L'80% delle aziende ha licenziato per l'IA, ma non ne ha ricavato nulla: hanno capito al contrario a cosa serve l'IA
Gartner ha appena pubblicato un’indagine che mette in imbarazzo parecchi CFO. Hanno interpellato 350 grandi aziende con oltre 1 miliardo di dollari di ricavi che stanno implementando l’automazione con IA, e hanno scoperto che circa l’80% ha tagliato personale a causa dell’IA. Fin qui niente di sorprendente. La sorpresa arriva dopo: le aziende che hanno licenziato non hanno una probabilità più alta di ottenere un ritorno concreto rispetto a quelle che non l’hanno fatto.
Helen Poitevin, la vicepresidente di Gartner che ha curato la ricerca, lo dice senza giri di parole: «I licenziamenti possono aver liberato budget, ma non hanno liberato ritorni.» E la frase che fa ancora più male viene subito dopo: «A migliorare il ROI non sono le aziende che hanno eliminato il bisogno di persone, ma quelle che hanno amplificato le persone.»
Tra queste due frasi si nasconde l’errore di valutazione di un’intera ondata di licenziamenti targati IA.
Bello sulla carta, ma i conti non tornano
La tentazione del licenziamento sta nel fatto che è facilissimo da quantificare. Tagli 350 persone e il costo degli stipendi sparisce all’istante dal bilancio: un numero preciso, immediato, che il CFO vede a colpo d’occhio. E l’IA offre proprio la narrazione perfetta: abbiamo gli agenti, quindi non ci servono più tutte queste persone. GitLab si è riorganizzata per «l’era dell’IA agentica», tagliando alcuni livelli di management, uscendo da 22 paesi e coinvolgendo circa 350 persone. Pleo ha annunciato i licenziamenti il giorno dopo aver lanciato il suo agente IA finanziario. Mosse pulite, nette, con una storia che fila.
Il problema è che il costo risparmiato non equivale al ritorno guadagnato. In quei dati di Gartner, le aziende che hanno licenziato e quelle che non l’hanno fatto si distribuiscono quasi nello stesso modo tra «ritorno significativo» e «ritorno negativo». In altre parole, l’atto del licenziamento in sé non ha alcun rapporto di causa-effetto con il ROI. Ha creato un vuoto, non ha creato valore.
Il licenziamento è la mossa più facile da quantificare dell’era IA, e anche la più facile da sbagliare. Che gli stipendi spariscano dal bilancio è vero; che il ritorno cresca dai conti è tutt’altra faccenda.
Hanno comprato l’IA per lo scopo sbagliato
Perché hanno risparmiato sui costi senza ottenere alcun ritorno? Perché queste aziende, fin dall’inizio, hanno capito al contrario a cosa serve l’IA.
Hanno trattato l’IA come uno strumento per sostituire le persone e risparmiare: lo stesso lavoro, lo fa la macchina, e le persone non servono più. Ma proprio ciò in cui l’IA oggi è meno brava è «portare a termine il lavoro senza supervisione». In un’altra ricerca di Gartner, gli agenti IA falliscono circa il 70% dei compiti d’ufficio. Hai un esecutore che sbaglia sette volte su dieci, e licenzi proprio la persona che lo teneva d’occhio, lo correggeva e rispondeva dei suoi risultati: quel che resta non è risparmio, è abbandono.
Il vero valore dell’IA sta dall’altra parte: amplificare il giudizio umano. Dare a una persona dotata di giudizio gli strumenti per moltiplicare per dieci la produzione, comprimere la verifica da settimane a poche ore, allargare di parecchio il raggio che una sola persona riesce a coprire. Questo non riduce il bisogno di persone, aumenta la leva di ciascuna. Le aziende che un ritorno l’hanno ottenuto davvero fanno esattamente questo: Poitevin racconta che investono di più nelle nuove competenze e nei nuovi ruoli che servono a «far guidare e governare i sistemi autonomi dalle persone», invece di tagliare in modo indiscriminato.
L’esecuzione costa sempre meno, il giudizio vale sempre di più: è una delle regole di prezzo più elementari dell’era IA. Ma l’ondata di licenziamenti ha fatto esattamente l’opposto: ha tagliato insieme, in un colpo solo, l’esecuzione a basso costo e il giudizio di valore. Quel che si risparmia è il costo dell’esecuzione, quel che si elimina è il ritorno del giudizio. Si perde da entrambe le parti.
Per l’individuo è un segnale chiarissimo
Sposta l’obiettivo dall’azienda a te stesso, e questa storia manda a ogni professionista — ai product manager in particolare — un segnale chiarissimo.
A essere licenziati in questa ondata di IA sono quelli che si sono definiti «esecutori»: se il tuo valore consiste solo nel portare a termine una cosa che già si sa di dover fare, allora sì, l’IA ti sta togliendo il posto. A sopravvivere, anzi a valere di più, sono quelli che si trasformano nello «strato che amplifica il giudizio»: decidere cosa fare, stabilire cosa si può dire buono, fermare quel che è sbagliato, mettere la firma sui risultati, e poi usare l’IA per amplificare quel giudizio fino a coprire il carico di lavoro di dieci persone.
Quello che a livello aziendale è «amplificare le persone invece di sostituirle», a livello individuale diventa: non metterti a competere con l’IA sull’esecuzione, diventa quel giudice che l’IA non può sostituire e di cui non può fare a meno. Un agente che sbaglia sette volte su dieci è, paradossalmente, la migliore garanzia di impiego per chi quel giudizio lo esercita.
Il giudizio
Questa ondata di licenziamenti IA è, in sostanza, un colossale errore di attribuzione. Le aziende hanno visto che l’IA sa lavorare e hanno creduto che il valore stesse nel «risparmiarsi le persone che lavorano»; così hanno tagliato puntando al costo più facile da quantificare, e hanno finito per tagliare proprio lo strato che genera il ritorno. Gartner prevede che entro il 2028-2029 le aziende che ci avranno visto chiaro torneranno ad assumere proprio grazie all’IA — assumendo per quei nuovi ruoli che la macchina non sa coprire.
Risparmiare sui costi e guadagnare un ritorno non sono mai stati la stessa cosa. Se tratti le persone come un costo, ti impoverisci risparmiando; se le tratti come una leva, l’IA comincia finalmente a produrre un ritorno. Le aziende che hanno licenziato troppo presto in questo giro prima o poi dovranno richiamare le persone; quelle che hanno capito «cosa devono fare davvero le persone una volta che la macchina ha finito il lavoro» non hanno bisogno di fare tutto questo giro a vuoto.
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