Licenziamenti: AI e il conto che non torna
Il 2 aprile 2026 alle 7:30 del mattino ora di Chicago, come ogni primo giovedì del mese, il telefono dei direttori HR di mezzo mondo ha cominciato a vibrare. Il rapporto di Challenger, Gray & Christmas era uscito puntuale: 60.620 licenziamenti annunciati negli Stati Uniti solo nel mese di marzo, un aumento del 25% rispetto ai 48.307 di febbraio. La prima causa dichiarata per il mese? L'intelligenza artificiale, responsabile di 15.341 tagli, il 25% del totale mensile.
Il numero in sé non racconta tutto. Lo sa chi segue questi report da anni: Challenger misura gli annunci di licenziamento, non i licenziamenti eseguiti. È un termometro dell'intenzione manageriale, non del mercato reale. Ma proprio per questo è prezioso: anticipa, non registra. E quello che anticipa, da qualche anno a questa parte, ha un nome ricorrente nei comunicati stampa delle aziende.
Il dato del primo trimestre 2026 dice 217.362 tagli annunciati complessivamente, il totale più basso per un primo trimestre dal 2022. Sembra quasi una buona notizia, finché non si ricorda da dove si viene.
Un ciclo che dura, non un colpo isolato
Il 2025 si è chiuso con 1.206.374 annunci di licenziamento negli Stati Uniti, secondo i dati definitivi di Challenger, Gray & Christmas. Per trovare un anno peggiore bisogna risalire al 2020, l'anno del Covid, dei lockdown, delle chiusure forzate di massa. Il confronto è illuminante: se nel 2020 la causa era brutalmente esterna e visibile, nel 2025 la causa è più opaca, distribuita, narrativamente complessa.
Il report di gennaio 2026 aveva già suonato un campanello d'allarme: 108.435 tagli annunciati in un solo mese, il totale mensile più alto da ottobre 2025 e il dato di gennaio più alto dal 2009, quando il mondo stava ancora cercando di capire cosa gli era capitato con la crisi finanziaria. In quel contesto, Andy Challenger, responsabile delle relazioni esterne della società, aveva osservato che piani di taglio così ampi pianificati a inizio anno significano che le decisioni erano già state prese alla fine del 2025, segnalando una certa mancanza di ottimismo sul 2026.
Il pattern che emerge, guardando i settori, racconta di un riassestamento più ampio di quanto la sola parola "crisi" possa contenere. Nel 2025 i tre settori più colpiti erano stati il governo federale, il retail e la tecnologia. Nel 2026, già nel primo trimestre, il podio è occupato da tecnologia (52.050 tagli), trasporti (32.241) e sanità (23.520). Ogni anno una nuova composizione, ma la direzione di fondo non cambia.
Il mercato americano tiene (per ora)
C'è però un paradosso che vale la pena nominare con precisione, perché altrimenti si rischia di confondere il termometro con la malattia. Il Bureau of Labor Statistics americano ha pubblicato il 3 aprile 2026 i dati sull'occupazione di marzo: tasso di disoccupazione stabile al 4,3%, con 7,2 milioni di disoccupati, e 178.000 nuovi posti di lavoro creati nel settore non agricolo. La sanità ha aggiunto 76.000 posti, le costruzioni 26.000, i trasporti e la logistica 21.000.
Come si concilia questo dato con i 60.000 licenziamenti annunciati nello stesso mese? La risposta è che stiamo guardando due scale temporali diverse e due misure diverse. Challenger misura i piani di taglio comunicati pubblicamente dalle aziende, spesso distribuiti su mesi o anni. Il BLS fotografa l'occupazione reale nel momento del rilevamento, includendo anche le nuove assunzioni. Un'azienda può annunciare 10.000 licenziamenti il lunedì e assumere 12.000 persone nei tre mesi successivi: entrambe le cose sono vere, entrambe vanno guardate.
Il che non significa che vada tutto bene. Il numero di disoccupati di lungo periodo, quelli senza lavoro da almeno 27 settimane, è aumentato di 322.000 unità nell'arco dell'ultimo anno. E l'occupazione federale, dopo il picco di ottobre 2024, ha perso 355.000 posti, l'11,8% del totale. Il mercato americano tiene, ma con sacche di disagio che i tassi aggregati non riescono a mostrare.
Tech sotto i riflettori, ma non è solo tech
Il settore tecnologico è il protagonista più visibile di questa stagione di tagli. Nel solo primo trimestre 2026 ha annunciato 52.050 licenziamenti, il 40% in più rispetto allo stesso periodo dell'anno precedente e il dato trimestrale più alto dal 2023, quando il settore aveva attraversato una delle sue purghe più severe dopo gli eccessi di assunzioni del biennio pandemico. Dell, Oracle, Meta con la divisione Reality Labs: nomi diversi, logica comune, spostare risorse verso l'intelligenza artificiale sottraendole ad altre funzioni.
Il tracker layoffs.fyi, che raccoglie e geolocalizza i tagli nelle aziende tecnologiche globali, offre una cartografia in tempo reale di questo processo. È uno strumento nato nel 2022, quando il settore cominciò la sua prima grande correzione post-pandemia, ed è diventato uno dei riferimenti più citati da chi segue da vicino l'economia digitale. La granularità dei suoi dati, aggiornati quasi quotidianamente, aiuta a distinguere il singolo caso dalla tendenza strutturale.
Ma sarebbe un errore leggere questo fenomeno come esclusivamente tecno-centrico. Il report di Challenger per il primo trimestre 2026 mostra che i trasporti hanno registrato un aumento del 703% rispetto allo stesso periodo del 2025, con 32.241 tagli trainati da compagnie aeree e spedizionieri pressati dalla volatilità geopolitica. La sanità ha toccato il suo record storico per un primo trimestre: 23.520 tagli, superando il precedente primato del 2023. Il settore finanziario ha contribuito con 9.397 tagli, il manifatturiero si è aggiunto con ondate legate all'automotive, e anche il comparto farmaceutico ha annunciato 6.378 tagli già nel primo trimestre. Il quadro è quello di un'economia che si sta riorganizzando su più fronti contemporaneamente, non di un singolo settore in difficoltà.
L'AI come causa, o come scusa?
La domanda più scomoda di questa fase è se l'intelligenza artificiale stia davvero causando i licenziamenti o se stia diventando la narrazione preferita per giustificare ristrutturazioni che hanno radici più tradizionali, eccesso di personale assunto durante il boom, tassi d'interesse più alti, correzione dei multipli di valutazione, rallentamento della domanda.
I dati di Challenger invitano alla cautela. In marzo l'AI è stata la causa dichiarata numero uno dei tagli mensili, con 15.341 annunci su 60.620, il 25% del totale. Ma su base annua, nei primi tre mesi del 2026, l'AI rappresenta il quinto motivo per volume, 27.645 tagli su 217.362, il 13% circa. Il motivo principale rimane quello delle condizioni di mercato ed economiche generali (45.103 tagli), seguito da ristrutturazioni (37.916) e chiusure di unità (37.405).
Da quando Challenger ha iniziato a tracciare questo dato, nel 2023, l'AI è stata citata in 99.470 annunci di licenziamento in totale, il 3,5% di tutti i piani comunicati nel periodo. È un numero che cresce, era il 3% ancora a febbraio 2026, ma che non giustifica la narrativa catastrofista che spesso accompagna le cronache sul tema. Come aveva sintetizzato Andy Challenger commentando il report di gennaio: è difficile capire quanto impatto stia davvero avendo l'AI sui licenziamenti specifici, perché i leader ne parlano e i mercati sembrano premiare chi la cita, ma molti tagli annunciati con quel cappello hanno origini più prosaiche.
Non significa che l'impatto sia nullo. Significa che va misurato con maggiore onestà di quanto i comunicati stampa aziendali, spesso scritti con un occhio agli analisti, tendano a fare.
Il conto che non torna: quando l'AI costa di più
Qui arriva il cortocircuito più interessante dell'intera storia: mentre le aziende usano l'AI come giustificazione per tagliare posti di lavoro, una serie crescente di ricerche suggerisce che la sostituzione diretta di lavoratori umani con sistemi di intelligenza artificiale può essere molto meno conveniente di quanto il racconto dominante lasci intendere.
Uno studio del MIT CSAIL citato da Italpress ha mostrato che, per le attività basate sulla visione artificiale, solo circa il 23% dei salari legati a mansioni "esposte" risultava economicamente vantaggioso da automatizzare con i costi attuali dei modelli. Il punto non riguarda solo la qualità degli output, ma la struttura dei costi. Nei modelli linguistici ogni token di input e ogni token di output vengono contabilizzati. Un agente AI che deve portare a termine un compito articolato, leggere documenti, generare ipotesi, richiamare strumenti, correggere errori, ripetere passaggi, non è un software a costo fisso: è un costo variabile continuo che cresce con la complessità e con l'ambiguità dei task.
Il benchmark TheAgentCompany, costruito per valutare agenti AI su attività realistiche in una simulazione aziendale, ha rilevato che il miglior modello testato riusciva a completare autonomamente il 30,3% dei compiti, con un punteggio del 39,3% includendo i risultati parziali. Detto altrimenti: in più della metà dei casi l'agente fallisce, e qualcuno deve comunque intervenire per controllare, correggere e assumere la responsabilità del risultato. Non è sostituzione: è una nuova categoria di lavoro che si aggiunge, quella del supervisore dell'automazione.
Il dato più controintuitivo viene da uno studio randomizzato di METR su sviluppatori esperti che lavoravano su repository open source a loro familiari: chi aveva accesso agli strumenti AI ha impiegato il 19% di tempo in più rispetto a chi lavorava senza, nonostante si aspettasse di risparmiarne. Il tempo guadagnato nella generazione di codice veniva più che compensato dal tempo speso nel controllo, nella revisione e nella correzione degli output. È lo stesso paradosso che chiunque abbia usato intensivamente questi strumenti in contesti professionali conosce bene: l'AI accelera la parte facile e rallenta la parte difficile, che è spesso quella che conta.
Gartner ha stimato che oltre il 40% dei progetti di AI agentica sarà cancellato entro la fine del 2027 a causa di costi crescenti e valore aziendale non chiaro. Il problema, come sintetizzava l'analisi di Italpress, non è chiedersi in astratto se l'AI costi meno di un dipendente, ma calcolare il costo reale per completare un'attività con qualità accettabile, includendo token, supervisione, errori, formazione, integrazione nei sistemi e manutenzione dei prompt. Questo calcolo, quando viene fatto onestamente, ridimensiona molto il vantaggio economico teorico.
Focus Italia: la fotografia ISTAT
L'Italia guarda questo scenario da una posizione che merita di essere letta con attenzione propria, senza trapiantare automaticamente la narrativa americana. Il comunicato stampa ISTAT sul mercato del lavoro del quarto trimestre 2025 offre una fotografia che va in direzione opposta al catastrofismo.
A fine 2025 gli occupati in Italia erano 24 milioni 121 mila, con un aumento di 37.000 unità nel solo quarto trimestre rispetto al terzo. Su base annua la crescita degli occupati è stata di 185.000 unità, +0,8%. Il tasso di disoccupazione si è attestato al 5,5%, in calo di 0,5 punti rispetto all'anno precedente, il dato annuale è al 6,1%, anch'esso in flessione. I disoccupati sono diminuiti di 138.000 unità nell'arco dell'anno, quasi l'8,9% in meno. La componente più dinamica è stata quella dei dipendenti a tempo indeterminato, cresciuta dell'1% su base annua, e degli indipendenti, cresciuti del 3%.
Il quadro non è privo di ombre: i dipendenti a termine sono calati dell'8,6% nell'anno, segnalando una segmentazione del mercato che continua a pesare, e il numero degli inattivi tra i 15 e i 64 anni è tornato a crescere leggermente. Ma il saldo complessivo è di un mercato che non ha subito le scosse registrate negli Stati Uniti.
Questo non significa che l'AI non stia toccando il lavoro italiano. Significa che i tempi e le modalità di trasmissione del fenomeno sono diversi, legati a una struttura produttiva con un tessuto di piccole e medie imprese meno esposto agli annunci di licenziamento di massa che dominano i titoli americani, e a un quadro normativo che rende i licenziamenti collettivi un percorso lungo e regolamentato, con confronto sindacale, procedura preventiva e termini precisi.
I flussi invisibili: assunzioni, trasformazioni, cessazioni
I tassi di occupazione e disoccupazione sono fotografie istantanee. Per capire la salute reale di un mercato del lavoro bisogna guardare i flussi: quante persone entrano, quante escono, con che tipo di contratto, in quale settore. Le Comunicazioni Obbligatorie del Ministero del Lavoro, i dati che le aziende devono trasmettere per ogni variazione del rapporto di lavoro, sono la fonte più granulare disponibile in Italia per questo tipo di analisi.
Quello che emerge dai rapporti trimestrali disponibili è un mercato in continuo rimescolamento, dove le cessazioni non coincidono necessariamente con i licenziamenti in senso tecnico-giuridico. In Italia la distinzione tra licenziamento individuale, licenziamento plurimo e licenziamento collettivo non è solo formale: determina procedure, tutele, costi aziendali e tempi. Un licenziamento collettivo, quello che colpisce cinque o più lavoratori nell'arco di centoventi giorni, richiede una procedura con le organizzazioni sindacali e, in molti casi, l'esame da parte delle autorità regionali del lavoro. Questo spiega perché i tracker privati americani, costruiti per un mercato dove le aziende possono annunciare 10.000 esuberi in una mattina, non siano strumenti adatti per leggere il mercato del lavoro italiano.
La conseguenza pratica è che l'impatto dell'AI sull'occupazione italiana si manifesterà probabilmente in modo più graduale, meno visibile nei titoli, più distribuito nel tempo: non tanto nelle grandi ondate di licenziamenti annunciati, quanto nella mancata sostituzione di chi esce, nella trasformazione dei profili ricercati, nella crescita delle competenze richieste per ruoli che un tempo erano accessibili senza formazione tecnica specifica.
Due velocità, molte domande aperte
C'è una scena nel finale della seconda stagione di Severance, la serie Apple che ha trasformato la metafora della divisione lavoro-vita in architettura distopica, in cui i personaggi scoprono che la separazione che credevano di subire era anche, in parte, qualcosa che avevano scelto. La suggestione è utile: il riassestamento del mercato del lavoro che stiamo vivendo non è solo qualcosa che ci capita. È anche il risultato di scelte collettive su come investire, quali tecnologie adottare, quali rischi accettare.
I dati che abbiamo guardato raccontano due storie parallele che non vanno confuse. Quella americana è la storia di un mercato in trasformazione accelerata, con ondate di tagli che nel 2025 hanno superato 1,2 milioni di annunci, guidate da un mix di ristrutturazioni genuine, eccessi del passato da correggere, e una quota crescente, ma ancora minoritaria, di sostituzione tecnologica reale. Quella italiana è la storia di un mercato più lento, più regolamentato, con 185.000 nuovi occupati nel 2025 e un tasso di disoccupazione in calo, che assorbirà le onde della trasformazione con tempi e forme proprie.
Le domande che restano aperte, però, sono le stesse da entrambe le sponde dell'Atlantico. L'AI crea davvero più posti di quanti ne distrugga, come sostengono i suoi evangelizzatori? Le stime di Goldman Sachs, McKinsey e simili sull'automazione imminente di centinaia di milioni di posti si stanno rivelando accurate o troppo aggressive? E soprattutto: se i dati del MIT CSAIL ci dicono che solo il 23% delle mansioni "esposte" è già conveniente da automatizzare oggi, e se il benchmark TheAgentCompany ci dice che il miglior agente disponibile completa autonomamente solo il 30% dei task realistici, allora quanto è fondata la certezza con cui molte aziende stanno costruendo i propri piani di ristrutturazione sull'ipotesi di una AI capace di sostituire intere funzioni?
Il punto non è rassicurare, la trasformazione è reale e il suo impatto sarà significativo. Il punto è non confondere il marketing dell'AI, che promette l'autonomia totale per vendere piattaforme e convincere i mercati, con la realtà operativa di sistemi che ancora falliscono in più della metà dei compiti complessi. Come in ogni grande cambiamento tecnologico, chi vince nella prima fase non è necessariamente chi ha ragione sul lungo termine, ma chi riesce a costruire la narrazione più convincente nel breve.
Il conto finale, per lavoratori e aziende, è ancora tutto da fare.