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Curriculum impilati sulla scrivania del recruiter digitale. Cento profili per una singola posizione junior in comunicazione o analisi dati. Un tempo si scorrevano le esperienze, lo stage universitario, il piccolo portfolio di testi o di fogli Excel. Oggi il recruiter sa che ognuno di quei testi, ognuna di quelle lettere di presentazione, è stata scritta, corretta o lucidata da Claude o da ChatGPT. Chi c’è davvero dietro quel testo? E chi c’è davvero dietro al recruiter digitale?

La domanda vera, quella che toglie il sonno alle risorse umane, arriva subito dopo: perché dovremmo assumere, formare e stipendiare una persona per riassumere report, impostare contratti standard o scrivere bozze di copy, se la macchina lo fa quasi gratis, in pochi secondi e con una qualità media superiore? Ripetiamolo: «media superiore» vuol dire che nella media sta sopra, non che sia eccellente o la migliore.

Non siamo di fronte a licenziamenti di massa spettacolari, annunciati con una email collettiva del venerdì sera. Siamo davanti a qualcosa di più silenzioso e sistemico: il vuoto al piano terra delle aziende.

Pensa all’azienda come a un palazzo. Ai piani alti stanno i dirigenti e chi ha anni di mestiere. Al piano terra sta chi è appena entrato: stagisti, junior, assistenti. È da lì che si entra. Ed è lì che si impara, facendo le cose noiose. Quel piano si sta svuotando. Nessuno viene mandato via: semplicemente, non entra più nessuno.

Indice

I numeri del silenzio

La narrativa classica sull’automazione ci ha abituati a pensare che i robot avrebbero sostituito le mani. Le ricerche sull’impatto dell’intelligenza artificiale mostrano lo scenario opposto: a subire l’impatto maggiore sono le professioni intellettuali, quelle fatte di attività cognitive ripetitive e strutturate.

Il dato più solido viene dall’Università di Stanford. Tre economisti seguono ogni mese le buste paga di milioni di lavoratori americani. Nell’aggiornamento di agosto 2026, i ragazzi fra i 22 e i 25 anni che fanno i mestieri più esposti all’AI sono il 19% in meno di quanti sarebbero se fossero cresciuti come i coetanei che fanno altri lavori (nota 1). Per chi ha esperienza lo stesso divario non c’è. E il calo non viene dai licenziamenti: viene dalle assunzioni che non si fanno.

Traduco: nessuno è stato mandato a casa, la porta d’ingresso si è ristretta.

Due ricercatori di Harvard ci sono arrivati da un’altra strada: 65 milioni di curriculum, oltre 280.000 aziende americane. Dove l’azienda adotta l’AI generativa i junior calano rispetto alle aziende che non la usano, mentre i senior restano dove sono. Anche qui per assunzioni più lente, non per uscite (nota 2).

Non è una crisi di licenziamenti improvvisi, ma un rallentamento netto nelle assunzioni di profili junior. Le posizioni d’ingresso sono le più colpite per una ragione banale: le mansioni di base, la ricerca di base, la prima stesura di documenti, l’inserimento dati, il controllo di compliance o dei contratti scritti per bene o firmati nei punti corretti, sono esattamente ciò che i Large Language Model (LLM) fanno meglio.

Le categorie in cima alla lista del rischio obsolescenza sono chiare:

Giovani e neoassunti: le posizioni junior subiscono una contrazione perché le aziende automatizzano la base della piramide lavorativa.
Servizi legali e amministrativi: assistenti legali, paralegali e ruoli di compliance che passavano ore a spulciare contratti o normative.
Finanza e analisi dati: analisti junior, contabili, addetti al data entry e revisori contabili.
Comunicazione e marketing: redattori di testi standard, assistenti di marketing operativo e copywriter junior.

Il mercato del lavoro non si sta rompendo: si sta polarizzando.

E a Firenze?

Da noi le cose si muovono più piano, ma si muovono. Secondo Istat, nel 2025 usava almeno uno strumento di intelligenza artificiale il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti. Nel 2024 erano l’8,2%, nel 2023 il 5% (nota 3). Raddoppiano ogni anno, ma restano una su sei.

Eppure il primo a mettere nero su bianco la tesi di questo articolo, qui, è stato un ufficio pubblico. La Camera di Commercio di Firenze, nel rapporto sul lavoro dell’estate 2026, dedica un’appendice all’intelligenza artificiale e scrive che le imprese «tendono ad assumere meno junior senza licenziare i lavoratori senior più specializzati». Poi aggiunge: «La soglia critica è tra i 22 e i 25 anni» (nota 4).

Attenzione a come leggerlo. È una valutazione costruita sugli studi internazionali, non una misura fatta sulle aziende fiorentine. Ma dice dove guardare: impiegati amministrativi, addetti al servizio clienti, segreterie, chi inserisce dati. E il marketing? «Figura in trasformazione». Chissà perché, non mi stupisce.

Per onestà, un numero che si potrebbe tirare per la giacca e che io lascio dov’è: nell’estate 2026 la quota di giovani sotto i 30 anni fra le assunzioni previste a Firenze è scesa dal 32,9 al 31,4%. La stessa Camera di Commercio la spiega con altro: più richiesta di esperienza anche per i ruoli operativi, meno peso della ristorazione, meno ricambio nelle fabbriche (nota 4). Non la metto sul conto dell’AI. Però quel «più richiesta di esperienza» fa pensare. Ci torno fra poco.

Chi frena

Non tutti sono d’accordo. Ed è giusto dirlo. Gli economisti dell’Università di Yale, guardando l’indagine ufficiale sulle forze di lavoro americane, non trovano effetti significativi dell’AI su occupazione e salari (nota 5). L’OCSE ricorda che le difficoltà dei giovani sul lavoro erano cominciate prima di ChatGPT (nota 6). La Banca d’Italia, studiando le imprese italiane con almeno 50 addetti, vede l’occupazione spostarsi verso profili più qualificati senza calare nel complesso (nota 7). Perfino Google, che ha analizzato 15 milioni di conversazioni con Gemini, descrive un uso dell’AI al lavoro ancora superficiale e fatto soprattutto di collaborazione (nota 8).

Traduco: il segnale c’è, la prova definitiva no. Il punto è che quando arriverà la prova definitiva il piano terra sarà già vuoto da qualche anno.

La scorciatoia dell’esperienza

L’intelligenza artificiale ha un superpotere: tende a colmare il divario tra i dipendenti meno esperti e quelli senior. Un analista junior con un buon copilota AI può produrre report che si avvicinano all’output di un professionista con anni di esperienza.

Per l’azienda questa è la scorciatoia dell’efficienza. Non sostengo che sia la scelta corretta, tanto meno nel medio lungo termine. Si riduce la necessità di formare grandi team di base. Un solo senior, affiancato da tre o quattro agenti AI specializzati, può gestire lo stesso carico di lavoro che in passato richiedeva un intero reparto di junior.

Qui scatta la trappola sociale ed etica. La routine, la noia di compilare dati, la stesura di contratti ripetitivi erano la «gavetta». Era il luogo in cui il junior sbagliava, capiva e, col tempo, si trasformava in senior. Ricordi quella «richiesta di esperienza» delle imprese fiorentine? Se tutti cercano chi ha già esperienza e nessuno la fa fare, prima o poi l’esperienza finisce. Se eliminiamo la base della scala, se automatizziamo interamente il piano terra della conoscenza, come faremo a produrre i senior di domani?

La polarizzazione del valore

La scomparsa della gavetta produce una polarizzazione delle competenze. Chi possiede abilità di alto livello o relazionali (intelligenza emotiva, pensiero strategico non convenzionale, negoziazione complessa) diventerà straordinariamente più produttivo ed essenziale. Chi invece esegue mansioni puramente meccaniche legate alla manipolazione di testo e dati rischia la totale esclusione.

La sfida etica per le aziende nel 2026 non è solo decidere quanta AI introdurre nei processi. È decidere come continuare a investire sull’umano quando la scorciatoia tecnologica rende apparentemente superfluo il costo della formazione. Dobbiamo ridisegnare i percorsi di inserimento, accettando che il valore di un giovane collaboratore non sta più nella sua capacità di eseguire compiti ripetitivi di routine, ma nella sua capacità di fare le domande giuste alla macchina e di gestire la complessità relazionale che l’algoritmo non può toccare.

Adesso guarda la tua azienda, o quella in cui lavori. Chi è l’ultimo che è entrato dal piano terra? E fra dieci anni, chi prenderà il posto di chi oggi sta ai piani alti?

P.S. Quando analizziamo l’impatto sociale dell’intelligenza artificiale, smettiamo di contare solo le persone che perdono il lavoro. Iniziamo a contare i giovani a cui non viene data l’opportunità di iniziarlo, soprattutto perché impreparati dalla scuola. La vera obsolescenza non è quella delle competenze che abbiamo già, ma quella del percorso per acquisirle.

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FAQ

Quali sono i lavori intellettuali più a rischio con l’AI?

I ruoli più esposti sono quelli fatti di attività cognitive ripetitive e strutturate: assistenti legali, analisti junior in finanza, revisori contabili, addetti al data entry, copywriter di testi standard e ruoli amministrativi di compliance. La Camera di Commercio di Firenze mette in cima alla lista gli impiegati amministrativi junior fra i 22 e i 25 anni.

Perché l’AI colpisce soprattutto i giovani e i profili junior?

Perché le aziende usano i modelli linguistici per automatizzare le mansioni di routine (ricerca iniziale, prime bozze, inserimento dati) che storicamente venivano affidate a chi era appena entrato. Negli Stati Uniti, secondo Stanford, i 22-25enni nei mestieri più esposti sono il 19% in meno del previsto. Il calo passa dalle assunzioni mancate, non dai licenziamenti.

Cosa si intende per polarizzazione delle competenze?

Che il mercato del lavoro si divide in due estremi: da un lato cresce la richiesta e il valore di chi ha competenze strategiche, relazionali ed emotive di alto livello; dall’altro si azzera il valore delle mansioni meccaniche basate sulla semplice elaborazione di dati e testi, che vengono automatizzate.

Come possono le aziende affrontare questa trasformazione in modo etico?

Ripensando i percorsi di inserimento dei neoassunti: non più impiegati in attività di routine automatizzabili, ma affiancati subito ai senior per sviluppare pensiero critico, abilità relazionali e capacità di guidare l’AI.

Fonti e note dell’autore

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen, Stanford Digital Economy Lab, «Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence», aggiornamento del 12 agosto 2026, buste paga ADP fino a giugno 2026. Il -19% confronta l’occupazione dei 22-25enni nei mestieri più esposti con quella che avrebbero avuto crescendo come i coetanei meno esposti, da novembre 2022. Il dato che circola di più, -13%, è della prima versione (agosto 2025). Gli autori lo presentano come evidenza descrittiva, non come prova di causa.
Seyed Mahdi Hosseini Maasoum, Guy Lichtinger, Harvard, «Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data», SSRN, 2025, rivisto il 6 giugno 2026. Nella versione 2025 il calo dell’occupazione junior nelle aziende che adottano l’AI generativa è stimato intorno al 9% dopo sei trimestri; la revisione 2026 conferma la direzione, la cifra non l’ho potuta ricontrollare.
Istat, «Imprese e ICT. Anno 2025», 15 dicembre 2025: imprese con almeno 10 addetti che usano almeno una tecnologia di AI, 5,0% nel 2023, 8,2% nel 2024, 16,4% nel 2025; piccole e medie imprese 15,7%, grandi 53,1%.
Camera di Commercio di Firenze, Sistema informativo Excelsior, «Notizie flash sul mercato del lavoro, giugno-luglio 2026», con l’appendice «L’impatto dell’intelligenza artificiale, una prima valutazione in base ai dati Excelsior», che rielabora Stanford e BCG Henderson Institute. Assunzioni previste nella città metropolitana a giugno-luglio 2026: 18.750 contro 19.220 nel 2025; quota under 30 dal 32,9% al 31,4%.
Yale Budget Lab, «What We Do and Don’t Know About How AI is Affecting the Labor Market», maggio 2026, su dati della Current Population Survey.
Stéphane Carcillo, OCSE, «Young people, labour markets and AI: What OECD evidence shows», 15 agosto 2026.
Banca d’Italia, Questioni di economia e finanza n. 1005, «The economic impact of artificial intelligence: evidence from Italian firms», marzo 2026.
Google, «Google’s AI & Economy ATLAS v1.0: Mapping Gemini Usage in the Economy», 22 luglio 2026: l’uso dell’AI tocca mestieri che valgono l’88% dell’occupazione americana, ma con poca automazione completa dei compiti. Il report non parla di assunzioni né di giovani.