Meno di cinque volte al trimestre nel 2022. Oltre cento oggi. È questo il salto registrato da AlphaSense nelle trascrizioni delle conference call aziendali, dove la parola “licenziamenti” compare sempre più spesso accanto al termine intelligenza artificiale. Il dato non è solo statistico: racconta come il modo in cui le imprese giustificano i tagli al personale sia cambiato in modo strutturale, e velocemente.
I numeri confermano la tendenza. Nel 2025, circa 55.000 tagli negli Stati Uniti sono stati attribuiti direttamente all’AI, secondo la società di consulenza Challenger, Gray & Christmas. Nei soli primi sei mesi del 2026, la cifra ha già superato quota 101.000 negli USA, quasi il doppio dell’intero anno precedente. Ad aprile 2026, l’AI è stata citata come ragione principale in oltre 21.000 licenziamenti pianificati. A maggio, ha superato ogni altra causa: 38.579 tagli, pari al 40% del totale mensile — il dato più alto mai registrato da Challenger da quando ha iniziato a tracciare questa variabile nel 2023.
I casi concreti si moltiplicano. Salesforce ha tagliato 4.000 addetti al supporto clienti con l’aiuto di sistemi AI. Cloudflare ha eliminato oltre il 20% della forza lavoro: il CEO Matthew Prince ha scritto sul Wall Street Journal che la mossa “diventerà probabilmente la norma nel prossimo anno”. Atlassian ha ridotto il personale globale del 10%, citando le esigenze dell'”era AI”. Coinbase ha licenziato il 14% dei dipendenti per diventare “AI-native”. Non tutte le aziende ammettono una correlazione diretta: Microsoft e Amazon hanno dichiarato che l’AI non è la ragione principale dei rispettivi tagli, ma entrambe continuano a investire miliardi nella tecnologia mentre riducono l’organico.
La realtà è più sfumata di quanto le comunicazioni ufficiali lascino intendere. Secondo un’analisi di SHRM, quasi 6 aziende su 10 ammettono di etichettare come “AI-driven” licenziamenti il cui vero motivo è finanziario. Il fenomeno ha un nome: “AI washing”. Joseph Fuller, professore alla Harvard Business School, prevede che le imprese si orienteranno verso aggiustamenti ricorrenti e di minore entità — quello che chiama “continuous tuning” — piuttosto che verso grandi ondate di tagli. Il punto è che molti strumenti AI sono ancora in sviluppo: le aziende ristrutturano prima ancora di sapere quanto lavoro la tecnologia sostituirà davvero. Jeffrey Pfeffer, di Stanford, mette in guardia: i licenziamenti ripetuti aumentano l’incertezza interna, spingono i talenti migliori ad andarsene e erodono la memoria istituzionale. Gartner non ha trovato correlazione tra riduzione del personale per AI e miglioramento del ritorno sugli investimenti.
Mentre i grandi gruppi sfoltiscono gli organici, le startup si posizionano sul mercato degli strumenti per sviluppatori. Perplexity, la società di ricerca AI valutata 20 miliardi di dollari, sta sviluppando internamente un agente di coding denominato Teammate. I propri ingegneri lo usano già da maggio 2026. Lo strumento non funziona come un semplice completamento automatico: gestisce progetti software dall’inizio alla fine, indaga bug nei sistemi interni e monitora i servizi. L’architettura è model-agnostic — non dipende da un solo modello linguistico — una scelta che lo distingue da Claude Code, legato ai modelli di Anthropic. Il CTO Denis Yarats ha già detto agli ingegneri di smettere di guardare il codice e affidarsi all’AI entro la fine dell’anno. Un lancio pubblico non è ancora confermato, e Perplexity non ha rilasciato commenti ufficiali.
Il mercato del coding AI è tra i pochi segmenti dove la tecnologia genera già ricavi significativi. Cursor, Claude Code, OpenAI Codex: il campo è affollato e i capitali abbondano. L’ingresso di Perplexity, finora nota per la ricerca, segnala che la frontiera si sposta: non basta rispondere a domande, bisogna scrivere il codice. Se da un lato le grandi aziende continuano a tagliare personale invocando l’AI come alibi o come causa reale, dall’altro nascono strumenti che ridisegnano chi fa cosa dentro i team di sviluppo. Il ciclo non si chiuderà presto.
