Il mondo del SaaS sta vivendo una strana contraddizione. Le aziende stanno tagliando il personale a ritmi record, investendo al contempo somme altrettanto record nell'intelligenza artificiale. Le società di software registrano un fatturato elevato e licenziano personale nello stesso trimestre. Gli analisti hanno ormai coniato un termine per definirlo: il paradosso occupazionale dell'IA.
Questo articolo raccoglie i dati concreti che si celano dietro questo cambiamento, combinando le informazioni sui licenziamenti provenienti da siti come Layoffs.fyi e Crunchbase con la ricerca sull'esposizione all'IA di Anthropic e i dati sull'occupazione di Stanford. Ogni dato è collegato a una fonte primaria. Se gestisci un team SaaS, vendi a un'azienda del settore o ci lavori, queste sono le statistiche che vale la pena comprendere prima del prossimo ciclo di pianificazione.
Statistiche chiave a colpo d'occhio
Nella prima metà del 2026 sono stati tagliati oltre 150,000 posti di lavoro nel settore tecnologico, di cui circa 81,700 solo nel primo trimestre, il dato trimestrale più alto dall'inizio del 2023.
Circa il 20% dei licenziamenti confermati nel settore tecnologico all'inizio del 2026 erano esplicitamente collegati all'intelligenza artificiale e all'automazione, rispetto a meno dell'8% nel 2025.
In teoria, l'intelligenza artificiale potrebbe gestire il 94% delle attività informatiche e matematiche, ma il suo utilizzo reale copre solo il 33%.
Le grandi aziende tecnologiche prevedono di spendere quasi 700 miliardi di dollari in infrastrutture per l'intelligenza artificiale entro il 2026, riducendo al contempo il personale.
Secondo i dati di Stanford, i lavoratori all'inizio della loro carriera, di età compresa tra i 22 e i 25 anni, impiegati nei settori più esposti all'intelligenza artificiale, hanno registrato un calo relativo del 13% nell'occupazione.
Nel traffico API aziendale, il 77% dell'utilizzo dell'IA è destinato all'automazione, contro solo il 12% all'incremento delle funzionalità.
Negli Stati Uniti, il tasso di disoccupazione è salito dal 3.5% alla fine del 2022 al 4.4% all'inizio del 2026, mentre la fiducia dei lavoratori del settore tecnologico è scesa al 47.2%.
Da dove provengono i numeri
Queste statistiche combinano due tipi di dati. Il primo è il monitoraggio dei licenziamenti. Layoffs.fyi , gestito dal fondatore Roger Lee dal 2020, e Crunchbase News mantengono entrambi un conteggio aggiornato dei tagli di posti di lavoro nel settore tecnologico, basato su annunci aziendali, documenti depositati presso la SEC e notizie di stampa. Statista elabora dati trimestrali a partire dagli stessi dati.
Il secondo ambito di ricerca riguarda l'utilizzo e l'occupazione. Il rapporto di Anthropic del marzo 2026, "Labor Market Impacts of AI", misura la percentuale di ogni lavoro effettivamente svolto dall'IA utilizzando dati reali di Claude. L'Anthropic Economic Index traccia i modelli di utilizzo nel tempo. Lo studio "Canaries in the Coal Mine" di Stanford, condotto da Erik Brynjolfsson e colleghi, analizza i dati sulle buste paga di ADP per verificare se l'esposizione all'IA stia influenzando l'occupazione.
Una breve precisazione. I sistemi di monitoraggio dei licenziamenti utilizzano metodi e ambiti di applicazione diversi, pertanto i totali variano. Le cifre qui riportate sono attribuite alla fonte e considerate stime, non conteggi precisi.
L'ondata di licenziamenti del 2026
Dopo un rallentamento nel 2024 e nel 2025, i licenziamenti nel settore tecnologico sono tornati a farsi sentire con forza nel 2026. I dati di Layoffs.fyi, raccolti da Statista, mostrano circa 81,700 tagli di posti di lavoro nel settore tecnologico solo nel primo trimestre, il totale trimestrale più alto dall'inizio del 2023, con altri 20,000 nelle prime sei settimane del secondo trimestre. Entro la metà del 2026, diverse fonti di monitoraggio stimano un totale cumulativo superiore a 150,000 licenziamenti in oltre 500 aziende.
Si tratta di un'inversione di tendenza netta. Gli stessi dati mostrano che il 2025 è stato relativamente contenuto, con circa 27,000-37,000 licenziamenti per trimestre, e che nel 2024 i licenziamenti sono diminuiti costantemente nel corso dell'anno. Crunchbase ha contato circa 127,000 licenziamenti nel settore tecnologico statunitense nel 2025, mentre Layoffs.fyi ne ha contati circa 122,000 in 257 aziende, in calo rispetto ai circa 153,000 in 551 aziende nel 2024. Dal 2020, il numero totale di licenziamenti nel settore tecnologico si sta avvicinando a 900,000.
Anno | Licenziamenti approssimativi nel settore tecnologico | Note |
2024 | A proposito di 153,000 | In 551 aziende, in calo nel corso dell'anno |
2025 | Informazioni su 122,000 su 127,000 | Un allentamento relativo, 257 aziende |
2026 (H1) | 150,000-plus | Solo nel primo trimestre circa 81,700, una forte ripresa |
L'elenco delle aziende che hanno effettuato tagli sembra un vero e proprio elenco di colossi del settore SaaS e delle tecnologie aziendali. Oracle ha tagliato almeno 10,000 posizioni nell'aprile 2026, circa il 6% della sua forza lavoro, con previsioni che indicano un possibile totale di 30,000 licenziamenti. ServiceNow ha ridotto i ruoli di vendita e consulenza. Amazon ha tagliato circa 30,000 posti di lavoro tra aziende e personale tecnico a partire dalla fine del 2025. Meta ha annunciato circa 8,000 tagli, quasi il 10% del personale. Anche Microsoft, Cisco e LinkedIn hanno seguito l'esempio. L'aspetto più rilevante è che molte aziende hanno effettuato tagli pur registrando solidi utili.
Il paradosso dell'occupazione nell'IA
Ciò che distingue il 2026 dai precedenti cicli di licenziamenti è la motivazione che lo sottende. Nel 2023, le aziende stavano ridimensionando le assunzioni eccessive dovute alla pandemia. Nel 2026, invece, stanno esplicitamente riallocando le risorse verso l'intelligenza artificiale.
L'indizio più chiaro risiede nel modo in cui vengono descritti i licenziamenti. Un'analisi di RationalFX sui dati di Layoffs.fyi ha rilevato che circa il 20% dei licenziamenti confermati nel settore tecnologico all'inizio del 2026 erano esplicitamente collegati all'intelligenza artificiale e all'automazione dalle aziende stesse, rispetto a meno dell'8% degli annunci nel 2025. Il passaggio da un linguaggio vago all'attribuzione diretta all'IA è di per sé un dato significativo.
Nel frattempo, la spesa non fa che aumentare. Si prevede che Alphabet, Microsoft, Meta e Amazon spenderanno insieme quasi 700 miliardi di dollari in infrastrutture di intelligenza artificiale nel 2026. Ecco quindi il paradosso: le aziende riducono il personale umano e allo stesso tempo aumentano gli investimenti nell'IA, scommettendo che meno persone più IA producano rendimenti più elevati. Nel mondo delle startup, gli investitori di venture capital si aspettano sempre più che le aziende crescano più velocemente con team più piccoli, il che sta ridefinendo le modalità di assunzione delle startup SaaS fin dal primo giorno.
Il divario tra teoria e realtà
È opportuno contestualizzare il panico da licenziamento in base a ciò che l'IA può effettivamente fare sul lavoro, perché il divario è enorme. Anthropic ha rilevato che nelle professioni informatiche e matematiche, l'IA potrebbe teoricamente svolgere il 94% delle mansioni, ma l'utilizzo effettivo copre solo il 33%. Nel lavoro d'ufficio e amministrativo, la capacità teorica si avvicina al 90%, mentre l'adozione reale è ben al di sotto.
Questo è importante per il SaaS perché la programmazione è di gran lunga il caso d'uso più intensivo dell'IA, eppure rappresenta ancora circa un terzo delle mansioni a livello professionale. La lezione è che capacità e implementazione non sono la stessa cosa. L'IA può fare molto di più di quanto faccia attualmente, il che significa che gran parte dei tagli previsti per il 2026 sono una scommessa sulla curva futura, non su ciò che l'IA gestisce pienamente oggi.
Come i team SaaS utilizzano concretamente l'IA
Anthropic suddivide l'utilizzo dell'IA in potenziamento, in cui l'IA aiuta una persona, e automazione, in cui l'IA completa il compito in autonomia. Questa distinzione è la prospettiva più utile per i leader del settore SaaS.
Nelle app per i consumatori, il bilancio è pressoché perfetto, con l'aumento delle funzionalità leggermente in vantaggio, attestandosi intorno al 52% contro il 45% secondo i dati più recenti. Ma nel traffico API aziendale, quello che alimenta i prodotti SaaS e l'automazione interna, la situazione si ribalta completamente: il 77% dell'utilizzo è costituito da automazione contro solo il 12% di aumento delle funzionalità, e il 97% delle attività è prevalentemente automatizzato sulle API, contro il 47% sul lato consumer. Anche la quota di utilizzo di direttive che non richiedono interventi manuali è aumentata, passando dal 27% alla fine del 2024 al 39% in un campione successivo. Poiché le aziende automatizzano molto più dei singoli individui, è nel settore aziendale che è più probabile che gli effetti del lavoro si manifestino per primi.
Modalità di utilizzo | Consumatore ( Claude.ai ) | API aziendale |
Attività di apprendimento automatizzate | 47% | 97% |
Quota complessiva di automazione | Circa 45% | 77% |
Quota di incremento complessivo | Circa 52% | 12% |
Quali ruoli sono più esposti?
A livello professionale, i lavori più esposti sono decisamente nel settore SaaS. I programmatori informatici sono in cima alla lista di Anthropic con una copertura del 75% delle mansioni, seguiti dagli addetti all'assistenza clienti, il cui lavoro si concentra sul traffico API, e dagli addetti all'inserimento dati con il 67%. Si tratta esattamente delle funzioni, ingegneria, supporto e operazioni, che caratterizzano una tipica azienda di software.
Per categoria generale, l'esposizione teorica è più alta in Informatica e Matematica e in Economia e Finanza, entrambe con oltre il 94%, seguite da Management con il 91% e Uffici e Amministrazione con il 90%. Il lavoro meno esposto è quello fisico e pratico. La manutenzione del verde è al minimo con il 3.9%, seguita da trasporti, edilizia e ristorazione. Infine, il 30% dei lavoratori statunitensi non mostra alcuna copertura osservata di IA.
L'intelligenza artificiale è davvero la causa dei licenziamenti?
È qui che la prudenza è d'obbligo. Nonostante i titoli dei giornali, le prove dirette che collegano l'intelligenza artificiale alla perdita di posti di lavoro su larga scala sono ancora scarse. Anthropic non ha riscontrato alcun aumento sistematico della disoccupazione per i lavoratori maggiormente esposti a questo fenomeno dalla fine del 2022. Molti dei tagli previsti per il 2026 sono inquadrati in relazione all'intelligenza artificiale, ma riguardano anche la disciplina dei costi e la riallocazione del budget.
L'eccezione è rappresentata dai lavori di livello base. Stanford ha rilevato che i lavoratori all'inizio della carriera, di età compresa tra 22 e 25 anni, impiegati nei settori più esposti all'IA, hanno registrato un calo relativo del 13% nell'occupazione, anche dopo aver tenuto conto degli shock a livello aziendale, con cali concentrati nei ruoli in cui l'IA automatizza piuttosto che assistere. I dati di Anthropic confermano in parte questa tendenza, con un calo di circa il 14% delle assunzioni di giovani lavoratori in posizioni esposte all'IA e nessun effetto per i lavoratori più anziani. Anche uno studio di Motion Recruitment del 2026 ha rilevato che l'IA sta rallentando le assunzioni per ruoli IT di livello base e generici, mentre la domanda di ingegneri specializzati in IA rimane elevata e la maggior parte degli stipendi nel settore tecnologico resta invariata.
Il clima generale riflette questo malcontento. La disoccupazione negli Stati Uniti è salita dal 3.5% alla fine del 2022 al 4.4% all'inizio del 2026, e l'indice di fiducia del settore tecnologico di Glassdoor è calato di 6.8 punti percentuali su base annua, attestandosi al 47.2%, il calo più marcato di qualsiasi settore.
Conclusione
Per il settore SaaS, i dati relativi al 2026 raccontano una storia a due facce. In apparenza, l'ondata di licenziamenti è reale e in accelerazione, con oltre 150,000 posti di lavoro nel settore tecnologico tagliati nella prima metà dell'anno e l'intelligenza artificiale indicata come fattore determinante in modo molto più esplicito rispetto al passato. In realtà, la tecnologia non sta ancora svolgendo la maggior parte del lavoro che teoricamente potrebbe svolgere, coprendo solo circa un terzo delle attività anche nel suo ambito di maggiore efficacia. I tagli stanno procedendo più velocemente delle capacità disponibili.
Questo divario è l'intuizione chiave. Gran parte dell'attuale ristrutturazione è una scommessa strategica sul fatto che l'IA colmerà la distanza tra ciò che può fare e ciò che fa, non una risposta al fatto che l'IA stia già sostituendo interi team. Il segnale più chiaro e reale si riscontra a livello di ingresso, dove le assunzioni sono rallentate sensibilmente nei ruoli fortemente automatizzati. Per i fondatori di aziende SaaS, questo significa ripensare a come vengono assunti e formati i talenti junior. Per i manager, significa capire quali attività rientrano nella categoria dell'automazione e quali in quella dell'aumento delle capacità. Le aziende che prospereranno saranno quelle che considereranno l'IA come una risorsa per i propri dipendenti, piuttosto che come una semplice sostituzione, perché i dati non supportano ancora tale sostituzione.
DOMANDE FREQUENTI
Nella prima metà del 2026 sono stati tagliati oltre 150,000 posti di lavoro nel settore tecnologico in più di 500 aziende, di cui circa 81,700 solo nel primo trimestre. Si tratta del dato trimestrale di licenziamenti più alto dall'inizio del 2023.
Circa il 20% dei licenziamenti confermati nel settore tecnologico all'inizio del 2026 erano esplicitamente collegati all'intelligenza artificiale e all'automazione, rispetto a meno dell'8% nel 2025. Molti ulteriori tagli riflettono spostamenti di budget verso le infrastrutture per l'IA, piuttosto che una sostituzione diretta di quei lavoratori specifici da parte dell'IA.
Questo fenomeno è noto come il paradosso occupazionale dell'IA, in cui le aziende scommettono che un minor numero di dipendenti, combinato con una maggiore intelligenza artificiale, genererà rendimenti più elevati. Si prevede che nel 2026 le grandi aziende tecnologiche investiranno quasi 700 miliardi di dollari in infrastrutture per l'IA, pur riducendo il numero complessivo dei dipendenti.
Sì, le prove indicano chiaramente che i lavoratori più giovani sono i più colpiti. Una ricerca di Stanford ha rilevato un calo relativo dell'occupazione del 13% per i lavoratori di età compresa tra 22 e 25 anni nei ruoli più esposti all'intelligenza artificiale, mentre i dati di Anthropic hanno mostrato che le assunzioni di giovani lavoratori in tali ruoli sono diminuite di circa il 14%, senza che i lavoratori più anziani abbiano mostrato un impatto evidente.
I programmatori e gli addetti all'inserimento dati sono tra i ruoli più esposti, con l'intelligenza artificiale in grado di sostituire rispettivamente circa il 75% e il 67% delle loro mansioni. In generale, le funzioni di ingegneria, assistenza clienti e inserimento dati sono quelle a più alto rischio nella maggior parte delle aziende di software.
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