Dimentichiamoci le previsioni catastrofiste sui posti di lavoro tagliate e quelle eccessivamente ottimiste su quelli creati. La realtà del mercato del lavoro nell’era dell’intelligenza artificiale è più sfumata e più instabile di quanto qualsiasi slogan o presa di posizione aprioristica possa raccontare.
Il dato che più ha fatto discutere negli ultimi mesi arriva da un’indagine condotta dall’Oliver Wyman Forum e dal New York Stock Exchange su 415 CEO: il 43% delle aziende sta tagliando i ruoli junior, in netto aumento rispetto al 17% di quelle che dichiarava di farlo appena un anno fa. Un’accelerazione che non lascia spazio a interpretazioni ambigue nell’era dell’adozione pervasiva dell’AI.
E, invece, lo scorso mese, Gartner ha pubblicato una ricerca che ribalta la narrativa dominante sostenendo che, a partire dal 2028, l’intelligenza artificiale creerà più posti di lavoro di quanti ne eliminerà. Una finestra temporale precisa, un orizzonte di breve periodo che non cancella il peso di ciò che sta accadendo in molte big tech e non solo.
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La trappola del “messy middle”
Siamo nel pieno di quello che in linguaggio marketing viene comunemente chiamato messy middle, ovvero quella fase caotica e brulicante di stimoli che precede l’acquisto. L’impatto dell’AI sulla forza lavoro corre. E va più veloce rispetto al valore che l’IA riesce a creare, in questo momento, per la maggior parte delle organizzazioni.
«L’intelligenza artificiale finirà per creare più posti di lavoro di quanti ne eliminerà, ma nel frattempo metterà fine a milioni di carriere», si dice convinta Kaelyn Lowmaster, Analyst Director della practice HR di Gartner. Sottolineando però, come «man mano che l’AI cambia il modo di lavorare, le organizzazioni dovranno ripensare il modo in cui i dipendenti acquisiscono competenze ed esperienza, altrimenti si ritroveranno senza personale qualificato per i lavori che l’intelligenza artificiale sta contribuendo già oggi a creare».
Quali lavori l’AI sta già cambiando (e quali elimina)
L’intelligenza artificiale sta rimodellando completamente il mondo del lavoro. Alcuni ruoli vengono automatizzati, altri si trasformano completamente ed emergono anche alcuni nuovi profili. Ecco una sintesi di quali mansioni sono a rischio e una mappa di dove, invece, si creano nuove opportunità di carriera.
I ruoli junior non scompaiono ma si trasformano
Le posizioni d’ingresso nel mondo IT sono sotto pressione diretta. I compiti ripetitivi, che tradizionalmente costituivano il percorso di apprendimento dei neoassunti, sono oggi i principali candidati all’automazione.
L’help desk IT è uno degli esempi più emblematici: alcune grandi aziende tecnologiche hanno già ridotto drasticamente i team di supporto umano, sostituendoli con soluzioni AI.
In parallelo, anche il ruolo dello sviluppatore junior si sta ridefinendo. Gli strumenti di coding assistito da intelligenza artificiale generativa sono oggi in grado di produrre codice, documentazione e test in tempi che nessun umano alle prime armi può eguagliare.
Non si tratta, però, di semplice eliminazione. Almeno, non ovunque. La stessa ricerca Oliver Wyman Forum rivela un dato controintuitivo: le aziende che ottengono i migliori ritorni sull’investimento in AI assumono lavoratori junior a un tasso più alto rispetto a chi fatica a generare ROI dall’intelligenza artificiale – 24% contro 17%.
Knowledge worker a rischio?
Non è solo il livello junior a essere interessato. L’automazione cognitiva – la capacità dell’IA di automatizzare compiti cognitivi complessi come generare rapidamente e gestire analisi, report e sistemi di supporto alle decisioni – impatta anche i ruoli di middle management e i knowledge worker.
Un sondaggio Gartner condotto su 110 HR leader nel dicembre 2025 ha rilevato che il 40% delle organizzazioni ha già eliminato ruoli considerati obsoleti, e quasi la metà ha ridisegnato le strutture dei team per renderle più cross-funzionali e agili.
Il rischio, per le aziende che tagliano i profili junior senza costruire pipeline interne di talento è, paradossalmente, quello di ritrovarsi impreparate proprio quando, dopo il 2028, la domanda di nuovi profili accelererà.
Le nuove strutture organizzative: dal modello a piramide al diamante e alla clessidra
La struttura tradizionale dei team IT – una base larga di figure junior, un livello intermedio e un vertice ristretto di senior – sta cedendo il passo a modelli organizzativi radicalmente diversi. Tra quelli che stanno emergendo con più forza c’è il modello a diamante, con un leadership team ristretto, un middle layer solido e una base ridotta di nuovi talenti. Molto diffuso anche il modello a clessidra, in cui il talento si concentra ai poli – vertice e base – mentre si assottiglia nel mezzo, con l’AI che riduce la necessità di figure intermedie di coordinamento.
Alcune organizzazioni stanno puntando, invece, su team interfunzionali compatti, costruiti attorno a competenze combinate umano-IA. Sempre IBM, ad esempio, ha creato gli AI fusion team che collaborano trasversalmente con le diverse funzioni di business, ciascuno orientato a specifici outcome aziendali piuttosto che a mansioni definite.
Le aspettative per i ruoli entry-level
Anche dove i ruoli junior sopravvivono, le aspettative si sono alzate. L’entry-level di oggi non è quello di dieci anni fa. La soglia minima di accesso include ora la piena alfabetizzazione digitale in ambito AI, la capacità di lavorare a fianco di agenti autonomi e una comprensione almeno operativa delle logiche dei workflow agentici.
La risposta di Gartner a queste nuove necessità è strutturale, con le organizzazioni che saranno in qualche modo forzate ad abbandonare il modello di avanzamento basato sull’esperienza accumulata per passarea sistemi di progressione fondati sulle competenze. Non più “quanti anni hai fatto questo lavoro”, ma “quali capacità sei in grado di dimostrare e sviluppare”.
Tre leve strategiche per HR e CIO
Gartner individua alcune priorità concrete per chi guida le risorse umane e le organizzazioni IT in questa fase di transizione.
La prima riguarda lo sviluppo accelerato di nuove competenze critiche. I responsabili HR devono identificare le skill più rilevanti per i ruoli di livello superiore e costruire infrastrutture di apprendimento scalabili – simulazioni, ambienti di pratica guidata, incentivi allo sviluppo delle capacità.
La seconda è la ridefinizione dei criteri di avanzamento. Non più la corrispondenza perfetta con un profilo di ruolo storico, ma la valutazione della “skills promise” – il potenziale di apprendimento, l’agilità cognitiva, la capacità di operare in contesti ambigui.
La terza, trasversale, è la leadership del cambiamento. I dirigenti che riescono a rendere la trasformazione continua una routine organizzativa – anziché un’eccezione da gestire – si posizionano in modo decisamente migliore per il ciclo di crescita che l’IA innescherà dopo il 2028.
Il rischio silenzioso: attrition e pipeline di talento
Nel mercato attuale, le difficoltà a trovare nuovi impieghi tengono le persone al loro posto più di qualsiasi piano di fidelizzazione. Le aziende tendono, quindi, a sottovalutare il rischio di abbandono. Ma i dati Gartner raccontano una storia diversa.
«Nei nostri dati abbiamo iniziato a vedere un rischio di attrition latente – ha osservato Lowmaster –. I livelli di soddisfazione lavorativa stanno calando e l’intenzione di restare fissi in un’azienda sta diminuendo. Le organizzazioni che dicono di non avere un problema di retention adesso ce l’hanno, solo che non sono in grado di vederlo».
Se non si investe in nuovi talenti junior, la pipeline interna si prosciuga e quando l’IA inizierà a creare nuovi ruoli ad alta domanda – come prevedono i ricercatori Gartner per il post-2028 – chi non avrà costruito una base solida di talento interno si troverà a competere su un mercato esterno nel quale il vantaggio sarà tutto dei concorrenti che hanno continuato a investire in formazione nel frattempo.
Il valore dei nativi AI nel mercato del lavoro
C’è, poi, trasversale rispetto a queste dinamiche, un argomento che sta guadagnando attenzione crescente tra i CIO più lungimiranti: i giovani neolaureati, cresciuti nell’era dell’IA generativa, portano con sé una familiarità con la tecnologia che è quasi impossibile insegnare ai professionisti senior con decenni di abitudini consolidate, che in generale mostrano maggior inerzia al cambiamento.
Come cambia la carriera IT nell’era dell’intelligenza artificiale
La metafora della scala – inizia dal basso, sali gradino per gradino e arrivi in cima – non è del tutto tramontata, ma la distanza tra i gradini si è spostata. La competizione per l’accesso ai livelli iniziali è più intensa, le aspettative di partenza sono più alte e il percorso verso l’alto richiede nuove forme di differenziazione.
La competenza tecnica pura – saper scrivere codice, gestire infrastrutture, configurare sistemi – sta diventando progressivamente una commodity. Non nel senso che smette di essere necessaria, ma nel senso che non è più sufficiente per distinguersi ed emergere. La vera differenziazione sarà la conoscenza di dominio. Capire il settore, leggere i processi di business, saper tradurre le capacità dell’IA in valore concreto per l’organizzazione… Sono queste le skill che costruiranno le carriere IT dei prossimi anni.
Skills-based advancement: il nuovo modello di progressione professionale
Il modello di avanzamento basato sulle competenze, anziché sull’anzianità o sulla corrispondenza formale a un job description, è destinato a diventare lo standard de facto nelle organizzazioni più avanzate. Gartner non lo considera una scelta ma una necessità strutturale.
Con l’IA che ridisegna continuamente le mansioni, il solo benchmark affidabile per valutare la capacità di un dipendente di ricoprire ruoli più complessi è la sua attitudine ad apprendere e adattarsi. Questo ha implicazioni concrete per i lavoratori IT di ogni livello che dovranno imparare a costruire un portfolio di competenze documentate e dimostrabili, coltivare la capacità di navigare l’incertezza, sviluppare una mentalità di apprendimento continuo non come dichiarazione di intenti, ma come pratica quotidiana.
