Rider e algoritmi: la resilienza come requisito di selezione

Un rider riceve l'ordine successivo mentre sta ancora consegnando il precedente. Il tempo stimato, il percorso, il punteggio che ne deriva: li decide un sistema che non spiega le sue ragioni e non le negozia. Non è una novità del 2026, ma nel 2026 la ricerca ha cominciato a chiedersi con più precisione che cosa fa, psicologicamente, lavorare dentro un controllo che non risponde.

Il controllo che non misura solo l'efficienza

Una rassegna del progetto ALMA-AI, pubblicata sulla Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, sintetizza un pattern che attraversa i sistemi di gestione algoritmica: l'uso di questi strumenti produce quasi sempre un aumento delle richieste di lavoro (job demands) e, contemporaneamente, una riduzione delle risorse disponibili per farvi fronte — autonomia decisionale, margine di negoziazione, possibilità di spiegarsi quando qualcosa va storto (SJWEH, articolo 4270). Non è l'efficienza del sistema a essere in discussione, è lo squilibrio che produce fra ciò che chiede e ciò che lascia nelle mani di chi lavora. È lo stesso schema concettuale che la psicologia organizzativa chiama modello job demands-resources, applicato a un contesto dove chi fissa la domanda non è più un responsabile ma un codice.

Uno studio su 389 rider cinesi

Uno studio del 2026 pubblicato su Frontiers in Psychology ha raccolto dati da 389 lavoratori del food delivery in Cina per capire come la gestione algoritmica si traduca in benessere lavorativo. Il meccanismo che descrive non è lineare: gli stessi fattori di stress algoritmico — instabilità del punteggio, assegnazioni imprevedibili, assenza di contraddittorio — producono valutazioni cognitive (appraisal) diverse a seconda di quanto i lavoratori possiedano resilienza psicologica, e queste valutazioni diverse spiegano differenze nel benessere riportato (Frontiers in Psychology, 2026). In altre parole: la resilienza non elimina lo stressor, ma modera quanto danno fa.

Il dato va letto con i suoi confini. Il campione è cinese, in un solo settore del gig work — il delivery — e la rilevazione è trasversale e autoriportata, come gran parte di questa letteratura: non misura un cambiamento nel tempo, fotografa un momento, e i lavoratori descrivono se stessi. Non ci sono evidenze, nelle fonti disponibili, che lo stesso ruolo moderante della resilienza sia stato replicato su altri contesti di piattaforma o su rider europei. Trasferire il risultato all'Italia significa trasferire un'ipotesi plausibile, non un fatto verificato.

Quando una variabile protettiva diventa un criterio di selezione

È qui che il risultato, scientificamente onesto, diventa organizzativamente pericoloso. Una piattaforma che legge questo studio ha davanti due strade: ridisegnare il sistema per ridurre lo squilibrio fra domande e risorse, oppure selezionare lavoratori più resilienti e lasciare il sistema com'è. La seconda strada costa meno e si vede prima — nel trimestre in cui si assume, non nell'anno in cui si logora chi è stato assunto. Un tratto che modera il danno rischia di trasformarsi, nelle mani sbagliate, nel requisito per sopportarlo, non nel segnale che andrebbe ridotto. Il burnout, secondo la classificazione dell'Organizzazione Mondiale della Sanità ripresa dal fact sheet INAIL, è definito come fenomeno occupazionale, non come condizione individuale (Repertorio Salute): già nella definizione c'è una responsabilità che attribuire alla resilienza personale del singolo rider finirebbe per cancellare.

La paura di essere sostituiti produce comportamenti, non solo sofferenza

Un'altra linea di ricerca, condotta da studiosi della Washington State University e pubblicata sulla rivista Occupational Health Science, descrive un meccanismo complementare: la paura di essere sostituiti dall'intelligenza artificiale, più che la sostituzione effettiva, è associata a comportamenti controproducenti — ritardi, calo di impegno, piccole irregolarità sul posto di lavoro (Fast Company, 2026). Le fonti disponibili non riportano la dimensione del campione né il disegno dettagliato dello studio, e la relazione resta dello stesso tipo correlazionale che caratterizza gran parte di questa disciplina. Ma l'indicazione è coerente con il resto: non serve che l'automazione tolga davvero il lavoro, basta che lo minacci in modo plausibile perché cambi il comportamento di chi resta.

Che cosa regola — e che cosa non regola — la direttiva UE

La direttiva europea sul lavoro tramite piattaforme digitali è stata adottata dal Consiglio nell'ottobre 2024, con obbligo di recepimento da parte degli Stati membri entro il 2 dicembre 2026 (Uritaxi). In Italia il Consiglio dei Ministri ha approvato in esame preliminare lo schema di decreto legislativo attuativo il 23 luglio 2026 (Commercialista.it). Il punto centrale dello schema: le decisioni che incidono in modo significativo sul rapporto di lavoro — sospensione dell'account, limitazione delle assegnazioni — non potranno più essere prese da un sistema automatizzato senza intervento umano, e il lavoratore avrà diritto a una spiegazione scritta (BusinessWeekly).

È una norma procedurale, e lo è di proposito: stabilisce chi deve rispondere di una decisione automatizzata, non quanto quella decisione costa a chi la subisce. Nelle fonti disponibili non risultano disposizioni specifiche su reskilling o ritenzione legate a questo impianto normativo — se esistono, non sono nel testo che ho potuto verificare, e preferisco dichiararlo piuttosto che darlo per scontato. Una direttiva può obbligare a spiegare una decisione senza obbligare nessuno a misurarne il costo psicologico prima di prenderla, ed è esattamente la differenza fra le due cose che qui conta.

Chi non è nei numeri sul benessere

Il rapporto Censis-Eudaimon di febbraio 2025 stima che il 31,8% dei dipendenti italiani abbia provato sensazioni di esaurimento o distacco riconducibili al burnout, con un salto al 47,7% fra i lavoratori di 18-34 anni; il 73% riferisce stress o ansia legati al lavoro. A livello europeo, il 29% dei lavoratori dell'Unione soffre di stress, depressione o ansia, e un lavoratore su quattro mostra sintomi di burnout secondo le stime dell'Agenzia Europea per la Salute e la Sicurezza sul Lavoro. Sono numeri seri, ma vanno letti per quello che sono: riguardano i dipendenti in generale, non i rider — una categoria che in buona parte dei contratti di piattaforma resta formalmente autonoma, e che per questo è sistematicamente sotto-rappresentata nelle rilevazioni costruite per il lavoro subordinato.

Non esiste, nelle fonti consultate, un dato quantitativo specifico sul burnout dei rider in Italia o in Europa nel biennio 2024-2025. Non esiste perché quella popolazione — mobile, spesso priva di un contratto che la faccia rientrare nei sondaggi aziendali, con un tasso di abbandono che nessuna piattaforma ha interesse a enfatizzare — è esattamente il tipo di assenza che rende sospetti i risultati positivi che un'azienda raccoglie su se stessa. Lo studio cinese ha intervistato 389 rider ancora attivi: chi ha lasciato la piattaforma perché il carico era insostenibile, e quindi non era resiliente abbastanza secondo la metrica che lo avrebbe dovuto proteggere, non compare in nessuna delle 389 risposte.