I programmatori che cambiano indirizzo
Ad oggi, il calo dei posti tech è soprattutto la fine di una bolla — e l'inizio di una migrazione che dobbiamo imparare a governare.
Un giovane programmatore ambizioso oggi potrebbe candidarsi presso Starbucks. E non come barista. L’immagine è dell’Economist, che la usa per chiudere un’analisi lucida e controcorrente sul mercato del lavoro tech1 pubblicata il 13 aprile 2026. La frase può sembrare una battuta (o poco rispettosa nei confronti dei baristi), ma contiene una verità che contrasta con la narrazione dominante: i posti di lavoro nel settore tecnologico stanno calando non per le ragioni che molti citano, e cioè l’AI. E soprattutto non stanno scomparendo: in realtà, si stanno spostando o evolvendo.
L’apocalisse comoda
I numeri non vanno minimizzati. Negli Stati Uniti mancano circa 500.000 posti tech rispetto al trend pre-2022. San Francisco, capitale mondiale della Silicon Valley, ha perso il 3% della sua occupazione complessiva dall’inizio del 2023. I Magnificent Seven — le sette grandi aziende tech — hanno praticamente smesso di far crescere gli organici tra il 2022 e il 2025. Oracle taglia migliaia di posti. Block, la creatura di Jack Dorsey, ne elimina oltre 4.000, quasi metà del personale. Amazon e Meta annunciano riduzioni.
La spiegazione offerta dai CEO è sempre la stessa: l’intelligenza artificiale. L’AI è diventata così brava, dicono, che molti ruoli non sono più necessari. È una narrazione potente, che piace a Wall Street — perché un’azienda che licenzia “grazie all’AI” sembra innovativa, non in difficoltà.
Ma è anche una narrazione in larga parte falsa.
Secondo i dati di Challenger, Gray & Christmas, nel 2025 le aziende hanno dichiarato l'AI come causa in circa 55.000 dei 1,2 milioni di licenziamenti totali — e Forrester sostiene che molti di questi siano in realtà casi di AI-washing. Il resto aveva cause più prosaiche. Molly Kinder della Brookings Institution ha spiegato bene il meccanismo al New York Times: attribuire i tagli all’intelligenza artificiale è un messaggio “molto gradito agli investitori” — assai più di “il business non va bene”. Un analista di Deutsche Bank, commentando il caso Block, ha posto la domanda giusta: quanto di tutto questo è davvero AI, e quanto è la scusa per smaltire l’eccesso di assunzioni del periodo pandemico?2
Un paper del National Bureau of Economic Research, basato su 25.000 lavoratori e 7.000 aziende (dati danesi)3, ha dato la risposta più netta: finora l’impatto dell’AI sull’occupazione è stato sostanzialmente nullo.
Le cause banali
Se non è l’AI, allora cos’è? La risposta è meno spettacolare, ma più solida. Tre fattori, tutti ben documentati.
Il primo è il rientro dall’ubriacatura pandemica. Durante il Covid, la domanda di servizi digitali è esplosa e le aziende tech hanno assunto in modo compulsivo. Meta è passata da circa 45.000 dipendenti alla fine del 2020 a oltre 86.000 nel 2022: un raddoppio in due anni. Poi sono arrivati i tagli — non per l'AI, ma per il ritorno alla normalità.
Il secondo è la politica monetaria. Dal 2022 i tassi di interesse sono saliti rapidamente, frenando gli investimenti IT delle imprese. Meno investimenti in software e infrastruttura significano meno domanda per chi sviluppa quel software e gestisce quella infrastruttura.
Il terzo è l’outsourcing. Le importazioni statunitensi di servizi cloud e di storage sono più che raddoppiate tra il 2021 e il 2024. Perché pagare uno stipendio della Bay Area quando puoi ottenere lo stesso servizio da Bangalore a un quarto del costo?
Il precedente storico è quasi perfetto. Dopo lo scoppio della bolla dotcom nel 2000, la quota di occupati nel settore tech stagnò per anni negli USA, nel Regno Unito, in Australia e in Canada. Le cause erano identiche: fine di una bolla speculativa, rialzo dei tassi, outsourcing. Nessuna AI da incolpare.
La migrazione silenziosa
Ma c’è un fenomeno che la narrazione apocalittica oscura del tutto. Se si guarda non alle aziende tech ma alle persone con professioni tech, il quadro si rovescia. La quota di americani che svolgono lavori legati alla tecnologia è cresciuta dal 3,6% al 3,7% dal lancio di ChatGPT. Un paper della Federal Reserve (Crane e Soto) conferma che le aziende continuano ad ampliare i ranghi degli sviluppatori — solo più lentamente di prima.
E dove vanno questi lavoratori? Nei settori che fino a ieri non avevano programmatori o ne avevano pochi o nessuno. Il retail americano ha aumentato gli addetti software del 12% tra il 2022 e il 2025; il settore immobiliare del 75%; l’edilizia quasi del 100%. McKinsey documenta che la domanda di AI fluency — la capacità di usare e gestire gli strumenti AI — è cresciuta di sette volte in due anni.
Ecco perché l’immagine di Starbucks funziona. Il giovane programmatore non è disoccupato: lavora altrove, in settori che stanno finalmente internalizzando le competenze digitali che avrebbero dovuto sviluppare da tempo. La domanda di lavoro tech si ripartisce.
La porta che si chiude
Fin qui, le buone notizie. Ma c’è un segnale che merita attenzione, anche se va letto con cautela.
Due studi della Federal Reserve di Dallas, pubblicati a gennaio e a febbraio 2026, mostrano che l'occupazione dei giovani tra i 22 e i 25 anni nelle professioni più esposte all'AI è calata del 13% rispetto al 2022. Non perché vengano licenziati, ma perché non vengono assunti: il tasso di ingresso nel mercato del lavoro per questi profili è in calo. I salari, intanto, crescono — soprattutto per i lavoratori esperti. Nel settore dei computer systems design, la crescita salariale dal 2022 è stata del 16,7%, contro il 7,5% della media nazionale.
La chiave interpretativa della Dallas Fed è la distinzione tra il codified knowledge e il tacit knowledge. I neolaureati portano soprattutto conoscenza codificata — quella che si impara dai libri, quella che l’AI già sa replicare. I professionisti esperti portano con sé conoscenza tacita — il giudizio, l’intuizione, la capacità di leggere un contesto che nessun manuale descrive. L’AI complementa i secondi e rende meno necessari i primi.
È legittimo chiedersi se questo calo tra i giovani sia davvero dovuto all’AI. Il periodo 2022–2025 è dominato da fattori ciclici — tassi, post-pandemia, outsourcing — e il paper NBER che ho citato prima ripropone lo stesso schema, senza che l’adozione dell’AI sia il fattore trainante. Solo dal febbraio del 2025, con l’arrivo di strumenti come la prima versione di Claude Code di Anthropic, è diventato plausibile che un tool AI sostituisca un ingegnere software in alcuni compiti reali. Siamo in una finestra temporale troppo breve per avere certezze causali.
Ma il rischio strutturale è chiaro anche senza certezza causale: se le aziende smettono di assumere junior — per l’AI, per i costi, per qualsiasi ragione — tra cinque anni non avranno i quadri intermedi e i senior di cui hanno bisogno. La pipeline si spezza.
Ridisegnare, non tagliare
IBM ha annunciato di triplicare le assunzioni entry-level, inclusi gli sviluppatori software — esattamente quei ruoli che “l’AI dovrebbe rendere superflui”. Ma non assume gli stessi junior di prima. Ha ridisegnato i ruoli: meno coding routine, più interazione con i clienti, più intervento quando i chatbot falliscono. Come ha spiegato la responsabile HR Nickle LaMoreaux: “Le aziende che tra tre/cinque anni avranno più successo sono quelle che oggi puntano con più forza sulle assunzioni entry-level”4.
Non è solo IBM. Dropbox sta espandendo i programmi per neolaureati del 25%, puntando sulla “fluency” AI della Gen Z. Cognizant assume più neolaureati che mai. Il CEO Ravi Kumar S ha sintetizzato la logica: “L’AI è un amplificatore del potenziale umano. Non è una strategia di sostituzione.”
Mary Shaw, docente di computer science a Carnegie Mellon e una delle voci più autorevoli nella comunità dell’ingegneria del software, ha descritto bene questa trasformazione in un recente articolo su IEEE Software5: le responsabilità degli sviluppatori si stanno spostando dalla scrittura del codice alla sua progettazione, alla valutazione e alla supervisione. Non si tratta di sapere meno, ma di sapere cose diverse — e più difficili.
Chi oggi taglia i costi eliminando i junior sta cannibalizzando il proprio futuro.
Starbucks, e quarant’anni di storia
Torno al programmatore da Starbucks. L’immagine è efficace proprio perché capovolge la narrazione senza negarla: sì, qualcosa sta cambiando — ma non nella direzione che pensiamo.
C’è uno studio che mette in prospettiva storica questa transizione. Kerstin Hötte e colleghi hanno condotto una revisione sistematica della letteratura empirica su oltre trent'anni di cambiamento tecnologico (1988–2021) e sul suo impatto sull’occupazione, esaminando cinque categorie di tecnologia — ICT, robot, innovazione, produttività totale dei fattori, altre. La conclusione, robusta e trasversale: l’effetto di sostituzione del lavoro è stato sistematicamente più che compensato dai meccanismi di creazione e di ripristino della nuova occupazione. Le ansie sulla disoccupazione tecnologica di massa, scrivono gli autori, “mancano di una base empirica”6.
Lo conferma, con un metodo diverso, l'economista di Harvard David Deming. Insieme a Larry Summers, Deming ha costruito una misura della "occupational churn" — quanto cambiano le quote occupazionali nel tempo — calcolandola dal 1880 a oggi7. Il risultato storico è coerente con Hötte: la seconda decade del Duemila è stato il decennio più stabile nella storia del mercato del lavoro americano, a conferma che la tecnologia digitale non ha prodotto la disoccupazione di massa che molti temevano. Ma Deming aggiunge qualcosa che Hötte non cattura: aggiornando i dati al 2024, il mercato sta cambiando più velocemente di qualsiasi periodo dagli anni Settanta. Come ha detto in un podcast di Harvard Business School: "Se volessi raccontare una storia in cui questa volta è diverso, potresti trovare i primi segnali."
Entrambe le analisi documentano qualcosa di più scomodo: i lavoratori meno qualificati hanno sofferto in ogni transizione. La compensazione non è automatica, non è indolore e non è garantita. Funziona solo quando è accompagnata da strategie di formazione e riqualificazione che gli autori indicano come priorità imprescindibile.
La storia ci dice che la tecnologia crea più lavoro di quanto ne distrugga, ma anche che ciò accade solo se la transizione viene governata. Non si governa da sola. Non si governa con i comunicati stampa dei CEO che attribuiscono i licenziamenti all’AI per far salire il titolo in borsa. Si governa con la formazione — ripensata e ricomposta attorno a ciò che l'AI non sa fare: il giudizio, la relazione, la capacità di muoversi in contesti ambigui.
Il punto non riguarda solo i programmatori, né solo il settore tech. Ogni transizione tecnologica degli ultimi quarant’anni ha seguito lo stesso schema: il lavoro si trasforma, si sposta, si ricompone — ma chi resta indietro sono quelli che nessuno ha preparato al cambiamento. I blue-collar ieri, i lavoratori con competenze codificabili oggi. Lo schema è identico; cambia solo il bersaglio.
Governare questa transizione significa fare ciò che in passato non si è sempre fatto: investire nella formazione prima che la crisi arrivi, non dopo. Ridisegnare i ruoli — come fa IBM — anziché eliminarli. Ripensare cosa si insegna e come lo si insegna, a tutti i livelli, non solo nelle facoltà di informatica. E smettere di confondere la narrazione comoda — “l’AI ci sostituisce” — con l’analisi onesta di ciò che sta accadendo.
Il programmatore da Starbucks non è il segno di un’apocalisse. È il segno di un’economia che cambia pelle. Ma cambiare pelle senza strappi richiede che qualcuno si occupi della transizione, non solo della tecnologia.
Disclaimer: questo post è stato realizzato con il supporto di Claude.
© 2026 Alfonso Fuggetta & Sonia Montegiove. Salvo diversa indicazione, tutti i contenuti di questa pubblicazione sono protetti da copyright e rilasciati con licenza CC BY-NC-ND 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.it
“The tech jobs bust is real. Don’t blame AI (yet)”, The Economist, 13 April 2026.
“Block says AI will allow it to cut more than 4,000 jobs. Some argue that’s not the whole story”, Emily Bary, MarketWatch, 2026; “Did A.I. Take Your Job? Or Was Your Employer ‘A.I.-Washing’?”, Lora Kelley, New York Times, 2026; “Are Bots Replacing Workers? These Skeptics Aren’t So Sure”, Callum Borchers, Wall Street Journal, 2026.
Humlum, A. & Vestergaard, E., NBER Working Paper, 2025 (citato in "The Class of 2026 is struggling to find jobs — and it's not because of AI", Stanford Review, April 2026).
“IBM is tripling the number of Gen Z entry-level jobs after finding the limits of AI adoption”, Preston Fore, Fortune, February 2026.
Mary Shaw, Michael Hilton, George Fairbanks, “AI Tools Make Design Skills More Important Than Ever”, IEEE Software, febbraio 2026.
Kerstin Hötte et al., “Technology and jobs: A systematic literature review”, Technological Forecasting and Social Change, 2023.
David Deming, “Workforce shifts and the future of college”, podcast Managing the Future of Work, Harvard Business School, 2025. Basato su Deming, Ong, Summers, “Technological Disruption in the US Labor Market”, Aspen Economic Strategy Group, 2024.
Articolo molto interessante.
Ho partecipato al Codemotion, a fine marzo a Roma, e la preoccupazione maggiore era il mercato del lavoro che cambiava per colpa dell'IA. Sul palco uno dei relatori, alla domanda "cosa consiglia ai giovani che si avvicinano a questo mondo adesso", ha risposto di cambiare lavoro. Risposta che mi ha lasciato un po' interdetta.
L'economia invece che "cambia pelle", che semplicemente si adatta all'evoluzione del settore è molto interessante perché da un contesto e una visione diversa. Ottimo spunto di riflessione, grazie come sempre