823-825.
            (139) Dando seguito a una tesi già sostenuta in dottrina. Come noto, le prima
pronunce di merito sulla questione, citate nella prima parte della nt. 135, hanno escluso la
natura subordinata del rapporto di lavoro dei riders sul presupposto che la loro libertà di
decidere se e quando lavorare sia un elemento incompatibile con la fattispecie del lavoro
subordinato. Come sottolineato da M. Novella, Il rider non è un lavoratore subordinato, ma è
tutelato come se lo fosse, LLI, 2019, 5, 1, 90 «se si ritiene fondato tale assunto, l’unica strada
disponibile per evitare l’esclusione della qualificazione in termini di lavoro subordinato
sarebbe quella di dimostrare che la libertà di lavoro del ciclofattorino tale non è, in ragione di
eventuali misure sanzionatorie previste quale conseguenza del rifiuto dello stesso di svolgere
la prestazione. Così sarebbe ad esempio nel caso di previsione della disconnessione del rider
dalla piattaforma a fini punitivi, o di perdita di priorità nell’assegnazione dei turni o, in
generale, di meccanismi di penalizzazione» su cui v. già in senso sostanzialmente analogo P.
Tullini, Prime riflessioni dopo la sentenza di Torino sul caso Foodora, LDE, 2018, 1, 7. Nelle more
della revisione di questo articolo, la pronuncia resa da Trib. Palermo 20 novembre 2020, cit.,
ha di fatto accolto questo orientamento giurisprudenziale, statuendo che «la libertà del rider
[…] di scegliere se e quando lavorare, su cui si fonda la natura autonoma della prestazione
[…] non è reale, ma solo apparente e fittizia, poiché, a tutto concedere, il lavoratore può



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         Il primo quesito da porsi è se sia tecnicamente ipotizzabile una
inversione di questo onere da parte del giudice, che lo ribalti in capo alla parte
più prossima alla fonte della prova e per cui la dimostrazione del fatto sarebbe
più semplice: cioè, nel caso di specie, il committente(140).
         La risposta positiva a questa domanda presterebbe però il fianco a
plurime critiche, perché lo scopo di accertamento della verità verrebbe
perseguito attraverso uno strumento che, dati positivi alla mano, si rivelerebbe
«errato ed eccessivo»(141).
         Innanzitutto, se fossero davvero ammesse eccezioni giurisprudenziali
alla regola dell’onere della prova, non si spiegherebbero i numerosi casi in cui
il legislatore, sulla base di precise scelte di politica del diritto, abbia deciso di
modificare espressamente la ripartizione dei carichi probatori tra le parti
derivante dall’applicazione dell’art. 2697 c.c.(142). Per ragioni analoghe, sarebbe
ancor meno comprensibile la ragione per cui lo stesso legislatore abbia deciso,
nel processo amministrativo, di riconoscere espressamente la vicinanza alla
prova non solo come criterio guida all’esercizio dei poteri istruttori concessi al



scegliere di prenotarsi per i turni che la piattaforma (e quindi il datore di lavoro che ne è
titolare o ne ha il controllo) mette a sua disposizione in ragione del suo punteggio […] con la
conseguenza che, in verità, non è lui che sceglie quando lavorare o meno, poiché le consegne
vengono assegnate dalla piattaforma tramite l’algoritmo, sulla scorta di criteri del tutto
estranei alle preferenze e allo stesso generale interesse dal lavoratore» e, soprattutto,
statuendo che la circostanza che il punteggio assegnato al lavoratore «subisce riduzioni in
ragione di condotte fra cui annoverare la “libera scelta” del lavoratore di rifiutare un turno
prenotato (tanto più se in ritardo rispetto al termine di tre ore prima del suo inizio in cui il
rifiuto può essere effettuato sull’app) […] porta, altresì, a ritenere che il rider […] sia in realtà
sottoposto al potere disciplinare del datore di lavoro, oltre che al suo potere organizzativo e
direttivo in relazione alla cennata serie ordinata di attività che egli è tenuto a svolgere sulla
piattaforma per riuscire a svolgere l’attività lavorativa». Peraltro, le circostanze in oggetto, nel
caso dei riders, potrebbero essere utili, anche in caso di rigetto della domanda di
subordinazione, a comprendere se sussista una violazione, eventualmente lamentata con una
domanda formulata in via subordinata, dell’art. 47-quinquies, d.lgs. n. 81/2015, secondo cui
«l’esclusione dalla piattaforma e le riduzioni delle occasioni di lavoro ascrivibili alla mancata
accettazione della prestazione sono vietate».
             (140) Per una proposta di inversione equitativa giudiziale degli oneri della prova in
base alle possibilità di prova della parte, B. Caruso, op. cit., 203 ss., su cui le critiche di A.
Vallebona, Disciplina dell’onere cit., 791.
             (141) M. Taruffo, La semplice cit., 235. Non ritiene tali obiezioni decisive C. Besso,
op. cit., 1398, secondo cui questo principio potrebbe essere reso operativo già de iure condito,
a condizione che la «questione della disponibilità venga sottoposta al contraddittorio delle
parti, così che queste, e in particolare quella onerata, possano collaborare all’istruttoria
avendo chiare le conseguenze in punto rischio del mancato convincimento del giudice».
             (142) M. Taruffo, La semplice…cit., 233-234 e A. Vallebona, L’onere probatorio…cit.,
451-452. In senso analogo, v. più recentemente F. De Michiel, op. cit., 196-197.



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giudice amministrativo(143), ma anche come potenziale deroga giudiziale all’art.
2697 c.c.(144), così fornendo la necessaria copertura positiva a possibili
inversioni dell’onere della prova che, in altri settori dell’ordinamento,
sarebbero quindi difficilmente giustificabili. Infine, occorre sempre considerare
che queste modificazioni giurisprudenziali potrebbero comportare una lesione
del principio del contraddittorio. Ciò perché esse vengono normalmente
disposte dal giudice solo a posteriori, cioè in sede di decisione della
controversia, con evidente impossibilità per le parti, prima e durante il
processo, di prevedere i criteri che il giudicante adotterà come regola di
giudizio, così da permettere loro di predisporre adeguatamente le proprie
strategie processuali e probatorie nell’esercizio del diritto di difesa(145.)
        Fermi questi dubbi generali sulla legittimità di manipolazioni
giurisprudenziali degli oneri della prova, va aggiunto che, nel processo del
lavoro, esiste già uno strumento alternativo, riconosciuto positivamente, utile a
ribilanciare nel processo un eventuale squilibrio delle parti nell’accesso alla
prova, situazione spesso ricorrente nel contenzioso giuslavoristico(146): il

            (143) L’art. 64, co. 3, d.lgs. n. 104/2010 prevede che «il giudice amministrativo può
disporre, anche d’ufficio, l’acquisizione di informazioni e documenti utili ai fini del decidere
che siano nella disponibilità della pubblica amministrazione». Anche se non specificamente
riferiti al criterio di vicinanza, altri poteri istruttori sono attribuiti al giudice amministrativo
dall’art. 63, d.lgs. n. 104/2010.
            (144) L’art. 64, co. 1, d.lgs. n. 104/2010 prevede infatti, in potenziale deroga all’art.
2697 c.c., che «spetta alle parti l’onere di fornire gli elementi di prova che siano nella loro
disponibilità riguardanti i fatti posti a fondamento delle domande e delle eccezioni». Tuttavia,
anche chi mostra rilevanti aperture alla operatività del criterio della vicinanza della prova
come regola di giudizio anche nel processo civile, ritiene «legittimo chiedersi se l’onere
imposto dal comma 1° dell’art. 64 sia regola solo probatoria o che invece svolga pure il ruolo
di distribuire il rischio della mancata prova» v. C. Besso, op. cit., 1392-1394. Del resto, le
analisi degli amministrativisti, cfr. F. Saitta, Vicinanza alla prova e codice del processo amministrativo:
l’esperienza del primo lustro, RTDPC, 2017, 3, 919 ss., non dicono chiaramente se la novella del
2010 abbia confermato la semplice esistenza di un principio dispositivo con metodo
acquisitivo, ove il giudice ha semplicemente il potere istruttorio di acquisire informazioni e
documenti che siano nella disponibilità dell’amministrazione, oppure abbia davvero innovato
il sistema, introducendo una vera e propria regola di giudizio basata sulla vicinanza alla fonte
di prova, idonea a determinare la soccombenza dell’amministrazione quando essa non
adempia l’onere di allegare le prove che siano nella sua disponibilità. Queste ambiguità
emergono anche leggendo le pronunce della giurisprudenza amministrativa: più nella prima
accezione, v. Cons. Stato 4 aprile 2017, n. 1542, DJ, e, più nella seconda, v. T.A.R. Napoli 22
aprile 2020, n. 1487, DJ, che, peraltro solo in obiter dictum, ammette la possibilità di procedere
a una inversione dell’onere della prova giustificata dal ricorso al criterio di vicinanza, ma
comunque la subordina alla deduzione di un principio di prova da parte del ricorrente.
            (145) M. Taruffo, La semplice cit., 235-237.
            (146) Situazione che, peraltro, è stata considerata come giuridicamente rilevante,
seppur ai diversi fini della possibile compensazione delle spese processuali, anche dalla stessa
C. cost. 19 aprile 2018, n. 77, DJ, secondo cui la circostanza «che il lavoratore, per la tutela di



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riferimento è ai poteri istruttori attribuiti al giudice dall’art. 421 c.p.c. Questa
soluzione, a differenza della precedente(147), non sconta nemmeno il rischio di
condannare alla soccombenza una parte per non esser riuscita a dimostrare
circostanze che, nella realtà materiale, potrebbero poi anche rivelarsi false(148).
Come precisato dalla Corte Costituzionale, infatti, qualsiasi eccezione
giurisprudenziale alla regola di giudizio prevista dall’art. 2697 c.c. non può, nel
processo del lavoro, essere «giustificata dalla difficoltà in cui verrebbe a
trovarsi il lavoratore nel fornire la prova di fatti estranei alle sue conoscenze,
tanto più perché il novellato art. 421 c.p.c. munisce il giudice del lavoro […] di
ampi poteri istruttori»(149).
        Pertanto, prima di optare per un comunque discutibile ricorso a
inversioni giurisprudenziali, sembra utile chiedersi come il lavoratore,
eventualmente mediante l’ausilio del giudice che decida di esercitare i propri
poteri istruttori, possa dimostrare un fatto estraneo alle sue conoscenze,
comunque da lui allegato, che sia decisivo ai fini della dimostrazione della
subordinazione(150).
        Il primo strumento utile è l’assunzione della prova testimoniale. Nel
caso di specie, il giudice dovrebbe dunque ammettere quella dedotta dal
ricorrente, sentendo i colleghi da egli espressamente indicati nel ricorso. Essi
potrebbero infatti confermare il “sentore” che l’algoritmo valuti e sanzioni i
lavoratori, anche citando episodi specifici che li hanno riguardati, i quali
potrebbero essere utili a inferire la logica sottesa al funzionamento
dell’algoritmo(151).


suoi diritti, debba talora promuovere un giudizio senza poter conoscere elementi di fatto,
rilevanti e decisivi, che sono nella disponibilità del solo datore di lavoro (cosiddetto
contenzioso a controprova), costituisce elemento valutabile dal giudice della controversia al
fine di riscontrare, o no, una situazione di assoluta incertezza in ordine a questioni di fatto in
ipotesi riconducibili alle “gravi ed eccezionali ragioni” che consentono al giudice la
compensazione delle spese di lite».
           (147) M. Taruffo, La semplice cit., 169.
           (148) M. Taruffo, La semplice cit., 178-179.
           (149) C. cost. 29 giugno 1983, n. 192, dichiarando infondata una questione di
pretesa incostituzionalità delle disposizioni che allocavano l’onere della prova della violazione
del divieto di interposizione in capo al lavoratore.
           (150) Almeno nel caso di specie, le informazioni generali e incomplete fornite dal
committente al lavoratore che ha esercitato i diritti previsti dagli artt. 13, 14 e 15, GDPR
difficilmente potrebbero costituire quella «pista probatoria» che, secondo l’orientamento
giurisprudenziale più restrittivo oggi maggioritario, sarebbe requisito necessario per
sollecitare l’esercizio dei poteri istruttori del giudice del lavoro, cfr. par. 3.
           (151) Come in parte accaduto nell’istruttoria testimoniale condotta in Trib. Torino
11 aprile 2018, cit., e Trib. Milano 4 luglio 2018, cit., che hanno però escluso la



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         Queste dichiarazioni, comunque, non costituirebbero prova diretta, ma
al più indizi, dei fatti principali allegati dal lavoratore in sede di ricorso, che
resterebbero dunque nascosti dietro l’opacità algoritmica(152). In ogni caso, essi
potrebbero costituire un primo significativo dato di indagine, utile a stimolare
il giudice del lavoro a esercitare il suo potere-dovere di provvedere d’ufficio
agli atti istruttori necessari ad accertare la verità materiale.
         Una possibile soluzione potrebbe essere quella di chiamare a
testimoniare individui non affetti dai problemi di opacità algoritmica, cioè gli
sviluppatori dello strumento di algorithmic management o, in alternativa, coloro
che ne conoscano, comunque, il funzionamento. Nel caso del lavoro tramite
piattaforma, ad esempio, potrebbero essere chiamati a deporre i dipendenti del
committente che gestiscono la flotta dei corrieri. I nominativi di questi soggetti
potrebbero però essere sconosciuti ai potenziali ricorrenti, che potrebbero non
riuscire a fornire, a norma dell’art. 244 c.p.c., «indicazione specifica delle
persone da interrogare» sui fatti capitolati.
         Questo problema sembra comunque superabile, perché le formalità
indicate possono essere derogate da parte del giudice del lavoro(153). Pertanto,
soprattutto quando il ricorrente abbia formulato apposita istanza fornendo
elementi utili a determinare l’identità delle specifiche persone da interrogare, il
giudice potrebbe, dapprima, acquisire la conoscenza delle generalità dei
dipendenti del committente che conoscano il funzionamento dell’algoritmo in
sede di interrogatorio libero della parte resistente ai sensi dell’art. 420 c.p.c.,
per poi ordinarne la comparizione esercitando i propri poteri istruttori a
norma dell’art. 421 c.p.c.(154). Parimenti, il giudice potrebbe chiamare a

subordinazione ritenendo non dimostrato, in assenza di altri elementi di prova, l’esercizio di
un effettivo potere disciplinare, su cui criticamente P. Tullini, op. ult. cit., 7.
           (152) Si badi che, in alcune situazioni, il fatto rilevante ai fini dell’accoglimento della
domanda del lavoratore potrebbe essere dimostrato direttamente per mezzo della sola prova
testimoniale, quando gli effetti derivanti da uno strumento di algorithmic management siano
immediatamente percepibili da parte della forza lavoro: v. Trib. Padova 16 luglio 2019,
DeJure.
           (153) Orientamento consolidato a seguito di Cass., Sez. Un., 13 gennaio 1997, n.
262, secondo cui l’omissione delle generalità dei testimoni non determina decadenza
dell’istanza istruttoria, ma mera irregolarità sanabile mediante l’esercizio dei poteri istruttori
da parte del giudice del lavoro che assegni un termine alla parte istante per porvi rimedio. Si
tenga in considerazione come, nella posizione sostenuta nel testo, sarebbe il giudice, e non la
parte, a doversi fare parte attiva per porre rimedio alla mancata indicazione specifica della
generalità dei testimoni, ma solo a condizione che esse non fossero agilmente conoscibili,
prima del processo, da parte del lavoratore.
           (154) Per espressa previsione dell’art. 262 c.p.c., questi soggetti potranno anche
essere sentiti come testimoni anche nel corso di una ispezione o di un esperimento giudiziale,
su cui v. infra: non trattandosi di una prova testimoniale, «non si applicano le norme relative



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testimoniare quelle persone i cui nomi e cognomi emergano dagli atti del
processo o dalle dichiarazioni di parti e altri testimoni, quando ritenga che esse
possano essere informate su fatti rilevanti(155). La questione potrebbe quindi
essere approfondita dallo stesso giudice, come già di norma accade nella prassi
giudiziaria, mediante le domande a chiarimento ex art. 253 c.p.c., che spesso
finiscono per allargare l’oggetto del processo, oltre il contenuto dei capitoli di
prova, a fatti secondari anche non allegati dalle parti e appartenenti alla realtà
extraprocessuale, in deroga parziale a quanto affermato in via di principio dalla
giurisprudenza in materia di rapporti tra poteri istruttori e onere di
allegazione(156). In questo modo, il giudice riuscirebbe, in linea con la finalità di
ricerca della verità materiale sottesa al rito del lavoro, ad assumere la
testimonianza degli unici soggetti in possesso di conoscenze utili a confermare
o, potenzialmente, anche scoprire(157) fatti che, altrimenti, resterebbero
inesorabilmente coperti da segreti legali(158) o tecnici(159).


all’ammissione e all’assunzione di questa prova», C. Mandrioli, Diritto processuale civile, II,
Giappichelli, 2009, 292, così da aggirare i problemi relativi alla deroga all’art. 244 c.p.c.
evidenziati nel testo.
            (155) R. Del Punta, Onere della prova e potere istruttorio del giudice: l’instabile equilibrio fra
principio dispositivo e principio inquisitorio, in Problemi attuali sul processo del lavoro, Giuffrè, 2006,
192.
            (156) Per una descrizione, in parte critica, di questa prassi, v. R. Del Punta, op. cit.,
187. Pur dando conto dell’esistenza di questo modus operandi, adottato con una certa
frequenza proprio nelle controversie di accertamento della natura subordinata del rapporto,
C. Pisani, op. cit., 22-23, lo ritiene scorretto alla luce delle regole in materia di onere di
allegazione. Dalla lettura degli stralci di testimonianza riportati in Trib. Torino 11 aprile 2018,
cit., e Trib. Milano 4 luglio 2018, cit., sembra che, anche in questi due casi, i giudici abbiano
escusso i testimoni in modo da verbalizzare dichiarazioni che, stante il loro oggetto,
sembrano andare anche oltre le possibili circostanze capitolate dalle parti.
            (157) Si pensi al caso in cui il lavoratore ricorrente non alleghi nemmeno, perché a
lui totalmente oscura, l’esistenza di programmi di valutazione della prestazione e di
meccanismi utili a sanzionare il lavoratore in caso di inadempimenti: in questi casi, mediante
l’escussione testimoniale oltre il contenuto dei capitoli di prova, il giudice potrebbe accertare
la verità, con atti di genuina istruzione primaria, non solo con riguardo a situazioni di
«incertezza», ma anche in quelle di «ignoranza», su cui v. P. Comoglio, op. cit., 135-136.
            (158) La testimonianza di questi soggetti non costituirebbe infatti violazione né del
dovere di fedeltà di cui all’art. 2105 c.c. né di eventuali segreti commerciali a tutela degli
algoritmi, poiché, come più volte precisato dalla giurisprudenza, «al diritto di difesa in
giudizio deve riconoscersi prevalenza rispetto alle eventuali esigenze di segretezza
dell’azienda», soprattutto ove «l’applicazione corretta della normativa processuale in materia
[…] è idonea a impedire una vera e propria divulgazione» delle informazioni riservate
aziendali: tra le tante, Cass. 13 luglio 2016, n. 14305, DeJure. Peraltro, nulla esclude, ove parte
resistente alleghi specifiche esigenze di riservatezza, che il giudice possa adottare ulteriori
cautele volte a garantire la tutela delle informazioni riservate, ad esempio applicando
analogicamente quanto previsto dall’art. 129 del D.lgs. n. 30 del 2005 (Codice della proprietà
industriale), il quale, nel procedimento di descrizione e sequestro, prevede che il giudice



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        Esiste, peraltro, una soluzione, alternativa a quella della prova
testimoniale, che sarebbe più efficace di quest’ultima per avere cognizione
effettiva delle decisioni assunte dall’algoritmo. Il riferimento è, in particolare,
alla consulenza tecnica(160) che, anche in un recente contenzioso, in cui si è poi
comunque accertata la natura subordinata del rapporto del lavoratore soggetto
ad algorithmic management sulla base delle prove acquisite, avrebbe potuto
costituire uno strumento utile a comprendere e dimostrare le modalità di
funzionamento della piattaforma, che sono invece rimaste ignote nel processo
in relazione a gran parte delle sue funzionalità(161).
        Sebbene, nella sua versione classica c.d. “deducente”, la consulenza
tecnica costituisca un atto processuale di ausilio all’attività del giudice nella
valutazione di fatti e prove già acquisite al processo, la giurisprudenza e poi la
dottrina hanno, già da tempo, riconosciuto come essa, nella versione c.d.
“percipiente”, possa costituire una vera e propria fonte di prova di circostanze
rilevanti per la decisione della controversia, quando sia necessario un
accertamento diretto di fatti di natura tecnica che non possano essere
altrimenti provati dalla parte onerata ai sensi dell’art. 2697 c.c.(162). In questi

debba adottare «le misure idonee a garantire la tutela delle informazioni riservate»: per
esempi, v. M. Scuffi, Le singole misure: descrizione e sequestro, in M. Scuffi - M. Franzosi, Diritto
industriale italiano, II, 2013, 1414.
             (159) Peraltro, occorre sottolineare che, in certi casi, la tecnologia possa essere
utilizzata dagli imprenditori alla stregua di un simulacro dietro cui nascondere una gestione
molto umana della forza lavoro, mediante esercizio un chiaro esercizio di poteri datoriali
contrari non solo alla disciplina giuslavoristica, ma anche a quella penale: v. atti
procedimento UberEats per caporalato, Trib. Milano, Sezione autonoma misure di
prevenzione, 27 maggio 2020, decreto n. 9/2020. In casi analoghi, dunque, un più coraggioso
esercizio dei poteri istruttori da parte dei giudici del lavoro potrebbe essere dunque
funzionale a rendere trasparenti modalità di gestione della forza lavoro tutt’altro che
innovative.
             (160) Per un esempio di consulenza tecnica volta a ricostruire le funzionalità di due
algoritmi, seppur in una controversia di concorrenza sleale, Trib. Milano 1° agosto 2016,
DeJure, e App. Milano 16 aprile 2018, DeJure.
             (161) In Trib. Palermo 20 novembre 2020, cit., il Giudice ha infatti affermato che «le
modalità di funzionamento della piattaforma [sono] rimaste ignote al ricorrente nel corso del
rapporto e anche nella presente causa, in cui non sono stati prodotti gli algoritmi che ne
regolano aspetti essenziali, quali lo sblocco degli slot e l’assegnazione degli ordini». Come si
vedrà infra, la consulenza tecnica c.d. “percipiente”, unitamente all’ispezione o
all’esperimento giudiziale eventualmente affidati dal Giudice al consulente, avrebbe potuto
costituire uno strumento idoneo a comprendere e dimostrare in giudizio le modalità di
funzionamento della piattaforma, che sono state solo parzialmente ricostruite mediante
presunzioni da parte del Giudice nel processo palermitano, che le ha comunque ritenute,
seppur implicitamente, gravi precise e concordanti ai fini dell’accertamento della
subordinazione.
             (162) In generale, anche per i riferimenti, L.P. Comoglio, Le prove…cit., 883-888.



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casi, il giudice, su istanza di parte o anche officiosamente, può infatti «affidare
al consulente non solo l’incarico di valutare i fatti accertati, ma anche quello di
accertare i fatti medesimi, ponendosi pertanto la consulenza, in relazione a tale
aspetto, come fonte oggettiva di prova»(163). Questa affermazione necessita, in
realtà, di una precisazione. Infatti, ad uno sguardo più attento, la fonte di
prova non sarebbe tanto la consulenza in sé e per sé considerata, quanto
l’ispezione(164) o l’esperimento giudiziale(165) che sono nella prassi affidati, più
o meno esplicitamente, dal giudice al consulente, il quale avrà poi il compito di
valutarne, dal punto di vista tecnico, le risultanze(166).
         Non è difficile però accorgersi di come l’ammissibilità delle consulenze
tecniche percipienti abbia di fatto derogato, già nel processo civile ordinario
prima che in quello del lavoro, al tradizionale adagio secondo cui al giudice
non sarebbero attribuiti poteri di istruzione primaria, cioè di ricerca di fatti, e
poi eventualmente di prova degli stessi, nella realtà extraprocessuale(167).
Insomma, questa tipologia di consulenza costituisce uno «strumento con il
quale il giudice riesce a superare il diaframma tra gli atti di causa e la realtà
materiale, che di regola egli può conoscere solo in virtù della mediazione delle
parti»(168).
         Pertanto, essa assume i connotati di un mezzo di ricerca di fatti e prove
che, nel caso oggetto di analisi, potrebbe, e anzi dovrebbe, essere utilizzato dal
giudice del lavoro per accertare la verità materiale che si cela dietro l’algoritmo:
cioè, con specifico riguardo al caso oggetto di questa simulazione, l’esistenza di
programmi di valutazione della prestazione e di meccanismi utili a sanzionare il
lavoratore in caso di inadempimenti. Il consulente, sempre se tecnicamente
fattibile e a seconda delle specificità dello strumento di algorithmic management

            (163) Cass. 26 febbraio 2013, n. 4792, DeJure. Più recentemente, Cass. 8 febbraio
2019, n. 3717, DeJure.
            (164) Cioè «lo strumento col quale si acquisisce l’efficacia probatoria di cose, luoghi
o corpi di persone, ossia di oggetti che, non essendo acquisibili al processo come documenti,
possono essere soltanto essere fatti materia di osservazione, sì da poter acquisire al processo
il risultato di tale osservazione», C. Mandrioli, op. cit., 289. Su possibilità e limiti del mezzo di
prova, v. L.P. Comoglio, Le prove cit., 818 e ss. e 886.
            (165) Cioè lo strumento col quale il giudice, «anziché limitarsi ad osservare cose,
luoghi, o persone, nella loro essenza statica, determini su quei luoghi, o con riferimento a
quelle cose o persone, la riproduzione dinamica di un determinato fatto, allo scopo di accertare se
quel fatto sia o possa essersi verificato in un determinato modo», C. Mandrioli, op. cit., 292.
Su possibilità e limiti del mezzo di prova, v. L.P. Comoglio, Le prove cit., 837-838 e 886.
            (166) L. Dittrich, op. cit., 120-121 e P. Comoglio, op. cit., 139-141.
            (167) P. Comoglio, op. cit., 139-142.
            (168) L. Dittrich, op. cit., 121-123. Ammette questa prassi anche nel rito del lavoro,
pur considerandola in violazione delle regole in materia degli oneri della prova e di
preclusioni, C. Pisani, op. cit., 25 e 32.



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usato nel caso concreto, avrebbe quindi il compito di procedere con una
ispezione o con un esperimento giudiziale aventi ad oggetto l’algoritmo, per
poi redigere una relazione tecnica che descriva i fatti accertati. In tal modo, il
giudice potrebbe dunque osservare in modo trasparente le modalità di
funzionamento dell’algoritmo, superando le opacità tecniche, ma anche
legali(169), che, fino a quel momento, ne avevano impedito la piena cognizione.
Ciò sarebbe dunque utile non solo a confermare i fatti specificamente allegati
dalla parte, ma anche a scoprire eventualmente nuovi fatti secondari utili a
dimostrare quelli primari introdotti nel processo dal lavoratore(170).
         Esperita la consulenza percipiente, si potrebbero creare due diverse
situazioni. Nella prima, il consulente potrebbe accertare, in concreto e con
specifico riguardo alla posizione del ricorrente, che vi sia stato effettivo
esercizio di poteri datoriali da parte del committente apparente, ottenendo
dunque conferma diretta del fatto costitutivo della fattispecie oggetto del
contendere, tramite, ad esempio, pratiche di reverse engineering. Nella seconda,
potrebbe però essere impossibile, per lo stesso consulente, ottenere prova
diretta di questo fatto, qualora non esistano strumenti tecnici utili a
consentirlo. In questi casi, potrebbe però essere tecnicamente fattibile fornire
al giudice prova di fatti secondari come, ad esempio, l’idoneità generale di un
determinato algoritmo a eterodirigere un lavoratore, senza però ottenere la
prova del fatto principale, cioè che il potere direttivo sia stato concretamente
esercitato nei confronti del ricorrente. Analogamente, la tecnica potrebbe
offrire strumenti idonei a fornire una spiegazione non diretta, ma solo
controfattuale, del fatto principale. In queste due ultime ipotesi, il giudice
potrà dunque accogliere la domanda del lavoratore, ma solo ove ritenga che i
fatti secondari dimostrati mediante la consulenza percipiente, da soli o insieme
ad altri già emersi nel processo171, costituiscano, ai sensi dell’art. 2729 c.c., una
presunzione grave, precisa e concordante del fatto principale ignorato, che
verrebbe quindi provato solo indirettamente(172).
         Concludendo, nelle azioni fondate sull’accertamento della natura
subordinata del rapporto, il rischio di subire le conseguenze negative
dell’opacità di strumenti di algorithmic management ricade interamente sul
lavoratore. Egli, pur essendo eterodiretto dal committente, potrebbe essere


           (169) Su cui v. nt. 158.
           (170) Finendo per compiere atti di vera e propria istruzione primaria: v. nt. 157.
           (171) Come, ad esempio, le testimonianze dei colleghi del ricorrente.
           (172) In generale, v. M. Taruffo, Presunzioni, inversioni, prova del fatto, RTDPC, 1992,
733 ss. e L.P. Comoglio, Le prove cit., 656 ss.



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infatti incapace di dimostrare i fatti costitutivi della fattispecie di cui all’art.
2094 c.c. Questa analisi ha comunque chiarito come l’esercizio dei poteri
istruttori da parte del giudice del lavoro possa limitare, in concreto,
l’operatività della regola di giudizio dell’onere della prova, favorendo dunque
l’emersione della verità materiale dietro l’algoritmo e potenzialmente
facilitando la dimostrazione dei fatti posti alla basa della domanda di
accertamento della subordinazione proposta dal lavoratore.

       4.    La trasparenza del decisore algoritmico tra funzione,
rispettivamente antiepistemica ed epistemica, delle regole in materia di
onere della prova e di quelle che attribuiscono poteri istruttori al giudice
del lavoro

        Questa analisi ha dimostrato come le regole che allocano l’onere della
prova in capo al datore di lavoro e quelle che attribuiscono al giudice del
lavoro ampi poteri istruttori siano funzionali a far emergere nel processo se e
come una determinata decisione datoriale sia stata assunta mediante algoritmi.
Pur costituendo entrambe un mezzo per il raggiungimento del medesimo
scopo di aumentare la trasparenza del decisore algoritmico, esse operano però
con due meccanismi opposti se valutati come mezzo per raggiungere il fine di
accertare la verità nel processo.
        Le regole in materia di onere della prova sono infatti
«antiepistemiche»(173), perché ammettono che, quando un fatto resti
indimostrato al termine dell’istruttoria, la decisione di una controversia venga
potenzialmente «fondata su un enunciato falso»(174). In ogni caso, la parte
onerata di provare un determinato fatto ha interesse a dimostrarlo in giudizio
se non vuole soccombere. Pertanto, quelle regole che invertono la normale
distribuzione degli oneri della prova, addossandoli in capo al datore di lavoro,
hanno l’effetto di aumentare, seppur in modo implicito, la trasparenza
decisionale dei decisori algoritmici. Consapevole del rischio di soccombenza in
caso di incapacità di ricostruire la logica sottesa a una decisione concretamente
assunta da uno strumento di algorithmic management, un datore di lavoro
razionale non affiderà mai a un algoritmico indecifrabile il compito di dirigere i
propri dipendenti. In altre parole, l’inversione degli oneri della prova
costituisce un meccanismo legale utile a scoraggiare l’uso di algoritmi opachi,
senza che sia peraltro necessario aprire le scatole nere, addossando in capo allo


         (173) B. Cavallone, op. cit., 19.
         (174) M. Taruffo, La semplice cit., 133.



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stesso soggetto che decide di utilizzare uno strumento di algorithmic management
il rischio di inspiegabilità tecnica delle decisioni assunte dalle macchine.
         Al contrario, le regole che attribuiscono al giudice del lavoro ampi
poteri istruttori «corrispondono ad una necessità epistemica, trattandosi di
strumenti finalizzati a conseguire lo scopo dell’accertamento della verità» nel
processo(175). Pertanto, analogamente a quelle che addossano gli oneri della
prova in capo al datore di lavoro, potrebbero avere l’effetto di aumentare la
trasparenza decisionale degli strumenti di algorithmic management, non solo nel
processo, ma anche fuori dallo stesso. Un datore di lavoro razionale, infatti,
saprebbe di non potersi agilmente nascondere, in giudizio, dietro asimmetrie
informative prodotte da opacità algoritmiche che impediscano ai lavoratori di
conoscere o di provare fatti per loro ignoti o indimostrabili in ragione della
loro lontananza dalla fonte di prova. Ciò perché il giudice potrebbe acquisire
anche officiosamente le prove necessarie per dimostrare fatti fondanti la
pretesa di un lavoratore che lamenti la lesione di un proprio diritto. In altre
parole, i poteri istruttori del giudice del lavoro potrebbero costituire il
grimaldello per aprire scatole nere algoritmiche altrimenti indecifrabili per i
lavoratori: fatta eccezione, ovviamente, per quelle che restino tecnicamente
impenetrabili a mente umana.
         In ogni caso, occorre tenere in considerazione gli orientamenti
abbastanza restrittivi della giurisprudenza, che potrebbero minare la capacità di
questa regola di costituire un mezzo davvero efficace per aumentare la
trasparenza dei decisori algoritmi. Come anticipato, infatti, la possibilità di
esercizio di questi poteri è stata circoscritta alla sola istruzione secondaria, non
essendo possibile per il giudice cercare fatti e prove nella realtà
extraprocessuale. Peraltro, soprattutto negli ultimi anni, il loro utilizzo è stato
ulteriormente limitato ai soli casi in cui esista già un principio di prova del
fatto, cosicché essi non potrebbero essere utilizzati per colmare vere e proprie
lacune probatorie delle parti. Così interpretati, i poteri istruttori del giudice del
lavoro rischierebbero di costituire un’arma spuntata per aumentare la
trasparenza degli strumenti di algorithmic management(176).
         Queste limitazioni giurisprudenziali potrebbero però essere in parte
ripensate. Infatti, l’avvento delle nuove tecnologie, unitamente ad alcune
regole proprie del rito del lavoro, potrebbe essere funzionale a mettere in
discussione gli argomenti tradizionalmente utilizzati per giustificare una più


         (175) M. Taruffo, La semplice cit., 178-179.
         (176) Cfr. par. 3.



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estesa operatività della regola in materia di onere della prova a scapito del
riconoscimento di più ampi poteri istruttori in capo al giudice.
        Il primo di questi argomenti è di ordine pratico. Dato che «nessuno
meglio delle parti conosce i fatti della controversia e i mezzi che possono
darne la prova, conviene perciò servirsi di questa loro conoscenza e affidarsi
allo stimolo del loro interesse, nella dialettica del contraddittorio»(177). Questo
argomento è stato utilizzato anche nel diritto del lavoro a favore di letture
rigoriste della normale ripartizione degli oneri della prova quando è il
lavoratore a ricorrere, ad esempio, per l’accertamento della natura subordinata
del rapporto, se si considera come egli «non incontra in questo tipo di
controversie alcuna difficoltà nell’allegazione di fatti specifici che conosce
benissimo per aver vissuto il rapporto»(178).
        Dall’analisi condotta, è evidente come questa giustificazione possa
risultare in parte anacronistica in un contesto in cui l’esercizio dei poteri
datoriali mediante strumenti di algorithmic management allontana il lavoratore
dalla fonte di prova di fatti che, in determinati casi, potrebbe persino far fatica
a conoscere. Pertanto, non sembra poi così peregrino, da questo angolo
prospettico, argomentare a favore di un potenziamento dei poteri istruttori del
giudice del lavoro. Essi potrebbero quindi essere esercitati anche oltre i limiti
sopra riportati, quando risulti dagli atti o dall’istruttoria che la mancata prova,
o persino la mancata deduzione di alcuni fatti, «non sia imputabile,
soggettivamente, a colpa o inerzia delle parti gravate dai corrispondenti oneri
di prova, ma dipenda da ontologiche difficoltà di prova, cui le parti medesime
(ad es., per una loro oggettiva difficoltà di accessi alle fonti di prova
necessarie), non sarebbero state comunque in grado di ovviare con i soli
strumenti a loro disposizione»(179).
        Il secondo argomento utilizzato per attribuire alle parti una maggiore
responsabilità della prova in giudizio fa riferimento alla necessità di assicurare
imparzialità e indipendenza di giudizio del giudice, che potrebbe esser
compromessa se fosse a lui permesso di assumere iniziative istruttorie, in
ragione della «incompatibilità psicologica tra l’agire e il giudicare» e della
«opportunità psicologica di non intorbidare la serenità del giudice col fornirlo




           (177) E.T. Liebman, op. ult. cit., 84 e amplius E.T. Liebman, Storiografia giuridica
manipolata, RDP, 1974, 108.
           (178) A. Vallebona, L’inversione dell’onere cit., 825.
           (179) L.P. Comoglio, I poteri cit., 2006, 253.



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di poteri di iniziativa più confacenti alla funzione della parte o del
difensore»(180).
        Queste preoccupazioni sembrano però eccessive. Innanzitutto, esse
sembrano fondate su nozioni di terzietà e imparzialità «ingenue» che si
fondano su un assunto indimostrato, secondo cui «chi cerca di raccogliere
informazioni su un fatto perde immediatamente la capacità di valutare
correttamente il contenuto e l’attendibilità delle informazioni che
acquisisce»(181). Soprattutto, anche dando questo assunto per postulato, il
rimedio non potrebbe consistere nel vietare al giudice di «cercare elementi o
informazioni ulteriori per stabilire razionalmente ciò che è vero e ciò che è
falso»(182). Piuttosto, l’ordinamento dovrebbe sottoporre i poteri istruttori a
«controlli adeguati»(183), in modo da evitare un esercizio arbitrario ed
eventualmente partigiano degli stessi. Ma questo rischio sembra già esser stato
sterilizzato da un sistema che, nella formazione della prova disposta
officiosamente dal giudice, garantisce il contraddittorio tra le parti, non solo
come principio, ma anche come specifica regola processuale da seguire una
volta che il giudicante decida di esercitare i poteri istruttori. Il combinato
disposto degli artt. 421, co. 2, e 420, co. 5, c.p.c. impone infatti una gestione
dinamica dell’attività istruttoria, in cui il giudice dovrebbe, innanzitutto,
assumere il mezzo di prova da lui disposto in una udienza successiva, per poi
concedere alle parti, «ove ricorrano giusti motivi, un termine perentorio non
superiore a cinque giorni prima dell’udienza di rinvio per il deposito in
cancelleria di note difensive», proprio a garanzia del loro diritto di difesa da
intendersi, soprattutto, come diritto alla controprova(184). Il cerchio peraltro si
chiude considerando che è ormai principio consolidato quello secondo cui la
decisione del giudice di adempiere al proprio potere-dovere di esercitare i
poteri istruttori possa essere sottoposta al sindacato di legittimità non solo per



             (180) Estratti dalla relazione al Re riportate da E.T. Liebman, Manuale cit., 84-85 e
amplius E.T. Liebman, Fondamento del principio dispositivo, RDP, 1960, 551 ss. Più recentemente,
nel senso di considerare terzietà e imparzialità come valori che giustificano la limitazione e
cui vada commisurata la legittimità dei poteri istruttori del giudice del lavoro, L.P. Comoglio,
I poteri cit., 254; R. Bolognesi, op. cit., 4-5; F. De Michiel, op. cit., 10-11.
             (181) M. Taruffo, La semplice cit., 175-176. Anche B. Cavallone, op. cit., 16,
generalmente critico nei confronti di Taruffo, ritiene condivisibili questi argomenti. Più
diffusamente, P. Comoglio, op. cit., 112-115 e 151-152.
             (182) M. Taruffo, La semplice cit., 176.
             (183) M. Taruffo, La semplice cit., 176.
             (184) L.P. Comoglio, I poteri cit., 223-224 e analogamente M. Taruffo, La prova cit.,
135.



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vizio di motivazione, ma anche per violazione di legge, ai sensi dei nn. 5 e 3
dell’art. 360 c.p.c.(185).
        Insomma, se fatti e prove si allontanano dalla parte onerata, ciò
giustifica un esercizio più vigoroso dei poteri istruttori da parte del giudice del
lavoro, in funzione solo riequilibratrice e mai partigiana(186). Il criterio della
prossimità della prova, lungi dal poter legittimare inversioni giurisprudenziali
che non sembrano ammesse in base al diritto positivo vigente, potrebbe quindi
divenire guida e limite del giudice nel gradare, nel caso concreto, l’intensità di
esercizio dei propri poteri istruttori per acquisire nuovi mezzi di prova e
persino per introdurre nuovi fatti secondari nel processo, anche e soprattutto
quando si siano già verificate decadenze e preclusioni(187).
        Pertanto, qualora la parte si sia trovata nell’impossibilità materiale e
incolpevole di provare un fatto comunque allegato, allora il giudice,
nell’ambito dell’attività di istruzione secondaria, sarebbe legittimato a esercitare
i propri poteri non solo a finalità meramente integrative di piste probatorie già
esistenti, ma anche in funzione suppletiva, per colmare vere e proprie lacune
probatorie(188). Peraltro, in questi casi di extrema ratio probatoria, individuati
anche sulla base del criterio di prossimità alla prova, il giudice potrebbe
esercitare questi poteri anche compiendo atti di vera e propria istruzione
primaria, che lo portino a ricercare fatti e fonti di prova nella realtà
extraprocessuale(189). Ciò sarebbe comunque ammissibile solo qualora sia
limitato alla ricerca di fatti secondari(190) funzionali a dar prova indiretta di fatti
principali che, in ossequio a un contenuto minimo inderogabile delle regole in



            (185) Cass., Sez. Un., 17 giugno 2004, n. 11353, cit.
            (186) A differenza delle proposte di inversione equitativa e a senso unico proposte
da B. Caruso, op. cit., 197, non giustificate sulla base di un criterio neutro come quello di
vicinanza, ma sulla «tutela processuale del contraente effettivamente debole».
            (187) L’utilizzo di un criterio neutro come quello di vicinanza, se non usato per
giustificare inversioni giudiziali dell’onere della prova che prestano il fianco alle critiche
dettagliate al par. 3, sembra peraltro utile a superare le obiezioni di A. Vallebona, Disciplina
dell’onere probatorio e disparità sostanziale delle parti del rapporto di lavoro, ADL, 2001, 790,
riconducendo a razionalità tendenze della prassi giurisprudenziale da lui considerate eversive
e non giustificabili in base al diritto positivo.
            (188) In termini ancora più generali, P. Comoglio, op. cit., 132.
            (189) P. Comoglio, op. cit., 134-154, il quale conclude che l’attribuzione di poteri di
istruzione primaria al giudice non sia incompatibile con l’attuale configurazione del processo
civile, pur ammettendo l’esistenza di ostacoli di natura pratica, come quello dei costi: nella
tesi qui proposta, il criterio di prossimità sembra comunque costituire un argine ad un
aggravio di costi esagerato.
            (190) M. Taruffo, La prova cit., 128-130 e 138.



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materia di preclusioni(191), devono comunque essere sempre introdotti nel
processo dalla parte interessata.
        Del resto, questa conclusione è confermata non solo dall’ampio tenore
letterale dell’art. 421 c.p.c., ma anche da argomenti di natura sistematica. Se
anche nel rito ordinario la giurisprudenza ha ormai implicitamente dato il via
libera, mediante la consulenza tecnica percipiente, a iniziative istruttorie
ufficiose finalizzate alla ricerca di fatti secondari e prove, allora ciò dovrà
essere ammesso, a più ampio spettro, anche in quello del lavoro, che, a
differenza del primo, è ispirato alla finalità di ricerca della verità materiale. Nei
casi di oggettiva difficoltà di prova e nel rispetto del criterio di vicinanza,
potranno dunque essere considerate come legittime anche iniziative istruttorie
potenzialmente illimitate nell’ambito dell’attività di istruzione secondaria e
circoscritte, con riguardo a quella primaria, alla cognizione e alla prova di soli
fatti secondari.
        Peraltro, ciò sembra esser stato già ammesso, forse inconsapevolmente,
da molti giudici del lavoro quando, ad esempio, procedono a escussioni
testimoniali che si muovono oltre lo stretto ambito delle circostanze fattuali
capitolate dalle parti. In altre parole, la ricostruzione qui proposta potrebbe
rivelarsi finanche utile a razionalizzare, rendendole meno eversive e anzi
legittimandole positivamente, tendenze applicative già ampiamente riscontrate
nella prassi dello stesso processo del lavoro(192).

       5.     Un diritto del lavoro in salute dinanzi alle sfide lanciate
dalla rivoluzione tecnologica in atto

        Al termine di questa analisi, si può affermare come le regole che
determinano una inversione degli oneri della prova in capo al datore di lavoro
e quelle che attribuiscono al giudice del lavoro ampi poteri istruttori possano
costituire, unitamente alla disciplina lavoristica sostanziale di riferimento e a
quella privacy, anticorpi regolativi efficaci contro il rischio di indebite estensioni
dei poteri datoriali derivanti da un più ampio ricorso a pratiche di algorithmic
management.
        Limitando il discorso alla fase di applicazione della conoscenza, è
emerso come la disciplina giuslavoristica, a differenza di quella relativa al

           (191) Su cui, in generale, C. Pisani, op. cit., e R. Bolognesi, op. cit., 9, secondo cui il
contenuto minimo di questi oneri è molto più esteso di quanto argomentato in questo
contributo.
           (192) Seppur criticandole, dà conto dell’esistenza di queste tendenze applicative, C.
Pisani, op. cit., 20-26.



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trattamento dei dati personali contenuta nel GDPR, riconosca ai lavoratori
plurimi diritti a ottenere la spiegazione e la giustificazione di una specifica
decisione datoriale, anche quando essa sia stata demandata, in concreto, ad un
algoritmo. In tutti questi casi, le regole in materia di oneri della prova a essi
correlate, che attribuiscono al solo datore di lavoro il rischio di subire le
conseguenze negative dell’opacità algoritmica, costituiscono un anticorpo
estremamente efficace ad arginare eventuali abusi delle prerogative datoriali.
        In ogni caso, l’idoneità della disciplina giuslavoristica a costituire uno
strumento utile a prevenire indebite estensioni dei poteri datoriali decresce
simmetricamente quando spetta al lavoratore dimostrare, in tutto o in parte, se
determinate decisioni che lo hanno riguardato siano state demandate ad
algoritmi e le ragioni per cui esse siano state assunte. Ciò avviene nel caso in
cui gli oneri della prova siano stati solo parzialmente invertiti e, ancor di più,
quando essi gravino in toto sul lavoratore ricorrente in applicazione della regola
di giudizio di cui all’art. 2697 c.c.
        In questi ultimi casi, un ruolo rilevante può però essere giocato
dall’esercizio, preventivo e stragiudiziale, dei diritti di informazione e accesso
previsti dal GDPR. Essi sarebbero infatti utili a dare notizia al lavoratore
dell’esistenza di un trattamento di dati e, nel caso di processi decisionali
automatizzati, della logica generale utilizzata dallo strumento di algorithmic
management per assumere decisioni che lo hanno riguardato. In altre parole,
questi diritti sarebbero utili ad alleviare, ma non ad annullare, la situazione di
accentuata asimmetria informativa in cui si verrebbero a trovare i lavoratori
soggetti al potere di managers digitali. Ciò garantirebbe loro di poter acquisire
conoscenze da utilizzare successivamente in giudizio, anche al fine di stimolare
l’esercizio dei poteri istruttori da parte del giudice quando i lavoratori si
trovino troppo lontani da fatti secondari e prove che potrebbero essere
decisivi per l’accoglimento delle loro domande.
        Insomma, un esercizio più incisivo di questi poteri, guidato e allo stesso
tempo limitato dal criterio di prossimità alla fonte di prova, renderebbe il
diritto del lavoro italiano ancor meglio equipaggiato per far fronte alle sfide
lanciate dalla rivoluzione tecnologica in atto. Perlomeno dalla prospettiva
analitica adottata in questo saggio, nessun aggiornamento normativo, né
tantomeno ripensamento della disciplina giuslavoristica nel suo complesso,
sembra quindi davvero necessario. Piuttosto, sarebbe sufficiente una parziale
rilettura in chiave evolutiva di regole già esistenti, paradossalmente da
reinterpretare alla luce degli stessi scopi per cui erano state introdotte.




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              G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova




Bibliografia

Adams-Prassl J., What if Your Boss was an Algorithm?, in CLL&PJ, 2019, 41, 1.
Aloisi A. - De Stefano V., Il tuo capo è un algoritmo. Contro il lavoro disumano, Laterza, 2020.
Aloisi A. - Gramano E., Artificial Intelligence is Watching You at Work: Digital Surveillance,
         Employee Monitoring, and Regulatory Issues in the EU Context, in CLL&PJ, 2019, 41, 1,
         95.
Amadore N., Tribunale di Palermo: rider lavoratore subordinato, Quotidiano del lavoro, 24 novembre
         2020.
Balletti E., I poteri del datore di lavoro tra legge e contratto, in Giornate di Studio AIDLaSS, Napoli,
         16 e 17 giugno 2016.
Barbieri M., L’utilizzabilità delle informazioni raccolte: il Grande Fratello può attendere (forse), in P.
         Tullini, Controlli a distanza e tutela dei dati personali del lavoratore, Giappichelli, 2017, 183.
Belisario E., Commento all’art. 15, in G.M. Riccio - G. Scorza - E. Belisario, GDPR e normativa
         privacy, WoltersKluwer, 2018.
Benvenuti F., L’istruzione nel processo amministrativo, Cedam, 1953.
Besso C., La vicinanza della prova, in RDP, 2015.
Biasi M., La protezione della sfera personale del lavoratore al tempo dei social media: brevi riflessioni
         sull’attualità dell’art. 8 dello Statuto dei Lavoratori, in LG, 2021, 1, in via di pubblicazione
Bolognesi R., Il prudente esercizio dei poteri istruttori ufficiosi da parte del giudice del lavoro, in Judicium,
         2014.
Burrell J., How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms, in Big Data
         & Society, 2016, 1.
Cairo L. - Villa U., I controlli a distanza a quattro anni dal Jobs Act, in LG, 2019, 7.
Caruso B., Tutela giurisdizionale, onere della prova, equità processuale. Una ricerca sul diritto del lavoro
         nel processo, in RGL, 1982, 1-2.
Cassano G., I controlli ex art. 4, L. n. 300/1970, in LG, 2020, 7, 778.
Cavallone B., In difesa della veriphobia (considerazioni amichevolmente polemiche su un libro recente di
         Michele Taruffo), in RDP, 2010, 1.
Ciccarelli R., Frank, l’algoritmo anti-sciopero. La Cgil porta in tribunale Deliveroo, ilManifesto, 18
         dicembre 2019, https://ilmanifesto.it/frank-lalgoritmo-anti-sciopero-la-cgil-porta-
         in-tribunale-deliveroo/
Comoglio L.P., I poteri d’ufficio del giudice del lavoro, in Problemi attuali sul processo del lavoro,
         Giuffrè, 2006.
Comoglio L.P., Le prove civili, UTET, 2010.
Comoglio P., Nuove tecnologie e disponibilità della prova, Giappichelli, 2018.
Dagnino E., People Analytics: lavoro e tutele al tempo del management tramite big data, in LLI, 2017,
         I.1.
Dastin J., Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women, Reuters, 11 ottobre
         2018, https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight-
         idUSKCN1MK08G
de Angelis L., L’udienza di discussione, in D. Borghesi - L. de Angelis, Il processo del lavoro e della
         previdenza, UTET, 2013.
De Michiel F., Questioni sull’onere della prova nel diritto del lavoro, Cedam, 2019.



        LLI, Vol. 6, No. 2, 2020, ISSN 2421-2695                                                              68
               G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



De Stefano V., “Negotiating the Algorithm”: Automation, Artificial Intelligence, and Labor Protection,
        in CLL&PJ, 2019, 41, 1.
Del Punta R., Onere della prova e potere istruttorio del giudice: l’instabile equilibrio fra principio dispositivo
        e principio inquisitorio, in Problemi attuali sul processo del lavoro, Giuffrè, 2006.
Di Cerbo V., Commento all’art. 421 c.p.c., in G. Amoroso - V. Di Cerbo - A. Maresca, Il processo
        del lavoro, Giuffrè, 2020, 383.
Dittrich L., La ricerca della verità nel processo civile: profili evolutivi in tema di prova testimoniale,
        consulenza tecnica e fatto notorio, in RDP, 2011, 1.
Donini A., Tecniche avanzate di analisi dei dati e protezione dei lavoratori, in DRI, 2018, 1, 222.
Drożdż A., Protection of Natural Persons with Regard to Automated Individual Decision-Making in the
        GDPR, Kluwer Law International, 2020.
Duggan J. - Sherman U. - Carbery R. - McDonnell A., Algorithmic management and app-work in
        the gig economy: A research agenda for employment relations and HRM, in HRMJ, 30.
Dzieza J., How hard will the robots make us work?, The Verge, 27 febbraio 2020,
        https://www.theverge.com/2020/2/27/21155254/automation-robots-
        unemployment-jobs-vs-human-google-amazon
Falsone M., Il sindacato e la risoluzione delle controversie: una, nessuna o centomila identità?, in GC.com,
        2020.
Gamba C., Il controllo a distanza delle attività dei lavoratori e l’utilizzabilità delle prove, in LLI, 2016,
        2, 1.
Gramano E., Sul licenziamento intimato per scarso rendimento, in ADL, 2017, 6, 1506.
Hacker P., Teaching fairness to artificial intelligence: existing and novel strategies against algorithmic
        discrimination under EU law, in CMLR, 2018.
Hendrickx F., From Digits to Robots: The Privacy Autonomy Nexus in New Labor Law Machinery, in
        CLL&PJ, 2019, 40, 365.
Ingrao A., Data-Driven management e strategie collettive di coinvolgimento dei lavoratori per la tutela della
        privacy, in LLI, 2019, 2, 129.
Ingrao A., Il braccialetto elettronico tra privacy e sicurezza del lavoratore, in DRI, 2019, 3, 895.
Ingrao A., Il controllo a distanza sui lavoratori e la nuova disciplina privacy: una lettura integrata,
        Cacucci, 2018.
Jarrahi M.H. - Sutherland W., Algorithmic Management and Algorithmic Competencies: Understanding
        and Appropriating Algorithms in Gig Work, in N. Taylor - C. Christian-Lamb - M.
        Martin - B. Nardi, Information in Contemporary Society. iConference 2019. Lecture Notes in
        Computer Science, vol. 11420, Springer, 2019, 578.
Kullmann M., Discriminating job applicants through algorithmic decision-making, in SSRN, 2019.
Lecher C., How Amazon automatically tracks and fires warehouse workers for ‘productivity’, The Verge,
        25 aprile 2019, https://www.theverge.com/2019/4/25/18516004/amazon-
        warehouse-fulfillment-centers-productivity-firing-terminations
Lee M.K. - Kusbit D. - Metsky E. - Dabbish L., Working with Machines: The Impact of
        Algorithmic and Data-Driven Management on Human Workers, in Proceedings of CHI 2015,
        2015, 1603-1612.
Liebman E.T., Fondamento del principio dispositivo, in RDP, 1960.
Liebman E.T., Manuale di diritto processuale civile, II, Giuffrè, 1981.
Liebman E.T., Storiografia giuridica manipolata, in RDP, 1974, 108.




        LLI, Vol. 6, No. 2, 2020, ISSN 2421-2695                                                               69
              G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



Malgieri G. - Comandè G., Why a Right to Legibility of Automated Decision-Making Exists in the
         General Data Protection Regulation, in IDPL, 2017, 7, 4.
Mandrioli C., Diritto processuale civile, II, Giappichelli, 2009.
Mateescu A. - Nguyen A., Algorithmic Management in the Worklplace, Data & Society Research
         Institute,                            2019,                           https://datasociety.net/wp-
         content/uploads/2019/02/DS_Algorithmic_Management_Explainer.pdf
Menegus         B.,       Amazon’s         Last       Mile,     Gizmodo,        16       novembre         2017,
         https://gizmodo.com/amazons-last-mile-1820451224
Novella M., Il rider non è un lavoratore subordinato, ma è tutelato come se lo fosse, in LLI, 2019, 5, 1.
O’Connor S., When your boss is an algorithm, Financial Times, 8 settembre 2016,
         https://www.ft.com/content/88fdc58e-754f-11e6-b60a-de4532d5ea35
Oostveen M., Identifiability and the applicability of data protection to big data, in IDPL, 2016, 6, 4,
         299.
Otto M., Workforce Analytics v Fundamental Rights Protection in the EU in the Age of Big Data, in
         CLL&PJ, 2019, 40, 393.
Pasquale F., The Black Box Society. The Secret Algorithms That Controls Money and Information,
         Harvard University Press, 2016.
Peruzzi M., La prova del licenziamento ingiustificato e discriminatorio, Giappichelli, 2018.
Pisani C., Le preclusioni nel rito del lavoro, Judicium, 2012.
Research Group on the Regulation of the Digital Economy, Technical Aspects of Artificial
         Intelligence: An Understanding from an Intellectual Property Law Perspective, Max Planck
         Institute for Innovation and Competition Research Paper, n. 13/2019.
Rosenblat A. - Stark L., Algorithmic Labor and Information Asymmetries: A Case Study of Uber’s
         Drivers, IJoC, 2016, 10, 3758.
Saitta F., Vicinanza alla prova e codice del processo amministrativo: l’esperienza del primo lustro, in
         RTDPC, 2017, 3.
Sartori A., Il controllo tecnologico sui lavoratori, Giappichelli, 2020.
Sawers P., Uber drivers union asks EU court to overrule ‘robo-firing’ by algorithm, VentureBeat, 26
         ottobre 2020, https://venturebeat.com/2020/10/26/uber-drivers-union-asks-eu-
         court-to-overrule-robo-firing-by-algorithm/
Scuffi M., Le singole misure: descrizione e sequestro, in M. Scuffi - M. Franzosi, Diritto industriale
         italiano, II, 2013, 1404.
Silberg J. - Manyika J., Tackling bias in artificial intelligence (and in humans), McKinsey Global
         Institute, 6 giugno 2019, https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-
         intelligence/tackling-bias-in-artificial-intelligence-and-in-humans
Taruffo M., L’onere come figura processuale, in RTDPC, 2012, 2, 429.
Taruffo M., La prova nel processo civile, in già diretto da A. Cicu - F. Messineo - L. Mengoni e
         continuato da P. Schlesinger, Trattato di diritto civile e commerciale, Giuffrè, 2012.
Taruffo M., La semplice verità, Laterza, 2009.
Taruffo M., Onere della prova [dir. proc. civ.], in Diritto on line – Treccani, 2017.
Taruffo M., Presunzioni, inversioni, prova del fatto, in RTDPC, 1992, 733.
Tullini P., Il controllo a distanza attraverso gli strumenti per rendere la prestazione lavorativa. Tecnologie di
         controllo e tecnologie di lavoro: una distinzione possibile?, in P. Tullini, Controlli a distanza e
         tutela dei dati personali del lavoratore, Giappichelli, 2017.
Tullini P., Prime riflessioni dopo la sentenza di Torino sul caso Foodora, in LDE, 2018, 1.




        LLI, Vol. 6, No. 2, 2020, ISSN 2421-2695                                                              70
              G. GAUDIO, Algorithmic management, poteri datoriali e oneri della prova



Vallebona A., Disciplina dell’onere probatorio e disparità sostanziale delle parti del rapporto di lavoro, in
         ADL, 2001.
Vallebona A., Il trionfo del processo del lavoro, in MGL, 2009, 7, 566.
Vallebona A., L’inversione dell’onere della prova nel diritto del lavoro, in RTDPC, 1992.
Vallebona A., L’onere della prova nel diritto del lavoro, Cedam, 1988.
Vallebona A., L’onere probatorio circa i requisiti dimensionali per la tutela reale contro il licenziamento: le
         Sezioni Unite cambiano idea, in RIDL, 2006, 2, 448.
Vardaro G., Tecnica, tecnologia e ideologia della tecnica nel diritto del lavoro, in PD, 1986, 1.
Wachter S. - Mittelstadt B. - Floridi L., Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making
         Does Not Exist in the General Data Protection Regulation, in IDPL, 2017, 7, 2.
Wachter S. - Mittelstadt B. - Russell C., Counterfactual Explanations Without Opening the Black
         Box: Automated Decisions and the GDPR, in HJL&T, 2018, 31, 2, 841.
Yampolskiy R.V., Unexplainability and Incomprehensibility of Artificial Intelligence, 2019,
         https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.03869.pdf
Zoli C., La tutela delle posizioni «strumentali» del lavoratore, Giuffrè, 1988.




       LLI, Vol. 6, No. 2, 2020, ISSN 2421-2695                                                             71
