Negli Stati Uniti l’AI non viene più presentata soltanto come uno strumento per aumentare la produttività. Sempre più spesso viene usata anche per spiegare tagli e riorganizzazioni.
Secondo Challenger, Gray & Christmas, a maggio 2026 le aziende statunitensi hanno annunciato 97.006 tagli di posti di lavoro. In 38.579 casi, circa il 40% del totale mensile, l’AI è stata indicata come causa. Il settore tecnologico ha registrato il maggior numero di tagli annunciati: 38.242 nel mese e 123.653 dall’inizio dell’anno.
Sono numeri rilevanti, ma vanno letti con cautela. Il rapporto registra gli annunci delle aziende e le motivazioni dichiarate, non verifica che ogni posto sia stato sostituito direttamente da un sistema di AI. In alcuni casi l’AI può indicare una sostituzione reale di attività; in altri può essere il modo in cui un’azienda presenta al mercato una ristrutturazione più ampia, legata a costi, assunzioni eccessive, fusioni o domanda in rallentamento. Dire “tagliamo perché investiamo in AI” comunica efficienza e futuro meglio di “abbiamo sovrastimato la crescita”.
Questo rende il dato meno semplice da interpretare, non meno importante. Se l’AI diventa un modo accettabile per spiegare una riduzione del personale, significa comunque che sta entrando nel modo in cui le imprese parlano agli investitori e giustificano le proprie scelte. Inoltre, nei primi cinque mesi del 2026 i tagli complessivi negli Stati Uniti sono stati inferiori del 43% rispetto allo stesso periodo del 2025 e, al netto dell’eccezionale riduzione dell’occupazione federale avvenuta quell’anno, sono rimasti sostanzialmente in linea con il 2024.
In Italia e in Europa, gli stessi cambiamenti potrebbero assumere forme meno visibili: meno assunzioni, team più piccoli, mancati rinnovi, minore ricorso all’outsourcing e riorganizzazioni presentate con motivazioni più ampie, più che grandi licenziamenti annunciati come “causati dall’AI”. Il punto non è solo se l’AI elimina posti di lavoro, ma come cambia la quantità di lavoro umano necessaria per produrre gli stessi beni e servizi.
Cosa succederà al lavoro?
Secondo i dati ISTAT sulle imprese italiane e l’ICT nel 2025, il 16,4% delle aziende con almeno dieci addetti utilizza almeno una tecnologia di AI. Nel 2024 erano l’8,2% e nel 2023 il 5%. Tra le grandi imprese la quota raggiunge il 53,1%, mentre tra le PMI si ferma al 15,7%. Nei servizi informatici e dell’informazione è intorno al 53%.
L’adozione cresce rapidamente, ma resta molto disomogenea. Questo rende poco credibile l’idea di una trasformazione uniforme del mercato del lavoro italiano. Le grandi aziende e alcuni settori stanno già sperimentando cambiamenti importanti; molte imprese più piccole sono ancora in una fase iniziale.
Letto al contrario, lo stesso dato dice che l’83,6% delle imprese con almeno dieci addetti non adotta ancora alcuna tecnologia di AI. L’accelerazione è reale, ma parte da una base limitata e renderà probabilmente il cambiamento molto disomogeneo.
Il solo fatto che un’impresa usi l’AI non basta per prevedere l’effetto sull’occupazione. Un’analisi pubblicata dalla BCE a marzo 2026, basata sui dati SAFE 2025 con circa 5.000 imprese coinvolte, non ha rilevato differenze complessive significative nella creazione o nella riduzione dei posti di lavoro tra aziende che dichiarano di usare l’AI e aziende che non la usano.
Nella stessa analisi, un uso intensivo dell’AI è associato a una maggiore probabilità di assumere. Questo dato però va letto con prudenza: le imprese che adottano intensivamente l’AI tendono anche a essere più solide, più innovative, più digitalizzate e spesso attive in settori già in crescita.
La parte più interessante dello studio non è quindi “l’AI fa assumere”. È un altro: l’impatto dipende dal contesto e dall’obiettivo dichiarato. Quando l’AI viene usata soprattutto per ridurre il costo del lavoro, l’associazione osservata va nella direzione opposta: meno assunzioni e più licenziamenti. Anche qui si tratta di correlazioni osservate in un’indagine, non della prova che l’AI abbia causato direttamente questi risultati.
Per questo il dato BCE non chiude il dibattito sull’occupazione. Semmai mostra che la stessa tecnologia può inserirsi in strategie aziendali molto diverse: espansione, automazione, riduzione dei costi o riorganizzazione.
Le tutele possono favorire la crescita?
Il mercato del lavoro europeo funziona in modo diverso da quello statunitense. Le regole europee sui licenziamenti collettivi prevedono il confronto con i rappresentanti dei lavoratori per cercare di evitare o ridurre gli esuberi e limitarne le conseguenze.
Queste regole non impediscono i licenziamenti. Cambiano però il modo in cui avvengono: allungano i tempi, rendono più visibile la decisione e aprono uno spazio per negoziare alternative o misure di accompagnamento.
Qui emerge il problema della competitività. Il rapporto Draghi sulla competitività europea indica tra i principali rischi per la prosperità dell’Europa la produttività debole, la pressione demografica e la concorrenza globale. La stessa Commissione europea sottolinea che le transizioni digitale e ambientale richiedono investimenti e innovazione su una scala senza precedenti.
In un intervento sull’AI e l’economia dell’area euro, pubblicato a marzo 2026, Philip Lane della BCE osserva che i dati statunitensi non possono essere trasferiti direttamente all’Europa, dove investimenti e diffusione dell’AI sono inferiori. Tra i limiti strutturali cita il peso delle PMI, mercati dei capitali meno capaci di finanziare innovazione, incertezza normativa e una riallocazione del lavoro più lenta in alcuni Stati membri.
La sfida è tenere insieme tutele, investimenti, accesso a capitale e capacità di adottare l’AI. Se un’impresa usa la tecnologia per produrre gli stessi beni e servizi con meno persone, riduce i costi e migliora i margini, ma non aumenta necessariamente la propria capacità competitiva. Per farlo deve trasformare la produttività liberata in nuovi prodotti, servizi migliori e maggiore capacità produttiva.
Quali lavori cambieranno?
L’esposizione all’AI dipende più dalle attività svolte che dal titolo professionale. La pressione tende a essere maggiore quando il lavoro è ripetitivo, standardizzato, facile da verificare e distante dal contesto operativo o dal cliente. Questo può riguardare parti dello sviluppo software, dell’assistenza, della documentazione, della produzione di contenuti e delle attività amministrative, senza rendere interamente sostituibile nessuna di queste professioni.
Nel breve e medio termine, è più difficile ridurre i ruoli che tengono insieme competenza tecnica, responsabilità e conoscenza reale dell’organizzazione. Non significa che queste attività siano immuni dall’automazione: agenti e sistemi sempre più integrati puntano proprio a pianificare meglio, usare strumenti e applicare regole. Significa però che, allo stato attuale, il valore si sposta verso chi sa definire il problema, verificare i risultati e assumersi la responsabilità delle decisioni. Queste caratteristiche possono essere presenti in qualunque ruolo. Nessuna specializzazione tecnica è automaticamente al sicuro.
Anche il regolamento europeo sull’AI introduce nuovi obblighi, ma con un calendario graduale e ancora in evoluzione. Secondo la Commissione europea, dopo l’accordo politico raggiunto il 7 maggio 2026 le regole per i sistemi usati in alcuni ambiti ad alto rischio, tra cui il lavoro, dovrebbero applicarsi dal 2 dicembre 2027. Alcune parti dell’AI Act sono già applicabili, tra cui gli obblighi di alfabetizzazione sull’AI, il divieto delle pratiche considerate a rischio inaccettabile e le prime regole per i modelli di AI general-purpose. Le regole più specifiche per i sistemi ad alto rischio usati nel lavoro arriveranno più avanti: per le aziende questo significa che governance, trasparenza e documentazione non sono un tema da rimandare all’ultimo momento. Queste regole possono aumentare la domanda di gestione del rischio, documentazione, trasparenza e controllo umano.
Questione di crescita o soltanto riduzione dei costi?
Le informazioni disponibili non permettono ancora di prevedere un’ondata di licenziamenti causati dall’AI in Italia. Cercare soltanto un fenomeno simile a quello statunitense rischia però di farci guardare il dato sbagliato.
Un’azienda può ridurre il lavoro necessario senza avviare un licenziamento collettivo: può assumere meno persone, non sostituire chi esce, ridurre i fornitori esterni o affidare lo stesso volume di attività a team più piccoli. In questi casi l’occupazione cambia lentamente e senza un annuncio che attribuisca la decisione all’AI.
Per capire cosa sta succedendo bisogna quindi osservare assunzioni, composizione dei team, domanda di outsourcing e destinazione degli aumenti di produttività.
Su questo punto, in Italia mancano ancora serie storiche pubbliche abbastanza solide per dire che l’AI abbia già ridotto in modo misurabile le offerte per profili junior o ruoli creativi di ingresso. Gli indicatori disponibili mostrano però un cambio di composizione: nel 2025 gli annunci italiani che richiedono competenze di AI sono cresciuti del 93%, mentre l’Osservatorio sulle Competenze Digitali 2025 segnala una domanda ICT ancora alta ma più matura.
Questi dati non dimostrano da soli un calo dei profili junior. Indicano però che il mercato non sta solo chiedendo “più persone”: sta chiedendo competenze diverse. È qui che l’impatto silenzioso può diventare visibile prima dei licenziamenti: non nella sostituzione immediata di chi lavora già, ma nel minor spazio per attività standardizzabili, percorsi di ingresso poco strutturati e ruoli costruiti soprattutto sull’esecuzione ripetitiva.
Per le aziende questa distinzione andrebbe chiarita prima di avviare un progetto: quale risultato deve produrre, come verrà misurato e come sarà utilizzata la capacità liberata? Per chi lavora nel software, significa investire meno sull’esecuzione ripetitiva e più sulla conoscenza del dominio, sull’integrazione tra sistemi e sulla responsabilità dei risultati.
L’assenza di grandi licenziamenti non dimostra che l’AI non sta cambiando il lavoro in Italia. La particolare situazione normativa europea può offrire alle imprese più tempo per trasformare la produttività in investimenti, competenze e nuove opportunità. Se questa opportunità sarà utilizzata soltanto per mantenere gli stessi livelli di attività con costi inferiori, avremo ridotto i costi senza costruire nuova capacità produttiva.
L’alternativa è usare la produttività liberata dall’AI per investire in competenze, migliorare i processi e costruire nuovi servizi. È lì che la tecnologia può diventare crescita, non solo riduzione dei costi.
Fonti
- Challenger, Gray & Christmas — rapporto sui tagli occupazionali negli Stati Uniti, maggio 2026
- ISTAT — Imprese e ICT, anno 2025
- Commissione europea — licenziamenti collettivi
- Banca centrale europea — AI e occupazione nelle imprese dell’area euro
- Banca centrale europea — AI ed economia dell’area euro
- Commissione europea — rapporto Draghi sulla competitività
- Commissione europea — accordo del 7 maggio 2026 sulle regole AI
- Politecnico di Milano, Osservatorio Artificial Intelligence — AI e domanda di competenze nel lavoro italiano
- Osservatorio sulle Competenze Digitali 2025 — domanda ICT e competenze emergenti