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L’evoluzione dello smart working in Italia durante la pandemia da Covid-19: analisi qualitativa dell’evoluzione degli accordi sindacali durante il 2020 per il riconoscimento di pattern attuativi = The evolution of smart working in Italy during the Covid-19 pandemic: qualitative analysis of the evolution of trade union agreements during 2020 for the recognition of implementation patterns

Andrea Vetro'

L’evoluzione dello smart working in Italia durante la pandemia da Covid-19: analisi qualitativa dell’evoluzione degli accordi sindacali durante il 2020 per il riconoscimento di pattern attuativi = The evolution of smart working in Italy during the Covid-19 pandemic: qualitative analysis of the evolution of trade union agreements during 2020 for the recognition of implementation patterns.

Rel. Paolo Neirotti. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021

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Abstract:

Il tema del lavoro agile rappresenta una delle principali sfide per le organizzazioni degli ultimi anni. Con l’avanzamento delle possibilità tecnologiche, non solo le diverse organizzazioni, ma anche il legislatore, si sono resi conto che la trasformazione digitale ha impatti rilevanti sulle persone, sui processi e sulle modalità di conduzione del lavoro. In questo senso lo scoppio della pandemia da Covid-19 nel corso del 2020 ha svolto una funzione di acceleratore nell’aumento di consapevolezza verso questo tema, permettendo l’apertura di una finestra di analisi più approfondita verso la modalità di lavoro agile, e rendendo generalizzato quello che, fino a quel momento, era uno strumento sperimentale per un numero limitato di organizzazioni. Lo smart working può essere analizzato sotto diverse dimensioni ma, in particolare, questa tesi restringe il campo d’indagine su alcune variabili manageriali quali il controllo, l’isolamento, l’autonomia, la comunicazione e la tecnologia. In particolare, questa ricerca si pone l’obiettivo di studiare come queste variabili sono state analizzate e declinate in diversi periodi – pre-Covid -19, durante la pandemia – da parte delle imprese, all’interno degli accordi sindacali. Questa tesi vuole evidenziare quali e in che modo questi aspetti sono presenti nelle contrattazioni e in che modo le imprese, in risposta a queste, hanno apportato soluzioni a riguardo. In particolare, si vuole studiare quanto queste soluzioni siano state il frutto di una sperimentazione orientata al futuro o quanto più il risultato di contingenze dettate dal contesto esterno. Per raggiungere questi scopi, la tesi è strutturata secondo quanto segue. Una prima parte introduttiva analizza le principali caratteristiche del lavoro agile, sottolineando fin da subito le similitudini e le differenze con la pratica del telelavoro, ne dà una dimensione in termini di numeri in Italia, e ne traccia un’evoluzione normativa. Nella seconda parte viene delineato un framework di ricerca che mostra le relazioni tra le variabili di interesse; in seguito, queste vengono spiegate nel dettaglio attraverso un’analisi della letteratura accademica manageriale. Nella terza parte, infine, viene svolta un’analisi qualitativa di dati derivanti dagli accordi e dalle contrattazioni tra imprese e sindacati sottoscritti nei periodi precedenti e successivi allo scoppio della pandemia. Attraverso una codifica progressiva per variabili e categorie in aggregato di questi testi si cerca di evidenziare e di formulare delle ipotesi alla luce degli obiettivi esposti in precedenza. La successiva costruzione di un nuovo framework teorico porta a mettere l’accento su delle nuove variabili che integrano quelle analizzate in fase di analisi della letteratura e ad evidenziare i punti ancora scoperti nelle contrattazioni.

Relators: Paolo Neirotti
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 73
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/25844
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