La tecnologia è spesso considerata il principale fattore di sviluppo della società capitalistica; le dinamiche stesse del capitalismo inducono l’imprenditore (personificazione del capitale) ad una perenne riconfigurazione delle condizioni di lavoro finalizzate ad accrescere l’efficienza produttiva.

Le rivoluzioni tecnologiche non hanno tuttavia ripercussioni limitate all’ambito lavorativo, ai cancelli della fabbrica, ma si riflettono sull’intero corpo sociale, modificando le condizioni di vita, i consumi, le abitudini, le infrastrutture, le istituzioni ecc.

L’invenzione dei semiconduttori (wafer di silicio che consentono di amplificare e commutare i segnali elettrici) e la miniaturizzazione dei circuiti elettronici, con il parallelo incremento della loro capacità di calcolo, sono alla base della rivoluzione digitale che stiamo attraversando.

Dagli anni 80 del secolo scorso le tecnologie legate all’informazione e alla comunicazione si sono rapidamente susseguite ed efficacemente imposte sul mercato; personal computer, internet, cellulari, piattaforme digitali, social media, hanno pervaso il tessuto sociale e ogni aspetto della nostra vita (dal lavoro, alle comunicazioni, allo svago).

I sistemi digitali di ultima generazione, basati sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI), probabilmente incideranno sulla vita economica e sociale in maniera ancora più estesa e profonda (qualcuno arriva a parlare di rivoluzione ontologica, ossia del sovvertimento delle strutture che costituiscono la realtà umana).

L’espressione “intelligenza artificiale” fu usata per la prima volta nel 1956, nel celebre convegno al Darthmouth College, nel New Hampshire, organizzato da quattro ricercatori, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, che avrebbero successivamente svolto un ruolo cruciale nello sviluppo nella nascente disciplina.

L’intelligenza artificiale può essere definita come la disciplina che studia le tecniche, i metodi e gli strumenti per simulare, non emulare, l’intelligenza naturale, tipicamente umana (i progressi delle neuroscienze hanno gettato, per il momento, una parziale luce sulle funzioni cognitive ed è pertanto preferibile utilizzare il termine “simulare” ad “emulare”, non potendo essere riprodotto fedelmente il funzionamento dell’intelligenza naturale). ⁽¹⁾

Nello sviluppo delle macchine intelligenti (nel senso precedentemente esposto), si sono utilizzati essenzialmente due approcci complementari, ossia quello simbolico e sub-simbolico (entrambi i paradigmi sono applicati e non devono essere considerati alternativi).

L’approccio simbolico si basa sulla logica, che nel corso della sua evoluzione ha fornito una notazione formale dei principi e delle espressioni del ragionamento; questo sistema formale ha permesso di dare una base matematica al ragionamento simbolico, consentendo di rappresentare la conoscenza come un insieme di simboli manipolabili dagli algoritmi (ossia da sequenze di istruzioni definite per eseguire un determinato compito o risolvere un problema).

Un esempio di intelligenza artificiale simbolica, ossia basata su regole e conoscenze esplicite e rigidamente predeterminate, è rappresentato dal sistema Deep Blue della IBM, divenuto celebre negli anni 90 per avere sconfitto il campione mondiale di scacchi Kasparov. ⁽²⁾

L’approccio sub-simbolico si basa invece su metodi che permettono di ricavare le regole e di generalizzarle partendo direttamente dai dati; in questo caso è fondamentale avere un insieme di dati abbastanza grande e sufficientemente rappresentativo di un dato problema che permetta di costruire un modello che possa adattarsi a situazioni non ancora osservate, mostrando un certo grado di autonomia nel compito assegnato. Il processo mentale alla base di questo approccio è quello dell’inferenza, ossia il sistema applica quello che è stato appreso dai dati precedenti per fare previsioni o prendere decisioni in contesti nuovi (dalle informazioni note si ricavano delle conclusioni).

Modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT, sono addestrati su enormi quantità di dati testuali, che consentono al sistema di apprendere la complessità e le sfumature del linguaggio naturale (l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale consiste nell’insegnare a un sistema informatico a imparare mediante degli esempi, anziché fornire un elenco di regole predefinite da seguire). Il modello ChatGPT si è dimostrato in grado di superare il test di Turing (ossia di generare testi indistinguibili da quelli prodotti dagli esseri umani), di rispondere a quesiti complessi e di generare contenuti creativi, basandosi sulla regolarità espresse dai dati, senza una comprensione intrinseca del loro significato. Fondamentali sono quindi una quantità sufficiente di dati (in genere un’enorme quantità) e un adeguato sistema computazionale in grado elaborarli. ⁽³⁾

Con l’intelligenza artificiale si costruiscono pertanto delle macchine in grado di pensare (o, per meglio dire, di simulare il pensiero) senza cervello, dove le conoscenze sono espresse mediante algoritmi.

Nel regno della tecnica

Le applicazioni in campo bellico (messe in luce dal conflitto Russo-Ucraino e Mediorientale), le nuove forme di controllo sociale, la crescente concentrazione di poteri nelle mani dei colossi della tecnologia (sempre più integrati nel sistema digitale-militare degli apparati statali), le possibili ricadute sul mondo del lavoro e sull’ambiente1 stanno generando una più che giustificata apprensione riguardo all’AI.

Prendiamo in considerazione brevemente un aspetto che la nostra corrente politica ha sempre ritenuto centrale (senza ovviamente valutare trascurabili gli altri), ossia le ripercussioni che l’AI determinerà sul mondo del lavoro. Centrale perché parlare di lavoro in questo caso implica necessariamente valutare le relazioni che intercorrono fra la forza lavoro e il capitale e le ricadute che queste modificazioni potranno comportare sull’intero processo di riproduzione sociale.

L’informatizzazione della produzione non è sicuramente una novità, già da alcuni decenni abbiamo assistito ad una complessiva ristrutturazione del sistema economico attraverso una radicale modificazione degli schemi organizzativi della fabbrica propri del modello fordista.

Attraverso l’introduzione della microelettronica la fabbrica ha potuto dismettere gli schemi rigidi della catena di montaggio organizzando la produzione secondo modelli più funzionali alle esigenze e alle fluttuazioni del mercato.

Rispondere in tempo reale alle richieste del mercato, minimizzare le scorte di magazzino e i relativi costi, diversificate il prodotto in funzione del mercato di riferimento, sono stati gli effetti più vistosi determinati dall’introduzione dell’informatica nella produzione.

Negli anni 80 del secolo scorso viene così ad affermarsi il toyotismo, un modello di organizzazione della fabbrica basato sul concetto di Just in Time e sulla qualità totale.

L’informatizzazione e la robotizzazione hanno consentito di ridurre il numero dei lavoratori addetti alle macchine, nonostante i notevoli incrementi della produzione; nel contempo si è assistito ad un aumento degli addetti alla programmazione ed al controllo. ⁽⁴⁾.

La microelettronica ha inoltre consentito di trasferire interi segmenti produttivi in contesti geografici caratterizzati da un costo del lavoro decisamente inferiore rispetto a quello delle aree del capitalismo avanzato, aprendo la strada al processo generalizzato di svalutazione della forza lavoro che ha accompagnato la cosiddetta fase di globalizzazione.

L’IA rappresenta un’ulteriore avanzamento, sia quantitativo che qualitativo, del processo di automatizzazione già avviato con l’introduzione del informatica nel mondo produttivo.

Da alcuni anni sentiamo parlare di dark factories, ossia di fabbriche totalmente automatizzate al cui interno lavorano solo robot, dove sia gli uomini che la luce sono diventati costi superflui.

Un esempio paradigmatico e rappresentato dalla “fabbrica intelligente”, inaugurata nel 2024 a Changping (area amministrativa a nord di Pechino), dalla multinazionale cinese Xiaomi (impresa che opera nel campo dell’elettronica di consumo), in grado di produrre un dispositivo smartphone ogni 3 secondi, 24 ore su 24, raggiungendo la capacità complessiva di 10 milioni di dispositivi all’anno, nella pressoché totale assenza di forza lavoro. ⁽⁵⁾.

Si tratta di una fabbrica totalmente automatizzata, dove soltanto qualche tecnico interviene per il controllo del sistema. Attraverso sensori avanzati e algoritmi di machine learning i robot sono in grado di acquisire dati sull’ambiente, diagnosticare i problemi, ottimizzare i processi e persino auto-ottimizzarsi durante la produzione.

Le dark factories non riguardano solamente i giganti della tecnologia avanzata, come Xiaomi o Foxconn, ma si stanno rapidamente espandendo in tutti i settori dell’industria; degli esempi, in questo senso, possono essere rappresentati da una gigantesca fabbrica nello Xinjiang (regione autonoma cinese) in grado di mettere in funzione 5000 telai totalmente guidati dall’AI, ⁽⁶⁾ oppure dagli impianti di Ningbo e Quzhou della Zeekr (produttore cinese di auto elettriche) ⁽⁷⁾.

Il porto di Shangai, dal 2025, si è trasformato in una città robotica, dove i container, appena scaricati dalle navi, vengono scansionati da sistemi digitali, prelevati da veicoli autonomi fino alle aree di smistamento e successivamente collocati, da robot specializzati, su camion, treni o all’interno di appositi magazzini.

Camion e convogli ferroviari, privi di conducente, vengono guidati sulle banchine del gigantesco porto di Shangai attraverso sistemi di AI; il movimento coordinato dei veicoli, gestito dagli algoritmi digitali, ha incrementato la produttività del 30-50%, con una drastica riduzione degli incidenti ⁽⁸⁾.

Nel considerare l’impatto dell’automazione, guidata dall’AI, sul mondo della produzione, non a caso siamo partiti dalla Cina; l’enorme volume degli investimenti pubblici e privati ha consentito a Pechino di rivestire una posizione di leadership nelle tecnologie ad alta crescita e ad alto valore aggiunto: batterie, pannelli solari, turbine eoliche, veicoli elettrici e robotica avanzata.

La crescita dei robot industriali istallati in Cina, secondo la Federazione Industriale di Robotica (IFR), è stata imponente, passando da 189.000 nel 2014 a oltre 2 milioni nel 2024. ⁽⁹⁾

Con 567 robot ogni 10.000 lavoratori, la Cina si colloca, nell’ambito dell’automazione manifatturiera, decisamente sopra alla Germania (449), USA (307), Italia (237) e Regno Unito. ⁽¹⁰⁾

Il governo centrale di Pechino sta incoraggiando l’automazione attraverso sussidi e incentivi locali; il programma “Made in China” prevede agevolazioni fiscali che possono arrivare a coprire fino ad un quinto della spesa in robot industriali. L’obiettivo cinese è quello di continuare a rivestire una posizione centrale nel mercato mondiale della manifattura e preservare la capacità produttiva in un paese che sta invecchiando velocemente.

La competizione economica sta inevitabilmente accelerando i processi di ristrutturazione anche nei paesi del capitalismo “occidentale”, seguendo le medesime coordinate di sviluppo: la Siemens ha introdotto sistemi di automazione avanzata nello stabilimento di Amberg, in Germania, Tesla ha seguito la medesima strada e Amazon ha aumentato il numero di robot nei suoi centri logistici da 350.000, nel 2021, a oltre 750.000 nel 2023. ⁽¹¹⁾

Il porto di Shangai rappresenta pertanto il futuro della logistica così come le fabbriche di Xiaomi o della Zeekr il futuro del mondo della produzione industriale.

Le ricadute sull’occupazione sono facilmente prevedibili: a fronte di pochi tecnici qualificati dediti alla supervisione da remoto (in grado di controllare più impianti dai centri digitali) e alla manutenzione dei sistemi robotici (aggiungiamoci pure gli esperti della cyber-security), il numero degli addetti alla produzione è destinato ad un drastico, o per meglio dire, drammatico, ridimensionamento.

La Foxconn, gigante taiwanese dell’elettronica, nel 2016 ha sostituito 60.000 lavoratori con i robot in un solo stabilimento in Khunshan (città-contea della provincia cinese di jiangsu). ⁽¹²⁾

Nel settore manifatturiero, nella sola Cina, sono occupati oltre 100 milioni di lavoratori, secondo i dati della Banca Mondiale. Un’analisi della Oxford Economics del 2017, prevedeva la perdita di 12 milioni di posti di lavoro nel settore manifatturiero, entro il 2030, a causa dei sistemi robotici automatizzati. ⁽¹³⁾

Le applicazioni dell’AI non riguardano solamente le fabbriche o la logistica ma tutto il mondo del lavoro, in particolare il terziario (nei paesi “occidentali” il terziario occupa circa i tre quarti della forza lavoro complessiva); l’80% delle imprese utilizza già sistemi di AI in almeno una delle proprie attività e più del 90% prevede di aumentare i propri investimenti nel settore ⁽¹⁴⁾.

Per i sistemi AI è più facile simulare il pensiero concettuale, astratto, rispetto e forme di pensiero apparentemente più semplici ma che richiedono un’attività percettiva; questo perché l’intelligenza percettiva presuppone la capacità d’interpretare e integrare stimoli sensoriali (uditivi, tattili, visivi ecc.) difficilmente concettualizzabili e pertanto difficilmente codificabili. In questo senso per un sistema di AI è più “semplice” eseguire un progetto, formulare ipotesi diagnostiche o difendere un imputato in un processo, rispetto a muoversi agevolmente nello spazio o manipolare oggetti con destrezza. ⁽¹⁵⁾

Alcuni lavori manuali difficilmente verranno sostituiti nel breve periodo (cuochi, commessi, camionisti, parrucchieri, imbianchini, personale delle pulizie) mentre quelli più esposti alla sostituzione risultano collocati nel settore del terziario avanzato, anche con alta qualifica (analisti, tecnici e specialisti finanziari, programmatori, correttori di testi, sviluppatori di applicazioni, di database o software).

Secondo un rapporto di Rational Fx, relativo al monitoraggio di assunzioni e licenziamenti nel tecnologico, nel 2025, per effetto delle ristrutturazioni aziendali determinate dall’introduzione di sistemi di AI, sono stati tagliati più di 202.000 posti di lavoro.

Negli ultimi mesi tutti i colossi tecnologici hanno annunciato programmi di riorganizzazione aziendale incentrati sull’adozione di sistemi di AI e sul ridimensionamento del personale; HP ha comunicato di voler tagliare fra i 4000-6000 posti di lavoro entro il 2028, Meta circa 3600, Microsoft circa 6000 e Amazon 14000. ⁽¹⁶⁾

Negli USA, nei primi mesi del 2025, la percentuale di disoccupati fra i neolaureati e salita del 5,8%, con percentuali ancora più elevate nelle discipline informatiche e finanziarie, fortemente esposte all’automazione. Le aziende tecnologiche europee hanno ridotto, dal 2024, del 73,4% le assunzioni. ⁽¹⁷⁾

Secondo Dario Amodeo (CEO di Anthropic, una delle principali società leader nel campo dell’intelligenza artificiale generativa), “la AI potrebbe cancellare la metà di tutti i lavori junior del terziario e portare la disoccupazione complessiva fino al 20% entro un massimo di 5 anni”. ⁽¹⁸⁾.

Circa il 47% dei posti di lavoro negli USA, secondo un articolo molto citato di Fray e Osbourne (2017), è a rischio di automazione. ⁽¹⁹⁾

Nel 2023 l’Employment Outlook dell’OCSE stimava che circa il 28% dei posti di lavoro nei paesi membri è altamente esposto all’AI (e quindi a rischio di sostituzione). ⁽²⁰⁾

Diversi studi sottolineano che i nuovi sistemi digitali basati sull’AI avranno comunque un impatto su quasi tutte le professioni; volendo schematizzare, le occupazioni poco qualificate sono particolarmente esposte all’automazione e alla robotica mentre quelle altamente qualificate appaiono maggiormente esposte alla componente di intelligenza artificiale che impatta fortemente sulle abilità cognitive. Tra le occupazioni a medio livello quelle più esposte risultano concentrate nel settore amministrativo e delle vendite.

I due volti della produzione capitalistica

Diversi intellettuali, economisti ed opinionisti tendono a ridimensionare l’impatto che l’AI potrebbe determinare sul mondo del lavoro; si sostiene che l’obiettivo dell’AI sia quello di affiancare le capacità umane e non quello di sostituirsi al lavoratore. L’accento viene pertanto posto sulla necessità di ridefinire e sviluppare nuove competenze professionali che permettano al lavoratore di interagire efficacemente con le macchine.

Altri mettono in luce che l’AI stessa avrebbe le potenzialità creative adatte a generare nuovi settori imprenditoriali che potrebbero richiedere l’impiego di personale qualificato.

I nuovi sistemi digitali consentirebbero inoltre di fronteggiare il calo demografico e la conseguente riduzione di figure professionali necessarie per le esigenze aziendali e sociali; l’IA permetterebbe inoltre la creazione di sistemi assistenziali e sanitari in grado di gestire, a costi contenuti, i problemi legati all’invecchiamento della popolazione.

In termini generali, si sottolinea che l’innovazione tecnologica ha storicamente generato, e non sottratto, ricchezza; lo stesso ridimensionamento del mondo del lavoro, sebbene possa determinare delle iniziali difficoltà, permetterebbe di svolgere, all’intera società, attività più creative e ricreative.

Si tratta, ovviamente, di argomenti non privi di fondamento, ma che tendono a trascurare le contraddizioni che caratterizzano l’attuale sistema economico e sociale.

Nel capitalismo il processo produttivo è nel contempo processo lavorativo e processo di valorizzazione.

Il processo lavorativo (utilizzando le parole delle stesso Marx – Libro primo del Capitale) “è attività finalistica per la produzione di valori d’uso; appropriazione degli elementi naturali per i bisogni umani; condizione generale del ricambio organico fra uomo e natura; condizione naturale ed eterna della vita umana.”

Il processo lavorativo, ossia il processo il cui scopo è rappresentato dalla produzione di oggetti utili, che soddisfino dei bisogni, non è quindi caratteristico del capitalismo ma è presente in tutte le epoche storiche; il progresso tecnico consente al lavoratore (L) di mettere in movimento (n) una massa crescente di mezzi di produzione (Mp). Nella crescita di Mp in rapporto ad L si esprime, storicamente, il progresso tecnico e lo sviluppo della forza produttiva.

Da questo punto di vista l’AI, come molti altri avanzamenti tecnologici che l’hanno preceduta, aumenta la produttività e quindi la ricchezza, ossia la quantità di valori d’uso, di beni, che vengono prodotti nell’unità di tempo.

Il processo produttivo, nel capitalismo, è tuttavia anche processo di valorizzazione; il capitalista investe denaro non per produrre oggetti che soddisfino i propri bisogni ma per avere un ritorno economico, trarre profitto.

La valorizzazione del capitale, ossia la produzione di plusvalore, sempre richiamandoci a Marx “rappresenta lo scopo determinate, l’interesse animatore e il risultato finale del processo di produzione capitalistico.” Il processo di valorizzazione caratterizza il capitalismo rispetto ai precedenti modi di produzione ed è quindi specifico dell’epoca attuale.

Nel considerare brevemente il processo di valorizzazione introduciamo alcuni concetti che necessiterebbero di ben altro spazio, ma che diamo in parte per scontati. Il punto di partenza, ma che riveste un ruolo centrale, è rappresentato dalla teoria del valore-lavoro, secondo cui le merci si scambiano tra di loro in base alle quantità di lavoro necessarie a produrle (il valore di una merce è quindi determinato dal tempo di lavoro socialmente necessario per produrla).

Il lavoratore presente sul mercato, per poter sopravvivere, vende l’unica merce che possiede, ossia la propria capacità o forza lavoro. In questo caso, per produrre e riprodurre la propria forza lavoro, il lavoratore deve semplicemente vivere (ovvia nutrirsi, vestirsi, ecc); per cui il valore della forza-lavoro è rappresentato dai mezzi necessari alla conservazione e alla riproduzione dei lavoratori.

Nel pieno rispetto della legge del valore-lavoro, il lavoratore vende quindi la propria capacità lavorativa in cambio di un salario di sussistenza. Nell’impiego del processo lavorativo, tuttavia, la forza-lavoro presenta una caratteristica che la distingue da tutte le altre merci, ossia la possibilità di produrre merci il cui valore è superiore a quello della forza-lavoro impiegata.

Il processo di produzione di plusvalore non è altro quindi che produzione di pluslavoro, appropriazione di lavoro non pagato all’interno del processo lavorativo; pluslavoro che si esprime, si materializza in plusvalore.

Fonte del valore non è quindi capitale costante (C; ossia il capitale investito per l’acquisto dei mezzi di lavoro, materie prime, ecc. ) ma il capitale variabile (V; ossia il capitale investito in salari); solo mediante l’impiego di forza-lavoro può avere luogo il processo di valorizzazione del capitale.

Il capitale costante, che svolge una parte determinate, oggi potremmo dire preponderante, nella creazione di ricchezza (espressa della quantità e qualità di valori d’uso), non genera plusvalore ma si limita trasferire alle merci una parte del suo valore consumato nel processo di produzione; ossia i macchinari (compresi i sistemi di AI), le materie prime e tutto quanto non è lavoro vivo (ossia forza-lavoro), cede alla merce che viene prodotta soltanto la quota di lavoro consumata nel processo produttivo ⁽²¹⁾.

La moderna teoria economica borghese, che per semplicità chiameremo neoclassica, rifiuta completamente la teoria del valore-lavoro e incentra l’analisi economica fondamentalmente sulle dinamiche del mercato, ossia si configura essenzialmente come un’economia di scambio; una famosa definizione di economia politica di L. Robbins esprime sinteticamente questo punto di vista: “Il problema economico si riduce alle condizioni di allocazione ottimale (fra fini alternativi) di risorse naturali scarse date a priori.”

Anche alcuni teorici che erano partiti da posizioni che si richiamavano al marxismo considerano superata, nella società attuale, la teoria del valore-lavoro; nel corso dello sviluppo tecnologico, sostengono, il sapere e le capacità lavorative dei lavoratori sono state totalmente espropriate dal capitale e inglobate nel capitale costante. Il capitale, nella loro analisi, tende ad autovalorizzarsi (sono le posizioni, per esempio, dei sostenitori della teoria del “capitalismo cognitivo”). ⁽²²⁾

In primo luogo questa analisi confonde, a nostro avviso, il processo lavorativo con il processo di valorizzazione; la competenza professionale (il know how) è indubbiamente un elemento essenziale nel processo lavorativo (ossia nella produzione di specifici valori d’uso mediante una specifica attività lavorativa –quello che Marx chiama lavoro concreto-) ma non contribuisce alla valorizzazione.

L’elemento costitutivo del valore di una merce è rappresentato del lavoro astratto; il lavoro astratto sempre utilizzando le parole di Marx è “lavoro indifferenziato (si astrae completamente dalla sua particolare attività, dalla sua natura e dal suo modo d’essere determinato), generale, socialmente necessario, indipendente da qualsivoglia contenuto, e quindi trova la sua espressione autonoma, nel denaro, nella merce come prezzo, un’espressione comune a tutte le merci e solo distinguibile in base alle sue qualità.”

Come la tecnologia possa influire nella composizione organica del capitale, e quindi anche sul lavoro astratto, lo accenneremo in seguito.

Questi approcci teorici, non considerando o tendendo a considerare superato il processo di valorizzazione, inevitabilmente propongono soluzioni che si configurano essenzialmente nell’ambito della distribuzione all’interno del sistema capitalistico (per il momento non consideriamo le posizioni di chi ritiene che l’attuale sistema di produzione si possa progressivamente sopprimere mediante il solo sviluppo tecnologico); il reddito universale rappresenterebbe una soluzione pratica ai problemi occupazionali, in un’epoca in cui il lavoro tende a divenire superfluo (oppure il famoso lavorare meno, lavorare tutti).

La nostra corrente politica ritiene che la legge del valore-lavoro caratterizzi il capitalismo e che manterrà una sua validità oggettiva nel processo economico fintanto che sopravvivrà l’attuale modo di produzione; le crisi del sistema capitalistico si esprimono nel mercato, nella sfera della circolazione, ma in realtà sono generate dalle insanabili contraddizioni del processo produttivo, ossia del processo di valorizzazione.

Forze produttive come espressione del capitale

Consideriamo, in estrema sintesi, come il processo di valorizzazione influenzi il processo lavorativo; la produttività del capitale si manifesta, sin dal suo apparire (quando ancora i metodi di lavoro erano quelli propri dei modi di produzione precedenti), con il fatto che il lavoratore è costretto a fornire pluslavoro, ossia a produrre oltre le sue immediate necessità.

Sin dal suo iniziale sviluppo la produzione capitalistica si caratterizza per il fatto che i mezzi di produzione, le condizioni materiali di lavoro (materie prime, mezzi di lavoro e mezzi di sussistenza) appaiano non come soggetti al lavoratore ma come lui soggetto a loro.

Il capitale impiega lavoro; il lavoro è finalizzato alla valorizzazione del capitale, non è un mezzo per la semplice produzione di beni.

Il capitalista non esercita alcun dominio personale sul lavoratore (come avveniva nel sistema schiavistico e servile), ma esercita un dominio sull’intero processo lavorativo, ossia sul lavoro oggettivato, sul prodotto, sulle condizioni del lavoro e quindi sul lavoratore stesso.

Già in questa forma iniziale, sostiene Marx, si assiste ad un rovesciamento del rapporto, ossia a una personificazione della res e una reificazione della persona. ⁽²³⁾

Le forme del lavoro socialmente sviluppato che si susseguono nel capitalismo, ossia la cooperazione, la manifattura (come forma di divisione del lavoro) e la fabbrica (come forma di lavoro sociale sulla base del macchinario), si presentano al lavoratore come forme di sviluppo proprie del capitale.

Anche la macchina, ossia la scienza realizzata (nel senso che il progresso tecnico è possibile solo mediante la conoscenza e l’applicazione delle leggi della natura), appare come capitale nei confronti del lavoratore.

Tutte le applicazioni della scienza, i prodotti del lavoro, l’organizzazione stessa del processo lavorativo, sono del tutto indipendenti dai singoli lavoratori; si ergono di fronte alla forza lavoro come espressioni della potenza del capitale ed appaiono soltanto come mezzi finalizzati allo sfruttamento del lavoro e alla produzione del plusvalore.

La scienza, quando è applicata processo di produzione capitalistico, è quindi finalizzata a favorire, massimizzare il processo di valorizzazione del capitale attraverso l’incremento del saggio del plusvalore, ossia del saggio di sfruttamento della forza lavoro. La tecnologia nei settori direttamente produttivi, attraverso la robotica e l’automazione, incrementa la produttività, mentre nei settori distributivi permette la razionalizzazione della circolazione del capitale e della redistribuzione del plusvalore secondo criteri di ottimizzazione delle risorse e riduzione dei costi (automazione delle banche, delle assicurazioni e dei servizi commerciali).

Inoltre la scienza consente di semplificare al massimo le operazione del lavoro umano in tutti i settori dove a modo di essere applicata; la tecnologia quindi semplifica e ridistribuisce le funzioni più elementari alla forza lavoro, determinando una complessiva de-professionalizzazione. ⁽²⁴⁾

Con l’introduzione dell’AI il processo di reificazione e de-professionalizzazione, che fino a pochi anni fa sembrava relegato ai lavoratori manuali ed in parte al mondo impiegatizio, sta coinvolgendo e coinvolgerà settori sempre più ampi delle professioni intellettuali. I sistemi di AI possono essere considerati forme di sapere reificato, ossia separato del lavoro intellettuale, portato dall’esterno e cristallizzato in apparato materiale incorporato da una macchina.

Il nuovo lavoratore intellettuale si trova quindi un sapere già formato, espresso mediante algoritmi, sul quale non può e non deve intervenire, ma che deve saper riprodurre infinite volte. ⁽²⁵⁾

Il ridimensionamento dei programmi universitari rappresenta un tentativo di adeguamento della formazione alle esigenze del mercato del lavoro; una complessiva riduzione delle conoscenze e una rimodulazione delle competenze è finalizzata ad interagire e a seguire le indicazioni dei sistemi di AI (ormai i veri depositari del sapere).

Il progredire delle realizzazioni tecnologiche aumenta ovviamente il livello di preparazione per ottenerne il vero controllo, ma questo genere di formazione è ormai gestito in pochi centri di eccellenza o direttamente delle stesse imprese del settore tecnologico.

I sistemi di AI stanno quindi riducendo la forza lavoro in quasi tutti i settori economici e nel contempo stanno dequalificando, tendenzialmente proletarizzando, il mondo del lavoro.

Produttività e valorizzazione

Il capitalista è perennemente indotto alla riconfigurazione dei modi di produzione; l’abbattimento dei costi permette di affrontare la concorrenza e conquistare nuove fette di mercato.

Mediante l’incremento della produttività una fabbrica è in grado di produrre un determinato articolo con una quantità di lavoro mediamente inferiore a quelle delle imprese concorrenti; il valore individuale del suo prodotto risulterà quindi inferiore a quello medio del mercato.

Questa differenza di valore, che consente un vantaggio competitivo, rappresenta l’incentivo che sospinge costantemente il capitalista ad accrescere la produttività del lavoro e quindi a rivoluzionare continuamente l’organizzazione stessa del processo lavorativo.

Il lavoro nell’azienda maggiormente produttiva opera come lavoro potenziato, eccezionale, delimitando così il tempo necessario a vantaggio del plusvalore.

L’incremento di produttività si presenta pertanto come generatore di plusvalore relativo anche quando il valore d’uso della merce prodotta non rientra nella cerchia dei mezzi di sussistenza dei lavoratori (l’innovazione tecnologica, pur potendo determinare la dequalificazione delle forza lavoro, tende quindi ad aumentare il plusvalore che viene generato dal singolo lavoratore, ad incrementarne, da un altro punto di vista, lo sfruttamento).

La crescente produttività del lavoro si esprime, come abbiamo visto, in una crescente massa di mezzi di produzione che il singolo operaio riesce a mettere in funzione nel processo lavorativo; questo aspetto viene rappresentato mediante la composizione tecnica del processo lavorativo, ossia tramite il rapporto fra Mp ed L.

Questo aumento della composizione tecnica si riflette, utilizzando ancora una volta le parole di Marx “sulla composizione di valore del capitale (la composizione organica) ossia nell’aumento della parte costitutiva costante del valore capitale a spese di quella variabile.”

Quindi, pur aumentando il plusvalore relativo, il processo storico di sviluppo delle forze produttive, stimolato delle stesse dinamiche di valorizzazione del capitale, finisce per inaridire l’unica fonte produttrice di valore e plus-valore, ossia la parte variabile del capitale (v), la forza lavoro.

La caduta tendenziale del saggio di profitto (ossia il rapporto fra il plusvalore estorto e la massa di capitale complessivo, nelle sue differenti componenti, investito per realizzarlo) esprime la crescente difficoltà di valorizzazione a fronte dello sviluppo delle forze produttive del capitale, basata sull’incremento del plusvalore relativo.

Il saggio di plusvalore (ossia l’incremento di plusvalore generato dall’aumentata produttività) non può, nel lungo periodo, compensare l’effetto che la modificazione della composizione organica determina sul saggio di profitto; questo perché, fa notare Marx, la composizione organica può aumentare all’infinito mentre la massa di plusvalore trova i suoi limiti nella durata della giornata lavorativa.

L’intelligenza artificiale rappresenta indubbiamente un importante fattore di sviluppo delle forze produttive (basti pensare al grado di automazione che è in grado di generare nel settore industriale) ma costituisce, proprio per questo motivo, un ostacolo formidabile al processo di valorizzazione del capitale, e quindi alla riproduzione del sistema sociale. Le aziende automatizzate, proprio perché sono praticamente prive di forza-lavoro, indubbiamente generano ricchezza mediante la produzione di merci ma non generano plusvalore (in questo caso il plusvalore è drenato dai settori lavorativi che impiegano capitale variabile –dobbiamo considerare che il singolo capitalista non riceve mai il plusvalore prodotto dalla sua azienda ma una quota dell’intero plusvalore sociale prodotto dallo sfruttamento complessivo della forza lavoro-).

L’analisi marxista mette in luce quindi il carattere contraddittorio del capitalismo, ossia il conflitto che subentra fra lo sviluppo materiale della produzione e la sua forma sociale; solo liberandoci dal modo di produzione capitalistico e dalle necessità di valorizzazione che lo caratterizzano, potremmo finalmente fare in modo che le conquiste della scienza e della tecnica possano essere utilizzate per rispondere ai bisogni e allo sviluppo dell’intera società.

GS

Gennaro Vessio “Intelligenza artificiale per curiosi.” pag. 14, Edizioni Dedalo.

Ibidem, pag 19.

Ibidem, pag 22.

Mauro jr. Stefanini “Dopo la ristrutturazione la nuova composizione di classe. Verso la ripresa delle lotte proletarie.” Prometeo 6 dicembre 1993.

Futuro Riccio, “Dark factories le fabbriche fantasma producono già da sole, senza luci ne operai.”futuroprossimo.it.

Robot King “Cina: la fabbrica fantasma con 5000 telai e zero operai” robohorizon.ue

Mario Piccirillo. “Un esercito di robot alimentati dall’AI: ecco come la Cina sta vincendo la guerra dei dazi.” dire.it.

HPadmid “Shanghai: il porto che si guida da solo” hackerpunk.it.

Maurizio Carmignani “Robotica industriale, la Cina fa paura: l’Occidente è in ritardo.” agendadigitale.ue.

Ibidem.

Futuro Riccio, “Dark factories le fabbriche fantasma producono già da sole, senza luci ne operai.”futuroprossimo.it.

Ibidem.

Massimo “L’era delle fabbriche senza luci: come la Cina sta silenziosamente riscrivendo le regole dell’industria globale.” altogain.it.

Ludovica Favarotto e Claudia Schettini “IA-lavoro: l’equilibrio fragile del progresso.” ispionline.it 9 gennaio 2026.

Gennaro Vessio “Intelligenza artificiale per curiosi.” pag. 23, Edizioni Dedalo.

Ludovica Favarotto e Claudia Schettini “IA-lavoro: l’equilibrio fragile del progresso.” ispionline.it 9 gennaio 2026.

Andrea Daniele Signorelli “Le intelligenze artificiali hanno iniziato a rubarci il lavoro.” 23/06/2025 domusweb.it.

Ibidem.

“L’impatto dell’intelligenza artificiale sui lavoratori italiani.” randstand.it

Ludovica Favarotto e Claudia Schettini “IA-lavoro: l’equilibrio fragile del progresso.” ispionline.it 9 gennaio 2026.

Sull’argomento vedi anche: C.P. “Il post-capitalismo via Internet secondo Paul Mason, sogno o realtà?” Prometeo 15, serie VII, giugno 2016.

Andrea Fumagalli. “Valore, Moneta, tecnologia.” Pag. 57 . Derive Approdi.

Marx “Storia delle teorie economiche.” Vol. 1 pag . 341, Newton Compton Editori.

Sull’argomento: Mauro jr. Stefanini “Tendenze generali della composizione di classe.” Prometeo serie IV, Settembre 1984.

Enzo Modugno “Il cybercapitale.” Pag. 11 Manifesto libri (non condividiamo molte delle opinioni politiche espresse dall’autore, ma sull’aspetto della reificazione della qualificazione indotta dall’AI sul lavoratore intellettuale ci troviamo sostanzialmente d’accordo).