Il 5 marzo 2026, Bloomberg ha reso noto che Oracle stava pianificando il taglio di migliaia di posti di lavoro in diverse divisioni.

Nel giro di due giorni, la stampa tech internazionale ha ripreso la notizia con una narrazione ormai familiare:

Le stime suggerivano che sarebbero potuti scomparire fino a 30.000 posti di lavoro, corrispondenti al 18% della forza lavoro dell'azienda, liberando miliardi da investire nei data center. L'implicazione era chiara. L'intelligenza artificiale sta eliminando posti di lavoro.

Ma un'analisi più approfondita della situazione finanziaria sottostante racconta una storia diversa.

Oracle non sta sostituendo decine di migliaia di dipendenti con agenti software. Sta gestendo un bilancio sotto pressione. L'azienda ha accumulato debiti per oltre 100 miliardi di dollari dopo una massiccia campagna di prestiti per finanziare progetti infrastrutturali per i suoi principali clienti nel settore dell'intelligenza artificiale. Ha già reso noto un onere di ristrutturazione di 1,6 miliardi di dollari, in gran parte costi di licenziamento, e, secondo quanto riferito, sta valutando la vendita di alcune attività.

Questa non è una storia di automazione. È una storia di allocazione del capitale, raccontata con il linguaggio della trasformazione tecnologica.

La situazione di Oracle non è eccezionale. Riflette un modello di ristrutturazione più ampio, ora visibile in tutte le grandi aziende tecnologiche.

I dati relativi ai licenziamenti riportati dai titoli dei giornali raramente corrispondono al numero effettivo di dipendenti licenziati. Spesso, infatti, gli annunci combinano più adeguamenti: richieste di assunzione annullate, sostituzioni negate, riassegnazioni interne e passaggi a contratti a tempo determinato. Quando Meta ha annunciato i suoi licenziamenti di massa nel 2023, il piano prevedeva l'eliminazione di 10.000 ruoli e la chiusura di 5.000 posizioni aperte. Il "numero di licenziamenti riportato dai titoli" includeva sia i licenziamenti effettivi sia i posti di lavoro che non sono mai stati pubblicati.

Il 10-K di Oracle per l'anno fiscale 2025 rivela che il 29% delle posizioni aperte di livello superiore alla base sono state ricoperte internamente: ruoli che scompaiono da un lato dell'organigramma, mentre le persone riappaiono dall'altro. Lo stesso documento fa riferimento a diversi piani di ristrutturazione con accantonamenti diluiti nel tempo e pagamenti in contanti distribuiti su più trimestri. Non un solo giorno di licenziamenti. Un cambiamento continuo nel portafoglio della domanda di manodopera.

L'effetto è un ricambio organizzativo piuttosto che una semplice contrazione.

I bilanci annuali depositati alla SEC mostrano la portata di questa dinamica. Ho estratto i dati sull'organico dai 10-K delle cinque aziende che negli ultimi due anni hanno dominato i titoli sui licenziamenti.

Ognuna di queste aziende ha aumentato l'organico nello stesso periodo in cui i licenziamenti dominavano i titoli dei giornali.

Il caso di Amazon è particolarmente istruttivo. Nel 2020 e nel 2021, l'azienda ha assunto 810.000 persone, più che raddoppiando il proprio organico.

Grandi numeri in uscita convivono con grandi numeri in entrata — spesso in sedi diverse, a livelli diversi, in divisioni diverse.

Se i titoli sui licenziamenti si ripetono, è perché la struttura degli incentivi lo rende razionale. Vale la pena capire come funziona.

Il costo del personale è di solito la prima voce di spesa operativa di un'azienda tech. Quando viene annunciata una ristrutturazione, l'impatto sui margini operativi e sull'utile per azione è quasi immediato — spesso entro 90 giorni. Stipendi, benefit, compensi azionari, costi degli uffici: tutto esce dall'OpEx nel trimestre in cui i tagli hanno effetto.

La ristrutturazione viene contabilizzata come onere una tantum. Analisti e investitori lo escludono sistematicamente dai modelli di valutazione. Guardano gli utili rettificati, non gli utili GAAP.

Il caso Oracle illustra precisamente il meccanismo:

Se i licenziamenti vengono presentati come "efficienza AI," la narrazione diventa doppiamente vantaggiosa: l'azienda appare disciplinata sui costi e lungimirante sulla tecnologia. Il titolo incassa due premi in una sola mossa.

La tempistica rafforza l'incentivo. Reuters ha riportato il piano di Amazon di tagliare 30.000 posti di lavoro in vista della prossima relazione sugli utili. I “migliaia” di tagli previsti da Oracle sono emersi nello stesso ciclo di rendicontazione dei suoi risultati trimestrali. I tagli di Meta del gennaio 2025 sono arrivati proprio prima della stagione degli utili.

Le aziende attribuiscono sempre più spesso i tagli all'intelligenza artificiale. I dati raccontano un'altra storia.

Un sondaggio condotto nel 2025 dalla Federal Reserve Bank di New York ha rilevato, tra le aziende di servizi che utilizzano strumenti di AI:

*La riduzione non riguarda i ruoli più qualificati. Riguarda i ruoli che i laureati usavano come primo ingresso nel mercato del lavoro.

Un paper NBER del febbraio 2025 (Hampole et al.) spiega perché il divario tra narrazione e realtà è così ampio: l'AI sostituisce compiti specifici — e i dati lo confermano — ma gli effetti sulla produttività e sulla crescita tendono a compensare le perdite altrove. L'impatto netto sull'occupazione resta modesto. Ed è proprio questo che rende così facile mascherare ristrutturazioni finanziarie con la retorica dell'intelligenza artificiale.

Quasi 245.000 posti di lavoro nel settore tecnologico sono stati tagliati a livello globale nel 2025. Secondo Challenger, Gray & Christmas, circa 55.000 di questi tagli negli Stati Uniti sono stati attribuiti all'AI. Ma la domanda vera — l'AI ha davvero sostituito quei ruoli, o l'azienda ha usato la "trasformazione AI" come copertura per tagliare costi, correggere il sovrorganico post-pandemia, o rassicurare gli azionisti? — non viene quasi mai posta.

Il rapporto Predictions 2026 di Forrester spinge il punto ancora più in là: metà dei licenziamenti attribuiti all'AI verranno silenziosamente riassorbiti — ma in offshore o a salari molto più bassi. Il 55% dei datori di lavoro intervistati ha già dichiarato di essersi pentito di aver licenziato persone per capacità AI che non esistevano ancora.

Klarna è il caso da manuale. L'azienda ha sostituito 700 addetti al servizio clienti con un chatbot AI, lo ha annunciato come un successo, poi ha riassunto personale umano quando la qualità è crollata. Il CEO ha ammesso di aver lasciato che il costo dominasse troppo la valutazione.

Il cambiamento più significativo nella forza lavoro nel settore tecnologico sta ricevendo relativamente poca attenzione.

Non si tratta di licenziamenti di massa.

Si tratta di una contrazione sostenuta nel numero di assunzioni.

I dati di Indeed rivelano una sfumatura fondamentale: i post che menzionano l'IA stanno aumentando in percentuale proprio perché il numero complessivo dei post è in calo. Il mercato del lavoro non è in espansione, ma si sta concentrando.

Il presidente della Federal Reserve Jerome Powell ha definito il mercato del lavoro attuale un equilibrio di "low-hire, low-fire". Le aziende non stanno tagliando in modo aggressivo. Semplicemente, non stanno sostituendo.

I dati sui ruoli di inizio carriera sono quelli in cui questo fenomeno diventa visibile.

Quest'ultima scoperta è particolarmente rivelatrice. Le aziende non solo stanno pubblicando meno offerte di lavoro, ma stanno anche eliminando le mansioni automatizzabili dai ruoli che pubblicano. Il lavoro stesso viene riprogettato intorno all'IA prima ancora che un essere umano possa candidarsi.

Il dato più solido arriva dallo Stanford Digital Economy Lab. Brynjolfsson e coautori hanno analizzato i dati retributivi ad alta frequenza di ADP e trovato che i lavoratori tra i 22 e i 25 anni in professioni esposte all'AI hanno subito un calo occupazionale relativo del 16%. Per i lavoratori con esperienza, nessun effetto. Il dettaglio che conta: l'aggiustamento non passa dagli stipendi — le aziende non pagano meno i giovani. Semplicemente, non li assumono.

I dati BLS mostrano che che l'occupazione dei programmatori — chi scrive codice da specifiche — è calata del 27,5% tra il 2023 e il 2025. Quella degli sviluppatori software — chi progetta cosa costruire — solo dello 0,3%.

L'intelligenza artificiale sta concentrando la domanda in una ristretta serie di ruoli specializzati, riducendo al contempo il volume delle assunzioni di livello base nell'economia in generale.

Questa dinamica sta generando una tensione strutturale.

Il rapporto sul mercato del lavoro di LinkedIn del gennaio 2026 ha sintetizzato questo scontro in un unico grafico: un numero record di laureati in informatica sta entrando nel mercato proprio nel momento in cui le assunzioni di ingegneri software entry-level hanno toccato i minimi storici. Il flusso sta producendo più candidati che mai per posizioni che stanno scomparendo.

Forrester ha scoperto che i lavoratori della Generazione Z hanno il punteggio di preparazione all'IA (AIQ) più alto, pari al 22%, rispetto al solo 6% dei Baby Boomer. La generazione più capace di lavorare in modo produttivo con l'IA è quella che viene esclusa dalla forza lavoro a causa dell'eliminazione delle posizioni entry-level.

Il sondaggio NACE Job Outlook 2026 rileva che il 45% dei datori di lavoro giudica il mercato del lavoro per i neolaureati semplicemente "discreto" — la valutazione più pessimistica dal 2020. Le assunzioni previste per i laureati 2026 crescono solo dell'1,6% rispetto all'anno precedente. Ma il numero di laureati cresce più velocemente. In termini reali, le opportunità si stanno restringendo.

I compiti su cui i neoassunti si formavano — scrivere codice, costruire modelli finanziari, fare ricerca di base, preparare pitchbook — sono esattamente quelli che l'AI fa meglio. Non è un ciclo temporaneo. È una ridefinizione strutturale di come si entra nel mondo del lavoro.

Il rumore diventa segnale solo quando si separano tre fenomeni che i media confondono costantemente.

Un dato in controtendenza: in Europa gli specialisti ICT hanno superato i 10 milioni nel 2024, il 5% dell'occupazione totale, e la quota continua a crescere. Negli Stati Uniti i settori tech si contraggono dal 2022. Nell'UE, no. Questo non significa che l'Europa sia immune — la stretta sulle posizioni entry-level è visibile anche qui — ma che la finestra è ancora aperta.

Se leggi i titoli sui licenziamenti AI e concludi che l'intelligenza artificiale sta rendendo le aziende più snelle, stai guardando il dato sbagliato.

Le aziende che hanno davvero capito l'AI — quelle di cui ho parlato nell'ultimo numero — non assomigliano affatto a Oracle. Sono team da 1 a 50 persone costruiti attorno all'AI dal primo giorno. Non annunciano licenziamenti perché non hanno mai assunto personale.

Il 5 marzo 2026, Bloomberg ha titolato che Oracle taglia migliaia di posti "per l'AI." La vera notizia non era nel titolo. Non lo è quasi mai.

Fabio Lauria

CEO & Founder, ELECTE

Questo articolo è il secondo di una serie dedicata al modo in cui l'intelligenza artificiale sta ristrutturando l'architettura operativa delle aziende. Per un'analisi operativa più approfondita, consultare il white paper: AI for European SMEs: The 2026 Playbook.

Fonti:

Bloomberg, "Oracle Layoffs to Impact Thousands in AI Cash Crunch," March 5, 2026

Fortune, "Oracle under pressure from more than $100 billion in debt and massive layoffs," March 9, 2026

Wolf Richter, Wolf Street, "Despite 4 Years of Mass-Layoffs at Alphabet & Amazon, Headcount Rose in 2025, Nearly Flat with Peak, as Hiring Continued," February 9, 2026

CNBC, "Amazon layoffs: 16,000 jobs to be cut in latest anti-bureaucracy push," January 28, 2026

Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta, Oracle — 10-K/Annual Report employee disclosures (2023–2025)

Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics, August 2025 regional business survey (AI adoption and labor effects)

Hampole et al., "Artificial Intelligence and the Labor Market," NBER Working Paper, February 2025 (revised September 2025)

Brynjolfsson et al., Stanford Digital Economy Lab / ADP payroll data analysis (early-career employment effects)

Challenger, Gray & Christmas, 2025 U.S. layoff data (55,000 AI-attributed job cuts)

Forrester Research, "Predictions 2026: The Future of Work" (rehiring prediction, AIQ data)

Indeed Hiring Lab, "January 2026 US Labor Market Update," January 22, 2026

LinkedIn, January 2026 Labour Market Report (CS graduate hiring data)

Revelio Labs, entry-level job posting decline data; AI-exposed task composition analysis

SignalFire, entry-level hiring decline study (2019–2024)

Handshake, early-career platform posting data

BLS / FRED, payroll employment series: Computer Systems Design (CES6054150001) and Information sector; JOLTS job openings

Eurostat, ICT specialists in employment (2024)

CNBC, "AI is not just ending entry-level jobs. It's the end of the career ladder as we know it," September 2025

IEEE Spectrum, "How AI Is Reshaping Entry-Level Tech Jobs," December 2025

NACE, Job Outlook 2026 survey

InformationWeek, "2026 tech company layoffs" tracker, March 2026