Meta, il gigante tecnologico, ha annunciato il 23 aprile il licenziamento di 8.000 dipendenti, pari al 10% della sua forza lavoro, con previsioni che il numero potrebbe aumentare fino a 15.000 secondo alcuni rapporti. Tradizionalmente, questi tagli erano associati a problemi finanziari o cali nei ricavi, ma oggi la situazione è diversa. Meta, infatti, ha aumentato il suo investimento in intelligenza artificiale (IA) fino a raggiungere i 135 miliardi di dollari. Tuttavia, l'IA non sostituisce sempre direttamente i lavoratori; in molti casi, diventa l'argomento centrale per giustificare ristrutturazioni. Sotto la promessa di maggiore efficienza e riduzione dei costi, sempre più aziende giustificano i licenziamenti appellandosi all'automazione. Tuttavia, non si tratta sempre di una sostituzione reale del lavoro umano con sistemi di IA. Gli analisti avvertono del fenomeno dell'“AI-washing”, dove l'IA viene utilizzata come pretesto per decisioni tradizionali di aggiustamento del personale. Un rapporto di Forrester e Orgvue rivela che il 55% delle aziende che hanno sostituito personale con IA si è pentito, trovandosi costrette a riassumere o a subire una diminuzione della qualità dei loro servizi. Circa il 29% ha persino riassunto per le stesse posizioni. La promessa di un'automazione senza attriti si scontra con la realtà: l'IA richiede ancora supervisione, fallisce in compiti complessi e non sostituisce la dimensione relazionale del lavoro. Un caso illustrativo è quello di Klarna, la fintech svedese che ha licenziato 700 dipendenti, principalmente nel servizio clienti, presentando la misura come un avanzamento tecnologico. Tuttavia, l'azienda ha dovuto riassumere dopo aver constatato che la qualità del servizio era diminuita e che l'IA non poteva gestire la complessità emotiva delle interazioni umane. Il risparmio immediato si è tradotto in costi reputazionali e operativi a medio termine. L'impatto dell'IA non si limita ai settori automatizzabili. Nell'industria dei contenuti, il caso di Sports Illustrated è paradigmatico: la pubblicazione di articoli generati da IA sotto identità fittizie ha provocato il licenziamento del CEO, Ross Levinsohn, e una crisi di fiducia che ha costretto a ripensare la strategia editoriale. Qui, l'IA influisce sia sull'occupazione che sulla credibilità del prodotto informativo. Su piattaforme di servizi come Glovo, i sindacati denunciano che l'algoritmo di distribuzione viene utilizzato per sanzionare e licenziare irregolarmente i lavoratori, favorendo aziende schermo e conti affittati. In Amazon, movimenti sindacali internazionali accusano Jeff Bezos di promuovere un “futuro tecno-autoritario” attraverso l'automazione. All'estremo opposto, IgniteTech ha licenziato l'80% della sua forza lavoro nel 2023 per puntare radicalmente sull'automazione. La direzione ha giustificato la misura per la resistenza interna al cambiamento, difendendo i risultati finanziari, sebbene la decisione sia stata messa in discussione dal punto di vista lavorativo ed etico. In questo caso, l'IA non è una scusa, ma il fulcro di una trasformazione produttiva che ridefinisce quali lavori siano superflui. La questione centrale non è più solo quanti posti di lavoro scompaiono, ma come si trasformano. L'IA concentra compiti prima distribuiti in team completi in profili individuali altamente qualificati, capaci di coordinare più sistemi automatizzati. Secondo l'ingegnere informatico Guillermo Merino Jiménez, un dipendente con strumenti di IA può assumere funzioni che prima richiedevano più persone, dalla progettazione dell'esperienza utente all'implementazione e analisi dei dati. Questa concentrazione pone nuove sfide: meno team, maggiore carico individuale, maggiore richiesta di qualificazione e possibile intensificazione del lavoro. Allo stesso tempo, ridefinisce le competenze necessarie nel mercato del lavoro. Merino sottolinea che “siamo già molto vicini a ottenere qualcosa di molto migliore di un umano”, riferendosi ai progressi nell'apprendimento dell'IA. Attualmente, sono ancora necessari umani per sviluppare nuovi modelli e applicazioni, ma il punto di svolta arriverà quando l'IA potrà auto-migliorarsi. Alcuni esperti prevedono che ciò potrebbe avvenire nel 2026 o 2027, sebbene Merino avverta che ci sarà un periodo di transizione. Il discorso dominante presenta questi cambiamenti come inevitabili, ma l'esperienza dimostra che l'implementazione dell'IA non è lineare. Tra l'entusiasmo aziendale e i limiti tecnologici, sorgono dibattiti chiave: quali lavori scompaiono, quali si trasformano e in quali condizioni avviene questa transizione. La legislazione lavorativa e fiscale deve adattarsi a questo nuovo scenario.