In questo momento, da qualche parte tra Nairobi e Manila, c’è una persona seduta davanti a uno schermo che sta insegnando a un’intelligenza artificiale a parlare come noi. Non scrive niente. Clicca. Questo va bene, questo no, preferisco la risposta A alla B. Otto ore così, mentre il modello impara frammento dopo frammento a parlare come a lei piacerebbe parlare. Quando sarà bravo abbastanza, parlerà al posto suo. A milioni di persone che non sapranno mai che è esistita.
Quando parliamo di AI che ruba il lavoro lo facciamo sempre in modo binario. Il radiologo c’è o non c’è più. Il traduttore sopravvive o sparisce. Il posto si salva o si perde. È un immaginario rassicurante, perché è leggibile: una colonna di vincitori, una di vinti, e l’illusione di poter scegliere in quale stare se ti aggiorni in tempo. La realtà che si sta formando è più obliqua. L’intelligenza artificiale, parecchio spesso, non elimina affatto il lavoro umano. Lo svuota. Lo tiene in vita, continua a pagarlo, e gli toglie soltanto la cosa per cui era umano.
Torniamo a quella persona davanti allo schermo.
Si chiama RLHF, reinforcement learning from human feedback, ed è il pezzo umano dentro ogni chatbot educato, ogni risposta che evita di dire la cosa sbagliata, ogni filtro che ferma l’orrore prima che arrivi a noi. Esseri umani pagati per giudicare migliaia di frammenti, otto ore al giorno. Il loro mestiere non è scrivere. È cliccare. Quasi tutto questo lavoro è stato esternalizzato dove la manodopera costa poco e l’inglese si parla bene: Kenya, Filippine, India. Le inchieste uscite quest’anno raccontano di annotatori a Nairobi pagati tra 1,10 e 1,65 dollari l’ora per ripulire i modelli dai contenuti più atroci della rete. Millecinquecento annotazioni a turno. Un tasso di abbandono stimato intorno al 45 per cento ogni sei mesi, per burnout e trauma.
Vale la pena fermarsi su quella parola, trauma, perché non è messa lì per fare colore. Daniel Motaung, reclutato nel 2019 per moderare contenuti Facebook a Nairobi tramite l’azienda Sama, ha raccontato che il primo video che ricorda di aver moderato era una decapitazione. Lo pagavano circa 2,20 dollari l’ora. Diagnosi: disturbo post traumatico da stress severo. La causa che ha aperto contro Meta e Sama insieme a oltre centottanta colleghi va avanti da anni. Dopo diciotto mesi passati a litigare solo sul fatto che i tribunali kenioti avessero o no giurisdizione su una società americana, il caso è stato finalmente ammesso al processo. E si è subito rifermato: a febbraio 2026 la corte del lavoro di Nairobi ha rinviato la decisione, lasciando di nuovo tutti in attesa.
Qui c’è il primo strato. Questi lavoratori non sono stati sostituiti dall’AI. Sono dentro l’AI. Sono l’organo che il sistema da solo non riesce ancora a produrre: il giudizio su cosa è osceno e cosa no. Senza di loro nessun modello sarebbe pronto per il mercato. E nonostante questo lavorano, come ripetono da tempo le organizzazioni che li seguono, in un vuoto giuridico, mentre i moderatori dei social in alcuni paesi hanno almeno ottenuto cause e risarcimenti per i danni psicologici.
E adesso la parte che non torna. Mentre leggiamo storie così e pensiamo che cosa terribile, speriamo finisca presto, il mestiere non sta finendo. Sta esplodendo. Il mercato dell’annotazione dati ha toccato i 6,5 miliardi di dollari nel 2025 ed è proiettato verso i venti entro il 2030, per una ragione semplice: i modelli hanno bisogno di sempre più dati etichettati da mani umane, non di meno. La piattaforma di lavoro globale Deel ha registrato che il ruolo dell’AI trainer è cresciuto del 283 per cento nelle assunzioni transfrontaliere in un solo anno, il più rapido sulla loro piattaforma. Il World Economic Forum lo mette tra le categorie professionali in più rapida crescita da qui al 2030. Ed è un mestiere che resta senza forma: nato quasi dal nulla in due anni, più veloce di qualsiasi scuola o albo che provi a stargli dietro. Già oggi va da un annotatore a 15 dollari l’ora nelle Filippine fino a un medico a 100 dollari l’ora negli Stati Uniti. Tutti, in fondo, a fare la stessa identica cosa: prestare a un modello quel pezzo di umanità che il modello ancora non ha.
E l’annotatore è soltanto il caso più noto, perché intorno c’è già una piccola folla di mestieri nuovi con la stessa identica forma. I voice double e gli attori di performance capture che prestano voce e postura a librerie sintetiche che parleranno per conto di altri: una volta era roba da videogioco, oggi è una catena di montaggio. Gli operatori human in the loop del customer service, che leggono in tempo reale script generati dal modello senza poter improvvisare né deviare, lì solo perché il sistema, spesso per legge, ha bisogno di un umano nel circuito. Le agenzie di influencer virtuali, dove dietro l’avatar che macina visualizzazioni c’è sempre più spesso una persona reale che presta i gesti e la presenza, mentre voce e volto vengono generati altrove. Il corpo è in affitto. L’identità sta da un’altra parte.
Sei anni fa due ricercatori, Mary Gray e Siddharth Suri, hanno chiamato tutto questo ghost work, lavoro fantasma: l’esercito invisibile di persone che fa funzionare i sistemi che crediamo automatici. Il libro è del 2019 e allora sembrava una nota a margine sulla gig economy. Oggi è la descrizione del motore. C’è però una differenza, e secondo me è quella che conta. Il fantasma di Gray e Suri faceva un lavoro nascosto ma ancora suo: etichettava, riempiva i buchi del software. Il fantasma del 2026 è un passo oltre. Non riempie più i buchi del sistema. È diventato un suo componente. Un sensore. Un attuatore biologico.
Ed è qui che smette di essere una questione di salari e diventa qualcosa di più scomodo. Perché il problema dell’annotatore, e del voice double, e dell’operatore in cuffia, non è la disoccupazione. È l’iperoccupazione svuotata. Il lavoro, da sempre, è stato anche un ponte: il modo in cui quello che sai fare incontra il mondo, lo cambia, ti torna indietro come riconoscimento, come relazione, come senso. Quando l’AI svuota un mestiere non taglia il ponte. Lo trasforma in un canale. Qualcosa che ti attraversa senza che tu lo abiti. L’annotatore non giudica un contenuto: trasferisce un giudizio al modello, che lo userà per parlare al posto suo, meglio di lui, a milioni di persone che non sapranno mai che è esistito.
Continua a prendere lo stipendio. Continua a esistere come lavoratore. Quello che scompare è la mediazione, cioè proprio la cosa che faceva del lavoro un legame con gli altri e non un tubo in cui far scorrere qualcos’altro.
Conviene dirlo con esattezza, senza alzare la voce, perché detto così fa già abbastanza effetto:
L’AI raramente toglie il lavoro. Più spesso lo svuota. Continua a pagarlo, ma toglie quello per cui il lavoro era umano: l’essere ponte e non canale.
Non è una profezia apocalittica. È una categoria professionale che non sappiamo ancora di avere, e che intanto cresce del 283 per cento all’anno. La domanda vera non è quando ce ne accorgeremo. È quante delle persone che oggi insegnano ai modelli a parlare come noi si stiano già accorgendo che, finito di insegnarglielo, a parlare resterà il modello. A tacere resteranno loro.
(Metanerd, metà meta, metà nerd. E questa settimana anche un po’ fantasma.)
Ho provato a immaginare dove porta questa freccia se la lasci correre per trent’anni. Ne è uscito Sasà. Nel 2052 fa il figlio in affitto a Materdei ed è l’interfaccia di un modello che ha già la voce, i gesti e le parole del figlio vero, quello emigrato che non torna più. Non è un salto ideologico rispetto all’annotatore di oggi. È solo incrementale. È il secondo episodio di Voci Artificiali, e si ascolta ovunque trovate i podcast, o su vociartificiali.it.
Fonti e letture
Le cause dei moderatori di contenuti contro Meta e Sama in Kenya, e il rinvio della decisione a febbraio 2026: Business & Human Rights Resource Centre, Computer Weekly.
Inchieste recenti sui salari e le condizioni degli annotatori AI in Kenya: SPM Buzz, OECD.AI.
La crescita del mercato dell’annotazione dati e del mestiere di AI trainer: Pin, Deel, 2025 Global Hiring Report.
Mary L. Gray, Siddharth Suri, Ghost Work (2019).
Immagine di copertina
Cinematic editorial cover illustration, 16:9 widescreen. A lone human figure seen from behind, sitting at a desk in a dim room, facing the cold glow of a large screen. The person's body is rendered as a hollow translucent silhouette, a faint wireframe outline, while streams of light and fragmented data flow straight through them from the screen, as if the human is a conduit and not a presence. Muted desaturated palette, deep shadows, one single cold accent color (electric teal or pale blue) for the data flow. Quiet, unsettling, melancholic mood. Negative space in the upper third for a title. Subtle film grain, soft volumetric light. No text, no logos, no faces visible. Style: contemporary editorial illustration meets cinematic photography.
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