Tagli al Personale mentre l'IA Aumenta la Produttività

Paragrafo introduttivo

Le aziende di diversi settori stanno riducendo l'organico mentre ottengono maggiore produzione per lavoratore grazie all'adozione su larga scala dell'intelligenza artificiale, secondo report aziendali e osservatori di mercato. CNBC ha riportato il 22 marzo 2026 che, in una serie di case study e sondaggi aziendali, le imprese hanno registrato riduzioni mediane dell'organico di circa il 4% nel periodo 2024–25, accompagnate da aumenti di quasi il 7% dei ricavi per dipendente nello stesso intervallo (CNBC, 22 mar 2026). Il fenomeno è disomogeneo: le aziende tecnologiche e dei servizi finanziari tendono a catturare i maggiori incrementi di produttività per dipendente, mentre i settori a elevata intensità di lavoro hanno registrato miglioramenti più contenuti ma aggiustamenti dell'organico anticipati. Per gli investitori istituzionali, l'effetto aggregato è significativo per le traiettorie degli utili per azione (EPS), la modellizzazione della struttura dei costi e le decisioni di rotazione settoriale; allo stesso tempo, la riallocazione microeconomica del lavoro e i costi di riqualificazione influenzeranno la sostenibilità dei margini nel breve periodo. Questo articolo fornisce una valutazione basata sui dati, confronta i risultati anno su anno e rispetto ai benchmark, e mette in evidenza le implicazioni per la strategia aziendale e le politiche del lavoro.

Contesto

Negli ultimi 18 mesi si è registrata una diffusione più rapida e concentrata di strumenti generativi e di automazione dei flussi di lavoro rispetto a quanto la maggior parte delle aziende prevedeva, accelerando le curve di adozione della produttività che si erano appiattite dopo i cicli iniziali del cloud e del SaaS. Là dove le onde precedenti di automazione sostituivano compiti discreti, i sistemi di IA moderni stanno modificando i flussi di lavoro end-to-end, permettendo a un numero minore di dipendenti di produrre più output o di riallocare tempo verso attività a maggior valore. Le aziende early adopter — grandi piattaforme digitali e alcuni incumbents nel settore bancario e assicurativo — hanno segnalato i guadagni di efficienza più evidenti e, per conseguenza, una più rapida ottimizzazione dell'organico. Il contesto macroeconomico conta: dopo un periodo di alta inflazione e tassi elevati nel 2022–24 che ha compresso i margini, i board e i CFO avevano forti incentivi a consolidare i guadagni di efficienza e ad accelerare la razionalizzazione dei costi del lavoro mentre la crescita della domanda rimaneva irregolare.

I mercati dei capitali hanno prezzato questo cambiamento nei multipli per un sottoinsieme di società: i titoli software nel 2025 che hanno enfatizzato la produttività legata all'IA hanno sovraperformato il Nasdaq più ampio di una mediana di 12 punti percentuali, basandosi sugli indici settoriali, riflettendo le aspettative degli investitori su margini strutturalmente più elevati. Tuttavia questa performance è eterogenea — le società che sottostimano gli investimenti nell'integrazione o che affrontano una forte regolamentazione hanno visto benefici attenuati. Gli investitori istituzionali devono quindi separare i miglioramenti di produttività durevoli dai tagli dei costi una tantum; questi ultimi possono aumentare gli EPS nel breve periodo ma sono meno propensi a sostenere valutazioni più alte senza evidenze di crescita organica dei ricavi o di reinvestimenti in crescita.

Storicamente, le ondate tecnologiche hanno prodotto schemi simili: scatti di produttività seguiti da riallocazione del lavoro e, in seguito, creazione di posti di lavoro in attività adiacenti. La differenza oggi è la velocità — l'IA può essere implementata come upgrade ai sistemi esistenti a costi incrementali di capitale inferiori — e l'ampiezza delle funzioni interessate, incluso il lavoro cognitivo che prima era considerato immune all'automazione. Ciò solleva questioni per aziende, decisori politici e investitori sulla velocità della riqualificazione e sugli effetti distributivi tra professioni e regioni.

Approfondimento sui Dati

Stanno emergendo segnali empirici chiave dalle aziende e dalla ricerca indipendente. Il reportage del 22 marzo 2026 di CNBC ha raccolto comunicazioni aziendali e sondaggi che mostrano una riduzione mediana dell'organico di circa il 4% tra le società campionate per il periodo 2024–25, associata a un aumento di circa il 7% dei ricavi per dipendente nello stesso periodo (CNBC, 22 mar 2026). Queste cifre sono a livello di caso e non universali, ma indicano una rivalutazione significativa della produttività del lavoro laddove le iniziative di IA sono mature. A complemento di queste evidenze corporate, l'analisi del McKinsey Global Institute del 2021 stimava che fino a 375 milioni di lavoratori — circa il 14% della forza lavoro globale all'epoca — potrebbero richiedere nuove categorie occupazionali entro il 2030, ricordando che le transizioni strutturali sono pluriennali e globali (McKinsey Global Institute, 2021).

I confronti offrono ulteriore chiarezza. Su base annua, le aziende che hanno dichiarato un'adozione attiva dell'IA hanno accelerato la crescita dei ricavi per dipendente di circa 3–5 punti percentuali rispetto ai pari che hanno riportato un'adozione limitata, secondo le comunicazioni compilate dagli analisti di mercato alla fine del 2025. Rispetto a un benchmark più lungo, l'incremento del 7% rilevato nel campione di CNBC può essere messo a confronto con le tendenze di produttività pre‑IA: la crescita della produttività del lavoro in molte economie avanzate era in media sotto il 2% annuo nel decennio pre‑pandemia, sottolineando come i guadagni trainati dall'IA — se sostenuti — rappresenterebbero un ritmo sostanzialmente più rapido. Detto ciò, le metriche di produttività riportate sono sensibili alle scelte contabili, ai cambiamenti nel mix di attività e ai costi di indennità una tantum; gli investitori dovrebbero esaminare i disclosure segmentali e le metriche di retention dei clienti quando valutano la sostenibilità.

Le fonti e le date sono importanti. Le principali evidenze aziendali risalgono alla fine del 2024–2025 e sono state aggregate nel pezzo di CNBC (22 mar 2026). La proiezione di McKinsey copre fino al 2030 e fornisce un orizzonte di medio termine per il rischio di transizione della forza lavoro (McKinsey Global Institute, 2021). La due diligence istituzionale dovrebbe triangolare i filing societari, le comunicazioni regolamentari e i dati indipendenti sul mercato del lavoro — come le agenzie statistiche nazionali e i sondaggi di settore — per evitare un'eccessiva dipendenza dalle affermazioni aziendali di primo piano.

Implicazioni per i Settori

La tecnologia e i servizi finanziari sono stati i beneficiari precoci sia in termini assoluti che relativi. Nelle attività software e nella pubblicità digitale, le funzionalità basate sull'IA generano potere di prezzo incrementale e retention, permettendo alle aziende di ottenere maggiore monetizzazione per utente attivo mentre razionalizzano i ruoli di supporto e moderazione dei contenuti. Per banche e assicurazioni, l'IA è stata applicata all'underwriting, al triage delle richieste di risarcimento e all'automazione della compliance; diverse istituzioni di medie dimensioni hanno comunicato un calo del numero di FTE nei gruppi operativi