Il numero che fa titolo
Il 1° ottobre Challenger, Gray & Christmas, una società americana di outplacement che dal 1989 conta gli annunci di licenziamento delle aziende, ha pubblicato il suo rapporto di settembre. Il dato più ripreso è questo: da gennaio a settembre le aziende hanno citato l'intelligenza artificiale come motivo di 120.136 tagli, circa il 21% del totale. È la prima causa dell'anno, davanti alle condizioni di mercato e alle chiusure.1 Nel 2025 i tagli attribuiti all'AI erano stati 54.836 in tutto l'anno.2
Letto così, sembra l'inizio di quello che molti temono da tre anni. Lo stesso rapporto però contiene altri numeri, citati molto meno. A settembre i tagli motivati con l'AI sono stati 3.961, il 9% del mese, e l'AI è scesa al quinto posto tra le cause. Ad agosto erano 3.462, il dato mensile più basso da dicembre 2025.3 Il totale dei tagli annunciati nei primi nove mesi, 573.195, è più basso del 39% rispetto allo stesso periodo del 2025, quando pesavano i licenziamenti nell'amministrazione federale. Anche togliendo il settore pubblico, il calo è del 15%.1
Che cosa conta Challenger
Per leggere quei numeri bisogna sapere come nascono. Challenger raccoglie gli annunci pubblici delle aziende e le notifiche che la legge americana impone prima dei licenziamenti collettivi. Registra quanti posti l'azienda dice di voler tagliare e il motivo che dichiara. Se un taglio è annunciato come una forchetta o distribuito su più anni, conta la cifra annunciata.1 Sono intenzioni e spiegazioni date al pubblico. Non è un conteggio dei posti persi, e il motivo è quello che l'azienda sceglie di dichiarare.
La differenza di scala con le statistiche ufficiali è enorme. Ad agosto, secondo il Bureau of Labor Statistics, negli Stati Uniti 1,6 milioni di persone sono state licenziate o allontanate dal lavoro.4 Nello stesso mese Challenger ha contato 52.881 tagli annunciati, di cui 3.462 attribuiti all'AI.3 Le due serie misurano cose diverse, ma il confronto dà le proporzioni: i tagli che le aziende spiegano con l'AI sono una frazione minima del ricambio normale del mercato del lavoro americano.
Conta anche come sono distribuiti nel tempo. Un terzo dei tagli attribuiti all'AI quest'anno è arrivato in un solo mese, maggio, con 38.579 annunci, soprattutto nella tecnologia.2 La tecnologia da sola vale il 29% di tutti i tagli del 2026.1
Tagli annunciati negli Stati Uniti citando l'AI, mese per mese
Un'etichetta che fa comodo
A gennaio Oxford Economics ha messo per iscritto un sospetto che circolava da mesi. Nei primi undici mesi del 2025 i tagli attribuiti all'AI erano circa 55.000, il 4,5% del totale, e secondo gli economisti anche quella quota era probabilmente gonfiata: dire che si taglia per l'AI «trasmette agli investitori un messaggio più positivo» che ammettere un calo della domanda o di aver assunto troppo. Se l'AI stesse già sostituendo il lavoro su larga scala, aggiungevano, la produttività accelererebbe, e invece non succede.5
Ad aprile lo stesso Andy Challenger, commentando i tagli nella tecnologia, ha detto la frase che secondo me riassume meglio la questione: «Che i singoli posti vengano sostituiti dall'AI o no, i soldi per quei ruoli lo sono».6 Spesso funziona così. L'azienda sposta il budget dal personale agli investimenti in AI, e l'AI diventa la motivazione anche quando nessun programma sta facendo il lavoro di chi se ne va.
I casi delle grandi aziende mostrano quanto l'etichetta sia elastica. Alla fine di ottobre 2025 Amazon ha annunciato 14.000 tagli presentandoli come un adattamento alla nuova tecnologia; due giorni dopo l'amministratore delegato Andy Jassy ha spiegato agli analisti che non erano «nemmeno davvero guidati dall'AI, non adesso almeno», ma dalla cultura aziendale.7 Marc Benioff, a capo di Salesforce, nel settembre 2025 ha raccontato di essere passato da 9.000 a circa 5.000 persone nell'assistenza clienti grazie agli agenti AI; l'azienda ha poi precisato che quei ruoli non venivano più rimpiazzati.8 Klarna, la società svedese dei pagamenti a rate, nel 2024 sosteneva che il suo assistente AI facesse il lavoro di 700 operatori, e nel maggio 2025 ha ricominciato ad assumere persone per l'assistenza perché la qualità era peggiorata.9
Quando si chiede direttamente alle aziende, il quadro è più calmo. Un sondaggio su quasi 6.000 manager di imprese di Stati Uniti, Regno Unito, Germania e Australia, pubblicato dal National Bureau of Economic Research, ha trovato che nove su dieci non hanno visto alcun effetto dell'AI sull'occupazione negli ultimi tre anni. Per i prossimi tre si aspettano un calo medio dello 0,7%.10 La Federal Reserve di New York, che ogni anno interroga le imprese di New York e del nord del New Jersey, a settembre ha trovato che il 61% delle aziende di servizi usa l'AI, contro il 40% di un anno prima. Solo il 4% ha licenziato qualcuno a causa dell'AI. Il 15% però dice di aver assunto meno persone di quante ne avrebbe assunte senza, e il 13% di averne assunte di più.11
In Italia la parola comincia a comparire nelle procedure di licenziamento collettivo. Ad aprile Nielsen ha avviato il licenziamento di 43 persone ad Assago spiegando che la produzione dei dati d'ascolto sarebbe passata a sistemi di AI. A ottobre i sindacati hanno collegato all'automazione anche i 190 esuberi di CWT, l'agenzia di viaggi d'affari, che arrivano però dopo due cambi di proprietà.12
Dove il segnale c'è: chi deve ancora entrare
I licenziamenti di massa non si vedono, ma qualcosa nei dati si vede, e riguarda chi il lavoro lo sta cercando per la prima volta.
Nell'agosto 2025 Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar e Ruyu Chen dello Stanford Digital Economy Lab hanno analizzato le buste paga elaborate da ADP, il più grande fornitore americano di software per gli stipendi. Nei mestieri più esposti all'AI, come lo sviluppo software e l'assistenza clienti, l'occupazione dei 22-25enni era scesa del 13% rispetto ai coetanei in lavori meno esposti.13 Il 12 agosto 2026 hanno aggiornato lo studio con i dati fino a giugno: la distanza è salita al 19%, mentre per i lavoratori con più esperienza non c'è un divario simile. Il meccanismo, secondo i dati, è questo: non si licenzia di più, si assume di meno. Gli autori restano prudenti. Parlano di indizi descrittivi, i «canarini nella miniera» del titolo, non di prove che la causa sia l'AI, e notano che il divario si riduce se si tiene conto del titolo di studio.14
Due economisti di Harvard, Seyed Hosseini e Guy Lichtinger, arrivano a una conclusione simile con un metodo diverso. Hanno seguito i curriculum di 65 milioni di lavoratori in oltre 280.000 aziende americane. Dove l'azienda ha cominciato a usare l'AI generativa, dopo sei trimestri i dipendenti junior erano circa il 9% in meno rispetto alle aziende che non l'hanno adottata, mentre i senior non sono cambiati. Anche qui pesano le assunzioni rallentate. E c'è un dettaglio che conta più del numero: dagli annunci di lavoro per junior spariscono proprio i compiti che l'AI sa fare.15
Non tutti leggono così i dati. Secondo l'Economic Policy Institute, la disoccupazione dei laureati tra 22 e 27 anni è salita dal 4,0% del luglio 2023 al 5,3% del marzo 2026, ma è cresciuta quasi altrettanto quella dei coetanei senza laurea, che lavorano molto meno spesso in mestieri esposti all'AI. Per l'EPI il problema è che le aziende americane assumono poco: il tasso di assunzione è tornato ai livelli del 2013 e del 2014, quando il Paese usciva ancora dalla Grande recessione.16 Anche il Budget Lab dell'Università di Yale, nell'aggiornamento del 15 settembre, non trova prove chiare di uno sconvolgimento del mercato del lavoro legato all'AI.17
Le due letture sono meno lontane di quanto sembri. In un mercato in cui si assume poco, l'AI offre alle aziende un motivo in più per non riaprire la posizione da junior. Non serve licenziare nessuno: basta non sostituire chi se ne va. È lo stesso schema di Salesforce.
E in Italia
In Italia non c'è un conteggio pubblico dei tagli annunciati con le loro motivazioni, quindi i dati vanno cercati altrove. La stima di riferimento sull'esposizione l'ha fatta la Banca d'Italia nell'ottobre 2024: circa nove milioni di lavoratori fanno mestieri molto esposti all'AI, soprattutto nei servizi, con molte donne e molte persone qualificate. Per più della metà di loro l'AI sarebbe un aiuto, perché complementare alle mansioni che svolgono. Lo stesso studio osserva però che oggi ci si sposta poco da un mestiere all'altro, e che chi lascia un lavoro esposto e sostituibile finisce di solito in uno meno esposto ma pagato meno.18
Il problema dei giovani, da noi, viene prima dell'AI. Ad agosto la disoccupazione tra i 15 e i 24 anni era al 20,3%, in salita di 0,6 punti in un mese. Nello stesso periodo gli occupati in totale erano 291.000 in più rispetto a un anno prima, mentre tra i 15-24enni erano in calo.19 La quota di giovani tra 15 e 29 anni che non studiano e non lavorano è scesa molto in dieci anni, dal 25,7% del 2015 al 13,3% del 2025, ma resta sopra la media europea dell'11%.20
In un Paese con questi numeri, un'AI che toglie ai principianti i loro primi compiti rischia di stringere ancora una porta d'ingresso già stretta.
Che cosa ne penso
Penso che «AI» sia diventata un'etichetta rispettabile per tagli che le aziende farebbero comunque. Dire agli investitori che si riduce il personale perché la domanda è calata suona come un problema; dire che lo si fa grazie all'AI suona come un piano. Non è sempre falso, ma quando un numero viene annunciato prima che la tecnologia abbia fatto il lavoro, è una promessa più che un fatto. E i titoli che contano 120.000 «licenziati per l'AI» spaventano chi lavora senza spiegargli niente.
Il rischio vero lo vedo altrove, ed è più lento e meno visibile. I compiti che l'AI fa meglio sono spesso quelli con cui si imparava un mestiere: correggere il codice, rivedere documenti, preparare una prima bozza, rispondere alle richieste semplici. Erano noiosi, ma erano la scuola. Se un'azienda li affida all'AI e smette di assumere junior, oggi risparmia e tra dieci anni si ritrova senza le persone esperte che dovrebbero controllare proprio il lavoro dell'AI. Ne ho scritto a proposito di chi controlla il codice scritto dall'AI: servono persone capaci di giudicare, e quelle persone si formano facendo.
Ogni innovazione ha un prezzo nascosto.
Terza legge dell'innovazione, da Un perché alla volta
In questo caso il prezzo rischiano di pagarlo ragazzi che non hanno scelto niente: sono solo arrivati qualche anno dopo. Per questo a un'azienda che adotta l'AI chiederei chi farà crescere, oltre a quanto risparmierà. Innovare resta una questione di persone, anche quando sono quelle che non ha ancora assunto.
Che cosa possono fare aziende e ragazzi
- AssumereTenere aperta la porta d'ingressoDecidere ogni anno un numero minimo di posti junior, anche quando l'AI entra nel loro lavoro. Sono le persone esperte di domani.
- RidisegnareDare ai junior compiti nuoviNon quelli che l'AI fa già, ma il controllo di quello che produce, con un senior che rivede il lavoro e spiega gli errori.
- DichiarareDire il motivo veroSe un taglio dipende dai costi o dalla domanda, dirlo. Attribuirlo all'AI confonde chi resta e chi deve decidere che cosa studiare.
- ImpararePer chi cerca lavoroUsare l'AI nei propri progetti e saper spiegare come si è verificato il risultato. È una competenza che un colloquio può mettere alla prova.
Al prossimo rapporto di Challenger conviene guardare più righe insieme, non solo quella dell'AI. A settembre, per esempio, le aziende americane hanno annunciato 90.787 assunzioni, il numero più basso per quel mese dal 2011.1