Sembrerebbe il momento peggiore per fare il software engineer. L’intelligenza artificiale scrive codice, corregge bug, genera test e documentazione. Nello stesso tempo, il settore tecnologico continua a licenziare. Eppure il mercato del lavoro non si sta semplicemente restringendo: si sta spostando.
I numeri raccolti negli Stati Uniti mostrano che le offerte nell’area it e computer science sono tornate a salire, ma soprattutto per profili con esperienza, autonomia e capacità di integrare strumenti di AI nei processi aziendali. La domanda, in altre parole, non sparisce: cambia bersaglio.
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I tagli non fermano le assunzioni, ma le selezionano
Secondo ZipRecruiter, ad aprile 2026 gli annunci di lavoro in IT e computer science risultano in aumento del 14,2% su base annua. Lo stesso dato, però, nasconde una frattura netta.
La quota di annunci per posizioni entry level nel tech è scesa dal 8,1% di un anno prima al 7,4%, mentre quella per ruoli senior è salita dal 38,8% al 43,1%.
Il messaggio per il mercato è che le imprese stanno riducendo il numero complessivo di persone in alcune funzioni, ma investono di più su chi può produrre di più, controllare meglio il lavoro dell’AI e intervenire dove gli errori costano.
Un secondo indicatore va nella stessa direzione. Il report di Dice pubblicato a maggio segnala che gli annunci tech negli Stati Uniti sono cresciuti del 5% mese su mese ad aprile e del 21% rispetto ad aprile 2025. Nello stesso mese, il 71% delle offerte tech richiedeva competenze AI, contro il 67% di marzo; su base annua, la crescita di questa richiesta è del 181%.
Non si tratta più di una nicchia per pochi specialisti di machine learning. L’alfabetizzazione AI sta diventando una condizione di base per moltissimi ruoli tecnici.
Il paradosso del 2026: meno posti junior, più valore per i senior
È qui che emerge il paradosso più evidente. L’AI automatizza parti rilevanti del lavoro di programmazione, ma rende più preziosi gli ingegneri di fascia medio-alta. L società di recruiting Talentful spiega che un singolo ingegnere esperto oggi può raggiungere la produttività di un intero team, proprio perché usa gli strumenti generativi come moltiplicatori del proprio lavoro. Il punto, dice, non è quanti dipendenti un’azienda abbia, ma chi abbia e dove lo collochi.
Le ragioni sono tecniche e organizzative insieme. I sistemi di AI per il coding accelerano molte fasi, ma continuano a commettere errori di logica, sicurezza, integrazione o aderenza ai requisiti. Per questo servono professionisti capaci di fare controllo qualità, revisione architetturale, test e validazione. In più, stanno nascendo squadre in cui il lavoro non viene più svolto solo da persone, ma da persone che coordinano agenti software.
L’ingegnere senior non è soltanto chi scrive meglio il codice: è chi capisce come distribuire il lavoro tra umani e macchine, come verificare l’output e come inserirlo in sistemi reali.
I ruoli che crescono: non solo sviluppatori
La domanda non riguarda soltanto i programmatori. Talentful segnala la crescita di ruoli come AI operations, AI maintenance e solutions engineer, cioè figure che implementano strumenti di AI nelle aziende e fanno da ponte tra team tecnici e funzioni operative.
Anche Box descrive uno scenario simile: ogni banca, azienda farmaceutica, gruppo sanitario o manifatturiero dovrà assumere persone per implementare agenti AI nei propri processi. Box, che da mesi insiste su una strategia “AI-first”, ha costruito una parte della propria offerta attorno ad agenti e workflow automatizzati su contenuti aziendali.
Qui si apre un punto spesso trascurato nel dibattito pubblico. L’adozione dell’AI non genera domanda solo per chi sviluppa il modello. Genera domanda per chi collega sistemi, dati, compliance, sicurezza, processi e funzioni di business. In molte organizzazioni il lavoro non consiste nel creare un nuovo foundation model, ma nel far funzionare in modo affidabile agenti che devono leggere documenti, interagire con software gestionali, rispettare regole interne e produrre azioni verificabili. È un lavoro meno visibile, ma molto vicino ai bisogni delle imprese.
Le aziende tagliano, ma non smettono di assumere
Le notizie delle ultime settimane confermano questo doppio movimento. Cloudflare ha annunciato il 7 maggio 2026 il taglio di oltre 1.100 dipendenti, circa il 20% della forza lavoro, presentando la mossa come una riorganizzazione per l’“agentic AI era”. Nel memo interno riportato da Business Insider, l’azienda dice che l’uso dell’AI è cresciuto di oltre il 600% in tre mesi e che serviva ripensare struttura, processi e ruoli. Lo stesso memo, però, specifica che gli impatti sono stati limitati per ingegneri e profili commerciali a contatto con i clienti, e che l’azienda continuerà ad assumere in quelle aree.
Cloudflare, intanto, nei risultati del primo trimestre 2026 ha comunicato ricavi per 639,8 milioni di dollari, in crescita del 27% anno su anno.
Il caso Cloudflare non è isolato. Challenger, Gray & Christmas ha rilevato che nel marzo 2026 l’AI è stata la prima motivazione citata per i tagli di posti di lavoro negli Stati Uniti, con 15.341 esuberi annunciati nel mese, pari al 25% del totale. Dall’inizio dell’anno a marzo, i tagli attribuiti all’AI sono 27.645, circa il 13% di tutti i piani di riduzione occupazionale censiti. Lo stesso report, però, registra anche una ripresa dei piani di assunzione: a marzo gli hiring plans annunciati sono saliti a 32.826, +157% su febbraio e +149% su marzo 2025.
Il mercato, quindi, non sta seguendo una traiettoria lineare di distruzione di posti. Sta comprimendo alcuni segmenti e ampliandone altri. A soffrire di più sono i ruoli più standardizzati, i livelli manageriali intermedi e i profili con competenze considerate “legacy”, meno trasferibili nell’integrazione di strumenti generativi. Secondo la Janco Associates, molti disoccupati con esperienza tecnica appartengono proprio a queste categorie, mentre le poche persone che vengono assunte hanno già fatto qualcosa in AI e possono dimostrare risultati concreti.
Le competenze che fanno la differenza
ZipRecruiter segnala un altro elemento: nelle offerte che richiedono competenze AI, le aziende insistono sempre più su soft skills come comunicazione e collaborazione. È un dettaglio solo in apparenza secondario. Se l’AI assorbe una parte del lavoro di back-end, aumenta il peso di chi sa tradurre un problema di business in un flusso tecnico, negoziare requisiti, spiegare limiti e scelte, coordinare persone e strumenti automatici. Il tecnico richiesto nel 2026 non è meno umano. In molti casi, è più esposto alle relazioni e alla mediazione.
Questo spiega perché alcune figure ibride stiano acquistando peso. Solutions engineer, AI implementation specialist, automation engineer, prompt e workflow designer, profili di governance del dato e della sicurezza: sono ruoli che richiedono una base tecnica solida ma anche capacità di lettura organizzativa. Nel report di Dice, tra i comparti dove la domanda cresce di più compaiono finanza, assicurazioni, difesa, consulenza e software, tutti settori in cui l’AI non entra come gadget ma come infrastruttura operativa. (Fonte: dice.com)
Fuori dalla Silicon Valley: banche, farmaceutica, sanità
Il cambiamento non riguarda solo le big tech. Banche, aziende farmaceutiche, sanitarie e manifatturiere dovranno assumere molte persone per implementare agenti. È una previsione coerente con altri segnali. Nel report Dice, il finance/banking guida la crescita mensile degli annunci ad aprile con un +34%; su base annua, le assicurazioni segnano +114%, la difesa +60%, la finanza +49%, la consulenza +46% e il software +43%. La diffusione dell’AI, dunque, si sta spostando dalle imprese che producono tecnologia a quelle che la incorporano nei propri processi. (Fonte: dice.com)
Questo passaggio conta anche per chi cerca lavoro. Nel breve periodo, la finestra più promettente può trovarsi meno nelle piattaforme consumer e più nelle industrie regolamentate o ad alta intensità documentale, dove implementare agenti significa affrontare integrazione, auditing, qualità del dato e responsabilità operativa. È un terreno in cui l’esperienza resta difficile da sostituire.
Il caso Amazon: l’eccezione che segnala un limite
C’è almeno un grande gruppo che si muove in controtendenza sul fronte junior. Matt Garman, ceo di Aws, ha dichiarato all’evento “What’s Next with AWS” che Amazon assumerà nel 2026 circa 11.000 software engineering intern e profili early-career, in linea con gli anni precedenti. Un portavoce ha confermato a Business Insider che il gruppo resta impegnato a usare stage e assunzioni iniziali come canale per formare la prossima generazione di ingegneri. Garman ha anche sostenuto che la domanda di sviluppatori in Amazon non sta diminuendo, ma accelerando, pur cambiando natura: conterà meno saper scrivere un frammento di codice in Java, conterà di più saper costruire applicazioni e risolvere problemi dei clienti. (Fonte: Business Insider)
Il segnale è importante. Primo, perché anche un’azienda che ha tagliato circa 16.000 posti all’inizio del 2026 non considera chiusa la pipeline dei giovani tecnici. Secondo, che persino dove il reclutamento junior regge, la definizione del mestiere sta cambiando: l’apprendistato non scompare, ma si sposta da compiti esecutivi ripetitivi a funzioni di progetto, prodotto e integrazione.
Chi rischia di più
La parte più debole del mercato resta quella dei profili che non hanno aggiornato il proprio set di competenze. Janulaitis parla di lavoratori “legacy” e di persone vicine alla pensione che fanno più fatica a rientrare. La difficoltà non dipende solo dall’età, ma dal tipo di esperienza accumulata: ambienti chiusi, stack datati, mansioni poco trasferibili, scarsa esposizione a cloud, data workflows e AI tooling. In un mercato che remunera l’adattabilità, il curriculum da solo non basta più. Serve prova concreta di saper lavorare in ecosistemi tecnici cambiati.
Anche i middle manager sono sotto pressione. In varie ristrutturazioni del 2026 le aziende hanno tagliato livelli intermedi e mantenuto o rafforzato i contributori individuali più forti. È una scelta coerente con organizzazioni in cui piccoli team, assistiti da strumenti generativi, possono fare più lavoro con meno coordinamento gerarchico. Non è detto che il modello regga dappertutto. Ma per ora la direzione dei tagli va spesso in questa direzione.
Che cosa resta “al sicuro” dall’AI
Dire che alcuni lavori tech sono “al sicuro” dall’AI sarebbe eccessivo. Nessun ruolo è davvero intatto. Più corretto dire che alcuni profili sono oggi meno sostituibili e più richiesti. Sono quelli che uniscono quattro elementi: competenza tecnica profonda, capacità di verifica, conoscenza dei processi aziendali e abilità relazionali. In questa fascia rientrano ingegneri senior, architetti software, specialisti di implementazione, profili di operations e maintenance per sistemi AI, consulenti tecnici orientati al business, esperti di sicurezza, governance e integrazione.
Il punto decisivo non è competere con l’AI nel produrre output standard. È saperla dirigere, controllare e inserire in contesti dove un errore produce costi, rischi normativi o danni operativi. Nel 2026, il mercato del lavoro tech non premia chi fa più righe di codice. Premia chi sa trasformare la produttività delle macchine in risultati affidabili per l’impresa. Ed è qui che, almeno per ora, il lavoro umano continua a valere di più.
