C’è qualcosa di rivelatore nel fatto che i vertici delle grandi aziende, come emerge da un’inchiesta di Bloomberg, stiano discutendo di geometria degli organigrammi. Piramidi rovesciate, clessidre, diamanti: è il lessico con cui i CEO descrivono il futuro del lavoro. Al World Economic Forum di Davos il tema ha tenuto banco. Il 98% degli executive che hanno risposto a un sondaggio sta pianificando cambiamenti all’assetto organizzativo. Tutti sanno che qualcosa sta per cambiare. Nessuno sa esattamente cosa.
Nel frattempo, dall’altra parte del mondo, un ingegnere di Amazon stava gestendo le conseguenze di un’interruzione di servizio durata 13 ore, causata — secondo diversi dipendenti — da uno strumento AI che aveva autonomamente deciso di cancellare e ricreare un ambiente di produzione. Amazon ha declassato l’evento a “coincidenza”.
Una startup da 1,5 milioni di persone
Da ottobre 2024, il colosso di Seattle ha licenziato oltre 30.000 persone. Il suo CEO, Andy Jassy, vuole che la più grande azienda del mondo per fatturato funzioni “come la più grande startup del mondo”. Meno strati gerarchici e più proprietà del processo organizzativo. Il che, quando si hanno 1,5 milioni di dipendenti, appare come minimo un vaste programme oppure una vera follia. Oppure il fondale di cartapesta che cela altre mire, molto più venali. La responsabile delle risorse umane, Beth Galetti, ha assicurato ai dipendenti che i tagli non sono “l’inizio di un nuovo ritmo”. Ma non ha escluso ulteriori tagli.
Un analista di Gartner è più diretto: i licenziamenti sono uno strumento per liberare capitale da reinvestire in AI. La domanda che i CEO si pongono è: “Quanti soldi possiamo risparmiare per riallocarli?” Non è una domanda sulla tecnologia. È, appunto prosaicamente, una domanda di finanza aziendale. Questo è il nucleo che la narrazione sull’AI tende a oscurare: la pressione sui costi del lavoro precede e sopravanza la rivoluzione tecnologica. L’AI è la giustificazione culturalmente legittima per fare quello che i mercati finanziari chiedevano comunque.
La forma più temuta nel dibattito sugli organigrammi è il diamante: pochi junior in basso (sostituiti dall’AI per i compiti elementari), pancia larga di mid-level, vertice stretto. Bloomberg documenta che il tasso di occupazione dei laureati è sceso fino ad allinearsi a quello dei diplomati, secondo la Fed di Cleveland. Più del 60% dei laureandi 2026 si dichiara pessimista sulle proprie prospettive, quasi la metà citando l’AI come causa. Ma la svasatura del mid level appare antitetica all’idea di Amazon di decimare il middle management. Magari non detta con queste parole.
Ci sono anche aziende che vanno in direzione opposta allo schema del diamante: IBM sta triplicando le assunzioni entry-level, ridefinendo i ruoli junior verso l’interazione con i clienti piuttosto che il coding puro. L’inchiesta di Bloomberg segnala, però, che IBM è probabilmente un’eccezione. Il 61% delle aziende intervistate dalla National Association of Colleges and Employers dice di non star sostituendo posizioni entry-level con AI. Il resto dice di non essere sicuro o che è “in discussione”. La somma aritmetica di queste risposte è abbastanza eloquente.
AI, tra promesse e costi immediati
La distanza tra la narrazione dei cda e l’esperienza quotidiana dei tecnici è il punto di acuta criticità che emerge dall’inchiesta del FT su Amazon. Un developer di AWS non ha ancora visto evidenze che l’AI stia svolgendo il lavoro di qualcuno al punto da giustificarne il licenziamento. Quello che ha visto è la gente che raccoglie i pezzi: delle disfunzioni di processo e di se stessa, mentre monta quello che il FT definisce “senso di colpa del sopravvissuto”.
Gli strumenti distribuiti internamente — Kiro per gli sviluppatori, Q come chatbot — vengono giudicati utili per ideazione e prototipazione iniziale, ma inadeguati per compiti complessi. Nel frattempo Amazon monitora l’adozione di questi strumenti su un dashboard interno chiamato “Clarity”, e l’uso dell’AI è entrato formalmente nei criteri di promozione. L’AI non è ancora abbastanza brava da fare il lavoro. Ma è già abbastanza presente da essere usata come metrica disciplinare.
I tagli producono un effetto che non compare nelle trimestrali ma si accumula silenziosamente: debito tecnico. Gli ingegneri Amazon riferiscono di dover tagliare funzionalità e gestire soluzioni subottimali perché non ci sono abbastanza persone per affrontare i problemi alla radice. L’aumento degli incidenti gravi (“Sev2”) — situazioni che richiedono risposta immediata per evitare interruzioni di servizio — è il segnale più concreto di questa degradazione. Amazon contesta anche questo dato.
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Il debito tecnico è il fratello oscuro della produttività apparente: le metriche di breve periodo migliorano, i costi reali vengono differiti. È una forma di finanziarizzazione applicata all’ingegneria del software.
Bloomberg aggiunge la dimensione psicologica sistemica. Il turnover negli USA è sceso a gennaio al livello più basso degli ultimi nove anni (secondo dati ADP, azienda che elabora le buste paga e produce una serie storica mensile sui lavoratori del settore privato). Il turnover dei colletti bianchi — finanza, tech, consulenza — è fermo. Non si dimettono, non cambiano lavoro. La chief economist di ADP chiama questo fenomeno “standstill“. Bloomberg usa la metafora del cervo abbagliato dai fari: vedono i trend avvicinarsi e non sanno da che parte saltare.
Questa paralisi ha una logica precisa: in un mercato del lavoro dove il segnale AI è pervasivo ma la sua direzione è opaca, muoversi è rischioso quanto restare. Chi lascia un posto sicuro rischia di entrare in un mercato che si sta restringendo proprio nella fascia in cui si colloca. Chi resta subisce la compressione dall’interno. Il risultato è un nuovo tipo di dipendenza involontaria: non si resta perché si sta bene, ma perché cambiare fa più paura. È l’opposto esatto dell’agilità e delle motivazioni “da startup” che i CEO evocano nelle loro presentazioni a Davos.
L’agente non dorme mai
Nei giorni scorsi, Centerview Partners, una boutique investment bank, ha patteggiato una causa intentata da un’analista licenziata perché aveva chiesto di dormire più di otto ore a notte. La banca aveva sostenuto che un riposo notturno regolare è incompatibile con “le funzioni essenziali del ruolo”. Il caso risale al 2021 (e soprattutto al Covid e al lavoro da remoto), ma la logica che esprime è strutturale: l’AI ha fatto sorgere la suggestione (affatto inedita nella storia del lavoro) che il corpo umano — con i suoi bisogni di sonno, recupero, elaborazione — è un limite tecnico da aggirare.
È la stessa logica che alimenta l’entusiasmo per l’AI nei cda. Se il problema è che i dipendenti hanno bisogno di dormire, di riposarsi, di fare errori e imparare, allora la soluzione ovvia è sostituirli con qualcosa che non dorme. L’accademico (invero cialtrone prezzolato, se volete la mia opinione) che teorizza la startup come modello organizzativo per un’azienda di 1,5 milioni di persone e il partner bancario che licenzia chi chiede otto ore di sonno partono dallo stesso assunto.
La situazione, quindi, sembra mostrare l’adozione massiva dell’AI come narrazione legittimante per comprimere il costo del lavoro qui e ora, anticipando benefici di produttività che potrebbero non arrivare nei tempi previsti. Una scommessa che ha costi elevati — morale distrutto, debito tecnico accumulato, talenti paralizzati o perduti — che non compaiono nei modelli finanziari ma nei “Sev2” delle tre del mattino e nelle email anonime degli ingegneri al Financial Times.
(Immagine creata con ChatGPT Sora)
