Negli ultimi anni, ogni ciclo di notizie sull’Intelligenza Artificiale (AI) tende a riaccendere la stessa domanda: l’AI distruggerà posti di lavoro?
Una parte della comunicazione mediatica insiste su una dinamica semplice “AI = licenziamenti”. La realtà, osservando le scelte dei grandi gruppi e le evidenze disponibili, è più articolata: in molti casi l’AI sta accelerando ristrutturazioni e riallocazioni del lavoro, e solo in alcuni casi sostituisce direttamente ruoli specifici.

Una notizia recente dall’Australia è particolarmente utile per i decisori: aziende come NAB, Qantas, Medibank, Wesfarmers stanno pubblicamente rifiutando la narrativa dei tagli di massa “causati” dall’AI, dichiarando invece investimenti su rapid skilling e programmi interni di formazione per rendere il personale capace di lavorare con strumenti AI.

L’Australia come segnale: l’AI si governa con competenze, non con slogan

Il messaggio delle grandi aziende australiane è pragmatico: la sicurezza del posto di lavoro dipende dalla capacità di usare l’AI.
In altre parole, la variabile decisiva non è “se l’AI arriva”, ma quanto rapidamente l’organizzazione sviluppa competenze diffuse per usarla bene, misurarla e controllarla.

Questa impostazione è coerente con ciò che si osserva a livello globale: molte imprese stanno trattando l’AI come un’infrastruttura strategica, non come un progetto IT isolato. Significa cambiare processi, ruoli, policy e capacità interne.

Ma i tagli “per colpa dell’AI” sono reali o clickbait?

Per rispondere in modo serio, conviene separare tre categorie:

1) Tagli dichiarati come “AI-driven” (espliciti)
Qui rientrano casi in cui l’azienda collega apertamente riduzioni o ristrutturazioni a efficienze e automazioni legate all’AI.

2) Tagli “abilitati” dall’AI (impliciti)
L’AI diventa un acceleratore di riduzione costi, semplificazione organizzativa, riduzione livelli manageriali o automatizzazione parziale, senza che l’azienda dica “abbiamo licenziato perché l’AI sostituisce quelle persone”.

3) Narrazioni mediatiche non confermate
Titoli del tipo “X licenzia 8.000 persone e le rimpiazza con l’AI” spesso si basano su numeri proiettati, interpretazioni o ricostruzioni non ufficiali.

Tre esempi utili (con attenzione alla prova)

Amazon (documentato): Reuters e AP riportano un piano di tagli di ruoli corporate, contestualizzato in una strategia di riduzione costi, snellimento organizzativo e investimenti crescenti in AI. Non è corretto sintetizzare “l’AI ha sostituito 14.000 persone”, ma è corretto dire che l’AI è parte del contesto strategico e di automazione che accompagna la ristrutturazione.

Atlassian (più vicino alla sostituzione operativa): una fonte specializzata sul customer experience riporta riduzioni in customer service e support con indicazioni di sostituzione “in larga parte” tramite AI (caso interessante perché tocca funzioni ripetitive e misurabili, dove l’AI può incidere direttamente).

IBM (spesso “gonfiato”): qui la narrativa “8.000 licenziati per l’AI” è diventata un titolo ricorrente. Le fonti affidabili (Reuters) parlano di piani e pause di assunzioni per ruoli back-office potenzialmente sostituibili in futuro. Il caso è utile, ma va raccontato bene: non come certezza numerica immediata, bensì come strategia di automazione e riconfigurazione delle mansioni nel tempo.

In parallelo, esistono segnali di “effetto boomerang”: ad esempio nel settore customer care alcune aziende hanno ridimensionato approcci “AI-first” troppo aggressivi perché la qualità del servizio e la soddisfazione cliente ne risentivano, riportando l’attenzione su modelli ibridi uomo+AI.

Trend 2026: l’AI diventa un collega operativo, non un progetto “pilota”

Diverse analisi e dichiarazioni di executive evidenziano che nel 2026 vedremo una maturazione del modello “AI agent”: sistemi capaci di gestire compiti ripetitivi, ricerche, prime bozze, triage, classificazioni e workflow operativi. Questo sposta l’attenzione manageriale su due temi:

• Produttività: l’AI aumenta throughput e velocità decisionale, ma solo se le persone sanno come usarla e come verificare l’output.
• Controllo e responsabilità: senza policy, logging e formazione, l’AI può introdurre rischio (dati, compliance, reputazione) più velocemente di quanto generi valore.

Lettura europea e italiana: formazione come obbligo (e come protezione)

In Europa, il tema workforce non è solo competitivo: è anche regolatorio. Il quadro dell’EU AI Act introduce l’attenzione alla AI literacy (alfabetizzazione all’AI) per organizzazioni che sviluppano o utilizzano sistemi di AI, con un approccio basato sul rischio. In pratica, le aziende devono poter dimostrare che chi usa l’AI in contesti di lavoro ha competenze adeguate rispetto al ruolo e ai rischi associati.

Per un’organizzazione italiana (o comunque UE) questo produce tre conseguenze operative:

• Formazione come “controllo interno”: riduce errori e incidenti (es. condivisione dati sensibili, prompt impropri, uso di strumenti non autorizzati).
• Governance: definire cosa si può usare, su quali dati, con quali audit trail e responsabilità.
• Modello di adozione più cauto ma più solido: in Europa spesso contano di più compliance, tracciabilità, sicurezza e protezione dati rispetto a una corsa “tool-first”.

In Italia, dove la struttura produttiva è ricca di PMI e studi professionali, il rischio tipico è l’adozione informale: singoli team che usano strumenti AI senza regole. È una situazione che sembra “veloce” nel breve, ma che può diventare costosa nel medio, perché espone a errori, contenziosi, problemi privacy e perdita di know-how.

Conclusione: la domanda giusta non è “tagli sì/no”, ma “capacità sì/no”

Ridurre il tema AI e lavoro a “paura o opportunità” è utile solo se lo trasformiamo in una decisione manageriale concreta:

• Costruire competenze diffuse per usare l’AI in modo produttivo e verificabile
• Definire governance e policy (soprattutto su dati e sicurezza)
• Misurare l’impatto: produttività, qualità, rischi, incidenti evitati

Le aziende australiane stanno indicando una strada pragmatica: non negare l’impatto dell’AI, ma governarlo con formazione e strategia. Nel contesto europeo e italiano, questo approccio è ancora più rilevante: perché competitività e compliance viaggiano insieme.

Nota editoriale: questo articolo integra fonti giornalistiche e istituzionali; alcuni casi citati sono oggetto di narrazioni mediatiche spesso semplificate. Dove non esistono conferme robuste, l’articolo evita di presentare stime come fatti.