L’ai-washing e la doppia velocità del mercato del lavoro tra licenziamenti tech e startup

24/02/2026 ECONOMIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   C’è un termine nuovo, e non particolarmente lusinghiero per i colossi della tecnologia, che sta facendo capolino nei comunicati stampa e nei report di analisti americani: si chiama ai-washing, e indica la pratica, sempre piú diffusa tra le grandi aziende, di giustificare licenziamenti di massa con la necessità di fare spazio all’intelligenza artificiale. Una motivazione, questa, che suona bene agli orecchi degli investitori — sempre alla ricerca di segnali di efficienza e innovazione — ma che, a guardare i dati e le dichiarazioni di chi quei processi li studia davvero, rivela spesso una realtà piú complessa e sfumata. Il fenomeno, come raccontano diverse analisi raccolte da testate internazionali, non è che l’ultima declinazione di una vecchia abitudine: quella di addossare a una tecnologia emergente scelte dolorose che affondano le radici in errori gestionali, bolle di assunzioni passate o piú semplicemente in una riorganizzazione aziendale necessaria a far quadrare i conti in un’economia che, nonostante l’entusiasmo per l’AI, mostra evidenti segni di rallentamento -1-6.

A sollevare il velo su questa tendenza ci hanno pensato, tra gli altri, i dati della società di outplacement Challenger, Gray & Christmas, citati da fonti autorevoli come il New York Times e la CNBC: nel solo 2025, l’intelligenza artificiale è stata menzionata esplicitamente come causa in oltre cinquantamila licenziamenti, una cifra che a ottobre aveva già toccato quota trentunomila, pari a circa un quinto del totale nazionale -1-6. Un numero impressionante, certo, ma che secondo esperti come Peter Cappelli, professore alla Wharton School, andrebbe letto con cautela: implementare davvero l’AI in un’azienda è un processo complicato, lungo e costoso, e non ci sono prove che, allo stato attuale, possa giustificare tagli di personale di queste dimensioni. Spesso, invece, la narrativa dell’automazione diventa una comoda copertura per eliminare posizioni ritenute in eccesso, magari dopo anni di assunzioni incontrollate. Lo ha praticamente ammesso il ceo di IBM, Arvind Krishna, parlando di una “correzione naturale” dopo un periodo di “abbuffata” di personale, un’ammissione rara che svela il meccanismo dietro molti annunci -3.

E cosí, mentre Amazon procede con uno dei piú grandi piani di riduzione del personale della sua storia — quindicimila posti di lavoro in meno solo nell’ultima tornata, dopo i quarantuno mila già tagliati dal 2022 — le motivazioni ufficiali si fanno piú articolate: non si tratta, o almeno non ancora, di sostituire gli umani con le macchine, ma di liberare risorse per investire nei data center e nelle infrastrutture necessarie a sostenere l’enorme richiesta di potenza di calcolo per l’AI, un business che richiede capitali ingenti e che spinge a rivedere la struttura dei costi -1-6-8. Il ceo Andy Jassy ha parlato della necessità di ridurre la burocrazia interna e operare come una startup, piuttosto che come un gigante farraginoso. In altri casi, come per UPS o Target, i tagli sono legati a cambiamenti strategici piú profondi — la riduzione del rapporto con Amazon per il colosso delle spedizioni, un calo delle vendite nel settore dell’arredamento per la catena di distribuzione — e solo marginalmente connessi all’automazione -8. La stessa Klarna, spesso portata a esempio come azienda capace di ridurre il personale grazie all’AI, ha dovuto recentemente ricominciare ad assumere operatori umani dopo che il servizio clienti automatizzato aveva causato un calo della qualità e il malcontento degli utenti -3.

Il paradosso dell’ingresso nel mercato e la risposta istituzionale italiana

Se da un lato l’AI serve a giustificare i licenziamenti, dall’altro sta ridisegnando in modo silenzioso ma profondo le dinamiche di assunzione, creando quello che gli analisti chiamano un “mercato del lavoro a due velocità”. Da una parte, una domanda fortissima per profili senior e specializzati, ingegneri e ricercatori in grado di sviluppare e gestire modelli complessi, capaci di attrarre stipendi da capogiro e guerre di talenti come quella in corso tra i laboratori di punta, dove Anthropic sta letteralmente spopolando, rubando personale a OpenAI e DeepMind con una strategia basata sull’autonomia e la cultura aziendale piú che sulle mere compensazioni economiche -9. Dall’altra, una vera e propria chiusura della porta per i giovani alle prime armi, per i quali le opportunità si stanno drasticamente riducendo -4-9.

I numeri parlano chiaro: le assunzioni di neolaureati nelle grandi aziende tecnologiche sono crollate di oltre il cinquanta per cento rispetto ai livelli pre-pandemia, e anche nelle startup la percentuale di ruoli junior non raggiunge il sei per cento -9. È un fenomeno che le indagini, come quella di Startup Geeks citata nel rapporto preparatorio dell’Osservatorio ministeriale, confermano: la quota di posizioni entry-level in ambiti specialistici è scesa in due anni dal ventisei al diciassette per cento -2. Le ragioni sono molteplici: le aziende, in un periodo di maggiore attenzione ai costi, non hanno piú le risorse o la pazienza di formare nuovo personale, preferendo assumere figure già pronte all’uso, e l’AI — paradossalmente — automatizza proprio quelle mansioni di base, un tempo palestra per i novizi, togliendo loro il primo gradino della carriera. Il risultato è un paradosso per cui, per ottenere un lavoro, serve esperienza, ma l’esperienza non la si può piú fare perché i posti per iniziare sono spariti -9.

In questo scenario in rapida evoluzione, l’Italia muove i primi passi per dotarsi di una bussola. Il Ministero del Lavoro, con la pubblicazione del documento Verso l’Osservatorio sull’adozione di sistemi di intelligenza artificiale nel mondo del lavoro, ha avviato il percorso per la creazione di un organismo stabile di monitoraggio, la cui prima riunione si è tenuta all’inizio di novembre -2-7. Si tratta di un tentativo di fare chiarezza, di raccogliere dati e punti di vista da enti di ricerca, associazioni e parti sociali per capire concretamente come l’AI stia modificando occupazione e diritti dei lavoratori. L’obiettivo, come si legge nelle intenzioni, è definire una strategia nazionale che promuova un utilizzo etico e sostenibile della tecnologia, cercando di massimizzare i benefici e contenere i rischi, con un’attenzione particolare alla formazione e al sostegno delle piccole e medie imprese -5-10. Un primo, necessario tentativo di portare luce in un dibattito spesso offuscato da proclami e strategie di comunicazione aziendale, dove è sempre piú difficile distinguere tra l’effettiva trasformazione del lavoro e la semplice, e umana, ricerca di un capro espiatorio.