Il CEO di Wells Fargo, Charlie Scharf, ha ammesso che l'IA sta tagliando posti di lavoro, per poi correggere il tiro poche ore dopo.
Un CEO non dice "accidentalmente" la verità a una conferenza di Goldman Sachs. Quel contesto è il luogo dove la narrazione si trasforma in numeri crudi, scadenze e proiezioni di profitto. Il 9 dicembre, Charlie Scharf ha descritto l'impatto dell'IA generativa all'interno dell'organizzazione ingegneristica della banca: strumenti che rendono i team più efficienti del 30-35% nella scrittura del codice.
Poco dopo, è arrivata la "parte silenziosa" che i dipendenti raramente sentono: Wells Fargo prevede di avere "meno persone" il prossimo anno e ha segnalato un aumento degli accantonamenti per le indennità di fine rapporto. Questa combinazione non è un errore di comunicazione, ma il nucleo operativo di una strategia biculturale che separa il valore per gli investitori dal benessere dei lavoratori. Un esempio chiaro di Jobless Growth, di cui abbiamo parlato ieri.
L'innovazione viene spesso venduta come leva strategica. Tuttavia, altrettanto spesso salta fuori che è spesso solo un termine educato per definire i licenziamenti. Se 10 persone producono 100 unità e l'IA aumenta l'efficienza del 30%, l'azienda non punta a produrre 130 unità: punta a eliminare tre posti di lavoro per tornare a 100, riducendo i costi.
JPMorgan sta seguendo lo stesso spartito: il CFO Jeremy Barnum ha chiesto esplicitamente di "resistere alla crescita dell'organico" puntando tutto sull'efficienza. Marianne Lake ha rincarato la dose, definendo una riduzione del 10% del personale come una stima "conservativa". Non siamo di fronte a una "visione culturale" di supporto all'umano, ma a una gestione della tecnologia come puro motore di margine.
Si produce di più ma senza aumentare l’occupazione, e a volte diminuendola. Una strada che difficilmente può portare al miglioramento della qualità della vita per la maggior parte i noi.
Il mito del bancomat e la realtà del 2026
Spesso si cita l'introduzione degli sportelli bancomat (ATM) come prova che l'automazione crea lavoro. È una visione parziale. La storia delle reti bancomat è stata una storia di consolidamento e "scuotimento" del mercato. L'IA non è un bancomat: impara, evolve e agisce autonomamente. Quando Goldman Sachs pilota "codificatori autonomi" in grado di triplicare la produttività, il "fattore umano" smette di essere una risorsa e inizia a essere percepito come un peso morto burocratico.
Entro il secondo trimestre del 2026, l'efficienza da IA diventerà la giustificazione predefinita per ogni rifiuto di backfill e ogni congelamento delle assunzioni. Le aziende stanno imparando a gestire la nuance: presentano i benefici tecnologici con entusiasmo, ma preparano i budget per le uscite.
Dobbiamo porci una domanda etica: se ci sono davvero dei profitti aggiuntivi dovuti a una maggiore produttività, chi ne trae beneficio? La traiettoria attuale suggerisce che il valore si accumuli in alto, lasciando ai lavoratori solo qualche post su LinkedIn. Una leadership responsabile dovrebbe trasformare l'efficienza in tempo o in qualità del lavoro, non solo in riduzione della forza lavoro.
Il consiglio pratico per chi naviga questa rivoluzione è smettere di guardare ai titoli dei ruoli e iniziare a mappare le competenze che l'IA non può toccare: il giudizio critico, l'allineamento tra stakeholder e la gestione del rischio complesso. Ancora una volta, riflettere e poi attivarsi per sfruttare il proprio Capitale Semantico.
