Nelle fabbriche tessili dell'India settentrionale, qualcosa di sottile e profondamente inquietante sta accadendo sotto gli occhi di tutti, senza che quasi nessuno ne parli abbastanza. Gli operai — uomini e donne che guadagnano meno di cinque euro al giorno — hanno iniziato a presentarsi al lavoro con una piccola telecamera fissata alla testa. La indossano mentre cuciono, piegano, tagliano tessuti per ore. Non stanno facendo dirette social, non stanno documentando la loro vita per il piacere di farlo. Quei video, registrati in silenzio tra i rumore delle macchine e il caldo soffocante delle officine, finiscono direttamente nei dataset di addestramento dei robot umanoidi che alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo stanno sviluppando in questo momento.
La notizia non arriva da report di fantascienza. Figure One, Tesla con il suo Optimus, e startup finanziate da capitali miliardari come Physical Intelligence stanno raccogliendo dati gestuali da lavoratori reali per insegnare ai robot i movimenti fini della manifattura. Secondo un'analisi pubblicata dal MIT Technology Review nel marzo 2025, la raccolta di dati comportamentali da lavoratori a basso reddito in Asia meridionale e Sud-Est asiatico è diventata una delle frontiere più attive — e meno discusse — dello sviluppo dell'intelligenza artificiale incarnata, quella che gli esperti chiamano embodied AI. Non si tratta di insegnare a una macchina a riconoscere un'immagine. Si tratta di trasferire dentro un sistema artificiale la memoria muscolare di chi fa quel lavoro da vent'anni: la pressione giusta sul tessuto, l'angolo del polso mentre si infila il filo, i piccoli aggiustamenti istintivi che nessun manuale potrebbe mai descrivere.
Il paradosso è brutale nella sua semplicità. Chi guadagna meno, chi ha meno potere contrattuale, chi non può permettersi di rifiutare, sta contribuendo — con il proprio corpo, con i propri gesti — a costruire la tecnologia che potrebbe renderlo obsoleto. Non è l'intelligenza artificiale che ci sostituisce in modo astratto e distante. Siamo noi, con le nostre mani, che stiamo fornendo la materia prima più preziosa: il sapere incorporato, quello che non si trova sui libri. Il World Economic Forum, nel suo Future of Jobs Report 2025 pubblicato a gennaio di quest'anno, stima che entro il 2030 oltre 85 milioni di posti di lavoro manifatturieri globali potrebbero essere automatizzati, con un impatto sproporzionato sui Paesi a reddito medio-basso dove la manodopera a basso costo è stata finora l'unico vantaggio competitivo.
La questione che rimane aperta — e che nessuna istituzione ha ancora risposto in modo convincente — è cosa succede dopo. Cosa faranno queste persone quando le fabbriche non avranno più bisogno di loro? Il dibattito sul reddito universale di base torna ciclicamente nei convegni e nei paper accademici, ma le politiche concrete restano poche e frammentate. La Finlandia ha sperimentato modelli pilota, Kenya e Namibia hanno condotto trial limitati. Nessuno ha ancora trovato una risposta scalabile per miliardi di persone.
C'è qualcosa di profondamente ambivalente in tutto questo. Da un lato, l'idea che esseri umani siano ridotti a database viventi — pagati una miseria per addestrare la macchina che li sostituirà — è una delle immagini più distopiche che il capitalismo tecnologico abbia prodotto finora. Dall'altro, se davvero un giorno quei lavori usuranti, ripetitivi, fisicamente devastanti, scompariranno, qualcosa dentro di noi vorrebbe che fosse una liberazione. Il problema è che liberazione e disoccupazione, senza una rete di protezione adeguata, sono la stessa cosa con nomi diversi. E il tempo per costruire quella rete si sta assottigliando molto più velocemente di quanto i governi sembrino disposti ad ammettere.