Dall’inizio del 2026, 93.038 lavoratori del settore tecnologico globale hanno perso il posto, oltre 47.000 di questi tagli sono collegati direttamente a processi di riorganizzazione guidati dall’intelligenza artificiale o giustificati da investimenti in infrastrutture AI. Se il ritmo attuale resterà invariato, la stima di TradingPlatforms, costruita su dati TrueUp, TechCrunch e documenti WARN statunitensi, porta la proiezione a 298.701 licenziamenti entro fine anno: più dell’intero 2025, che aveva già registrato un record. In Italia, il settore più esposto non è il tech: sono le banche.
Sono numeri che circolano da settimane, ma che raramente vengono letti nella loro completezza, separando quello che i dati dicono davvero da quello che le comunicazioni aziendali vogliono far credere. Perché dentro quei 93.000 c’è di tutto: tagli strutturali guidati dall’automazione, correzioni delle assunzioni gonfiate durante il periodo pandemico, e in una quota rilevante, secondo diversi analisti, una narrativa dell’AI usata come copertura per decisioni che con l’intelligenza artificiale hanno poco a che fare.
Licenziamenti tech 2026: i numeri azienda per azienda
I dati del primo trimestre 2026, elaborati da RationalFX su fonti analoghe, indicano 78.557 licenziamenti tra gennaio e marzo, con gli Stati Uniti che rappresentano il 76,7% del totale. Meta guida la classifica con 8.000 tagli annunciati, pari al 10% della forza lavoro, a cui si aggiungono 6.000 posizioni aperte congelate: la motivazione ufficiale è rendere l’azienda più efficiente per compensare gli investimenti in corso nell’infrastruttura AI. Amazon segue con 16.600 tagli nel 2026 secondo TradingPlatforms, legati a riorganizzazioni operative nella logistica e nei magazzini automatizzati. Nel comparto social nel suo insieme si contano circa 12.100 licenziamenti, tra cui i 1.000 di Snap, che ha dichiarato apertamente che il 65% del proprio codice è già prodotto da sistemi AI, e i 677 di Pinterest. Nel settore cloud e SaaS il taglio più consistente porta il nome di Oracle, con migliaia di posizioni in fase di revisione per liberare risorse da destinare ai data center, mentre Atlassian ha ridotto l’organico del 10%, pari a circa 1.600 posizioni, in una riorganizzazione orientata allo sviluppo di prodotti AI. Salesforce ha eliminato 4.000 ruoli nel customer support dichiarando che gli agenti algoritmici gestiscono già circa la metà delle interazioni con i clienti.
Leggi anche: Licenziamenti Big Tech 2025: 100.000 posti tagliati e il dibattito sul Reddito Universale
Licenziamenti tech: AI come causa o come alibi
C’è una ricerca di Fortune Italia che vale la pena leggere prima di concludere che l’AI stia davvero sostituendo il lavoro umano su larga scala. Analizzando i requisiti tecnici necessari perché i modelli AI possano svolgere mansioni a livello umano, i ricercatori hanno calcolato che l’automazione sarebbe economicamente conveniente solo nel 23% dei ruoli in cui la componente visiva è predominante. Nel restante 77% dei casi, continuare ad affidarsi al lavoro umano costa meno.
Babak Hodjat, chief AI officer di Cognizant, uno dei maggiori fornitori mondiali di servizi informatici, invita alla stessa cautela: molte aziende stanno usando l’AI come giustificazione per ridimensionamenti già pianificati, oppure per correggere cicli di assunzioni esagerate che nulla hanno a che fare con l’automazione. I benefici reali dell’intelligenza artificiale in termini di produttività, sostiene, richiederanno ancora sei mesi, probabilmente un anno, prima di manifestarsi in modo concreto.
La Harvard Business Review ha rilevato, su un campione di oltre mille dirigenti globali, che la maggior parte dei tagli avviene in anticipo rispetto alle prestazioni effettive dell’automazione, prima ancora che i guadagni di produttività siano misurabili. Forrester aggiunge un ulteriore elemento di lettura: il 50% dei tagli annunciati come strutturali potrebbe essere annullato entro due anni con riassunzioni, spesso a condizioni economiche meno favorevoli per i lavoratori. L’AI washing occupazionale è un fenomeno reale, documentato, e conviene tenerlo presente ogni volta che un CEO firma un comunicato stampa in cui la parola “intelligenza artificiale” appare nello stesso paragrafo della parola “licenziamento”. Questo non cancella i numeri. Ma li contestualizza.
Banche italiane licenziamenti e intelligenza artificiale: i 26.000 posti a rischio entro il 2030
Il dato che riguarda l’Italia più direttamente non viene dal settore tech. Viene dal bancario, un comparto che nella percezione comune si associa a stabilità e non a disruption digitale, ma che nelle proiezioni degli analisti è già in trasformazione profonda. Secondo un’analisi di Morgan Stanley su 35 grandi gruppi bancari europei, il settore potrebbe ridurre l’organico del 10% entro il 2030, con circa 212.000 posizioni in meno in tutta Europa. Calata sui 262.000 dipendenti bancari italiani censiti dall’ABI, quella percentuale significa circa 26.000 posti a rischio.
Le banche italiane hanno chiuso il 2025 con utili record superiori a 27,8 miliardi di euro, perdendo nel frattempo oltre 8.000 posizioni lavorative. La formula è già in atto: più margini, meno organico, più automazione nei processi che fino a pochi anni fa richiedevano lavoro umano qualificato, dal back office alla gestione delle pratiche creditizie, dal customer care alle attività di compliance documentale. Per chi lavora nel settore IT delle banche italiane, o fornisce servizi tecnologici a questi istituti, il messaggio è già scritto nei bilanci degli ultimi due esercizi.
Leggi anche: Intelligenza artificiale: i 10 lavori che verranno sostituiti per primi
Si investono 740 miliardi in AI e si tagliano i costi del lavoro
Il World Economic Forum stima 170 milioni di nuovi ruoli e 92 milioni di posizioni eliminate (licenziamenti tech) entro il 2030, con un saldo positivo di 78 milioni. È una proiezione costruita su dichiarazioni di intenti di oltre mille grandi datori di lavoro globali, non su dati di occupazione reale. Per chi perde il lavoro oggi, il posto nel 2030 non paga le bollette di maggio.
Il vero paradosso del 2026 è qui: secondo Morgan Stanley, le grandi aziende tech hanno già annunciato investimenti in conto capitale per 740 miliardi di dollari solo quest’anno, in crescita del 69% rispetto al 2025. Quel capitale non va ai dipendenti, va ai data center, ai chip, all’infrastruttura. Il costo del lavoro e il costo del calcolo si trovano oggi, per la prima volta, in competizione diretta nei bilanci delle grandi aziende: e nelle scelte di allocazione del capitale, il lavoro sta perdendo. Non perché l’AI sia già più capace degli esseri umani nella maggior parte delle mansioni, ma perché la narrazione che la descrive come tale è già sufficiente a spostare le decisioni strategiche.
Per i CIO e i responsabili IT che in questo momento stanno valutando l’introduzione di agenti AI nei processi aziendali, la domanda rilevante non riguarda i numeri globali. Riguarda quanto la propria organizzazione sia attrezzata per gestire la transizione senza disperdere le competenze che nessun sistema automatizzato sa ancora replicare, e che nel momento in cui si perdono richiedono anni per essere ricostruite. I 93.000 del 2026 sono un numero. Quello che non si misura è il costo di ciò che quelle persone sapevano fare e che nessun dataset è stato addestrato a preservare.
L’articolo Licenziamenti tech 2026: 93.000 posti già persi, 300.000 entro fine anno. Le banche italiane rischiano 26.000 è un contenuto originale di Digitalic.
