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AI, licenziare o no? Il dubbio rovente delle aziende è una domanda sbagliata

L’AI sta spingendo le aziende a scegliere tra tagliare organici o reinvestire la produttività in crescita. I dati più recenti indicano che l’effetto prevalente non è la sostituzione secca del lavoro, ma la trasformazione di ruoli, competenze e modelli organizzativi

Pubblicato il 7 mag 2026

Alessandro Longo

Direttore AI4business.it e Agenda Digitale

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Che fare nei prossimi mesi? Licenziare (o smettere di assumere)? L’AI sta ponendo sempre più aziende davanti a questo bivio. La risposta non è banale. Se l’AI rende più produttivi, ha più senso ridurre i costi delle persone? Oppure no e addirittura assumerne altri (come dicono faranno Ibm e OpenAI), appunto perché quelle persone con l’AI faranno di più e meglio?

I fattori in gioco, per decidere, sono molti. La risposta dipende dalle singole aziende, dalla loro bottom line, se sono in perdita, se sono sottoposte a pressioni da investitori finanziari; in ultima istanza, anche dal mercato sottostante (come nota l’economista americano Alex Imas, collaboratore del nobel Richard Thaler). Ossia dalla domanda di servizi di quelle aziende in questione.

Se la domanda esplode e le persone diventano più produttive con l’AI, sarebbe ragionevole assumerne altre. La domanda di servizi AI e di software aumenterà moltissimo nei prossimi anni, secondo tutti coloro che stanno investendo in questa tecnologia.

Ma chissà: il tema si incrocia sui possibili ritorni economici dell’AI e qui nessuno può davvero avere certezze.

I dati più recenti ci dicono però che il punto è un altro. Bisogna soprattutto capire, in azienda, come cambieranno ruoli, competenze e modelli operativi, per via dell’AI.

Su questo elemento è possibile fare qualche ragionamento più analitico.

Indice degli argomenti:

Cosa fare con i risparmi dell’AI? Tagliare i costi o reinvestire in crescita?

Il 5 maggio 2026 Brian Armstrong, CEO di Coinbase, ha annunciato un taglio di circa il 14% della forza lavoro spiegando che, oltre alla fase di mercato, c’è un secondo fattore: l’AI sta cambiando il modo di lavorare e consente a team più piccoli di fare in giorni attività che prima richiedevano settimane. È una posizione netta, che mette l’intelligenza artificiale sul lato della compressione degli organici.

Ma non è l’unica traiettoria. L’altra scuola di pensiero, sempre più presente nelle grandi imprese, considera l’AI come leva per fare di più con lo stesso perimetro di persone, riallocando tempo e competenze verso attività a maggior valore.

Per chi guida aziende, quindi, il vero bivio è decidere se la produttività generata dall’AI vada scaricata subito sul costo del lavoro o reinvestita in crescita, nuovi processi e nuovi ruoli.

Tabella: i segnali più recenti su AI, lavoro e organizzazione

Fonte	Dato chiave	Che cosa suggerisce
Stanford AI Index 2026	L’88% delle organizzazioni dichiara di usare AI in almeno una funzione aziendale; il 79% usa regolarmente GenAI in almeno una funzione	L’adozione è ormai estesa, ma non uniforme
Microsoft Work Trend Index 2025	L’82% dei leader dice che il 2025 è un anno decisivo per ripensare strategia e operations; l’81% prevede agenti AI integrati nella strategia entro 12-18 mesi	L’AI sta diventando questione di operating model, non solo di tool
OpenAI, State of Enterprise AI 2025	Il 75% dei lavoratori intervistati dice che l’AI migliora velocità o qualità del lavoro; il tempo risparmiato stimato è di 40-60 minuti al giorno	La produttività esiste, ma va trasformata in outcome di business
Gartner, aprile 2026	Nell’assistenza clienti, l’85% dei leader amplia le responsabilità umane; il 31% ha avviato o pianifica riduzioni tramite licenziamenti	Prevale il redesign del lavoro più dei tagli secchi
ILO-NASK, maggio 2025	Un lavoro su quattro è potenzialmente esposto alla GenAI, ma l’esito più probabile è la trasformazione, non la sostituzione	Il cambiamento riguarda soprattutto contenuti del lavoro e competenze
World Economic Forum, 2025	Il 41% dei datori di lavoro prevede riduzioni di organico dove l’AI automatizza attività; il 77% punta sull’upskilling	Tagli e riqualificazione stanno avanzando insieme

La lettura più superficiale del fenomeno è che l’AI serva a “usare meno persone”.

I dati, però, restituiscono un quadro più articolato. Nel report 2026 dell’AI Index di Stanford, basato anche sulle survey McKinsey, l’uso dell’AI cresce in tutte le geografie e in più funzioni aziendali, ma l’adozione degli agenti è ancora in fase iniziale: nella maggior parte delle funzioni prevalgono sperimentazione e piloti, non deployment pienamente scalati. Questo significa che molte aziende stanno ancora cercando la formula organizzativa giusta.

Il punto, allora, è come usare il guadagno di produttività. Se si limita a comprimere i costi, l’impresa migliora il trimestre ma rischia di perdere capacità interna, conoscenza di processo e velocità di adattamento. Se invece reinveste il tempo liberato in sviluppo prodotto, customer experience, analisi dati, compliance, coding e automazione dei workflow, l’AI diventa una leva di crescita.

Questa seconda lettura emerge con forza anche da IBM. In uno studio pubblicato il 19 gennaio 2026, il gruppo rileva che il 79% dei dirigenti si aspetta che l’AI contribuisca in modo significativo ai ricavi entro il 2030 e che le organizzazioni AI-first siano più propense a creare nuovi ruoli e a ridisegnare la struttura aziendale. In un altro studio, diffuso il 4 maggio 2026, IBM segnala che solo il 25% della forza lavoro usa già l’AI in modo regolare, pur a fronte di una percezione molto più ampia di readiness. Tradotto: molte aziende parlano di trasformazione più di quanto l’abbiano davvero messa a terra.

C’è poi un aspetto che interessa molto da vicino i manager: l’AI non sempre riduce il carico, spesso lo ricompone. Il lavoro diventa più veloce, più denso e più misurabile. Secondo il report 2025 di OpenAI sull’enterprise AI, l’adozione sta entrando in workflow ripetibili e multi-step, con oltre 7 milioni di seat workplace e una crescita di circa 9 volte anno su anno per ChatGPT Enterprise. Il dato più interessante, però, è un altro: il 75% dei lavoratori intervistati dice che l’AI migliora velocità o qualità dell’output, e il tempo recuperato è in media di 40-60 minuti al giorno.

Quel tempo, nelle aziende, raramente resta “vuoto”. Viene riassorbito da più attività, standard più elevati, maggiore frequenza di delivery, nuovi compiti di controllo – anche su output e azione AI – e coordinamento.

Anche l’Anthropic Economic Index, aggiornato a marzo 2026, mostra un lieve aumento dei casi di augmentation, cioè delle situazioni in cui l’AI affianca il lavoratore invece di sostituirlo del tutto. È un segnale coerente con quanto già si osserva sul campo: meno lavoro routinario puro, più supervisione, orchestrazione e combinazione di task.

Per un’impresa, la scelta più matura non è negare il rischio occupazionale né inseguire licenziamenti simbolici per mostrare efficienza al mercato. È distinguere almeno tre piani.

Il primo è quello dei processi. Serve capire dove l’AI produce vantaggi misurabili: customer care, sviluppo software, operations, marketing, knowledge management, HR, finance. Non tutte le funzioni hanno lo stesso livello di maturità, e forzare l’automazione dove i dati sono deboli o i vincoli normativi sono alti può creare più attrito che valore.

Il secondo piano è quello delle competenze. Il World Economic Forum stima che entro il 2030 il 39% delle skill richieste cambierà, mentre il 77% dei datori di lavoro prevede programmi di upskilling. Non basta introdurre copilot e agenti: bisogna riscrivere job description, criteri di valutazione, percorsi di carriera e responsabilità dei manager intermedi.

Il terzo piano è quello della governance. Il rischio non è solo perdere posti, ma prendere decisioni sbagliate sul perimetro del lavoro umano. Gartner, in un’indagine pubblicata il 28 aprile 2026, mostra che nell’assistenza clienti solo il 31% dei leader ha già avviato o pianifica riduzioni di personale tramite licenziamenti, mentre l’85% amplia le responsabilità degli operatori umani.

È un’indicazione importante: nelle funzioni dove l’AI entra davvero, la tendenza prevalente non è la sparizione dell’umano, ma il suo spostamento verso eccezioni, relazione, judgment e attività complesse.

L’AI sta rendendo più concreta una tensione che le imprese conoscono da anni: usare la tecnologia per tagliare oppure per costruire. I tagli ci saranno, e alcuni sono già stati annunciati. Ma fermarsi a questo significa leggere solo metà della storia. L’altra metà dice che un lavoro su quattro è esposto alla GenAI, ma che la trasformazione è un esito più probabile della sostituzione; che l’adozione cresce, ma gli agenti sono ancora lontani da una piena diffusione; che la produttività migliora, ma va convertita in crescita, qualità e nuovi modelli operativi.

Per i CEO, quindi, la grande sfida è la solita, mai da sottovalutare, con le tecnologie dirompenti: come sfruttarle per innovarsi nel profondo. Un passo che richiede cambiamenti a tanti livelli, organizzativi e manageriali. Licenziare è facile ma non porta lontani, probabilmente. Meglio partire con le domande giuste.