Con il D.Lgs. 96/2026 la trasparenza retributiva è legge anche in Italia, e dal 7 giugno 2027 le aziende più grandi dovranno presentare i primi report sul divario. Abstract propone un’AI che promette di accorciare fino al 60% i tempi di analisi. Il calcolo, però, è solo una parte del lavoro: decidere resta compito delle persone.

Entro il 7 giugno 2027 le aziende con almeno 150 dipendenti dovranno comunicare per la prima volta il proprio divario retributivo di genere. È la prima scadenza concreta della trasparenza retributiva, in vigore in Italia dal 7 giugno 2026 con il D.Lgs. 96/2026, che recepisce la direttiva europea 2023/970. Così, mentre gli uffici HR fanno i conti con i nuovi obblighi, sul mercato arrivano anche le soluzioni di intelligenza artificiale pensate per aiutarli.

Una di queste è stata presentata a Milano da Abstract, società di consulenza e sviluppo IT, al SAP NOW AI Tour. Promette di accorciare molto i tempi delle verifiche. Prima di affidare a un algoritmo la parità di stipendio, però, conviene chiedersi che cosa può fare davvero e che cosa resta, per forza, alle persone.

Trasparenza retributiva: che cosa cambia per le aziende

Il decreto tocca l’intero ciclo del rapporto di lavoro. Già in fase di selezione, per esempio, i candidati devono poter conoscere la retribuzione iniziale o la fascia prevista per la posizione. Il datore di lavoro, invece, non può più chiedere quanto guadagnavano nei lavori precedenti.

Inoltre ogni lavoratore può chiedere per iscritto il proprio livello retributivo e i livelli medi, divisi per sesso, della sua categoria di riferimento. L’azienda ha due mesi per rispondere. Sono vietate, infine, le clausole che impediscono ai dipendenti di rivelare il proprio stipendio.

Report sul divario e soglia del 5%

Il cuore della norma, tuttavia, sono i report. Le aziende con almeno 250 dipendenti dovranno presentarli ogni anno, quelle tra 150 e 249 ogni tre anni: per entrambe la prima scadenza è il 7 giugno 2027. Per le imprese tra 100 e 149 dipendenti si parte invece nel 2031.

Il passaggio più delicato è un altro. Se in una categoria di lavoratori il divario medio tra donne e uomini raggiunge il 5% e non è giustificato da criteri oggettivi e neutri, scatta una valutazione congiunta con i rappresentanti dei lavoratori. In caso di contenzioso, poi, l’onere della prova si sposta sull’azienda: è il datore a dover dimostrare che la discriminazione non c’è stata.

Come funziona l’AI di Abstract per la trasparenza retributiva

È qui che si inserisce Human Centric AI for HR. La soluzione di Abstract crea un unico punto di accesso conversazionale ai dati e ai processi del personale, senza sostituire i sistemi già presenti in azienda. In pratica, chi lavora nelle HR formula una domanda e l’AI recupera le informazioni, le interpreta e, dove previsto, avvia le azioni.

Sulla trasparenza retributiva, secondo l’azienda, la soluzione supporta la verifica di conformità alla direttiva e guida l’individuazione delle azioni correttive, con un approccio di compliance by design. Il risultato dichiarato è una riduzione fino al 60% del tempo dedicato all’analisi.

Abstract l’ha mostrata insieme ad altri due casi d’uso. Il primo è l’analisi dei costi di trasferta, con la segnalazione automatica delle anomalie. Il secondo è l’accesso on demand a indicatori e processi, con un risparmio stimato del 70-80% del tempo per alcune attività.

Mario Calabrò, Human Capital Management Lead di Abstract, rivendica un’impostazione centrata sulle persone. L’obiettivo, spiega, è «fare in modo che sia la tecnologia ad adattarsi alle persone e ai loro bisogni, e non il contrario». Perciò, aggiunge, la tecnologia «deve diminuire la complessità percepita, non aumentarla».

Le domande da porsi prima di scegliere uno strumento

Strumenti come questo possono alleggerire molto il lavoro degli uffici HR. Prima di adottarne uno per la trasparenza retributiva, però, conviene porsi alcune domande, valide per qualunque fornitore.

La prima riguarda i risultati attesi. I risparmi di tempo possono variare molto a seconda di quanto sono ordinati i dati di partenza e di quanti sistemi vanno collegati. Per questo vale la pena chiedere al fornitore su quali casi sono stati misurati e come si tradurrebbero nella propria realtà.

La seconda riguarda il giudizio. Calcolare un divario è un’operazione aritmetica; decidere se è giustificato da criteri oggettivi, invece, no. Infatti la legge coinvolge nella valutazione anche i rappresentanti dei lavoratori. Conviene quindi stabilire fin dall’inizio dove si ferma il suggerimento della macchina e dove comincia la decisione di chi ne risponde, anche davanti a un giudice.

La terza riguarda le regole sull’intelligenza artificiale. Con l’AI Act, dal 2 dicembre 2027 i sistemi usati per decisioni che incidono sui rapporti di lavoro rientrano tra quelli ad alto rischio, con obblighi di supervisione umana e di documentazione. Se uno strumento di analisi retributiva ricada in questa categoria dipende dall’uso che se ne fa. Anche per questo è utile chiarirlo con il fornitore fin dall’inizio.

Trasparenza retributiva, uno strumento non basta

Nulla di tutto questo, sia chiaro, rende inutili gli strumenti digitali. Per molte aziende, anzi, il primo ostacolo sarà proprio mettere ordine in dati sparsi tra sistemi diversi, che è esattamente il punto di partenza di Abstract. Il rischio, però, è scambiare la velocità del calcolo per la soluzione del problema.

La trasparenza retributiva chiede alle aziende di saper spiegare le proprie scelte, non solo di contarle. Un algoritmo può accorciare la strada fino al report, la spiegazione, invece, resta un lavoro da persone.