A Mumbai il monsone di luglio ha fatto salire l’acqua sopra il ginocchio in mezza città, e sopra l’acqua correvano gli scooter arancioni del delivery di Zomato e Swiggy. Chi ha guardato dalla finestra ha visto quello che vedono tutti: un rider in impermeabile che porta la cena calda. Dietro la scena, però, c’è qualcosa di più interessante. Quale? Un algoritmo meteo che sa in anticipo dove il temporale colpirà più forte, quanta gente ordinerà, quanto alzare il prezzo di consegna.
Le piattaforme di delivery in India hanno costruito un sistema con cura maniacale, trasformandolo in una roba a metà strada tra il dilemma morale e la trappola. Poi furbamente hanno lasciato che la decisione più importante, uscire o non uscire, la prendesse il rider da solo.
Il 2026 è il primo anno in cui l’India Meteorological Department usa ufficialmente l’intelligenza artificiale per prevedere il tempo, ma le piattaforme di delivery erano già più avanti. Perché loro nutrono i loro algoritmi con dati meteorologici da molto prima. Zomato si appoggia a Weather Union, un servizio di dati che ha lanciato nel 2024, incrociato con quello che i rider stessi rilevano guidando. Se una zona diventa pericolosa scatta un alert dentro l’app: poi finisce lì.
La stessa intelligenza, due usi opposti
Nitesh Kumar Das, che dirige l’associazione indiana dei cosiddetti “Gig Workers” (i lavoratori a cottimo tra cui i rider), la spiega con una frase che chiarisce tutto:
durante le piogge forti le piattaforme introducono surge pricing o “incentivi pioggia”, ma la stessa intelligenza non si traduce mai in riduzione dei carichi di lavoro o in tempi di consegna più lunghi.
Un algoritmo meteo AI che sa dove pioverà entro venti minuti viene usato per capire dove alzare il prezzo, non per capire dove ritirare gli scooter.
È la stessa asimmetria che nel 2022 raccontammo quando il caldo cominciava a diventare fisicamente insostenibile per chi lavora fuori: le aziende sapevano, ma i lavoratori ne pagavano lo stesso le conseguenze.
Il portavoce di Eternal (la holding di Zomato) ha dichiarato che, non appena vengono segnalate condizioni non sicure, l’azienda avverte i delivery partner. Ineccepibile, sulla carta. Prakriti Dasgupta della Maynooth University in Irlanda aggiunge la riga scomoda: la decisione se lavorare o no ricade sempre sul rider, e
“pressioni economiche e strutture di incentivo spesso li spingono a continuare in condizioni che mettono a repentaglio salute e sicurezza”.
Detto altrimenti: sei libero di non uscire, e sei libero di fare la fame. Bello, no?
Come il delivery ha imparato a monetizzare il maltempo
Good Business Lab ha seguito da aprile a luglio 2026 un campione di 730 rider a Delhi e dintorni. Sotto ondate di caldo che hanno sfondato i 45°C, la quasi totalità ha continuato a lavorare: il salario dipende dai target di performance, e i target non conoscono meteorologia. In Cina, uno studio del 2024 su una piattaforma di delivery durante un’ondata di caldo ha misurato una cosa curiosa: gli ordini salivano, ma i guadagni dei rider scendevano, perché il traffico rallentato e le condizioni impossibili facevano saltare i tempi di consegna, e i bonus scomparivano. Più lavoro e più rischio, ma meno soldi.
Nel 2025 Glovo in Italia aveva provato a introdurre un “bonus caldo” del 2-8%. L’idea è stata ritirata in fretta: pagare di più per lavorare quando fa 42 gradi somiglia troppo a un incentivo a farsi male. Negli Stati Uniti DoorDash ha introdotto una Weather Impact Fee temporanea per il cliente, che secondo l’azienda va tutta al rider oltre alla paga base. Il meccanismo è lo stesso: si monetizza il maltempo, si ridistribuisce (in parte) al lavoratore, si continua a consegnare.
Chi decide dove finisce l’algoritmo?
Antonio Aloisi, professore di diritto del lavoro alla IE University di Madrid, ha messo il caso indiano in una prospettiva che ci riguarda direttamente:
“il caos monsonico di Mumbai è una finestra sul futuro del lavoro ovunque. Con la volatilità climatica che accelera, le condizioni estreme diventeranno la norma anche in Europa”.
Poi la parte che pesa: le regole che disegniamo adesso (soglie, meccanismi di stop, schemi di compensazione) decideranno se la gestione algoritmica amplifica il rischio climatico per chi lavora o aiuta ad assorbirlo. Delegare la scelta alla buona volontà delle piattaforme è una scelta, ma bisogna assumersi le responsabilità politiche delle conseguenze che comporta.
C’è un contrasto che vale la pena notare, perché è di questo mese. In Giappone, alcune aziende stanno installando cabine di raffreddamento per chi lavora all’aperto: piccole strutture climatizzate dove il corriere, l’operaio, il manutentore possono passare cinque minuti a rimettersi. Costruite per il lavoratore, non intorno alla domanda del cliente.
Nello stesso mese, in India, la stessa emergenza climatica ha prodotto invece algoritmi che aumentano il prezzo della consegna quando piove. Le due direzioni non sono equivalenti, e non sono nemmeno inevitabili: sono scelte progettuali.
Il delivery ha già mostrato di sapersi mangiare interi settori senza chiedere il permesso a nessuno. Quello che succede ai rider indiani sotto il monsone del 2026 non è un problema locale: è la beta test di un modello che, secondo Aloisi, arriverà anche qui in Europa appena il clima renderà “normale” quello che oggi chiamiamo estremo.
La domanda è chi comprerà quel modello così com’è, e chi proverà a scriverne un altro prima che sia troppo tardi.
Rakesh, il rider di South Delhi intervistato da Al Jazeera due anni fa, diceva una frase che continua a tornarmi in testa: “non sono una macchina che può lavorare tutto il giorno a questa temperatura”. Sull’app che gli assegna gli ordini, però, quella distinzione tra uomo e macchina resta un dettaglio che l’algoritmo, per ora, non ha imparato a leggere.
