Prima licenziano, poi "si vedrà". La triste storia dell’AI nell’industria moderna
Da quanto l’AI è entrata nelle nostre vite professionali, l’obiettivo non è mai cambiato: efficientare, fare di più con meno. Bene o male tutti sognano di creare un margine maggiore riducendo il personale; più di recente qualcuno, sempre pochi, ha capito che l’AI permette di sviluppare il business in modo più veloce, di fare cose che ieri erano impossibili, senza necessariamente licenziare nessuno. Ma anche lì il problema occupazionale resta, seppure con un abito diverso: se posso scalare senza fare nuove assunzioni, o assumendo meno persone di quelle che avrei assunto ieri, sono contento ma l’impatto sulla società lo paghiamo tutti.
Sì perché va affermato con fermezza: una società sana è quella dove tutti o quasi tutti hanno un lavoro dignitoso, che garantisca un buon livello di vita. Se la quantità di persone povere e non produttive diventa troppo alta, finisce per impattare anche sulla fascia alta della popolazione, che si troverà a vivere in un paese meno sicuro e con meno opportunità. Diventa un circolo vizioso che vogliamo evitare, perché una società con più disuguaglianze è una società peggiore per tutti.
Molti dirigenti, comunque, ancora si domandano se con l’AI potranno eliminare qualche dipendente, o quanto potranno risparmiare. Magari non lo dicono apertamente, ma il marketing basato sull’efficienza non offre altre interpretazioni.
Invece, sarebbe più intelligente chiedersi come l'AI può aiutare chi già lavora in azienda a creare più valore per i clienti. Il concetto di base è semplice e potenzialmente rivoluzionario: applicare l'AI sul lato dei ricavi produce più valore che sul lato dei costi. In sostanza, meglio usarla per fare di più e per fare meglio, piuttosto che per spendere meno.
Ed è un meccanismo che si può vedere meglio nelle aziende piccole e medie, cioè nelle PMI che in Italia sono tanto numerose. Sì, perché a differenza del mondo enterprise, in queste aziende le risorse umane hanno ancora un volto, nome e cognome. Non è ancora completato quel passaggio in cui il costo del personale è un’anonima riga sul bilancio.
Al contrario, nelle grandi organizzazioni abbiamo visto ormai molte volte come i “costi dell’AI” siano stati usati per giustificare migliaia di licenziamenti. E infatti abbiamo dovuto aggiungere il termine AI Washing ai molti washing che già avevamo.
Oltre 100mila licenziati per l’AI, ma che vuol dire?
A luglio gli annunci di riduzione del personale negli Stati Uniti si sono fermati a 33.429, il minimo su due anni. Di questi, 10.970 risultano ricondotti all'intelligenza artificiale nelle motivazioni che le aziende allegano all'annuncio: un terzo del totale, e prima causa dichiarata per il quinto mese consecutivo. Da inizio anno il conto sale a 477.033 posizioni annunciate, di cui circa 112.713 finite sotto la stessa voce.
Va ricordato poi che quei 112mila licenziamenti non sono avvenuti perché ora c’è un LLM che svolge il lavoro. La ragione è più prosaica: le aziende hanno comprato hardware e servizi, spendendo a volte milioni di dollari.
E dovevano tagliare da qualche parte per giustificare quegli investimenti. E siccome si erano comprati hardware e servizi per sviluppare o usare l’AI, allora quei tagli sono diventati “licenziamenti causati dall’intelligenza artificiale”.
Tutto questo succede senza che nessuno abbia la minima idea di come, quando o quanto quegli investimenti produrranno un ritorno.
Naturalmente non è proprio una novità: a volte l’abbiamo vista chiamare "riorganizzazione", e prima ancora era "delocalizzazione" o "reingegnerizzazione dei processi". Si cambiano le parole come se fossero cosmetici ma la realtà è sempre quella: il costo del lavoro è quello più facile da tagliare, quello che dà un beneficio immediato per quanto piccolo.
Licenziare, magari in gran numero, è la gallina oggi. Ma è anche il sintomo di una guida industriale assente o incompetente. Di chi preferisce mettersi in tasca un bonus per aver fatto contenuti gli azionisti, dimenticandosi che c’è un’azienda da guidare e da far crescere.
Potrebbe sembrare una polemica fine a sé stessa, il solito piagnone che vede demoni cattivoni seduti sulle poltrone dei dirigenti. Ma sono i dirigenti stessi a confermare come stanno le cose (sempre con un linguaggio più politically correct del mio). Una rilevazione su 1.006 dirigenti di aziende globali, raccolta a dicembre 2025 e discussa poco dopo, conferma infatti che i licenziamenti avvengono quasi del tutto in previsione dell'impatto dell'AI, con le prestazioni ancora tutte da verificare.
Uno dei due autori guida un istituto che vende consulenza sul ritorno degli investimenti in AI, quindi è parte in causa. Eppure nemmeno da una posizione interessata si riesce a raccontare una storia diversa: i tagli sono reali, le nuove spese reali, i benefici sono del tutto ipotetici.
Che io ricordi, non è mai successo che così tante aziende investissero tutte nella stessa direzione, per di più senza avere quasi nessuna informazione affidabile sull’esito dell’avventura. Parliamo di oltre 100mila licenziamenti nel mondo, e di centinaia di milioni di dollari investiti. Se è successo qualcosa di simile in passato, forse dormivo e me lo sono perso.
Ci sono anche altri documenti da prendere in considerazione: un working paper del National Bureau of Economic Research uscito a febbraio ha interrogato seimila dirigenti fra Stati Uniti, Regno Unito, Germania e Australia: il 69% dichiara di usare l'AI, ma l'impatto rilevabile sugli ultimi tre anni resta trascurabile. Le aspettative per il futuro stanno su un +1,4% sulla produttività e un meno 0,7% sull'occupazione.
Sono numeri da manutenzione ordinaria, raccolti dagli stessi dirigenti che nel frattempo firmano gli annunci.
La causalità gira nel verso opposto
Il racconto corrente è lineare: l'AI diventa capace di fare il lavoro, quindi le aziende riducono l'organico. Rimessi in ordine, i fatti dicono una storia più banale: l'azienda decide di spostare capitale verso licenze, infrastruttura e consulenza, e quella spesa va compensata da qualche parte: costo del lavoro resta la voce più elastica del conto economico.
Un grande annuncio è spesso utile per rendere presentabile una decisione contabile, davanti agli analisti e all’opinione pubblica. E se c’è un buon trimestre, è l’occasione giusta per ridurre l’organico senza fare troppo rumore.
Anzi, si può persino innescare un pensiero perverso: stanno investendo e licenziando, e il fatturato cresce. Si vede che questa azienda va bene, anzi benissimo.
Sembra del tutto logico, così come sembra facile dare la colpa a una tecnologia che nessuno può ancora misurare. Sì, finché non si guarda sotto al cofano e si scopre che invece del motore c’è una squadra di criceti che corre su ruote di plastica.
Quando una società di software quotata licenzia incolpando l'AI un quinto del proprio personale, il mercato legge un'azienda che ha capito prima degli altri, e il titolo ne beneficia. Nessuno chiede quali flussi di lavoro siano stati davvero automatizzati, con quali strumenti e con quale tasso di errore. La domanda resta sospesa perché chi valuta il taglio e chi lo eseguirà siedono in due stanze diverse.
I dati sull'occupazione tecnica, del resto, dicono il contrario della narrazione: nei profili dove la sostituzione dovrebbe già vedersi, la domanda tiene.
C'è poi l'incentivo personale, che si salta per pudore: un dirigente che annuncia un piano AI con annesso taglio ottiene un risultato immediato sul margine, dentro il perimetro temporale in cui verrà valutato il suo bonus. I costi dell'operazione si manifestano dodici o diciotto mesi dopo, su un conto economico che probabilmente sarà il problema di qualcun altro. La struttura di incentivo premia l'annuncio più della verifica, ed è per questo che i sondaggi fra i vertici continuano a mostrare quanti vedono una leva nell'automazione prima ancora di aver misurato qualcosa.
L’altro conto da pagare, sulle spalle di chi resta
Quando si licenziano molte persone, ma le soluzioni automatiche non sono in grado di compensare, chi resta deve lavorare di più, magari svolgendo attività per cui non è preparato. Mansioni ereditate senza addestramento, riunioni di coordinamento aggiuntive, conoscenza da ricostruire a mano perché stava nella testa di chi è uscito... la lista dei problemi potrebbe allungarsi parecchio.
I tagli motivati con l'AI, così, affondano la produttività invece di aumentarla. Il risparmio compare nel bilancio e il costo nel calendario, due documenti che nessuno mette sulla stessa pagina.
Il differenziale lo assorbe chi resta.
Chi resta capisce di essere sopravvissuto a un criterio assurdo e si comporta di conseguenza: smette di segnalare i problemi, protegge la propria area, aggiorna il curriculum. Si diffonde, inevitabilmente, la paura di essere il prossimo. E così anche chi è bravo porta meno valore all’azienda.
Così si rischia che proprio i collaboratori migliori, quelli più capaci, siano i primi ad andarsene. Si perde capacità di esecuzione, e a un certo punto l’imprenditore poco accorto potrebbe trovarsi solo personale inadeguato, ma senza nessuna possibilità di liberarsene perché ormai “ci sono solo loro”.
Ed è così che rischi di trovarti ostaggio di lavoratori che detesti, senza opzioni per andare né avanti né indietro. Verrebbe da citare la famosa battuta “non posso né scendere né salire”, se il dramma non fosse così profondo.
In ore e in salute pagano i sopravvissuti. Bob Chapman, che ha guidato per anni il gruppo manifatturiero Barry-Wehmiller, ha lasciato una definizione da tenere a mente: i licenziamenti sono un fallimento del management.
Parlava della qualità della pianificazione aziendale, l’AI all’epoca non c’entrava nulla. Ma è ancora perfettamente valido. Chi ha previsto male la domanda, assunto in eccesso durante un ciclo favorevole e sbagliato il dimensionamento sta correggendo un errore, e poterlo attribuire a una tecnologia arrivata dopo è una fortuna che nessuna generazione di dirigenti aveva avuto prima.
Chi vince, chi perde, e cosa fare se il taglio va fatto lo stesso
Chi siede in consiglio incassa subito il margine e probabilmente sarà applaudito. Più tardi si potrebbe scoprire che gli investimenti sono sbagliati e che sono stati buttati un sacco di soldi, ma a breve termine il dirigente vince. E magari a lungo termine ci sarà qualcun altro su quella poltrona.
Chi non è stato licenziato ha del lavoro extra senza premi - in genere non ci sono aumenti di stipendio. L’unica cosa che resta a queste persone è la possibilità di andarsene. Chi deve consegnare il progetto AI eredita la posizione peggiore: budget generoso, risparmi già scontati nell'organico, nessun margine di errore.
Tre posizioni, tre orizzonti diversi.
Ci sono aziende in cui il taglio va fatto e basta, perché il mercato si è ristretto o il modello di business non regge più. Vale soprattutto per chi in passato ha assunto troppo, magari perché era un momento positivo e di soldi ce n’erano. In certi momenti a nessuno viene in mente di efficientare.
Quando bisogna licenziare, però, non c’è ragione di inventarsi scuse o promesse per il futuro: è una decisione di bilancio e va comunicata come tale, senza la promessa che l'automazione coprirà il vuoto.
Bisogna rimboccarsi le maniche e fare cose che possono essere faticose e noiose: elencare le attività che si smettono di fare, dirlo per iscritto ai clienti e ai reparti coinvolti, tenere per ultimi i profili che sanno come girano davvero i processi. Chi taglia dichiarando una ragione contabile può ancora chiedere uno sforzo a chi resta. Chi taglia dichiarando una capacità che ancora non ha si ritrova con un organico più piccolo e una promessa in scadenza.
Promettere una capacità che non si ha costa.
Dovremmo aver imparato, a questo punto, che una tecnologia disponibile e una tecnologia produttiva sono due stadi diversi, separati da un lavoro di riorganizzazione lento, costoso e spesso difficile da descrivere in modo formale; ogni volta che ci viene offerta una causa esterna per una nostra decisione difficile la accettiamo con gratitudine e smettiamo di guardare. Il ciclo è sempre lo stesso, cambia solo l'acronimo, e ogni volta ci raccontiamo che questa è la volta buona. La cosa onesta da fare è ammettere che l'AI, per adesso, ci sta soprattutto risolvendo un problema di comunicazione.
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